Data-Gouv-FR/repartition-geographique-par-departement-des-personnes-faisant-lobjet-dune-interdiction-volontai

该数据集描述了2023年以来自愿禁赌人员的地理分布情况。自愿禁赌是一种严格的个人程序，通过ANJ在线完成。其后果包括：禁止进入赌场或游戏俱乐部、禁止访问ANJ许可的在线游戏网站（体育博彩、赛马博彩和扑克）、禁止使用玩家账户访问FDJ和PMU的游戏。此注册有效期为至少三年，之后个人可以申请解除禁令。This dataset documents the geographic distribution of individuals who have voluntarily undergone gambling exclusion procedures since 2023. Voluntary gambling exclusion is a rigorous personal process completed entirely online via ANJ. The implications of this registration include: a ban on entering casinos or gaming clubs, restrictions on accessing ANJ-approved online gaming platforms (covering sports betting, horse racing betting, and poker), and a prohibition on using player accounts to access games provided by FDJ and PMU. This registration remains valid for a minimum of three years, after which individuals may submit an application to have the exclusion lifted.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国国家博彩管理局（ANJ）的官方数据，通过data.gouv.fr平台获取，旨在呈现自2023年以来法国各省份中自愿申请赌博禁令的人群地理分布。数据集遵循Hugging Face的标准结构，将原始表格资源转化为单一的配置子集，并仅包含一个名为'train'的分割，数据以Parquet格式存储，确保了高效的压缩与读取性能。

特点

该数据集的核心特点在于其聚焦于'自愿赌博禁令'这一特殊法律措施的实施情况，数据涵盖法国各省份的地理分布信息，具有高度的时效性（自2023年起）。数据集以Parquet文件格式提供，支持高效的数据处理，并遵循开放数据原则，采用法语标注，便于法国本土及法语区的研究者与政策制定者进行分析。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，具体调用代码为：`from datasets import load_dataset; ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/repartition-geographique-par-departement-des-personnes-faisant-lobjet-dune-interdiction-volontai", "anj-donnees-sur-la-repartition-geographique-des-personnes-faisant-lobjet-dune-interdiction-volon")`，然后通过`ds["train"]`访问数据。此方法适合研究者进行地理统计分析或公共政策评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Répartition géographique par département des personnes faisant l'objet d'une interdiction volontaire de jeux depuis 2023”，源自法国国家博彩管理局（ANJ），由Data-Gouv-ML团队整理并发布于Hugging Face平台，创建于2023年。数据集聚焦于法国各省份中自愿申请赌博禁令的人员地理分布，核心研究问题在于揭示赌博成瘾行为的地域性特征及其公共政策应对。作为开放数据项目的一部分，该数据集为研究赌博行为的社会决定因素、评估禁赌措施效果及推动负责任博彩政策提供了关键数据基础，对公共卫生与社会科学领域具有重要影响。

当前挑战

数据集面临的挑战包括：其一，所解决的领域问题在于赌博成瘾的地理分布不均衡，需通过精细化的省际数据揭示高风险区域，但个人隐私保护限制了数据粒度，难以精准定位至更小行政单元；其二，构建过程中，数据源于个人在线自愿注册，存在自我选择偏差，且禁令至少持续三年，导致历史数据与实时更新的动态平衡难以实现，同时跨数据源整合（如ANJ、FDJ与PMU）时面临格式异构与许可证不一致的障碍，影响了数据的完整性与可比性。

常用场景

经典使用场景

在赌博行为研究与公共健康领域，该数据集被广泛应用于分析法国境内自愿禁赌者的地理分布模式。研究者通过挖掘2023年以来各省份的禁赌登记数据，能够探究禁赌行为与区域社会经济特征、文化背景及赌博设施分布之间的潜在关联，从而为制定精准的区域性防赌策略提供实证基础。

衍生相关工作

基于该数据集，研究人员已衍生出多项相关工作，包括构建禁赌行为预测模型以识别高风险省份，以及结合人口普查数据开展禁赌率与失业率、教育水平等变量的相关性分析。这些工作深化了对赌博成瘾社会根源的认知，并为后续探索禁赌政策在不同地域下的有效性评估奠定了方法论基础。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2023年以来法国各省份自愿申请赌博禁令人群的地理分布，为研究赌博成瘾行为的社会空间分异提供了独特视角。在当前欧洲多国加强赌博监管、法国国家博彩管理局（ANJ）推动负责任博彩政策的背景下，这一数据成为评估禁令实施效果、识别高风险区域的关键资源。前沿研究倾向于结合社会经济指标与环境因素，利用空间统计分析探讨禁令申请与地区失业率、教育水平及赌博设施密度的关联，进而为制定精准干预策略提供实证依据，推动公共健康与政策设计的深度融合。