Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных

в 8:41, , рубрики: Декларатор, Минтруд, открытые данные, Программирование, Рособрнадзор

Уже второй год я занимаюсь государственными открытыми данными РФ и работой с госорганами и пора бы начинать рассказывать интересные истории о том, как появляются данные. Однако сегодня речь пойдет о более привычной для разработчика области — парсинге данных для проекта «Декларатор» и о том, какую неожиданную пользу могут при этом принести открытые данные.

Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных - 1

«Декларатор» — это постоянно пополняемая база деклараций о доходах и имуществе публичных должностных лиц: депутатов, чиновников, судей, представителей региональной и муниципальной власти, иных органов, госкорпораций и госкомпанией. Проект работает как информационно-справочная база для СМИ, активистов, занимающихся общественным контролем, и исследователей.
В России сведения о доходах должны публиковать более миллиона человек.

Интересный факт: существуют единые правила для госсайтов по размещению деклараций о доходах (в частности, они всегда находятся в разделе «Противодействие коррупции») и отвечает за всю эту тему Министерство труда и социальной защиты РФ. Массовое размещение деклараций происходит в мае. Далее у Минтруда есть всего месяц на то, чтобы провести мониторинг по всем без исключения сайтам, обязанным размещать информацию. Мониторинг проводится вручную.

Есть несколько проблем, связанных с публикацией деклараций:

  • каждое ведомство делает это на собственном сайте;
  • не существует единого стандарта для публикации деклараций;
  • информацию могут удалить вскоре после публикации;
  • являясь общедоступными по закону, декларации до сих пор не публикуются в машиночитаемом виде.

Матчасть

Согласно пункту 2 Порядка размещения сведений о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера отдельных категорий лиц и членов их семей на официальных сайтах федеральных государственных органов, органов государственной власти субъектов Российской Федерации и организаций и предоставления этих сведений общероссийским средствам массовой информации для опубликования, утвержденного Указом Президента Российской Федерации от 8 июля 2013 г. № 613 «Вопросы противодействия коррупции», федеральные государственные органы власти, Центральный банк Российской Федерации, Пенсионный фонд Российской Федерации, Фонд социального страхования Российской Федерации, Федеральный фонд обязательного медицинского страхования, государственные корпорации (компании), иные организации, созданные на основании федеральных законов, обязаны публично размещать сведения о доходах за прошедший календарный год.

Интересующиеся могут прочитать подробности в приказе Минтруда 530н, а если кратко: раздел «Противодействие коррупции» должен находиться в одном клике от главной страницы и содержать несколько обязательных подразделов с жестко заданными названиями, среди которых нас интересует один – «Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера». Именно в нем, без ограничения доступа, в табличной форме, в том числе в форматах .doc, .docx, .excel, .rtf (п.15 Требований), размещаются декларации о доходах госчиновников.

При этом, как прямо указано в документе, «должна быть обеспечена возможность поиска по тексту файла и копирования фрагментов текста» — вот это и делает возможным создание парсеров.

О декларациях

Декларация о доходах каждого чиновника содержит информацию об объектах недвижимости, находящихся в собственности, в пользовании, сведения о транспортных средствах, сведения о доходах и источниках доходов. В декларации перечислены не только чиновники, но и члены их семей. Если повезет, сводный файл создается по предложенному Минтрудом шаблону формы сведений о доходах, что сильно облегчает задачи написания универсального парсера.

Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных - 2

Первым объектом интереса стало Министерство образования и науки. Пробный парсер, для деклараций о доходах федеральных государственных служащих за 2014 год на 306 человек, был написан быстро и достаточно безболезненно. После этого мы решили перейти к тому, что обычно вызывает наибольшее количество запросов исследователей – сведениям о доходах ректоров вузов. И тут-то начались сложности с декларациями за 2014 год подведомственных учреждений Минобрнауки.

Быстрый анализ показал, что только ректоров в этом файле 272 человека и их явно надо как-то группировать. Группировать решили по регионам. Однако в декларации указывается лишь должность и название учреждения.

Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных - 3

Почти три сотни уникальных высших учебных заведений разыскивать руками совсем не хотелось. Вот здесь и пригодились открытые данные Рособрнадзора под названием «Сводный реестр лицензий на осуществление образовательной деятельности». Реестр очень информативный, но имеет достаточно сложный формат и заслуживает отдельной статьи. К чести Рособрнадзора, он представлен в формате xml вместо традиционного для госорганов csv, и не содержит ошибок в структуре, поэтому его удалось использовать в качестве базы данных без какой-либо предварительной обработки. (ссылка по состоянию на 16.05.2016 временно не работает, поэтому реестр пока можно взять здесь).

О задаче

Итак, исходная задача: вытащить из декларации о доходах данные по ректорам, определить для них регион и сгенерировать файлы xml специального формата для плагина Заполнятор, через который происходит загрузка данных на сайт Декларатора.

Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных - 4

Плагин имитирует действия пользователя на сайте, автоматически заполняя формы. И как выяснилось в процессе тестирования, у него есть ограничения на количество записей, которые он способен обработать за один раз…

На входе имеем файл формата .doc, содержащий в себе данные о доходах 1561 чиновников. Так как нам нужны данные не только по чиновникам, но и по членам их семей, по факту мы должны обработать информацию по 3347 людям.

Реализация

Детали реализации парсера деклараций смотрите на гитхабе, скажу только, что понадобилось много предварительной обработки для удаления лишних и зачастую неожиданных символов: @"[rnabu000b]", а также шаманство с транспортными средствами, до сих пор не законченное из-за таких вот случаев (это одна ячейка таблицы в MS Word):

Как мы парсили декларации о доходах при помощи открытых данных - 5

Реестр

Переходим к основной задаче – матчингу названий вузов деклараций и реестра Рособрнадзора. Ее решение с подбором регулярных выражений в результате заняло значительно больше времени, чем написание самого парсера. Хотя кода там получилось намного меньше.

Записи для каждой лицензии в реестре Рособрнадзора имеют (в очень сокращенном виде) такую структуру:

<Certificate>
<RegionName>г. Москва</RegionName>
<RegionCode>77</RegionCode>
<EduOrgFullName>федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет дизайна и технологии»</EduOrgFullName>
<EduOrgShortName>ФГБОУ ВПО «МГУДТ»</EduOrgShortName>
<ActualEducationOrganization>
<Id>58302c2c-16f2-0772-3cf1-ebacbde89ecd</Id>
<FullName>федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет дизайна и технологии»</FullName>
<ShortName>ФГБОУ ВПО «МГУДТ»</ShortName>
<RegionName>г. Москва</RegionName>
<RegionCode>77</RegionCode>
</ActualEducationOrganization>
<ActualEducationOrganization>
…
</ActualEducationOrganization>
</Certificate>

EduOrgFullName — это сведения о самой лицензии, для головной организации. В тегах ActualEducationOrganization содержится информация обо всех учреждениях, подчиненных головной организации (а их может быть очень много — институты в составе университета, филиалы и многое другое). Поэтому решение выглядело просто и очевидно: найти соответствия названий из деклараций для тега FullName или ShortName реестра и выяснить, какой регион им соответствует.

Особенности реестра: в качестве кавычек используются исключительно «елки», наименование типа учреждения («федеральное государственное…») в теге FullName записывается полностью в нижнем регистре.

Препроцессинг

Однако, по-видимому, формат написания названий вузов в декларациях был ограничен лишь фантазией тех, кто подавал декларации. В итоге имеем разнообразие регистров и написаний, от Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского (ПКУ)» и ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский ядерный университет „МИФИ“ до ФГАОУ „ВПО БФУ ИМ.И.КАНТА“ (причем в другом месте декларации он был записан уже как ФГАОУ ВПО „Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта“). Свой вуз я долго не могла найти парсером. Неудивительно для ФГБОУ ВПО „МГУДТ“

Большое разнообразие наблюдалось в написании кавычек. В основном в декларациях записаны прямые «английские» кавычки вместо привычных русских елочек, самый убийственный вариант для парсинга был »Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)" (похоже, его не осилил и парсер хабра). Дважды встретились экзотические «“”» (Волгоград, Москва), а в Ростове додумались до варианта ФГБОУ ВПО <<Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)>> (между прочим, 10 вхождений в декларации).

