趙慶華 喻雅雯 顧鈺倩

(揚州大學建筑科學與工程學院，江蘇 揚州 225009)

0 引言

建筑工程施工現(xiàn)場安全事故的致因非常復雜，其中施工現(xiàn)場工作人員的不安全行為是重要危險源之一。本文基于CiteSpace分析國內(nèi)外各類安全事故中的不安全行為，研究該類不安全行為發(fā)生的原因及其對項目產(chǎn)生的不良影響，并提出有效控制措施，以減少或避免安全事故的發(fā)生。

1 國外研究現(xiàn)狀

1.1 國外研究背景

安全行為研究通過分析工人的安全行為，采取相應的外力控制措施減少不安全行為，從而減少或避免安全事故發(fā)生。國外對建筑工程中安全行為的研究起步較早，早在20世紀70年代，學者Komaki等就提出了這一概念。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，該理論得以不斷發(fā)展并逐漸應用于建筑領域。Heinrich對近萬起事故進行了調(diào)查分析，并得出結論：人的不安全行為是導致90%安全事故發(fā)生的根本原因。因此，研究人的安全行為對于預防和控制建筑安全事故至關重要。

1.2 數(shù)據(jù)來源

選取SafetyScience、JournalofConstructionEngineeringandManagement等權威雜志作為文獻來源，檢索safety behavior、construction等關鍵詞，將參數(shù)設置為2001—2021年。文獻發(fā)表時間分布如圖1所示。

從圖1可以看出，文獻發(fā)表量總體呈上升趨勢，其中2001—2007年研究成果非常少，2007—2015年保持相對穩(wěn)定增長，2015年以后研究成果大量出現(xiàn)。這說明2015年以后大量學者加入此領域研究，該領域成為研究熱點。

圖1 文獻發(fā)表時間分布圖

1.3 關鍵詞共現(xiàn)分析

圖2是將切片時長Years Per Slice 設置為1年，對2001—2021年WOS文獻搜索引擎內(nèi)的關于建筑工程安全行為研究的300篇文章進行基于CiteSpace的可視化分析，選取每個切片出現(xiàn)頻率較高的關鍵詞，形成如圖2所示的關鍵詞知識網(wǎng)絡圖譜，共得到關鍵詞節(jié)點422個，它們彼此間的聯(lián)系共2460條邊。圖2中展示的關鍵詞有behavior、performance、model、construction safety、culture、safety climate、accident等，其中“建筑信息行為”(behavior)、“事故”(accident)等關鍵詞被引用次數(shù)以及中心性都較高，最熱門的10個關鍵詞被引情況及中介中心度數(shù)值見表1。

圖2 基于CiteSpace分析的關鍵詞網(wǎng)絡圖譜

表1 最熱門的10個關鍵詞被引情況及中介中心度數(shù)值

1.4 關鍵詞時間發(fā)展趨勢分析

為了更直觀地展示該領域的研究熱點，利用CiteSpace以3年為一個劃分點，得到關鍵詞時間發(fā)展趨勢圖(圖3)，節(jié)點外圍的圓圈越大，代表該節(jié)點所被引用的頻率越高；顏色越深，代表中心度越高。最高頻的關鍵詞是behavior，在建筑工程安全行為研究中最早出現(xiàn)(2001年前后)，2015年以后越來越多的學者開始關注建筑領域安全行為領域的發(fā)展。

圖3 關鍵詞時間發(fā)展趨勢圖

1.5 被引文獻聚類分析

被引文獻聚類圖譜(圖4)中的文獻聚類分為14類，根據(jù)相關類別，對其進行命名。其中，“#0 safety behavior”“#1 psychological”“#2 construction worker”“#3 Indian construction”“#4 managing safety”“#6 safe work behavior”“#8 safety culture”幾個聚類與研究主題相關且相對重要，尤其是“#0 safety behavior”聚類最大，說明在建筑工程安全行為研究領域?qū)Π踩袨樽陨淼难芯考仁腔A也是重點。

