リスク認識では、ハザード認識とリスク評価という 1976 つの心理的プロセスが区別されます。 Saari (1) は、タスクの遂行中に処理される情報を、(2) タスクを実行するために必要な情報 (危険の認識) と (XNUMX) 既存のリスクを制御下に保つために必要な情報 (リスクアセスメント）。 たとえば、壁に穴を開けているはしごの上にいる建設作業員が、同時にバランスを保ち、身体と手の動きを自動的に調整する必要がある場合、身体の動きを調整して危険を制御し続けるには、危険の認識が重要です。評価は、たとえあったとしても小さな役割しか果たしません。 人間の活動は、一般に、柔軟ではあるが格納されたアクション スキーマの階層をトリガーする信号の自動認識によって駆動されるようです。 (リスクの受容または拒否につながるより慎重なプロセスについては、別の記事で説明します。)
リスク認識
技術的な観点から言えば、 ハザード でエネルギー源を表します。 潜在的な 人員への即時の傷害、および機器、環境、または構造への損傷を引き起こす可能性があります。 労働者はまた、化学物質、ガス、放射能などのさまざまな有毒物質にさらされる可能性があり、その中には健康上の問題を引き起こすものもあります。 体に直接影響を与える危険なエネルギーとは異なり、有毒物質は、即時の影響から数か月または数年にわたる遅延まで、まったく異なる時間的特性を持っています. 暴露された労働者には感知できない少量の有毒物質の蓄積効果がしばしばあります。
逆に、危険が存在しない限り、危険なエネルギーや有毒物質による人への害はありません。 危険 危険への相対的な暴露を表します。 実際、適切な予防策を講じた結果として、いくつかの危険が存在しても危険はほとんどないかもしれません。 ある状況が危険であると判断されるかどうか、また危険であると判断された場合はどの程度危険であるかを最終的に評価する際に人々が使用する要因に関する膨大な文献があります。 これはとして知られるようになりました リスク認識. （言葉 リスク と同じ意味で使われている 危険性 労働安全に関する文献で使用されています。 Hoyos と Zimolong 1988 を参照してください。)
リスク認識は、知覚的現実の理解、および危険物と有毒物質の指標、つまり、物体、音、臭気または触覚の認識を扱います。 火災、高所、移動物体、騒音、酸味は、解釈する必要のないより明白な危険の例です。 場合によっては、差し迫った危険の突然の存在に対する反応において、人々は同様に反応的です. 大きな騒音の突然の発生、バランスの喪失、物体のサイズが急激に大きくなる (そして体にぶつかりそうに見える) ことは恐怖刺激であり、ジャンプ、回避、まばたき、握りしめなどの自動反応を引き起こします。 他の反射反応には、熱い表面に触れた手を素早く引っ込めることが含まれます。 Rachman (1974) は、強力な恐怖刺激は、目新しさ、突然性、および高強度の属性を持つものであると結論付けています。
おそらくほとんどの危険物や有毒物質は、人間の感覚では直接知覚できませんが、指標から推測されます。 例は電気です。 メタンや一酸化炭素などの無色無臭のガス。 X線と放射性物質; そして酸素不足の雰囲気。 それらの存在は、ハザードの存在を認識可能なものに変換するデバイスによって通知されなければなりません。 電流は、化学プロセスの特定の状態における温度と圧力の正常なレベルと異常なレベルを示す、制御室レジスターのゲージとメーターの信号に使用されるような、電流チェック装置の助けを借りて感知できます。 . また、まったく認識できない、または特定の時点で認識できない危険が存在する状況もあります。 その一例は、医療検査のために血液プローブを開封する際の感染の危険性です。 ハザードが存在するという知識は、因果関係の共通原則に関する知識から推測するか、経験によって獲得する必要があります。
リスクアセスメント
情報処理の次のステップは、 リスクアセスメントは、人が危険にさらされるかどうか、および危険にさらされる程度などの問題に適用される決定プロセスを指します。 たとえば、車を高速で運転する場合を考えてみましょう。 個人の立場からすれば、緊急時など不測の事態が発生した場合にのみ、そのような決定を下さなければなりません。 必要な運転行動のほとんどは自動的に行われ、継続的な注意制御や意識的なリスク評価がなくてもスムーズに実行されます。
