Data-Gouv-FR/consultation-sur-le-projet-de-loi-republique-numerique

该数据集包含法国数字共和国法律草案（République numérique）在线咨询平台的数据。咨询活动于2015年9月26日至10月18日进行，由数字事务国务秘书Axelle Lemaire提出。数据集记录了21,330名贡献者的参与情况，包括近150,000次投票和超过8,500条论点、修正案和提案。贡献类型包括：1/ 新条款提案，2/ 条款修改建议，3/ 论点、来源等（在H列中呈现），4/ 投票。为保护隐私，作者字段已被移除以实现完全匿名化，但保留了个人资料类型字段，用于区分贡献者身份：公民、机构、营利组织、非营利组织或未识别参与者。数据集采用UTF-8编码，字段以逗号分隔。The data provided is extracted from the web platform www.republique-numerique.fr used for the consultation on the digital republic bill, presented by Axelle Lemaire, Secretary of State for Digital Affairs. This consultation took place from September 26 to October 18, 2015. These data, provided by the General Directorate for Enterprises, trace the contributions of 21,330 contributors who voted nearly 150,000 times and submitted over 8,500 arguments, amendments, and proposals. Four types of contributions were possible on the platform: 1/ proposals (addition of new articles), 2/ modification (proposal to modify articles), 3/ arguments, sources, etc. (presented in column H), 4/ vote. The Author variable has been removed to fully pseudonymize the data. The Profile type variable has been retained to know whether the contribution or vote came from a citizen, an institution, a for-profit organization, a non-profit organization, or an unidentified actor. This dataset is encoded in UTF-8 and fields are separated by commas.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府于2015年9月26日至10月18日期间，针对“共和国数字法案”开展的在线公众咨询平台www.republique-numerique.fr。数据由法国企业总局提供，记录了21330名参与者的近15万次投票以及超过8500条论点、修正案及提案。原始数据经过彻底的去标识化处理，移除了‘作者’字段以保障匿名性，同时保留了‘档案类型’字段，用以区分参与者身份为公民、机构、盈利或非营利组织等。数据集在Hugging Face上以三个子集形式组织，分别对应不同的原始表格资源，每个子集均采用高效的Parquet格式存储。

特点

该数据集的核心特色在于其丰富多维的参与式民主记录。它不仅囊括了提案、修改、论据与投票四种参与类型，还通过保留参与者类别标签，为分析不同群体在数字立法中的立场差异提供了可能。数据以UTF-8编码保存，采用Parquet列式存储格式，兼具高压缩率与快速读取特性。同时，数据来源清晰透明，关联data.gouv.fr平台唯一标识符，确保可追溯性与开放性。

使用方法

该数据集支持通过Hugging Face的datasets库便捷加载。用户可根据研究需要指定子集名称，例如加载‘projet-de-loi-numerique-consultation-anonyme’子集并访问其训练集。数据以Parquet格式存储，兼容Pandas、PySpark等主流数据处理框架，便于进行自然语言处理、社会网络分析及参与行为建模等下游任务。开发者亦可直接使用Python加载数据，并基于数据字典中的字段描述快速构建分析管道。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Consultation sur le projet de loi République numérique”，由法国数字事务国务秘书Axelle Lemaire主导，于2015年9月26日至10月18日期间通过www.republique-numerique.fr平台开展公众咨询而创建。数据源自法国企业总局，记录了21,330名参与者近150,000次投票及超过8,500条论点、修正案与提案，涵盖提案、修改、论据与投票四种贡献类型。作为法国开放数据运动的重要组成部分，该数据集揭示了数字治理中公民参与的模式与偏好，为计算社会科学、政策分析与公众意见挖掘等领域提供了宝贵的实证基础，推动了数字立法过程中的数据驱动研究。

当前挑战

领域核心挑战在于，从非结构化、多类型公众参与数据中提取可靠的政策倾向与参与模式，以支持数字法案的优化决策。数据本身具有高噪声与多义性，包括文本长度不一、主题分散、投票动机不透明等问题。构建过程中面临的最大困难是数据匿名化与隐私保护，研究团队需在保留“轮廓类型”（如公民、机构、盈利/非营利组织）等关键变量的同时，移除“作者”字段以彻底伪匿名化。此外，大规模多语言文本的编码统一（UTF-8）与多格式（Parquet/CSV）数据对齐，也对数据清洗与标准化提出严峻考验。

常用场景

经典使用场景

“咨询关于数字共和国法案”数据集汇聚了2015年法国数字共和国法案公开咨询期间，来自21330名参与者的投票、论点、修正案与提案等丰富内容。该数据集最经典的使用场景是作为数字民主与公众参与研究的基准语料库，研究者可借助它分析公民对数字政策的态度分布、提案质量与投票行为的关联模式，以及不同身份背景（如公民、机构、营利与非营利组织）在政策讨论中的参与差异，从而揭示在线协商平台的运作机制与公众意见聚合规律。

实际应用

在实际应用中，该数据集可指导政府与组织设计更具包容性和效率的在线咨询平台，例如通过分析匿名投票与公开辩论的互动规律来优化参与界面与反馈机制。同时，它能够辅助政策制定者识别关键论点与高共识提案，提升决策对民意的响应速度。此外，该语料也被用于训练自动化政策摘要系统与协商机器人，为未来数字政府中的智能协商辅助工具开发奠定数据根基。

衍生相关工作

围绕该数据集涌现了一系列经典工作，包括基于投票网络结构识别影响者与派系的社会网络分析研究，以及利用深度学习方法对八千余条参数与提案进行主题建模与立场检测的探索。部分工作聚焦于跨身份群体的语言表征差异，构建了区分机构与公民贡献的文本分类模型。另有衍生研究将其作为基准，对比不同国家在线咨询数据的可迁移性，推动了跨文化数字民主的比较分析范式发展。