2000-2021年不安全行為研究可視化分析

劉曉清 王曉艷 金星龍教授

(1.天津理工大學 環(huán)境科學與安全工程學院，天津 300384；2.天津理工大學 化學化工學院，天津 300384)

0 引言

不安全行為是造成人身傷亡、財產損失的人為錯誤，包括引起事故發(fā)生的不安全動作，也包括應該按照安全規(guī)程去做而沒有去做的行為，反映導致事故發(fā)生的人為原因。不安全行為涉及范圍廣，存在于生產以及日常生活各個方面。不安全行為往往會引發(fā)事故，造成人員傷亡和經濟損失。在研究近7.5萬起事故后，海因里希發(fā)現(xiàn)，88%工業(yè)事故主要是由人的不安全行為引起的。杜邦公司在過去10年的統(tǒng)計結果顯示，96%傷害由不安全行為導致。因此，不安全行為研究對于安全管理和事故預防具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

為了解不安全行為研究現(xiàn)狀、熱點和趨勢，本文利用VOSviewer軟件對CNKI和Web of Science數(shù)據(jù)庫中關于不安全行為的相關文獻進行梳理、歸納和分析，以期為后續(xù)相關研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取CNKI和Web of Science 核心合集2個數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源，文獻檢索截止時間為2021年10月15日，時間跨度為2000-2021年。在CNKI數(shù)據(jù)庫中，以“不安全行為”為關鍵詞，通過高級檢索，共檢索到相關文獻2 926篇，并以RefWorks格式導出。在Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中，以“unsafe behavior”“unsafe behaviour”“unsafe acts”和“unsafe act”為主題，設置時間跨度后共檢索到文獻2 691篇，在“其他文件格式”中選擇以“制表符分隔(Win,UTF-8)”文件格式導出文獻數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

VOSviewer是科學計量制圖的一種工具，可以將大型科學領域的圖像可視化，并處理大型數(shù)據(jù)集，支持的網絡類型包括合著者網絡、共被引網絡、書目耦合和引文網絡分析。為全面了解不安全行為的研究情況，借助VOSviewer軟件，基于“數(shù)據(jù)檢索→預處理→生成可視化圖譜→可視化分析→結果討論”的研究路線，從發(fā)文量變化趨勢、關鍵詞及遷移方向、主要作者和期刊及其合作網絡等角度進行計量和可視化分析。

利用關鍵詞共現(xiàn)分析梳理研究熱點，觀察演變趨勢；作者協(xié)作網絡反應在特定時間段，具有重要影響力的作者與作者團體之間的合作關系；文獻期刊分析便于了解該領域主要刊物和發(fā)展動態(tài)。VOSviewer的可視化圖譜包括聚類視圖(Network Visualization)、疊加視圖(Overlay Visualization)和密度視圖(Density Visualization)，選擇分析類型和主題，設置參數(shù)閾值，即可得到豐富的可視化圖像，在圖像中可以清晰、直觀地看到分析結果。

2 結果與討論

2.1 年度分布及增長趨勢

文獻發(fā)表量可以反映在特定時期某個研究領域被關注程度，被視為學科發(fā)展成熟度和活躍度的重要指標之一?！安话踩袨椤毕嚓P文獻發(fā)文量，如圖1。由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間為2021年10月，2021年發(fā)文量未統(tǒng)計完全，故圖1為2000-2020年數(shù)據(jù)。從圖1可以看出，Web of Science和CNKI數(shù)據(jù)庫中關于不安全行為研究的發(fā)文量整體上均呈快速增長的趨勢，CNKI近2年發(fā)文量有所下降。其中，2004年前2個數(shù)據(jù)庫發(fā)文量均不超過50篇，Web of Science數(shù)據(jù)庫年發(fā)文量均大于CNKI數(shù)據(jù)庫，說明同時期國外對不安全行為研究的關注度更高；在2006-2018年CNKI數(shù)據(jù)庫發(fā)文量略高，說明國內不安全行為是近年研究的熱點。

