Como a neurologia pode prever a corrupção

Ajude o Mural Científico comprando livros na Amazon! Selecionamos alguns especialmente para você, basta clicar nas imagens abaixo:


Cientistas da Universidade de Valladolid e o Colégio Superior da Economia (Higher School of Economics, HSE) desenvolveram um programa de predição baseado em corrupção por fatores políticos e econômicos. Os resultados da pesquisa foram publicados no Social Indicators Research.

Confira o link:  https://link.springer.com/article/10.1007/s11205-017-1802-2.

Os pesquisadores concordam que a corrupção deve ser detectada o mais rápido possível para que as medidas preventivas e corretivas sejam tomadas. Como os recursos públicos voltados ao seu combate são limitados, os esforços são requeridos onde ela deve ser mais provável e previsível. Assim sendo, uma técnica foi desenvolvida que reúne os estudos a respeito dos principais casos de corrupção dentro da Espanha, criando um modelo de predição e prevenção a regiões espanholas onde o crime é mais comumente detectado a partir de fatores macroeconômicos e determinantes políticos. O modelo provê diferentes perfis de riscos de corrupção dependendo da condição econômica da região durante o tempo do estudo.

Cientistas da universidade usaram mapas autoanalíticos (SOMs), uma rede neural que tem o poder de prever a corrupção em diferentes esferas e aspectos. SOMs são uma espécie de redes de neurônios artificiais que copiam as funções cerebrais, tendo a habilidade de extrair padrões de grandes quantidades de dados e seus conjuntos previamente sem correlações reconhecíveis. Os dados não-lineares então são convertidos em simples conexões geométricas, cujas propriedades fazem dos mapas ferramentas fundamentais para detectar padrões e obter representações visuais de seus resultados. Consequentemente, predizer onde a corrupção pode atuar dentro de um determinado sistema tornou-se uma das especialidades dos SOMs.

Os resultados mostram que fatores econômicos provam ter relevância nas previsões. Pesquisadores acharam que os impostos imobiliários, crescimento econômico, aumento no preço dos imóveis e o número ascendente de instituições e empresas não-financeiras pode contribuir para que isso venha à tona. Também encontraram indicações de que quanto mais tempo um partido passa em pleno poder, mais forte são as indicações de corrupção pública. Dependendo das características de cada região, pôde ser calculado que a probabilidade destes casos emergirem é de até três anos. Então foi a vez dos diferentes padrões de antecedentes de corrupção serem avaliados: enquanto em alguns casos eles possam ser determinados e impedidos de modo preventivo, em outros o período da previsão é curto demais, assim cobrando medidas mais urgentes e políticas. O método consiste em um sofisticado algoritmo com várias conexões não-lineares de acordo com os determinantes da taxa de propensão à corrupção através desse período de tempo.

“A pesquisa desenvolve uma solução com três características distintas. Primeiro, diferente da pesquisa anterior que era baseada apenas nas percepções de dados fatores, usa-se dados de casos reais de corrupção política e econômica”, diz um dos autores Félix J. López-Iturriaga, do Laboratório Internacional de Economia Não-Tangível (International Laboratory of Intangible-driver Economy). “Segundo, nós usamos o mapeamento neural, um método particularmente eficaz já que não cria espaço para especulações a respeito da distribuição de dados. Redes neurais são poderosos e flexíveis dispositivos de mapeamento que não fazem presunções quando geram dados em seus processos, ou nas leis estatísticas referentes às variáveis. Em terceiro lugar, o crime e sua probabilidade são avaliados em diferentes cenários e lapsos de tempo, para que medidas possam ser tomadas dependendo da sua necessidade e urgência. Nosso modelo permite padrões de corrupção serem detectados em qualquer esfera de possibilidades.”

Visto que o tema é de preocupação global, um fator-chave nesta pesquisa foi a possibilidade de flexibilidade e generalização do modelo e das ações propostas. Outros cientistas já vêm usando variáveis políticas e macroeconômicas bastante comuns vastamente disponíveis ao alcance do público de diversos países.

A natureza da pesquisa é de interesse tanto acadêmico quanto público. Em uma escala acadêmica, os cientistas envolvidos desenvolveram um jeito único e inédito de predizer as causas e o surgimento de algo tão prejudicial para a sociedade. Estes métodos frequentemente têm sido usados para prever estresses e anomalias econômicas e financeiras no meio corporativo, mas nenhum estudo ainda havia tentado introduzir essa tecnologia em um combate à corrupção. Em razão dos recursos disponíveis para esta causa serem limitados, autoridades podem usar esse sistema de prevenção que categoriza cada região de acordo com o seu perfil de probabilidade de deturpação, para estreitar os seus esforços e melhor implementar medidas preventivas. Em adição a isso, o modelo detecta os traços de corrupção em casos onde ela sequer ainda foi descoberta, o que ajuda a antecipar as medidas necessárias principalmente nas nações onde esse tipo de problema é mais extremo. Autoridades da União Europeia expressaram profunda preocupação com a corrupção global, e podem inclusive usar esse programa para alcançar o seu fim.

###

A pesquisa foi conduzida com o apoio financeiro do Ministério da Economia, Indústria e Competitividade da Espanha. O artigo também foi feito dentro dos moldes do Programa de Pesquisa Básica, da Universidade de Pesquisa Nacional (HSE).

Fonte da matéria: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-12/nruh-slt122117.php
Fonte da imagem: http://sachtimes.com/en/india/19155-in-asia-india-ranks-number-one-in-corruption-ti/

Sobre o Autor - Gabriel Carvalho

Anúncios