基于SD-SEIR模型的实验室人员不安全行为传播研究

石 娟,常丁懿,郑 鹏,2,李冠龙,周嘉尧

(1.天津理工大学管理学院,天津 300384；2.华电电力科学研究院有限公司,浙江 杭州 310030)

0 引言

本文拟借用系统动力学和SEIR传染病模型构建新的高校实验室不安全行为传播模型，同时以天津某高校实验室为例，应用anylogic 8.5.0平台对该模型进行仿真并分析，进一步剖析实验室不安全行为传播机理，并据此提出一些高校实验室安全管理的建议与看法，为兄弟院校和相关管理部门提供参考。

1 理论基础

1.1 SD理论

系统动力学(System Dynamics，简称SD)是一门分析研究信息反馈系统的学科，也是认识系统问题和解决系统问题的交叉综合学科，广泛用于经济、管理、社会、生态等多个领域。SD将定性与定量方法相结合，从系统内部结构来寻找系统动力学问题发生的根源，深入分析系统内各因素及其因果关系，从而寻求较优的功能结构[12]。在高校实验室系统内，影响不安全行为传播的因素众多，且因素之间存在联系，为理清系统内不安全行为传播动态演化过程，借助系统动力学思想，构建系统动力学模型流图，分析变量之间的关联，探析选择变量对另一个变量的影响。

1.2 SEIR传播模型

在传播模型方面，最初是有关疾病传播的模型，包括SI模型、SIS模型和SIR模型[13]，其中S(Susceptible)表示易感染状态，I(Infectious)表示感染传播状态，R(Recovered)表示免疫恢复状态。之后有学者将传染病模型用于舆情信息方面的传播，并衍生出SIRS模型等[14]。已有研究表明，行为传播机理与传染病的传播机理非常相似，Figueroa[15]指出人的行为和流行病相似具有一定的感染性。陈波等[16]学者增加潜伏期阶段，构建了SEIR(Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered)模型，其中S表示易感节点，该节点暂未被感染但可能以α的概率受到感染；E表示潜伏节点，该节点受到感染且可能以β的概率传播；I表示传播节点，该节点受到感染并对外传播但可能以γ的概率被治愈而不再传播；R表示免疫节点，该节点受到感染但选择不传播，传播模型如图1所示。

图1 SEIR传播模型

1.3 高校实验室人员不安全行为传播特点

不安全行为的传播是一个复杂的、不确定的过程。本文对天津市某高校实验室开展约三个月的实验操作观察，并访谈实验室的学生、研究员、教师和相关管理人员，整理调研得到文本、图片、语音、视频信息。基于实地调研和相关文献分析，总结出高校实验室人员不安全行为传播具有以下特性。

1)具有复杂性和多元性。从传播学理论出发，多元性体现在高校实验室不安全行为传播的影响因素众多，复杂性体现在影响因素之间存在联动作用关系，相互作用复杂[5]。行为传播系统内部因素主要包括个人的安全心理、身体状况等；系统外部因素主要包括安全氛围、安全监管等。具有较低安全意识和素养的个体对不安全行为的效仿会转变为群体性不安全行为，从而产生不良安全氛围；不良安全氛围和群体不安全行为也会增加个体对于不安全行为的复制，降低个体安全素养水平，从而加快不安全行为的传播。

2)具有遗忘性和记忆性。从心理学角度来说，人类大脑本身具有遗忘和记忆的特点，它们是一对相生共存的概念[17]，遗忘和记忆机制对高校实验室不安全行为传播具有重要的影响。在不安全行为传播过程中，未感染人员在接触到不安全行为时，会对不安全行为产生记忆，从而有意无意地学习这种行为而产生相似的不安全行为或演化扩散出新的不安全行为；产生免疫的人员由于长时间进行实验操作而产生疲劳感或者疏忽大意，亦或者由于缺乏安全监管而遗忘一些安全信息，使得人员再次产生不安全行为。

