El ser humano es más previsible de lo que solemos creer. No tanto a nivel individual como colectivo. Eso implica que muchos de sus comportmaientos se pueden predecir. Y la corrupción no sería una excepción. Prueba de ello es que investigadores de la Universidad de Valladolid, en colaboración con un equipo de la Escuela Superior de Economía de Rusia (la HSE), han desarrollado una red neuronal para predecir la corrupción pública basándose en factores económicos y políticos. El estudio ha sido publicado en la revista Social Indicators Research.
El sistema se basa en un concepto conocido como mapas autoorganizados. Se trata de un tipo de redes neuronales artificiales que imitan las funciones del cerebro. A partir de una base de datos, dichos mapas son capaces de identificar patrones de comportamiento y obtener una representación gráfica de grandes cantidades de datos. Por lo tanto, pueden ser una buena forma de predecir esta lacra.
Los científicos han partido en su estudio de tres supuestos básicos. Que la corrupción puede venir estimulada por el crecimiento económico, por el aumento de los precios de la vivienda, y por la permanencia en el poder de un mismo partido político. Partiendo de ellos y usando el algoritmo que han creado, los investigadores afirman que pueden predecir el nivel medio de casos de corrupción que van a producirse en un periodo de hasta tres años, dependiendo de las características de una región en particular.
Para su experimento, los investigadores usaron como base de datos una creada con los casos de corrupción sucedidos en España en las últimas décadas. Los resultados obtenidos pueden servir para crear un sistema de alerta sobre aquellos lugares en los que el algortimo calcula que existe más riesgo de que vayan a producirse más casos, lo que permitiría introducir medidas de control preventivas.
Vicente Fernández López
