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Data-Gouv-FR/elections-legislatives-des-30-juin-et-7-juillet-2024-liste-des-candidats-du-1er-tour

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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
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资源简介:

2024年6月30日和7月7日立法选举第一轮的候选人名单。这些数据发布受以下条件约束:- 行政法院提出的上诉;- 可能的更正(输入错误、候选人行使其个人数据更正权)。数据更新于2024年6月28日。

List of candidates for the first round of the legislative elections on June 30 and July 7, 2024. These data are published subject to: - appeals filed with the administrative court; - possible corrections (input errors, candidates exercising their right to correct personal data concerning them). Data updated on June 28, 2024.

提供机构:
Data-Gouv-FR
搜集汇总
数据集介绍
Data-Gouv-FR/elections-legislatives-des-30-juin-et-7-juillet-2024-liste-des-candidats-du-1er-tour 数据集图片
构建方式
该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr,旨在提供2024年6月30日与7月7日举行的法国立法选举首轮投票的候选人名单。数据集构建基于官方公布的选举信息,并经过系统性整理与规范化处理,以确保候选人的姓名、所属选区及政治派别等核心字段的准确性与一致性。数据采集后,在2024年6月28日进行了最新一轮更新,并明确标注了数据可能因行政申诉或候选人行使个人数据更正权而存在调整的风险,充分体现了对数据时效性与法律合规性的考量。
特点
该数据集的核心特色在于其政治选举领域的专精性与高时效性,严格聚焦于法国立法选举首轮候选人的结构化信息。作为面向智能代理优化的数据集,其标签体系涵盖了候选人、立法选区及选举主题,便于机器自动解析与下游任务集成。数据以开放许可协议(Licence Ouverte 2.0)发布,极大降低了使用权壁垒,鼓励学术研究与公民科技应用。尽管当前Hugging Face仓库为空,但数据集旨在作为官方数据的引用锚点,提供可追溯的权威源地址,确保信息源的透明与可信。
使用方法
用户可通过Hugging Face数据集页面提供的链接,直接跳转至data.gouv.fr官方平台获取原始CSV或JSON格式文件。数据加载后,适用于选举分析、政治倾向统计及选区图谱构建等研究任务。由于数据集专为智能代理设计,建议开发者利用API或数据管道进行自动化采集与预处理,例如通过Python的pandas库读取并清洗字段,再结合地理或人口统计数据开展多维度关联分析。使用时需注意数据可能存在的法律限制,建议定期访问源站点以获取最新修订版本。
背景与挑战
背景概述
该数据集名为《2024年6月30日和7月7日立法选举——第一轮候选人名单》,由法国官方机构于2024年创建,旨在系统化公开法国立法选举第一轮全体候选人的信息。其核心研究问题聚焦于选举数据的透明化与可及性,为政治学、选举行为分析及公共政策研究提供基础数据支撑。数据集发布于data.gouv.fr平台,并依据开放许可2.0版进行分发,体现了法国政府在数据开放与治理领域的实践。该数据集对选举研究领域具有重要影响力,尤其是在解析候选人分布、选区竞争格局及选举动态演变方面,为学者和公众提供了权威的原始资料。
当前挑战
该数据集面临的挑战包括:1) 解决选举数据透明化领域的核心问题,即在法律框架内确保候选人信息准确、及时公开,同时平衡个人数据保护与公众知情权;2) 构建过程中的具体挑战涵盖数据收集的完整性(需涵盖所有候选人及其法律申诉状态)、时效性(需在选举前完成更新)以及纠错机制(需处理候选人提出的个人数据修正请求)。此外,数据集被设为空引用对象,需引导用户访问原始来源,凸显跨平台数据整合与追溯的复杂性。
常用场景
经典使用场景
该数据集汇集了2024年法国立法选举首轮投票的候选人名单,涵盖全国各选区的参选者信息。经典使用场景在于政治科学与选举研究领域,研究者可利用此数据集分析候选人的人口统计学特征、党派分布格局以及选区竞争态势。通过系统梳理候选人名单与所属政党之间的关联,能够揭示法国政党体系在当前政治周期中的演变轨迹,为选举地理学提供扎实的数据支撑。
衍生相关工作
该数据集催生了多项衍生研究工作。例如,有学者基于候选人名单构建了党派联盟网络模型,量化分析2024年立法选举中的政治结盟动态;另有研究将候选人职业背景数据与环境政策投票记录关联,揭示职业议员与专职政治家在气候立法上的立场分化。此外,数据新闻团队制作了交互式选举地图,将候选人信息与历史选举结果叠加,形成时空维度的比较分析工具。这些工作进一步丰富了选举研究的方法论体系。
数据集最近研究
最新研究方向
该数据集聚焦于2024年法国立法选举首轮候选人名单的整理与公开,属于政治科学与选举研究领域的前沿数据资源。随着2024年法国大选临近,研究者可利用这批数据进行候选人地理分布、政党联盟动态及选举竞争格局的多维度分析,尤其关注极右翼与左翼联盟的势力消长这一热点事件。数据由法国政府官方发布并于2024年6月28日更新,其开放许可(Licence Ouverte v2.0)促进了透明研究与公民监督,为理解当代法国政治极化与选举制度运作提供了关键实证基础。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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