14) Название расследования: «Путеводитель по Карловым Варам» Путеводитель по Карловым Варам // Муниципальный сканер. URL: https://munscanner.com/2017/01/karlovy-vary/ (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: «Муниципальный сканер»
Страна: Россия
Дата публикации: 23.01.2017
Вид расследования по субъекту: Журналистское
Объект расследования: Депутат Законодательного собрания Краснодарского края Александр Фендриков, начальник Аппарата Губернатора Санкт-Петербурга Давид Адамия и другие
Форма проявления коррупции: Незадекларированные доходы, незаконное участие в предпринимательской деятельности
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: Реестр недвижимости Чехии (Nahlнћenн do katastru nemovitostн http://nahlizenidokn.cuzk.cz/), Торговый реестр Чехии (Obchodnн rejstшнk https://or.justice.cz/ias/ui/rejstrik), некоммерческий картографический проект OpenStreetMap, свободная кроссплатформенная геоинформационная система QGIS, кадарстовая карта Чехии Katastr nemovitostн 2.0.
15) Название расследования: «В жертву режиму: как бизнес покупает у «Единой России» победу в госзакупках» Савина С. В жертву режиму // Russiangate. URL: https://russiangate.com/goskompanies/v-zhertvu-rezhimu/?sphrase_id=374608 (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Софья Савина, Russiangate
Страна: Россия
Дата публикации: 19.06.2017
Вид расследования по субъекту: Журналистское
Объект расследования: Политическая партия «Единая Россия»
Форма проявления коррупции: «Откат»
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: Финансовые отчеты партий с сайта ЦИК России, данные Единого государственного реестра юридических лиц (система «Контур-фокус»), сбор данных с помощью API проекта «Госзатраты» - базы данных государственных контрактов, язык программирования Python, Adobe Acrobat Reader - приложение для извлечение данных из изображений, представленных в PDF.
16) Название расследования: «Апостол: реновация» Савина С. «Апостол»: реновация // Russiangate. URL: https://russiangate.com/obshchestvo/apostol-renovatsiya/?sphrase_id=374610 (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Софья Савина, Russiangate
Страна: Россия
Дата публикации: 10.07.2017
Вид расследования по субъекту: Журналистское
Объект расследования: Правительство Москвы
Форма проявления коррупции: Лоббизм
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: сайт проекта «Госзакупки», API социальной сети Twitter, язык программирования Python, инструмент для построения графов Gephi.
17) Название расследования: «Дорожный ревизор» Петрова Е., Чарикова И. Дорожный ревизор // Трансперенси-Интернешнл - Россия. URL: https://transparency.org.ru/special/worldcup2018roads/ (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Екатерина Петрова, Ирина Чарикова, «Трансперенси Интернешнл - Россия»
Страна: Россия
Дата публикации: 12.12.2017
Вид расследования по субъекту: Гражданское
Объект расследования:
Форма проявления коррупции: Нецелевое расходование бюджетных средств
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: API проекта «Госзатраты», агрегирующего государственные закупки, инструменты визуализации сложных схем.
18) Название расследования: «Рамзан Кадыров пользуется самым просторным бизнес-джетом в мире» Жолобова М. Рамзан Кадыров пользуется самым просторным бизнес-джетом в мире // Телеканал «Дождь». URL: https://tvrain.ru/news/ramzan_kadyrov_polzuetsja_samym_prostornym_biznes_dzhetom_v_mire-431585/https://tvrain.ru/news/ramzan_kadyrov_polzuetsja_samym_prostornym_biznes_dzhetom_v_mire-431585/ (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Мария Жолобова, Телеканал «Дождь»
Страна: Россия
Дата публикации: 05.04.2017
Вид расследования по субъекту: Журналистское
Объект расследования: Глава Чеченской Республики Рамзан Кадыров
Форма проявления коррупции: Незадекларированная собственность
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: данные из социальной сети Instagram, сервисы поиска перемещений самолетов Flightradar24 и Flightaware, официальный реестр юридических лиц Бермудских островов.
19) Название расследования: «Своих не бросаем» Долинина И., Мароховская А. Своих не бросаем // Tilda. URL: http://svoihnebrosaem.tilda.ws/ (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Алеся Мароховская, Ирина Долинина, проект выполнен в рамках антикоррупционного хакатона «ДеклараБум», организованного «Трансперенси Интернешнл - Россия»
Страна: Россия
Дата публикации: 25.02.2018
Вид расследования по субъекту: Гражданское
Объект расследования: Государственные служащие, меняющие место работы
Форма проявления коррупции: Конфликт интересов
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: Данные проекта «Декларатор» - публичной базы деклараций о доходах и имуществе публичных должностных лиц в России, анализ данных с помощью библиотек NetworkX и Pandas для языка программирования Python, визуализация социальных графов с помощью инструмента Визуализатор графов, разработанного компанией Social Data Hub.
