大数据介入冲突预测已是大势所趋。与传统冲突预测相比，大数据安全态势感知不以“工具理性人”假设为预测前提，也不以结构分析为研究路径，它以复杂系统的变量相互扰动说、系统演化论和信息交换论为基础，以“网络社会人”为新的研究起点假说，以相关性分析补充和修正传统因果性分析，着力考察网络化社会中微观主体之间的复杂关联与即时信息流动，旨在揭示微观主体之间的互动是如何影响社会宏观政治结构的。依据大数据安全态势感知理论，冲突预测未必要建立在理性选择与因果性分析之上，通过捕捉散落于各个社会角落的冲突信号、分析大数据相关性同样可以预测冲突的爆发、冲突的烈度以及冲突的蔓延。概言之，基于大数据安全态势感知的冲突预测，正在挑战和颠覆传统冲突预测理论，其实质是着眼于关联共现关系的冲突特征模式识别。