圖1 不安全行為年發(fā)文量

2.2 關鍵詞熱度及聚類分析

2.2.1 CNKI文獻中關鍵詞熱度及聚類分析

關鍵詞是對論文研究內容的高度概括，能夠直觀地展現(xiàn)出論文核心內容，高頻關鍵詞可以反映某一時期該領域的研究方向和熱點問題。利用VOSviewer軟件對CNKI中檢索到的文獻進行聚類分析，設置關鍵詞的最小出現(xiàn)次數(shù)為25，在8 902個關鍵詞中有63個符合所選閾值。去掉重復出現(xiàn)的英文關鍵詞，得到國內“不安全行為”相關文獻的關鍵詞共現(xiàn)時間譜圖，如圖2。圖2中方框表示檢索到的關鍵詞，方框越大表示關鍵詞出現(xiàn)頻次越多，連線表示不同關鍵詞之間的共現(xiàn)關系，線條粗細代表不同關鍵詞之間的聯(lián)系強弱。方框顏色越深表示關鍵詞研究的時間越貼近當前，顏色越淺則表示關鍵詞出現(xiàn)時間較早。從圖2中可以看出，2010-2012年主要研究對象是礦工和建筑工人，側重于不安全行為和物的不安全狀態(tài)；2012-2016年逐漸加強事故預防、風險防控、安全意識和管理的研究；2016年以后行為安全管理成為熱點；2018年成立應急管理部后，運用系統(tǒng)動力學和結構方程模型構建安全氛圍成為熱門話題，不安全行為的研究內容和研究方法逐步豐富。

圖2 CNKI中不安全行為研究關鍵詞共現(xiàn)時間圖

表1將關鍵詞列出，并按照研究對象、方法等進行分類整理。高頻關鍵詞反映出我國在“不安全行為”研究領域主要的研究方向和方法。高頻關鍵詞(頻次>90)有不安全行為、安全管理、煤礦、安全生產、影響因素等；研究對象主要為煤礦工人、建筑工人、地鐵施工工人等；廣泛應用的分析方法有構建結構方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)、人為因素分析系統(tǒng)(Human Factors Analysis and Classification System，HFACS)、灰色關聯(lián)分析；風險評價方法以層次分析法和模糊綜合評價居多，事故致因理論和計劃行為理論出現(xiàn)的頻次較多，說明這2種理論是該領域研究的理論依據(jù)。

表1 CNKI中不安全行為研究關鍵詞分類及頻次

根據(jù)CNKI發(fā)文時間，以2000、2006、2010和2016年作為4個時間點，分析不安全行為研究熱點的遷移過程，參數(shù)閾值設置關鍵詞最小出現(xiàn)頻次為5，清洗后得到A、B、C、D 4個密度視圖，如圖3。圖3中每個點的顏色，代表該點密度，顏色范圍由白到黑，關鍵詞出現(xiàn)次數(shù)代表權重，權重越高越接近黑色。從圖3中可以看出，不安全行為和安全管理是近年來持續(xù)研究的主題，研究范圍由煤礦、建筑業(yè)逐步擴展到交通等其他行業(yè)。研究方法和內容逐漸豐富，廣泛應用計劃行為理論和結構方程模型，并注重安全文化、安全意識、安全氛圍、不安全心理等方面的研究。

圖3 CNKI中不安全行為研究遷移密度譜圖

2.2.2 Web of Science文獻中關鍵詞熱度及聚類分析

將Web of Science文獻導入VOSviewer軟件中，設置參數(shù)閾值關鍵詞最小出現(xiàn)次數(shù)為20，在9 563個關鍵詞中，有121個符合閾值，去掉同義關鍵詞，得到Web of Science數(shù)據(jù)庫中“unsafe behavior”“unsafe behaviour”“unsafe acts”和“unsafe act”相關文獻的關鍵詞聚類圖譜，整理得圖4。出現(xiàn)頻次最高的前10個關鍵詞，如圖5。

由圖4可以看出，根據(jù)共被引聯(lián)系強弱，關鍵詞大致被劃分為4個不同的聚類，包括艾滋病的傳播預防和女性健康問題、青少年心理健康和安全教育、工業(yè)生產方面的安全管理、工作壓力和環(huán)境等安全相關主題。由圖5可知，Web of Science數(shù)據(jù)庫關于不安全行為研究的文獻中出現(xiàn)頻次較高的關鍵詞有behavior、risk、safety、health、HIV、prevalence等，表明Web of Science數(shù)據(jù)庫文獻對健康和患病率的研究熱度較高。

圖4 Web of Science中不安全行為研究關鍵詞聚類共現(xiàn)網絡圖

圖5 Web of Science中不安全行為研究高頻關鍵詞分析

2.3 高產作者及其合作網絡分析

2.3.1 CNKI 作者及其合作關系

將CNKI檢索到的文獻導入VOSviewer軟件中，設置參數(shù)閾值作者最少發(fā)文量為5，在3 795位作者中，去掉重復英文名，有47位達到閾值，得到作者共現(xiàn)時間圖譜，通過設置節(jié)點布局，展現(xiàn)出作者合作網絡，如圖6。從圖6中可以看出，以傅貴為首，孫世梅、佟瑞鵬等組成研究團隊，主要研究“安全文化”“事故預防”和“事故致因2-4模型”；以田水承為首的研究團隊主要關注“安全管理”“人因事故”“安全評價”；栗繼祖、馮國瑞主要研究“安全生產”“不安全行為意向”；祁神軍、成家磊等側重于“安全能力”“不安全動機”的研究。結合圖7可知，發(fā)文量最多的研究者是田水承和栗繼祖，均為26篇，其次為傅貴(25篇)、佟瑞鵬(16篇)。各研究團隊內部合作關系密切，但團體之間基本沒有合作關系。

