抗菌药物过度使用导致抗菌素耐药性的社会困境数据集
该数据集包含8个国家/地区关于抗菌药物过度使用导致抗菌素耐药性社会困境的问卷调查数据，用于分析公众认知与态度。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-10-14
资源简介
该数据集用于研究抗菌药物过度使用引致抗菌素耐药性（AMR）背后的‘公地悲剧’型社会困境。研究通过问卷设置两种虚构AI医生：个体优先AI（Individual-AI）和世界优先AI（World-AI），分别从个体或全球视角进行诊断和处方，以观察受访者在自身与陌生人诊疗选择中的社会困境。调查名为‘Survey on Medical Advancement’，在日本、美国、英国、瑞典、台湾、澳大利亚、巴西和俄罗斯等8个国家/地区开展4次，由Cross Marketing Inc.和Cint/Cint Japan创建问卷网页并采集数据，按性别和年龄组随机抽取样本，并剔除不一致或反应草率的受访者。数据可用于分析人们对AMR社会困境的认知、态度及跨国差异。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：http://datadryad.org/dataset/doi%253A10.5061%252Fdryad.nk98sf7wb
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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