矿工不安全行为影响因素研究：网络层次分析法与SD软件应用

"基于网络结构模型的矿工不安全行为影响因素研究" 本文主要探讨了矿工不安全行为的影响因素，并采用网络层次分析法(ANP)和超级决策(SD)软件进行量化分析。研究背景是鉴于煤矿生产安全的重要性以及矿难事故对矿工生命和国民经济造成的巨大损失，对矿工不安全行为的影响因素进行深入研究显得尤为迫切。 首先，文章建立了涵盖个体因素、群体因素、自然环境等五大方面的不安全行为评价指标体系。这些因素包括但不限于心理因素、安全氛围、合作氛围和知识水平。通过对这些因素的深入分析，研究旨在找出影响矿工不安全行为的关键要素。 网络层次分析法(ANP)是一种多准则决策分析工具，它考虑了因素之间的相互依赖关系，构建了一个复杂的网络模型。通过ANP，可以更全面地评估各种因素对矿工不安全行为的影响力。而超级决策(SD)软件则用于处理ANP模型，计算各二级指标的综合权重，从而确定关键因素。 研究结果显示，心理因素、安全氛围、合作氛围和知识水平是影响矿工不安全行为的四个关键因素。这些因素的权重分析表明，煤矿企业应当重点针对这些领域采取干预措施，以减少不安全行为的发生。 文献回顾部分，文章引用了国内外学者的相关研究，如海因里希的工业安全理论，Ramsey等人对工厂员工不安全行为的分类，以及Reason的失误分类理论等。国内学者如梁振东、余若杰、秦波和李凯等对矿工不安全行为的研究，提供了进一步的理论支持和实证依据。 该研究通过网络结构模型揭示了矿工不安全行为的影响机制，为煤矿企业制定安全策略和预防措施提供了科学依据。未来的研究方向可能涉及更深入的组织和基层员工视角，以及结合风险管控理论来构建更完善的预防和控制模式。