Données téléchargeables sur les boycotts, controverses, scores marchands, baromètres sectoriels. 10 datasets totalisant 11 352 lignes, publiés sous licence Creative Commons BY 4.0. Réutilisation libre avec citation de la source.
Format CSV UTF-8 (RFC 4180), première ligne = noms des colonnes. Lignes commençant par # = en-tête de licence (à ignorer côté parser).
Campagnes de boycott actives — France et international (2026)
Recensement des 142 campagnes de boycott actuellement actives, avec marque ciblée, cause, organisateur, source primaire et date de démarrage. Mise à jour mensuelle à partir des communiqués officiels des organisations (BDS Movement, PETA, Clean Clothes Campaign, Stop EACOP, etc.).
Lignes
142
Couverture temporelle
2005-01-01/2026-12-31
Couverture géographique
Monde (focus France)
Dernière MAJ
2026-05-09
11 colonnes (cliquer pour développer)
brand_name — Nom de la marque ciblée
brand_country — Pays du siège social de la marque
campaign_name — Intitulé de la campagne
cause — Catégorie de motif (OCCUPIED_TERRITORIES, LABOR_RIGHTS, ENVIRONMENT, ANIMAL_RIGHTS, HUMAN_RIGHTS, OTHER)
organizer_name — Organisation qui porte la campagne
organizer_url — Site web de l'organisateur
reason — Motif détaillé en clair
source_name — Source primaire de la documentation
source_url — URL de la source primaire
start_date — Date de démarrage de la campagne (YYYY-MM-DD)
countries — Pays concernés par la campagne (texte libre)
Scores de confiance des marchands e-commerce français (2026)
903 marchands e-commerce français avec note moyenne consommateurs (averageRating), nombre d'avis vérifiés (totalReviews), catégorie, ville et code postal. Subset des marchands ayant au moins un avis publié sur GlobeReviews. Mise à jour quotidienne.
Lignes
903
Couverture temporelle
2024-01-01/2026-12-31
Couverture géographique
France
Dernière MAJ
2026-05-11
7 colonnes (cliquer pour développer)
merchant_name — Nom commercial du marchand
merchant_slug — Identifiant URL stable sur GlobeReviews
average_rating — Note moyenne sur 5 (étoiles (1-5))
total_reviews — Nombre d'avis publiés et vérifiés (avis)
city — Ville du siège (si déclarée)
postal_code — Code postal français (si valide, 5 chiffres)
Controverses RGPD et vie privée — 752 cas documentés (2013-2026)
Sous-ensemble du dataset brand-controversies filtré sur le type DATA_PRIVACY. 752 affaires de violations RGPD, fuites de données, surveillance, profilage, dark patterns, etc. Inclut Meta, TikTok, LinkedIn, Google, Uber, Ring, AT&T, et plus de 700 autres entreprises.
Travail forcé — 1 168 cas documentés (Xinjiang, Bangladesh, Qatar, RDC, etc.)
1 168 affaires de travail forcé impliquant des marques internationales. Coton du Xinjiang, mines de cobalt en RDC, chaînes textile au Bangladesh, construction au Qatar. Sources : ASPI 2020, Sheffield Hallam 2021, ONU OHCHR 2022, End Uyghur Forced Labour Coalition.
Évasion fiscale et optimisation agressive — 707 cas (1996-2026)
707 affaires d'évasion fiscale ou d'optimisation agressive documentées. Apple, Google, Amazon, Facebook, Netflix, IKEA, McDonald's, Uber. Inclut les décisions de la Commission européenne sur les aides d'État fiscales et les enquêtes journalistiques (Pandora Papers, OpenLux, FinCEN Files).
Baromètre sectoriel des marchands e-commerce français (2026)
Note moyenne, nombre de marchands actifs, et volume cumulé d'avis par secteur d'activité, pour 19 catégories du e-commerce français. Calcul reproductible : moyenne arithmétique des notes individuelles par catégorie, filtre marchands ≥ 1 avis. Re-calculé chaque trimestre.
