金一南,孫艷麗

(沈陽建筑大學,沈陽 110168)

0 引言

隨著城市建設(shè)的高速發(fā)展,建筑工程需求量急劇增多。但建筑行業(yè)施工具有生產(chǎn)流動性大、生產(chǎn)周期長、露天及高空作業(yè)多等特點,且在建筑工程施工過程中參與人員繁雜,施工現(xiàn)場情況復雜多變,受工作人員素質(zhì)參差不齊及認知局限性的影響,工程潛在風險難以全面預知。據(jù)統(tǒng)計,2021年,遼寧省建筑工程生產(chǎn)安全事故共計82起,死亡94人[1]。2022年,其事故共計71起,死亡80人[2]。當前,建筑工程安全生產(chǎn)形勢依舊嚴峻,分析建筑工程安全生產(chǎn)過程中的事故致因,探索其規(guī)律,對制定有效的風險管理措施、減少建筑工程安全事故具有現(xiàn)實意義。

學界針對工程事故致因的研究已取得一定成果。劉國愈等運用海因里希事故致因理論,從因果發(fā)生角度闡明事故致因及致因與傷害間的關(guān)系[3]。傅貴等提出事故致因“2-4”模型,通過建立HFACS與24Model不安全動作因素的對應(yīng)關(guān)系,以實際事故為例論述對應(yīng)關(guān)系的應(yīng)用過程[4]。李華等基于STAMP系統(tǒng)事故理論模型,從建筑工程安全控制結(jié)構(gòu)入手逐層定性分析事故致因[5]。Chen Ning利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析我國建筑施工安全事故的原因,揭示了影響施工現(xiàn)場安全的因素及施工事故的后果[6]。KIM、TERESA運用層次分析法,對坍塌事故致因進行量化分析,發(fā)現(xiàn)建筑工程施工過程中風險因素評估不到位、監(jiān)督檢查疏忽引起操作失誤是導致事故發(fā)生的關(guān)鍵因素[7-8]。姚明亮,王丹等從人的不安全行為角度出發(fā),分別建立管理安全及人因安全干預機理模型與網(wǎng)絡(luò)傳播模型,探討工程事故中人的不安全行為致因的傳播路徑及干預機制[9-10]。上述針對工程事故的定性分析與統(tǒng)計分析對工程事故預警及風險管理有一定的應(yīng)用價值,但其中事故致因識別工作量大且易受主觀因素影響,缺少大量真實數(shù)據(jù)的支撐,得出的結(jié)論具有一定的局限性。近年來,學者開始使用大數(shù)據(jù)文本挖掘方法研究工程事故,旨在從事故調(diào)查報告結(jié)果入手分析事故致因,從而進行工程風險識別與管理。張偉等以事故致因理論為基礎(chǔ)建立結(jié)構(gòu)化的施工安全事故致因系統(tǒng)模型并驗證其有效性[11]。田水承等針對建筑施工坍塌事故,通過R語言進行文本挖掘,明確事故的核心致因、邊緣致因及事故致因間的關(guān)系[12]。李莉等基于Python及Pajek平臺,采用Apriori算法分析了化工事故致因關(guān)聯(lián)[13]。馮子陽等運用行為安全“2-4”模型,分析了建筑運維階段事故報告,確定了不同影響因素間的關(guān)系[14]。

從大量文本數(shù)據(jù)中提取有效重要信息與潛在規(guī)律,最大限度發(fā)揮歷史數(shù)據(jù)的實用價值,實現(xiàn)對事故調(diào)查報告的深層次分析,是建筑工程風險識別與管理領(lǐng)域的迫切需求。本研究采用文本挖掘法對2013—2022年遼寧省建筑工程事故調(diào)查報告進行深入分析,揭示事故致因的分布規(guī)律及內(nèi)部關(guān)聯(lián),為建筑工程風險識別管理提供新思路,旨在提高建設(shè)工程項目的風險管理水平,提出科學有效的風險規(guī)避措施。以中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、遼寧省應(yīng)急管理廳及地方各級相關(guān)官方網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來源,收集生產(chǎn)安全事故報告信息,共得到遼寧省建筑工程生產(chǎn)安全事故報告180份,報告由“工程概況”“事故發(fā)生經(jīng)過及救援過程”“人員傷亡和經(jīng)濟損失”“事故發(fā)生的原因和事故性質(zhì)”“對有關(guān)責任單位和責任人的處理建議”及“防范措施和整改建議”等內(nèi)容組成。

