Global conflict and employment dataset

该数据集包含全球冲突和就业关系的数据，涵盖了从1997年到2024年的冲突事件数据、2000年到2023年的国际劳工组织就业数据以及1990年到2023年的世界银行人口和失业数据。

This dataset contains data on global conflicts and employment relations, covering conflict event data from 1997 to 2024, International Labour Organization (ILO) employment data from 2000 to 2023, and World Bank population and unemployment data from 1990 to 2023.

原始信息汇总

数据集概述

描述

本研究旨在描述性地分析全球范围内暴力与就业之间的关系。

研究问题

1. 冲突与就业之间的关系在不同全球地区如何变化？
2. 某些行业的就业与冲突之间是否存在正/负相关关系？
3. 在冲突期间，不同人口群体的失业率如何变化？

输入数据

数据来源	文件名	数据年份	文件级别	关键变量
Armed Conflict Location & Event Data (ACLED)	1997-01-01-2024-11-20.csv	1997年1月1日 – 2024年11月20日	事件	冲突国家、冲突日期、冲突类型、伤亡人数
International Labour Organization (ILO) "Employment by ILO sector and sex (thousands) - Annual" Table	EMP_TEMP_SEX_IND_NB_A-filtered-2024-11-23.csv	2000 - 2023	国家 - 年份 - 性别 - 行业	行业就业人数和百分比
World Bank Group Population Data	wb_wdi_pop.csv	1990 - 2023	国家	总人口
World Bank Group Unemployment Data	wb_wdi_unemp.csv	1991 - 2023	国家 - 失业指标	按性别和年龄组的失业百分比

处理后的分析数据

文件名	数据年份	文件级别	数据用途
ACLED-event-level-1997-2024.csv	1997年1月1日 – 2024年11月20日	事件	提供全面的ACLED事件级别数据，用于地理空间可视化
ACLED-sector-employment-annual-2000-2023.csv	2000 - 2023	国家 - 年份 - 行业	提供暴力率与行业就业数据
ACLED-unemployment-annual-1997-2023.csv	1997 - 2023	国家 - 年份 - 失业指标	提供暴力率与失业数据

代码与输出

脚本	目的	输入文件	输出文件
01_data_prep.qmd	执行数据清洗、变量构建和验证	原始ACLED (1997-01-01-2024-11-20.csv)、ILO (EMP_TEMP_SEX_IND_NB_A-filtered-2024-11-23.csv) 和 World Bank 数据 (wb_wdi_pop.csv; wb_wdi_unemp.csv)	分析文件 (ACLED-event-level-1997-2024.csv; ACLED-sector-employment-annual-2000-2023.csv; ACLED-unemployment-annual-1997-2023.csv)
02_data_viz.qmd	使用 ggplot2 和 plot_ly 创建数据可视化	ACLED-event-level-1997-2024.csv; ACLED-sector-employment-annual-2000-2023.csv; ACLED-unemployment-annual-1997-2023.csv	02_data_viz.html
03_shiny_viz.qmd	创建Shiny仪表板	ACLED-event-level-1997-2024.csv; ACLED-sector-employment-annual-2000-2023.csv; ACLED-unemployment-annual-1997-2023.csv	Shiny dashboard

作者

Jungling Shao, Katharyn Loweth, Maria Bartlett, Sam Cohen, Shun Liu, & Yuhan Ma

数据来源参考

• Armed Conflict Location and Event Data (2024). ACLED | Armed Conflict Location & Event Data. ACLED. Accessed November 2024. https://acleddata.com/
• International Labor Organization (2024). Toggle navigation ILOSTAT data explorer - Table: “Employment by ILO sector and sex (thousands) - Annual”; Years: “2000-2023.” International Labor Organization. Accessed November 2024. https://rshiny.ilo.org/dataexplorer58/?id=EMP_TEMP_SEX_IND_NB_A
• World Bank Group (2024). World Development Indicators. World Bank Group. Accessed November 2024. https://databank.worldbank.org/home