Lignes
19
Couverture temporelle
2024-01-01/2026-12-31
Couverture géographique
France
Dernière MAJ
2026-05-11
5 colonnes (cliquer pour développer)
category_name — Nom de la catégorie
category_slug — Identifiant URL stable
active_merchants — Nombre de marchands avec au moins 1 avis (marchands)
average_rating — Note moyenne du secteur (étoiles (1-5))
total_reviews — Volume cumulé d'avis du secteur (avis)
Liste exhaustive des 11 marques françaises ciblées par au moins une campagne de boycott active en mai 2026 (Alstom, AXA, Carrefour, Danone, Dior, Hermès, Lacoste, L'Oréal, LVMH, TotalEnergies, Veolia). Croisement de la table BoycottCampaign avec les marques de pays France.
Lignes
13
Couverture temporelle
2008-01-01/2026-12-31
Couverture géographique
France
Dernière MAJ
2026-05-11
5 colonnes (cliquer pour développer)
brand_name — Nom de la marque française
campaign_name — Intitulé de la campagne
cause — Catégorie de motif
organizer_name — Organisation initiatrice
start_year — Année de début de la campagne (année)
Nos CSV sont en UTF-8 avec séparateur virgule (RFC 4180), compatibles directement avec tous les outils d'analyse et de visualisation courants. Voici les sept outils que nous recommandons selon le besoin, avec instructions pratiques pour chaque cas.
Le standard des rédactions presse (Le Monde, Reuters, The Guardian). Idéal pour générer rapidement des graphiques embarquables et des cartes choroplèthes.
Comment : ouvrir datawrapper.de → New Chart → Upload CSV → coller l'URL du dataset GlobeReviews ou téléverser le fichier. Aucune inscription requise pour tester.
Visualisations narratives animées (bar chart race, network graphs, sankey diagrams). Excellent pour les datasets temporels (controverses par année) ou de flux (boycotts par cause × pays).
Comment : compte gratuit → New Visualization → Upload data → choisir un template adapté.
Google Sheets
Gratuit
Solution la plus simple pour explorer, filtrer et croiser les données. La fonction IMPORTDATA charge automatiquement le CSV à jour depuis nos URL.
Comment : dans une cellule, taper =IMPORTDATA("https://www.globe-reviews.com/datasets/[slug]/download"). La feuille se met à jour à chaque ouverture.
Outil de BI professionnel en version publique. Adapté aux dashboards interactifs avec filtres multiples et drill-down. Apprentissage 2-3h, mais résultats publiables.
Comment : télécharger Tableau Public Desktop → Connect → Text File → sélectionner notre CSV → glisser-déposer les champs.
Notebooks JavaScript / D3.js pour visualisations sur-mesure. Le choix des datajournalistes du New York Times et de FiveThirtyEight. Nécessite des bases en JS, mais permet tout.
Comment : fork un notebook public → remplacer l'URL CSV par celle d'un dataset GlobeReviews → d3.csv(url).
Outil web open source développé par la Politecnico di Milano. Spécialisé dans les graphiques moins conventionnels : alluvial, beeswarm, treemap. Export SVG / PNG / vectoriel.
Comment : rawgraphs.io → Load your data → Paste CSV ou Upload → choisir une chart type → mapper les dimensions.
Plateforme data science pour analyses Python / R reproductibles. Idéal pour explorations statistiques avancées et machine learning sur nos 30 000+ avis et 5 800+ controverses.
Comment : New Notebook → Add Data → URL → coller une URL CSV GlobeReviews → pandas.read_csv(url).
Python · R · Julia
Tech
Pour analyses scriptées et reproductibles. Tous nos CSV se lisent en une ligne, avec gestion native UTF-8 et virgules échappées selon la RFC 4180.
Python :pandas.read_csv(url) R :readr::read_csv(url) Julia :CSV.read(download(url), DataFrame)
💡 Astuce : nos URLs CSV sont stables et servies en Access-Control-Allow-Origin: *, vous pouvez donc les charger directement depuis n'importe quelle application web sans proxy CORS. Cache CDN 24 h pour des temps de réponse rapides.