доказательный ⎵ пробел


Kanal geosi va tili: Rossiya, Ruscha
Toifa: Siyosat


Про causal inference, данные для исследований и принятие решений на основе данных.
Чат: @evidence_chat

Bog‘liq kanallar  |  O‘xshash kanallar

Kanal geosi va tili
Rossiya, Ruscha
Toifa
Siyosat
Statistika
Postlar filtri


Если быть точным dan repost
⚪️⚪️⚪️Мы уточнили координаты 9 тысяч населенных пунктов России. Теперь пространственная аналитика будет надежнее

Мы обновили набор данных с координатами и численностью населения всех населенных пунктов страны.

За несколько месяцев вместе с волонтерами мы исправили координаты 9 тысяч поселений — в основном небольших деревень, с которыми плохо справляются сервисы геокодирования.

▫️Что исправляли

У части населенных пунктов координат не было вовсе. У других сервисы указывали соседнее поселение.

Иногда разные источники расходились на десятки и даже сотни километров. Рекорд — 1,2 тысячи км для поселка Потапово в Красноярском крае. Два сервиса нашли разные точки на Енисее: один — на юге, у впадения Ангары, другой — возле Дудинки.

▫️Почему это оказалось сложно

Часть ошибок удалось исправить, сопоставив данные разных сервисов. Остальные пришлось проверять вручную. Проблемы возникали, например, когда:

🔺в одном регионе, а иногда и в одном районе было несколько одноименных деревень. В одном из муниципалитетов Вологодской области, например, сразу четыре Заречья;

🔺населенный пункт переименовывали, переносили в другой район или округ, из-за чего менялся и его код ОКТМО;

🔺поселение исчезало, например после затопления при строительстве ГЭС. Так произошло с Хинтлимитой в Дагестане.

Чтобы разобраться, мы сверяли карты, Википедию, адресные сервисы и даже координаты предприятий, расположенных в этих поселениях.

▫️Что в итоге

Теперь датасет точнее показывает, где именно живут люди, и лучше подходит для анализа пространственного распределения населения и доступности инфраструктуры.

Если хотите задавать вопросы про открытые данные и узнавать о них новое, присоединяйтесь к нашему чату: @tochnochat.


Как-то мы уже писали про нестандартные treatment'ы (например, здесь). Относительно недавно вышла отличная статья исследователей Калифорнийского, Токийского университетов и Лондонской школы экономики «Geodesic Difference-in-Differences». Статья предлагает новый метод оценки причинно-следственных эффектов, позволяющий исследовать влияние госполитики на сложные показатели: распределения доходов и смертности, структуру производства, энергетический баланс и даже сети взаимодействий между экономическими агентами. Вместо оценки изменения среднего показателя можно оценивать, как госполитика изменила целое распределение или структуру исследуемого объекта.

В статье рассматривается переход от анализа отдельных числовых показателей к анализу сложных объектов, находящихся в неевклидовых метрических пространствах (non-Euclidean metric spaces). К таким объектам относятся распределения вероятностей, сети, функциональные данные и композиционные данные (например структура производства или энергобаланса). Проблема заключается в том, что с такими объектами не всегда можно выполнять обычные арифметические операции.

Допустим, структура производства региона состоит из трех секторов: добыча полезных ископаемых - 60%; обрабатывающая промышленность - 20%; услуги - 20%. После реализации программы диверсификации структура изменилась: 40%, 30% и 30% соответственно. Все три доли связаны между собой и должны в сумме составлять 100%. Поэтому их нельзя рассматривать как полностью независимые показатели. Авторы предлагают использовать геодезические линии (геодезики) - кратчайшие пути между объектами в соответствующем метрическом пространстве. Геодезическая линия описывает переход от одной структуры экономики к другой с учетом геометрических свойств пространства, в котором находятся эти структуры. На этой основе строится контрфактический результат: какой была бы структура экономики или распределение исследуемого показателя без государственной программы. Новизна Geodesic DiD заключается в обобщении подхода DiD на более широкий класс объектов, для которых линейные операции неприменимы.

