Достоверность данных — одно из фундаментальных понятий, определяющих, насколько точно данные описывают реальный мир. Несмотря на обилие современных баз данных, официальная статистика на постсоветском пространстве не всегда отражает реальность, что делает её использование для анализа сложной задачей. Цель этого курса — познакомить студентов с основными методами проверки достоверности количественных данных, а также с передовыми методами построения альтернативных переменных, которые лучше описывают лежащие в основе явления.
Курс состоит из двух частей. Первая часть посвящена ключевым этапам анализа достоверности данных: пониманию процесса генерации данных, оценке качества данных, выявлению и обработке выбросов, а также улучшению качества данных перед применением аналитических методов. Эта часть курса охватывает такие инструменты, как закон Бенфорда, анализ конечных цифр и др.

Вторая часть посвящена региональным данным, которые часто содержат манипуляции. Она знакомит с современными методами анализа геопространственных данных для социальных наук и направлена ​​на развитие навыков геопространственной визуализации, выявления пространственно обусловленных взаимосвязей в данных и составления альтернативных индикаторов в случаях, когда официальные источники данных могут не содержать объективной или достоверной информации.

В курсе используется современное бесплатное программное обеспечение для обеспечения воспроизводимых и интерпретируемых результатов анализа. Он также включает групповые проекты анализа данных для возможности усиления сотрудничества между участниками.
Литература курса включает в себя последние прикладные исследования, опубликованные в ведущих международных рецензируемых журналах. Будет рассмотрен широкий спектр примеров реальных данных. К концу курса студенты приобретут необходимые навыки оценки качества данных для своей будущей профессиональной или академической работы.