Hacker (1987) と Rasmussen (1983) は、1 つのレベルの行動を区別しました。 (2) 意識的に選択された、完全にプログラムされたルールを適用することによって機能する、ルールに基づく行動。 (3) 知識に基づく行動。その下には、あらゆる種類の意識的な計画と問題解決がグループ化されています。 スキルベースのレベルでは、入ってくる情報は、自動的に実行され、意識的な審議や制御なしに実行される保存された応答に直接接続されます。 利用可能な自動応答がない場合、または異常なイベントが発生した場合、リスク評価プロセスはルールベースのレベルに移行し、ストレージから取り出した手順のサンプルから適切なアクションが選択されて実行されます。 各ステップには、細かく調整された知覚運動プログラムが含まれており、通常、この組織階層のどのステップにも、リスクの考慮に基づく決定は含まれていません。 進行状況が計画どおりかどうかを確認するためだけに、移行時にのみ条件付きチェックが適用されます。 そうでない場合、自動制御は停止され、その後の問題はより高いレベルで解決されます。
Reason の GEMS (1990) モデルは、例外的な状況が発生した場合や新しい状況に遭遇した場合に、自動制御から意識的な問題解決への移行がどのように行われるかを説明しています。 最下位レベルではリスク評価が存在しませんが、最上位レベルでは完全に存在する可能性があります。 中間レベルでは、ある種の「簡単な」リスク評価を想定できますが、ラスムッセンは、固定規則に組み込まれていないあらゆる種類の評価を除外しています。 ほとんどの場合、ハザード自体を意識的に認識したり、考慮したりすることはありません。 「無数の本、記事、スピーチで述べられていることにもかかわらず、安全意識の欠如は正常で健全な状態です。 常に危険を意識していることは、パラノイアの妥当な定義です」(Hale and Glendon 1987)。 日常的に仕事をしている人々は、これらの危険や事故を事前に考慮することはめったにありません。 ラン リスクはありますが、そうではありません 取る それら。
危険認識
形や色、大きさや高さ、匂いや振動を直接知覚するという意味での危険や有毒物質の知覚は、疲労、病気、アルコール、または薬物。 まぶしさ、明るさ、霧などの要因が知覚に大きなストレスを与える可能性があり、注意散漫や不十分な注意力のために危険を検出できない可能性があります。
すでに述べたように、すべての危険が人間の感覚で直接知覚できるわけではありません。 ほとんどの有毒物質は目に見えません。 Ruppert (1987) は、鉄鋼工場、自治体のごみ収集施設、および医療研究所の調査で、2,230 人の労働者が挙げた 138 の危険指標のうち、42% のみが人間の感覚で知覚できることを発見しました。 指標の 23% は、基準との比較から推測する必要があります (例: 騒音レベル)。 危険の認識は、XNUMX% のケースで、危険に関する知識に関して解釈されなければならない明確に知覚可能な事象に基づいています (例えば、湿った床の光沢のある表面は、 滑りやすい）。 報告の 13% では、ハザード インジケーターは、適切な手順の記憶からのみ取得できます (たとえば、コンセントの電流は、適切なチェック デバイスによってのみ認識可能になります)。 これらの結果は、ハザード知覚の要件が、純粋な検出と知覚から、予測と評価の複雑な認知推論プロセスにまで及ぶことを示しています。 原因と結果の関係が不明確であったり、ほとんど検出されなかったり、解釈が間違っていたりすることがあり、危険物質や有毒物質の影響が遅れたり蓄積したりすると、個人に追加の負担がかかる可能性があります。
Hoyos等。 (1991) 産業および公共サービスにおけるハザード指標、行動要件、および安全関連条件の包括的な図をリストアップしました。 安全診断質問票 (SDQ) は、観察を通じてハザードと危険性を分析するための実用的な手段を提供するために開発されました (Hoyos and Ruppert 1993)。 農業、産業、手作業、サービス産業に関係する 390 社の 69 以上の職場、および労働条件と環境条件が評価されています。 これらの企業の事故率は従業員 30 人あたり 1,000 件を超えており、3 件の事故で最低 2,373 日間の労働損失が発生しているため、これらの研究には危険な作業現場への偏りがあるようです。 全体で 6.1 のハザードが SDQ を使用してオブザーバーによって報告されており、職場ごとに 7 のハザードの検出率が示され、調査対象の全職場の約 18% で 40 ～ 6.1 のハザードが検出されました。 職場あたりの平均危険率が 20 という驚くほど低いことは、過去 XNUMX 年間に産業と農業で広く導入された安全対策を考慮して解釈する必要があります。 報告されたハザードには、有毒物質に起因するものや、技術的な安全装置や手段によって管理されているハザードは含まれていないため、「残留ハザード」の分布を反映しています。