В статье, на наш взгляд, не совсем удачные кейсы имплементации метода на примере оценок последствий распада СССР на распределение смертности (не совсем очевидная интервенция) и либерализации электроэнергетического рынка США на структуру генерации (сравнение охватывает 25 лет, за которые изменились технологии генерации, энергетическая политика и рыночные условия). Но потенциал у метода большой: оценка мер по привлечению кадров на территории (через кадровое распределение и трудовую структуру); оценка структурной трансформации экономики муниципалитетов; оценка влияния государственной поддержки на распределение доходов населения и т.д. Тут git метода из статьи.

@evidencespace


Совет молодых учёных ЭФ МГУ (СМУч) dan repost
🎓Осенняя серия семинаров Chamberlain, 2026–27

11 сентября 2026 в 19:00 (МСК) — тематическая сессия: Новые методы эконометрики в экономике развития и рандомизированных экспериментах

В программе:
– Michael Gechter (University of Arkansas):
Selecting Experimental Sites for External Validity
– José Luis Montiel Olea (Cornell):
Externally Valid Selection of Sites via the k-Median Problem
– Davide Viviano (Harvard):
Evidence Aggregation with Ignorance in Mind: Learning what we do not know for archetypes discovery

Формат: онлайн (подробности подключения — на сайте и в рассылке организаторов)

Также открыт приём заявок на тематические сессии 2026–27. Организаторы отдельно приглашают исследователей, которые сейчас находятся в начале своей карьеры. Там же можно предложить будущих спикеров

Подробности


Канал влияния dan repost
📚 Книга по причинному выводу

Недавно мы писали про прикладное и облегчённое введение в причинный анализ от Мартина Хубера и упомянули его более раннюю и фундаментальную книгу «Causal Analysis: Impact Evaluation and Causal Machine Learning with Applications in R». Книга вошла в финалисты PROSE Award 2024 в категории Computing and Information Sciences – и заслуженно: по охвату методов идентификации это весьма достойный текст

Структура учебника строится по нарастающей сложности идентификационных стратегий: от эксперимента и линейной регрессии к selection on observables, causal machine learning, instrumental variables, DiD, synthetic control, RDD/kink/bunching designs. Автор рассчитывает на наличие у читателя базовых знаний теории вероятностей, регрессионного анализа и навыка тестирования гипотез, но не перегибает с избыточной детализацией, погружая читателя лишь в необходимые для повествования детали

Относительно конкурентов книга выгодно выделяется наличием современных инструментов, которые редко встречаются в стандартных учебниках по causal inference. Вместе с разрывной регрессией Хубер разбирает regression kink design и bunching designs, обсуждает ситуацию частичного выполнения предпосылок в главах про partial identification и sensitivity analysis, а также разбирает нарушения SUTVA в главе про interference effects

Рынок учебников по causal inference за последние годы сильно вырос. На наш взгляд книга Хубера занимает нишу между двумя лагерями. С одной стороны – популярные онлайн-учебники вроде «Causal Inference: The Mixtape» Каннингема и «The Effect» Хантингтона-Кляйна, которые выбирают разговорный, интуитивный тон изложения и осознанно жертвуют частью формальной строгости ради доступности для более широкой аудитории. С другой стороны рынка — классические тексты типа Angrist & Pischke, которые дают строгий формальный аппарат, но почти не касаются causal machine learning и не покрывают такие узкоспециализированные темы, как bunching designs или interference effects

Книга подходит продвинутым в статистике студентам, аспирантам и исследователям. Каждую главу сопровождают примеры на R, но, в отличие от «Firms and Organizations», без дублирования на Python. Тем не менее учебник хорошо закрывает задачу понимания границ применимости методов и даёт обзор тем, которые обычно остаются за рамками стандартных курсов

Напоминаем, что про другие книги по причинному выводу можно почитать тут, тут и тут

#канал_рекомендует
@causal_channel


Если быть точным dan repost
Перезапуску «Если быть точным» — три года!

