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Investigadores de la UVA diseñan un modelo que predice la corrupción

Investigadores de la UVA diseñan un modelo que predice la corrupción

SOCIEDAD
Actualizado 16/01/2018 07:17

Se tiene en cuentas datos como la subida del precio de las viviendas, la creación de empresas o la apertura de oficinas bancarias

En una sociedad como la española en que los casos de corrupción se suceden, independientemente de la zona geográfica o del partido que gobierne, unos investigadores de la Universidad de Valladolid pueden haber dado con "la gallina de oro" y es que han creado un modelo computacional que podrá predecir dónde es más probable que se den casos de corrupción.

Este sistema de alerta, según ha informado la UVA, confirma que las posibilidades aumentan cuando el Gobierno de un mismo partido permanece más años en el poder. El estudio, publicado en la revista Social Indicators Research, no menciona las provincias más propensas a la corrupción para no generar polémica, según explica a SINC uno de los autores, Iván Pastor, quien recuerda que, en cualquier caso, "una mayor propensión o alta probabilidad no implica que efectivamente vaya a ocurrir".

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, informa Ep.

"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".

Para realizar el estudio, los autores se han basado en todos los casos de corrupción que aparecieron en España entre el año 2000 y el 2012, como el caso Mercasevilla (en el que fueron imputados los gestores de esta empresa pública del Ayuntamiento de Sevilla) y el caso Baltar (donde el presidente de la Diputación de Ourense fue sentenciado por más de un centenar de contrataciones "que no siguieron los cauces legales").

La recopilación y análisis de toda esta información se ha realizado con las redes neuronales, que muestran los factores más predictivos de la corrupción.

"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.

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