圖4 被引文獻聚類圖譜

由此可以看出，盡管國外較早提出了安全行為這一概念，但將人的安全行為研究擴展到建筑領域經(jīng)歷了較長時間。早期對人的安全行為的研究多與安全文化、安全環(huán)境、安全氛圍、安全管理等相關聯(lián)，2015年之后才聚焦于人本身，研究方向也相對深入到不安全行為的產(chǎn)生原理、運用各種技術方法對人的不安全行為進行有效控制等方面，如心理、安全管理、安全文化聚類等。

2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

2.1 國內(nèi)研究背景

近年來，我國正處在城鎮(zhèn)化高速發(fā)展階段。建筑業(yè)有其特殊性，一旦發(fā)生施工事故，將造成極大的人員傷亡，進而對社會安定以及經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不利影響?；诖?，建筑工程安全施工問題成為近年來的研究熱點。為了加強建筑安全生產(chǎn)管理，我國出臺了一系列法律條規(guī)，但控制方法和手段較為滯后，建筑安全事故發(fā)生率居高不下。

2.2 數(shù)據(jù)來源及文獻時間分布

基于以上研究背景，基于中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫對建筑工程施工領域人的安全行為進行可視化研究，以知識圖譜的形式分析建筑施工領域人的安全行為。

以1998—2021年為檢索時間，以“建筑工程”“安全行為”等作為檢索詞，文獻類型選擇期刊，以被引量和下載量為參考指標，篩選出240篇期刊文獻為研究對象。對這240篇文獻進行指標分析可知，篇均被引指數(shù)達到6.86，篇均參考數(shù)為4.28，篇均下載數(shù)為213.72，由此繪制各年發(fā)文數(shù)量分析圖(圖5)。

由圖5可知，各年發(fā)文數(shù)量總體呈上升趨勢。其中，2006年以前相關文獻較少，自2007年起我國建筑行業(yè)開始重視人的安全行為，對應的理論研究范圍逐漸擴大和深入，于2011年、2013年、2017年這三個時間點達到高峰，于2017年達到近年來文獻發(fā)表的峰值，說明人的安全行為成為建筑行業(yè)的熱點研究方向。

圖5 各年發(fā)文數(shù)量分析圖

2.3 作者共現(xiàn)分析

安全行為研究在我國興起后，不少學者在這一領域取得了豐碩的成果，安全行為作者知識圖譜如圖6所示。

圖6中，作者姓名字體越大，代表該作者對該領域研究的貢獻越大；每個節(jié)點代表一名作者，節(jié)點顏色越深，代表其發(fā)表論文的時間越靠前；兩名作者之間連接線的粗細與合作次數(shù)成正比，連線越粗，合作次數(shù)越多。孫世梅、傅貴發(fā)兩名作者的活躍度最高、影響最大，李書全、楊振宏、方東平等學者在該領域也有較大影響。2010—2021年，該領域成為研究熱點，涌入大量研究者，同時取得了不少成績。尤其是在2017—2021年，孫世梅和傅貴所在團隊在安全行為研究上做出了突出貢獻，極大地推動了該領域的發(fā)展。

圖6 安全行為作者知識圖譜

2.4 研究機構共現(xiàn)分析

由研究機構知識圖譜(圖7)可知，研究機構數(shù)量較多。其中，天津城建大學經(jīng)濟與管理學院、天津財經(jīng)大學管理科學與工程學院、遼寧技術大學工商管理學院等研究機構近年來在該領域有較深入的研究，對該領域起到了較大的推動作用。這些研究機構多集中在高校，主要分布在天津、山東、廣東、江蘇等建筑大省和經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)。

從各節(jié)點之間的聯(lián)系看，圖7中有205個節(jié)點、0條邊，說明在建筑工程安全行為領域研究中各個研究機構之間鮮有聯(lián)系，從側面印證了需要加強各個研究機構之間的合作，以促進該領域研究的進一步發(fā)展。

