Hazard warnings derived from hazard associations help in guiding safety inspectors, while detailed descriptions may limit risk perceptions. However, outlining characteristics of hazards may help inspectors to conduct subjective searches for hazards with fewer preset conditions. This study aimed to facilitate safety inspections by determining critical characters of hazards using a character-based network of networks (NoN) with actual construction site data. First, characters were extracted using text analysis and categorized by hierarchical clustering. Then, a character-based NoN was established using network analysis. Critical characters and hazards were generated by considering association strengths and node measures. Finally, the practicability and reliability of associated characters were validated through a case study. Results indicated that (1) “facility/equipment/device,” “setting,” “site/construction site,” and “power distribution/distribution box” were critical characters by evaluation of outdegree, betweenness, closeness, and eigenvector centrality; (2) the hazard warning route from “railing” to “facility/equipment/device” was obtained through associations within and between different layers of the NoN. The case study indicates that the proposed approach based on character associations not only simplifies hazard association routes but also discovers hazards omitted from the hazard network. In practice, the proposed method may assist safety inspectors to focus on critical characters and thereby improve the efficiency of risk identification.

来自危险协会的危险警告有助于指导安全检查员，而详细的描述可能会限制风险感知。但是，概述危害特征可以帮助检查员以较少的预设条件进行危害的主观搜索。这项研究旨在通过使用基于字符的网络（NoN）和实际施工现场数据来确定危险的关键特征，从而促进安全检查。首先，使用文本分析提取字符并通过层次聚类进行分类。然后，使用网络分析建立了基于字符的NoN。关键特征和危害是通过考虑关联强度和节点度量来生成的。最后，通过案例研究验证了相关字符的实用性和可靠性。结果表明：（1）通过对程度，相互之间，亲密性和本征向量中心性的评估，“设施/设备/设备”，“设置”，“站点/施工现场”和“配电/配电箱”是关键特征；（2）通过在NoN的不同层之间及其之间的关联来获得从“跟踪”到“设施/设备/设备”的危险警告路径。案例研究表明，基于字符关联的拟议方法不仅简化了危险关联路径，而且发现了从危险网络中忽略的危险。在实践中，所提出的方法可以帮助安全检查员专注于关键特征，从而提高风险识别的效率。和“功率分配/分配箱”是通过评估度，中间性，亲密性和特征向量中心性来确定的关键特征；（2）通过在NoN的不同层之间及其之间的关联来获得从“跟踪”到“设施/设备/设备”的危险警告路径。案例研究表明，基于字符关联的拟议方法不仅简化了危险关联路径，而且发现了从危险网络中忽略的危险。在实践中，所提出的方法可以帮助安全检查员专注于关键特征，从而提高风险识别的效率。和“功率分配/分配箱”是通过评估度，中间性，亲密性和特征向量中心性来确定的关键特征；（2）通过在NoN的不同层之间及其之间的关联来获得从“跟踪”到“设施/设备/设备”的危险警告路径。案例研究表明，基于字符关联的拟议方法不仅简化了危险关联路径，而且发现了从危险网络中忽略的危险。在实践中，所提出的方法可以帮助安全检查员专注于关键特征，从而提高风险识别的效率。（2）通过在NoN的不同层之间及其之间的关联来获得从“跟踪”到“设施/设备/设备”的危险警告路径。案例研究表明，基于字符关联的拟议方法不仅简化了危险关联路径，而且发现了从危险网络中忽略的危险。在实践中，所提出的方法可以帮助安全检查员专注于关键特征，从而提高风险识别的效率。（2）通过在NoN的不同层之间及其之间的关联来获得从“跟踪”到“设施/设备/设备”的危险警告路径。案例研究表明，基于字符关联的拟议方法不仅简化了危险关联路径，而且发现了从危险网络中忽略的危险。在实践中，所提出的方法可以帮助安全检查员专注于关键特征，从而提高风险识别的效率。