図 1 に、ハザードの検出と知覚の知覚プロセスの要件の概要を示します。 オブザーバーは、図に示されているように、13 の要件に関して特定の職場でのすべての危険を評価する必要がありました。 平均して、視覚認識、選択的注意、聴覚認識、および警戒を含む、ハザードごとに 5 つの要件が特定されました。 予想通り、聴覚認識と比較して視覚認識が支配的です (危険の 77.3% が視覚的に検出され、聴覚検出ではわずか 21.2% しか検出されませんでした)。 観察されたすべてのハザードの 57% で、労働者は作業とハザード管理に注意を分割する必要があり、注意の分割は非常に精力的な精神的成果であり、エラーに寄与する可能性が高い. 事故は、デュアルタスクの実行中に注意を怠ったことが原因であることがよくあります。 さらに憂慮すべきことは、すべての危険の 56% で、労働者は衝突や負傷を避けるために迅速な活動と反応に対処しなければならなかったという発見です。 すべてのハザードの 15.9% と 7.3% のみが、それぞれ音響または視覚的な警告によって示されました。その結果、ハザードの検出と認識は自発的に開始されました。
図 1. 業界におけるハザード インジケーターの検出と認識
場合によっては (16.1%)、標識や警告によって危険の認識がサポートされていますが、通常、労働者は知識、訓練、および実務経験に依存しています。 図 2 は、作業現場で危険を制御するために必要な予測と評価の要件を示しています。 この図に要約されているすべての活動の中心的な特徴は、作業プロセスで得られる知識と経験の必要性です。 作業工具や機械の欠陥や不備を特定するためのトレーニング。 機器、建物、材料の構造的な弱点を予測する経験。 Hoyos等として。 (1991) は、労働者は危険、安全規則、および適切な個人の予防行動に関する知識をほとんど持っていないことを示しています。 質問された建設労働者の 60% と自動車整備士の 61% だけが、職場で一般的に遭遇する安全関連の問題に対する適切な解決策を知っていました。
図 2. ハザード指標の予測と評価
ハザード知覚の分析は、視覚認識などのさまざまな認知プロセスが関与していることを示しています。 選択的かつ分割された注意。 迅速な識別と対応。 技術パラメータの推定; 観測不可能な危険と危険の予測。 実際、ハザードや危険性は現職者には知られていないことがよくあります。これらは、視覚および聴覚に基づく数十の要件に順番に対処しなければならない人々に大きな負担を課し、作業およびハザード コントロールを実行する際にエラーが発生しやすい原因となります。同時に。 これには、職場でのハザードと危険の定期的な分析と特定をさらに重視する必要があります。 いくつかの国では、職場の正式なリスク評価が義務付けられています。 また、米国労働安全衛生局 (OSHA) は、プロセス ユニットの定期的なハザード リスク分析を要求しています。
作業と危険管理の調整
Hoyos と Ruppert (1993) が指摘しているように、(1) 作業と危険管理は同時に注意を払う必要があるかもしれません。 (2) それらは順次段階で代替的に管理されてもよい。 または (3) 作業開始前に、予防措置を講じることができます (たとえば、安全ヘルメットを着用する)。
要件が同時に発生する場合、ハザード コントロールは、視覚、聴覚、および触覚の認識に基づいています。 実際、定型業務で作業と危険管理を分離することは困難です。 例えば、綿工場で糸から糸を切り離す作業、つまり鋭利な刃物を必要とする作業を行うとき、常に危険の源が存在します。 切り傷に対する防御策は、ナイフの扱い方と保護具の使用の XNUMX 種類だけです。 いずれかまたは両方が成功する場合は、それらを完全にワーカーのアクション シーケンスに組み込む必要があります。 糸を持つ手とは逆方向に切るなどの癖は、最初から職人の技術に染み込ませなければなりません。 この例では、ハザード コントロールがタスク コントロールに完全に統合されています。 ハザード検出の別個のプロセスは必要ありません。 おそらく、仕事への統合の連続性があり、その程度は労働者のスキルとタスクの要件に依存します. 一方では、危険の認識と制御は本質的に作業スキルに統合されています。 一方、タスクの実行とハザード コントロールは明確に別個の活動です。 作業とハザードコントロールは、次の場合、順次ステップで交互に実行することができます。 