礦工不安全行為的社會網(wǎng)絡(luò)分析

2018-08-28 04:26續(xù)婷妮栗繼祖馮國瑞康立勛

中國煤炭 2018年8期

續(xù)婷妮栗繼祖馮國瑞康立勛

(1.太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山西省晉中市，030600； 2.太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西省太原市，030024)

陳紅通過對1980-2000年間發(fā)生的煤礦重大事故的研究，發(fā)現(xiàn)人為因素在導(dǎo)致煤礦安全事故的所有直接原因中所占比重最大。隨著行為科學(xué)方法的廣泛應(yīng)用，通過研究員工的行為特征和規(guī)律的方式減少或避免不安全行為產(chǎn)生，已然成為提升安全績效的有效途徑。因此，從多方面深入探討控制不安全行為對提高企業(yè)安全管理尤為重要。

社會網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis，簡稱SNA)是對社會關(guān)系形成的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的方法體系，可以將復(fù)雜多變的關(guān)系構(gòu)建成相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并從其結(jié)構(gòu)和功能兩個方面研究個體對群體的影響。SNA最初在物理領(lǐng)域中的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性問題中得到大量分析與應(yīng)用。而今，SNA已經(jīng)拓展到了生物學(xué)、工程技術(shù)、管理和社會科學(xué)等領(lǐng)域，并得到了創(chuàng)新與廣泛應(yīng)用。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，從2000年開始，SNA被高頻率地應(yīng)用于圖書情報與數(shù)字圖書館領(lǐng)域中，而管理學(xué)學(xué)科則僅僅占了0.96%。

利用SNA構(gòu)建研究礦工不安全行為的學(xué)者社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不僅可以用于揭示煤礦不安全行為研究的權(quán)威專家與網(wǎng)絡(luò)其他個體之間的關(guān)系，也提供了信息分享與溝通的新渠道，有效指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的個體之間進(jìn)行更好的合作。

1 核心期刊影響力度分析

〗由Henk Moed提出的旨在評價期刊影響力度的新指標(biāo)SNIP，不僅考慮了引文與被引文次數(shù)對期刊評價的影響，也加入了引文的相關(guān)特征等影響。2012年10月，萊頓大學(xué)學(xué)者通過對SNIP值隨著引用次數(shù)的提高而下降以及合并后期刊SNIP值的非一致性問題兩個方面的改進(jìn)，推出了更加合理的SNIP1。SNIP1汲取了傳統(tǒng)期刊評價指標(biāo)的合理之處，同時也彌補(bǔ)了在評價不同學(xué)科方面的局限。

首先，限定期刊的搜索條件，以不安全行為為關(guān)鍵詞，以煤礦為主題，以核心期刊為搜索范圍，以中國知網(wǎng)2014-2016年為時間范圍進(jìn)行搜索，可以得出，前九名分別為煤礦安全、煤炭技術(shù)、中國煤炭、煤炭工程、工業(yè)安全與環(huán)保、礦業(yè)安全與環(huán)保、中國礦業(yè)、中國安全科學(xué)學(xué)報和安全與環(huán)境學(xué)報。統(tǒng)計(jì)這九種期刊在3年間的相關(guān)信息，結(jié)果如表1所示。

表1 期刊在中國知網(wǎng)2014-2016年間的信息

運(yùn)用SNIP1的計(jì)算方法如下：

(1)

式中： RIP——篇均粗影響；

DCP——數(shù)據(jù)庫的引用潛力。

其中，DCP是中國知網(wǎng)中所研究的期刊在煤礦領(lǐng)域刊登的論文中活躍參考文獻(xiàn)的平均數(shù)量。計(jì)算方法如下：

(2)

式中：n——所研究的期刊在前三年發(fā)表的論文在統(tǒng)計(jì)年的總被引次數(shù)；

pi——在期刊煤礦領(lǐng)域內(nèi)第i篇論文同年同期刊發(fā)表的所有論文中，至少含有一篇活躍參考文獻(xiàn)的論文占所有論文的比例；

ri——第i篇論文的參考文獻(xiàn)屬于被CNKI收錄的期刊在統(tǒng)計(jì)年的前三年發(fā)表的論文的數(shù)量。

利用表1的統(tǒng)計(jì)信息，代入式(1)和式(2)中，最終得出了這9個核心期刊的SNIP1值，其中SNIP1值較高的3個核心期刊為礦業(yè)安全與環(huán)保、安全與環(huán)境學(xué)報和煤礦安全，分別為8.35、6.08和4.88，計(jì)算數(shù)據(jù)如表2所示。

