数据集概述
该数据集为H2020 ACTION项目下的水哨兵试点研究，通过调查分析公民科学志愿者参与水污染治理的动机因素，包含调查协议、结果数据、分析脚本及统计结果，支持公民科学参与动机的研究与实践。
文件详解
- 调查本体文件（TTL格式）：
- water-sentinels-procedure.ttl：采用Survey Ontology的RDF格式，记录对话式调查的结构（问题、答案等）
- water-sentinels-results.ttl：采用Survey Ontology的RDF格式，记录收集到的答案数据
- water-sentinels-survey.ttl：采用Survey Ontology的RDF格式，记录完整的调查数据
- 结果数据文件（CSV格式）：
- water-sentinels-results.csv：收集到的答案数据
- water-sentinels-results-google-forms.csv：从Google Forms导出的答案数据
- 分析结果文件（CSV格式）：
- water-sentinels-mean-var-motivating-questions.csv：各问题（可观测变量）的均值和方差数据
- water-sentinels-mean-var-motivating-factor.csv：各动机因素（潜变量）的均值和方差数据
- correlation-factors-global-motivation.csv：各动机因素与整体动机的相关性分析数据
- 分析脚本文件：
- water-sentinels-analysis-script.R：用于分析收集到的答案数据的R脚本
- 元数据与预览文件：
- ro-crate-metadata.json：RO-Crate规范的元数据文件
- ro-crate-preview.html：RO-Crate数据预览页面
数据来源
H2020 ACTION项目
适用场景
- 公民科学研究：分析志愿者参与水污染治理类公民科学项目的动机因素
- 项目设计优化：基于动机数据优化公民科学项目的参与任务设计
- 长期参与策略制定：为提升公民科学志愿者的长期参与度提供数据支持
- 动机理论验证：验证动机因素（如成就、归属感、 benevolence等）对参与行为的影响
- 数据分析方法参考：作为R语言分析调查数据的方法案例
