electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xhaz-sex-age-ste-nb-children-in-hazardous-work-by-sex-age-and-status-i

该数据集包含非洲地区儿童危险工作的统计数据，具体指标为按性别、年龄和就业状况分列的从事危险工作的儿童数量（单位：千）。数据覆盖31个非洲国家，时间跨度为2001年至2025年，共包含2299个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并过滤为非洲国家代码。数据集以表格形式组织，包含多列维度，如国家代码（ref_area）、国家名称、数据来源、指标代码（indicator）、指标标签、性别分类（sex）、年龄分类（classif1）、就业状况分类（classif2）、观测年份（time）、观测值（obs_value）以及数据质量标志（如obs_status）等。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在提供关于非洲儿童危险劳动的标准化、机器学习就绪的数据，用于研究、分析和政策制定。This dataset contains statistical data on children in hazardous work in Africa, specifically the indicator Children in hazardous work by sex, age and status in employment (thousands). It covers 31 African countries, spans the years 2001 to 2025, and includes 2,299 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to African country codes. The dataset is organized in tabular format with multiple dimensions, including country code (ref_area), country name, data source, indicator code (indicator), indicator label, sex disaggregation (sex), age classification (classif1), status in employment classification (classif2), observation year (time), observed value (obs_value), and data quality flags (e.g., obs_status). It is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing standardized, machine-learning-ready data on child hazardous labor in Africa for research, analysis, and policy-making.

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中央统计数据库，通过其REST API接口直接获取非洲地区的儿童危险劳动相关指标数据。原始数据基于各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调处理。Electric Sheep Africa团队对数据进行了二次封装，仅保留非洲31国的ISO3国家代码范围内的观测值，最终形成了包含2,299条记录的结构化表格数据集。

特点

数据集覆盖2001至2025年间的非洲31个国家，聚焦于“按性别、年龄和就业身份划分的从事危险工作的儿童人数（千人）”这一核心指标。数据以年频度呈现，包含性别（总/男/女）、年龄组、就业身份等多维度分类变量。每条记录均标注了数据来源、观测状态标志及系列中断等注释信息，便于用户评估数据质量。该数据集以CC-BY-4.0许可发布，兼具权威性与可追溯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，使用`load_dataset()`函数即可快速获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行深入分析。支持按国家代码筛选特定国家数据，也可针对单一指标进行时间序列可视化分析。用户还能通过数据透视表构建国家×年份的矩阵，便于进行面板数据分析。该数据集适合用于儿童劳动经济学研究、非洲社会发展监测及SDG目标评估等应用场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT提供，经Electric Sheep Africa于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台。数据集聚焦非洲地区儿童从事有害工作的现状，覆盖31个非洲国家、2001至2025年间共2299条观测记录，核心指标为按性别、年龄和就业身份细分的从事有害工作的儿童数量（单位：千人）。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，通过整合各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据并采用国际劳动统计学家会议（ICLS）标准进行统一处理，保障了数据的跨区域可比性。这一数据集为研究非洲童工问题、评估可持续发展目标（SDG）中体面劳动相关进展提供了关键的定量基础，尤其推动了学界和政策界对非洲地区有害童工现象分布特征与演化趋势的深入理解。

当前挑战

数据集面临的首要挑战在于所记录的领域问题本身——非洲儿童从事有害工作的现象根深蒂固，受到贫困、教育机会匮乏、法律执行薄弱等多重因素交织影响，数据揭示的统计差异折射出不同国家在消除有害童工方面的治理差距。构建过程中，数据来源的异质性构成了显著困难：各国调查方法、问卷设计、样本覆盖范围不同，虽经ILO统一协调，但仍存在部分年份数据缺失、标志位显示“不可靠”或“方法论变更”等质量问题。此外，按性别、年龄和就业身份的多维度细分导致稀疏矩阵出现，例如某些国家特定年龄组的观测值极少，限制了时间序列分析和跨群体比较的精度。最终数据集虽提供了标准化框架，但使用者在进行因果推断或趋势外推时需谨慎对待观测状态标记及分类变量不完整带来的偏差。

常用场景

经典使用场景

在劳动力经济学与儿童保护研究的交汇地带，该数据集被广泛用于量化分析非洲地区儿童从事危险工作的时空分布格局。研究者可借助其覆盖31个国家、跨越2001至2025年的观测数据，结合性别、年龄及就业身份等细分维度，构建面板数据模型或时间序列回归，以揭示危险童工现象的演变轨迹与结构性特征。其典型的学术操作包括通过分层统计描述来刻画不同国家危险童工规模的差异，或利用固定效应模型识别经济转型、政策干预等因素对童工风险的边际影响，从而为跨国的比较性实证研究提供坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为多边机构、国家劳动部门以及非政府组织的政策评估与干预设计提供了不可或缺的量化工具。用户可通过筛选特定国家（如加纳、赞比亚）或特定年龄组（如15-17岁青少年）的数据，构建定制化的监测指标，以追踪本国危险童工治理的年度进展。同时，数据集中包含的来源标识与观察状态标记，使得实务工作者能够审慎识别数据质量差异，在制定社会保护项目或劳工监察策略时更为精准地锁定高风险群体。此外，该数据集还可嵌入国际发展机构的童工风险预警系统，作为定期更新国家概况与区域趋势的底层数据源，从而将学术研究成果转化为支撑非洲大陆可持续发展的实际决策依据。

衍生相关工作

基于该数据集已衍生出一系列具有标杆意义的研究工作，推动了前沿方法与跨学科融合的演进。众多学者将其与ILOSTAT的其他指标（如就业率、工资水平）以及世界银行、联合国教科文组织的教育或贫困数据集进行横向链接，构建多维度整合数据库，以在更广阔的社会经济语境中审视危险童工的成因与后果。另有一部分研究则聚焦于方法论创新，例如利用该数据的面板结构开发或校准适用于稀疏观测条件下的缺失数据填补算法，以及运用贝叶斯分层模型来应对非洲国家间数据频繁间断与测量误差的现实挑战。这些衍生工作不仅深化了对非洲童工问题的理解，更催生了兼顾数据稀缺性与统计稳健性的分析范式，为资源匮乏地区的社会指标研究树立了方法论范本。