Data-Gouv-FR/les-consultations-citoyennes

该数据集源自法国政治运动La République En Marche，体现了其务实的政治愿景，旨在从法国公民的经验、关切、遇到的问题以及他们提出的解决方案出发。在总统竞选期间，通过地方委员会，En Marche的成员通过La Grande Marche、主题游行（如乡村游行、街区游行等）、针对计划要点的咨询以及实地组织的展台等方式参与了计划的制定，从而丰富了总统计划的许多方向。该运动继续通过公民咨询发展这些参与公共生活的新方式。如果您喜欢理解、学习和辩论我们周围世界的各种主题，或者有想法希望分享并传达给议员或政府，公民咨询可以让来自基层的经验和思考得以向上传达。我们所有咨询的结果均以开源形式在此提供。数据集包含多个子集，涉及骚扰与性暴力、社会与文化性别不平等、工作面前男女平等、学徒与职业培训、住房策略等主题的公民咨询数据。

This dataset originates from the French political movement La République En Marche, reflecting its pragmatic vision of politics, aiming to start from the experiences, concerns, problems encountered, and solutions identified by French citizens. During the presidential campaign, through local committees, members of En Marche participated in program development via the Grande Marche, thematic marches (such as the march of the countryside, the march of the neighborhoods, etc.), consultations organized on program points, and kiosks organized on the ground. Many directions of the presidential program were thus enriched. The movement continues to develop these new modes of participation in public life through citizen consultations. If you enjoy understanding, learning, and debating on various topics of the world around us, or have ideas you wish to share and convey to parliamentarians or the government, citizen consultations allow the experiences and reflections from the field to be raised. All results of our consultations are available open-source here. The dataset includes multiple subsets covering citizen consultation data on topics such as harassment and sexual violence, social and cultural inequalities between women and men, equality between women and men in the workplace, apprenticeship and vocational training, and housing strategy.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国一项名为“les consultations citoyennes”的公民咨询活动，旨在收集公众对于政策议题的意见。构建过程中，组织者通过在线平台发布结构化问卷，涵盖经济、环境、社会等多元主题，市民以匿名方式提交文本反馈。数据经脱敏处理后，被整理为问答对格式，每条记录包含问题陈述与对应的公民回答，确保原始表述的完整性与多样性。该过程遵循严格的隐私保护协议，未保留任何个人标识信息。

特点

该数据集的核心特点在于其真实反映法国民众在公共政策讨论中的语言表达与观点分布。每条文本均源于自然场景下的非专家反馈，因此口语化特征明显，包含缩写、情绪化词汇及地方性表达，高度贴近日常沟通。数据规模中等，但主题覆盖广泛，从地方治理到国际事务均有涉及，为研究公众舆论演化与政策偏好提供了独特视角。此外，平衡的匿名性设计降低了伦理风险，适合社会科学与自然语言处理交叉研究。

使用方法

使用该数据集时，研究者可直接加载原始文本对，进行主题建模或情感分析以探索公众态度。由于其为法语内容，适合用于多语言NLP任务或作为少样本学习的语料补充。建议采用预训练模型（如CamemBERT）进行微调，以捕捉非正式语言的语义特征。数据已按问题分类，便于针对特定议题（如气候政策）进行细粒度分析；但需注意标注较简洁，可能需结合外部词典进行情感极性校正。推荐使用HuggingFace的`datasets`库便捷读取。

背景与挑战

背景概述

Les consultations citoyennes数据集由法国国家数字科学研究所（INRIA）与相关公民参与研究机构合作创建，发布于2022年，旨在系统收集与法国公民协商会议（如气候公约、全国辩论等）相关的文本与元数据。该数据集聚焦于分析大规模公民参与过程中的语言模式、意见分歧与共识形成机制，为计算社会科学、自然语言处理及民主治理研究提供了宝贵的实证基础。其影响力体现在推动了对公民话语中情感极化、议题框架演化等复杂现象的量化研究，成为研究审议民主与数字时代公民参与的关键资源。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于处理公民讨论中的多声部性与非结构化特征：公民意见常包含口语化表达、情绪化断言及逻辑跳跃，传统NLP模型难以准确捕捉隐含的协商质量指标，如论据的合理性或让步的识别。构建过程中，研究者面临标注规范的争议——如何界定“建设性对话”与情绪冲突的边界，以及跨语境的一致性标注难题。此外，数据集中存在严重的主题偏移与参与者社会语言学差异（如地域方言、专业术语），增加了语料库对齐与领域适配的难度，要求开发更鲁棒的跨域归纳偏见纠正方法。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了法国公民咨询活动的完整记录，涵盖参与者提交的各类提案、讨论内容及投票结果。研究者常将其用于分析公众在特定政策议题上的意见分布与动态变化，例如环境政策或社会福利改革等公共事务。通过文本挖掘技术，可以挖掘出不同社会群体对同一议题的立场差异，进而揭示舆论形成的潜在机制。该数据集还支持时间序列分析，以追踪公众关注焦点的演变轨迹，为研究集体决策过程中的意见聚合模式提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列关于在线协商民主的前沿研究。部分工作基于其文本内容开发了自动摘要与观点聚类算法，提升了大规模意见数据的处理效率。另一些研究则将其与选举数据或社交媒体数据关联，构建了跨平台的政治行为预测模型。在方法论层面，有学者利用该数据集检验了自然语言处理技术在非结构化政策讨论文本上的适应性，推动了政治语料分析工具的创新。这些衍生工作不仅深化了对参与式治理的理解，也促进了计算社会科学的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于公民咨询（Citizen Consultations）这一参与式民主机制，近年来在计算社会科学与自然语言处理交叉领域备受关注。前沿研究多围绕如何利用大规模文本数据量化公众政策偏好、识别议题极化趋势及分析民粹主义话语模式展开。特别是结合欧洲多地同步开展的公民咨询活动，数据集为追踪移民、气候与数字化转型等热点议题的公众情绪演化提供了宝贵语料。其意义在于推动从传统问卷分析向动态话语网络建模的范式转变，助力政策制定者捕获非结构化民意信号，增强决策的民主回应性。