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Dos investigadores desarrollan un modelo de corrupción para predecir casos en España tres años antes

Dinero | <span>PIxabay</span>
Diego Villacorta

Dos investigadores de la UVa desarrollaron un modelo que permite predecir los casos de corrupción hasta tres años antes a través de 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 explicó uno de los autores, Iván Pastor, quien recordó que 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.

"Además, como podría esperarse, nuestro modelo confirma que el aumento del número de años en el Gobierno del mismo partido político incrementa las posibilidades de que exista corrupción, independientemente de si gobierna o no en mayoría", apuntó Pastor.

Un futuro más optimista

"De todas formas, afortunadamente –añadió–, para los próximos años este sistema de alerta predice menores indicios de corrupción en nuestro país. Esto se debe fundamentalmente a la mayor presión pública sobre este tema y a que la situación económica ha empeorado notablemente durante los años de la crisis".

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 a través de distintos casos extraídos de la hemeroteca del periódico El Mundo, como el caso Mercasevilla (en el que fueron imputados los gestores de esta empresa pública del Ayuntamiento de Sevilla) y el caso Baltar (donde el presidente de la Diputación de Ourense fue sentenciado por más de un centenar de contrataciones "que no siguieron los cauces legales").

La recopilación y análisis de toda esta información se ha realizado con las redes neuronales, que muestran los factores más predictivos de la corrupción. "Es novedoso tanto el uso de esta técnica de inteligencia artificial, como el de una base de datos con casos reales, 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", destaca Pastor.

Puedes escuchar la entrevista a Iván Pastor en Europunto de Vista de esRadio, un proyecto de Euranet Plus, la red de radios líder en información europea.

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