I. Giới thiệu về hành vi làm việc an toàn
Hành vi làm việc an toàn là một yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu tai nạn lao động, đặc biệt trong ngành xây dựng, nơi có tỷ lệ tai nạn cao. Nghiên cứu cho thấy rằng hành vi làm việc an toàn không chỉ phụ thuộc vào các quy định và tiêu chuẩn an toàn mà còn bị ảnh hưởng bởi nhận thức của người lao động về an toàn. Việc hiểu rõ các yếu tố tác động đến hành vi làm việc an toàn là rất cần thiết để cải thiện môi trường làm việc. Theo Pousette et al. (2008), trạng thái an toàn có thể dự đoán hành vi an toàn trong tương lai, từ đó giúp các nhà quản lý có biện pháp can thiệp kịp thời.
1.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi làm việc an toàn
Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hành vi làm việc an toàn, bao gồm hệ thống quản lý, quy trình an toàn, và sự tham gia của người lao động. Hệ thống quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập các quy định và tiêu chuẩn an toàn. Nguyên tắc và quy trình an toàn cần được truyền đạt rõ ràng để người lao động có thể thực hiện đúng. Sự tham gia của nhân viên trong việc xây dựng và thực hiện các quy trình an toàn cũng là một yếu tố quan trọng, giúp tăng cường ý thức và trách nhiệm của họ đối với an toàn lao động.
II. Mô hình dự đoán hành vi làm việc an toàn
Mô hình dự đoán hành vi làm việc an toàn được phát triển dựa trên các yếu tố trạng thái an toàn thông qua hai phương pháp chính: mô hình ANN (Artificial Neural Network) và hồi quy đa biến. Mô hình ANN cho thấy khả năng dự đoán tốt hơn so với hồi quy đa biến, với sai số MAPE chỉ 9,5% so với 10,4% của mô hình hồi quy. Điều này chứng tỏ rằng mô hình ANN có thể xử lý các vấn đề phức tạp và phi tuyến hiệu quả hơn. Việc ứng dụng mô hình này không chỉ giúp dự đoán hành vi làm việc an toàn mà còn cung cấp thông tin để cải thiện các yếu tố tác động đến trạng thái an toàn.
2.1. Phân tích và so sánh kết quả mô hình
Kết quả từ hai mô hình được so sánh dựa trên các chỉ số như hệ số xác định (R²) và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE). Mô hình ANN cho thấy hệ số xác định lớn hơn, điều này cho thấy khả năng giải thích biến phụ thuộc tốt hơn. Các yếu tố đưa vào mô hình hồi quy có thể không có mối quan hệ tuyến tính mạnh với biến phụ thuộc, điều này dẫn đến việc mô hình hồi quy không đạt được độ chính xác cao như mong đợi. Các nhà nghiên cứu khuyến nghị rằng việc sử dụng ANN trong dự đoán hành vi làm việc an toàn có thể mang lại hiệu quả cao hơn trong việc quản lý an toàn lao động.
III. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu
Nghiên cứu này có giá trị thực tiễn cao trong việc hỗ trợ các nhà thầu và quản lý dự án trong việc cải thiện hành vi làm việc an toàn. Bằng cách áp dụng mô hình dự đoán, các nhà quản lý có thể xác định được các yếu tố cần cải thiện nhằm tạo ra một môi trường làm việc an toàn hơn. Việc nâng cao nhận thức và hành vi an toàn không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn lao động mà còn tăng cường hiệu suất làm việc của công nhân. Các biện pháp can thiệp kịp thời dựa trên dữ liệu từ mô hình có thể giúp nâng cao văn hóa an toàn trong ngành xây dựng.
3.1. Tác động đến quản lý an toàn lao động
Việc ứng dụng mô hình ANN trong quản lý an toàn lao động sẽ giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về trạng thái an toàn trên công trường. Điều này cho phép họ đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc cải thiện quy trình làm việc và tăng cường các biện pháp an toàn. Hơn nữa, việc đào tạo và nâng cao nhận thức cho người lao động về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi làm việc an toàn sẽ góp phần tạo ra một môi trường làm việc an toàn và hiệu quả hơn.
