electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xhaz-sex-age-nb-children-in-hazardous-work-by-sex-and-age-thousand

该数据集包含欧洲18个国家从1995年到2025年的童工数据，重点关注危险工作中的儿童数量（按性别和年龄划分，以千为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖533个观测值和1个核心指标（CLD_XHAZ_SEX_AGE_NB）。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值及其状态等信息。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过欧洲国家代码过滤，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究者和开发者提供机器学习就绪的欧洲童工统计数据。This dataset contains 533 observations of child labour data across 18 European countries, spanning 1995–2025, focusing on children in hazardous work by sex and age (in thousands). It is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, covering 1 distinct indicator (CLD_XHAZ_SEX_AGE_NB). The data is presented in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation, observed value, and status flags. It is retrieved via the ILOSTAT REST API, filtered to European ISO3 country codes, and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, providing a machine learning-ready resource for researchers and developers.

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统计数据库，经由Electric Sheep Europe团队重新封装整理。构建过程通过调用ILOSTAT REST API，直接获取指标代码为CLD_XHAZ_SEX_AGE_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准，筛选出覆盖18个欧洲国家的观测记录。数据涵盖1995年至2025年间共533条观测值，包含了从劳动力调查、家庭收入调查等源头采集并经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调统一的微观数据。数据集中还保留了`source.label`列以标记各观测值的数据来源，确保了数据的可追溯性与透明度。

特点

该数据集的核心标识为“按性别和年龄分列的从事危险工作儿童人数（千人）”，专注于欧洲区域童工劳动中的危险工作这一特定议题。其显著特点在于提供了精细的维度拆解，包含性别（男性、女性、总计）和年龄组别（如15-17岁）等分类变量，便于进行分层分析。数据以年度频率发布，覆盖时间跨度达三十年，为时间序列分析提供了坚实基础。数据集同时标注了观测状态（如“不可靠”）及指标注释信息（如“方法修订导致序列中断”），有助于用户评估数据质量并识别潜在的统计口径变化，体现了高度的数据严谨性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷地加载该数据集，使用`load_dataset`函数即可快速获取并转换为Pandas DataFrame格式进行后续处理。针对特定国家的分析，可依据`ref_area`列进行筛选；对于单一指标的时间序列探索，可排序后直接绘图可视化。数据集还支持透视操作，例如可构建以年份为行、国家为列的观测值矩阵，便于进行跨国比较。在使用时，应留意数据质量标注字段如`obs_status`，以识别可能存在的不可靠观测值。数据采用CC-BY-4.0许可协议，使用时需同时引用原始ILO数据源及Electric Sheep Europe的重封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库于2025年创建，并经Electric Sheep Europe团队重新打包发布至HuggingFace平台。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，长期致力于收集并标准化各国劳动力调查数据，以监测包括童工在内的关键劳工指标。本数据集聚焦于欧洲18个国家中从事有害工作的儿童数量，按性别和年龄进行细分，时间跨度覆盖1995年至2025年，共计533条观测记录。其核心研究问题在于量化欧洲地区儿童因工作暴露于危险环境的规模与分布，为政策制定者、研究人员及国际组织评估《可持续发展目标》中关于消除童工的工作进展提供数据支撑。该数据集的发布填补了欧洲区域儿童有害劳动精细统计的空白，尤其通过性别与年龄维度的分解，助力揭示不同群体间的结构性差异，对推动劳动保护政策与儿童权益研究具有关键影响。

当前挑战

数据集面临的核心挑战涵盖两大方面。在领域问题层面，其旨在解决的难题是量化监测儿童在危险工作环境中的参与情况，这需要克服童工数据普遍存在的低估与隐蔽性——受法律限制与社会敏感度影响，许多家庭或雇主倾向于隐匿童工事实，导致调查数据存在偏差。此外，不同国家对“有害工作”的界定标准各异（如年龄下限、行业类型、危险程度），跨国比较时需依赖ILO制定的统一国际劳工统计会议定义进行数据标准化，但各国执行细则的差异仍可能削弱可比性。在构建过程中，挑战源于多源异构数据的整合：原始数据分散于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录中，抽样方法、调查频率与数据质量参差不齐，ILOSTAT需通过复杂算法筛选“最佳来源”以避免重复计算，但数据标注中出现的“不可靠”状态与“方法论修订”注释直接反映了部分观测值的置信度缺陷。同时，有限的地理覆盖（仅18国）与稀疏的时间序列（如部分国家仅包含个别年份）限制了时空分析的稳健性，尤其是东欧与南欧国家的数据缺口可能掩盖区域内部的极端情况，对模型训练与趋势推断构成显著约束。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲18个国家中从事有害工作的儿童数量，涵盖1995年至2025年间的533条观测记录，按性别与年龄维度进行精细分类。在学术研究与政策分析中，其经典用途在于构建时间序列模型，以追踪和预测不同国家不同年龄段儿童在有害劳动中的人数变化趋势。研究人员常利用该数据揭示性别差异，探讨社会经济因素与童工现象间的关联，为劳动经济学和发展研究提供量化基础。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了多项衍生研究工作，包括基于时间序列预测的机器学习模型，用于预估未来五年欧洲各国有害童工人数的变动轨迹。部分学者还构建了性别差异分解模型，揭示劳动市场、教育普及率与法律执行力度对童工现象的非对称影响。同时，数据集的标准化处理流程（如ILOSTAT归类方法）被后续研究借鉴，推动了跨国劳动统计数据的可复现性分析及开源工具的开发。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲地区儿童从事危险工作的性别与年龄分布，为国际劳工组织（ILO）在体面劳动与可持续发展目标（SDG 8.7）框架下的前沿研究提供了关键数据支撑。近年来，随着全球对童工问题的关注日益升温，尤其是欧盟加强供应链尽职调查立法，对透明化童工数据的呼声愈发迫切。该数据集覆盖1995至2025年间的18个欧洲国家，通过对性别、年龄等多维度的精细剖解，研究者得以追踪欧洲各国在消除危险童工方面的进程与波动，识别政策干预的薄弱环节。其跨年度时序结构为面板数据分析与因果推断模型提供了丰沃土壤，有助于揭示经济周期、移民浪潮或社会危机如何影响少年儿童的工作环境，进而为国际组织与非政府组织制定精准援助策略奠定坚实统计基础。