面向脆弱性的建筑工人不安全行为早期干预研究

This research explores the ways to set up an early intervention system for construction worker’s unsafe behavior by following the routine of the early intervention on diseases, thereby enhancing the conventional unsafe intervention system by compensating for the shortage of initiatives. In addition, this research shed light on the concept connotation, behavioral performance and directional characteristic of human vulnerability in the formation and influence processes of unsafe behavior by theoretical modeling, factor measuring, and so forth, based on theories of vulnerability. It reveals the correlation among the human vulnerability, the influential factors on unsafe behavior, and the performance of unsafe behavior by data mining, behavior simulation, and evolution reasoning, by using an accident and unsafe behavior database. Also, it builds up a characteristic sequence model of unsafe behavior by statistical analyzing and characteristic modeling, according to the Markovian characteristics of human behavior. Moreover, it contributes to the methods for unsafe behavior early recognition and prediction by using similarity calculation and regression prediction methods. Furthermore, this research proposes some proactive methods for unsafe behavior control and modification, as well as an integrated model for practice from theoretical and practical sides, focused on the precursory signals and the vulnerable characteristics of unsafe behavior, and makes some controlled trials for result tests and evaluation. The expected outcomes will demonstrate the formation and influence mechanisms of unsafe behavior from the perspective of vulnerability, and establish a preventive, spontaneous and initiative early intervention system for construction worker’s unsafe behavior, which is timelier, more proactive, and more efficient than the existing ones.

为了弥补传统不安全行为干预的主动性不足，课题遵循疾病早期干预思路，探索建立建筑工人不安全行为早期干预机制。基于脆弱性理论，通过理论建模、因素测量等，明确不安全行为形成和影响过程中的脆弱性概念内涵、行为表现和特征指向。依托事故数据，通过数据挖掘、行为模拟、演化推理等，揭示人的脆弱性因素、不安全行为影响因素和不安全行为表现间的关联机理。依据行为的马尔可夫性质，通过统计分析、特征建模等，建立不安全行为的特征序列模型；借鉴相似度计算和回归预测方法，提出不安全行为的早期识别与趋势预测方法。针对不安全行为的脆弱性特征，通过理论分析、实践研究等，提出不安全行为的前摄控制与矫正方法及早期干预的综合型实施模式。通过对照试验，进行干预效果检验与评价。预期成果将从脆弱性的角度揭示不安全行为形成和影响机理，建立具有预防性、自发性和预见性的不安全行为早期干预机制，提供更及时、主动、有效的建筑工人不安全行为干预途径。

为了弥补传统建筑工人不安全行为控制与矫正的主动性不足，实现对不安全行为的“早预防、早发现、早诊断、早治疗”，课题遵循疾病早期干预思路，立足施工活动特点和中国建筑工人特质，采用理论与实验研究相结合的方式，围绕控制不安全行为传播、预防习惯性不安全行为形成、提高危险感知能力等建筑工人不安全行为早期干预的关键突破口，对相关问题进行了全面深入研究。通过研究发现，建筑工人不安全行为传播方式分为示范模仿和感染从众。前者是“一对多”的方式，具有传播速度较快、强度较高、广度较小的特点；后者是“多对一”的方式，具有传播速度较慢、强度较低、广度较大的特点。班组长行为、班组安全氛围等内部因素对此有重要影响。同时，建筑工人习惯性不安全行为具有低危性、广布性和稳定性，其形成过程实现了由被动、简单、不稳定的不安全行为向自动、复杂、稳定的不安全行为的演变。行为动机、行为实现难度、行为强化是影响习惯性不安全行为形成的关键因素。调动工人的安全主观能动性、发挥安全行为榜样的引领和示范作用、安全奖励与违规处罚并重是安全行为习惯塑造的核心。更重要的发现是：提高建筑工人危险感知能力对减少不安全行为具有重要积极作用。然而，我国建筑工人的危险感知结果主要取决于危险特征对工人的刺激程度和工人对刺激的敏感程度，会出现危险感知麻木。工人容易低估频发、低危、可控性好的事故的危险程度。工人的知识、经验、风险偏好等对此有重要影响。而且，不同施工场景的危险易感知性差异明显，环境特征、复杂程度、危急程度均会对结果造成影响。此外，研究还涉及建筑工人的社会网络特征及影响、职业安全感实质与来源等。最后，基于上述理论和实验研究成果，利用无线传感网络、虚拟现实等最新技术，研发了建筑工人智能安全检查系统、建筑工人高处坠落事故智能预警系统、建筑工人危险感知能力训练系统、建筑工人施工安全知识可视化学习系统等智能主动安全装备与系统。