С сентября 2023 года «Если быть точным» работает в новом формате — как независимый проект.

Мы делаем статистику из сотен источников доступной для всех и помогаем понять, что она значит. Мы считаем, что достоверные данные необходимы для устойчивого развития России и всего мира.

За это время мы рассказали, как изменилось питание россиян за последние 40 лет, почему смертность людей с высшим образованием ниже, из-за чего в России выросло число бездомных и кто чаще всего попадает на улицу. Охваты наших самых цитируемых исследований доходят до 12 миллионов человек.

А еще обработали и сохранили почти 50 наборов данных — на нашем сайте в свободном доступе есть муниципальная статистика, показатели абортов и бездомности, финансовая отчетность компаний и много что еще. Их скачали более 78 тысяч раз.

Все это требует больших ресурсов. Например, на обновление датасета по муниципальным образованиям у нас ушло 600 часов, а на исследование про рабство — полгода.

«Если быть точным» — некоммерческий проект. Чтобы продолжать работу, нам нужно хотя бы новых 100 подписчиков на регулярные пожертвования. Поддержать нас можно донатом или подпиской на рассылку.

Социальные проблемы требуют точности. Спасибо, что вы с нами!


Если быть точным dan repost
⚪️⚪️⚪️В Российской базе бухгалтерской отчетности появились финансовые показатели компаний за 2025 год

Сегодня Институт проблем правоприменения при ЕУСПб опубликовал новую версию Российской базы бухгалтерской отчетности. Теперь она охватывает 2011-2025 годы.

Новая версию базы уже доступна в нашем каталоге. В ней собрана финансовая отчетность всех действующих компаний России за 2011-2025 годы, а также данные о компания, которые должны были отчитаться, но не сделали этого. По сравнению с прошлой версией:

🔸Добавлена отчетность 2,2 млн компаний за 2025 год.

🔸Улучшено геокодирование: теперь у значительно большего числа компаний адрес определен до конкретного дома. Например, для компаний за 2024 год таких адресов стало на миллион больше. Ранее у многих из них адрес определился только до улицы.

🔸Исправлена ошибка, из-за которой в предыдущих версиях базы в строке 3200 некорректно отображалась величина капитала на 31 декабря предыдущего года.

◾️ Если вам нравится, что мы делаем, — поддержите нас. Это можно сделать в рублях и евро.


Профессорский кот dan repost
У замечательного эконометриста Скотта Каннингема вышло второе издание его замечательного учебника про причинно-следственную эконометрику. Напомню, что онлайн-версия его учебника доступна для всех совершенно бесплатно тут. Пока это, так сказать, бета-версия – она еще не до конца проверена, там могут быть ошибки. И пока еще нет раздела о том, как использовать этот учебник вместе с большими языковыми моделями. Первое издание обещают сделать доступным по отдельной ссылке – можно будет сравнивать, как изменился подход автора к изложению материала.

А еще в учебнике, по словам автора, усилено обсуждение исторических корней прикладной причинно-следственной эконометрики. По мнению Каннингема (и я с ним полностью согласна), это не только интересно, но и может быть полезно для тех, кто несколько увяз в уравнениях – как напоминание о том, зачем это все нужно.

Если вы с этим учебником еще не знакомы, советую пойти почитать. Даже если вам не нужны эти методы, это просто интересное чтение.


Cambridge University Press открыл доступ к новой подборке научных статей по экономике. Хорошая возможность бесплатно пополнить список литературы и познакомиться со свежими исследованиями. 👉 Открыть подборку

@evidencespace


Новый бесплатный курс J-PAL и MIT Data Analysis for Social Scientists, посвященный методам анализа данных в social science, стартует 8 сентября 2026 года. Курс проходит под руководством Эстер Дюфло и Сары Фишер Эллисон. Набор открыт.

@evidencespace




📢 Наши подписчики приглашают принять участие в международном исследовании взаимодействия человека и ИИ

Мы изучаем, как люди оценивают аргументы по общественно значимым вопросам при взаимодействии с большими языковыми моделями. Исследование проводится международной исследовательской группой с участием университетов Princeton, Columbia, Cambridge и других (IRB #19354).


