sam-bha/un-general-assembly-votes-2000-2023

该数据集包含了2000年至2023年联合国大会的所有投票记录，数据来源于联合国数字图书馆。数据集涵盖了约1800项不同的决议和196个投票成员国的投票情况。字段包括标题、决议编号和实际投票结果。投票结果以字典格式存储，使用截至2023年各国的最新名称。某些国家在时间范围内发生了变化，如土耳其更名为Türkiye，斯威士兰更名为埃斯瓦蒂尼，以及塞尔维亚和黑山分裂为两个国家的情况。南苏丹、塞尔维亚和黑山在时间范围内成为投票成员国，因此在此之前它们的投票被视为无效或空值。用户在使用该数据集时需要遵守联合国数字图书馆的服务条款。This dataset contains all voting records of the United Nations General Assembly between 2000 and 2023, with data sourced from the UN Digital Library. It covers approximately 1,800 distinct resolutions and the voting records of 196 voting member states. The dataset’s fields include title, resolution number, and actual voting results. Voting results are stored in dictionary format, using the latest official country names as of 2023. During this period, some countries underwent name changes or territorial splits: Türkiye rebranded from Turkey, Eswatini replaced its former name Swaziland, and Serbia and Montenegro split into two independent states. South Sudan, as well as Serbia and Montenegro, gained voting member state status within this timeframe; thus, their voting records prior to their accession are considered invalid or null. Users must comply with the terms of service of the UN Digital Library when using this dataset.

原始信息汇总

UN General Assembly Votes from 2000 to 2023

数据集概述

• 许可证: cc-by-nc-4.0
• 任务类别:
  • 表格回归
  • 表格分类
• 语言: 英语
• 标签: 政治
• 美观名称: UN General Assembly Votes from 2000 to 2023

数据集详情

• 来源: 联合国数字图书馆 (https://digitallibrary.un.org)
• 内容: 包含2000年至2023年联合国大会的所有投票记录，约1800个不同的决议和196个投票成员国的投票情况。
• 字段: 包括标题、决议编号和实际投票情况。
• 投票格式: 以字典格式记录，使用国家名称。考虑到国家名称的变化（如土耳其 -> Türkiye，斯威士兰 -> 埃斯瓦蒂尼），使用2023年最新的国家名称。
• 特殊情况:
  • 塞尔维亚和黑山在研究期间分裂为两个投票成员国，未被考虑。
  • 南苏丹、塞尔维亚和黑山在研究期间中后期成为投票成员国，之前视为无投票/空投票。

使用条款

• 请遵循联合国数字图书馆的服务条款（例如，非商业用途）。

版权声明

• © United Nations, 2023, https://digitallibrary.un.org, 下载日期: 10/29/2023

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自联合国数字图书馆，系统整理了2000年至2023年间联合国大会约1800项决议的投票记录。构建过程中，对原始数据进行了清洗与标准化处理，将各国投票信息以字典格式存储，并统一使用截至2023年的最新国家名称。对于在此期间发生分裂或更名的国家（如塞尔维亚和黑山、土耳其更名为土耳其共和国等），采取了审慎的处理策略，确保数据的一致性与完整性。南苏丹、塞尔维亚和黑山等国家在成为正式会员国之前的投票记录被标记为无效或未投票。

特点

数据集覆盖了联合国全部196个会员国长达23年的投票行为，具有显著的时间跨度和政治代表性。每条记录均包含决议标题、决议编号及各国投票详情，为分析国际关系演变、区域投票模式及大国博弈提供了宝贵素材。投票数据以字典格式呈现，便于按国家或决议进行快速检索与聚合。此外，数据集遵循CC-BY-NC-4.0许可协议，适用于非商业学术研究，确保了使用的合法性与开放性。

使用方法

该数据集适用于表格回归与分类任务，可直接用于构建预测模型或进行统计分析。用户可通过HuggingFace平台加载数据集，利用Python的pandas或datasets库进行数据读取与预处理。分析时，可聚焦于特定国家或决议的投票倾向，亦可结合时间维度探索投票行为的变化趋势。对于缺失值（如南苏丹建国前的记录），建议根据研究目标进行适当填充或排除，以保障分析结果的准确性。

背景与挑战

背景概述

联合国大会投票数据是国际关系与政治学研究中的关键资源，反映了成员国在全球议题上的立场演变与合作动态。sam-bha/un-general-assembly-votes-2000-2023数据集由研究人员从联合国数字图书馆整理而成，涵盖2000年至2023年间约1800项决议及196个投票成员国的表决记录。该数据集的核心研究问题在于追踪国家投票行为的变化趋势、分析地缘政治联盟的稳定性，以及探讨国际规范的形成与扩散。通过标准化国家名称（如Turkey至Türkiye）并处理成员国变动（如南苏丹加入），数据集为量化分析全球治理中的投票模式提供了可靠基础，在政治学、国际法和数据科学领域具有广泛影响力。

当前挑战

该数据集面临多重挑战。首先，在领域问题层面，联合国投票数据需解决如何从高维分类变量（如国家、决议主题）中提取有意义的投票模式，并处理缺失值（如南苏丹加入前的无投票记录）对聚类或回归分析的影响，这是国际关系量化研究中的常见难题。其次，在构建过程中，主要挑战包括：成员国名称随时间变化（如Swaziland至Eswatini）需统一映射，而塞尔维亚和黑山分裂后的投票归属难以准确划分；数据来源（UN Digital Library）的原始格式不一致，需清洗为结构化字典格式；此外，遵循非商业使用许可条款限制了数据分发与衍生应用，增加了研究合规性成本。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2000年至2023年间联合国大会约1800项决议的投票记录，覆盖196个成员国，以结构化表格形式呈现每项决议的标题、编号及各成员国投票立场。其经典使用场景在于揭示国际政治格局的动态演变，例如通过分析各国在关键议题上的投票一致性，量化地缘政治联盟的变迁与多边外交的倾向性。研究者可借此追踪特定国家或区域集团在气候变化、人权、裁军等全球议题上的立场演变，为国际关系理论提供实证基础。

衍生相关工作

基于该数据集，学界已衍生出多项经典工作，如利用理想点模型（Ideal Point Estimation）估算国家意识形态位置，或通过动态时间规整（DTW）算法比较不同时期投票序列的相似性。部分研究进一步将投票数据与贸易、军事同盟等变量结合，构建复合指标以解释外交决策的驱动因素。这些工作不仅深化了对联合国投票机制的理解，也为跨学科研究（如计算社会科学）提供了方法论模板，推动了大数据在国际政治领域的应用边界。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2000至2023年间联合国大会投票行为的系统性量化分析，为国际政治与外交决策研究提供了高价值的时间序列数据基础。当前前沿方向集中于利用机器学习和网络分析方法，从近1800项决议及196个成员国的投票记录中挖掘国家联盟演化、投票分歧模式与地缘政治态势变迁。该数据集与近年来联合国在气候变化、人权、裁军等热点议题上的投票分歧事件紧密关联，尤其在俄乌冲突、全球公共卫生治理等议题上，投票数据的动态分析有助于揭示大国博弈与多边主义张力的量化表征。其意义在于推动国际关系研究从定性叙事转向可复现的实证分析，为预测投票行为、评估外交政策一致性及构建全球治理模型提供了关键数据支撑。