Численные данные и математические модели широко используются в экономических и общественных науках, однако понятие «измерений» и разделимость их результатов на содержательный сигнал и случайный, поддающийся минимизации шум для социальных систем весьма условны из-за обилия факторов, влияющих на состояние системы. Стохастические процессы в ряде социальных систем (биржи, транспортных потоков и др.) нестационарны, для их регистрируемых параметров характерны сильные корреляции и негауссовы распределения. Для объективного анализа этих особенностей требуются массивы надежных физических данных, полученных под воздействием социальных факторов. В докладе будут представлены распределения численных параметров атомной структуры кристаллических веществ из компьютерных банков структурных данных, содержащих достоверную физическую информацию примерно о 1 млн. соединений. Эти массивы надежно установленных, воспроизводимых численных параметров получены при сильном влиянии экономических и социальных факторов (государственное регулирование, целевое финансирование, конкуренция научных групп и т.д.) на ход исследований. Большие выборки результатов структурных исследований проявляют явные аналогии с массивами данных в «социальных» науках: уширенные негауссовы распределения с «тяжелыми хвостами», псевдо-квантовая кластеризация точек. Такие распределения, несмотря на точность и достоверности их данных, могут не поддаваться стандартным методам статистической обработки. Будут представлены примеры неклассических «социоподобных» распределений физических параметров и предложена интерпретация этих наблюдений. Литература Y.L.Slovokhotov Bad distributions of good data: unusual statistics of structural databases. Struct. Chem. (2016) 27: 389. DOI:10.1007/s11224-015-0716-3