YoronChizu 2024 Open Data|政治选举数据集|公众意见调查数据集

YoronChizu 2024开放数据是由日本非营利组织Mielka在2024年11月18日发布的公共服务。该数据集包含了在2024年日本众议院选举期间，用户对从政党宣言中提取的特定问题的匿名投票数据。数据集用于可视化意见分布，共有4,403名独立用户参与投票。

原始信息汇总

YoronChizu 2024 Open Data

数据集概述

• 发布日期: 2024年11月18日
• 发布机构: Mielka，日本非营利组织
• 数据来源: 2024年日本众议院选举期间的用户投票数据
• 数据类型: CSV文件和图像
• 数据量: 4,403名独立用户参与
• 许可协议: CC BY 4.0

数据集内容

• 投票数据: 用户对特定议题的匿名投票数据，议题提取自各党派宣言。
• 图像数据: 包括用户意见分布的可视化图像。

技术细节

• 服务工具: 使用Polis作为服务器端审议工具。
• 前端开发: 为适应日本环境从头开始重新开发，优化了移动设备访问。
• 功能:
  • 使用党派图标可视化政治党派立场
  • AI驱动的意见集群解释
  • 用户意见位置在地图上的快速更新

数据分析

• 未代表的意见群体: 某些经济政策意见群体未被现有政治党派充分代表。
• 投票与集群数量关系: 实验表明，即使有4,400票，四个集群仍保持明显区分。
• 数字民主意见: 关于数字民主的公众意见分析，分为四个团队：红色团队（广告监管与AI怀疑论者）、蓝色团队（数字整合与效率倡导者）、黄色团队（AI利用与个性化优化）、绿色团队（隐私保护倡导者）。

未来挑战

• 意见提取: 从党派宣言中提取无偏见意见需要人工努力，LLM的幻觉问题带来风险。
• 数据表示: LLM在解释复杂意见分布时存在误差，需要进一步优化数据表示。
• 用户意见提交: 实时接受用户提交意见存在质量保证、错误信息和维度增加等挑战。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

YoronChizu 2024 Open Data 数据集由日本非营利组织 Mielka 于2024年11月18日发布，作为其 JAPAN CHOICE 平台的一个实验性功能。该数据集收集了在2024年日本众议院选举期间，用户对从各党派宣言中提取的特定议题的匿名投票数据。通过使用 Polis 这一由 Colin Megill 领导的审议工具，数据集实现了对公众意见分布的可视化。在约两周的时间内，共有4,403名独立用户参与了投票，这些数据被整理并公开，以供进一步分析和研究。

特点

YoronChizu 2024 Open Data 数据集的一个显著特点是其结合了政治党派的立场与公众意见的分布。通过将各党派对特定议题的支持、反对或中立立场编码为数据，并将其叠加在用户意见分布的散点图上，该数据集提供了一个直观的方式来比较公众意见与政治党派立场的差异。此外，数据集还利用AI技术对意见集群进行解释，生成简明的集群名称，增强了数据的可解释性。

使用方法

YoronChizu 2024 Open Data 数据集的使用方法相对直接。用户可以通过访问 GitHub 仓库下载包含投票数据的 CSV 文件和相关图像，这些文件均采用 CC BY 4.0 许可证。为了更好地理解数据集的使用，用户可以参考 README.ipynb 文件中的详细说明。尽管投票功能已不再活跃，但用户仍可以通过前端界面体验 YoronChizu 的功能，并利用数据集进行进一步的分析和研究。

背景与挑战

背景概述

YoronChizu 2024 Open Data 是由日本非营利组织 Mielka 于2024年11月18日发布的公共意见地图服务的数据集。Mielka 成立于2016年，致力于通过可视化政治增强日本的民主。自2017年起，Mielka 运营了日本最大的选举信息平台之一 JAPAN CHOICE，在2021年众议院选举期间服务了160万用户。公共意见地图作为 JAPAN CHOICE 的实验性功能，允许用户在2024年众议院选举期间匿名投票，投票数据用于可视化意见分布。在约两周内，4,403名独特用户参与了投票，该数据集提供了这些投票数据的开放访问。

当前挑战

YoronChizu 2024 Open Data 面临的挑战包括：1) 从党派宣言中提取无偏见的意见需要人工努力，尽管大型语言模型（LLM）可以辅助，但其幻觉现象带来了显著风险；2) LLM 在解释复杂意见分布时经常出现误解，例如将“相对较高的反对意见”误判为“多数支持”；3) 实时接受用户提交的意见带来了质量保证、错误信息传播和高维度问题，这些问题需要进一步研究解决。此外，数据集的构建过程中，优化移动设备访问和实时更新用户意见位置的技术挑战也不容忽视。

常用场景

经典使用场景

YoronChizu 2024 Open Data 数据集的经典使用场景主要集中在政治科学和社会科学领域。研究者可以利用该数据集分析公众对特定政治议题的意见分布，特别是通过可视化工具如 Polis 来揭示不同意见群体的立场和动态变化。此外，数据集还支持对政治党派立场的映射，帮助学者理解各党派在关键议题上的政策倾向及其与公众意见的契合度。

衍生相关工作

基于 YoronChizu 2024 Open Data 数据集，衍生了一系列关于数字民主和公众参与的研究工作。例如，研究者开发了新的算法来优化意见聚类分析，提升意见分布的可视化效果。此外，数据集还激发了对大型语言模型（LLM）在政治意见分析中应用的探索，尽管目前仍面临数据质量和解释准确性的挑战。

数据集最近研究

最新研究方向

在YoronChizu 2024 Open Data的背景下，最新研究方向聚焦于利用人工智能技术提升公众意见的可视化与解释性。研究者们致力于通过大型语言模型（LLM）对Polis生成的意见集群进行深入分析，以提供更为精准和易于理解的集群描述。此外，研究还关注如何在数字民主实践中避免AI幻觉带来的信息偏差，确保意见提取的公正性和准确性。这些研究不仅提升了公众参与政治决策的透明度，也为未来数字民主的发展提供了重要的技术支持。