Data-Gouv-FR/observatoire-de-laccessibilite-numerique-rgaa

该数据集是法国数字可访问性观察站（RGAA）的数据集，旨在帮助监控公共网站的无障碍访问实施情况。目标受众包括政府官员和开发人员。分析基于RGAA（通用无障碍改进参考标准），该标准提供了精确但难以理解的指标（如符合测试、不符合测试、不适用测试）。观察站记录RGAA的所有指标，目标是审查所有公共网站并检查其合规性。观察站引入了一个新指标：错误数量，定义为所有不符合测试的错误总和。数据集基于DINUM管理的公共部门域名数据集，包含10万条条目，其中3.6万个网站响应HTTP或HTTPS请求（2026年春季）。目前仅测量网站首页，未来将覆盖整个网站。技术方面，观察站仅处理RGAA中可自动化的部分，无法替代专家全面审计。自动审计使用开源软件Asqatasun，覆盖RGAA的45%（117个测试），2026年5月使用Asqatasun v6.0.0-rc.6和RGAA 4.1.2版本。

This dataset is from the French Observatory of Digital Accessibility (RGAA), aimed at monitoring the implementation of web accessibility for public websites. The target audience includes both elected officials and developers. The analysis is based on the RGAA (General Reference for Accessibility Improvement), which provides precise but complex indicators (compliant tests, non-compliant tests, non-applicable tests). The observatory records all RGAA indicators with the goal of scrutinizing all public websites and verifying their compliance. A new indicator, error count, is introduced, defined as the sum of errors from all non-compliant tests. The dataset is based on the Public Sector Domain Names dataset managed by DINUM, containing 100,000 entries, resulting in 36,000 websites responding to HTTP or HTTPS requests (Spring 2026). Currently, only the homepage is measured, with plans to extend to entire sites in the future. Technically, the observatory only covers the automatable parts of RGAA and cannot replace a full audit by specialists. Automated auditing uses the open-source software Asqatasun, covering 45% of RGAA (117 out of 257 tests), with Asqatasun v6.0.0-rc.6 and RGAA 4.1.2 used as of May 2026.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，整合了由法国数字事务部（DINUM）管理的公共部门域名名录，进而对约36,000个响应HTTP或HTTPS请求的公共网站首页进行自动化可访问性审计。数据集以Parquet格式存储，包含一个名为'observatoire-accessibilite'的子集，便于高效加载与处理，并采用ODC-ODBL许可证开放共享。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，代码示例为：`load_dataset("Data-Gouv-FR/observatoire-de-laccessibilite-numerique-rgaa", "observatoire-accessibilite")`，返回的'train'分割包含所有观测记录。数据集适用于分析法国公共网站的可访问性现状、追踪改进趋势，或作为训练机器学习模型以预测网站合规性的基础数据。

背景与挑战

背景概述

在数字化浪潮席卷全球的当下，网页无障碍访问已成为保障公民平等获取信息权利的核心议题。法国为此建立了《通用无障碍提升参考框架》（RGAA），以规范公共网站的无障碍标准。为配合这一政策落地，法国数字事务部（DINUM）于2023年推出了Observatoire de l'accessibilité numérique (RGAA)数据集，该数据集源自data.gouv.fr官方平台，由DINUM主导构建。其核心研究问题在于：如何通过自动化手段大规模监测与量化公共网站的无障碍合规性，从而为政策制定者、开发者和公众提供透明、可操作的数据支持。该数据集整合了10万余个公共部门域名，聚焦于首页的无障碍指标，并创新性地引入了“错误数量”这一量化指标，弥补了RGAA传统测试仅判定“通过/未通过”的不足，对推动法国乃至欧洲的数字无障碍治理产生了深远影响。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战源于RGAA框架本身的复杂性：RGAA包含257项测试，但自动化工具Asqatasun当前仅能覆盖其中45%（即117项），大量依赖人工判断的测试（如语义理解、交互逻辑）无法被纳入自动化监测，这意味着数据集的评估结果无法替代专业人工审计的全面性。其次，数据集的构建过程面临技术局限，Asqatasun工具在爬取与解析网页时，可能因动态内容加载、JavaScript依赖或复杂的页面结构而产生误判或漏检，影响指标准确性。此外，数据集以首页为分析对象，但随着网站动态更新，同一站点不同时间点的结果可能剧烈波动，如何确保跨时间维度的稳定性与可比性是一大难题。最后，数据集依赖公共域名列表，该列表存在更新滞后和覆盖不完整的问题，可能导致部分新兴或附属网站的遗漏，影响数据集的全局代表性。

常用场景

经典使用场景

在数字包容性日益受到重视的当下，该数据集作为法国公共网站无障碍观测的权威来源，最经典的使用场景是评估与监控政府网站对RGAA（通用无障碍改进标准）的符合程度。研究者可通过此数据集分析大量公共门户在自动化测试框架下的表现，聚焦于首页的无障碍合规性，并以误差数量为核心指标，衡量站点在网页设计、交互功能及内容呈现等方面对残障用户的友好水平。该数据集尤其适合用于追踪无障碍水平的演进趋势，识别高发障碍类型，以及在不同行政部门之间展开横向比较分析，从而为制定更精细化的公共政策提供实证依据。

解决学术问题

该数据集为学术研究解决了公共数字服务无障碍水平难以量化评估的关键难题。具体而言，它填补了大规模自动化审计公共网站无障碍性方面的数据空白，使研究者能够突破传统个案审计的局限，面向数万站点开展系统性的合规分析。通过引入‘错误数量’这一新型指标，该数据集有效弥补了RGAA原有仅标注测试结果（合格、不合格、不适用）的粗粒度缺陷，为统计学差异检验、回归建模和机器学习分类等实证方法提供了有价值的因变量。其意义在于推动了数字权利、公共管理与计算机科学交叉领域的实证研究，助力学术界揭示隐蔽不平等现象，并验证技术规范实际落地的瓶颈与成效。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法国各级政府部门及公共服务机构提供了可操作的无障碍改进依据。借助其中的错误计数与测试结果，公共管理者能够精准锁定首页上阻碍视障、听障及行动不便用户的关键问题，从而优先配置资源进行整改。对于开发者及无障碍顾问而言，数据集揭示了Asqatasun等自动化检测工具可能忽略的隐患，指导人工复核的聚焦方向。此外，该数据还可被集成入政府内部的无障碍仪表盘，实现持续合规监控，并支持供应商评估——通过对比不同外包开发团队所维护站点的无障碍表现，促进服务采购质量的提升。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国公共网站的可访问性监测，结合RGAA标准与自动化审计工具Asqatasun，通过量化错误指标（如错误总数）来评估网站合规性。当前前沿方向包括：扩大分析范围从首页到全站，并利用开源数据（如DINUM域名库）构建覆盖36,000个站点的基准。此外，研究热点在于平衡自动化检测（覆盖45%的RGAA测试）与人工审计的互补性，以推动数字包容性政策，为欧盟《欧洲无障碍法案》实施提供数据支撑。