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.
“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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