La inteligencia artificial como arma para prevenir la corrupción

Un equipo de investigadores de la Universidad de Valladolid ha desarrollado un modelo con redes neuronales artificiales para predecir en qué provincias españolas podrían aparecer casos de corrupción con más probabilidad, a uno, dos y hasta tres años vista. El estudio, publicado en la revista Social Indicators Research, no menciona las provincias más propensas a la corrupción para no generar polémica, según ha publicado la Agencia Sinc. No obstante, los autores del proyecto basado en inteligencia artificial prefieren ser cautos y consideran que una probabilidad alta no implica que efectivamente vaya a ocurrir’.

Los datos indican que el impuesto de bienes inmuebles, el incremento exagerado en el precio de la vivienda, la apertura de oficinas bancarias y la nueva creación de empresas son algunas de las variables que parecen inducir a la corrupción pública. Así, observan si varias de ellas se dan una región, lo que se debería tener en cuenta para realizar un control más riguroso de las cuentas públicas.

Asimismo, los investigadores han destacado también que el sistema predice que cuántos más años se mantiene un Gobierno del mismo partido político aumentan las posibilidades de que exista corrupción, independientemente de si gobierna o no en mayoría. ¿Sus primeras conclusiones? Afortunadamente, su modelo prevé menores indicios de corrupción en nuestro país para los próximos años, debido a la mayor presión pública sobre este tema y a que la situación económica ha empeorado notablemente durante los años de la crisis.

inteligencia artificial basada en casos reales de corrupción

Para realizar el estudio, los autores se han basado en todos los casos de corrupción que aparecieron en España entre el año 2000 y el 2012. La recopilación y análisis de toda esta información se ha realizado con las redes neuronales, que muestran los factores más predictivos de la corrupción. Tal como han explicado los autores del proyecto a la Agencia Sinc, tanto el uso de esta técnica de inteligencia artificial, como el de una base de datos de casos reales son pioneros, ya que hasta ahora se empleaban índices de percepción de la corrupción, unas puntuaciones más o menos subjetivas asignadas a cada país por agencias como Transparencia Internacional, que se basan en encuestas a empresarios y analistas nacionales.

Los autores esperan que este estudio contribuya a dirigir mejor los esfuerzos para  acabar con la corrupción, enfocándolos hacia aquellas zonas con mayor propensión a que aparezca, además de seguir avanzando para trasladar su modelo a escala internacional.

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