圖6 CNKI中不安全行為研究作者及其合作關系

圖7 CNKI中不安全行為研究發(fā)文量和聯(lián)系強度統(tǒng)計圖

2.3.2 Web of Science 作者及其合作關系

將Web of Science數(shù)據(jù)庫檢索到的“不安全行為”相關文獻導入VOSviewer軟件中，設置參數(shù)閾值作者最少發(fā)文量為5，在8 277位作者中，36位達到閾值，得到作者共現(xiàn)時間圖譜，如圖8。發(fā)文量居前10的作者，見表2。作者均有自己的合作團體，但團體間聯(lián)系同樣較少，最大的合作網絡由7人組成，發(fā)文時間集中在2015年左右。近幾年對不安全行為研究較多的是趙歐、郭聖煜、李振、佟瑞鵬、丁烈云和駱漢賓等。發(fā)文量最多的作者是駱漢賓，共發(fā)表文章11篇，發(fā)文前10的作者中有6位是中國學者，5位來自駱漢賓團隊。被引頻次的多少在一定程度上可以反映作者影響力大小。文獻被引頻次最高的作者是方東平，被引頻次達717次，發(fā)文量排名第八，總聯(lián)系強度為1，與其他作者交流有限。

圖8 Web of Science中不安全行為作者及其合作關系

表2 Web of Science中不安全行為研究作者共現(xiàn)分析

2.4 相關期刊分析

2.4.1 CNKI中相關期刊及學科分布情況

期刊來源分析能夠快速了解某一領域主要發(fā)文載體，掌握該領域研究方向，為學者開展研究提供知識來源。表3為2000-2021年CNKI數(shù)據(jù)庫中“不安全行為”相關文獻發(fā)文量排名前10的期刊。其中，《中國安全科學學報》發(fā)文量最多，為90篇；其次為《現(xiàn)代職業(yè)安全》《西安科技大學》《煤礦安全》等，這些期刊是我國不安全行為研究的主要載文刊物。

表3 CNKI中不安全行為研究期刊來源前10位分布

整理CNKI中“不安全行為”相關文獻所涉及排名前10的學科，如圖9。由圖9可知，國內學者側重安全科學與災害防治方面的不安全行為研究，發(fā)文量達到1702篇，占總發(fā)文量的39.72%，其他領域還包括礦業(yè)、建筑業(yè)、公路、水路、鐵路以及航空航天等行業(yè)，說明我國致力于研究工業(yè)生產中的不安全行為，在公共健康衛(wèi)生方面還有待發(fā)展。

圖9 CNKI中不安全行為學科領域前10位發(fā)文量占比

2.4.2 Web of Science中相關期刊分析

在Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中共檢索到刊發(fā)不安全行為相關文章的期刊共1 083種，刊文量排名前10的期刊信息，見表4。其中，《Safety Science》刊文量最多，刊文98篇，占總刊文量的3.642%。另外，在Web of Science中關于不安全行為研究的學科領域大致分為醫(yī)學、工程技術和管理科學3大類，總體醫(yī)學類期刊較多，工程技術類次之，表明國外學者更多關注引發(fā)疾病的不安全行為。

表4 Web of Science中不安全行為研究期刊來源前10位分布

3 結論

對2000-2021年，國內外學者在不安全行為領域的研究從年發(fā)文量、關鍵詞、作者和期刊來源等方面進行可視化分析，得出以下結論：

(1)Web of Science、CNKI數(shù)據(jù)庫中不安全行為研究總發(fā)文量整體呈上升趨勢。近2年CNKI數(shù)據(jù)庫發(fā)文量略有下降。

(2)CNKI相關文獻廣泛應用計劃行為理論和事故致因理論開展相關研究，安全生產和安全管理是持續(xù)的研究主題。Web of Science數(shù)據(jù)庫載文以公共健康衛(wèi)生為主，主要研究熱點為安全文化、艾滋病的傳播和預防。

(3)田水承、栗繼祖、傅貴、駱漢賓等對不安全行為研究較多，但作者與作者團隊之間聯(lián)系較少。

(4)CNKI中不安全行為主要來源期刊有《中國安全科學學報》《現(xiàn)代職業(yè)安全》《西安科技大學》《煤礦安全》等，涉及安全生產、職業(yè)健康和技術發(fā)展。Web of Science中主要來源期刊有《Safety Science》《International Journal of Environmental Research and Public Health》《Plos One》等，涉及管理科學、醫(yī)學和工程技術。