20) Название расследования: «Показюк: автоматизированная система для анализа аномалий в декларациях» Показюк: автоматизированная система для анализа аномалий в декларациях // Github. URL: https://github.com/generall/declaramboom (дата обращения: 12.05.2018)
Автор: Группа авторов, проект выполнен в рамках антикоррупционного хакатона «ДеклараБум», организованного «Трансперенси Интернешнл - Россия»
Страна: Россия
Дата публикации: 25.02.2018
Вид расследования по субъекту: Гражданское
Объект расследования: Государственные служащие, задекларированное имущество которых не совпадает с изменением задекларированного дохода
Форма проявления коррупции: Незаконное обогащение
Источники данных, инструментарий сбора и анализа данных: Данные проекта «Декларатор» - публичной базы деклараций о доходах и имуществе публичных должностных лиц в России, данные Федеральной службы государственной статистики, система управления базами данных MongoDB, скрипт на языке программирования Python для автоматических Google-запросов.
Перечисленные примеры иллюстрируют утверждение о том, что современные журналисты и гражданские расследователи активно используют новые методы и инструменты поиска и анализа информации. Указанные публикации свидетельствуют, что современный инструментарий сбора и анализа данных позволяет расследователям выявлять в ходе своей работы факты существования у чиновников незадекларированных доходов и собственности, незаконного обогащения, конфликта интересов, случаи лоббизма и непотизма и «откатов». В следующем параграфе мы рассмотрим часть примеров подробно: проследим за ходом проведения конкретных антикоррупционных расследований, чтобы выяснить, как их авторы применяют современные инструменты сбора и анализа данных на практике.
2.2 Анализ практики применения современного инструментария сбора и анализа данных
Данная часть исследования посвящена детальному описанию технологий использования ряда инструментов сбора и анализа данных в конкретных примерах антикоррупционных расследований. Для анализа подобраны расследования, проведенные авторами таких изданий, как Associated Press, «Новая газета», Russiangate, сообщества расследователей Bellingcat, некоммерческой организации «Центр антикоррупционных исследований и инициатив «Трансперенси Интернешнл - Россия» и другими.
Расследование общественной организации «Трансперенси-Интернешнл - Россия» под названием «Сибирские дороги» Сибирские дороги // Трансперенси-Интернешнл - Россия. URL: http://transparency.org.ru/special/dorogisibiri/ (дата обращения: 12.05.2018) посвящено контролю дорожного ремонта в нескольких российских городах - Барнауле, Иркутске, Новосибирске, Омске, Томске и Чите. В ходе работы авторы проанализировали государственные контракты на ремонт дорог и выяснили, что более 50% всех подрядов выигрывают картели и аффилированные друг с другом фирмы.
В основу расследования легли следующие открытые данные: показатели состояния безопасности дорожного движения с сайта Госавтоинспекции (stat.gibdd.ru), данные сайта проекта «Безопасные и качественные дороги» Министерства транспорта Российской Федерации (bkd.rosdornii.ru), данные региональных бюджетов на 2017 год с сайтов местных правительств, государственные контракты на ремонт дорог с сайта проекта «Госзатраты», а также данные Единого государственного реестра юридических лиц.
Чтобы собрать данные о дорожно-транспортных происшествиях с сайта stat.gibdd.ru, расследователи воспользовались таким методом как web-scraping. Анализ факторов происшествий показал, что 55% ДТП сопровождались инфраструктурными проблемами: отсутствие разметки и дорожных знаков, дефекты покрытия. Следующим этапом стал сбор данных о качестве дорог. Авторы расследования отказались от детального анализа документов и экспертиз по проекту «Безопасные и качественные дороги», так как усомнились в соответствии этих данных реальному состоянию дорог, и схематично визуализировали их, создав обобщенную картину по городам.
Для сбора данных о государственных контрактах с сайта clearspending.ru авторы расследования использовали API проекта. По словам одного из авторов Сергея Устинова, еще одним этапом стала фильтрация данных: «мы отобрали ИНН организаций заказчиков в каждом городе, а потом выделили около 50 кодов ОКДП/ОКПД/ОКПД2, связанных с дорожным ремонтом» Устинов С., Как проводить дата-журналистские расследования (на примере проекта «Сибирские дороги»)? // Госзатраты. URL: https://clearspending.ru/news/kak-provodit-data-zhurnalistskie-rassledovaniya-na-primere-proekta-sibirskie-dorogi/ (дата обращения: 12.05.2018).
