Data-Gouv-FR/elections-presidentielles-2022-1ertour

2022年4月10日法国总统选举第一轮按投票站划分的结果数据集。包含以下信息：注册选民数、投票人数、空白票数、无效票数、有效票数以及每位候选人的得票结果。数据集通过ID_BVOTE标识符支持与投票站地理数据集进行关联。数据来源于巴黎市的选举信息系统（自2017年起称为Paris Vote），但需注意：这些数据可能与内政部公布的结果存在差异，因为内政部数据包含巴黎第一区囚犯的投票，而开放数据仅基于选举当晚巴黎市提交给巴黎警察局的数字，且可能未包含选举监督机构或选举法官的后续修正。This dataset contains polling station-level results from the first round of the 2022 French presidential election held on April 10, 2022. It includes the following information: number of registered voters, total number of voters, blank ballots, invalid ballots, valid ballots, and vote tallies for each candidate. The dataset supports association with geographic polling station datasets via the ID_BVOTE identifier. The data is sourced from the Paris municipal election information system, which has been renamed Paris Vote since 2017. It should be noted that these data may differ from the results published by the French Ministry of the Interior: the Ministry's data includes votes cast by prisoners in the 1st arrondissement of Paris, while this open dataset is based on the figures submitted to the Paris Police Prefecture by the City of Paris on election night and may not include subsequent corrections from electoral oversight bodies or electoral judges.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于法国政府开放数据平台 data.gouv.fr 上发布的2022年法国总统选举首轮投票官方数据，由巴黎市选举信息系统在投票当晚生成。每个原始表格资源被映射为Hugging Face上的一个子集配置，并统一包含名为'train'的数据拆分。数据集以Parquet格式存储，并提供了与巴黎市投票站地理数据表进行连接的标识符ID_BVOTE，从而实现了结构化存储与地理信息的关联。

特点

数据集涵盖了2022年4月10日法国总统选举首轮投票中每个投票站的详细结果，包括登记选民数、投票人数、空白票数、无效票数、有效票数以及每位候选人的得票情况。其独特之处在于，数据并非直接来自法国内政部，而是源自巴黎市政府实时提交的原始记录，因此可能与官方最终结果存在细微差异，这为研究原始选举数据与官方修正值之间的差异提供了珍贵的微观视角。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，具体命令为：load_dataset('Data-Gouv-FR/elections-presidentielles-2022-1ertour', 'elections-presidentielles2022-1ertour')，加载后数据将以字典形式呈现于'train'键中。数据集支持与巴黎市投票站地理区域数据进行键值连接，便于进行空间分析与可视化。同时，用户可以直接以Parquet格式读取数据文件，适用于高性能数据处理与分析场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集于2022年4月发布，由法国数据开放平台data.gouv.fr主导整理，隶属于法国政府开放数据计划。其核心研究问题聚焦于2022年法国总统选举第一轮投票的微观统计，涵盖巴黎市各投票站的注册选民数、投票数、空白票、无效票、有效票及每位候选人的得票情况。数据源自巴黎市选举信息系统的实时提取，为政治学、选举地理学及公共政策分析提供了精细的空间粒度数据支持。作为法国开放数据运动的重要实践，该数据集推动了选举透明度与公民参与，同时为跨数据集联合分析（如与投票站地理区域数据关联）奠定了坚实基础。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于选举数据的准确性与一致性：一方面，内政部与市政府统计标准存在差异，如总统选举中内政部纳入巴黎第一区囚犯投票，可能导致数据偏差；另一方面，数据仅反映选举当晚的初步统计，未考虑选举审查委员会或法院的后续修正，这为长期研究带来不确定性。构建过程中，挑战集中于多源异构数据的整合与标准化，如将投票站级原始表格转换为Hugging Face的Parquet格式，并确保与地理数据的可链接性。此外，开放数据授权采用ODC-ODBL协议，需平衡数据复用自由与归属保护，增加了跨机构协调的复杂度。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2022年法国总统选举首轮投票的详细结果，按投票站颗粒度呈现，涵盖登记选民数、投票人数、空白票、无效票、有效票以及每位候选人的得票数。经典使用场景是进行选举结果的精细空间分析与统计建模，研究者可借此剖析不同地理区域内选民的政治偏好分布，揭示投票行为与地域特征之间的内在关联。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列衍生工作，包括构建法国总统选举的时空可视化平台、开发预测投票行为的机器学习模型，以及设计政治极化与投票非均衡性的量化指标。研究者还将其与人口普查、社会经济数据整合，产出了多篇探讨移民背景、收入水平与投票倾向关联的高影响力论文，丰富了选举分析的工具与方法论体系。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2022年法国总统选举首轮投票的微观数据，以投票站为粒度详细记录了选民注册数、投票率、空白票、无效票及每位候选人的得票情况。前沿研究方向包括：利用高分辨率地理聚合数据剖析选举行为的地理异质性，揭示城市与乡村、不同行政区划间的投票模式差异；结合ID_BVOTE标识符与投票站地理分区数据进行空间统计分析，探索社会人口结构与政治倾向的关联机制；通过比对内政部官方数据与地方政府公开数据，评估选举数据报告中的差异及其对民主透明度的意义。尤其在近期法国选举政治极化的热点背景下，该数据集为研究选民政党忠诚度变迁、选民动员策略效果以及选举诚信问题提供了可靠的第一手观测窗口，对理解欧洲民粹主义浪潮下的选举动力学具有重要参照价值。