Далчи Грей - Пособие по журналистике данных

К счастью, у департамента здравоохранения Калифорнии были публично доступные записи, которые давали очень подробную информацию о каждом случае лечения во всех государственных больницах. Выборка из 128 случаев содержала 25 вариантов кодов диагноза из руководства под названием «Международная статистическая классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем», известного также как ICD–9, который издает Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). И хотя пациентов в этих данных не указывали по имени, можно было узнать много косвенных данных, в том числе возраст пациента, как оплачивалось лечение и в какой конкретно больнице его или ее лечили. Журналисты поняли, что имея эти записи, они могут узнать, сообщали ли больницы, принадлежащие к вышеозначенной сети больниц, о случаях определенных заболеваний или диагнозах, значительно чаще, чем другие лечебные учреждения.

Объемы данных были большими; примерно по 4 миллиона записей в год, а журналисты хотели изучить и проанализировать временной период в 6 лет, чтобы увидеть, как ситуация менялась со временем (если менялась). Они затребовали данные у федеральной службы; данные поступили на СD, которые потом были легко скопированы в настольный компьютер. Журналист, который делал фактический анализ данных, воспользовался для работы с информацией системой под названием SASSAS – это очень мощный инструмент, позволяющий анализировать миллионы записей), он используется многими правительственными учреждениями, включая калифорнийский департамент здравоохранения, но этот инструмент дорог – такого же рода анализ можно было бы сделать при помощи любого другого инструмента по работе с базами данных, типа Microsoft Access или бесплатного MySQL.

Имея на руках данные, и программы, написанные для их изучения, мы могли легко начать искать похожие случаи. Например, в качестве одного из выдвинутых обвинений фигурировало то, что больницы сети сообщали о случаях выявления разной степени недоедания или неполноценного питания гораздо чаще, чем другие больницы. Используя SAS, специалист, занимавшийся анализом данных, извлек таблицы сравнения частоты встречаемости, которые показали, что в среднем в год каждая из калифорнийских больниц неотложной помощи и интенсивной терапии сообщала о более чем трехстах случаях недоедания или истощения. Таблицы частоты встречаемости были импортированы в Microsoft Excel для более пристального изучения записей по каждой из больниц; тут очень помогло умение Excel отсортировывать, фильтровать и считать исходные данные, что позволило легко обработать все данные.

Особенно бросались в глаза сообщения о состоянии пациентов, известном как квашиоркор (маразматический квашиоркор или детская пеллагра), синдром белковой недостаточности, который встречается практически исключительно у голодающих детей младшего возраста в охваченных проблемой голода развивающихся странах. А больницы из указанной сети сообщали о случаях диагностирования квашиоркора у пожилых калифорнийцев примерно в 70 раз чаще, чем в среднем все больницы штата.

По другим случаям мы использовали аналогичную технику анализа для изучения случаев сообщения о диагнозахтипа общей гнойной инфекции, энцефалопатии, злокачественной гипертензии и нарушения работы автономных нервных волокон. И в рамках еще одного анализа мы изучили обвинения в том, что больницы сети переводили необычайно высокий процент пациентов, обслуживавшихся по Medicare, из палат отделения интенсивной терапии в стационары – учитывая, что источники финансирования таких пациентов для больницы были более надежными, чем источники финансирования других больных, лежавших в интенсивной терапии.

Подводя итоги, можно сказать, что материалы, подобные вышеозначенным, стали возможны, когда мы начали использовать данные для предоставления доказательств, для того, чтобы независимым путем проверить обвинения, сделанные источниками, которые могут считаться заинтересованной стороной. Эти сюжеты также являются хорошим примером необходимости наличия сильных законов о публичном доступе к документам; причина, по которой властям нужно, чтобы больницы сообщали эти данные, заключается именно в том, чтобы можно было провести подобный анализ, и чтобы провести его мог кто угодно – и сами власти, и ученые, и следователи, и даже гражданские журналисты. Тема этих сюжетов очень важна, потому что в них изучается то, должным ли образом тратятся миллионы долларов государственных денег.

— Стив Дойг, Школа журналистики Уолтера Кронкайта, Университет штата Аризона

Рис 45. Частному уходу грозит кризис (Financial Times)

Расследование Financial Timesотрасли частных домов престарелых позволило вскрыть информацию о том, как некоторые инвесторы, работающие на рынке частных инвестиций, превратили уход за пожилыми людьми в машину для извлечения прибыли, и осветить проблему человеческих потерь в результате бизнес–модели, которая ставила во главу угла прибыль от инвестиций в ущерб хорошему и качественному уходу.

Анализ оказался очень своевременным, потому что финансовые проблемы организации «Южный Крест» (Southern Cross), тогда являвшейся крупнейшим в стране оператором домов престарелых, достигли критической стадии. Правительство десятилетиями продвигало курс на приватизацию в секторе заботы о пожилых людях, и продолжало расхваливать частный сектор в связи с его умелой бизнес–практикой.

Наше расследование началось с анализа данных, которые мы получили от британского регулятора, отвечающего за инспекции и проверки домов престарелых. Информация была публично доступной, но требовала большой настойчивости и упорства, чтобы получить данные в такой форме, которая будет пригодна для нормального использования.

Данные включали в себя рейтинги (ныне уже несуществующие) качества работы конкретных домов престарелых, и указание на то, являлись ли они частными, государственными или были под контролем некоммерческих организаций. Комиссия по качеству ухода (Care Quality Commission – CQC) вплоть до июня 2010 года присваивала домам престарелых тот или иной рейтинг по качеству их работы (от нуля, что соответствовало плохому качеству, до трех звездочек, что соответствовало отличному качеству).

Первый шаг потребовал масштабной очистки данных, так как данные, представленные Комиссией по качеству ухода, например, содержали распределение по категориям, которое не было универсальным. Эту часть работы мы делали, в основном, при помощи Excel. Мы также определили – при помощи кабинетного и телефонного исследований – владели ли теми или иными домами престарелых группы частных инвесторов. До финансового кризиса сектор ухода за пожилыми людьми служил мощным магнитом для инвесторов, но некоторые из них, такие как «Южный крест» — начали испытывать серьезные финансовые затруднения. Мы хотели установить, какое воздействие факт частного владения домом престарелых оказывал на качество ухода в нем.