Где искать кейсы об оспаривании антироссийских санкций

Недавно я разбиралась, как российские миллиардеры оспаривают санкции ЕС, США и других стран — и заодно, как они пытаются исчезнуть из списков Forbes, которые часто становятся основанием для санкций.

Решила поделиться источниками по основным юрисдикциям:

- Европейский союз
- Великобритания
- Канада
- США

Правда есть тут нюансы. Иногда вместо имен в таких делах указывают инициалы, которые не совпадают с реальными. Например, бывшая супруга Фридмана в судебной базе ЕС фигурировала как QF. Но в самом судебном акте было указано:

В 1989 году она вышла замуж за Михаила Фридмана, с которым развелась в 2005 году.

В общем пользуйтесь! Ну а что получилось по итогу, можно посмотреть здесь:

- «Конфликт серьезно подорвал капиталы»: кто пропал из списков богатейших россиян за три года СВО

- Каждое второе решение — положительное: как российские миллиардеры и их семьи избавляются от западных санкций

Как вытаскивать данные с самых упрямых сайтов: 4 продвинутых метода веб-скрейпинга

Дата-журналист Саймон Виллисон провёл на конференции NICAR 2025 крутой воркшоп про новейшие методы веб-скрейпинга.

Собрала самое главное:

1. Git-скрейпинг

Автоматически следим за изменениями на сайте и сохраняем историю в GitHub через GitHub Actions. Полезно для отслеживания цен, публикаций госданных и статистики.

2. JavaScript + shot-scraper

Запускаем JavaScript прямо в браузере или через командную строку (shot-scraper). Полезно при автоматизации сбора данных с сайтов, устойчивых к классическим методам парсинга. А еще для бесконечной прокрутки — как в Twitter.

3. Нейросети для извлечения структурированных данных

GPT-4o и Gemini отлично извлекают структурированную информацию из плохо размеченных сайтов — например, пдфки и даже изображения. Новая фишка — поддержка схем данных.

4. Видео-скрейпинг

Когда сайт ну совсем не даёт собирать данные, делаем захват экрана, загружаем видео в Google AI Studio и получаем таблицу. Работает даже с самыми защищёнными ресурсами.

Саймон также придумал как безопасно раздавать API-ключи участникам воркшопов через страницу с зашифрованным сообщением. Попробовать можно тут: tools.simonwillison.net/encrypt (пароль: "demo").

#дата_журналистика #скрейпинг #полезное

Как ProPublica натравила нейронку на тысячи американских грантов. Промт

Помните, как Дональд Трамп урезал федеральные расходы на науку до минимума за 35 лет? Одним из идеологов той кампании стал техасский сенатор-республиканец Тед Круз.

Недавно Круз «проверил» траты администрации Байдена и насчитал 3400 грантов, которые пропагандируют неомарксизм и идеалогию дайвёрсити и инклюзивности. По его подсчётам, на это «безобразие» ушло более $2 млрд.

В ProPublica скачали опубликованную базу и прогнали её через нейросеть — просто чтобы понять, чем руководствовался сенатор. Курьёз: в список попал, например, проект о миграции мяты по континентам. Позже выяснилось, что грант «заподозрили» из-за слов diversify (о биоразнообразии) и female (в контексте женщины-учёной).

Что сделали журналисты?

1. Поручили ИИ «притвориться» расследователем: искать «опасные» слова в описаниях грантов и оставлять поле пустым, если нет уверенности. Так минимизировали галлюцинации.

2. Ручная проверка: редакторы прошли по вычищенной базе, подтвердили каждую деталь, обзвонили всех фигурантов и ведомства — классический факт-чек.

Вот что получилось в итоге, а вот и обещанный промт (переведено само собой нейронкой):

Контекст: Мы будем показывать вам гранты Национального научного фонда (NSF), которые предложено отменить, потому что, по мнению офиса сенатора-республиканца Теда Круза, они содержат темы «пробуждённой» (woke) идеологии; разнообразия, справедливости и инклюзии (DEI); либо неомарксистской идеологии. Мы хотим проанализировать описания этих грантов и выяснить, встречаются ли в них термины или темы, которые можно считать «woke» или относящимися к DEI. Ваша задача — определить, присутствуют ли такие темы в тексте, и сообщить мне о находках. Извлекайте информацию только из гранта NSF, если он действительно содержит требуемые данные.

--

Как журналист-расследователь, я ожидаю от вас следующую информацию

--

woke_description: Короткое описание (максимум один абзац) того, почему этот грант выделен как продвигающий «woke»-идеологию, разнообразие, справедливость и инклюзию (DEI) или продвинутую неомарксистскую «борьбу классов». Оставьте поле пустым, если это неясно.

why_flagged: Посмотрите на поля «STATUS», «SOCIAL JUSTICE CATEGORY», «RACE CATEGORY», «GENDER CATEGORY» и «ENVIRONMENTAL JUSTICE CATEGORY». Если какое-то из них заполнено, значит автор документа счёл, что грант продвигает идеологию DEI именно в этом аспекте. Проанализируйте поле «AWARD DESCRIPTIONS» и постарайтесь понять, почему автор мог отметить грант таким образом. Напишите подробно и понятно, по одному объяснению на каждый тип и грант.

citation_for_flag: Извлеките очень короткую цитату из поля «AWARD DESCRIPTIONS», подтверждающую данные из «why_flagged».

