研究背景








中国作为全球最大产煤国,煤矿安全关乎经济发展与社会稳定。尽管技术设备不断升级,矿工不安全行为仍是事故主因(占事故诱因70%以上)。传统管理侧重外部监督,却忽视了个体内在的心理机制。
本文提出全新视角即性格特质驱动风险决策。通过融合神经科学(fNIRS技术)与心理学实验,首次揭示矿工五大性格如何通过脑活动影响安全行为,为精准化安全管理提供科学依据。



研究方法






研究采用多模态实验设计,结合行为任务、脑成像与心理测评,构建“性格-行为-神经”三层关联模型。
实验工具
1. 功能近红外光谱(fNIRS)设备:
采用Cortivision PHOTON CAP便携式设备,覆盖前额叶28个通道,实时监测氧合血红蛋白(HbO)浓度及脑区激活水平(beta值)。


2. 行为实验范式:
气球模拟风险任务(BART):通过E-Prime软件编程,模拟矿工“风险-收益”权衡场景(如设备异常是否继续作业),记录风险倾向(平均未爆炸气球充气次数)。
3. 心理测评工具:
中文版五大性格量表(BFI-2):60项5级量表,评估开放性、尽责性、外向性、宜人性、负面情绪性。
实验条件
研究设置两类核心实验条件,聚焦性格特质与风险决策的关联:
1. 高风险场景组:
通过BART任务模拟渐进式风险累积(如气球逐渐膨胀至爆炸),对应矿工面临“潜在隐患未爆发”的日常决策。
2. 反馈敏感度组:
正反馈:任务成功(气球未爆炸)后的后续风险倾向(PBART得分)。
负反馈:任务失败(气球爆炸)后的后续风险倾向(NBART得分)。
数据采集
1. 神经数据:
前额叶28通道的HbO浓度变化(Homer3软件处理)及脑区激活强度(NIRS-KIT分析)。
2. 行为数据:
BART任务中的风险倾向得分、正/负反馈敏感度。
3. 心理数据:
五大性格维度得分,用于分组对比(高/低开放性、尽责性等)。
参与者
54名男性矿工(年龄28.98±2.67岁),涵盖采煤机操作员、液压支架工等岗位。
实验程序
1. 基线测评:
完成BFI-2问卷,按性格维度分为高/低组(如高外向性 vs. 低外向性)。
2. 任务训练:
5次BART预实验,熟悉操作流程。
3. 正式实验:
30次BART任务,同步采集fNIRS脑血氧信号及行为数据。
4. 数据整合:
匹配行为数据(风险决策)与神经活动(前额叶激活模式),分析性格特质的神经机制。
实验设计
1.组间对比:
横向研究设计,对比高/低性格组在风险倾向、脑区激活上的差异。
2.变量控制:
·固定气球爆炸点均值(6次),避免学习效应干扰。
·使用Benjamini-Hochberg校正(FDR),降低统计假阳性。
采集的数据
1. 行为数据:
BART得分、正/负反馈敏感度。
2. 神经数据:
前额叶28通道的HbO浓度、激活强度(beta值)。
3. 心理数据:
五大性格维度得分。



研究结果






1. 性格特质决定风险倾向
·高风险组:外向性、开放性、负面情绪性矿工BART得分显著更高。
·低风险组:宜人性、尽责性矿工更谨慎,尤其关注负反馈(如事故预警)。


2. 脑区激活揭示决策机制
·DLPFC(背外侧前额叶):高外向性矿工激活更强,体现对正/负反馈的平衡处理。
·OFC(眶额皮层):高负面情绪性矿工波动显著,情绪压力驱动冒险(Channel 25 HbO浓度差异p


·FPC(额极皮层):高尽责性矿工激活稳定,反映系统性风险评估能力。


3.风险反馈敏感度差异
·外向者:受正反馈激励(如任务成功)更强(PBART得分升高)。
·开放者:更关注负反馈的深层原因(NBART得分升高),体现学习能力。


讨论






1.为何性格影响安全行为:
·外向性:追求刺激与新体验,将风险视为“挑战”而非威胁。
·尽责性:增强自我控制与责任感,抑制冲动决策。
·负面情绪性:压力下易触发“情绪化冒险”,需心理干预。
2.神经机制的科学意义:
· DLPFC作为“理性决策中心”,激活强度直接关联风险计算的精细度。
· OFC的波动提示情绪调控在安全管理中的关键作用。
研究结论






1. 矿工风险倾向可被五大性格特质精准预测,外向性、开放性、负面情绪性是高风险信号。
2. 前额叶神经活动为风险决策提供生物标志物,如Channel 25(OFC)异常波动可预警情绪化冒险。
3. 融合性格测评与神经监测,可实现个体-团队双层级安全优化。
参考文献:Mao J, Tian S, Tian F, et al. The relationship between coal miners’ Big Five personality traits and risk propensity: Evidence from fNIRS[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2025, 107: 103750.
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