13–15 февраля команда образовательного направления «Прикладной анализ данных» (ПАНДАН) при сотрудничестве с платформой открытых данных «Если быть точным» провели в Европейском университете в Санкт-Петербурге Хакатон по социальным данным. В течение трех дней команды решали реальные задачи НКО — от анализа анкет родителей детей с РАС до карт доступности онкопрепаратов. Делимся результатами, что удалось сделать.
Кейс «Антон тут рядом»: как данные помогают родителям детей с РАС
«Антон тут рядом» — фонд поддержки людей с расстройствами аутистического спектра.
Задачи кейса:
Подготовить описательную статистику о разных подгруппах, определить сегменты по типам аудитории на основе данных анкет, дать рекомендации по эффективному сбору данных и составлению анкеты для дальнейшего анализа
Результат:
Команда проанализировала почти 17 тысяч анкет родителей, записавшихся на курс фонда, и выяснила, что запросы меняются по мере взросления ребенка: родителей дошкольников больше всего беспокоит образование, родителей подростков — социализация и общение, а тех, чьи дети уже выросли, — трудоустройство и самостоятельное проживание.
Над кейсом работали:
Василина Чарушина, Маша Грицай, Саша Позднякова, Настя Авдеева, Артём Беляев, Алиса Чепрасова, Катя Константинова, Андрей Григорьев
Кейс «Перспективы»: как сделать «невидимок» видимыми
«Перспективы» — организация, которая помогает взрослым и детям с тяжелой инвалидностью.
Задачи кейса:
люди с ТМНР (тяжелыми множественными нарушениями развития) практически невидимы для официальной статистики: нет такого понятия в официальных данных. Это осложняет работу с ней: невозможно рассчитать объем необходимой помощи и достичь эту группу благополучателей.
Команде нужно было оценить численность людей, имеющих ТМНР с разбивкой по возрасту, оценить количество детей дошкольного возраста и сколько из них в интернатах, в домах ребенка, сколько в семьях и предложить воспроизводимый способ оценки численности людей с ТМНР
Результат:
Опираясь на зарубежные исследования, данные о недоношенности, статистику интернатов и частоту поисковых запросов, команда вывела следующую статистику: в городе живут почти 3 тысячи человек с ТМНР, из них примерно 2 тысячи — дети и подростки до 18 лет.
Над кейсом работали:
Илья Гаврилов, Игорь Курохтин, Екатерина Татур
Кейс «Не напрасно»: интерактивная карта доступности онкопрепаратов по регионам
«Не напрасно» — фонд медицинских решений, который помогает пациентам с онкологическими заболеваниями ориентироваться в системе лечения.
Задачи кейса:
Собрать датасет с информацией по госзакупкам препаратов от рака (международное непатентованное наименование, регион, сумма контракта, объем закупки, цена за мг/табл, дата контракта); провести анализ структуры закупок по регионам, ценовой анализ закупок и анализ потребности в лекарствах на человека
Что сделали:
Команда собрала датасет из 59 тысяч госконтрактов на закупку противоопухолевых препаратов и сопоставила их с региональными данными о заболеваемости, чтобы рассчитать, сколько действующего вещества приходится на одного потенциального пациента в каждом регионе. На основании этого была создана интерактивная тепловая карта доступности препаратов: на ней видно, в каких регионах запасы лекарств относительно велики и куда можно направлять пациентов из регионов с дефицитом.
Над кейсом работали:
Вероника Визигина, Роман Ермольчук, Екатерина Потапова, Софья Радичкина, Елизавета Ульянова
Кейс «Ночлежка»: исследование распространенности рабочих домов на территории РФ
«Ночлежка» — крупнейшая в России организация, которая помогает бездомным людям.
Задачи кейса:
Оценить распространенность рабочих домов, самой массовой формой современного рабства в России, где бездомным людям предлагают работать за ночлег и еду.
Что сделали:
Команда собрала и проанализировала объявления о работе и проживании на трех площадках: ВКонтакте, Авито и 2ГИС. Запросы на поиск подбирались с помощью промтпов в LLMs. На основании географии объявлений, определены регионы с наибольшим сосредоточением работных домов (Москва, Санкт-Петербург, Краснодарский край, Свердловская область)
Над кейсом работали:
Екатерина Булатова, Константин Казаченко, Анастасия Черняева, Артем Шустваль, Степан Акиньшин, Мария Домрачева
Кейс «Еда. Экология. Огороды»: дашборд для сравнения балансов рациона по субъектам РФ
«Еда. Экология. Огороды» — объединение фуд- и экоактивистов, которые занимаются проблемами питания в труднодоступных регионах России.
Задачи кейса:
Собрать и структурировать источники данных о питании населения в регионах, разработать методологию оценки регионального профиля питания на основе «метода тарелки» и создать прототип дашборда для визуализации профилей питания, включая хотя бы один труднодоступный регион
Что сделали:
С помощью визуализации данных Росстата и стека Python + Dash + Plotly + Pandas/NumPy команда построила дашборд, который показывает дисбаланс рациона по регионам и позволяет сравнить, сколько на самом деле стоит сбалансированное питание в каждом регионе.
Над кейсом работали:
Елизавета Андрухович, Ангелина Коваленко, Владислав Селиверстов, Иван Триандофилиди, Иван Филиппов
Кейс «Помощь»: как принимаются решения о благотворительности
«Помощь» — мобильное приложение адресной благотворительности, где пользователи видят карточки подопечных с фотографией и историей.
Задачи кейса:
выяснить, какие характеристики карточек подопечных привлекают больше пожертвований.
Что сделали:
Оказалось, что на вероятность пожертвования статистически значимо влияет гендер: бабушки получат помощь с большей вероятностью, чем дедушки. Также шансы повышает упоминание в тексте того, что деньги нужны на продукты.
Над кейсом работали:
Мария Барбашина, Диана Кравченко, Дарья Самойлова, Иван Мрасов, Анна Щукина, Виктория Разумова, Елизавета Соколова, Евдокия Сысоева
