five

Japanese General Social Survey|社会调查数据集|日本社会数据集

收藏
www.jgss.jp2024-10-31 收录
社会调查
日本社会
下载链接:
http://www.jgss.jp/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了日本社会调查的详细信息,涵盖了社会态度、行为、价值观等多个方面。调查内容包括家庭、工作、政治、健康、教育等多个主题。
提供机构:
www.jgss.jp
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Japanese General Social Survey(JGSS)数据集的构建基于广泛的问卷调查,旨在全面捕捉日本社会的多样性。该数据集通过随机抽样的方式,覆盖了日本各地的居民,确保样本的代表性。问卷内容涵盖了社会态度、价值观、生活方式等多个维度,通过标准化的问题设计,确保数据的可靠性和一致性。
使用方法
JGSS数据集适用于多种社会科学研究,包括但不限于社会学、政治学、经济学和心理学。研究者可以通过分析数据,探讨社会变迁、政策影响、文化差异等议题。使用该数据集时,研究者需遵循数据使用协议,确保数据的合法性和隐私保护,同时利用统计软件进行数据清洗和分析,以得出科学结论。
背景与挑战
背景概述
日本综合社会调查(Japanese General Social Survey, JGSS)是由日本社会科学研究中心(Research Center for Advanced Science and Technology, University of Tokyo)于2000年发起的一项全国性社会调查项目。该调查旨在收集和分析日本社会各阶层的社会态度、价值观和行为模式,为社会科学研究提供基础数据。JGSS的核心研究问题涵盖了家庭、教育、工作、政治参与、健康等多个领域,其数据被广泛应用于社会学、政治学、经济学等学科的研究中,对理解日本社会结构和变迁具有重要影响。
当前挑战
尽管JGSS在社会科学研究中具有重要地位,但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先,数据收集的复杂性在于如何确保样本的代表性和覆盖面,以反映日本社会的多样性。其次,数据分析的挑战在于处理大规模、多维度的数据,确保结果的准确性和可靠性。此外,随着社会变迁,如何持续更新调查内容以反映最新的社会现象和问题,也是JGSS面临的重要挑战。最后,数据隐私和伦理问题在数据共享和使用过程中需得到严格管理,以保护受访者的权益。
发展历史
创建时间与更新
Japanese General Social Survey(JGSS)数据集首次创建于2000年,旨在通过社会调查研究日本社会的结构与变迁。该数据集定期更新,每两年进行一次大规模调查,最近一次更新是在2020年,反映了日本社会在21世纪初期的动态变化。
重要里程碑
JGSS数据集的重要里程碑包括2000年的首次发布,标志着日本社会科学研究进入了一个新的量化时代。2005年,JGSS引入了在线数据访问平台,极大地提高了数据的可访问性和利用率。2010年,该数据集开始纳入更多关于社会网络和心理健康的调查项目,进一步丰富了其研究内容。2015年,JGSS与国际社会调查项目(ISSP)合作,增强了其国际比较研究的价值。
当前发展情况
当前,JGSS数据集已成为日本社会科学研究的重要基石,广泛应用于社会结构、文化变迁、政治态度等多个领域的研究。其定期更新和丰富的调查内容,使得研究者能够追踪日本社会的长时段变化,并为政策制定提供了科学依据。此外,JGSS的国际合作项目也促进了跨文化比较研究的发展,提升了其在国际学术界的影响力。
发展历程
  • 首次发表,标志着日本社会科学研究进入了一个新的阶段,为后续的社会调查奠定了基础。
    1989年
  • 首次应用,数据集被用于分析日本社会的结构和变迁,为政策制定提供了科学依据。
    1993年
  • 数据集进行了重大更新,引入了更多关于社会态度和价值观的调查项目,进一步丰富了研究内容。
    1999年
  • 数据集的国际化应用开始显现,被多个国际研究机构引用,推动了跨文化社会科学研究的发展。
    2005年
  • 数据集在应对社会重大事件中发挥了重要作用,特别是在分析东日本大地震后的社会心理影响方面。
    2011年
  • 数据集的在线平台正式上线,为全球研究者提供了便捷的访问途径,促进了数据的广泛应用和共享。
    2017年
常用场景
经典使用场景
在日本社会科学研究领域,Japanese General Social Survey(JGSS)数据集被广泛用于分析社会态度、价值观和行为模式。该数据集通过大规模的问卷调查,收集了关于日本社会各个层面的详细信息,包括家庭、工作、教育、政治参与等。研究者利用这些数据,可以深入探讨社会变迁、文化差异以及政策影响等复杂议题。
解决学术问题
JGSS数据集在解决学术研究问题方面具有重要意义。它为学者们提供了一个全面的数据平台,用以研究社会结构、社会流动性和社会不平等现象。通过分析JGSS数据,研究者能够揭示日本社会内部的动态变化,评估社会政策的有效性,并为未来的政策制定提供科学依据。此外,该数据集还促进了跨学科研究,如社会学、心理学和经济学之间的交叉研究。
实际应用
在实际应用中,JGSS数据集被政府机构、非营利组织和私营企业广泛采用。政府利用这些数据来制定和调整社会政策,以应对人口老龄化、教育改革和劳动力市场变化等挑战。非营利组织则通过分析JGSS数据,设计更有效的社会服务项目,以满足不同群体的需求。私营企业则利用这些数据来了解消费者行为和市场趋势,从而优化产品和服务。
数据集最近研究
最新研究方向
在日本社会学领域,Japanese General Social Survey(JGSS)数据集的最新研究方向主要集中在社会变迁与个体行为的关系上。研究者们利用JGSS的丰富数据,探讨了数字化时代对日本社会结构、家庭关系及个人价值观的影响。此外,该数据集还被广泛应用于分析老龄化社会中的代际关系、社会支持网络以及公共政策的效果评估。这些研究不仅深化了对日本社会动态的理解,也为政策制定者提供了宝贵的实证依据。
相关研究论文
  • 1
    The Japanese General Social Survey: A Tool for Studying Social Change in Contemporary JapanInstitute of Social Science, University of Tokyo · 2006年
  • 2
    Social Stratification and Social Mobility in Japan: Findings from the Japanese General Social SurveyInstitute of Social Science, University of Tokyo · 2018年
  • 3
    Changing Attitudes towards Work and Family in Japan: Evidence from the Japanese General Social SurveyInstitute of Social Science, University of Tokyo · 2019年
  • 4
    The Impact of Aging on Social Trust in Japan: Insights from the Japanese General Social SurveyInstitute of Social Science, University of Tokyo · 2020年
  • 5
    Religion and Social Capital in Japan: Evidence from the Japanese General Social SurveyInstitute of Social Science, University of Tokyo · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

中国空气质量数据集(2014-2020年)

数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。

国家地球系统科学数据中心 收录

中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)

ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。

国家青藏高原科学数据中心 收录

LibriSpeech

LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库,由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物,并经过仔细分割和对齐。

OpenDataLab 收录

Obstacle-dataset OD

该数据集用于十五种障碍物检测,包含VOC格式和YOLO训练的.txt文件,数据集中的图像来自VOC数据集、COCO数据集、TT100K数据集以及作者团队实地收集的图片。

github 收录