AI in Law: Public Sentiment Analysis Dataset

该项目通过自动化日常追踪，收集来自新闻媒体、arXiv、Reddit和监管来源的数据，分析公众和学术界对人工智能监管和法律的情绪，旨在提供一个开放、可复现的数据集，记录公众对AI治理意见的演变。

This project collects data from news media, arXiv, Reddit and regulatory sources through automated daily tracking, analyzes public and academic sentiments regarding AI regulation and legislation, and aims to provide an open, reproducible dataset that documents the evolution of public opinions on AI governance.

原始信息汇总

数据集概述

项目定位

该数据集是一个AI法律公共情绪分析项目，专注于自动追踪公众和学术界对AI监管与法律的情绪变化。

数据采集来源

数据每日自动采集自以下四类渠道：

• 新闻媒体：路透社、Ars Technica、POLITICO、Wired、MIT Technology Review、LawFare
• 学术平台：arXiv、SSRN（AI法律与治理方向预印本）
• 社交平台：Reddit（r/law、r/AIPolicy、r/MachineLearning 等子版块）
• 监管机构：Regulations.gov、EUR-Lex、NIST

最新快照（2026年5月12日）

指标	数值
已分析项目总数	3
运行天数	1
历史平均VADER情绪分数	+0.0859
最新日报	可查看报告文件

数据内容

• 原始数据：每日JSON快照（位于 data/raw/ 目录）
• 处理后数据：包含情绪得分的CSV文件（位于 data/processed/ 目录）
• 报告文件：每日Markdown摘要+图表（位于 reports/ 目录）

采用技术

• VADER：基于规则的快速情绪分析（无需GPU）
• FinBERT：基于Transformer的金融/政策情绪分析（可选）
• 主题标签：12个AI法律子领域分类（如偏见、责任、隐私等）
• 立场检测：支持/反对监管信号分析
• 词云：每周话语可视化

数据许可与引用

• 数据许可：CC BY 4.0
• 代码许可：MIT
• 引用格式：提供标准学术引用模板

自动更新机制

数据通过GitHub Actions每日自动更新。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于多源异构数据的融合策略构建而成，聚焦于人工智能法律与监管领域的公众及学术情感动态。数据采集覆盖四大核心渠道：新闻媒体（包括路透社、Ars Technica、POLITICO、Wired、MIT Tech Review、LawFare）、学术预印本平台（arXiv与SSRN中涉及AI法律治理的论文）、社交网络（Reddit相关子版块）以及官方监管机构（Regulations.gov、EUR-Lex、NIST）。平台通过GitHub Actions实现每日自动化采集，将原始数据以JSON格式存储于data/raw/目录，随后经情感分析及富化处理生成带情感评分的CSV文件，并产出每日Markdown汇总报告与可视化图表。系统支持本地部署运行，用户可通过配置Reddit客户端ID、监管API密钥等环境变量获取更丰富的数据源。

使用方法

用户可通过两种主要方式利用该数据集。对于希望快速获取分析结果的用户，可直接访问GitHub仓库中的data/processed/目录，获取每日更新的富化CSV文件，其中已包含情感评分与话题标签等预处理信息。对于需要定制化分析或扩展数据范围的用户，推荐进行本地部署：首先通过git clone命令克隆仓库，安装requirements.txt中的依赖后运行main.py脚本。通过设置REDDIT_CLIENT_ID、REDDIT_CLIENT_SECRET及REGULATIONS_API_KEY等环境变量，能够解锁更全面的Reddit讨论数据与官方监管评论。所有原始数据（JSON）、处理数据（CSV）及每日报告均按日期组织，便于用户按时间序列进行纵向研究。

