王艳 陈玮 周建亮 包全喜 高嘉瑞
(1.徐州工程学院 土木工程学院,徐州 221018;2.中国矿业大学 力学与土木工程学院,徐州 221116;3.中建八局第三建设有限公司,徐州 221000)
我国施工机械化水平低,大量的施工操作仍然离不开劳动者的直接参与,工人作业压力极大,并且施工场所多为敞篷或露天,经常会受到高温、风雪、雷雨这类不利于施工的恶劣天气的影响,施工现场的环境复杂而极具危险性,作业环境危险系数较高[1]。并且,建筑工人的个体差异性会导致认知方式的差异[2]。因此,有针对性地研究不同人格特质的建筑工人危险感知能力,有助于实现“因人而异”的建筑场地差异化管理,对提高建筑工人的危险警惕、预防事故发生、保障人身安全有重要意义。
人格(Personality)被定义为一套由生物和环境因素形成的行为习惯、认知和情感模式,描述了一个人的动机、心理状态和他们所处环境之间的互动[3]。它可以预测一个人的行为倾向。Steinbakk 等[4]在对驾驶员工作区的心理状态进行分析后,选用UPPS 冲动量表的四个子量表(毅力、预谋、消极压迫感以及寻求感觉)、利他主义以及无规范量表进行统计,结果表明驾驶员的人格特质影响他在道路行驶的首选速度,间接影响其风险感知和安全驾驶行为。Yufan Gao、Vicente 等[5]通过研究280 名工人的安全行为及个性特质,结果表明在大五人格特质中,宜人性和尽责性与工人的安全行为呈现正相关,而外向性和神经质与其呈现负相关。
认知方式是一种个性化的个体在某一场景下发现问题、思考问题、解决问题的一种习惯性的方式,并且存在个体差异性,认知能力影响着工人对危险状况的感知和判断,决定工人的不安全行为[6]。Mawad[7]研究个体认知形成的差异性,并且研究发现不同的认知方式下个体的生活习惯,思维方式存在明显不同,他认为人的认知方式是由生长环境以及习惯性的生活方式决定的,具有稳定性和一贯性。Grenen 等[8]通过研究发现,个体对危险的认知根据特定区域的不同而不同,当面临自己擅长或熟知的领域时,大脑的警惕意识下降,对危险的敏感度也会减弱。都表明个体的差异性会导致认知方式的差异性,而人类的危险认知主要依赖图像和大脑的联想,并且与自身的经验和环境差异有关系,但是并没有对人格特质与危险认知之间的关系进行深入的研究[9]。目前人格特质在驾驶行业以及职业选择上的研究已经较为成熟,但是针对建筑工人的人格特质与其不安全行为的研究较少,人格特质的差异性对建筑工人的行为影响也是一样的[10],不同人格特质下的心理特征,反映到实际情景中个体的危险认知能力和行为选择存在差异性,而大五人格模型已成为理解个体人格与行为之间关系的有影响力的模型。
本研究使用大五人格量表测定建筑工人的人格特质,结合眼动仪实验分析建筑工人观看不同场景的危险感知情况[11],通过兴趣区AOI(Area of Interest)的注视点个数、首次注视时间、平均注视时间、总注视时间、眼动注视轨迹、眼动注视热点图统计等数据,研究大五人格与建筑工人危险认知之间的关系,分析工人人格特质对不安全行为的影响,从而实现“因人而异”的安全管理。
心理量表主要是用来测量个体在能力、人格、情绪、兴趣等方面的差异性,在人格测量方面,有很多经典的测量量表,如:明尼苏达大学教授Hawthaway 发明了多相人格量表,简称MMPI 量表[12];英国伦敦大学的心理系教授Eysenck 在1960 年提出了人格的维度模型等。本文主要使用中国版的大五人格问卷(CBF-PI-B)[13]对建筑工人进行不同人格测试。该问卷共40 个问题,由5 个维度构成,每个维度8 道题目,每道题均采用5点计分法。CBF-PI-B 量表维度分析如表1 所示。