Эксперимент проходит онлайн, полностью анонимен и занимает 10-15 минут. Нацелен на тех, кто сейчас живет в России.

🔗 Ссылка: https://princetonsurvey.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_bmHuUsXoCpi4s3s?Q_Language=RU


Ранний доступ к медицине может продлевать жизнь спустя 70-80 лет. Новая работа Хамида Ногханибехамбари (Hamid Noghanibehambari) и Джейсона Флетчера (Jason Fletcher) “Early Life Healthcare Access and Later-life Mortality: Evidence Using Openings of County Health Departments”, NBER Working Paper No. 35533, июль 2026 г., исследует последствия открытия окружных департаментов здравоохранения (County Health Departments, CHD) в США в начале XX века. Эти учреждения создавались прежде всего в бедных и сельских районах и давали доступ к недорогой медицине, дородовому наблюдению, вакцинации, санитарному контролю и профилактике инфекций. Главный результат - доступ к такой инфраструктуре во время внутриутробного развития и в первые годы жизни оставляет измеримый след в продолжительности жизни через десятилетия.

Методологически работа интересна хорошим историческим квазиэкспериментом. Авторы связывают данные Social Security Administration о смертности с полной переписью США 1940 года и восстанавливают округ рождения или проживания в детстве примерно для 2,1 млн человек, родившихся в 1900-1940 гг. Тритмент - открытие CHD в конкретном округе, причем разные округа получали учреждения в разные годы. Это позволяет применить staggered difference-in-differences и событийный анализ (event study), включая estimator Sun-Abraham при гетерогенных эффектах по времени: сравнивается продолжительность жизни людей, которым на момент открытия CHD было 0-4 года или которые еще находились в утробе матери, с более старшими когортами того же округа. Поэтому результат интерпретируется как intent-to-treat - эффект появления доступа к медицинской инфраструктуре, а не фактического обращения конкретного человека за медицинской помощью.

Базовая оценка - около +0,9 месяца жизни для получивших доступ в возрасте до 4 лет. На первый взгляд немного, но речь идет о вмешательстве в самом начале жизни и об эффекте, проявляющемся спустя многие десятилетия. Причем эффект усиливается на более высоких возрастных порогах и оказывается выше у мужчин, небелого населения и людей из семей с менее образованными родителями. Очень сильная проверка каузальной интерпретации - обратный эксперимент: там, где CHD закрывались, ранняя потеря доступа связана уже с сокращением продолжительности жизни примерно на 1,3-1,4 месяца. Результаты также почти не меняются при альтернативных fixed effects, Sun-Abraham, survival-моделях, Heckman correction, исключении когорт пандемии 1918 года и других проверок на робастность.

Самое интересное - авторы пытаются раскрыть механизм накопления эффекта по жизненному циклу. После открытия CHD младенческая смертность снижается примерно на 4%, рождаемость растет примерно на 3,9%. В дальнейшем у детей улучшаются образовательные траектории: вероятность посещать школу выше примерно на 1,4 п.п., средняя продолжительность обучения - примерно на 0,17 года, улучшаются профессиональный и социально-экономический статус. В пожилом возрасте эти люди оказываются в более обеспеченных территориях.

Авторы оценивают денежный эквивалент полученных дополнительных лет жизни примерно в $13,6 млрд в ценах 2020 года при совокупных исторических затратах на CHD около $1,25 млрд. Кажется, что это очень хороший пример того, почему оценка государственной политики через полный жизненный цикл может приводить к совершенно иным выводам, чем стандартный краткосрочный анализ выгод и затрат (cost-benefit analysis).

@evidencespace


Ряды Фурье dan repost
Как мягко менять поведение людей, чтобы они не воспринимали это как давление? И, может, вообще не осознавали?

Взяли 455 экспериментов на 2,14 миллиона участников и свели в кучу.