背景与挑战

背景概述

随着人工智能技术渗透至司法、执法与法律监管等核心领域，公众与学术界对AI法规的情感倾向已成为政策制定的关键参考。该数据集由匿名研究者于2026年创建，旨在通过自动化手段每日追踪来自新闻媒体（如路透社、POLITICO）、学术预印本平台（arXiv、SSRN）、社交论坛（Reddit）及官方监管机构（Regulations.gov、EUR-Lex、NIST）中关于AI治理的舆论动态。核心研究问题聚焦于量化不同来源的情绪极性、识别政策立场分布，并揭示舆论演化规律。该数据集以CC BY 4.0许可开放，其持续更新的特性为跨学科研究提供了稀缺的时序样本，对理解AI法规的社会接受度与学术共识演变具有重要推动意义。

当前挑战

面临的挑战首先在于领域问题层面：AI法规尚处形成期，舆论呈现高度碎片化与动态极化特征，传统情感分析模型难以准确捕捉法律文本中的复杂立场（如对责任归属、隐私边界的技术性争议），且多源数据间存在语义鸿沟（如监管文件与社交帖子的语体差异）。构建过程中，挑战集中于数据获取与清洗：Reddit、Regulations.gov等平台API限制导致采样偏差，arXiv与SSRN的预印本更新频率不一致需设计自适应调度策略；同时，每日增量处理需平衡计算效率与多模型集成（VADER与FinBERT）的稳定性，GitHub Actions的自动触发机制也需应对突发流量与存储配额约束。

常用场景

经典使用场景

在人工智能法律治理的蓬勃发展中，公众与学界对AI法规的情绪态度成为政策制定的关键参照。该数据集通过整合新闻媒体（如Reuters、Wired）、学术预印本平台（arXiv、SSRN）、社交论坛（Reddit相关版块）以及监管机构（Regulations.gov、EUR-Lex）的多源文本，构建了每日更新的情绪追踪体系。经典使用场景涵盖跨领域AI法律情绪的时间序列分析、政策事件前后的舆论波动检测，以及不同媒介（新闻、学术、社交、官方）间态度差异的对比研究。研究者可借助VADER或FinBERT模型对文本进行情绪评分，并辅以12类AI法律子主题标签（如偏见、责任、隐私）进行细粒度剖析，从而揭示全球AI监管话语的演进脉络。

解决学术问题

该数据集核心解决的是AI法律法规领域长期缺乏系统性、可复现的公众情绪量化数据的问题。传统研究多依赖小规模问卷调查或单一媒体分析，难以捕捉跨平台、跨语境的动态态度变化。通过每日自动更新的机制，数据集为追踪AI治理政策从学术讨论到公众舆论再到监管落地的全链条情绪波动提供了坚实基础。它填补了计算社会科学与AI法律交叉研究的数据缺口，使学者能够实证检验政策传播效应、舆情极性转变规律，以及法律草案发布与舆论反馈之间的时序关联，从而推动更严谨的AI监管科学评估框架的构建。

实际应用

在实际应用中，该数据集直接服务于政策制定机构、科技企业法律团队和公共事务部门的舆情监控需求。监管者可借助每日情绪报告与词云可视化，快速感知公众对某项AI法案（如欧盟AI法案）的支持或抵触趋势，从而优化政策沟通策略。科技公司的合规与政府关系部门能够通过分析Reddit、新闻和学术来源的情绪极性，预判社会对产品技术路线的接受度，调整负责任AI的落地部署。此外，法律媒体和智库可利用该数据集生成季度AI治理态势报告，为行业白皮书或立法建议提供数据驱动的证据支撑，促进基于实证的监管对话。

数据集最近研究

最新研究方向

围绕AI政策与法律规制，该数据集聚焦于公共情绪与学术话语的自动化追踪，结合新闻、预印本、社交平台与监管机构多维信源，利用VADER与FinBERT等模型进行情感分析与立场检测，并涵盖偏见、责任、隐私等12个AI法律子领域的主题标注。当前研究前沿正从静态标注向动态、可复现的实时情绪演化方向演进，与全球AI治理立法加速、各国政策博弈频发等热点事件紧密联动。该数据集为监管动态洞察、法律政策制定及跨文化情绪比较提供了系统性量化支撑，推动了AI法律领域数据驱动型研究从理论探讨迈向实证追踪的新阶段。