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于多个权威数据源的整合与处理。首先，通过整合Armed Conflict Location & Event Data (ACLED)、International Labour Organization (ILO)的就业数据以及World Bank Group的人口和失业数据，构建了一个涵盖全球冲突与就业关系的多维度数据集。数据处理过程中，通过`01_data_prep.qmd`脚本进行数据清洗、变量构建和验证，生成了适用于分析的`ACLED-event-level-1997-2024.csv`、`ACLED-sector-employment-annual-2000-2023.csv`和`ACLED-unemployment-annual-1997-2023.csv`文件。这些文件分别提供了冲突事件的详细信息、行业就业数据以及失业率数据，为后续的分析和可视化提供了坚实的基础。

特点

该数据集的显著特点在于其全面性和多维度性。首先，数据集涵盖了从1997年至2024年的全球冲突事件，详细记录了冲突的国家、日期、类型及伤亡人数。其次，结合了ILO的行业就业数据，提供了按性别和行业分类的就业统计，进一步丰富了数据集的维度。此外，数据集还包括了World Bank Group的人口和失业数据，使得研究者能够深入分析冲突对不同人口群体失业率的影响。这些特点使得该数据集成为研究全球冲突与就业关系的重要资源。

使用方法

该数据集的使用方法多样，适用于多种研究需求。首先，研究者可以通过运行`01_data_prep.qmd`脚本进行数据预处理，生成适用于分析的数据文件。随后，利用`02_data_viz.qmd`脚本创建基于`ggplot2`和`plot_ly`的数据可视化，生成`02_data_viz.html`文件，便于直观展示分析结果。此外，通过`03_shiny_viz.qmd`脚本，研究者可以构建交互式Shiny仪表盘，进一步增强数据的可视化和分析能力。最终，研究者可以通过`03_Presentation`和`04_Report`文件夹中的演示文稿和报告，系统地呈现研究成果。

背景与挑战

背景概述

全球冲突与就业数据集（Global conflict and employment dataset）由Jungling Shao、Katharyn Loweth、Maria Bartlett、Sam Cohen、Shun Liu和Yuhan Ma等研究人员创建，旨在描述性分析全球范围内暴力与就业之间的关系。该数据集整合了来自Armed Conflict Location & Event Data (ACLED)、International Labour Organization (ILO)和World Bank Group的多源数据，涵盖1997年至2024年的冲突事件、行业就业和失业率等信息。其核心研究问题包括冲突与就业在不同全球区域的关系、特定行业就业与冲突的相关性，以及冲突期间不同人口群体的失业变化。该数据集的构建为理解全球冲突对经济和社会的影响提供了重要数据支持。

当前挑战

全球冲突与就业数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源多样，包括ACLED的冲突事件数据、ILO的行业就业数据和World Bank的失业数据，这些数据在时间跨度和数据结构上存在差异，需进行复杂的数据清洗和整合。其次，冲突与就业关系的分析需考虑地域、行业和人口等多维度因素，这增加了数据处理的复杂性。此外，数据集的时间跨度长达数十年，需确保数据的长期一致性和准确性。最后，数据的可视化和分析工具需具备高度的灵活性和交互性，以支持深入的研究和政策制定。

常用场景

经典使用场景

在全球冲突与就业数据集中，经典的使用场景之一是分析冲突事件与不同行业就业率之间的关联。通过整合ACLED的冲突数据与国际劳工组织（ILO）的就业数据，研究者能够深入探讨冲突如何影响特定行业的就业情况。例如，研究可以揭示在冲突期间，某些行业的就业率是否显著下降或上升，从而为政策制定者提供有价值的参考。

衍生相关工作

基于全球冲突与就业数据集，已衍生出多项经典研究工作。例如，有研究利用该数据集分析了冲突对女性就业的影响，揭示了性别在冲突中的不同遭遇。此外，还有研究探讨了冲突对青年失业率的长期影响，为青年就业政策提供了新的视角。这些研究不仅丰富了冲突经济学领域的知识体系，也为实际政策制定提供了科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球冲突与就业数据集的前沿研究中，学者们正致力于揭示冲突与就业之间的复杂关系。通过整合来自ACLED、国际劳工组织（ILO）和世界银行的数据，研究者们探讨了不同地区冲突对就业的影响，特别是不同行业和性别群体的就业变化。此外，研究还关注失业率在冲突期间的波动，以及这些波动如何影响不同年龄和性别的人群。这些研究不仅有助于理解冲突对社会经济结构的深远影响，还为政策制定者提供了宝贵的数据支持，以制定更为精准的社会保障和就业促进策略。