contribution_vote_data

该数据集包含美国众议院成员在甲烷相关法案上的投票数据、财务贡献数据等，用于分析环境相关竞选贡献对投票行为的影响。

This dataset encompasses voting records and financial contribution data of U.S. House of Representatives members on methane-related bills, aimed at analyzing the impact of environmental campaign contributions on voting behavior.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Effect of fossil fuel & environmental related campaign contributions on the voting behavior of US House members on methane related bills

数据集结构

• src
  • analysis
    • plots
    • model
  • cleaning
    • utils
• data
  • cleaned
  • original (raw data)
• presentation
• thesis/template-typst
  • common
  • figures
  • thesis_typ

清洗后的数据类型

• df.csv - 包含所有代表的信息、投票、贡献及控制变量（DW-nominate、资历、党派关系、性别等）的数据框。
• roll_call.csv - 包含参与至少一次国会会议（第113至117届）的代表的ID、全名、党派关系等信息的数据框。
• contribs_long.csv - 包含每位代表在投票前六个月内收到的个人和PAC贡献的数据框，按投票旋转。

分析使用的清洗数据

• roll_call.csv - 第113至117届会议间6个甲烷法案的投票数据。
• representatives.csv - 所有会议（第113至117届）的清洗后代表数据。
• contributions.csv - 石油、天然气、矿业、煤炭、环境和替代能源行业对代表的贡献数据（第113至117届会议）。
• unique_id_reps.csv - 所有众议院成员的唯一ID。
• final_df.csv - 基于unique_id_reps的member_id合并的投票和贡献数据框。

数据来源

• OpenSecrets - 所有贡献数据（所有众议院候选人）。
• LCVScorecard - 所有投票数据。
• Clerk of the House - 第113至117届国会的众议院成员信息。
• Bioguide
• Github Congress Repository

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

contribution_vote_data数据集的构建基于对美国众议院成员在甲烷相关法案上的投票行为与化石燃料及环境相关竞选捐款的关联性研究。数据集的构建过程包括从多个权威来源收集原始数据，如OpenSecrets、LCVScorecard、Clerk of the House和Bioguide等。原始数据经过清洗和处理，形成了包含代表ID、投票记录、捐款信息及控制变量的数据框架。最终，通过将roll_call数据与捐款数据基于unique_id_reps的member_id进行合并，生成了用于分析的final_df.csv文件。

使用方法

使用contribution_vote_data数据集时，研究者可以首先加载final_df.csv文件，该文件包含了投票记录与捐款信息的合并数据。通过分析这些数据，可以探讨竞选捐款对投票行为的具体影响。此外，数据集还提供了原始的roll_call数据和捐款数据，允许研究者进行更深入的探索和自定义分析。数据集的结构清晰，便于使用各种数据分析工具进行处理和可视化。

背景与挑战

背景概述

contribution_vote_data数据集聚焦于美国众议院议员在甲烷相关法案上的投票行为，探讨化石燃料与环境相关竞选捐款对其投票决策的影响。该数据集由主要研究人员或机构通过整合OpenSecrets、LCVScorecard、Clerk of the House及Bioguide等多个权威数据源构建而成，涵盖了第113至117届国会期间的相关数据。其核心研究问题在于揭示竞选捐款与立法投票之间的潜在关联，对政治科学、环境政策及竞选财务研究领域具有重要影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：首先，数据整合过程中需处理来自多个不同来源的原始数据，确保数据的一致性和准确性。其次，分析竞选捐款与投票行为之间的因果关系时，需克服潜在的内生性问题，确保研究结果的稳健性。此外，数据集仅涵盖特定时间段内的捐款与投票数据，可能限制了其对长期趋势的解释能力。最后，数据隐私与伦理问题亦是构建过程中需谨慎处理的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在政治科学领域，contribution_vote_data数据集被广泛用于研究化石燃料与环境相关竞选捐款对美国众议院成员在甲烷相关法案投票行为的影响。通过分析代表们的投票记录与他们在投票前六个月内收到的相关捐款，研究者能够量化金钱对政治决策的影响，从而揭示潜在的利益冲突。

解决学术问题

该数据集解决了政治科学中关于竞选捐款与立法决策之间关系的学术问题。通过提供详细的捐款数据和投票记录，研究者能够进行定量分析，验证或反驳捐款对立法者投票行为的假设。这一研究不仅有助于理解政治过程中的金钱作用，还为政策制定者提供了关于透明度和道德规范的参考。

实际应用

在实际应用中，contribution_vote_data数据集可用于监督和评估政治竞选活动的透明度。政策制定者和监管机构可以利用这些数据来制定更严格的竞选财务规定，确保立法过程的公正性。此外，公众和媒体也可以通过分析这些数据，提高对政治决策背后动机的认识，促进民主监督。

数据集最近研究

最新研究方向

在环境政策与政治献金交叉领域的最新研究中，contribution_vote_data数据集扮演了关键角色。该数据集聚焦于美国众议院成员在甲烷相关法案上的投票行为，以及化石燃料和环境相关竞选捐款的潜在影响。通过整合OpenSecrets、LCVScorecard等权威数据源，研究者们能够深入分析特定行业捐款对立法决策的微妙影响。这一研究不仅揭示了金钱在政治中的作用，也为制定更透明的竞选财务法规提供了实证依据。