electricsheepasia/asia-ilo-pop-xvol-sex-vol-rt-volunteer-rate-by-sex-and-type-of-volunteer-work

该数据集包含亚洲13个国家（如以色列、蒙古、韩国、亚美尼亚等）在2008年至2023年期间的无酬工作数据，具体为按性别和志愿者工作类型划分的志愿者率（%）指标。数据集共236个观测值，提供国家代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、年份和观测值等结构化信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经Electric Sheep Asia重新打包，以CC-BY-4.0许可发布。This dataset contains unpaid work data from 13 Asian countries (including Israel, Mongolia, South Korea, Armenia, etc.) spanning the period from 2008 to 2023, specifically the volunteer rate (%) indicator categorized by gender and type of volunteer work. The dataset includes 236 observations, providing structured information such as country codes, indicator labels, gender classifications (total, male, female), years, and observed values, which is suitable for tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Asia, and released under the CC-BY-4.0 license.

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REST API直接提取指标为POP_XVOL_SEX_VOL_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT数据库基于各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，数据来源在source.label列中得以标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Asia团队重新打包为便于机器学习工具直接使用的格式。

特点

数据集涵盖2008年至2023年间13个亚洲国家的236条观测记录，聚焦于按性别和志愿服务类型划分的志愿服务率（%）单一指标。数据通过性别维度（总计、男性、女性）进行详细分解，同时包含完整的元数据信息如来源、观察状态及注释说明。其权威性源自ILOSTAT的官方标准化流程，并以年度频率呈现，便于进行跨国跨时段的比较分析。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的datasets库直接加载，仅需一行代码即可将数据读取为pandas DataFrame。用户可依据ref_area列筛选特定国家子集，利用time列对时序数据进行排序与可视化分析。对于多维分析场景，可使用pandas的pivot_table功能将数据重塑为国家×年份矩阵。该数据格式完美适配回归、分类及时间序列预测等典型机器学习与统计分析任务。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）统计数据库（ILOSTAT）是全球劳动力统计的核心来源，长期致力于提供涵盖就业、工资、工作条件等维度的标准化数据。该数据集由Electric Sheep Asia于2023年重新整理并发布，聚焦亚洲地区，包含2008年至2023年间13个亚洲国家的236条观测记录，核心指标为按性别和志愿工作类型划分的志愿率（%）。其研究背景植根于对无偿劳动（unpaid work）的量化需求——志愿活动作为社会经济参与的重要形式，长期缺乏跨国可比的高质量数据。该数据集的创建填补了这一空白，为劳动经济学、性别研究及可持续发展目标（SDG）的监测提供了关键支撑，尤其推动了亚洲区域志愿劳动模式的比较分析。

当前挑战

该数据集所面对的挑战首先源自领域问题的复杂性：志愿活动常因定义差异（如是否包括非正式帮助）、文化偏见（如某些地区志愿行为未被系统记录）和调查方法不一，导致跨国可比性低下。ILOSTAT虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但原始数据来源的异质性（如劳动力调查与行政记录混合）仍带来偏差风险。构建过程中，数据仅涵盖13个国家，且时间跨度不均（如日本仅2021年3条记录），样本稀疏性限制了时间序列分析的可靠性。此外，志愿率作为单维度指标，难以捕捉志愿工作的强度、时长及社会经济影响，亟需更丰富的分类维度与高频率数据的补充。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会政策研究领域，该数据集被广泛用于分析亚洲地区志愿服务参与率的性别差异与时间演变趋势。研究者可借助其按性别（总、男、女）与志愿服务类型（如总量、直接服务、组织型等）划分的观测值，构建面板数据模型，探讨经济发展水平、文化规范或政策干预对志愿劳动供给的影响。数据涵盖13个亚洲国家2008至2023年的年度记录，为跨国比较提供了统一框架。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府统计机构及非营利组织提供了标准化数据源，用于监测区域志愿服务发展指标和评估社会包容性政策效果。例如，政策制定者可依据各国不同性别志愿服务率的变化趋势，设计精准的志愿者招募与激励机制。同时，数据可直接整合进社会核算矩阵或国民账户体系（SNA）中的无酬劳动模块，优化劳动力市场与经济贡献的测算口径。

衍生相关工作

依托该数据集，研究者已衍生出多项经典工作。在模型层面，开发者构建了基于时间序列的志愿服务率预测模型，利用ARIMA或LSTM方法解析与经济发展指标的关联。在分析工具方面，数据推动生成轻量级仪表盘应用，支持交互式跨国对比。此外，该数据集被用于训练分类模型，识别不同社会人口特征与志愿参与模式的关系，其质量亦被引用为ILOSTAT数据库在亚洲区域整合与重组的范例。