Для поиска конфликта интересов авторы применили машинный анализ: создали несколько скриптов на языке программирования Python, с помощью которых производился анализ участников аукционов и государственных заказчиков и поиск между ними подозрительных связей. Скрипты учитывали победу в аукционах и одинаковых учредителей, руководителей, телефоны, адреса и названия компаний. После этого авторы на основе автоматического анализа построили графы, которые визуально показали все подозрительные связи.
Проведенный анализ данных позволил выявить нарушения, которые повышают стоимость дорог и ухудшают их качество - это необоснованное укрупнение лотов, непрозрачные условиях технических заданий к контрактам, необоснованно сокращенные сроки выполнения работ, непрозрачное распределение субподрядов. «В случае с Иркутском, Томском и Читой, значительную часть контрактов получают государственные и муниципальные предприятия, которые затем, уже без публичного конкурса, раздают заказы субподрядным организациям. Вследствие этого возникает потенциально коррупционная ситуация, которая уже вылилась в ряд скандалов и уголовных дел» Сибирские дороги // Трансперенси-Интернешнл - Россия. URL: http://transparency.org.ru/special/dorogisibiri/ (дата обращения: 12.05.2018), - заключают авторы расследования. По итогам расследования авторы создали интерактивную Карту ремонта дорог, на которую нанесены все ремонтные работы в городах с указанием потраченной на них суммы и закупочными документами. При этом, все исходные данные доступны читателям для скачивания в формате json.
Еще один пример антикоррупционного расследования, созданного гражданскими активистами, - проект «Своих не бросаем». Его авторы - участники антикоррупционного хакатона «ДеклараБум», организованного «Трансперенси Интернешнл - Россия». Результатом расследования стал социальный граф, показывающий «миграцию» чиновников из одного государственного органа в другой. Граф иллюстрирует потенциальные случаи конфликта интересов: на нем видны группы людей, которые при смене работы перемещаются на новую должность или в другой регион вместе со своими бывшими коллегами. Для реализации расследования его авторы воспользовались данными базы антикоррупционных деклараций российских государственных служащих «Декларатор». Выгрузив необходимые данные, авторы проекта проанализировали их с помощью скрипта на языке программирования Python, построили социальные графы посредством библиотеки NetworkX. Последним этапом расследования стала визуализация социального графа с помощью инструмента Визуализатор графов, разработанного для журналистов компанией Social Data Hub.
Другой пример антикоррупционного расследования, авторы которого применяли современные инструменты сбора и анализа данных - журналистское расследование Associated Press под названием «Lawmaker with lavish decor billed private planes, concerts» Gillum J., Braun S. Lawmaker with lavish decor billed private planes, concerts // Associated Press. URL: https://apnews.com/e2f1f52c3eb34caca7d74e5bf90f27f9/lawmaker-lavish-decor-billed-private-planes-concerts (дата обращения: 12.05.2018). Его авторы доказывают, что конгрессмен-республиканец из штата Иллинойс Аарон Шок потратил бюджетные средства на полеты на частных самолетах, принадлежащих нескольким «донорам» Республиканской партии, и другие развлечения. Журналисты Associated Press отследили высокие расходы политика благодаря его аккаунту в социальной сети Instagram. С помощью сервисов, извлекающих метаданные из фотографий, журналисты получили информацию о местоположениях, связанных с каждым изображением и сравнили с данными сервиса о движении самолетов FlightAware, а затем сопоставили эти данные с отчетами о финансировании партийной кампании. После сопоставления командировочных расходов и данных о перемещениях политика, журналисты AP сделали вывод о хищении бюджетных средств Аароном Шоком, а уже через месяц после публикации политик объявил о своей отставке.
Расследование «В жертву режиму», опубликованное в интернет-издании Russiangate, посвящено выявлению такой форме коррупции как «откаты»: в нем описан механизм спонсирования «Единой России», при котором компания получает госконтракт только в том случае, если обязуется часть вырученных средств направить на поддержку правящей партии. Источником данных для расследования стали финансовые отчеты политических партий за 2016 год, опубликованные на сайте Центральной избирательной комиссии РФ. Данные были представлены в формате PDF с отсканированными изображениями. Для перевода данных в машиночитаемый вид автор расследованяи использовал такой инструмент как Adobe Acrobat Reader. Следующим этапом сбора данных стала работа с сайтом проекта «Госзатраты»: с помощью API и кода на языке программирования Python автор расследования собрал сведения о государственных контрактах компаний-спонсоров «Единой России». В результате выяснилось, что 61% компаний-доноров «Единой России» 2016 года являются государственными подрядчиками. При этом, 1/6 часть спонсоров «Единой России» (104 компании) после совершения пожертвования партии-лидеру стали заключать больше госконтрактов, чем за все предыдущие годы работы.