electricsheepasia/asia-ilo-pop-xvol-sex-vol-nb-number-of-volunteers-by-sex-and-type-of-volunteer

该数据集名为按性别和志愿者工作类型分类的志愿者数量（千计）| 亚洲（ILOSTAT），是一个表格数据集，专注于亚洲地区的志愿者统计。它包含236个观测值，覆盖13个亚洲国家（如以色列、蒙古、韩国、亚美尼亚等），时间跨度为2008年至2023年。数据集的核心指标是POP_XVOL_SEX_VOL_NB，即按性别和志愿者工作类型分类的志愿者数量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过Electric Sheep Asia重新打包，以支持机器学习应用。数据集包括列如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、时间年份、观测值等，可用于表格分类、回归分析和时间序列预测任务。数据以年度频率提供，并包含数据质量说明，如使用ILO的最佳来源选择，以及部分分解列的非空限制。This dataset, titled Number of volunteers by sex and type of volunteer work (thousands) | Asia (ILOSTAT), is a tabular dataset focusing on volunteer statistics in Asia. It contains 236 observations across 13 Asian countries (e.g., Israel, Mongolia, South Korea, Armenia), spanning the years 2008 to 2023. The core indicator is POP_XVOL_SEX_VOL_NB, which measures the number of volunteers by sex and type of volunteer work in thousands. Data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via REST API, and repackaged by Electric Sheep Asia for machine learning readiness. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, time year, observed value, and more, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is provided at annual frequency, with quality caveats such as the use of ILOs best source selection and non-null constraints on disaggregation columns.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，专注于记录亚洲地区按性别和志愿服务类型划分的志愿者人数（单位：千人次）。构建过程中，数据通过ILOSTAT的REST API接口直接抓取，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILO统计部门利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，确保跨国家的可比性，同时通过source.label字段标注数据来源，如劳动力调查或家庭收入调查，以增强数据的可追溯性。最终，数据集由Electric Sheep Asia重新打包为HuggingFace格式，包含236条观测值，覆盖13个亚洲国家，时间跨度从2008年至2023年，为区域志愿服务研究提供了标准化、机器可读的统计数据。

使用方法

该数据集的使用极为便捷，研究人员可通过HuggingFace的datasets库一键加载，无需额外预处理。典型工作流程包括：利用load_dataset函数直接获取数据，并转换为Pandas DataFrame进行探索；通过ref_area列过滤特定国家（如印度尼西亚）的数据；针对单一指标进行时间序列分析，按年份排序后绘制趋势图；或采用pivot_table函数构建国家×年份的矩阵，便于观察区域间的横向比较。由于数据已标准化为Parquet格式，用户可无缝集成到机器学习模型或统计分析管道中。建议在使用时引用原始ILO数据发布方及Electric Sheep Asia的重新打包版本，以尊重知识产权并促进数据共享的可持续性。

背景与挑战

背景概述

在国际劳工组织（ILO）的统计体系中，志愿服务的量化一直是衡量非市场性劳动贡献的重要指标，然而亚洲地区因数据采集标准不一、性别细分不足，长期缺乏系统性的可比数据。该数据集由Electric Sheep Asia于2023年基于ILOSTAT官方API重新打包，聚焦亚洲13国2008至2023年间按性别与工作类型划分的志愿者人数，旨在弥合区域劳动力统计中无偿劳动模块的空白。作为ILO核心统计数据库的子集，它继承了国际劳工统计学家会议（ICLS）的统一定义，为研究性别差异、跨时间序列变化和国别比较提供了难得的标准化基线，尤其在追踪可持续就业目标（SDG）中体面工作指标方面具有显著价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于其领域问题的复杂性：无偿劳动本身的统计边界模糊，不同国家对志愿者活动的定义差异极大，导致数据可比性受限。构建过程中，ILOSTAT虽整合了多国劳动力调查与行政记录，但各国调查频率、样本框设计和指标分解层次不一，使得仅236条观测值难以覆盖区域全貌。此外，性别与工作类型的细分类目（如仅区分总男女与总工作类型）过于粗略，无法捕捉职业层级、服务时长等深层差异，制约了精细化分析。数据稀疏性（如日本仅3条记录）和时间跨度不均衡，也削弱了时间序列建模的鲁棒性与泛化能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2008年至2023年间13个亚洲国家按性别和志愿服务类型划分的志愿者数量（以千计）的236条观测记录，为时间序列预测、表格分类与回归任务提供了理想的数据基础。研究者可直接利用HuggingFace的`load_dataset`接口加载数据，通过按国家筛选、按指标绘制时间序列曲线或构建国家×年份的透视矩阵，系统性地探索亚洲区域无偿劳动的演变趋势与性别差异。数据集结构清晰，包含`sex`、`classif1`等分类维度，使得跨性别和跨类型的对比分析成为可能，是量化研究亚非拉地区志愿服务参与度与劳动市场动态关系的宝贵资源。

解决学术问题

在劳动经济学与社会学交叉领域，该数据集解决了长期缺乏标准化、可比的区域性无偿劳动计量数据的问题。借助国际劳工组织（ILO）统一协调的ILOSTAT统计框架，研究者得以摆脱各国原始调查数据在定义、时段与质量上的异质性困扰，专注于探讨志愿服务与正规就业、性别平等、经济发展之间的深层关联。例如，学者可基于此数据检验女性志愿参与率与劳动参与率的互动机制，或评估不同经济发展阶段下志愿服务的结构性变迁，从而为拓展无偿劳动的经济价值核算理论与政策干预路径提供实证支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集为亚洲各国政府部门、国际组织及非营利机构制定志愿者管理政策与人力资源规划提供了关键依据。通过分析性别与志愿服务类型的分布规律，政策制定者可识别特定群体（如女性、青年）在志愿服务中的参与瓶颈，并据此设计更具包容性的激励措施。此外，对于从事社会影响力评估的公益组织而言，该数据能够辅助预测特定地区短期与长期的志愿者供给规模，优化项目部署与资源调配。在商业领域，企业社会责任部门也可借助这些指标，结合自身行业特征，在目标市场中精准布局可持续性项目。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场与可持续发展目标（SDG）框架下，无偿劳动特别是志愿服务的量化研究正成为劳动经济学与政策分析的前沿方向。该数据集依托国际劳工组织ILOSTAT权威统计，覆盖2008至2023年间13个亚洲国家的志愿服务细分数据，为学者深入探讨性别差异对志愿参与率的影响提供了宝贵时间序列素材。当前研究热点聚焦于利用此类高质量面板数据，结合机器学习与时间序列建模方法，揭示亚洲地区在经济波动、疫情冲击与社会转型背景下志愿服务模式的变迁，并为设计更具包容性的劳动力政策、推动体面工作指标落实提供数据驱动的实证依据。