数据集概述
本数据集是一项独立研究的成果，聚焦机器学习从业者对数据集的搜索与评估行为。包含预访谈问卷、访谈脚本及对应的调查和访谈结果数据，旨在为机器学习数据集元数据标准（如Croissant）的开发提供参考，以优化从业者工作流程并推动负责任人工智能实践。
文件详解
- 调查相关文件：
- Survey_questions_pre_interview.pdf：PDF格式，预访谈问卷文件，包含基于李克特量表的元数据元素重要性排名问题。
- Survey_p1.csv：CSV格式，调查结果数据集，字段包括从业年限、搜索频率、工具使用情况（如Google）及16项元数据元素的排名（rank_1至rank_16）等。
- 访谈相关文件：
- Interview_script_and_questions.pdf：PDF格式，访谈脚本文件，包含数据集搜索、互操作性、AI在数据集搜索中的应用等主题的开放式问题。
- Interview_p1.txt：TXT格式，访谈记录文件，包含参与者对机器学习工作领域、数据集搜索经历等内容的回答。
适用场景
- 人机交互研究：分析机器学习从业者的数据集搜索行为模式与痛点。
- 元数据标准开发：为优化机器学习数据集元数据标准（如Croissant）提供实证依据。
- 信息检索研究：探究数据集搜索工具的可用性及改进方向。
- 负责任人工智能实践：支持提升数据集搜索流程中的透明度与合规性研究。
