数据简介
理想点距离是一种基于联合国投票数据的量化分析工具，其核心在于通过计算各国投票行为来刻画其在国际政治中的”理想坐标”。这一方法将国家在特定议题上的立场偏好转化为可量化的空间坐标，为政治学研究提供了独特的分析视角。
在应用层面，理想点距离主要服务于三大领域：一是政治学理论研究，帮助学者构建国家行为模型；二是国际关系分析，用于评估国家间立场差异；三是政策制定参考，为外交决策提供数据支持。通过分析这些理想坐标，研究者能够更清晰地理解国家在国际组织中的投票行为模式，揭示其决策背后的逻辑和动机。
数据指标
点名投票ID1985年之前可与ICPSR ID匹配，大于9000的ID是紧急特别会议，不在原始ICPSR数据集中。
新的点名投票ID 在会议内顺序编号（会议+3位顺序号）
COW国家代码 国家的国际标准代码
是否为联合国成员 表示该国是否为联合国成员
投票选项 o1：是，o2：弃权，o3：否，o8：缺席，o9：不是成员
国家名称 三字母缩写 联合国大会会议 /
投票年份 投票发生的年份
联合国会议（1-78）会议通常从9月到12月，但有些投票可能在下一年进行
投票日期 /
联合国决议编号 1985年之前，由于原始ICPSR数据的不一致，可能与实际的联合国决议编号不一致
投票是否涉及修正案 / 投票是否涉及段落而非整个决议 /
简短描述 / 较长描述 /
与巴勒斯坦冲突相关的投票（19%）/问题代码-NU与核武器和核材料相关的投票（13%）/问题代码-DI与军备控制和裁军相关的投票（16%）/问题代码-CO与殖民主义相关的投票（18%）/问题代码-HR与人权相关的投票（17%）/问题代码-EC与（经济）发展相关的投票（9%）/important美国国务院报告《联合国的投票实践》中确定的重要投票非所有年份均有此数据理想点“均值为0，标准差为1。参考Bailey, Michael A., Anton Strezhnev, 和 Erik Voeten的研究计算Q0-Q100后验的分位数估计Q50是中位数的估计值AgreeUS与美国的投票相似度指数（0-1）1 = “是”或支持某项议题；2 = 弃权，3 = “否”或反对某项议题。弃权被视为与“是”或“否”投票的一半一致AgreeRUSSIA，AgreeBrazil，AgreeChina，AgreeIndia，AgreeIsrael俄罗斯、巴西、中国、印度和以色列的相似度指数/
参考文献
Bailey M A , Strezhnev A , Voeten E .estimating dynamic state preferences from united nations voting data *[J]. 2019.