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原文传递公交驾驶人心理健康与交通安全关系研究

论文题名：	公交驾驶人心理健康与交通安全关系研究
关键词：	公交驾驶人;心理健康;工作压力;贝叶斯网络模型;结构方程模型;交通安全
摘要：	在公共交通不断完善和发展的过程中，由于公交司机不良心理导致的交通安全问题逐渐显现。在各个行业中，公交驾驶人是一种高压力、高风险的职业，该职业群体由于工作压力导致的不良心理问题日趋严重，而公交驾驶人将这种不良的心理压力带到工作中，不仅会降低公交行业服务质量，还会给公共交通安全营运带来隐患。因此，公交驾驶人存在的不良心理问题不容忽视，运用专业理论及方法分析不良心理症状和交通安全之间的关系，并找出导致公交驾驶人产生不良心理症状的工作压力来源，以针对性地帮助驾驶人排解心理压力和负面情绪，提高公交驾驶人的心理健康水平，这对于提高公交运营安全具有重大的现实意义。　　论文以吉林省某公交企业的驾驶人为研究对象，采用单因素分析和二元logistic回归确定公交驾驶人易发生事故的危险因素，提出了公交驾驶人心理健康与交通安全评估的贝叶斯网络模型，分析出人口学特征、不良心理和性格的不同严重程度对公交驾驶人发生交通事故的概率大小，以及发生交通事故的关键因素和组合因素，同时，为了找到导致公交驾驶人产生不良心理症状的工作压力因素，构建了工作压力与不良心理症状关系的结构方程模型，以确定工作压力与不良心理状态的关系，同时定量分析工作压力对公交司机不良心理症状的路径系数作用程度。　　首先，将人口学特征问卷、SCL-90量表和Y-G量表结合，从心理状态和心理调节能力两方面评估公交驾驶人易发生交通事故的因素，通过单因素分析初步找到公交驾驶人易发生交通事故的影响因素，使用二元logistic回归分析最终确定躯体化、抑郁、焦虑等七个因素易导致公交驾驶人发生交通事故。　　其次，将二元logistic回归分析的七个影响因子进行分级并作为节点变量，结合专家知识与k2算法构建公交驾驶人心理健康与交通安全评估的贝叶斯网络结构，使用Netica软件中IncorpCaseFile模块进行参数学习，采用Netica软件对模型进行推理分析，通过事故预测识别出显著增加事故概率的关键因素与组合因素。事故原因诊断的结果显示，最可能的事故原因是抑郁中度、焦虑重度、躯体化轻度。贝叶斯网络模型的ROC曲线下面积为0.88，表明该模型具有较高的使用价值。　　最后，为了分析出导致公交驾驶人不良心理的工作压力源，保证公交车的道路安全，构建公交驾驶人工作压力与不良心理症状关系的结构方程模型，分析工作压力与不良心理之间的作用关系，并且通过模型的路径显著性检验确定导致公交驾驶人产生不良心理的工作压力源以及工作压力源对不良心理症状的影响程度。　　论文研究方法及结论不仅有助于企业更好地判别公交驾驶人的极端性格与不良心理状态，而且可以从工作压力源的角度采取有效干预措施排解公交驾驶人的心理压力，提高公交驾驶人的心理健康水平，进而提高公共交通的安全性。
作者：	王萍
专业：	交通信息工程及控制
导师：	席建锋
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023