Так вот, оказалось, что XPath в xml ищет очень быстро, умеет находить частичные соответствия, но увы – только в полном соответствии с регистром букв. Если переопределить функцию поиска, проблема исчезает, и с ней заодно исчезает и скорость.

Первым делом пришлось убрать повторяющуюся часть — тип учреждения — и оставить только фактическое название. И здесь ждало открытие: помимо ФГБОУ (а также ФГАОУ, ФГБУ) ВПО, ДПО ли ВО оказалось, что есть еще учреждения «инклюзивного высшего образования», то есть ФГБОУИ ВО… А стандартная формулировка «федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования» может заменяться на «федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования» — сможете найти отличие?

В итоге получилась вот такая конструкция на регулярных выражениях:

orgname = Regex.Replace(orgname, @"(.*)(ФГ(Б|А)ОУs)((В|Д)П?О)?", "");
orgname = Regex.Replace(orgname,
@"(федеральн[а-яё]*s|Федеральн[а-яё]*s)?(государственн[а-яё]*s|Государственн[а-яё]*s)?(.*)?(учрежден[а-яё]*s|Учрежден[а-яё]*s)(инклюзивн[а-яё]*s|инклюзивн[а-яё]*s)?(дополнит[а-яё]*s|Дополнит[а-яё]*s|высше[а-яё]*s|Высше[а-яё]*s)(профессиональн[а-яё]*s|Профессиональн[а-яё]*s)?(образован[а-яё]*|Образован[а-яё]*)", "");
orgname = Regex.Replace(orgname, @"(федеральн[а-яё]*s|Федеральн[а-яё]*s)?(государственн[а-яё]*s|Государственн[а-яё]*s)?(.*)?(учрежден[а-яё]*s|Учрежден[а-яё]*s)", "");	

Причем порядок команд здесь имеет большое значение. Ну и борьба с кавычками:

if (orgname.Contains("<<")) 
orgname = Regex.Replace(orgname, @"(.*<<)(.+)(>>.*)", "$2");
if (orgname.Contains('«'))
orgname = Regex.Replace(orgname, @"(.*«)(.+)(».*)", "$2");
if (orgname.Contains('“'))
orgname = Regex.Replace(orgname, @"(.*“)(.+)(”.*)", "$2");

Большая проблема оказалась с вузами, которые были названы в чью-то честь, так как:

  • могли встретиться варианты «им.» и «имени» и в различных регистрах;
  • само имя могло быть написано любым вариантом в любом регистре и с любым количеством пробелов (или без них), например: ИМ.И.КАНТА, имени Ивана Федорова, им. В.И. Ульянова (Ленина), им.Н.И.Лобачевского.

Из-за непредсказуемости написания было проще убрать «имени кого» целиком:

orgname = Regex.Replace(orgname, "(имени.*)", "");
orgname = Regex.Replace(orgname, @"(им..*)", "");

К счастью, название вуза при этом не теряло в уникальности.

И все равно оставались «упрямые» случаи, которые не хотели находиться никаким образом. Это были вузы, названия которых состояли из аббревиатур: ЛЭТИ, НИНХ, СТАНКИН и снова мой любимый МГУДТ. Решение:

Match tempmatch = Regex.Match(orgname, @"[А-ЯЁ]{2,}");
tempname = orgname.Substring(tempmatch.Index, tempmatch.Length);

Как ни странно, даже после этого в неопознанные попало несколько десятков вузов. Анализ показал, что часть их них были написаны с опечатками, в основном из-за пропуска или перестановки букв. Лидером стала опечатка «Москвоский». А в Кузбассе, судя по капсу, очень любят свой вуз, но вот грамотность у них подкачала: «Федеральное государственное бюджетное образовательное учереждение высшего профессионального образования КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЕВА».

