Los escándalos de corrupción le
cuestan a la economía el 2% del Producto Interior Bruto (PIB) global, según datos
del Banco Mundial, lo q convierten a la corrupción en una de las mayores causas
de desigualdad y ralentización del crecimiento. Ahora, en un estudio publicado
recientemente en “Journal of Complex Networks”, un equipo internacional de
investigadores ha demostrado q es posible predecir quién tendrá un papel
en los próximos escándalos de corrupción. Para ello basta con crear algoritmos
y redes para representar los casos de corrupción actuales
Los autores del estudio, dirigidos x
Matjaž Perc, investigador en la Universidad de Maribor (Eslovenia), han recogido 27
años de corrupción política en Brasil reflejados en 65 casos bien
documentados. Así, han creado una red con 400 nodos, cada uno de los cuales
representa a un individuo, unidos x enlaces q representaban los vínculos
personales de una misma trama
Los investigadores han averiguado q
los escándalos de corrupción tienen sus propias leyes. El número de
políticos implicados fluctúa de acuerdo con el ciclo electoral de cuatro
años. De hecho, en las ocasiones en las q hay individuos dominando varias redes,
su papel cambia a la vez q hay cambios de gobierno
Para poner a prueba la utilidad del
modelo, los investigadores eliminaron la información de algunos nodos y
trataron reconstruir los datos usando los algoritmos. Así consiguieron un
modelo capaz de predecir el 25% de los vínculos entre corruptos. “Hemos
mostrado q los futuros compañeros criminales pueden ser predichos con
precisión basándonos en la estructura dinámica de las redes de corrupción”
En el futuro, estos investigadores han dicho q
quieren aplicar estos algoritmos a la política de subvenciones en investigación
de Eslovenia. Los límites de su modelo están básicamente en la obtención de
información: “El mayor reto es obtener una fuente de datos legible y fiable”
