Investigadores de la Universidad de Valladolid España han creado un modelo informático basado en redes neuronales que proporciona en qué provincias españolas pueden aparecer casos de corrupción con mayor probabilidad, así como las condiciones que favorecen su aparición. Este sistema de alerta confirma quelas probabilidades aumentan cuando la misma parte permanece en el gobierno más años.
Dos investigadores de la Universidad de Valladolid han desarrollado un modelo con redes neuronales artificiales para predecir en qué provincias españolas los casos de corrupción podrían aparecer con mayor probabilidad, después de uno, dos y hasta tres años.
El estudio, publicado en Investigación de indicadores sociales no menciona las provincias más propensas a la corrupción para no generar controversia, explica uno de los autores, Ivan Pastor, a Sinc, quien recuerda que, en cualquier caso, "una mayor propensión o alta probabilidad no implica corrupciónen realidad sucederá "
Los datos indican que el Impuesto de Bienes Inmuebles, el aumento exagerado del precio de la vivienda, la apertura de sucursales bancarias y la creación de nuevas empresas son algunas de las variables que parecen inducir la corrupción pública, ycuando se suman en una región, debe tenerse en cuenta para llevar a cabo un control más riguroso de las cuentas públicas.
"Además, como podría esperarse, nuestro modelo confirma que el aumento en la cantidad de años en el gobierno del mismo partido político aumenta las posibilidades de corrupción, independientemente de si el partido gobierna o no con mayoría", dice el pastor.
"De todos modos, afortunadamente, agrega, para los próximos años este sistema de alerta predice menos indicios de corrupción en nuestro país. Esto se debe principalmente a la mayor presión pública sobre este tema y al hecho de que la situación económica ha empeoradosignificativamente durante la crisis ".
Para llevar a cabo el estudio, los autores se han basado en todos los casos de corrupción que aparecieron en España entre 2000 y 2012, como el caso Mercasevilla en el que los responsables de esta empresa pública del Ayuntamiento de Sevilla fueron acusados y elCaso Baltar en el que el presidente de la Diputación de Ourense fue sentenciado por más de cien contratos "que no cumplían con los requisitos legales".
La recopilación y el análisis de toda esta información se ha realizado con redes neuronales, que muestran los factores más predictivos de corrupción. "El uso de esta técnica de IA es novedoso, así como el de una base de datos de casos reales, ya que hasta ahorase utilizaron índices más o menos subjetivos de percepción de corrupción, calificaciones asignadas a cada país por agencias como Transparencia Internacional, basadas en encuestas de empresarios y analistas nacionales ", destaca Pastor.
Los autores esperan que este estudio contribuya a mejorar los esfuerzos directos para acabar con la corrupción, enfocando los esfuerzos en aquellas áreas con mayor propensión a aparecer, así como continuar avanzando para aplicar su modelo internacionalmente.
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