Много проблем было с пробелами:

  • в реестре Рособрнадзора в некоторых названия попадаются сдвоенные пробелы;
  • в названиях некоторых вузов есть тире. И эти тире абсолютно по-разному могли сочетаться с пробелами. Например, в декларации прописан «Волгодонский инженерно — технический институт — филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский ядерный университет „МИФИ“», в реестре то же самое название выглядит как «Волгодонский инженерно-технический институт…». При этом был и такой случай: «Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования „Государственный университет — учебно-научно-производственный комплекс“».

Но количество неопознанных вузов почему-то не спешило сокращаться. И дело было в совсем неожиданной проблеме, которая в итоге привела к модификации алгоритма поиска. Оказалось, что лицензия на образовательную деятельность могла быть зарегистрирована на одно название учреждения, а официальное название вуза чуть-чуть, но отличалось. Например, были пары «академия – университет», «институт – университет».

В реестре это выглядело так:

<EduOrgFullName>федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Брянская государственная инженерно-технологическая академия»</EduOrgFullName>
<EduOrgShortName>ФГБОУ ВПО «БГИТА»</EduOrgShortName>)

и

<FullName>федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Брянский государственный инженерно-технологический университет»</FullName>
<ShortName>ФГБОУ ВО «Брянский государственный инженерно-технологический университет», ФГБОУ ВО «БГИТУ», БГИТУ</ShortName>

Причем в декларации могло быть указано любое из них. Несколько вузов по не известной пока причине вообще не имели тегов FullName и ShortName.

Отдельно про Крым: »федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» вообще не имело в реестре указания на регион.

Окончательная на данный момент версия алгоритма парсинга выдает вот такие результаты.

Пример готового файла для Заполнятора (вузы для г.Москва).

Немного статистики

В декларации подведов Минобрнауки 1561 работников организаций, вместе с членами семей их 3347 человек, в файле 770 страниц, неожиданно 32 таблицы.

272 ректора, т.е. более 272 уникальных вузов, из них 8 вузов написаны с ошибками или опечатками.

4 вуза вообще не значатся в реестре Рособрнадзора. Это:

  • Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Арктический государственный институт культуры и искусств»;
  • Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Государственный институт новых форм обучения»;
  • Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Институт непрерывного образования взрослых»;
  • Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Новомосковский институт повышения квалификации руководящих работников и специалистов химической промышленности».

В заключение еще раз ссылка на проект. Парсер будет работать и на декларациях других госорганов, созданных по тому же шаблону.

Полезные ссылки

НПА:
Указ Президента Российской Федерации от 8 июля 2013 г. № 613 «Вопросы противодействия коррупции», ст. 6 про обязанности Министерства труда и социальной защиты.

Указ Президента Российской Федерации от 8 июля 2013 г. № 613 «Вопросы противодействия коррупции», Порядок размещения сведений о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера отдельных категорий лиц и членов их семей на официальных сайтах федеральных государственных органов, органов государственной власти субъектов Российской Федерации и организаций и предоставления этих сведений общероссийским средствам массовой информации для опубликования про обязанности Министерства труда и социальной защиты, п. 4 «Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера … ежегодно обновляются в течение 14 рабочих дней со дня истечения срока, установленного для их подачи».

Указ Президента Российской Федерации от 8 июля 2013 г. № 613 «Вопросы противодействия коррупции», Статья 8. Обязанность представлять сведения о доходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера.

Все НПА по антикоррупционному законодательству.

НПА Минтруда

Программирование:

Сервис проверки регулярных выражений
Хелп по регулярным выражениям в C#
Классы знаков регулярных выражений для C#, а также проект с простой реализацией безрегистрового поиска по xml: ссылка.

Автор: nike32

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js