表1 CBF-PI-B 量表维度分析
(1)量表可靠性分析
本次问卷调查共发问卷350 份,最终回收问卷320份(回收率91%),其中有效问卷287 份(有效率82%)。样本数据的描述性统计分析如表2 所示。
表2 样本数据的描述性统计分析(n=287)
本文采用克隆巴赫α 系数检验CBF-PI-B 量表样本的信效度,具体分析结果如表3 所示。
表3 人格量表可靠性分析结果
由表3 可知,大五人格量表总体克隆巴赫α 系数值是0.831,五个维度分量表的克隆巴赫α 系数值介于0.75~0.83 之间,表明量表有较好的内部一致性,因此具有较高的信效度。
(2)描述性统计分析
本研究对287 名工人的人格特质总体情况进行分析,最终采集调查结果如表4 所示。
表4 人格量表各维度描述性统计分析
选取上述裸眼或矫正视力正常、身体健康、听力正常,20~50 岁之间具有从事建筑行业经验的人员287名,基于人格特质量表分析结果,对工人的人格特质进行分区,选取高分段的神经质、开放性、外向性、严谨性、宜人性明显的工人各4 名,最终选取被试者共20 名。对不同人格的受试者进行1~4 编号。所有被试者需事先均不了解实验涉及的施工场景照片。
实验采用瑞典Tobii 公司开发的Tobii T60XL 型眼动仪作为实验设备,具体设备如图1 所示。该设备需要配置一台笔记本电脑,安装Tobii Pro Glasses Controller_1.95.14258_x64,通过无线装置连接电脑和眼动装置,确保眼动数据的顺利采集,电脑打开眼动实验所需实验素材即可开始眼动实验。实验过程中,只需被试按照要求进行视线校正,没有其他束缚性设备,可以最大程度地满足被试在实验过程中的自由度需求。
图1 眼动仪实验设备
实验素材为当地建设项目常见的施工场景图片,包括的事故类型有:坍塌、高处坠落、物体击打、机械伤害、触电、起重、爆炸。实际场景图片如图2 所示。
图2 视觉信息量图像
实验指标选取眼动参数:AOI 兴趣区的注视点个数、首次注视时间、平均注视时间、总注视时间、眼动注视轨迹、眼动注视热点图统计进行分析。
实验开始前向被试介绍眼动仪器的矫正和实验流程,在一个安静的环境下,要求被试放松心情,坐在电脑屏幕前,身体保持稳定并保持与屏幕的适当距离,经过培训都能够自主顺利完成眼动实验。对每张素材都设置15s 的观察时间,在结束一张图片识别之后,电脑设置黑屏3s 以对眼睛进行休缓,然后继续进行图片识别,每位被试者都重复上述流程,直到所有素材被识别完毕。整个实验的数据采集过程如图3 所示。
图3 眼动实验过程
本次实验选取神经质、开放性、外向性、严谨性、宜人性较好的工人各4 名,最终选取被试者共20 名,其中数据有效率达100%。因此,本实验直接分析20个被试者眼动仪数据,为了使得实验结果可视化,抽取4 名被试者进行轨迹图、热点图的叠加,得到的数据如图4~图6 所示。
图4 实验素材1 的轨迹图和热力图
图5 实验素材2 的轨迹图和热力图
图6 实验素材3 的轨迹图和热力图
根据实验素材的受试者轨迹图和热力图结果显示,建筑工人在施工现场作业时,更多地关注危险区域,如脚手架、安全网、吊塔等,视线明显集中在危险区域处。表明,受试者在观看实验素材时,对脚手架、安全网和吊塔等危险区域有较强的识别能力,因此更加注意力集中。
以危险点较多的素材3 为例,将样本的数据进行整合平均,根据实验素材将兴趣区划分为AOI1-AOI5,不同人格特质的受试者在各兴趣区的首次注视时间结果如表5 所示。