1 文本挖掘過程

文本挖掘是從大量文本數(shù)據(jù)中提取事先未知的、可理解的、最終可用知識的過程。利用文本挖掘技術(shù)從非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中獲取有用信息是一種常見的技術(shù)手段,目前該技術(shù)已運用于風險識別領(lǐng)域。如陳芳等運用文本挖掘法,挖掘大量空置危險接近事件報告,設(shè)計基于全局詞的向量模型與關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),分析各事故致因主題詞及關(guān)鍵詞間的潛在關(guān)系,提供精準防控空中危險接近事件的數(shù)據(jù)支持[15]。文本挖掘的具體工作流程見圖1。

圖1 文本挖掘工作流程Fig.1 Text mining workflow

1)文本挖掘工具的選取。進行事故文本挖掘需要選取相應(yīng)的挖掘工具。采用ROST CM6內(nèi)容挖掘系統(tǒng)、UCINET社會網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)作為文本挖掘的技術(shù)工具。

2)文本數(shù)據(jù)收集。選取2013—2022年遼寧省建筑工程事故報告作為文本挖掘語料。為減少無效工作,只提取事故報告中有價值部分,剔除與研究無關(guān)的內(nèi)容如“工程概況”“單位介紹”等,按條編號,將文本數(shù)據(jù)保存為“.txt”格式。

3)數(shù)據(jù)預處理。用ROST CM6軟件中的批量文件處理器將篩選后的文本數(shù)據(jù)合并,使用Ultra-replace(超級批量文本替換)依據(jù)詞條標準化信息將表中所有源詞條替換為標準詞條,利用“分詞命令”生成相應(yīng)的分詞文件,完成挖掘研究的數(shù)據(jù)預處理。

4)信息可視化與特征挖掘。統(tǒng)計事故類型,運用ROST CM6軟件對文本數(shù)據(jù)進行事故致因詞頻提取,構(gòu)建事故致因語義網(wǎng)絡(luò),進行矩陣分析與中心性分析,統(tǒng)計事故發(fā)生地點,將事故分析指標可視化。

2 數(shù)據(jù)預處理

2.1 構(gòu)建語料庫

為減少無效工作,僅將事故調(diào)查報告中的“事故類型”“事故直接原因”“事故間接原因”“事發(fā)地點”作為文本挖掘語料庫,使用ROST CM6內(nèi)容挖掘系統(tǒng)軟件中的批量文本處理器合并180份事故調(diào)查報告。

2.2 標準化轉(zhuǎn)譯

中文表述中,不同詞語可表達相同的含義,如事故致因“安全生產(chǎn)意識薄弱”在不同事故調(diào)查報告中有“缺乏自我保護意識”“不具備安全生產(chǎn)知識”“安全意識放松”“缺乏個人安全防護意識”等不同表述,故從180份事故調(diào)查報告中隨機抽取60份,分析統(tǒng)計同一事故致因的不同表述方式,建立詞條標準化信息對照表,形成同義詞詞庫。使用Ultra-replace對多個意思相同的源詞條進行歸類代替,部分標準化詞條見表1。

表1 詞條標準化對照表Tab.1 Contrast of term standardization

2.3 分詞

為確保分詞結(jié)果的精確性及研究的準確性,在ROST CM6軟件自定義詞表的基礎(chǔ)上建立“專業(yè)詞詞庫”及“停用詞詞庫”,加入建筑工程領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)詞匯,刪除無研究意義的詞匯。在軟件執(zhí)行分詞命令后,對“文件名_分詞后.txt”進行人工調(diào)整。

3 文本挖掘結(jié)果

3.1 事故類型統(tǒng)計

針對2013—2022年遼寧省建筑工程不同類型事故數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類,高空墜落類型事故在180份事故調(diào)查報告中占60.56%,是發(fā)生建筑工程事故的主要原因,其次是坍塌事故(9.44%)與物體打擊事故(7.78%)。故在建筑工程安全生產(chǎn)過程中,應(yīng)重點對高空墜落、坍塌以及物體打擊事故進行針對性預防,詳見圖2。

圖2 建筑工程事故類型分布(件)Fig.2 Distribution of accident types

3.2 事故致因詞頻統(tǒng)計及可視化

為探究不同事故致因的影響程度,使用ROST CM6軟件中的頻數(shù)統(tǒng)計功能分析經(jīng)過預處理的文本數(shù)據(jù),輸出建筑工程事故致因詞頻,取頻數(shù)排序前30的事故致因等級進行編碼:頻率>30%的事故致因定義為Ⅰ級致因,30%>頻率>10%的事故致因定義為Ⅱ級致因,頻率≤10%的事故致因定義為Ⅲ級致因。詳見表2。

表2 建筑工程事故致因詞頻統(tǒng)計Tab.2 Word frequency statistics caused by construction accidents