Считалось, что менять поведение можно:
1. Рублём. Чтобы человек поступал как надо — давать субсидии, налоговые льготы, штрафы, повышать или понижать цены.
2. Добрым словом. Менять убеждения через информационные кампании, просвещение, рекламу.

Оба варианта не учитывали идиотов.

За то, как учитывать идиотов в экономике, как-то даже дали нобелевку. Люди — не рациональные агенты. У человека мало времени, мало данных и нет сил подумать, поэтому он часто хватается за то, что под рукой, копирует поведение окружающих, поддаётся тому, как преподнесли варианты. И вот вопрос: а можно ли чуть переделать обстановку так, чтобы человеку было проще сделать нужный выбор? Типа он сам, но сделал то, что надо.

Да, можно, это работает, и это третий путь. Называется подталкивание. Некоторые называют это UI dark pattern, но граница там размыта. Ну то есть разница как между заранее поставленной галочкой и заранее снятой галочкой на спам.

Сила эффекта скромная, примерно как у обычной рекламы пользы или у денежных поощрений. Примерно в 1 случае из 7 подталкивание может сработать наоборот. Легче всего подтолкнуть человека там, где решение мелкое и привычное (что сожрать на ужин). Труднее всего — там, где на кону деньги и серьёзные последствия.

Конкретные приёмы:
— Информировать. Перевести на человеческий, сделать побольше, повесить у кассы, показать норму по соседям и т.п. Олкотт разослал на 600 тысяч писем, где расход электричества сравнивался с расходом соседей. Люди стали тратить в среднем на 2% меньше. Такой же эффект можно получить, поднимая цену на 11-20%.
— Поменять расстановку вариантов и формат выбора. Ну типа положить самое дорогое молоко поближе к глазам и рукам, а самое дешёвое запихать на самый верх, чтобы бабки не достали без сотрудника магазина. Это самый сильный вариант. Сравнили донорство органов в разных странах Европы: где галка стоит по умолчанию — на 60 процентных пунктов наборов органов больше.
— Устранить разрыв между намерением и поведением. Один раз взять обещание и напоминать. Типа, сначала спрашиваете, кто готов помогать, а потом просите скинуться, а не сразу спрашиваете, кто скинется.

Слабые места работы: скандал с лабораторией Корнелла с систематическими научными подлогами — десятки статей Брайана Уонсинка отозвали. И нашли большое публикационное смещение из-за того, что чаще печатают удачные результаты (эффект сисек). Чем красивее работа, тем охотнее её берут, работы "мы измерили, что-то нифига не работает" — некрасивые. Из-за этого реальный эффект ещё на четверть слабее.

А тут берут ровно те же данные, прогоняют их через метод, который учитывает публикационное смещение.

Вывод: доказательств того, что подталкивание работает — нету.

Основное:
— Информирование не работает вообще
— Структура выбора работает нормально или слабо
— Напоминания и упрощение действий почти не работает
— В финансах вообще не работает ничего

В авторах офигенно тёплая компания. Т. Д. Стенли, — чувак, который всю жизнь громит метаанализы; его друг Д. Шэнск — берёт психологические теоретические работы и ставит практические эксперименты по ним под визги теоретиков (потому что обычно нифига не сходится). И ещё Э. Вагенмакерс, который знатно так поработал над кризисом воспроизводимости с помощью матметодов.

Слабое место работы — риск перекоррекции, вероятно, оценка сместилась к нулю больше, чем должна была в реальности, это подтверждается оценкой сверху вниз и снизу вверх, они разные.

То есть читать лучше так: подталкивание как-то работает, но слабо. Но вот про часть работы в обратную сторону — сохранилось )

И это, скажите кто-нибудь это маркетологам и ПО, пожалуйста, а то задолбали пихать свои выдумки в каждый интерфейс!

--
Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты
Большинство пользователей, играющих в игры 18+, родились 1 января!