🦾Google Scholar — секретное оружие для OSINT-расследований

Знаете, какой инструмент почти никто не использует, а зря? Google Scholar. Да, тот самый поисковик научных статей. Он не раз меня спасал, когда нужно было найти иностранные судебные кейсы, связанные с людьми, компаниями или организациями.

Например, завтра в США начнется суд против экс-дипломата Сергея Шестакова по делу о содействии Дерипаске в обходе санкций. Если пробить его имя через раздел Case Law в Google Scholar — находится целая пачка дел, где он фигурировал.

Даже если интересующий вас человек или компания не настолько известны, одна найденная запись может дать кучу новых зацепок: имена, компании, адреса, телефоны, связи.

Что делаем:

1. Заходим в Google Scholar → Case Law.
2. Вбиваем имя или компанию.
3. Смотрим не только сам кейс, но и раздел «How Cited» — там часто всплывают другие дела с теми же фигурантами.
4. Извлекаем всё полезное: новые имена, компании, контакты, детали. Это новые селекторы для дальнейшего поиска.

Удачного поиска!

LinkedIn как инструмент OSINT: что можно выжать из соцсети для карьеристов

LinkedIn — один из самых мощных источников для корпоративного OSINT. Особенно после запуска публичной рекламной библиотеки (да, теперь можно искать рекламу по ключевым словам, странам и датам). Но и помимо рекламы там полно полезного.

Что можно найти:

Структура компаний

- Ad Library — новый источник для поиска B2B-кампаний, «тихого» найма и политического таргетинга на профи-аудиторию.
- Раздел «People» показывает, кто где работает, какие у них роли, где учились и живут.
- Раздел «Jobs» — кладезь для анализа технологий и процессов (по описаниям вакансий).
- Посты и обновления — часто анонсируют партнёрства, увольнения, релокации.

Данные о людях

- Даже если фамилия скрыта — можно «угадать» её по буквам через поиск.
- Некоторые данные есть в URL (например имя-фамилия в username), в PDF-профилях и даже в картинках с сертификатами.
- Рекомендации от коллег часто раскрывают полное имя, даже если сам профиль — частично анонимный.

Язык и регион

- Язык интерфейса профиля можно узнать через PDF-экспорт — это помогает точнее подстроить ресёрч.
- По географии сотрудников можно понять, куда компания расширяется или откуда уходит.
- Люди постят бейджи, офисы, сувениры с логотипами — всё это может помочь в верификации.
- Если профиль верифицирован через рабочую почту — значит, она активна.

Инструменты

- Google Dorks → ищем профили без логина в LinkedIn:
site:linkedin.com inurl : "/in/" "<название_компании>" -inurl: "<название_компании>"
- Wayback Machine → ищем удалённые профили или проверяем изменения по вебархиву.
- Outlook + LinkedIn интеграция → проверяем, привязан ли email к профилю.

Проверить публичные данные о рекламе можно здесь, почитать подробнее про остальные инструменты — здесь

Google проиндексировал сотни приватных чатов ChatGPT — это находка для расследований и серьезный риск для приватности

Журналист-расследователь Хенк ван Эсс обнаружил в свободном доступе свыше 500 чат-сессий с ChatGPT, где корпоративные топы, госслужащие и просто пользователи обсуждают с ИИ личные и служебные темы — от финансовых отчётов и предстоящих сделок до конфликтов и даже криминальных схем.

Каждый пятый чат содержал по-настоящему чувствительную информацию. Например, один пользователь планировал кибератаки против ХАМАС с использованием вредоносного ПО, другой обсуждал схему ухода от долгов на $750 тыс. Встретились и необычные кейсы: сотрудник международного аналитического центра создавал сценарии кризиса правительства США, а кто-то тщетно пытался подделать разрешение на парковку, объясняя это нейронке «борьбой с рабством».

🐱Почему чаты попали в открытый доступ?

ChatGPT имеет функцию «поделиться», создающую постоянные публичные ссылки на chatgpt.com/share. Эти ссылки индексируют поисковики вроде Google, открывая доступ к чатам. Другие ИИ-платформы (Claude, Bing, Gemini) такую автоматическую индексацию не допускают (а вот у Meta она тоже есть, будьте аккуратны).

🐱Зачем это дата-журналистам?

Это еще один неожиданный источник информации. Здесь можно найти информацию о служебных конфликтах, инсайдерские данные и необычные темы для расследований.

🐱Как искать эти чаты?

Принцип тот же, что и в дорках — с помощью сложных поисковых запросов (рассказывала об этом тут).

Вот примеры запросов от Хенка ван Эсса:

Деловая разведка:

site:chatgpt.com/share ("my company" + (strategy OR revenue OR acquisition) OR "our competitor" OR "confidential" OR "NDA" OR "internal only" OR "upcoming merger" OR "quarterly earnings" OR "trade secret")

Преступные намерения:

site:chatgpt.com/share ("without getting caught" OR "avoid detection" OR "without permission" OR "get away with" OR "without anyone knowing")

Профессиональные нарушения:

site:chatgpt.com/share ("write my essay" OR "plagiarism" OR "my assignment due" OR "don't mention AI" OR "fake invoice" OR "insider trading")

Раскрытие личной информации:

site:chatgpt.com/share ("my salary" OR "my SSN" OR "diagnosed with" OR "my medication" OR "my therapist")

Ну и по нашей традиции для самых въедливых (таких как я) — вот источник инфы