Испанские учёные создали компьютерную модель, основанную на нейронных сетях, которая способная предсказать, в каких испанских провинциях с наибольшей вероятностью произойдут случаи коррупции. Кроме того, модель определяет условия, способствующие совершению экономических преступлений. Главным выводом, к которому пришли учёные, стало подтверждение долгосрочной однопартийной власти как фактора увеличения коррупции.
Два исследователя из Вальядолидского Университета (University of Valladolid) создали модель, использующую искусственный интеллект в виде нейронных сетей для предсказания возникновения случаев коррупции в испанских провинциях. Система способна спрогнозировать уровень экономической преступности на один, два или три года вперёд.
Исследование, опубликованное в научном журнале Social Indicators Research не разглашает названия провинций, в которых коррупция наиболее вероятна, чтобы не нагнетать обстановку в стране, пояснил один из авторов, Иван Пастор (Ivan Pastor). Учёный напомнил, что, в любом случае “высокая вероятность или наличие способствующих возникновению [коррупции] факторов не означает, что коррупция действительно возникнет”.
Использованные при построении модели данные показывают, что налог на недвижимость (Impuesto de Bienes Inmuebles), искусственно завышающий стоимость жилья, открытие новых банковских филиалов, а также создание новых компаний являются некоторыми из факторов, предположительно увеличивающих уровень коррупции в регионе. Если в какой-то провинции присутствуют все вышеперечисленные условия, необходимо внедрить жёсткую систему контроля за госрасходами.
“Вдобавок ко всему, как можно было ожидать, наша модель подтверждает, что увеличение числа лет, которое правит одна и та же политическая партия, повышает шансы возникновения коррупции, вне зависимости от того, есть у правящей партии большинство [в парламенте] или нет”, – говорит Пастор.
“Тем не менее, к счастью, на ближайшие годы эта система предупреждения спрогнозировала уменьшение потенциального уровня коррупции в нашей стране”, – подчёркивает исследователь, – “В первую очередь, это связано с увеличением общественного контроля данного вопроса и с тем фактом, что экономическая ситуация значительно ухудшилась из-за кризиса”.
В ходе исследования авторы воспользовались всеми задокументированными случаями коррупции в Испании в период с 2000 по 2012 год. Например, они использовали дело Меркасевийи (Mercasevilla case), в рамках которого были предъявлены обвинения менеджерам госкомпании горсовета Севильи (Seville City Council). Также, ученые воспользовались материалами дела Балтара (Baltar case). Тогда президент компании Diputación de Ourense был признан виновным в заключении более ста госконтрактов, “которые не соответствовали правовым нормам”.
Сбор и анализ информации осуществлялся при помощи нейронных сетей, определивших главные определяющие коррупцию факторы.
“Использование искусственного интеллекта является инновационным, как и базы данных реальных дел, поскольку до сих пор использовались более или менее субъективные индексы восприятия коррупции, включая приписывание тех или иных рейтингов странам такими агентствами, как Трансперенси Интернэшнл, основанных на опросах бизнесменов и национальных аналитиков”, – пояснил Пастор.
Авторы надеются, что их исследование поможет в усовершенствовании борьбы с коррупцией, позволив сконцентрировать усилия именно на тех регионах, где экономическая преступность наиболее вероятна. Учёные не собираются останавливаться на достигнутом: они планируют вывести модель на международный уровень.
Источник: Science Daily.