間に タスクを実行すると、危険の可能性が着実に増加するか、または突然警告を発する危険信号が発生します。 その結果、作業者はタスクまたはプロセスを中断し、予防措置を講じます。 たとえば、ゲージのチェックは、簡単な診断テストの典型的な例です。 管制室のオペレータは、ゲージの標準レベルからの逸脱を検出しました。これは、一見すると劇的な危険の兆候を構成するものではありませんが、オペレータは他のゲージやメーターをさらに検索するように促されます。 他の逸脱が存在する場合は、ルールベースのレベルで迅速な一連のスキャン活動が実行されます。 他のメーターの偏差がよくあるパターンに当てはまらない場合、診断プロセスは知識ベースのレベルに移行します。 ほとんどの場合、逸脱の原因を特定するために、いくつかの戦略に基づいて、信号と症状を積極的に探します (Konradt 1994)。 注意制御システムのリソースの割り当ては、一般的な監視に設定されています。 警告音などの突然の合図や、上記の場合のように指針が基準からさまざまに逸脱した場合、注意制御システムは危険制御の特定のトピックに移行します。 それは、規則ベースのレベルで、または不幸の場合には知識ベースのレベルで、逸脱の原因を特定しようとする活動を開始します (Reason 1990)。
予防行動は、調整の XNUMX 番目のタイプです。 作業前に発生し、最も顕著な例は個人用保護具 (PPE) の使用です。
リスクの意味
産業と社会におけるリスクの定義とリスクを評価する方法は、経済学、工学、化学、安全科学、および人間工学で開発されてきました (Hoyos and Zimolong 1988)。 言葉の解釈は多種多様 リスク. 一方では、「望ましくない事象の確率」を意味すると解釈されます。 不快なことが起こる可能性の表れです。 Yates (1992a) は、より中立的なリスクの定義を使用しており、リスクは全体として損失の可能性を指す多次元概念として認識されるべきであると主張しています。 社会におけるリスク評価に関する現在の理解への重要な貢献は、地理学、社会学、政治学、人類学、および心理学からもたらされました。 研究はもともと、自然災害に直面したときの人間の行動を理解することに焦点を当てていましたが、その後、技術的災害も組み込むように広がりました. 社会学的研究と人類学的研究は、リスクの評価と受容が社会的および文化的要因に根ざしていることを示しています。 Short (1984) は、ハザードへの対応は、友人、家族、同僚、および尊敬される公務員によって伝達される社会的影響によって媒介されると主張しています。 リスク評価に関する心理学的研究は、確率評価、効用評価、および意思決定プロセスの実証研究に端を発しています (Edwards 1961)。
技術的なリスク評価では通常、損失の可能性に焦点が当てられます。これには、損失が発生する可能性と、死亡、傷害、または損害に関する損失の大きさが含まれます。 リスクとは、特定のシステムで特定のタイプの損傷が定義された期間に発生する確率です。 業界や社会のさまざまな要件を満たすために、さまざまな評価手法が適用されます。 リスクの程度を推定する正式な分析方法は、さまざまな種類のフォールト ツリー分析から導き出されます。 THERP (Swain and Guttmann 1983) などのエラー確率を含むデータ バンクを使用する。 または SLIM-Maud (Embrey et al. 1984) などの主観的な評価に基づく分解方法。 これらの手法は、事故、エラー、事故などの将来の出来事を予測する可能性が大きく異なります。 産業用システムのエラー予測に関しては、専門家が THERP で最高の結果を達成しました。 シミュレーション研究で、Zimolong (1992) は、客観的に導き出されたエラー確率と、THERP で導き出された推定値との間に密接な一致があることを発見しました。 Zimolong と Trimpop (1994) は、このような正式な分析は、事実と信念を分離し、多くの判断バイアスを考慮に入れているため、適切に実施されれば最高の「客観性」を持つと主張しました。