通過計(jì)算SNIP1值，篩選出期刊影響力度較高的3個核心期刊，使得收集的數(shù)據(jù)更具有代表性和可靠性。

表2 前3個SNIP1值較高的核心期刊

2 數(shù)據(jù)收集及整理

在CNKI中導(dǎo)出礦業(yè)安全與環(huán)保、安全與環(huán)境學(xué)報和煤礦安全3個核心期刊在2010-2016年間論文的基本信息，包括作者、題名、文獻(xiàn)來源、年份、關(guān)鍵詞等。177位作者中(考慮了作者的重名)，總共有17位作者沒有與其他的作者合作，因此作為作者合作網(wǎng)中的孤立點(diǎn)排除。因此計(jì)算作者之間的合作率為90.40%。若僅僅從合作率來講，研究煤礦不安全行為領(lǐng)域的作者之間的交互性很高。但是這種交互僅僅限于課題組內(nèi)合作還是課題組之間的合作，還需要利用社會網(wǎng)絡(luò)理論來進(jìn)行分析。

利用所搜集到的文字信息，構(gòu)建作者合作關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。在構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)時，作者之間不存在合作關(guān)系的設(shè)為0，存在合作關(guān)系的設(shè)為1；關(guān)鍵詞之間不存在聯(lián)系的設(shè)為0，存在聯(lián)系的設(shè)為1。

3 社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析與結(jié)果

3.1 礦工不安全行為社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

將統(tǒng)計(jì)的作者合作矩陣數(shù)據(jù)輸入UCINET軟件中，進(jìn)行可視化分析，如圖1所示。正方形的大小表示該作者的中心度的大小。正方形越大，表示該作者的中心度越大，合作度就越大。該模型中有563個連接線，即177個作者之間有563個關(guān)聯(lián)。

圖1 作者合作模型的可視化分析

本文主要從4個方面對構(gòu)建的煤礦不安全行為研究的社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，包括密度分析、中心性分析、小團(tuán)體分析和核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析。

(1)密度分析。密度反映的是在所研究領(lǐng)域中的作者之間互相聯(lián)系和相互交流的程度，介于0和1之間。密度值越接近于0，說明作者之間越缺乏聯(lián)系和交流；密度值越接近于1，則作者之間的相互聯(lián)系和交流的程度越深。

而在煤礦不安全行為研究中的密度分析中得知，密度值為0.0183，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1340。盡管合作率偏高，但是密度值極小，說明在該領(lǐng)域中作者之間比較偏向于固定團(tuán)隊(duì)或者課題組研究，幾乎沒有交叉性交流與聯(lián)系。

(2)中心度分析。中心度用來表示個體在一個群體當(dāng)中處于何種地位，擁有何種權(quán)利。中心度值越高，表示該個體在群體中所占的地位越重要，擁有的權(quán)利越大，所獲取的資源越多，從而對他人的影響力越大。分析中心度往往從程度中心度、中間性中心度和親近中心度3個方面進(jìn)行分析。

程度中心度是反映一個個體在群體中與他人產(chǎn)生關(guān)系的能力，分為絕對程度中心度和相對程度中心度。在作者合作模型中，網(wǎng)絡(luò)中心度為4.61%，表明煤礦不安全行為研究作者合作模型中仍然存在大多數(shù)的資源掌握在少數(shù)專家的手中。其中，35號的絕對程度中心度值和相對程度中心度值都最高。其次，分別是76、23、20、81和24號。35號的程度中心度值幾乎超出了76號一倍，說明35號作者在煤礦不安全行為領(lǐng)域中與其他作者發(fā)生聯(lián)系的能力很強(qiáng)，信息的交互性很高。程度中心度分析(部分?jǐn)?shù)據(jù))見表3。

表3 程度中心度分析(部分?jǐn)?shù)據(jù))

中間性中心度常常用來表示個體在網(wǎng)絡(luò)中能夠控制他人的能力，也常常從絕對中間性中心度和相對中間性中心度兩方面分析。在作者合作模型中，35號在這兩個方面的值依然位于最高。其次為76、23、20、91和24號。中間性中心度分析結(jié)果說明35號在煤礦不安全行為研究中處于重要位置，掌握資源較豐富，其他作者通過他發(fā)生聯(lián)系的人偏多，因此該個體從中能夠得到的信息就越多，控制該領(lǐng)域的能力就越大。中間性中心度分析(部分?jǐn)?shù)據(jù))見表4。

表4 中間性中心度分析(部分?jǐn)?shù)據(jù))

親密中心度用來反映個體在網(wǎng)絡(luò)中與其他個體之間的接近程度。35號的親密中心度值都居于首位，為0.658，處于網(wǎng)絡(luò)群體的中心位置。在338個個體之間的親密中心度值相差很少，因此，相對而言，在煤礦不安全行為研究中，個體分布較為均勻，邊緣化的趨勢不是很明顯。

經(jīng)過3個中心度分析，可以看出，35、76、23、20、81和24號都有較高的程度中心度值、中間性中心度值和親密中心度值，因此這6個個體處于絕對的核心位置，具有一定的權(quán)威性。

(3)小團(tuán)體分析。中心度分析研究了處于核心地位的個體，而小團(tuán)體分析則側(cè)重于研究網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)聚力。網(wǎng)絡(luò)中存在內(nèi)部密度大和外部聯(lián)系高的小團(tuán)體，在一定程度上有利于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部以及團(tuán)隊(duì)之間的信息傳播和交流。對小團(tuán)隊(duì)的分析可以通過派系分析和凝聚子群密度分析兩方面來進(jìn)行。