Совет молодых учёных ЭФ МГУ (СМУч) dan repost
💡13–31 июля 2026 — NBER Summer Institute, одна из главных ежегодных конференций по экономике

Среди участников, авторов и организаторов: Клаудия Голдин, Радж Четти, Жан Тироль, Джошуа Дэвид Ангрист, Гвидо Имбенс, Эдвард Глейзер, Андрей Шлейфер и другие известные экономисты

Многие секции будут транслироваться на YouTube, что предоставляет редкую возможность увидеть экономическую науку «в процессе»: как презентуют новые результаты, какие вопросы задают авторам и за что критикуют даже самые сильные исследования

Например, можно будет узнать:
– как временные отраслевые шоки влияют на накопление человеческого капитала
(Micro Data and Macro Models)
– влияет ли форма пенсионных выплат на продолжительность жизни
(Workshop on Aging)
– как пошлины, введённые США в 2025 году, изменили расходы американских семей
(Household Finance)
– помогает ли удалённая работа сократить разрыв в занятости и доходах между мужчинами и женщинами после рождения детей
(Children and Families)
– как цензура и моральные ограничения меняли содержание голливудских фильмов
(Development of the American Economy)
– нужно ли центральным банкам пересмотреть правила, по которым они изменяют процентные ставки
(Monetary Economics)
– как особенности памяти влияют на ожидания людей относительно доходности акций, цен на жильё и продолжительности жизни
(Behavioral Macro)
– заставляют ли налоговые льготы венчурные фонды чаще вкладываться в рискованные, но потенциально «миллиардные» стартапы
(Corporate Finance)
– как именно рождение ребёнка влияет на личные финансы родителей
(Household Finance)
– снижает ли доступ к жилью риск домашнего насилия
(Economics of Crime)
– и ещё много-много всего интересного!

Программа и ссылки на трансляции:
https://www.nber.org/conferences/summer-institute-2026


Обновилась онлайн-версия книги Роба Хайндмана и Джорджа Афанасопулоса «Forecasting: Principles and Practice». Много практических кейсов: прогнозы цен на акции IBM, индекса Dow Jones, продаж новых домов в США, посещаемости отелей по регионам Австралии, электропотребления и т.д. Все примеры сопровождаются готовым кодом на R. Весь набор данных и функций собран в пакете fpp2.

Учебник охватывает широкий спектр методов: от простого наивного прогнозирования (Naive approach) и экспоненциального сглаживания до ARIMA, динамической регрессии, иерархического прогнозирования и комбинирования прогнозов. Авторы сознательно избегают излишней теории и фокусируются на том, что действительно работает на практике. Материал рассчитан на тех, кто знаком с базовой статистикой и алгеброй.

@evidencespace


Канал влияния dan repost
📢 Вебинар AMLEDS

Сегодня вечером пройдёт вебинар, который стоит посетить!

Спикер: Скотт Каннингем (Baylor University)
Тема: "AI-агенты для исследователей: инструменты, применение и открытые вопросы"

Скотт Каннингем – настоящая рок-звезда современной эконометрики. Автор одного из первых и любимого многими учебника по причинно-следственному выводу "Causal Inference: The Mixtape" (мы с нетерпением ждём грядущего переиздания The Remix 🎶). Автор подкаста с ведущими учёными, стример, организатор классных воркшопов и человек, который сделал очень много для популяризации эконометрики

В последнее время он активно экспериментировал с AI-инструментами в научной работе – и похоже, накопленный опыт вырос в отдельный полноценный воркшоп

🗓 26 июня 2026 года
🕒 18:00 Мск
🎙 Формат: Zoom-вебинар (онлайн, бесплатно)
📝 Регистрация по ссылке

#канал_зовёт
@causal_channel


🔉Лаборатория поведенческой экономики и финансов НИУ ВШЭ приглашает принять участие в исследовательском эксперименте

Эксперимент проходит в онлайн формате, через веб-браузер, и займет у вас не более 20 минут.

По результатам случайные участники получат денежное вознаграждение (сертификаты).  