公衆のリスクに対する感覚は、損失の可能性と規模以上のものに依存します。 それは、潜在的な損害の程度、起こりうる結果への不慣れ、リスクへの露出の不本意な性質、損害の制御不能、および偏ったメディア報道の可能性などの要因に依存する場合があります. 状況をコントロールしているという感覚は、特に重要な要素かもしれません。 多くの人にとって、飛行は非常に安全ではないように思われます。 Rumar (1988) は、ほとんどの状況で、ドライバーは自分のコントロール能力を信じており、リスクに慣れているため、車を運転する際に認識されるリスクは一般的に低いことを発見しました。 他の研究では、危険な状況に対する感情的な反応に対処しています。 深刻な喪失の可能性は、さまざまな感情的反応を引き起こしますが、そのすべてが必ずしも不快なものであるとは限りません。 恐怖と興奮の間には微妙な境界線があります。 繰り返しになりますが、認識されたリスクと危険な状況に対する感情的な反応の主な決定要因は、人のコントロール感またはコントロールの欠如であるようです. その結果、多くの人にとって、リスクは感情に過ぎないかもしれません。
リスク下での意思決定
リスクテイクは、いくつかの活動を伴う慎重な意思決定プロセスの結果である可能性があります。 結果の識別; 魅力と結果の可能性の評価; または、以前のすべての評価の組み合わせに従って決定します。 人は危険な状況ではよくない選択をするという圧倒的な証拠は、より良い決定を下す可能性を示唆しています。 1738 年、ベルヌーイは「最善の策」の概念を、決定の期待効用 (EU) を最大化するものと定義しました。 EU の合理性の概念では、人々は不確実性を評価し、自分の選択、考えられる結果、および自分の好みを考慮して決定を下すべきであると主張しています (von Neumann and Morgenstern 1947)。 Savage (1954) は後に、確率値が主観的または個人的な確率を表すことを可能にするために理論を一般化しました。
主観的期待効用 (SEU) は、人々が意思決定を行う際にどのように進めるべきかを説明する規範的な理論です。 Slovic、Kunreuther、および White (1974) は次のように述べています。 この理論が、実際の意思決定者を動機付ける目標と、意思決定に達するときに採用するプロセスの両方を説明できるかどうかという問題を中心に、多くの議論と実証的研究が行われてきました。 サイモン (1959) は、固定された既知の選択肢の中から人が選択する理論であり、それぞれに既知の結果が付随していると批判しました。 一部の研究者は、人々が期待効用理論の原則に従うべきかどうかさえ疑問視しており、何十年にもわたる研究の後、SEU の適用は依然として物議を醸しています。 研究により、意思決定において心理的要因が重要な役割を果たし、これらの要因の多くが SEU モデルによって適切に捉えられていないことが明らかになりました。
特に、判断と選択に関する研究は、人々が確率を理解している、サンプルサイズの影響を無視している、誤解を招くような個人的な経験に依存している、不当な自信を持って事実を判断している、リスクを誤って判断しているなどの方法論的欠陥を持っていることを示しています。 人は、洪水や地震にさらされる地域に住んでいるなど、長期にわたって自発的にリスクにさらされている場合、リスクを過小評価する可能性が高くなります。 同様の結果が産業界から報告されています (Zimolong 1985)。 労働者、鉱山労働者、森林労働者、建設労働者はすべて、客観的な事故統計と比較して、最も一般的な労働活動のリスクを大幅に過小評価しています。 しかし、評価を求められると、同僚の明らかな危険行為を過大評価する傾向があります。
残念なことに、専門家の判断は、特に専門家が利用可能なデータの限界を超えて彼らの直感に頼らざるを得ない場合、一般の人々と同じ偏見の多くを受けやすいようです (Kahneman, Slovic and Tversky 1982)。 さらに研究は、十分な証拠が入手可能であっても、リスクに関する意見の相違が完全に解消されるべきではないことを示しています。 強力な最初のビューは、その後の情報の解釈方法に影響を与えるため、変更に抵抗します。 新しい証拠は、それが最初の信念と一致している場合、信頼性が高く有益であるように見えます。 反対の証拠は、信頼できない、誤りがある、または代表的でないとして却下される傾向があります (Nisbett and Ross 1980)。 事前の強い意見が欠けていると、反対の状況が蔓延し、問題の定式化に翻弄されます。 リスクに関する同じ情報を異なる方法で提示すると (たとえば、生存率ではなく死亡率)、彼らの視点と行動が変わります (Tversky and Kahneman 1981)。 世界を構築し、将来の行動方針を予測するために人々が実行する一連の精神的戦略、またはヒューリスティックの発見は、危険な状況での意思決定のより深い理解につながりました. これらのルールは多くの状況で有効ですが、他の状況では、リスク評価に深刻な影響を与える大きく永続的なバイアスにつながります.