3)新老人员交替性。从组织行为学视角来看，实验室人员以学生为主、教师为辅，人数多、流动性大，不同群体或者同一群体中的不同个体会带来不同的安全问题[9]。新成员在初入实验室时可能由于好奇、无知、鲁莽操作、安全知识匮乏、安全意识薄弱、模仿老成员的安全陋习、缺乏与老成员的有效沟通等原因而产生不安全行为。而有一定经验的师兄师姐或者专业教师则具有引导、规范及教育的作用来约束新成员的行为，同时，有经验的老成员也可能由于疲劳操作、放松警惕等原因而忽视安全操作，从而起到反面示范作用。当新成员操作熟练或者完成课程任务后，将离开实验室，随后会再次有新的人员进入，新一批人员可能产生相似或相异的安全问题。在同一封闭空间下，实验室内不同人员行为潜移默化地相互影响。

2 高校实验室人员不安全行为传播模型的构建

本文根据高校实验室人员不安全行为传播特征、实际情况以及研究的需要，结合SEIR模型，引入潜伏率、感染率、治愈率、改善率、遗忘率和直接免疫率6个转化率因素，同时考虑安全素养、安全氛围、安全监管、接触率4个关键性因子变化对传播过程的影响，运用anylogic 8.5.0对模型进行仿真分析，探讨高校实验室不安全行为传播机理及动态演化规律。

2.1 模型假设

假设1：基于有关研究[18]，系统守恒：假设一定期间内高校实验室人员数目保持恒定，在t时刻的数量记为Nt，不考虑输入与输出。根据高校实验室人员的特点及其感染不安全行为的程度，将其分为4类：没有发生但是有可能接触不安全行为的易感者S，在t时刻的数量记为St；已接触到不安全行为有可能复制模仿这类行为的潜伏者E，在t时刻的数量记为Et；产生不安全行为并具有传播性的传播者I，在t时刻的数量记为It；感染过不安全行为但由于安全意识觉醒、组织环境约束等因素而拒绝产生不安全行为并传播出去的免疫者R，在t时刻的数量记为Rt。现实中，实验室人员以小组，上届带下届等模式在一段期间内进行固定形式的工作和学习，在短时间内人员数量保持不变，即St+Et+It+Rt=Nt。

假设2：在高校实验室内，当有一位人员产生不安全行为后，同一实验室的其他人员均有可能受其影响，4种不同状态人员在不安全行为的刺激下会以一定的传播速度进行状态转化。本文用各速率变量来量化各阶段的传播速度，用于描述小群体内不同状态人员互相转化的速度快慢。

假设3：影响实验室不安全行为传播的因素众多，如安全素养、安全氛围、安全习惯、安全教育、安全监管、接触率、感染时间、传染风险、潜伏期等。本文根据文献分析和实地调研并且咨询相关专家后选取接触率c、安全监管g、安全素养h、安全氛围k4个关键性影响因素来探究其对行为传播的作用机理。

2.2 模型构建

根据以上假设，高校实验室不安全行为传播过程可由图2表示，主要变量描述如表1所示。

图2 高校实验室不安全行为SEIR传播模型

表1 高校实验室人员不安全行为传播模型的主要仿真变量描述

在此基础上，构建高校实验室人员不安全行为传播模型，依据传播动力学原理，建立微分动力学方程：

(1)

(2)

(3)

(4)

3 高校实验室人员不安全行为传播模型仿真

3.1 系统动力学模型构建

运用Anylogic系统动力学分析软件构建高校实验室人员不安全行为传播的系统动力学模型，结构如图3所示。

图3 高校实验室人员不安全行为传播系统动力学模型流图

3.2 参数设定与仿真

按照高校实验室不安全行为传播系统动力学模型流图的思路，结合实地调研和文献分析[19]，对模型中参数作出假定的基础上进行仿真。仿真实验如下：高校某实验室内人员数量设定为30人，其中在初始状态有1人已经产生不安全行为并进行传播，有29人与之处在同一空间中但暂未发生不安全行为，时间t=100 d。进一步假设接触率c为3.25，监管力度g为0.1，安全素养水平h为0.2，安全氛围水平k为0.2。将上述值代入微分动力学方程中得初始状态下4类人员数量随时间变化情况，如图4所示。

图4 各状态人员数量变化图

由图4可知，在高校实验室不安全行为的传播过程中，易感者数量随时间的推移呈现递减的趋势，在t=12 d时趋于0。潜伏者数量在短时间t=7 d先上升到峰值约为14人，随后缓慢下降，在大约t=43 d时趋于0。传播者数量整体呈增长趋势，由初始的1人增长为10人。免疫者则从起初的0人增加为20人。

