数据集概述
本数据集记录了2017-2020年“Astrobee挑战系列”的实验数据，涵盖17场机器人设计竞赛的求解者信息、求解过程及方案结果，关联潜在求解者的人口统计与专业数据、活动轨迹与方案质量，为创新过程研究提供支撑。
文件详解
该数据集包含175个文件，按目录结构分类说明如下：
- 流程数据文件（位于Process/目录下）:
- Challenge Attributes.csv: CSV格式文件，包含挑战赛的架构、阶段、奖金等属性信息。
- Click Database.csv: CSV格式文件，记录求解者的点击行为数据，包含记录ID、用户ID、挑战赛名称等字段。
- Challenge Rules目录: 含多个子目录（如D1-SRA、D2-SAM等），每个子目录下有对应挑战赛的问题描述文件（PDF格式）、简介（PDF或DOCX格式）及提交指南（PDF格式）。
- 方案数据文件（位于Solutions/目录下）:
- Submissions.csv: CSV格式文件，记录提交方案的相关信息。
- Datum Solutions子目录: 含Excel文件（如SRA Datum Mass.xlsx）、Visio文件（如SRA Datum Software.vsdx）及Word文档（如SRA Datum Submission.docx），记录具体方案的设计数据。
- 求解者数据文件（位于Solvers/目录下）:
- Explainers子目录: 含多个CSV格式文件（如R03 Gender.csv、R05 Country.csv等），记录求解者的人口统计与专业特征数据。
- Survey Questions子目录: 含PDF格式文件（如Registration Survey.pdf、Exit Survey.pdf），记录调查问题。
- Survey Responses子目录: 含CSV格式文件（如Exit Survey.csv、Registration.csv），记录调查响应数据。
数据来源
乔治华盛顿大学、NASA、Freelancer.com
适用场景
- 创新管理研究: 分析开放式创新中问题设计与求解者能力对方案质量的影响。
- 机器人设计研究: 探究同一技术问题下不同解决方案的新颖性、多样性与可行性。
- 求解者特征研究: 研究求解者的专业背景、多样性与方案产出的关联。
- 竞赛机制研究: 分析挑战赛的奖金设置、规则设计对参与度及方案质量的作用。
