Data-Gouv-FR/frequentation-des-monuments-nationaux

法国国家纪念碑参观人数数据集，涵盖2019年至2022年期间的数据，包括付费参观人数、免费参观人数和总参观人数。数据四舍五入到十位数。注意：尚博尔国家庄园不由法国国家古迹中心管理，因此未包含在内。更多信息可参考2023年版的Patrimostat和法国国家古迹中心网站。数据来源：法国国家古迹中心，Deps-doc，2023年。

Fréquentation des monuments nationaux de 2019 à 2022 : nombre dentrées payantes, gratuites et totales. Les chiffres sont arrondis à la dizaine. NB : le domaine national de Chambord nest pas administré par le Centre des monuments nationaux. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter lédition 2023 de Patrimostat, et le site du Centre des monuments nationaux. Source : Centre des monuments nationaux, Deps-doc, 2023.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，官方标识符为`6545c1e0bcab951e5a4090dd`，其许可证类型为lov2。在HuggingFace存储库中，一个data.gouv.fr数据集对应一个仓库，而每个原始表格资源则映射为一个HuggingFace子集或配置。该数据集仅包含一个名为`frequentation-des-monuments-nationaux`的配置，对应一个parquet格式文件，内含统一的`train`拆分。数据构建过程保持了与原始来源的高度一致性，便于研究人员直接获取结构化信息。

特点

该数据集收录了法国国家 monuments 从2019年至2022年的访问频率统计，详细记录了付费入场、免费入场及总入场人数的数据。所有数字均以十位为精度进行四舍五入处理，确保了数据在公开统计中的简洁性与隐私保护。需特别注意，香波堡国家领地并非由法国 monuments 中心管辖，因此其数据未被纳入本集合。这份数据集体现了法国文化遗产领域的开放数据实践，兼顾了统计精度与数据可用性。

使用方法

使用者可借助HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，通过调用`load_dataset`函数并指定配置名称`frequentation-des-monuments-nationaux`，即可获取包含`train`拆分的数据集对象。加载后，可通过索引`ds["train"]`访问具体记录。数据集以parquet格式存储，支持高效的数据读取与处理，适用于时间序列分析、旅游流量研究或文化遗产政策评估等场景。如需深入了解，可查阅2023年版的Patrimostat报告及法国 monuments 中心官方网站。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国国家古迹中心与法国文化部研究部门于2023年联合创建，旨在系统记录2019至2022年间法国国家级 monuments（如巴黎圣母院、圣米歇尔山等）的访问人次。数据涵盖付费、免费及总入场人数，以十人为单位取整，解决了文化遗产领域长期缺乏标准化、公开化游客流量统计的痛点。作为法国开放数据运动的重要成果，该数据集为文化遗产管理、旅游经济学分析及公共政策评估提供了可靠基准，尤其推动了新冠疫情对文化旅游冲击的量化研究。其通过data.gouv.fr平台与Hugging Face仓库的整合，进一步降低了人文社科领域的数据获取门槛。

当前挑战

当前面临的主要挑战包括：1）数据粒度的局限性——仅提供年/月级聚合统计，缺乏按小时、访客类型或地理来源的细化分类，难以支撑微观行为研究；2）跨数据源整合困难——Chambord城堡等例外场所的缺失导致覆盖不全，且不同机构（如国家古迹中心与地方旅游局）统计口径存在差异；3）时间序列中断风险——公开数据仅覆盖2019-2022年，2023年后未更新，无法捕捉疫情后旅游复苏的完整趋势；4）用户隐私与数据权益平衡——尽管采用低分辨率聚合，仍需遵循法国《数字共和国法》对公共数据再利用的严格许可约束。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2019年至2022年间法国国家古迹的参观人次统计，包含付费入场、免费入场及总人次信息，数据精确至十位。其经典用途在于为文化经济学、旅游地理学及公共政策评估领域提供量化分析基础，研究者可借此拆解法国文化遗产景点的客流规律，剖析时间维度下的游客行为模式，并监测重大事件（如疫情）对文化场所访问量的冲击效应。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项创新性工作，包括构建法国国家古迹访问量的时空演化模型，揭示巴黎大区与地方景点间的吸引力差异；还催生了结合气象与社交媒体的参观预测算法，提升运营效率。研究者进一步将其与地方经济指标关联，分析文化遗产对周边商业活力的乘数效应，这些成果相继发表于《文化经济学杂志》与遗产管理研讨会，推动了数据驱动型文化治理范式的成型。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集记录了2019至2022年间法国国家古迹的参观人次，涵盖付费、免费及总入场人数，数据精确至十位。在文化遗产管理与旅游复苏研究领域，这一数据集为分析新冠疫情对法国历史遗迹游客流量的冲击提供了珍贵的时间序列资料。结合2023年《Patrimostat》报告，研究者可深入探讨旅游政策调整、数字票务推广及文化遗产可持续利用等前沿议题，进而评估古迹在文化传播与地方经济复兴中的关键作用。其公开性与结构化格式也促进了跨学科合作，推动了以数据驱动为导向的文化遗产保护策略创新。