Analistas de la Universidad de Valladolid han creado una red neuronal artificial para predecir la corrupción basado en datos recaudados entre 2000 y 2012.

Iván Pastor es un alumno de doctorado de la Universidad de Valladolid que compagina sus estudios con su trabajo de analista en un banco. Sus intereses se centran en la estadística, las matemáticas y el big data. Él y Félix López Iturriaga, catedrático de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Valladolid, han desarrollado un modelo basado en mapas autoorganizados (SOM por sus siglas en inglés), un tipo de red neuronal que imita el funcionamiento cerebral, para predecir casos de corrupción en las administraciones públicas.

El modelo ha recaudado datos nacionales para averiguar los factores que dan pie a la corrupción a nivel provincial.

“Cuanto mejor, peor para todos…”

“…Y cuanto peor para todos, mejor.” Estas palabras de Mariano Rajoy sirven para describir los motivos de la corrupción.

Y es que según sus estudios “la corrupción se debe principalmente a crecimientos desmedidos macroeconómicos”. Los datos analizados indican una correlación entre el crecimiento económico y la corrupción. “Si ves que una región empieza a subir mucho el índice de precios de la vivienda respecto a la media nacional, (…) se empiezan a crear muchísimas más empresas” o “un partido político lleva varios años gobernando, aumenta la probabilidad de que en esa provincia se den casos de corrupción”.

Predicción de corrupción global

El modelo ha detectado también que, a pesar de lo que uno pueda pensar, es más probable que se den casos de corrupción en gobiernos en minoría que al contrario. La explicación que daban otros autores y que encaja con el estudio es que “cuando tu gobiernas en mayoría absoluta normalmente siempre hay una cabeza visible a la que echar todas las culpas”, sin embargo en los gobiernos en minoría “se diluyen las responsabilidades” y “todos se hacen partícipes de esa corrupción”.

El modelo utiliza ahora mismo datos nacionales para una aplicación provincial pero, recaudando los datos necesarios, nada impediría crear uno a nivel internacional. El objetivo no es tanto detectar los casos de corrupción específicos, pero sí ayudar a los organismos públicos a “saber en que provincias centrarse más o (cuáles) tienen más riesgo que otras”.