Data-Gouv-FR/les-francais-et-linformation-barometre

该数据集名为法国人与信息 - 晴雨表，由法国媒体监管机构Arcom发布，基于对3300多名15岁及以上法国人的代表性样本调查，旨在全面评估法国人与信息的关系。内容涵盖信息获取方式、信息来源选择、对社交媒体和媒体的认知、以及对新闻工作者的看法等。数据集包含两个版本：第一版（2024年）基于2023年11月至12月的调查，样本量为3356人；第二版（2026年）基于2025年6月至7月的调查，样本量为3377人。数据通过互联网和电话收集，并经过性别、年龄、职业等变量的加权处理，以确保代表性。数据集已进行匿名化处理，降低变量粒度以保护个人隐私。提供Parquet和CSV格式，遵循开放数据许可，可用于独立研究，但需注明Arcom来源并通知其使用情况。--- 许可证：其他 语言： - 法语 标签： - 法国公共数据门户（data.gouv.fr） - 法国公共数据 - Parquet格式 - 逗号分隔值（CSV） - 开放数据 友好名称：法国民众与信息——民意调查 配置项： - 配置名称：2026-法国民众与信息——第二版——Arcom匿名完整数据库 数据文件： - 拆分：训练集（train） 路径：data/2026-les-francais-et-l-information-2eme-edition-arcom-base-anonymisee-complete.parquet --- # 法国民众与信息——民意调查 ## 数据源 - 官方数据源：https://www.data.gouv.fr/datasets/les-francais-et-linformation-barometre - 法国公共数据门户（data.gouv.fr）数据集标识符：`662bd340e32d60bee0ca828a` - data.gouv.fr 数据集短标识：`les-francais-et-linformation-barometre` - data.gouv.fr 元数据标注的许可证：lov2 ## Hugging Face 数据集结构 - 一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库 - 一个原始表格资源对应一个Hugging Face子数据集/配置 - 每个子数据集/配置均包含一个名为`train`的拆分 ## 子数据集 - `2026-法国民众与信息——第二版——Arcom匿名完整数据库` → 对应数据文件路径为`data/2026-les-francais-et-l-information-2eme-edition-arcom-base-anonymisee-complete.parquet` ## 使用示例 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/les-francais-et-linformation-barometre", "2026-les-francais-et-l-information-2eme-edition-arcom-base-anonymisee-complete") print(ds["train"]) ## 原始数据集说明 ### 数据说明： 法国视听与数字传播监管委员会（Arcom）发布了其《法国民众与信息》报告的相关数据。本次民意调查基于超过3300名15岁及以上法国民众的代表性样本，旨在全面梳理法国民众与信息之间的互动关系。调查涵盖的问题包括：法国民众如何获取信息、是否认为自身信息充足？他们如何选择信息来源？对社交媒体及其运作机制的了解程度如何？对媒体与记者的形象认知如何？ 由于Arcom的核心职责聚焦于"政治与公共信息传播"，因此问卷中有一部分仅向声明对该主题感兴趣的受访者发放。为推动数据开放，Arcom公开了本次调查的原始数据库。 ### 数据收集方法： 本次调查委托IPSOS-BVA研究所执行，通过网络与电话结合的方式收集问卷，以确保覆盖全体法国民众，包括不使用互联网的群体。 *第一版（2024年）*：样本包含3356名受访者，代表15岁及以上的法国民众。调查于2023年11月22日至12月20日开展。第一版调查结果的分析报告可在Arcom官网查询：<https://www.arcom.fr/nos-ressources/etudes-et-donnees/mediatheque/les-francais-et-linformation> *第二版（2026年）*：样本包含3377名受访者，代表15岁及以上的法国民众。调查于2025年6月16日至7月23日开展。第二版调查结果的分析报告可在Arcom官网查询：<https://www.arcom.fr/se-documenter/etudes-et-donnees/etudes-bilans-et-rapports-de-larcom/les-francais-et-linformation-2eme-edition> ### 样本加权方法： 本次样本基于以下变量进行加权调整： • 性别 • 年龄 • 职业与社会阶层（CSP） • 聚居地类别 • 媒体设备拥有情况（电视、智能手机、电脑与平板电脑） • 调查目标群体（大都市网民、非网民、海外民众）。 变量`POIDS03`用于在需要加权结果时对调查数据进行权重调整。 ### 匿名化处理： 为遵守现行法规并进一步强化个人数据匿名化程度，部分变量的粒度已被降低并进行了合并归类（例如地理位置、最近一次互联网使用情况等）。 ### 数据获取与使用： 本数据集可通过Arcom官网及data.gouv.fr门户获取。本数据集采用开放许可证，可独立使用，但需注明Arcom为数据来源。同时，若将该数据用于出版物（书籍、文章等），请告知Arcom。Arcom同时提供了原始数据文件、代码手册及数据使用指南。 ### 联系方式： 若对本次调查或数据集有任何疑问，请联系Arcom：<[e-mail]>