在UCINET軟件中，對177個作者進(jìn)行小團(tuán)體的劃分，得出網(wǎng)絡(luò)中共有49個小團(tuán)體。分派相對較多，其中35號又分別帶領(lǐng)了9個小團(tuán)隊(duì)，并沒有將其整合。即在煤礦不安全行為研究中大多數(shù)作者之間的交流僅僅局限于個人團(tuán)隊(duì)和課題組，滿足于內(nèi)部的溝通，而尚未做到跨團(tuán)隊(duì)溝通，沒有真正實(shí)現(xiàn)信息的高效傳輸。

凝聚子群密度分析用于研究網(wǎng)絡(luò)中所存在的小團(tuán)體之間的內(nèi)聚力情況，反映了小團(tuán)體之間的聯(lián)系緊密程度。通常密度值的取值為[-1，+1]，越接近于1，表明小團(tuán)隊(duì)之間的聯(lián)系越緊密；越接近于-1，表明小團(tuán)隊(duì)之間聯(lián)系越少；越接近于0，則小團(tuán)隊(duì)之間的聯(lián)系較為隨機(jī)，無規(guī)律可循。凝聚子群密度分析見表5。

表5 凝聚子群密度分析

從表5可以得出，煤礦不安全行為研究的凝聚子群的密度為-0.889。該數(shù)據(jù)接近于-1，表明這49個小團(tuán)體之間的關(guān)聯(lián)很少，證明了在煤礦不安全行為研究網(wǎng)絡(luò)中大多都只進(jìn)行小團(tuán)體內(nèi)部的信息交流與溝通，而沒有進(jìn)行小團(tuán)體之間的信息共享，不利于該領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

在凝聚力分析中，通過研究網(wǎng)絡(luò)中的各個個體之間的平均距離，可以更深層次地了解到個體之間相互溝通所存在的間隔。在煤礦不安全行為研究中，平均的路徑距離為1.656。即可以認(rèn)為，在該領(lǐng)域中每個個體只需要經(jīng)過2個人就可以建立起聯(lián)系。說明在煤礦不安全行為研究中交流信息非常便利，僅僅通過2個人就可以相互聯(lián)系。分析聚集系數(shù)為0.969，該值趨近于1，值偏大，因此存在明顯的小世界效應(yīng)。即煤礦不安全行為研究中，信息傳遞渠道暢通，任何作者之間僅僅需要通過2個中間人就可以與其中一個陌生的作者產(chǎn)生聯(lián)系。因此，該領(lǐng)域中的個體應(yīng)該充分利用網(wǎng)絡(luò)中小世界效應(yīng)，通過跨團(tuán)隊(duì)輕松進(jìn)行信息的交互。

(4)核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析。分析核心-邊緣結(jié)構(gòu)可以依據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的個體之間關(guān)系的程度將個體分為核心區(qū)域和邊緣區(qū)域兩個部分，從而在研究領(lǐng)域中找出處于核心區(qū)域的作者以及處于邊緣區(qū)域的作者，精準(zhǔn)把握該領(lǐng)域的研究方向。

從煤礦不安全行為研究的核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析中可以得知，共有156個作者處于核心區(qū)域，包括35、76、23、20、81和24號等。這些作者在該領(lǐng)域的科研能力較強(qiáng)，研究方向處于前沿，值得學(xué)者借鑒和交流，是網(wǎng)絡(luò)中具有較高創(chuàng)新能力的次系統(tǒng)，決定了該領(lǐng)域的發(fā)展水平。而處于邊緣區(qū)域的作者，隨著時間的推移，部分學(xué)者會退出網(wǎng)絡(luò)，而部分學(xué)者則會朝著核心區(qū)域移動。

綜合這4個方面的分析，發(fā)現(xiàn)35、76、23、20、81和24號在各個方面都占了重要的地位，說明這6個個體在煤礦不安全行為研究中有一定的核心地位，科研能力較突出，并與其他學(xué)者有比較密切的聯(lián)系，但整個網(wǎng)絡(luò)中的跨團(tuán)隊(duì)合作尚需深入發(fā)展。

4 結(jié)論與反思

(1)對2014-2016年煤礦不安全行為研究中的核心期刊通過SNIP1進(jìn)行篩選，得出期刊影響力度較高的3個核心期刊，分別為礦業(yè)安全與環(huán)保、安全與環(huán)境學(xué)報和煤礦安全。通過對這3個核心期刊的數(shù)據(jù)采集，使得結(jié)果更具有可靠性和代表性。這也是本文較之前學(xué)者的研究中的創(chuàng)新點(diǎn)。

(2)根據(jù)收集的相關(guān)信息構(gòu)建作者合作模型，通過密度分析、中心度分析、小團(tuán)體分析以及核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析，了解到田水承、傅貴、栗繼祖等在模型網(wǎng)絡(luò)中占有絕對的核心地位，對煤礦不安全行為研究領(lǐng)域的控制能力較強(qiáng)。