В каталоге курсов Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zürich - Eidgenössische Technische Hochschule Zürich) доступен репозиторий курса «Наука о данных для государственной политики: от эконометрики к искусственному интеллекту». В репозитории - стэк лекций и примеры кода. Кратко о курсе авторы пишут так:

Многие политические проблемы связаны с прогнозированием. Например, в рамках бюджетного администрирования может возникнуть запрос на прогноз количества заявок на выплаты пособий в следующем месяце, исходя из условий на рынке труда в этом месяце. Этот курс представляет собой практическое введение в методы «больших данных» для составления таких прогнозов. Методы включают в себя:

- получение больших наборов данных с помощью веб-скрэпинга или API-интерфейсов, включая данные социальных сетей;
- обработка наборов данных для упрощения вычислений;
- машинное обучение для прогнозирования результатов, включая способы выбора и настройки моделей, оценки их производительности с использованием имеющихся данных испытаний;
- интерпретация прогнозов моделей машинного обучения;
- визуализация данных, включая интерактивные веб-приложения.

@evidencespace

#wylse

Ещё один свежий пример использования DiD (difference-in-differences): «As newspapers close, local corruption thrives». Тед Мэтерли и Брэд Н Гринвуд собрали данные о закрытии 65 крупных ежедневных газет США в период с 2006 по 2019 год и сгруппировали 91 888 дел с обвинениями в коррупции по окружным судам США. Используя DiD и сравнивая районы, в которых произошло массовое закрытие ежедневных печатных изданий, с теми районами, в которых такого массового закрытия не было, исследователи выявили увеличение судебных дел по мотивам коррупции на 7,3%. Эти результаты согласуются с аналогичными результатами похожих исследований в Бразилии, где закрытие местных СМИ «воодушевило» местных чиновников на оппортунистическое поведение в угоду личных выгод. Тед и Брэд делают выводы о значимости профессиональных местных СМИ, которые служат «мягкой силой» в части контроля добросовестного исполнения полномочий на местах.

@evidencespace

Всем продуктивного вечера 🫰

@evidencespace

Паттерны установки камер наблюдения как зеркало представлений о безопасности

Городские камеры обычно воспринимаются как аватары Большого брата — распределенный дисциплинирующий взгляд, стремящийся охватить все возможное пространство. Но даже если допустить, что проекты уличного наблюдения и правда стремятся к паноптикону, то их реализация имеет технические ограничения: камеры не могут появиться везде в одну ночь, они занимают пространство постепенно и неравномерно.

Что если использовать это и посмотреть на камеры из неоинституциональной перспективы — определить паттерны расположения камер и попробовать восстановить логику их установки? Так мы можем получить представления о «проектах безопасности», в русле которых действуют власти.

Наши сотрудники Дмитрий Серебренников и Дмитрий Скугаревский сделали подход к этой задаче и проанализировали системы наблюдения в четырех европейских столицах — Москве, Париже, Брюсселе и Эдинбурге. Дизайн позаимствован из экологических исследований: камеры рассматриваются как вид, занимающий определенные ниши в городском пространстве. Для анализа было применено объяснимое машинное обучение (CatBoost + SHapley Additive ExPlanations или SHAP).

Исследование показывает, что московский «проект безопасности» имеет значимые отличия от парижского и брюссельского (в Эдинбурге камер оказалось недостаточно, чтобы выделить паттерны). Во всех трех городах камеры ожидаемо тяготеют к публичным пространствам: парковкам, магазинам, точкам торговли уличной едой, — но если в Париже и Брюсселе второй большой нишей камер являются транспортные хабы, то в Москве это территории вокруг двух типов символических объектов — детских пространств (детские площадки, сады, школы) и храмов.

Кроме того, отличается расположение камер относительно центра. В Париже и Брюсселе камеры убывают по мере удаления от центра, в Москве же, напротив, они сконцентрированы в центре и на окраинах. Дальнейшее прояснение специфики намеченных «проектов безопасности» требует уже отдельного исследования.

Статья коллег называется A tale of four cities: Exploring security through environmental characteristics of CCTV equipment placement, она вышла в Journal of Computational Social Science и находится в открытом доступе.

Питер Халл, профессор экономики Университета Брауна, научный сотрудник NBER пошарил слайды своих свежих лекций, разработанных совместно со своим ассистентом Джонатаном Ротом. Все самые насущные темы: регрессии всех видов, кластеризация и взвешивания, обработка данных, параллельные тренды, бутстрепы, вероятность и другие. Ценность не только в повторении материала, но и в новых кейсах, которыми Халл сопровождает свои лекции. Приумножаем знания, приумножая радость 😌