個人のリスク評価
人々がリスク評価を行う方法を研究する際の最も一般的なアプローチは、精神物理学的スケーリングと多変量解析手法を使用して、リスク態度と評価の定量的表現を生成します (Slovic、Fischhoff、および Lichtenstein 1980)。 主観的な判断に基づくリスク評価は定量化および予測可能であることが、数多くの研究によって示されています。 彼らはまた、リスクの概念が人によって異なることを意味することを示しました。 専門家がリスクを判断し、個人的な経験に頼る場合、彼らの回答は、年間死亡者数の技術的推定と非常に相関しています。 素人のリスク判断は、壊滅的な可能性や将来の世代への脅威など、他の特性に関連しています。 その結果、彼らの損失確率の見積もりは、専門家の見積もりとは異なる傾向があります。
一般市民のハザードのリスク評価は、1987 つの要因に分類できます (Slovic 1993)。 要因の XNUMX つは、人々がリスクをどの程度理解しているかを反映しています。 リスクを理解することは、それがどの程度観察可能であるか、暴露された人々に知られており、すぐに検出できるかどうかに関係しています。 もう XNUMX つの要因は、リスクが恐怖感を引き起こす度合いを反映しています。 恐怖は、制御不能の程度、深刻な結果、将来の世代への高いリスクの暴露、およびリスクの不本意な増加の程度に関連しています。 後者の要因のハザードのスコアが高いほど、評価されるリスクが高くなり、人々は現在のリスクが軽減されることを望み、リスクの望ましい軽減を達成するために厳格な規制が採用されることを望みます。 その結果、リスクに関する多くの対立は、概念の異なる定義に由来する専門家と素人の見解から生じる可能性があります。 そのような場合、専門家がリスク統計や技術的リスク評価の結果を引用しても、人々の態度や評価を変えることはほとんどありません (Slovic XNUMX)。
「知識」と「脅威」の観点からのハザードの特徴付けは、「知覚可能性」の観点から議論された、このセクションの産業におけるハザードと危険信号の前の議論に戻ります。 産業界のハザード指標の 45% は人間の感覚で直接知覚でき、ケースの 3% は標準との比較から、XNUMX% は記憶から推測する必要があります。 知覚可能性、知識、および危険の脅威とスリルは、人々の危険の経験と認識された制御に密接に関連する次元です。 ただし、危険に直面した個人の行動を理解し予測するには、個人との関係、タスクの要件、および社会的変数との関係をより深く理解する必要があります。
心理測定技術は、リスク評価の個人的な習慣と態度の両方に関して、グループ間の類似点と相違点を特定するのに適しているようです。 ただし、ハザードの類似性判断の多次元分析などの他の心理測定法は、まったく異なるセットのハザードに適用され、異なる表現を生成します。 要因分析アプローチは有益ではありますが、ハザードの普遍的な表現を提供するものでは決してありません。 心理測定研究のもう 1988 つの弱点は、人々がリスクに直面するのは書面による記述だけであり、実際の危険な状況での行動からリスクの評価を切り離すことです。 実際のリスクに直面した場合、心理測定実験でリスクの評価に影響を与える要因は些細なことかもしれません。 Howarth (XNUMX) は、そのような意識的な言語知識は通常、社会的固定観念を反映していると示唆しています。 対照的に、交通や仕事の状況における危険を冒す反応は、熟練した行動や日常的な行動の根底にある暗黙の知識によって制御されます。
