

Investigadores de la Universidad de Valladolid han creado un modelo computacional basado en redes neuronales que prevé en qué provincias españolas pueden aparecer casos de corrupción con mayor probabilidad a uno, dos y hasta tres años vista, así como las condiciones que favorecen su aparición. Este sistema de alerta confirma que las posibilidades aumentan cuando el Gobierno de un mismo partido permanece más años en el poder.
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, y cuando se suman en una región conviene tenerlo en cuenta para realizar un control más riguroso de las cuentas públicas.
“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”, apunta Pastor.
“De todas formas, afortunadamente –añade–, 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”.
“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.
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. (SINC)
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