@evidencespace

Опубликована наша статья о расчете эффекта обновленного регионального материнского капитала на рождаемость детей разных порядков на примере ЯНАО. Положительный эффект от материальной меры демографической политики есть. Осенью 2019 года объявлена впечатляющая обновленная программа регионального маткапитала в ЯНАО. И согласно проведенным расчетам, изменение суммарного коэффициента рождаемости (СКР) по всем рождениям составило 0,15. Демографы знают, что это много, это успех в странах с невысокой рождаемостью. Влияния на первые рождения нет. Рост СКР для вторых рождений составил 0,12, для третьих рождений — 0,08 статистического ребенка. Наблюдаемые изменения были связаны прежде всего с рождаемостью городского населения (не КМНС в сельской местности!). Модернизация программы материнского капитала в ЯНАО позволила затормозить на региональном уровне негативную динамику рождаемости, наблюдаемую в целом по стране. Денисова И.А., Калабихина И.Е., Кузнецова П.О. Оценка влияния региональной программы материнского капитала на рождаемость (на примере Ямало-Ненецкого автономного округа) // Государственное управление. Электронный вестник. 2024. No 105. С. 232–243. https://spajournal.ru/index.php/spa/issue/view/48/49

Introduction to GIS Programming (Python) 🐍

Dr. Qiusheng Wu, создатель нескольких широко используемых пакетов Python с открытым исходным кодом, включая geemap, leafmap и segment-geospatial, уважаемый автор различных открытых материалов, сделал записи курса по обучению применения языка Python в геопространственной области. Подобные курсы мы уже видели, но тут студенты познакомятся практически со всеми инструментами GeoPython, научатся визуализировать векторные и растровые данные, а также изучат 3D-картографирование с MapLibre и получат представление о SAMGeo и HyperCoast, двух специализированных геопространственных библиотеках.

Материалы курса также сопровождаются YouTube-роликами.

«Вы работаете в ESG и хотите обогатить вашу работу доказательствами? Запишитесь на бесплатный онлайн-курс Evaluating Social Programs от J-PAL, который начнется 17 сентября, и узнайте, как рандомизированные оценки можно использовать для измерения воздействия» - так J-PAL зазывает на свой открытый курс. Мы заинролились - интересно ) Вы тоже можете - здесь.

@evidencespace

Спасибо всем, кто поделился вчера своими ссылками! Я не успела их все посмотреть и систематизировать, поэтому начну с того, что поделюсь известными мне ресурсами, а потом буду дополнять пост (или сделаю серию).

Первый ресурс – коллекция материалов, собранных командой под руководством Томаса Сарджента (Нобелевская премия 2011 – за работу в области макроэкономики). Во вкладке Projects несколько курсов лекций (от вводного по Python до нескольких курсов по Quantitative Economics with Python, библиотека для Python (и библиотека для Julia – еще один язык, которым пользуются экономисты), книги.

Второй ресурс – проект команды Артура Террелла (начал как физик, потом стал экономистом, но при этом написал популярную книжку про ядерный синтез, работал в Банке Англии, поучаствовал в дизайне 50-фунтовой купюры, на которой изображен Тьюринг). Тут акцент на работу в Python с разными типами данных и проведение разных типов анализа, которыми пользуются экономисты.

Третий ресурс – книга Флориана Гайсса по использованию Python (а также R и Julia) для вводного курса по эконометрике (на базе учебника Вулдриджа). Если пролистать страницу до конца, можно найти ссылку на бесплатные копии в pdf. Коды ко всем главам даны. (Возможно, потребуется vpn)

#python_for_economists #в_помощь_исследователю

🔹 Точно будет хорошо.

Аспирантский семинар «Методология социальных исследований»

Курс посвящен практике исследовательской работы в социальных науках. В рамках курса мы поговорим о методах получения эмпирического материала, постановке исследовательского вопроса и выборе подходящего метода, работе с литературой и подготовке исследовательского продукта, будь то презентация на конференции, статья или policy paper. Курс ориентирован на тех, кто хочет заниматься именно эмпирическими исследованиями в политической науке и смежных областях. В рамках курса мы будем говорить о том, как получать и презентовать такие результаты, которые будут публиковаться на самых престижных площадках, но не будем забывать и о том, что иногда нужно защищать диссертации.

Преподаватель курса — Кирилл Титаев

Разбирали закрома, вспомнили про эту хорошую книгу ВБ, написанную Шахидур Хандкером (руководителем Команды сельского развития ВБ*). Книга хоть и не новая, но уж больно хорошо в ней описаны кейсы применения количественных методов на практике. Тут вам и старая-добрая PROGRESA, и программа переселения Китая, и аргентинская Trabajar по поддержке безработных. Есть примеры расчетов на Stata. Можно использовать как надежный источник к началу дизайнов ваших оценок и исследований.

* The Rural Development Team - это группа Всемирного банка, которая работает с различными организациями над созданием и поддержкой устойчивых сельских сообществ.

@evidencespace

Чуть не упустили. Тут Совет по делам женщин в статистике и науке о данных [1], Португальское статистическое общество (SPE) и Американская статистическая ассоциация (ASA) запустили проект «Международный день женщин в статистике и науке о данных». 8 октября состоится третья открытая бесплатная онлайн-конференция, приуроченная к этому дню. Программа насыщенная. Регистрация здесь.

[1] The Caucus for Women in Statistics and Data Science - международное профессиональное статистическое сообщество, созданное в 1971 году для образования, трудоустройства и продвижения женщин в статистике.

@evidencespace