De acordo com o Banco Mundial, escândalos de corrupção sugam mais de US $ 2 trilhões por ano da economia global, fazendo da corrupção uma das principais causas do lento crescimento econômico e da desigualdade socioeconômica. Agora em um novo estudo, pesquisadores demonstraram que pode ser possível prever quem terá um papel em escândalos futuros modelando escândalos atuais usando redes. Os resultados podem fornecer uma ferramenta para detectar práticas corruptas e reduzir o alto custo da corrupção para a sociedade.

Os pesquisadores, liderado por Matjaž Perc na Universidade de Maribor na Eslovênia e no Complexity Science Hub Viena na Áustria, junto com Haroldo V. Ribeiro da Universidade de Maringá e co-autores de outras duas universidades no Brasil, publicaram um artigo sobre sua análise da corrupção política usando a ciência em rede em uma edição recente do Journal of Complex Networks .

Em seu trabalho, os pesquisadores construíram uma rede dinâmica de 27 anos de escândalos de corrupção política no Brasil, e usou a análise de série temporal para estudar como a rede evolui ao longo dos anos. O modelo envolve mais de 400 nós que representam indivíduos, junto com links que conectam indivíduos que estiveram envolvidos no mesmo escândalo, para um total de 65 escândalos bem documentados. Geral, os resultados mostraram que tais redes revelam muitas informações sobre os meandros dos escândalos.

"Apesar de todas as probabilidades, indo contra o véu de sigilo que cerca a corrupção, e indo contra as pessoas que estão fazendo o seu melhor para permanecer anônimas e não detectadas, mostramos que a aplicação de métodos de ciência de rede revela a essência do comportamento politicamente corrupto, "Perc disse Phys.org .

Entre as descobertas estão que os escândalos políticos normalmente aumentam e diminuem com os ciclos eleitorais, que os escândalos geralmente envolvem pequenos grupos de 8 ou mais pessoas (presumivelmente porque grupos menores são mais fáceis de esconder), e que é possível identificar indivíduos que desempenharam papéis centrais em vários escândalos.

Para testar o poder preditivo da rede, os pesquisadores aplicaram vários algoritmos diferentes para prever links perdidos com base na semelhança entre os nós. Eles descobriram que os melhores algoritmos têm poder preditivo estatisticamente significativo, com mais de 25% dos 10 principais links previstos aparecendo em estágios futuros da rede de corrupção.

"Mostramos empiricamente que a corrupção se resume ao comportamento de interesse próprio em pequenos grupos que existem em redes hierárquicas de pequeno mundo, “Disse Perc.“ Observamos que o número de políticos envolvidos na corrupção aumenta com uma ondulação oscilatória que está ligada ao ciclo eleitoral de quatro anos no Brasil. Também descobrimos que apenas alguns indivíduos bem ligados dominam uma estrutura de rede modular, que freqüentemente muda repentinamente conforme o governo muda. E finalmente, mostramos que futuros 'parceiros no crime' podem ser previstos com precisão com base na estrutura dinâmica das redes de corrupção. Resumidamente, mostramos que o comportamento politicamente corrupto revela quase todos os seus segredos quando analisado no domínio das redes de corrupção. "

No futuro, os cientistas planejam aplicar essas técnicas a um problema com o qual estão muito familiarizados:a ética do financiamento de pesquisas, particularmente na Eslovênia.

"O maior desafio é obter dados abrangentes e confiáveis, "Perc disse." Podemos, portanto, olhar a seguir as operações do setor público relativamente fiscalizáveis ​​na Eslovênia, da pesquisa financiada pelo estado ao sistema de premiação nacional, que parecem estar fora de suas dobradiças nos últimos anos. Essas operações estão falhando em apoiar jovens capazes em troca de manter indivíduos e instituições totalmente inúteis, mas politicamente leais, felizes. Esperançosamente, nossa pesquisa ajudará na transição para um gasto sustentável e mais meritocrático de fundos públicos de pesquisa. "

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