#ресурсыполитолога #данные
Для настоящих научных исследований очень важно иметь хорошие наборы эмпирических данных. Если вы занимаетесь исследованиями выборов, то рекомендую очень полезный ресурс https://www.electiondataarchive.org/
Здесь можно найти результаты выборов по более чем 1900 избирательным кампаниям в 168 странах. По некоторым государствам глубина данных до 19 века, а по США - 18 век!

#ресурсыполитолога #данные
Исследовательская группа проекта Global Party Survey разместила базу, собранную по результатам опроса 1861 эксперта по партиям и выборам. Результаты отражают шкалированные от 0 до 10 идеологические ценности, позиции по ключевым вопросам, публичную риторику политических партий (всего 21 аспект). Данные охватывают 1043 партии в 163 странах.

https://dataverse.harvard.edu/dataverse/GlobalPartySurvey

#данные #индексы
А тем временем в поисках академических исследований, посвящённых ответу государств на пандемию, я натолкнулся на индекс, который создали сотрудники Blavatnik School of Government - школы публичного управления в Оксфордском Университете. Проект ставит своей целью отслеживать реакцию государств на распространение коронавируса и измеряет её посредством 11 индикаторов. Семь из них отражают такие шаги, как закрытие учреждений, отмену общественного транспорта, публичных мероприятий и т.д. Оставшиеся четыре - это финансовые индикаторы, которые посвящены фискальным и монетарным мерам. В результате получается Индекс жёсткости реакции (Stringency Index). Данные обновляются в режиме реального времени силами сотрудников и студентов.
Авторы индекса считают, что его можно использовать в сравнительных исследованиях для изучения того, насколько результативны те или иные меры в борьбе с пандемией.
На страничке проекта есть ссылки на актуальную базу данных, а также на методику и промежуточную аналитику (working paper).

https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/oxford-covid-19-government-response-tracker

#данные
Неприятная история с публикацией в NY Times, которую сейчас активно обсуждают, имеет много измерений, в том числе и для научных исследований. Речь идёт о занижении количества смертей от коронавируса в то время, как общее количество смертей значительно выросло. Ведь в связи с ошибками в данных возникает проблема релевантности и верификации множества статистических моделей, которые используются для изучения различных аспектов пандемии.

Десять лет назад мы с коллегами задумали масштабное сравнительное исследование, где в качестве зависимых переменных планировались результаты опросов общественного мнения и выборов, в том числе и в России. Мы представляли дизайн нашего проекта на семинаре в Вышке и получили порцию критики относительно того, насколько можно доверять результатам отечественных выборов или опросов. Опытные коллеги убеждали нас, что большая работа будет проделана зря, так как рецензенты в журналах сразу же подвергнут сомнению достоверность ключевых переменных. Это было справедливое замечание, так как уже тогда было понятно, что результаты выборов (и тем более опросов) в России фальсифицируются. Об этом я уже писал, например, здесь. Мы так и не нашли хорошего решения этой проблемы, и исследование пришлось отложить.

С тех пор я уже, как минимум, три раза слышал от коллег, что их статьи "завернули" в журналах Q1 и Q2 по причине того, что данные из российских источников скорее всего недостоверны. Тут, конечно, необходимо разбираться в каждом конкретном случае. Сложно утверждать, что все данные в России не отражают реальность, но это и не главное. Основная проблема в том, что российские органы власти не способствуют созданию этого доверия. Об этом я тоже писал в одном из предыдущих постов. В условиях непрозрачности многих сфер, а также политической и административной ориентации на достижение ключевых индикаторов, многие данные искажаются. Поставлена задача снизить смертность от сердечных заболеваний? Отлично, она выполнена: в государственной статистике это отражается переводом необходимой доли смертей в другие причины. А палочная система в полиции? В общем, за примерами далеко ходить не нужно.

Полагаю, что ситуация с эконометрическими индикаторами обстоит получше, так как есть целый ряд ограничивающих факторов. В целом же, это огромная проблема. В том числе, как я уже сказал, и для достоверности результатов научных исследований.

Я вижу два решения: политическое и методическое.
Первое заключается в постоянном давлении на органы власти с целью раскрытия информации и формирования культуры открытости данных, сборе альтернативных данных и их публикации в открытых источниках. Этим с разным успехом занимаются институты гражданского общества (например, АНО "Информационная культура" @begtin), но это длительный процесс, результат которого зависит от множества политических факторов.
Второе решение - это научный поиск моделей, которые позволят нивелировать негативные эффекты от использования некачественных или недостоверных данных в научных исследованиях. Здесь работы - непаханное поле.

В научном мире есть замечательный ресурс Zooniverse. Здесь учёные из самых разных дисциплин могут найти волонтёров, которые не обладают специальными знаниями, но могут помочь с обработкой данных и таким образом сделать свой вклад в науку. Например, сейчас можно помочь астрофизикам в поиске чёрных дыр, а медикам - преодолеть резистентность бактерий к антибиотикам. Всего на данный момент на сайте 97 активных проектов. Есть там и социальные науки, но нужно признать, что для них нередко важна локализация. Поэтому с удовольствием делюсь следующей информацией.