日常生活における個人的なリスク決定のほとんどは、意識的な決定ではありません。 概して、人々はリスクにさえ気づいていません。 対照的に、心理測定実験の根底にある概念は、意図的な選択の理論として提示されています。 通常、アンケートによって行われるリスクの評価は、意図的に「安楽椅子」方式で行われます。 しかし、多くの点で、危険な状況に対する人間の反応は、一般的な認識レベルよりも低い、自動的に習得された習慣に起因する可能性が高くなります。 人々は通常、リスクを評価しないため、リスクを評価する方法が不正確であり、改善が必要であると主張することはできません。 ほとんどのリスク関連のアクティビティは、必然的に自動化された動作の最下位レベルで実行されます。ここでは、リスクを考慮する余地がまったくありません。 事故の発生後に特定されたリスクは、意識的な分析の後に受け入れられるという考えは、規範的な SEU と記述的なモデルの間の混乱から生じた可能性があります (Wagenaar 1992)。 人々が自動的に行動する条件、直感に従う条件、提示された最初の選択肢を受け入れる条件にはあまり注意が払われませんでした。 しかし、社会や健康と安全の専門家の間では、危険を冒すことが事故やエラーを引き起こす主な要因であることが広く受け入れられています. 18 歳から 70 歳までの代表的なスウェーデン人のサンプルでは、90% がリスクテイクが事故の主な原因であることに同意しました (Hovden and Larsson 1987)。
予防行動
個人は、危険を排除したり、危険のエネルギーを弱めたり、予防措置 (たとえば、安全メガネやヘルメットを着用することによって) によって自分自身を保護したりするために、意図的に予防措置を講じる場合があります。 多くの場合、企業の指示や法律によって、保護措置を順守することが求められます。 たとえば、屋根葺き職人は、屋根で作業する前に足場を構築して、転倒による不測の事態を防ぎます。 この選択は、危険に対する意識的なリスク評価プロセスと自分自身の対処スキルの結果である可能性があります。または、より簡単に言えば、慣れプロセスの結果である場合もあれば、法律によって強制される要件である場合もあります。 多くの場合、警告は必須の予防措置を示すために使用されます。
Hoyos と Ruppert (1993) は、産業における予防活動のいくつかの形態を分析した。 それらのいくつかは、要件の頻度とともに図 3 に示されています。 示されているように、予防行動は、一部は自己管理されており、一部は会社の法的基準と要件によって強制されています。 予防活動は、次の対策の一部で構成されています。 PPEの使用; 安全作業技術の適用; 適切な材料とツールによる安全な作業手順の選択。 適切な作業ペースを設定する。 施設、設備、機械、工具の検査。
図 3. 業界における個人の予防行動の典型例と予防措置の頻度
個人用保護具
必要とされる最も頻繁な予防手段は PPE の使用です。 正しい取り扱いとメンテナンスとともに、これは業界で最も一般的な要件です。 企業間の PPE の使用には大きな違いがあります。 主に化学プラントや石油精製所などの一部の優良企業では、PPE の使用率は 100% に近づきます。 対照的に、建設業界では、安全担当者が特定の PPE を定期的に導入しようとしても問題があります。 リスク認識が違いを生み出す主な要因であることは疑わしい. 一部の企業は、「正しい安全文化」を確立し、その後個人のリスク評価を変更することで、PPE の使用を習慣化することに成功しています (安全ヘルメットの着用など)。 Slovic (1987) は、シートベルトの使用に関する短い議論の中で、道路利用者の約 20% が自発的にシートベルトを着用しており、50% は法律で義務化された場合にのみシートベルトを着用し、この数を超えた場合は制御のみを行うことを示しています。そして罰は自動使用を改善するのに役立ちます。
したがって、リスク認識を支配する要因を理解することが重要です。 しかし、行動を変える方法を知り、次にリスクの認識を変える方法を知ることも同様に重要です。 プランナー、デザイナー、マネージャー、そして何千人もの人々に影響を与える意思決定を行う当局の間で、組織のレベルでさらに多くの予防措置を講じる必要があるようです. これまでのところ、リスクの認識と評価が依存する要因について、これらのレベルではほとんど理解されていません。 企業が、さまざまなレベルの組織が相互に影響し合い、社会と安定的に交流しているオープンシステムと見なされる場合、システムアプローチは、リスクの認識と評価を構成し、影響を与える要因を明らかにする可能性があります。
