聆聽勞工：用LLM測量建築工人安全態度
arXiv - Computers and SocietyFarouq Sammour, Yuxin Zhang, Zhenyu Zhang
開發並驗證建築安全態度框架，利用LLM自動分析社群討論，精準捕捉工人安全態度多維度。
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AI 重點 1
LLM 可自動化多維安全態度分析，縮短數據收集時間。
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透過大規模即時監測工人討論，能快速發現安全風險，並即時調整干預策略，提升安全文化建設效率。
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八維度框架揭示安全態度的細微差異，避免單一指標評估。
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了解各維度獨立性有助於針對特定態度缺口設計精準培訓與溝通，避免因粗放評估而導致的資源浪費。
核心研究發現
- 1
在250條 Reddit 施工社群貼文上，人工編碼達 Krippendorff's α = 0.85，證實八維度安全態度框架有效。
- 2
LLM 分類器在 450 條貼文上達 Cohen's κ = 0.90、精確率 0.98、召回率 0.98，並在不同工種社群（r/Roofing）保持 κ = 0.89、精確率 0.98、召回率 0.97。
- 3
將分類器應用於 10,346 條 r/Roofing 貼文，能區分安全主題的多維態度、追蹤時間變化，並追溯負面態度背後的推理。
對教育工作者的啟發
實務工作者可先採用 CSAF 進行安全態度基線測評，利用已訓練的 LLM 分類器對工地社群或內部通訊進行即時監測，快速定位負面態度聚集區。根據八維度結果調整培訓重點與溝通訊息，並設計針對性干預，最終提升守護行為與安全文化。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Listening to the Workforce: Measuring Construction Worker Safety Attitudes from Social Media Discourse Using LLMs
- 作者：
- Farouq Sammour, Yuxin Zhang, Zhenyu Zhang
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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