Ассоциация коммуникаторов в сфере науки и образования АКСОН для всероссийского проекта по гражданской науке ищет учёных, которым нужны такие добровольцы. Для экспедиций, опытов, опросов, интервью, анализа данных - чего угодно. Планируется собрать все проекты на одном портале и найти для них волонтёров. Если вам это интересно, или вы знаете, кому может быть полезно такое сотрудничество, то пишите Саше Борисовой в Фэйсбук или на почту [email protected]
#инструменты #данные

​​Несколько подписчиков просили продемонстрировать, как методы математической статистики помогают выявлять электоральные аномалии. Частично я уже писал о таких исследованиях здесь. Прошедшее событие референдумного типа подкидывает новые данные для анализа. На прикрепленном рисунке можно увидеть результаты первичной обработки официальных итогов Сергеем Шпилькиным. Даже без копания в данных можно увидеть серьёзные статистические аномалии, которые можно объяснить фальсификациями: например, ненормальное (негауссово) распределение или резкий рост голосов "за" при увеличении явки. По существующей методике оценки автор говорит о более чем 22 миллионах аномальных голосов за поправки и корректирует результат до 65,16%. Конечно, в данных нужно ещё разбираться и дальше, так как, например, есть региональный разрез и специфика отдельных УИК.

Важно ещё подчеркнуть два существенных аргумента. Во-первых, это только первичный анализ данных, к тому же не сопровождающийся интерпретацией и политическим анализом. Но на его основе можно строить и тестировать целый ряд гипотез и моделей, имеющих значение для понимания того, как устроены процедуры голосования в электоральных автократиях, как и почему выбирают разные поведенческие стратегии лояльные и протестные группы избирателей и ещё множества разных аспектов.

Во-вторых, есть очень много людей которые путают науку политологию с "болтологией" и начинают апеллировать к гражданским и политическим позициям учёных, ангажированности, финансированию из-за рубежа и т.д. Но политическая наука, как и другие, оперирует верфицированными методами в рамках логически выстроенных концептуальных подходов. Поэтому любая критика имеет смысл только в границах научного дискурса. То есть можно оспаривать данные (они, кстати, взяты из официальных источников), методику или теоретические основания выбранной методологии, а не политизировать научные исследования.
#методология #данные

Разбираясь с очень интересной статьёй Agency proliferation and the globalization of the regulatory state: Introducing a data set on the institutional features of regulatory agencies (1) обнаружил, что один из авторов - Xavier Fernández i Marín - ведёт свой сайт, где публикует собственные скрипты для сбора и обработки данных, собранные эмпирические базы, методички и многое другое.

Во-первых, это может быть интересно тем, кто работает над проблемами публичного управления и регулирования. Например, здесь можно найти обширную базу данных и набор визуализаций по упомянутой статье. Выборка впечатляет: 799 органов в 115 странах и 17 секторах политики. Кроме того, есть и методичка, которая поможет работать с этими данными в R. Так что можно, ссылаясь на авторов, использовать базу данных в своих научных целях.

Во-вторых, это прекрасный образец того, как можно популяризировать свои исследования. Это не просто страничка сотрудника на сайте института/факультета/кафедры с перечнем публикаций, читаемых курсов и вехами академического пути, а полноценный научный ресурс. На мой взгляд, достойный пример для подражания.
#данные #ресурсыполитолога

(1) Jordana, J., Fernández-i-Marín, X. and Bianculli, A. C. (2018). Agency proliferation and the globalization of the regulatory state: Introducing a data set on the institutional features of regulatory agencies. Regulation & Governance. Vol 12, Issue 4, 524-540. doi:10.1111/rego.12189

#ресурсыполитолога #данные
Команда проекта World Values Survey объявила о публикации результатов седьмой волны исследования. На этот раз в базе представлены данные, собранные с 2017 по 2020 годы, в том числе в рамках сотрудничества с European Values Study. Кроме того, добавлены новые государства: Боливия, Греция, Мьянма, Никарагуа и Таджикистан. Теперь в выборке 77 стран и более 129 тысяч респондентов. Как обычно, базу данных можно скачать полностью или использовать инструменты для онлайн-анализа прямо на ресурсе проекта.

Проект Varieties of Democracy (V-Dem) опубликовал впечатляющий датасет по политическим партиям в мире, который охватывает 1 955 партий в 196 странах за период 1970-2019гг. Впечатляющий - это мало сказано! Работа проделана колоссальная, и, уверен, в скором времени мы увидим множество публикаций с результатами исследований на основе этих данных.

Кстати, в наборе есть два готовых индекса: антилиберализм и популизм. The Guardian уже не преминул написать о том, что, согласно представленным данным, Республиканская партия в США за последние два десятилетия сильно продвинулась в своей нетерпимости к либеральным ценностям. То есть сейчас риторика республиканцев ближе к авторитарным партиям, таким как Партия справедливости и развития (AKP) во главе с Р. Эрдоганом или Венгерский гражданский союз (Fidesz).

В общем, разнообразных данных в датасете очень много, так что рекомендую покопаться даже тем, кто не занимается партиями и выборами. Возможно, найдёте какие-то переменные, которые удастся задействовать в своих исследованиях.
#ресурсыполитолога #данные #индексы