Эксперимент доступен по любой из ссылок ниже:
• http://195.133.73.40:5000
• http://195.133.73.40

⏰ Ждем Ваших ответов до 31.05.2026. В случае возникновения вопросов пишите Fomina.a.a@hse.ru.

🔜 Про суть исследования и результаты обязательно расскажем после завершения сбора данных


Канал влияния dan repost
Пока наши студенты защищают выпускные работы, а мы с интересом следим за их защитами 👋, решили поделиться с вами свеженькими полезными находками

Питер Халл обновил свои материалы по эконометрике — на странице Metrics Notes теперь лежат свежие слайды бакалаврского и магистерского курсов за весну 2026 года с расширенными материалами и исправленными неточностями и опечатками прошлых версий

Там же собраны другие полезные материалы его авторства: ускоренный курс по design-based эконометрике, а также заметки про effective populations, propensity score, residualized regressions, instrumented DiD, shift‑share IV и weak IV – по сути, полноценный toolbox для современных исследований

#канал_обозревает
#канал_рекомендует
@causal_channel


Центр регуляторных компетенций dan repost
IV Круглый стол "Практики эффективного диалога бизнеса и власти" посвящен доказательному подходу в ОРВ.

Место проведения: УрГЭУ (Екатеринбург) с онлайн подключением
Время: 13.00 Мск (15.00 Екб) ❗️Обращаем внимание на изменение времени начала 

 Ключевые направления дискуссии:
 Когда нужно регулировать — Елена Артюх (Уполномоченный по защите прав предпринимателей в СО) и Какое регулирование считать эффективным - Владимир Чураков (Мосстратегия)
 Доказательный подход и «Голос рынка» — Георгий Богатырев (Банк России) 
 Мнение бизнеса — Михаил Андронов («Аскорт», Москва) и Барзыкина Галина (Курская область) 
 Региональный опыт — новые инструменты: представители органов власти Москвы, Чувашии, Владимирской и Свердловской областей
 Научный взгляд — эксперты МГУ (Ольга Маркова, Анна Ставнийчук) и руководитель ЦРК Ирина Рахмеева (УрГЭУ)

📋 Программа круглого стола и приглашение на субъекты РФ👇
Кому нужно именное приглашение - пишите в чат Центра
Ссылка для регистрации
#новостиОРВ #обсудим


LEAD Lab — Law, Empirics & Data Lab dan repost
Всем выйти из тени!

Есть вещи, которые долго существуют в полутьме.
Отдельные исследователи. Разрозненные данные. Интервью, которые нельзя публиковать сразу. Судебные практики, о которых почти никто системно не пишет.

Мы решили, что пора выходить из тени.

Так появился LEAD Lab — Law, Empirics & Data Lab: пространство для тех, кто изучает право не как набор красивых норм, а как социальную практику.

Мы — социологи права, криминологи, антропологи, политологи, исследователи данных.
Многие из нас годами изучают суды, полицию, миграционный контроль, юстицию и повседневную работу государственных институтов.

LEAD Lab — это попытка собрать эти исследования в общую инфраструктуру:
— регулярные семинары,
— обсуждение work-in-progress текстов,
— методологические воркшопы,
— совместные проекты,
— поддержку молодых исследователей,
— международную исследовательскую сеть.

Первый семинар мы уже провели в мае — обсуждали статью о проектах реформ милиции в Беларуси в начале 1990-х.
И поняли, что такой формат очень нужен.
С сентября запускаем регулярную серию онлайн-семинаров и планируем очные встречи.

Мы не хотим делать «клуб разговоров».
Наша задача — создать рабочее пространство для эмпирических исследований права и государства: с текстами, данными, дискуссиями и нормальным академическим фидбеком.

Поэтому мы начинаем этот публичный канал.
Здесь будут:
— анонсы семинаров,
— исследовательские заметки,
— данные,
— обсуждения методов,
— разговоры о том, как сегодня реально работают право и государственные институты.

LEAD Lab запустили: Екатерина Ходжаева, Кирилл Титаев, Элла Панеях, Дарья Кузнецова и др.

20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.