圖7 研究機構知識圖譜

2.5 關鍵詞共現(xiàn)分析

基于CiteSpace，將節(jié)點設置為關鍵詞，將閾值設置為7，可以得到關鍵詞綜合知識圖譜(圖8)。關鍵詞是概括文獻主旨內(nèi)容的核心術語，通過關鍵詞能夠快速掌握文獻研究的主題，從而把握文獻的研究方向。

圖8中共有365個關鍵詞節(jié)點，其中頻率最高的有20多個，建筑施工、安全管理、不安全行為這3個節(jié)點的中介中心度最高。剔除合并內(nèi)涵相近的關鍵詞之后，得到10個被引頻率較高且中介中心度大于0.05的有效節(jié)點，見表2。

表2 10個被引頻率較高且中介中心度大于0.05的有效節(jié)點

圖8中節(jié)點大小與關鍵詞的被引頻次呈正相關關系：中介中心度越高，表明該關鍵詞作為樞紐連接多個關鍵詞即在所有關鍵詞中的重要性越突出；頻率與中心性越高，說明該節(jié)點在建筑工程不安全行為領域中所起的連接作用越重要，同時也說明該關鍵詞是當前一段時間的重點話題。節(jié)點間的連線是邊，表示多個關鍵詞之間存在共引關系。由圖8可知，安全管理、建筑施工、不安全行為等出現(xiàn)頻率最高的關鍵詞與研究主題密切相關，說明建筑工程中不安全行為這一詞本身的內(nèi)涵是該領域的研究重點之一；安全生產(chǎn)、安全事故、安全教育等關鍵詞出現(xiàn)頻率較高，也反映了建筑施工中不安全行為的產(chǎn)生原因、后果與之相關聯(lián)，可以進一步加強對這些關鍵詞因果關系的研究；出現(xiàn)頻次較高的關于“人”的關鍵詞僅有建筑工人，但建筑工程中與不安全行為密切相關的還有管理人員，國內(nèi)尚缺少對管理人不安全行為的研究。

圖8 關鍵詞綜合知識圖譜

2.6 關鍵詞聚類分析

將關鍵詞知識網(wǎng)絡進行聚類分析，得到11個聚類，如圖9所示。其中，Q=0.717 8，S=0.899 1，說明該關鍵詞聚類圖譜效果較好。最大聚類為“#0 不安全行為”，其次為“#1 建筑施工”“#2安全管理”等，說明國內(nèi)多名學者在不安全行為聚類研究中取得了具有代表性的成果。

圖9 關鍵詞聚類圖譜

根據(jù)近年來研究發(fā)展歷程來看，國內(nèi)該領域的研究最初是從安全教育、安全培訓等入手，主張通過提高工人安全意識以規(guī)避安全事故發(fā)生，僅停留在針對工人不安全行為的淺層面；目前更注重探討不安全行為背后的深層影響因素，尋找其中的規(guī)律性，以期從根本上預防安全事故的發(fā)生，“2-4”模型逐漸得以應用。

3 結語

本文采用CiteSpace對國內(nèi)外近20年的相關文獻進行了可視化分析，得出以下結論：

(1)國外研究起步較早，前期更偏重于氛圍、文化等與安全行為之間關系的理論性研究，后期側重通過大量案例分析不安全行為產(chǎn)生的原因，并提出通過神經(jīng)網(wǎng)絡等技術措施進行有效控制。

(2)國內(nèi)研究雖然起步較晚，但目前已成為研究熱點。前期研究多側重于通過控制安全氛圍等因素控制不安全行為的產(chǎn)生，近幾年才轉(zhuǎn)向研究不安全行為產(chǎn)生的原因。將信息技術與安全行為相結合是我國該領域未來研究方向之一。

(3)國內(nèi)研究需要加強跨院校、跨部門、跨地區(qū)合作，推進該領域研究的進一步發(fā)展。