Kunstig intelligens forudsiger korruption

Forskere fra University of Valladolid (Spanien) har skabt en computermodel baseret på neurale netværk, der beregner sandsynligheden for korruption i spanske provinser, samt de forhold, der begunstiger det. Dette alarmsystem bekræfter, at sandsynlighederne stiger, når det samme parti forbliver i regeringen i flere år.

Studiet, udgivet i Forskning i sociale indikatorer , nævner ikke de provinser, der er mest udsat for korruption for ikke at skabe kontroverser, forklarer en af ​​forfatterne, Ivan Pastor, hvem siger, "En større tilbøjelighed eller høj sandsynlighed betyder ikke, at korruption rent faktisk vil ske."

Data tyder på, at ejendomsskatten, den overdrevne stigning i boligpriserne, åbningen af ​​bankfilialer og oprettelsen af ​​nye virksomheder er nogle af de variabler, der synes at fremkalde offentlig korruption, og når de lægges sammen i en region, mere stringent kontrol med offentlige konti kan være berettiget.

"Ud over, som man kunne forvente, vores model bekræfter, at en stigning i antallet af regeringsår af det samme politiske parti øger chancerne for korruption, uanset om partiet regerer med flertal eller ej, " siger pastor. "I hvert fald, heldigvis, for de næste år, dette alarmsystem forudsiger færre tegn på korruption i vores land. Dette skyldes hovedsageligt det større offentlige pres på dette emne og det faktum, at den økonomiske situation er forværret betydeligt under krisen. "

For at gennemføre undersøgelsen, forfatterne støttede sig på alle tilfælde af korruption, der opstod i Spanien mellem 2000 og 2012, såsom Mercasevilla-sagen (hvor lederne af denne offentlige virksomhed i Sevilla byråd blev anklaget) og Baltar-sagen (hvor præsidenten for Diputación de Ourense blev dømt for mere end hundrede kontrakter, "der ikke overholdt lovkravene").

Indsamlingen og analysen af ​​al denne information blev udført med neurale netværk, som viser de mest forudsigende faktorer for korruption. "Brugen af ​​denne AI-teknik er ny, ligesom databasen over virkelige sager, siden indtil nu, der blev brugt mere eller mindre subjektive indeks for opfattelse af korruption, med scoringer tildelt hvert land af agenturer som Transparency International, baseret på undersøgelser af forretningsmænd og nationale analytikere, " siger pastor.

Forfatterne håber, at denne undersøgelse vil bidrage til en bedre direkte indsats for at stoppe korruption, fokusere indsatsen på de områder med størst sandsynlighed, samt at anvende deres model internationalt.