five

Uppsala Conflict Data Program (UCDP)|冲突数据数据集|全球安全数据集

收藏
ucdp.uu.se2024-10-26 收录
冲突数据
全球安全
下载链接:
https://ucdp.uu.se/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 是一个关于全球冲突和暴力的数据集,涵盖了从1946年至今的冲突事件。数据集包括冲突的地理位置、参与方、冲突类型、死亡人数等详细信息。
提供机构:
ucdp.uu.se
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 数据集的构建基于对全球冲突事件的系统性收集与编码。该数据集通过多源数据整合,包括新闻报道、政府文件、非政府组织报告等,确保数据的全面性与准确性。研究人员采用严格的编码标准,对冲突的类型、参与方、地理位置、时间等关键信息进行详细记录,从而形成一个结构化的冲突数据库。
使用方法
UCDP 数据集广泛应用于国际关系、政治学、社会学等领域的研究。研究人员可以通过该数据集进行冲突趋势分析、冲突预测、冲突影响评估等研究。使用方法包括直接下载数据集进行统计分析,或通过API接口获取实时数据。此外,UCDP 还提供了详细的使用指南和代码示例,帮助用户快速上手并进行高效的数据分析。
背景与挑战
背景概述
Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 是由瑞典乌普萨拉大学创建的一个综合性冲突数据集,自1975年以来持续更新。该数据集由乌普萨拉大学和平与冲突研究系的主要研究人员团队维护,致力于收集和分析全球范围内的武装冲突数据。UCDP的核心研究问题包括冲突的定义、冲突的动态变化以及冲突对社会经济的影响。该数据集在冲突研究领域具有广泛的影响力,为政策制定者、学者和国际组织提供了宝贵的数据支持,推动了冲突预防和和平建设的相关研究。
当前挑战
UCDP数据集在构建过程中面临多重挑战。首先,冲突数据的收集和验证是一个复杂的过程,涉及多源数据的整合和交叉验证,以确保数据的准确性和可靠性。其次,冲突的定义和分类标准在不同研究中存在差异,这增加了数据标准化和一致性的难度。此外,冲突事件的动态性和突发性使得数据更新和维护成为一个持续的挑战。最后,如何有效地利用这些数据进行冲突预测和预防研究,仍是一个亟待解决的问题,需要开发更为精确的模型和算法来提高预测的准确性。
发展历史
创建时间与更新
Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 创建于1988年,由瑞典乌普萨拉大学和平与冲突研究系发起。自创建以来,UCDP定期更新其数据集,以反映全球冲突的最新动态。
重要里程碑
UCDP的第一个重要里程碑是1997年发布的UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset,该数据集首次系统地记录了全球范围内的武装冲突。2007年,UCDP推出了Georeferenced Event Dataset (GED),为冲突事件提供了地理坐标,极大地提升了数据的空间分析能力。2012年,UCDP与联合国开发计划署合作,进一步扩展了其数据覆盖范围,包括非国家武装团体和低强度冲突。
当前发展情况
当前,UCDP已成为全球冲突研究领域的权威数据源,其数据被广泛应用于学术研究、政策分析和国际组织的工作中。UCDP不仅持续更新其核心数据集,还不断开发新的数据产品,如UCDP Battle-Related Deaths Dataset,以提供更精细的冲突死亡数据。此外,UCDP还积极参与国际合作,推动冲突数据的共享与标准化,为全球和平与安全研究做出了重要贡献。
发展历程
  • Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 首次发表,标志着冲突数据收集和分析的开始。
    1988年
  • UCDP 发布了首个关于国家间冲突的数据集,为国际关系研究提供了重要数据支持。
    1992年
  • UCDP 扩展了其数据收集范围,开始涵盖内战和非国家行为体的冲突。
    2000年
  • UCDP 推出了 Georeferenced Event Dataset (GED),首次将冲突事件与地理信息系统结合。
    2007年
  • UCDP 发布了首个关于非国家行为体之间冲突的数据集,进一步丰富了其研究领域。
    2012年
  • UCDP 推出了 Peace Agreement Dataset (PAD),专注于记录和平协议的详细信息。
    2017年
  • UCDP 发布了最新的数据集版本,涵盖了全球范围内的冲突事件,数据质量和覆盖范围显著提升。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在冲突研究领域,Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 数据集被广泛用于分析和预测全球范围内的武装冲突。该数据集详细记录了冲突的各个方面,包括冲突的类型、参与方、地理分布以及时间序列数据。研究者利用这些数据进行冲突动态的建模,评估冲突对社会和经济的影响,以及探索冲突的根源和解决方案。
解决学术问题
UCDP 数据集解决了冲突研究中的多个关键学术问题。首先,它提供了详尽的历史冲突数据,使得研究者能够进行时间序列分析,揭示冲突的长期趋势和周期性。其次,该数据集支持地理空间分析,帮助学者理解冲突的地理分布和区域特征。此外,UCDP 数据集还促进了跨学科研究,如政治学、社会学和经济学,为多维度分析冲突提供了坚实的基础。
实际应用
在实际应用中,UCDP 数据集被政府机构、非政府组织和国际组织广泛用于制定冲突预防和解决策略。例如,联合国和欧盟等国际组织利用该数据集评估全球冲突风险,制定人道主义援助计划。此外,各国政府也利用这些数据进行国家安全评估和外交政策制定。学术界和智库则通过该数据集进行政策模拟和预测,为决策者提供科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在冲突研究领域,Uppsala Conflict Data Program (UCDP) 数据集的最新研究方向主要集中在冲突预测与预防、冲突动态的时空分析以及冲突对社会经济的影响评估。学者们利用UCDP数据集中的详细冲突记录,结合机器学习和地理信息系统(GIS)技术,开发预测模型,旨在提前识别潜在的冲突热点。同时,研究者们还关注冲突事件的时空分布模式,以揭示冲突发生的规律和趋势。此外,UCDP数据集还被用于评估冲突对当地经济、教育和医疗等社会基础设施的长期影响,为政策制定者提供科学依据,以制定有效的冲突后恢复策略。
相关研究论文
  • 1
    Introducing the UCDP Georeferenced Event DatasetUppsala University · 2012年
  • 2
    The Geography of Armed Conflict: Spatial Analysis, Remote Sensing, and NetworksRoutledge · 2016年
  • 3
    The Duration of Wars: Is There a Bargaining Model?University of Chicago Press · 2017年
  • 4
    The Impact of Climate Change on Armed Conflict: Evidence from UCDP Georeferenced Event DatasetElsevier · 2020年
  • 5
    Conflict and Cooperation: The Role of Geography in Shaping Political ViolenceCambridge University Press · 2019年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

LFW

人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download

AI_Studio 收录

MOOCs Dataset

该数据集包含了大规模开放在线课程(MOOCs)的相关数据,包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。

www.kaggle.com 收录

PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

arXiv 收录

THUCNews

THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。

github 收录

FER2013

FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。

github 收录