Data-Gouv-FR/election-presidentielle-2022-1er-tour-resultats-ville-de-toulouse

2022年4月10日星期日总统选举第一轮的结果。根据宪法委员会的决定，第130号投票站的选票在2022年总统选举第一轮中被取消。Résultats du premier tour de lélection présidentielle du dimanche 10 avril 2022. Les votes du bureau n°130 ont été annulés sur décision du conseil constitutionnel au premier tour de lélection présidentielle 2022.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，旨在发布2022年法国总统选举第一轮在图卢兹市的投票结果。构建方式上，数据集将原始tabular资源直接映射为Hugging Face数据集仓库中的一个子集配置，命名为presidentielle_2022_t1，并将所有数据归入统一的train split，以Parquet格式存储于data/presidentielle_2022_t1.parquet文件中。这一设计确保了原始数据结构与下游使用时的高度一致性。

特点

该数据集以城市维度聚焦于2022年法国总统选举第一轮投票结果，具备高粒度的公开选举数据特征。值得注意的是，数据集明确标注了第130号投票站因宪法委员会裁决而被取消投票资格，体现了数据来源的权威性与真实性。数据集采用Parquet格式存储，支持高效的列式读取，同时兼容CSV格式，便于不同技术背景的研究者使用。此外，数据遵循lov2开放许可协议，确保了再利用的合法性与广泛性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集。具体使用方式为：调用load_dataset函数，指定仓库名和子集配置presidentielle_2022_t1，即可获得包含单split的训练集。加载后的数据可直接以DataFrame形式进行操作，便于进行投票率统计、地理分布分析等研究。对于偏好传统表格格式的用户，也可将Parquet文件转换为CSV后导入分析工具。数据集读取代码示例已集成在README中，方便快速上手。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国政府开放数据平台data.gouv.fr发布，聚焦于2022年法国总统选举首轮投票在圖盧茲市的投票结果，创建于2022年4月10日选举日之后。核心研究问题在于通过结构化记录每个投票站的候选人得票数据，为分析选举地理分布、选民行为及政治倾向提供量化基础。数据集涵盖了主要候选人，并注明了第130号投票站因宪法委员会裁决而无效的特殊情况，体现了数据治理中的法律敏感性。作为法国开放数据运动的一部分，该数据集推动了高粒度选举数据的可获取性，有助于提升政治学与公共政策研究的实证深度。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于标准化基层选举数据的整合与可复用性，挑战在于确保不同投票站数据的一致性（如格式、列名）、处理法律裁决导致的缺失或异常记录（如第130号投票站作废），并平衡公开透明度与选民隐私保护。构建过程中，原始数据来源于多个行政层级的手动汇总，存在编码不一致或字段遗漏的风险；转换为Hugging Face数据集时，需将CSV等异构资源统一为Parquet格式，并分割为单一配置，这要求严格校验数据完整性。此外，许可证为lov2，可能限制商业或衍生用途，增加了数据重用的法律复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2022年法国总统选举首轮投票中图卢兹市各投票站的详细结果，涵盖选民人数、投票率、有效票数及候选人得票等核心指标。研究者可借助此数据开展选举地理学分析，例如揭示城市内部不同街区的投票偏好差异，或结合人口普查数据探究社会经济地位与投票行为之间的关联。该数据集亦为比较政治学研究提供了微观层面素材，助力理解法国地方选举格局与全国趋势之间的张力。

实际应用

该数据集的现实应用广泛辐射至政治咨询与选举策略领域。竞选团队可借此分析图卢兹各选区的支持率分布，优化选民动员与资源投放策略。新闻媒体利用数据制作交互式可视化报道，生动呈现不同群体投票倾向的差异。地方政府则能通过纵贯对比历年选举结果，评估公共政策的政治反响。此外，开放数据倡议组织也以此案例推广地方政务数据的标准化发布流程。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列代表性工作：学者构建了图卢兹投票结果的空间回归模型，量化邻近效应与党派竞争的空间溢出；研究人员将其与2022年第二轮投票数据链接，测算选民在两轮之间的支持转移概率；数据科学家开发了基于机器学习的投票率预测算法，并对比不同特征工程对街区模型表现的影响。此外，该数据集亦作为教学资源被引入政治学计量课程，用以演示多层级回归与空间自相关分析流程。