《Scientific Data》：Far-right music events, protests, and violence: a county-level dataset for Germany, 2013–2024
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极右翼行动主义表现为音乐活动、游行示威与暴力行为。然而，这些行动形式之间的实证关联仍不明确。由于地方层面报告碎片化且地理编码不一致，量化这些表现形态十分困难。研究人员引入了极右翼行动主义（Far-Right Activism, FARAC）数据集，该面板数据（
极右翼行动主义表现为音乐活动、游行示威与暴力行为。然而，这些行动形式之间的实证关联仍不明确。由于地方层面报告碎片化且地理编码不一致，量化这些表现形态十分困难。研究人员引入了极右翼行动主义（Far-Right Activism, FARAC）数据集，该面板数据（2013–2024）将德国联邦议会质询与公民社会记录聚合至县级。数据集通过将全部事件记录依据2024年行政边界标准化，解决了区域归属问题。这一协调结构首次实现了对极右翼行动主义的系统性地方层面比较。其采用标准行政标识符，可与选举结果、社会人口指标及其他县级数据集直接整合。
研究背景与问题提出
极右翼作为一种兼具社会运动与运动型政党特征的政治力量，其行动谱系长期被定量研究割裂处理：选举研究关注得票率与党组织，抗议事件分析聚焦示威，仇恨犯罪数据孤立记录暴力，而作为亚文化基础设施的极右翼音乐场景及地方性暴力网络在既有数据库中普遍缺位。德国虽拥有联邦议会定期质询披露的情报资源，但音乐、抗议、暴力三类记录分散于不同机构、使用变动的行政边界、缺乏统一地理编码，导致县级纵向比较无法开展。现有数据库如Kanol等的抗议库排除音乐与暴力，Ben?ek & Strasheim与J?ckle & K?nig仅限反难民动机，Hellmeier & Vüllers限Pegida，ACLED不区分极右翼动机亚类，C-REX仅收严重致死暴力。为填补上述空白，研究人员构建了FARAC数据集，发表于《Scientific Data》，首次在县级面板中将三类行动主义与人口面积协变量协调整合。
主要技术方法
研究人员以德国联邦议会文件信息系统（DIP）中左翼党季度小额质询（Kleine Anfragen）的政府书面答复为音乐与抗议主源，并入Kanol等（2005–2022）抗议库延伸至2024；暴力数据取自VBRG（反右、种族主义与反犹暴力咨询中心协会）成员中心按统一监测框架上报的县级计数；人口与面积协变量来自BBSR的INKAR（2025版7月）。地理编码采用BKG GeocoderPlus将地点映射至固定2024年县界（Landkreis），非唯一地名借联邦州字段消歧，原始与清洗后地点分列变量。PDF表格用tabulapdf抽取原生文本层无须OCR，运行文本手工补录；跨季度重复事件按同地同日去重并合并乐队/组织者信息；多县同抗议参与人数均分并保留group_event_id等标识；暴力计数不拆动机亚类只给总数。边界改革县（如2016 G?ttingen、2021 Wartburgkreis）按2024界求和，平衡面板400县×12年=4800县年，暴力仅覆盖其中1034格（21.5%）。
研究结果
背景与概要（Background & Summary）
研究人员界定极右翼行动主义为表达或推进极右意识形态的集体/个体实践，锁定音乐活动（招募与身份维系基础设施）、抗议与暴力三类可系统记录形态。FARAC以县为主单元降低次县信息不一致偏差，通过议会质询加咨询中心双源互补，使暴力测量宽于政府统计。
方法（Methods）
数据来源与溯源：音乐/抗议源于DIP的Drucksache编号可溯；暴力源于VBRG各中心覆盖期不一（东德早至2000年代，汉堡2022、北威2024始）；INKAR供协变量；BKG供地理编码。各源许可分别为官方作品、CC-BY、署名汇编、dl-de/by-2.0。
音乐事件数据：分音乐会（concert）与其他音乐活动，2013起音乐会完整覆盖故定此为面板起点；隐秘活动仅入合计不列表；9.8%因地名不可解设NA。
抗议事件数据：并入Kanol库并扩至2024，参与人数取政府估计值，多地点均分，去重后算每县年均/最值；图3显示事件数与参与人趋势背离。
暴力事件数据：咨询中心只记Gewalttaten（袭击、纵火、谋杀等）不含言语侮辱；分类动机含种族主义/反犹/反罗姆/性向/社会达尔文/政敌但发布时仅给总数；西德七州因中心不出版县级细节被排除，缺失属制度性非随机缺测，附violence_coverage旗标。
可比性与协调（Comparability and Harmonization）：405县（2013）并至400县（2024），全量重映2024界；政府答复发错州名经迭代地理编码纠正，留location_original/location_clean与location_was_corrected；仅做县级聚合不做次县插值。
数据记录（Data Records）
Zenodo发布（doi:10.5281/zenodo.21041488），含事件级音乐/抗议CSV、协调面板、2024县界GeoPackage；平衡面板4800县年，暴力子文件1434行（2002–2024，其中1031在面板窗内）；人口面积按AGS匹配，2023值顺延2024；CC-BY 4.0。
技术验证（Technical Validation）
抽取1%音乐/抗议比对源PDF，地点日期错率0%；第二编码员盲抽351事件用Regionalatlas独立赋县，事件类型κ=0.99、县赋值κ=0.96、参与人数ICC=0.95；空间点模式检验暴力年际相关r=0.81–0.97（2015起>0.85），音乐均r=0.39、抗议均r=0.60；咨询中心与PMK（politisch motivierte Kriminalit?t）州年计数相关r=0.79（n=71），差异源于攻击vs违法行为计数、受害者感知分类、避警暗数三机制。
使用注记（Usage Notes）
三流列n_music_events/n_protests/n_violence_incidents不相加；示威转暴力计两次不同切面保留；violence_county_year与official_violence两暴力文件择一勿加；多地点抗议均分仅为便利分配可用single_location等重建；灰图非和平乃缺测；机构选择性本身非随机，建模应将coverage当潜在选择项。
讨论与结论翻译
研究人员结论：FARAC首次将德国极右翼音乐、抗议、暴力三类行动主义在固定2024县级边界上协调为2013–2024平衡面板，通过议会质询书面答复与VBRG咨询中心双轨来源互补，提供了宽于官方PMK的暴力暗数测量，并以BKG GeocoderPlus与DIP Drucksache溯源解决地名歧义与边界漂移。该数据集不作为ACLED或C-REX替代而为其补充，支持与GERDA选举库、INKAR社经变量直接连接。研究人员强调音乐计数因隐秘活动低估、暴力缺失因咨询中心制度覆盖非随机、多县抗议均分为建模约定三处局限，建议在县级多层模型中将violence_coverage作为观测概率协变量而非列表删除，方能避免西德七州结构性零值误读。该资源使极右翼运动基础设施（音乐）→抗争动员（抗议）→人身暴力（暴力）的县域耦合首次可系统检验。
