Umetna inteligenca napoveduje korupcijo

Ljubljana, 22. februarja 2018 – Raziskovalca z univerze v španskem Valladolidu sta ustvarila računalniški model, ki temelji na nevronskih mrežah in priskrbi podatke, v katerih španskih provincah se lahko z večjo verjetnostjo pojavijo primeri korupcije, in podatke o pogojih, ki k temu pripomorejo. Ta opozorilni sistem potrjuje, da se verjetnost za korupcijo poveča, če ista politična stranka ostane v vladi več let. 

Raziskovalca sta razvila model z umetnimi nevronskimi mrežami, da bi lahko predvideli, v katerih španskih provincah se z večjo verjetnostjo lahko pojavijo primeri korupcije v obdobju enega, dveh in do treh let. Študija, objavljena v publikaciji Social Indicators Research, sicer poimensko ne omenja provinc, ki so najbolj nagnjene k korupciji, da ne bi prišlo do sporov, pojasnjuje eden od avtorjev, Ivan Pastor, ki hkrati opozarja, da v vsakem primeru »večja nagnjenost ali velika verjetnost še ne pomeni, da se bo korupcija dejansko tudi zgodila.«

Podatki kažejo, da so nepremičninski davek, pretirano povečanje cen stanovanj, odprtje bančnih podružnic in ustanavljanje novih podjetij nekatere od spremenljivk, ki naj bi povzročale korupcijo, in ko se v neki regiji pojavijo skupaj, bi bilo potrebno uvesti strožji nadzor nad javnimi financami.
»Poleg tega, kot je za pričakovati, naš model potrjuje, da povečanje števila let iste politične stranke v vladi povečuje tudi možnosti za korupcijo, ne glede na to, ali ima stranka v parlamentu večino,« je dejal Pastor. Dodal pa je še, da opozorilni sistem, na srečo, za prihodnja leta napoveduje manj indikatorjev korupcije v Španiji.

Pri izdelavi študije sta se avtorja sklicevala na vse primere korupcije, ki so se pojavili v Španiji med letoma 2000 in 2012. Zbiranje in analiziranje informacij je bilo opravljeno z nevronskimi mrežami, ki so izpostavile dejavnike z največjim potencialom za napovedovanje korupcije. »Tako uporaba tehnike umetne inteligence kot tudi zbirke podatkov resničnih primerov je novost, saj so se do zdaj uporabljali bolj ali manj subjektivni indeksi zaznave korupcije, pri čemer na podlagi raziskav gospodarstvenikov in nacionalnih analitikov posameznim državam ocene pripisujejo agencije kot je Transparency International,« je poudaril Pastor.

Avtorja raziskave upata, da bo njuna študija prispevala k izboljšanju neposrednihprizadevanj za odpravo korupcije, pri čemer bo fokus na tistih področjih z največjo nagnjenostjo k pojavu korupcije, še naprej pa si bosta prizadevala tudi za uporabo njunega modela na mednarodni ravni.

Vir: Eurasia Review, foto: Pixabay