警告ラベル
潜在的な危険に対処するためのラベルと警告の使用は、リスクを管理するための議論の余地のある手順です。 製造業者が不当に危険な製品に対する責任を回避する方法と見なされることがあまりにも多い. 明らかに、ラベルに含まれる情報が対象読者のメンバーによって読み取られ、理解される場合にのみ、ラベルは成功します。 Frantz と Rhoades (1993) は、ファイル キャビネットをいっぱいにしている事務員の 40% が、キャビネットの一番上の引き出しに貼られた警告ラベルに気づき、33% がその一部を読み、ラベル全体を読んだ人は誰もいないことを発見しました。 予想に反して、最初に一番上の引き出しに物を置かないことで、20% が完全に遵守しました。 明らかに、通知の最も重要な要素をスキャンするだけでは不十分です。 Lehto と Papastavrou (1993) は、受信者、タスク、製品、およびメッセージに関連する要因を調べることにより、警告サインとラベルに関する調査結果を徹底的に分析しました。 さらに、さまざまなレベルの行動を考慮することで、警告の有効性を理解することに大きく貢献しました。
熟練した行動に関する議論は、警告通知は単に読まれないため、人々が慣れ親しんだタスクを実行する方法にほとんど影響を与えないことを示唆しています. Lehto と Papastavrou (1993) は、研究結果から、慣れ親しんだ作業のパフォーマンスを中断することで、労働者が警告サインや警告ラベルに気付くのを効果的に増加させる可能性があると結論付けました。 Frantz と Rhoades (1993) による実験では、ファイリング キャビネットの警告ラベルに気付くことが 93% に増加しました。 しかし、著者は、スキルベースの行動を中断する方法が常に利用できるとは限らず、最初の使用後にその効果が大幅に低下する可能性があると結論付けました.
ルールベースのパフォーマンスレベルでは、警告情報をタスクに統合して (Lehto 1992)、即時の関連アクションに簡単にマップできるようにする必要があります。 言い換えれば、人々は警告ラベルの指示に従ってタスクを実行するように努めるべきです。 Frantz (1992) は、対象者の 85% が、木材防腐剤または排水管洗浄剤の使用方法に関する要件の必要性を表明したことを発見しました。 否定的な側面として、理解に関する研究は、人々が警告標識やラベルに使用されている記号やテキストをほとんど理解していない可能性があることを明らかにしました. 特に、Koslowski と Zimolong (1992) は、化学産業で使用される最も重要な警告標識の約 60% しか意味を理解していない化学労働者を発見しました。
知識ベースの行動レベルでは、人々は積極的に警告を探しているときに警告に気付く可能性が高いようです。 製品の近くに警告が表示されることを期待しています。 Frantz (1992) は、なじみのない環境にいる被験者は、指示を読んだ場合は 73% の確率で指示に従ったのに対し、読まなかった場合は 9% しか従わないことを発見しました。 一度読んだら、ラベルを理解して思い出す必要があります。 理解力と記憶力に関するいくつかの研究では、人は説明書や警告ラベルから読み取った情報を思い出すのに苦労する可能性があることも示唆しています。 米国では、国立研究評議会 (1989 年) が警告の設計を支援しています。 彼らは、理解を深めるための双方向コミュニケーションの重要性を強調しています。 コミュニケーターは、受信側の情報のフィードバックと質問を促進する必要があります。 レポートの結論は XNUMX つのチェックリストにまとめられています。XNUMX つはマネージャーが使用するもので、もう XNUMX つは情報を受け取る側のガイドとして役立ちます。