論文の概要: Listening to the Workforce: Measuring Construction Worker Safety Attitudes from Social Media Discourse Using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04450v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 04:54:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.553734
• Title: Listening to the Workforce: Measuring Construction Worker Safety Attitudes from Social Media Discourse Using LLMs
• Title（参考訳）: ワークフォースの聴取:LLMを用いたソーシャルメディア談話からの建設作業者の安全態度の測定
• Authors: Farouq Sammour, Yuxin Zhang, Zhenyu Zhang,
• Abstract要約: 安全姿勢は多次元的であり、話題によって異なり、労働者自身の会話の中で最も率直に表れている。 本研究は,建設安全姿勢枠組み(CSAF)の作成と検証を行った。 CSAFをRedditのr/Constructionコミュニティから250の投稿やコメントに適用すると、訓練されたコーダーは強い合意に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.954283279019817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Worker safety attitudes are key determinants of whether protective practices are applied or bypassed on construction sites. Yet measuring them at scale has remained out of reach. Safety attitudes are multidimensional, vary across topics, and surface most candidly in workers' own conversations. This study created and validated the Construction Safety Attitude Framework (CSAF), which integrates two components: a theory-grounded structure that characterizes safety attitudes along eight dimensions, and an operational codebook for measuring them in worker naturalistic discourse. Applying CSAF to 250 posts and comments from the r/Construction community on Reddit, trained coders reached strong agreement (Krippendorff's α = 0.85). Pairwise lift and conditional probability confirmed that the eight dimensions are related yet distinct. To apply the framework across large volumes of discourse, CSAF was operationalized through a large language model (LLM) classifier. On 450 r/Construction contributions, the classifier reproduced expert human coding (Cohen's \k{appa} = 0.90, precision = 0.98, recall = 0.98), and on 400 contributions from r/Roofing it retained that accuracy after transfer to a different trade community (\k{appa} = 0.89, precision = 0.98, recall = 0.97). A proof-of-value case study then applied the validated classifier to 10,346 contributions from r/Roofing, demonstrating that CSAF can distinguish multidimensional attitudes by safety topic, track how they shift over time, and trace the reasoning behind unfavorable ones. The study therefore provides a theoretically grounded, empirically vetted instrument for examining safety attitudes, offering a basis for targeted interventions that address the attitudes underlying unsafe practices.
• Abstract（参考訳）: 労働者の安全姿勢は、建設現場で保護措置が適用されるか、バイパスされるかの重要な決定要因である。 しかし、それらを大規模に測定することは、まだ手の届かないままだ。 安全姿勢は多次元的であり、話題によって異なり、労働者自身の会話の中で最も率直に表れている。 本研究は,8次元に沿った安全姿勢を特徴付ける理論的基盤構造と,作業者の自然主義的言論においてそれらを測定するための運用コードブックという,2つの構成要素を統合した建設安全姿勢フレームワーク(CSAF)を作成した。 CSAFをRedditのr/Constructionコミュニティから250の投稿やコメントに適用すると、訓練されたプログラマは強い合意に達した(Krippendorffのα = 0.85)。 ペアワイズリフトと条件付き確率は、8つの次元がまだ関係していないことを確認した。 CSAF は大規模言語モデル (LLM) 分類器で運用された。 450 r/コンストラクションのコントリビューションにおいて、分類器は専門家の人間のコーディングを再現し(コーエンの「k{appa} = 0.90」、精度 = 0.98、リコール = 0.98)、r/Roofingからの400のコントリビューションでは、異なる貿易共同体への移転後の精度を維持した(\k{appa} = 0.89、精度 = 0.98、リコール = 0.97)。 その後、検証済みの分類器をr/Roofingから10,346のコントリビューションに適用し、CSAFが安全トピックによって多次元の姿勢を区別し、時間とともにどのように変化するかを追跡し、好ましくないものの背後にある推論を追跡できることを実証した。 この研究は、理論的に根拠があり、実証的に検証された、安全姿勢を調べるための手段を提供し、安全でない慣行の根底にある態度に対処する目的の介入の基礎を提供する。

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