利用ROST CM6軟件語義網(wǎng)絡(luò)分析工具將事故致因進行可視化處理,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與節(jié)點的連線表現(xiàn)各特征的分布與特征間的關(guān)系,線條越粗表示共同出現(xiàn)的頻率越高,成因特征間的聯(lián)系越緊密。方塊表示節(jié)點的中心度,方塊越大中心度越大,該節(jié)點在該網(wǎng)絡(luò)中的地位越重要。語義網(wǎng)絡(luò)圖可直觀表明事故的發(fā)生是多種因素互相作用的結(jié)果,為深入挖掘建筑工程事故致因,還需進一步對數(shù)據(jù)進行中心性分析,詳見圖3。

圖3 事故致因語義網(wǎng)絡(luò)圖Fig.3 Semantic network diagram of accident causes

3.3 事故致因中心性分析

為探究建筑工程事故各致因間的作用關(guān)系,使用ROST CM6軟件進行共現(xiàn)矩陣分析,如同一組致因在一份事故報告中出現(xiàn)多次,計為共現(xiàn)一次,一組事故致因的共現(xiàn)值越大,二者的關(guān)聯(lián)性就越大。統(tǒng)計180份事故報告中不同事故致因的共現(xiàn)次數(shù),最終得到共現(xiàn)矩陣,詳見表3。

表3 建筑工程事故致因共現(xiàn)矩陣(部分)Tab.3 Co-occurrence matrix of construction accidents(part)

中心性是衡量某一致因在整個數(shù)據(jù)集中重要程度的指標,反映某一致因與其他致因間的關(guān)聯(lián)情況,致因的中心度越大,表明其在整個事故致因集中的重要度越高。使用UCINET軟件對建筑工程事故致因進行中心性分析,結(jié)果詳見表4。

表4 建筑工程事故致因的中心性Tab.4 Centrality of the causes of construction accidents

事故致因A1、A2的中心度占比均在0.1以上,表明其位于事故致因網(wǎng)絡(luò)的核心位置,與其他事故致因的關(guān)聯(lián)性最大,屬于Ⅰ級事故致因。從安全事故發(fā)生的內(nèi)在機制來看,有兩方面因素,即物的不安全狀態(tài)與人的不安全行為[16]。事故致因A1、A2同屬于人的不安全行為,結(jié)合海因里希的事故因果連鎖理論[3],人的安全思想對人的安全行為與物的安全狀態(tài)有著至關(guān)重要的影響,因此要減少建筑工程事故的發(fā)生,根源上要從人的安全思想入手,提升建筑工程相關(guān)工作人員的安全意識,對一線作業(yè)人員進行切實、深入的安全教育,使安全思想深入人心,在根源上杜絕安全事故的發(fā)生。

3.4 事故地點分析

統(tǒng)計180份事故調(diào)查報告中的事故發(fā)生地點,繪制事故隱患地點對比詞云圖。詞云自中心向外部輻射分布,關(guān)鍵詞位置越靠近中心、字體越大代表其出現(xiàn)的頻率越高,意味著該地點存在的安全隱患越多?！敖ㄖ鈮Α薄拔蓓敗薄澳_手架”“基坑工地”等安全隱患地點的詞組字體較大,為詞云中的核心詞匯,即是建筑工程事故最易發(fā)生的核心地點,應(yīng)在建筑工程施工風險管理中高度重視,重點防范。詳見圖4。

圖4 事故隱患地點對比詞云圖Fig.4 Comparison word cloud map of accident hazard locations

4 結(jié)論

1)對180份事故調(diào)查報告進行事故類型統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),高空墜落、坍塌、物體打擊是建筑工程安全生產(chǎn)中最易發(fā)生的事故,在建筑安全生產(chǎn)管理中應(yīng)引起關(guān)注,制定相關(guān)預防措施。

2)基于詞頻分析,從180份事故調(diào)查報告中提取30個高頻事故致因,根據(jù)其出現(xiàn)的頻率進行等級劃分,發(fā)現(xiàn)安全意識薄弱、未配戴安全設(shè)施是建筑工程事故的I級致因。

3)對事故致因進行共現(xiàn)矩陣分析及中心性分析發(fā)現(xiàn),施工人員安全意識薄弱、未佩戴安全裝置、工人無證上崗、未配安全管理人員、安全教育不到位處于事故致因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心位置,說明此類因素易導致建筑工程事故發(fā)生,應(yīng)制定針對性風險管理措施,有效預防事故的發(fā)生。

4)對事故地點進行可視化呈現(xiàn),建筑外墻、屋頂、腳手架、基坑工地等處于詞云核心,說明以上地點易發(fā)生建筑安全事故,在建筑工程安全生產(chǎn)風險管理中應(yīng)重點對以上隱患地點進行風險防控。