الأعراق. وإذا وجدنا أنه لا يوجه أي خطاب صريح أو مرکزي إلى أي فئة عرقية، سواء بصورة حصرية أو شاملة، صنفناه على أنه حزب غير عرقي. ثم قمنا بعد ذلك بتسجيل كل ترميز لكل حزب في كل بلد، ومقارنته بترميزه في قواعد البيانات الأخرى المتاحة، ومراجعة الاتساق بين القائمين على الترميز، وإعطاء درجة ثبات لكل ترميز (1 = ثقة كبيرة، 2 = ثقة معقولة، 3 = ثقة ضعيفة) على أساس نوعية المعلومات المتاحة في العينة. ولما كانت بعض الدول فيها أحيانا أكثر من 100 حزب، لكل منها عيته الخاصة، فإن هذا المستوى من التوثيق يحتاج إلى وقت طويل في بناء أي قاعدة بيانات من هذا النوع. لكن، من المهم أن يتمكن الباحثون الآخرون من إعادة تطبيق تلك الخطوات التي اتبعناها، وأن يكتشفوا مقدار التحيز والخطأ في البيانات.

لنأخذ بيانات الهند -على سبيل المثال- في خطوات الترميز التي اتبعناها. في الانتخابات البرلمانية الهندية لعام 1991 (أقرب الانتخابات من تاريخ إعداد الدراسة] لكن قبل عام 1996) تنافست مئات من الأحزاب، لكن معظمها لم يحصل إلا على نسبة لا تذكر من التصويت. وحصلنا على بيانات تفصيلية لكل الأحزاب التي حصلت على نسبة من الأصوات لا تقل عن 01.، وهذا يعني إدراج 66 حزبا في قاعدة بياناتنا. ثم قمنا بترميز هذه الأحزاب على أساس تحليل مضمون برامجها. فكان من بينها 13 حزب غير عرقي حصلت على نسبة 51. 81% من الأصوات، و 18 حزبا عرقي حصلت على 38. 95% من الأصوات، لكننا لم نتمكن من التوصل إلى مقالات كافية عن البرامج الانتخابية بما يسمح النا بترميز الأحزاب الخمسة والثلاثين الباقية، التي حصلت على 10. 24% من الأصوات وهي أحزاب صغيرة للغاية، بلغ متوسط ما حصلت عليه من أصوات 14% لكل منها).

وفور الانتهاء من ترميز متغير التصويت العرقي، يمكن أن نحصل أيضا على بيانات عن متغيرات أخرى من مواد المصادر نفسها في وقت قصير نسبية. فنستطيع على الفور أن نسجل أسماء و تعداد كل الفئات التي تتم تعبئتها تعبئة صريحة. ففي الهند، مثلا، نجد أن الأحزاب العرقية معا تستنفر صراحة الفئات العرقية التالية: الهندوس (82?) ، والمسلمين