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国视听与数字通信监管机构（Arcom）发布的《Les Français et l'information》晴雨表调研报告，旨在系统刻画法国公众与信息之间的关系。数据采集由IPSOS-BVA机构执行，采用网络与电话相结合的混合调查方法，以确保涵盖包括非互联网用户在内的全体15岁以上法国公民。第二版调研于2025年6月16日至7月23日进行，共收集3,377份有效样本，并依据性别、年龄、职业、聚居区类型、媒体设备拥有情况及互联网使用目标等变量进行事后加权校正，加权变量名为POIDS03，以便研究者获取代表性结果。为强化匿名化保护，部分地理及网络使用等变量的粒度被适当降低或合并。最终的数据集以Parquet格式在Hugging Face平台托管，并同步发布于法国政府开放数据门户data.gouv.fr。

特点

该数据集的核心特色在于其对社会信息生态的深度洞察，聚焦于法国公众的信息获取渠道、信息感知质量、社交媒体认知以及媒体与记者形象等多元维度。数据集不仅包含全样本问题，还特别针对关注政治与一般信息的受访者设计了专项问卷模块，从而提供了层次化的分析视角。在数据结构上，Hugging Face仓库严格遵循“一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库，一个原始表格资源对应一个子集”的映射规则，每个子集仅包含一个名为'train'的分割，便于直接加载与使用。此外，数据集采用开放许可（lov2）发布，支持学术与公共研究中的自由复用，但要求使用者标注来源并通知Arcom相关发表成果。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，具体代码为：`from datasets import load_dataset; ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/les-francais-et-linformation-barometre", "2026-les-francais-et-l-information-2eme-edition-arcom-base-anonymisee-complete")`，随后即可调用`ds["train"]`访问完整记录。数据以Parquet格式存储，兼具高效压缩与列式查询优势，适合大规模分析与计算任务。Arcom同步提供了完整的代码手册与使用指南，辅助研究者理解变量含义及加权方法。用户若在学术出版物中使用该数据，需标注Arcom为数据来源，并通过<[e-mail]>邮箱知会监管机构，以促进研究成果的共享与对话。

背景与挑战

背景概述

在信息传播生态日益复杂、社会对媒体信任度持续波动的时代背景下，法国视听和数字通信监管机构（Arcom）自2023年起启动了“Les Français et l'information”系列调查，旨在系统性地描绘法国公众与信息之间的关系。该数据集依托于2026年发布的第二期调查（Baromètre），由Arcom主导，委托IPSOS-BVA研究所执行，面向超过3300名15岁及以上的法国代表性样本，通过互联网与电话混合采集方式确保覆盖无互联网群体。核心研究问题涵盖法国人的信息获取渠道、信息满意度、媒体信任度、社交网络认知以及新闻素养等多个维度。作为一项官方开放的公共数据资源，该数据集为社会科学、传播学及公共政策研究提供了宝贵的微观数据基础，对理解数字时代下的信息行为范式、媒体治理与公民知情权具有重要学术与实践价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战，首先是所聚焦的领域问题——即如何在高度碎片化和算法驱动的媒体环境中精准刻画公众的信息获取模式与信任结构。传统调查方法难以捕捉社交媒体动态传播中的实时性与复杂性，而问卷数据本身也可能受社会期望偏差与回忆偏差影响。在构建过程中，数据采集的挑战尤为突出：需兼顾电话与在线两种模式，以涵盖数字素养较低或无联网能力的群体，这要求精密的样本加权与双重模式兼容性处理；为强化匿名化，部分地理、设备与行为变量的粒度被迫降低，导致个体特征的精细度受限，可能影响后续分析变量间的关联性挖掘。此外，调查面向政治与一般信息的兴趣群体进行子样本筛选，增加了数据使用时的条件性与代表性局限。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自法国视听和数字通信监管机构（Arcom）开展的全国性调查，旨在系统描绘法国公众与信息之间的复杂关系。经典使用场景集中于分析不同人口统计学群体在信息获取渠道、媒体信任度、社交网络认知等方面的差异。研究者可利用问卷中的多维变量，如年龄、性别、职业类别和居住区域，探究信息消费行为的结构性特征，尤其关注政治与公共事务信息的获取模式。数据集的代表性样本和加权变量（POIDS03）为推断法国15岁以上人口总体提供了可靠基础，使其成为媒体研究和政治传播领域的基准资源。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为媒体政策制定者和教育工作者提供了科学依据。Arcom可基于数据结果调整对广播电视和数字平台的监管策略，优化公共信息服务政策。新闻机构能借助数据洞察受众偏好，从而改进报道内容和传播方式，增强公众参与。非政府组织和学术智库亦可利用此数据设计信息素养提升项目，帮助公众识别虚假信息。数据集的开放许可（lov2）进一步降低了使用门槛，鼓励跨领域合作，例如将其与社交媒体行为数据结合，构建更全面的信息生态评估模型。

衍生相关工作

该数据集已催生多项衍生研究工作，包括与法国国家科研中心合作开展的媒体信任度纵向分析，以及基于机器学习的公众信息行为聚类研究。其2024年至2026年的两版数据为追踪法国社会信息消费习惯的演变趋势提供了连续观测窗口。部分学者利用数据集中的地理变量，探讨地域差异对信息获取方式的影响。此外，该书目数据所附带的完整代码手册和使用指南，已被多所大学纳入传播学量化研究方法课程的教学案例，进一步扩大了其学术影响力和理论应用空间。