AI Trust Behaviour Index (ATBI) Dataset: Google Trends Cross-Cultural Analysis of AI Trust-Seeking vs Privacy-Anxiety Search Behaviour — 5 European Countries 2022–2025

This dataset contains Google Trends search volume datacollected via the pytrends API (April 2026) for fiveEuropean countries: Greece, Italy, Spain, Germany, Sweden.Data covers 210 weekly observations per country,January 2022 – December 2025. The corpus supports computation of the AI Trust BehaviourIndex (ATBI) — a novel behavioural metric measuring theproportion of trust-seeking search volume relative tototal AI-related emotional search volume (trust-seeking+ privacy-anxiety): ATBI = Trust-Seeking Volume / (Trust-Seeking + Privacy-Anxiety Volume) TRUST-SEEKING TERMS: AI transparency, trustworthy AI,explainable AI, ethical AI, AI regulation.PRIVACY-ANXIETY TERMS: AI privacy, data privacy AI,AI surveillance, GDPR violation, AI bias. KEY FINDINGS:- Greece ATBI: 0.5123 (balanced — equal trust and anxiety)- Sweden ATBI: 0.4749 (near-balanced, low anxiety)- Germany ATBI: 0.4162 (mild privacy-anxiety dominant)- Spain ATBI: 0.4135 (mild privacy-anxiety dominant)- Italy ATBI: 0.1957 (strongly privacy-anxiety dominant)- Hofstede UA correlation: r=-0.0456, p=0.942 (non-significant)- Finding: ATBI variation is NOT explained by Hofstede UA alone — national AI governance maturity and media framing are proposed as stronger determinants. THEORETICAL SIGNIFICANCE:Italy's anomalously low ATBI (0.1957) vs Greece's near-balanced (0.5123) contradicts simple UA theory predictionsand requires governance-level explanation: Italy's high-profile GDPR enforcement actions (ChatGPT ban, March 2023)appear to have structurally elevated privacy-anxietysearch behaviour independently of cultural UA scores. Files:- atbi_results.csv: ATBI scores per country with Hofstede UA- atbi_chart.png: ATBI bar chart + regression scatter plot Method: Google Trends via pytrends API. Python 3.12,Google Colaboratory, April 2026.Theoretical grounding: Mayer et al. (1995), Floridi (2023),Hofstede (2010), EU AI Act (2024), GDPR (2016/679).本数据集包含通过pytrends API采集的谷歌趋势（Google Trends）搜索量数据，数据采集时间为2026年4月，覆盖5个欧洲国家：希腊、意大利、西班牙、德国、瑞典。每个国家的数据集包含2022年1月至2025年12月期间的210条周度观测样本。 该语料库可用于计算AI信任行为指数（AI Trust Behaviour Index, ATBI）——这是一种创新性行为度量指标，用于衡量寻求信任的搜索量在人工智能相关情感类搜索总量（寻求信任搜索量+隐私焦虑搜索量）中的占比，计算公式为：ATBI = 寻求信任搜索量 / (寻求信任搜索量 + 隐私焦虑搜索量) 寻求信任搜索词包括：AI透明度、可信AI、可解释AI、伦理AI、AI监管。隐私焦虑搜索词包括：AI隐私、AI数据隐私、AI监控、GDPR违规、AI偏见。 主要研究结果： - 希腊ATBI：0.5123（处于平衡状态——信任与焦虑水平相当） - 瑞典ATBI：0.4749（接近平衡，隐私焦虑程度较低） - 德国ATBI：0.4162（以轻度隐私焦虑为主导） - 西班牙ATBI：0.4135（以轻度隐私焦虑为主导） - 意大利ATBI：0.1957（以显著隐私焦虑为主导） - 霍夫斯泰德不确定性规避（Hofstede Uncertainty Avoidance, UA）相关性：r=-0.0456，p=0.942（无统计学显著性） - 核心结论：仅依靠霍夫斯泰德UA维度无法解释ATBI的差异，国家人工智能治理成熟度与媒体叙事框架被提出为更具解释力的决定因素。 理论价值：意大利ATBI（0.1957）异常偏低，而希腊ATBI接近平衡（0.5123），这与简单的UA理论预测相悖，需要从治理层面进行解释：意大利高调的GDPR执法行动（2023年3月ChatGPT封禁事件）似乎独立于文化UA得分，从结构层面提升了民众的隐私焦虑类搜索行为。 数据集附带文件： - atbi_results.csv：包含各国家ATBI得分及霍夫斯泰德UA维度数据 - atbi_chart.png：ATBI柱状图与回归散点图 研究方法：通过pytrends API调用谷歌趋势数据。本研究使用Python 3.12环境与Google Colaboratory平台，数据采集时间为2026年4月。 理论基础：Mayer等人（1995）、Floridi（2023）、霍夫斯泰德（2010）、《欧盟人工智能法案（EU AI Act）》、《通用数据保护条例（GDPR, 2016/679）》。