Investigadores de la Universidad de Valladolid (España) han creado un modelo informático basado en redes neuronales que calcula la probabilidad de corrupción en provincias españolas, así como las condiciones que lo favorecen. Este sistema de alerta confirma que las probabilidades aumentan cuando el mismo partido permanece en el gobierno por más años.

El estudio, publicado en Investigación de indicadores sociales , no menciona las provincias más propensas a la corrupción para no generar controversia, explica uno de los autores, Iván Pastor, quien dice, "Una mayor propensión o alta probabilidad no implica que la corrupción realmente ocurra".

Los datos indican que el impuesto inmobiliario, el aumento exagerado del precio de la vivienda, la apertura de sucursales bancarias y la creación de nuevas empresas son algunas de las variables que parecen inducir a la corrupción pública, y cuando se suman en una región, Podría justificarse un control más riguroso de las cuentas públicas.

"Además, como se esperaría, nuestro modelo confirma que un aumento en el número de años de gobierno por el mismo partido político aumenta las posibilidades de corrupción, independientemente de si el partido gobierna con mayoría o no, "dice el pastor". Afortunadamente, para los próximos años, este sistema de alerta predice menos indicios de corrupción en nuestro país. Esto se debe principalmente a la mayor presión pública sobre este tema y al hecho de que la situación económica ha empeorado significativamente durante la crisis ”.

Para realizar el estudio, los autores se basaron en todos los casos de corrupción que aparecieron en España entre 2000 y 2012, como el caso Mercasevilla (en el que se imputaron a los responsables de esta empresa pública del Ayuntamiento de Sevilla) y el caso Baltar (en el que el presidente de la Diputación de Ourense fue condenado por más de un centenar de contratos "que no se cumplieron los requisitos legales ").

La recolección y análisis de toda esta información se realizó con redes neuronales, que muestran los factores más predictivos de corrupción. "El uso de esta técnica de IA es novedoso, como es la base de datos de casos reales, desde hasta ahora, se utilizaron índices más o menos subjetivos de percepción de la corrupción, con puntajes asignados a cada país por agencias como Transparencia Internacional, con base en encuestas a empresarios y analistas nacionales, "dice Pastor.

Los autores esperan que este estudio contribuya a mejorar los esfuerzos directos para acabar con la corrupción, centrar los esfuerzos en aquellas áreas con mayor probabilidad, así como aplicar su modelo a nivel internacional.