基于文本挖掘与社会网络分析(SNA)的煤矿事故风险因素耦合机制研究

为解决煤矿行业高风险特性与传统事故分析的局限性，研究人员通过解析481份事故报告，构建了多因素耦合分析框架。该研究创新性地结合文本挖掘自动提取因素，并运用社会网络分析(SNA)量化节点中心性与传播强度，揭示事故成因系统的"核心-外围"结构特征。研究发现18个核心致因（如违规作业）和50个外围因素（如设备潜在缺陷）通过联动放大风险，验证了"微小信号触发重大事故"的动态机制，为高风险行业从单因素管控向网络化治理转型提供了理论依据与实践策略。

　　

这项开创性研究如同给煤矿安全领域装上了"分子探针"，通过文本挖掘(text mining)技术从481份事故报告中精准"钓取"关键因素，再借助社会网络分析(SNA)这张"基因互作网络图谱"，成功解析出事故成因系统的精密构造。研究发现犹如发现"致癌基因"般锁定18个核心致因节点（如违规作业），而50个外围因素则像"表观遗传修饰"般通过复杂联动放大风险。研究不仅验证了"蝴蝶效应"在安全生产中的存在，更绘制出事故预防的"靶向治疗路线图"，为高风险行业从"单靶点药物"式管控升级为"多组学联合干预"的智能管理提供了全新范式。