数据来源与计算方法

一、数据原则

• 只用官方数据。App 内每一个犯罪统计数字都来自警方或市政府的开放数据平台。我们从不估算、建模或"补数"。
• 对空白诚实。某地或某大学没有合适的官方数据时，我们如实标注「暂无官方数据」，绝不编一个分数出来。
• 可追溯。每所大学的页面都标明覆盖它的数据源，以及本站与 App 中所有数字对应的确切数据月份。

二、当前数据源

目前已接入 53 个官方数据源：

覆盖说明：英国街面级数据覆盖英格兰、威尔士和北爱尔兰（苏格兰警方未发布同类开放数据）；美国与加拿大为城市级数据源；澳大利亚点级数据经昆士兰警局覆盖昆士兰各城市。无点级数据的地区（悉尼/墨尔本经新州 BOCSAR 与维州 CSA、加拿大人普都会区经加拿大统计局、美国其他辖区经 FBI UCR）采用行政区级官方计数、在独立池中评分；覆盖范围之外的大学暂无本地官方数据。

三、从原始记录到三级严重度

每个发布方都有自己的分类体系（如 "Violence and sexual offences" 与 "BURGLARY-RESIDENCE"）。为了跨国可比，我们在入库时按各源透明规则把每条记录归一化为三级严重度（规则在 App 内同样可查）：

• 暴力——针对人身暴力、抢劫、性犯罪等；
• 财产——入室盗窃、偷窃、车辆犯罪、纵火、故意损坏等；
• 轻罪——反社会行为、轻微滋扰及其他非严重类别。

四、安全评分怎么算

1. 取大学校园位置周边 3km 内的全部官方犯罪记录；
2. 限定覆盖数据源实际已发布的最近 12 个月（滚动窗口）；
3. 计算密度指标，其中暴力案件权重高于财产/轻罪；
4. 点级数据：在同一国家内对所有已评分大学排名，换算为百分位 0–100 分与 A–D 等级——各国榜单都是"同国相对值"；
5. 区域级数据：按每个数据源固定的一套绝对档位评分——绿 = 低于该源典型（中位）水平，红 = 高于其 2 倍，每档内再分三档深浅。因为档位是绝对的，低犯罪地区可以整体保持绿色、不必被强行标出一块红；A–D 等级与四个色相一一对应。
6. 官方发布新月份数据后每周重算；本网站页面每周由 App 同款数据库重新生成。

只有样本足够大（近 12 个月 20 条以上且月份覆盖充分）的大学才会评分；否则保持不评分状态，仅展示原始计数。

无点级数据发布的地区，大学按行政区级官方计数评分（整个行政区：澳大利亚为地方政府区 LGA，加拿大为人口普查都会区 CMA，美国为警务机构辖区），按加权案件率（每 10 万居民）在独立池中排名，与点级排名绝不混排。区域级评分采用各数据源固定的绝对档位，不同数据源/国家之间不可直接比较；人口极少的行政区因率值不可靠而被排除。

五、已知局限

• 记录数 ≠ 全部。官方统计存在漏报；差异悬殊的社区之间的比较请务必谨慎解读。
• 发布方修订。最近一两个月的数据可能在首次发布后被上调修订。
• 口径不同。英国是国家级但按罪名分类；美加澳点级数据是城市级；区域级源覆盖整个行政区、按月/季度/年度发布。因此我们只做国家内（且同数据类型池内）排名；区域级评分采用各数据源固定的绝对档位，不同数据源之间不做绝对比较。
• 非实时。这是用于方向性判断的月度聚合数据——它无法告诉你"此刻"正在发生什么。