3.2.1 仿真实验一

当人员间接触率、人员与实验设备接触率c减少，分别取3.25，2.5，1.75，1.0，即亲密度降低，潜伏率降低时，其他参数保持不变，对高校实验室不安全行为SEIR传播模型进行仿真分析，可模拟得到各情形中4类人员S，E，I，R各自数量变动情况和传播速度变化情况，如图5所示。

图5 ContactRate接触率c变化仿真图

由图5可知，在有限的空间中，实验室人员或主动或被动地与他人接触，当人员间接触率c降低，即亲密程度降低时，导致潜伏率相应降低，图5中曲线变化均变得平缓，不安全行为在系统中传播速度放缓，潜伏者的峰值降低。

3.2.2 仿真实验二

对监管力度g进行干预，分别取值0.1，0.08，0.06，0.04，根据图2，参数g作用于R到I的路径上，g取值越小，免疫者R转化为传播者I的传播速率越小，说明监管力度越大，其他参数保持不变，对高校实验室不安全行为SEIR传播模型进行仿真分析，可模拟得到各情形中4类人员S，E，I，R各自数量变动情况和传播速度变化情况，如图6所示。

图6 Supervision监管力度g变化仿真图

由图6可知，在有限的空间中，当实验室内监管力度g不断强化，奖惩力度加大，规章制度的约束增强时，使得感染率和遗忘率下降，图6中曲线变化均变得平缓，不安全行为在系统内的传播速度减慢，潜伏者的数量略微下降，传播者的数量减少，免疫者的数量增多。

3.2.3 仿真实验三

对安全素养水平h进行干预，分别为0.2，0.4，0.6，0.8，即依次增加安全素养水平，其他参数保持不变，对高校实验室不安全行为SEIR传播模型进行仿真分析，可模拟得到各情形中4类人员S，E，I，R各自数量变动情况和传播速度变化情况，如图7所示。

由图7可知，在有限的空间中，不同个体的安全素养水平h本身客观上存在一定差异，如果对实验室人员进行及时而有效的安全教育培训和引导，可以提升其安全素养水平，即促使直接免疫率和改善率提高，从而使得潜伏者的峰值减小，免疫者数量增加速度变快。

图7 SafetyQuality安全素养水平h变化仿真图

3.2.4 仿真实验四

对安全氛围水平k进行干预，分别取值0.2，0.4，0.6，0.8，即依次增加安全氛围水平，其他参数保持不变，对高校实验室不安全行为SEIR传播模型进行仿真分析，可模拟得到各情形中4类人员S，E，I，R各自数量变动情况和传播速度变化情况，如图8所示。

图8 SafetyClimate安全氛围水平k变化仿真图

由图8可知，在有限的空间中，实验室人员在协作过程中不可避免地互相影响，存在“老”带“新”的情况，S(“新”)成员有意无意地模仿I(“老”)成员。长期进行实验操作的人员可能由于疏忽大意、侥幸、投机等心理产生不安全行为，如果不对不安全行为及时予以纠正，其余人员可能效仿不安全行为，在特定空间中形成不良安全氛围。当采取教育、培训等措施时，安全氛围水平提高，促使治愈率、直接免疫率和改善率提高，从而影响系统内行为传播，此时，潜伏者峰值下降，传播者数量减少，免疫者数量增多。

4 结论与建议

实验结果表明通过对影响因素的调节，可以使系统保持较高的免疫者数量和较低的传播者数量，减慢不安全行为的传播速度，起到一定的防控作用，促进高校安全管理。例如：增加治愈率、改善率、直接免疫率，降低潜伏率、感染率、遗忘率；即通过增强安全素养、安全氛围、安全监管，减小接触率，当人员处在潜伏期时应早预防早控制早发现早治疗。如果高校相关管理部门对潜伏率和感染率不加以管控，可能引发群体感染不安全行为，从而加速不安全行为的传播速度，造成巨大的安全隐患。

具体提出以下建议：1)学生群体相较于其他群体可塑性强、模仿性强，可定期进行安全知识宣传和教育，提高其安全素养，将安全指示牌、标识贴在醒目规范的位置，营造安全实验氛围。2)加强安全监管力度，严格执行实验室安全规章制度，建立相应合理的奖优罚劣制度，将不安全行为扼杀在萌芽中，降低人因事故的发生率。3)加强实验设备使用和维护的管理，加强危险试剂保管、存放和使用的管理，降低与不安全因素的接触率。