表5 素材3 首次注视时间分析
由表5 可知:
(1)神经质特质明显的工人,在观察场景时对各兴趣区的感兴趣程度存在明显差异,在塔吊、脚手架和安全网上的停留时间明显多于其他兴趣区域,说明这类工人能够对施工场景中的危险隐患有选择地进行观察,危险感知受到个人主观因素的影响较大;
(2)严谨性特质明显的工人,在观察场景时能够对视野中的各兴趣区域有一个全局的把握,危险认知能力较强。此外,该特质的工人对危险场景各个兴趣区域的观察时间分布较为均匀,表明这类特质群体对场景中的各区域都保持着足够的警觉;
(3)宜人性特质明显的工人,虽然对施工场景中的各兴趣区域都有所注意,而且在各兴趣区域的注视停留时间也较为均匀,但停留的时间都较短,可见该特质的工人群体安全意识较为淡薄,虽然已经觉察到安全隐患的位置,但主观意识上低估了危险发生的可能性,危险感知能力需要进一步提升;
(4)开放性特质明显的工人,在观察施工场景时,对各个兴趣区域的观察时间都比较短,危险感知能力与宜人性类似但表现出来的侧重点不同,对塔吊、脚手架和安全网、机械设备的感兴趣程度高于其他兴趣区,而对建筑材料以及加工棚的感知较低,总体来说,有较好的对高坠事故的危险意识;
(5)外向性特质明显的工人,对各兴趣区域的停留时间有明显的差异,他们会有选择的对施工场景中自己感兴趣的区域进行观察,实验发现这类工人对机械设备、建筑材料以及塔吊的感知意识较高,由于性格原因善于发现新鲜事物,所以相对于其他工人更能感知到危险程度较低且不常见的事物,有利于预防低风险事故。
兴趣区热点图是用于表示眼球跟踪数据的可视化技术,本研究采用对兴趣区注视热点计数的方法定义AOI,能够更好地比较现场施工工人的视觉注意情况。20 位受试者的平均注视点个数对比图如图8 所示,5类不同人格特征平均注视点个数对比图如图9 所示。
图8 20 位受试者的平均注视点个数对比图
图9 不同人格特征平均注视点个数
对图8~图9 数据进行分析可知:
(1)神经质和外向性特质明显的工人注视点个数较多,且神经质多于外向性,相差2.75 个,这两类工人在识别图片危险因素的过程中,涉及面较为宽广,一些边缘位置也能引起他们的关注,但对每个区域的观察缺乏固定注意力,固定在危险区域的频率较低,危险认知能力较差;
(2)严谨性特质明显的工人注视点个数最少,只有20.25 个,相比于神经质少了27.5 个,但每次注视点的停留时间较长,危险感知过程的针对性较为明显,他们可以更好的分配有限的注意力资源来识别身边潜在的危险,有较好的危险认知水平;
(3)宜人性和开放性特质明显的工人注视点个数居中,他们在危险感知的过程中,视觉搜索比较积极,更加频繁的将注意力返回到自身感兴趣的点,对信息分析也较为深入,但受个人主观意愿的影响较大,工人的危险感知过程没有明显特征,难以反映其危险认知水平。
眼球追踪实验提供了大量数据,而眼球运动模式热点图作为眼动实验的常见数据表现方式,能够直观明显的表达被试对图片的感兴趣程度,其中红色表示被试眼动和注视最为明显和集中的区域,并且面积越大说明眼动的视点聚集越多,耗时越久。对眼动实验的数据进行注视热点图的可视化分析,对每一类工人选取其中数据采集完整的样本,对注视数据进行叠加,得到的注视热点图如图10~14 所示。
图10 神经质人格注视热点
图11 严谨性人格注视热点
图12 宜人性人格注视热点
图13 开放性人格注视热点
图14 外向性人格注视热点
通过观察样本的热力图分布区域和颜色深浅,可以发现:
(1)神经质特质明显的工人观察视点跳跃性较强,整体呈零散型分布,且视点颜色多为绿色,颜色程度较浅,表明了工人在各个注视点的注视时长较短。该性格特征的工人不太关注潜在的危险,因此,更有可能使自己暴露在危险当中;
(2)严谨性特质明显的工人观察视点较为集中,注意力的针对性较强,注意范围与危险隐患范围一致,且危险隐患较大的视点区域颜色为大面积红色,颜色程度较深,表明工人在该视点的注视时间较长,视觉信息处理较为深入。该特征的人群具有的高度自觉性,危险识别能力强;
(3)外向性特质明显的工人的注视区域较为密集,但视觉注意范围没有明显的危险特征,视觉观察的主观性和随意性较为明显,与神经质工人类似,视点颜色多为绿色,颜色程度较浅。说明这类工人不会经常关注危险区域,无法识别和评估相关的风险,因此,他们更有可能做出不恰当的决定或实施不安全的行为;
(4)开放性特质明显的工人思维比较跳跃,一般注重于寻求感官的刺激,热衷于搜索视野中具有高度刺激性的事物。从注视热点图可以看出,观察视点较少,且注意力不够集中,可能是由于施工场景当中没有能够引起他们注意的兴趣区域;
(5)宜人性特质明显的工人通常具有较高的人际交往能力,他们在工作当中更加倾向于与工友进行沟通和交流,能够有效的与他们合作。从注视热点图可以看出,他们的观察重点主要在人身上,而对环境中存在的危险的感知能力较弱,因此,这类工人能够更好的对存在不安全行为倾向的工人进行识别和警告,以减少其安全事故的发生。
对热力图中的总注视时长进行统计分析,计算不同人格特质的总注视时长的平均值,具体受试者的平均总注视时长对比图如图15 所示,不同人格特征平均总注视时长对比图如图16 所示。
图15 20 位受试者的平均总注视时长对比图
图16 不同人格特质的平均总注视时长
从注视时长来看,严谨性明显的工人的总注视时长最久,长达9.32s,神经质和外向性的注视时长分别为8.43s 和7.57s,整体低于严谨性,神经质多于外向性0.86s,说明严谨性的工人对于危险的感知追求稳妥和严谨,他们不会为了追求省时省力而忽略一些他人认为不重要的事情,宜人性的注视时长最低,仅有4.32s,表明该人格的建筑工人的危险感知能力较差。
为更好地理解建筑工人不安全行为的诱发机理,本研究从建筑工人个体差异性的角度,探究工人的人格特质、视觉信息与危险认知差异的关系,主要研究结论包括:
(1)采用眼动实验和中国版大五人格量表相结合的方法,验证了不同人格特质的建筑工人对危险感知存在显著差异。其中,神经质和外倾性明显的工人危险感知的注意力不够集中,感知危险的稳定性较低,宜人性明显的工人对危险的感知倾向于人的不安全状态,开放性明显的工人危险感知倾向于刺激性的事物,而严谨性明显的工人对危险的判断最为谨慎和深入,危险感知能力较强,感知危险的稳定性更好;
(2)建筑工人对于兴趣区的选择有明显的危险感知差异。其中,神经质明显的工人能够对施工场景中的危险隐患有选择地进行观察,危险感知受到个人主观因素的影响较大。严谨性工人具有全局性把握,危险认知能力较强。宜人性明显的工人群体安全意识较为淡薄,虽然已经觉察到安全隐患的位置,但主观意识上低估了危险发生的可能性,危险感知能力需要进一步提升。开放性明显的工人,具有较好的对高坠事故的危险意识。外向性明显的工人,由于性格原因善于发现新鲜事物,所以相对于其他工人更能感知到危险程度较低且不常见的事物,有利于预防低风险事故;
(3)未来将进一步提出由于危险感知造成的建筑工人个体差异化不安全行为的矫正方法,提高建筑现场安全管理能力,减少施工现场不安全事故发生。