基于文本挖掘的建筑施工高处坠落事故致因网络分析

发布时间：2021-07-19 14:54

　　为明确建筑施工过程中高处坠落事故的致因及其之间的联系,选取2012—2018年国内558例建筑施工高处坠落事故调查报告,借助文本挖掘和社会网络分析的方法,对事故报告进行分词处理、特征选择后,得到致因特征项、致因网络及致因集合,并利用词云和网络结构图等方法对结果进行可视化展示。结果表明,文本挖掘所得的28项致因中,7项致因位于致因网络的核心区域,基于该7项致因分别构建了致因集合,为建筑施工高处坠落事故的预控提供参考。 

【文章来源】：安全与环境学报. 2020,20(04)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

建筑施工高坠事故致因词云

建筑施工高坠事故调查报告文本特征项降维结果

为了对各致因项的重要程度进行量化描述，借助Ucinet软件进行中心性分析，得到致因网络中节点的度数中心度和网络的中心势，见表3和4。表3中，将致因项按其度数中心度排序。Degree列为绝对度数中心度;Nrm Degree列是相对度数中心度，为绝对度数中心度标准化后所得;Share列为度数中心度占比。表4的中心势分析结果描述的是致因网络的总体整合度。由表3可知，节点中心度分析结果与词云展示的情况基本相符。安全意识淡薄、防护用品使用不当、检查不到位、设备故障、未及时整改、防护设施不到位、违章作业、管理不到位、未经验收的中心度总占比达0.7，表明这些致因所代表的节点在网络中发挥了主要作用，其中前两者的度数中心度分别为2 561、2 495，在致因网络中处于最重要的位置。对致因网络进行中心势分析，得到网络的度数中心势为21.79%，中间中心势为0.93%，接近中心势为25.48%。可以发现，致因网络度数中心势、接近中心势较高，表明在网络中存在着某些关键节点致因，但中间中心势较低，表明某些致因在网络中起到一定的控制作用，但作用较小，因此致因网络存在核心-边缘结构[16]。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社会网络分析的建筑工人不安全行为传播路径研究[J]. 王丹,关莹,贾倩.  中国安全生产科学技术. 2018(09)
[2]矿工不安全行为的社会网络分析[J]. 续婷妮,栗继祖,冯国瑞,康立勋.  中国煤炭. 2018(08)
[3]基于“2-4”模型的建筑施工高处坠落事故原因分类与统计分析[J]. 张洪,宫运华,傅贵.  中国安全生产科学技术. 2017(09)
[4]基于文本挖掘的煤矿安全隐患分析[J]. 谭章禄,陈晓,宋庆正,陈孝慈.  安全与环境学报. 2017(04)
[5]高处坠落事故的人因失误与干预策略研究[J]. 郑霞忠,王晓宇,陈述,汪飞,周胜.  中国安全生产科学技术. 2017(06)
[6]基于社会网络分析的北京市有限空间作业事故分析[J]. 刘艳,秦妍.  工业安全与环保. 2017(04)
[7]基于DEA的建筑施工高处坠落事故安全投入效率[J]. 张卫,李洁.  土木工程与管理学报. 2017(01)
[8]基于文本挖掘的地铁施工安全风险事故致险因素分析[J]. 李解,王建平,许娜,周哲.  隧道建设. 2017(02)
[9]建筑工程高处坠落影响因素的聚类研究[J]. 李旭伟.  湘潭大学自然科学学报. 2013(04)
[10]我国科研人员的科研合作网络分析——基于个体中心网视角的研究[J]. 赵延东,周婵.  科学学研究. 2011(07)

硕士论文
[1]网络文本挖掘及其在事件相关性情报分析中的应用[D]. 齐世伟.国防科学技术大学 2008



本文编号：3290902