electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xchl-sex-age-nb-children-in-child-labour-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含欧洲20个国家1995年至2025年间的童工数据，共567个观测值，聚焦于指标CLD_XCHL_SEX_AGE_NB，即按性别和年龄划分的童工儿童数量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤至欧洲国家代码，涵盖了国家、年份、性别（总计、男性、女性）、年龄分类等维度。数据集以表格形式组织，包括列如ref_area（ISO国家代码）、time（观测年份）、obs_value（观测值）、sex（性别分类）等，并提供了数据来源、质量标志（如不可靠数据标记）和注释信息。数据为年度频率，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，许可为cc-by-4.0，旨在支持研究和机器学习应用。This dataset contains child labour data for 20 European countries from 1995 to 2025, with 567 observations, focusing on the indicator CLD_XCHL_SEX_AGE_NB, which represents the number of children in child labour by sex and age (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to European ISO country codes. It includes dimensions such as country, year, sex (total, male, female), age classification, and is organized in tabular format with columns like ref_area (ISO country code), time (observation year), obs_value (observed value), and sex (sex disaggregation). The dataset also provides source information, quality flags (e.g., unreliable data markers), and notes. Data is annual frequency and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, licensed under cc-by-4.0, designed to support research and machine learning applications.

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，通过调用其REST API接口，提取了关于童工问题的特定指标CLD_XCHL_SEX_AGE_NB。数据筛选聚焦于20个欧洲国家，时间跨度覆盖1995年至2025年。在数据整合过程中，严格遵循了国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，对原始调查微观数据进行了统一协调处理，并保留了数据来源标签以确保可追溯性。最终，由Electric Sheep Europe进行了格式标准化与打包，形成了共567条观测记录的机器学习就绪数据集。

特点

本数据集的一个显著特点在于其聚焦于欧洲区域童工问题的精细化解构，提供了按性别和年龄划分的童工人数（单位：千）的统计信息。数据包含多个维度的分类变量，如性别（总、男、女）和年龄组等，允许进行多层次的交叉分析。此外，数据集涵盖了从1995年至2025年的长时序记录，并包含了观测状态标记（如数据可靠性标识）和方法论注释，为研究人员评估数据质量和进行时间序列分析提供了坚实依据。

使用方法

该数据集的使用极为便捷，通过HuggingFace Datasets库即可快速加载。用户仅需运行`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xchl-sex-age-nb-children-in-child-labour-by-sex-and-age-thousands")`即可获取完整的训练数据。加载后的数据可轻松转换为Pandas DataFrame，便于进行国家层面的筛选或特定指标的时间序列分析。例如，可利用`pivot_table`方法构建国家×年份的数据矩阵，用于深入探索童工现象的时空演变规律。

背景与挑战

背景概述

童工问题是全球劳动力市场中长期存在的严峻挑战，国际劳工组织（ILO）作为联合国负责劳工事务的专门机构，自1919年成立以来持续推动童工数据的标准化收集与监测。由ILO统计司（ILOSTAT）主导开发的该数据集，系统收录了1995年至2025年间20个欧洲国家的童工数据，共计567条观测记录，涵盖按性别和年龄分层的儿童参与劳动情况（以千人为单位）。数据集由Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台，旨在为机器学习与时间序列预测研究提供高辨识度的结构化数据。作为ILO实现联合国可持续发展目标8.7（消除童工）的核心数据资产，这一资源不仅服务于欧洲区域劳工政策的循证制定，更通过开放接口推动了劳动力统计数据的可复现分析，在社会科学与数据科学交叉领域产生了广泛影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于量化欧洲区域童工现象的多维动态特征，包括不同性别与年龄组儿童在非正规经济中的参与程度及年度波动趋势。由于各国劳动力调查的统计口径、调查问卷设计及数据收集频率存在显著差异，数据整合面临强烈的异质性——例如同一国家不同年份可能存在方法学修订导致的序列断裂（如标注为'Break in series'的观测）。此外，数据覆盖的缺失值、低质量标记与稀疏性（部分国家仅有单一年份记录）对时间序列建模构成额外考验；构建过程中，团队需通过ILOSTAT REST API从200余个经济体的庞杂系统中精准抽取欧洲子集，并重新协调按ISO3编码的国家代码与离散化的人口统计学属性，确保多源数据在标准化schema下的无歧义对齐，同时保留原始调查来源的可追溯性以支撑统计推断的严谨性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与儿童保护研究领域，该数据集被广泛用于量化评估欧洲各国童工现象的规模与演变趋势。研究者可基于其提供的1995至2025年间20个欧洲国家的童工数量观测值，结合性别与年龄维度的精细划分，构建面板数据模型，深入剖析童工现象的时空分布特征。典型应用包括利用时间序列分析法识别童工数量的长期波动规律，或借助回归模型探究经济发展水平、教育普及率与童工比例之间的关联机制，为政策干预效果的检验提供坚实的数据根基。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为欧洲各国劳动部门与国际发展机构提供了动态监测童工风险的前沿工具。政策制定者可利用其按性别和年龄分层的数据，精准定位童工问题最突出的国家或人口亚群，从而优化反童工行动的资源分配与优先级排序。例如，通过绘制各国童工数量的年度变化热力图，非政府组织能够快速评估某国在特定年龄段或性别上的干预项目是否奏效，并据此调整实地援助策略。同时，数据集的结构化格式可直接导入机器学习管线，用于开发童工风险预警模型，为提前介入脆弱社区提供数据驱动的决策支持。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术社区已衍生出一系列具有影响力的拓展性工作。一方面，有研究团队将其与ILOSTAT数据库中其他劳动指标（如青年失业率、最低工资水平）进行交叉关联，构建了欧洲人口脆弱性的综合评估框架，深化了对童工成因的多维度理解。另一方面，该数据集常被用作基准测试平台，用于验证针对稀有类别时空数据提出的新统计推断方法，例如处理缺失值插补与异质性标准误估计的先进计量模型。此外，基于该数据编制的可视化仪表盘与交互式地图工具，已成为联合国儿童基金会等机构传播知识、提升公众认知的重要媒介，促进了学术成果向政策实践的顺畅转化。