公交驾驶员心理状况影响因素分析与疾病判别模型

作者：张名芳^*; 马艳华; 吴初娜; 王力

来源：交通运输系统工程与信息, 2021, 21(06): 96-104.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2021.06.011

• 城市交通
• 心理疾病判别
• K-means聚类算法
• 公交驾驶员
• 多元Logistic回归
• 干预机制

为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预,维护乘客生命及公共交通安全,本文通过分析公交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问卷组成的公交驾驶员心理健康状况调查问卷,对400名城市公交驾驶员展开问卷调查研究,通过皮尔逊相关性检验分析心理状况影响因素,利用K-means聚类算法和多元Logistic回归模型判别和分析心理疾病,提出相应干预措施。结果表明:人格冷怒和驾驶行为、身体状况、生活状态、组织认同感显著正相关,职业压力与工作倦怠和这4个影响因素显著负相关,相关性均较强,因此,构建心理疾病判别模型时排除与多个影响因素均呈较强相关性的人格冷怒、职业压力与工作倦怠这两个影响因素;被调查的公交驾驶员中,心理状态良好型、轻度心理疾病型、严重心理疾病型占比分别为52%、34%、14%;公交驾驶员心理疾病类型与身体状况、驾驶行为以及生活状态显著正相关,与驾驶行为的相关性最强,身体状况次之,生活状态最弱。

• 单位
  北方工业大学; 交通运输部公路科学研究院