Data-Gouv-FR/liste-des-festivals-en-france

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license: other
language:
- fr
tags:
- data-gouv
- donnees-publiques-francaises
- parquet
- csv
- open-data
pretty_name: "Liste des festivals en France"
configs:
- config_name: festivals-global-festivals-_-pl
data_files:
- split: train
path: data/festivals-global-festivals-_-pl.parquet
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# Liste des festivals en France

## Source

- Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/liste-des-festivals-en-france
- Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `62cf95993d99f22480f49334`
- Slug data.gouv.fr : `liste-des-festivals-en-france`
- Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : lov2

## Structure Hugging Face

- Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face
- Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face
- Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train`

## Sous-ensembles

- `festivals-global-festivals-_-pl` → `data/festivals-global-festivals-_-pl.parquet`

## Utilisation

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/liste-des-festivals-en-france", "festivals-global-festivals-_-pl")
print(ds["train"])
```

## Description originale

Sont considérés comme festivals les événements qui répondent aux critères suivants :
\- avoir eu lieu en 2019
\- avoir connu au moins deux éditions en 2019
\- se dérouler sur plus d’une journée
\- compter au moins 5 spectacles, représentations, concerts ou projections
Le choix a été fait de retenir l’année 2019 qui devient, dans le champ culturel, l’année-repère ante pandémie.

Source : Cartographie nationale, Ministère de la Culture, Deps-doc / France festivals / Cepel, 2022

NB : en l'absence d'adresse postale, le festival est géolocalisé par rapport au centroïde de la commune.

This dataset includes a list of festival events in France, filtered based on the following criteria: events held in 2019, with at least two editions, lasting more than one day, and featuring a minimum of 5 shows, performances, concerts, or screenings. The year 2019 was chosen as a reference to represent the pre-pandemic cultural landscape. Data sources include the national mapping by the French Ministry of Culture, France festivals, and Cepel (2022). Note: In the absence of a postal address, festivals are geolocated based on the centroid of their municipality.

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，汇集了法国境内符合特定标准的节日活动信息。构建过程中，数据集严格遵循官方定义，仅纳入2019年举办、至少拥有两届历史、持续时间超过一日、且涵盖至少5场表演或放映活动的节日。原始数据经过标准化处理，以Parquet格式存储，并在Hugging Face上形成独立的仓库结构，每个原始表格资源对应一个子集配置，所有数据均被纳入名为“train”的分割中。

特点

数据集的特点在于其精准的筛选逻辑与可靠的数据来源。基于法国文化部与国家节日地图项目的协作，2019年被选为参考年份，以规避疫情对文化活动的影响，确保了数据的典型性与代表性。此外，该数据集提供了地理定位信息，对于缺失具体地址的节日，则以其所属市镇的质心作为近似坐标，兼顾了实用性与隐私保护。多格式支持（CSV、Parquet）也增强了数据的可访问性。

使用方法

使用该数据集极为便捷，通过Hugging Face的datasets库即可加载。用户只需调用`load_dataset`函数，指定仓库名称与配置名称（如“festivals-global-festivals-_-pl”），便能直接获取包含所有记录的“train”分割。随后，数据可以像常规表格一样进行访问、过滤与分析，适用于节日文化研究、地理信息可视化或旅游推荐系统等场景，极大降低了数据获取与处理的门槛。

背景与挑战

背景概述

在文化数据挖掘与公共政策研究的交汇领域，系统化、结构化的文化事件数据集是支撑计量分析与决策评估的基础。该数据集“Liste des festivals en France”由法国文化部下属的Deps-doc（研究、评估与统计部门）与France festivals及Cepel于2022年联合创建，旨在提供一份全国范围内符合严格定义的文化节庆名录。其核心研究问题在于，如何通过标准化筛选标准——包括2019年实际举办、至少两届历史、持续超过一日、并包含至少五场演出或放映——来建立疫情前常态年份的文化活动基线。作为法国开放数据门户data.gouv.fr的核心资源之一，该数据集为后续的节日地理分布、文化消费行为及政策影响分析提供了权威基准，在公共文化与数字人文领域具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题挑战在于，文化节庆的定义模糊且多样，缺乏统一的量化标准，使得跨区域、跨年度的比较研究难以开展。为此，数据集通过严格的筛选条件（如2019年举办、至少两届、多日举行、不少于五场活动）构建了可重复的操作性定义，剥离了非典型与偶发性事件。构建过程中面临的具体挑战包括：原始数据来源分散于不同行政区划与组织，需整合自data.gouv.fr的多重资源；部分节庆缺乏邮政地址，导致地理编码必须依赖市镇质心进行近似定位，可能引入空间误差；此外，数据许可证为lov2，虽允许自由再使用，但要求署名，这在使用与传播环节增加了合规性管理的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在法国文化研究与社会分析领域，该数据集常用于探究法国本土文化活动的空间分布特征与演变规律。研究者可通过分析2019年度法国境内所有符合标准的节庆活动，揭示文化活动与地理区位、人口密度、行政区划之间的内在关联。该数据集所提供的标准化结构，使得学者能够便捷地进行跨区域比较研究，例如对比不同大区或省份的节庆密度、活动类型多样性及其对地方经济与文化的辐射效应。

实际应用

在公共文化管理领域，该数据集为地方政府与文化机构的决策提供了量化支撑。例如，旅游局可利用数据优化文旅融合路线规划，识别节庆活动富集区以制定区域推广策略；文化部可借此评估文化资源分配的均衡性，为欠活跃区域注入针对性扶持。此外，企业亦能从中挖掘商业价值，如活动策划公司通过分析历史节庆的规模与主题分布，预测未来趋势并设计符合市场需求的定制化文化活动方案。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出多项涉及法国文化数据分析的开源工具与研究工作。例如，社区开发者构建了交互式可视化仪表盘，动态呈现节庆地理分布与时间趋势；学术论文则聚焦于利用该数据训练预测模型，探索节庆举办频率与城市化率、交通可达性等变量的关联。部分研究者进一步将数据与法国人口普查、旅游经济统计等外部资源融合，构建多维度分析框架，为文化政策评估提供了方法论基准。