Los papeles de Bárcenas, la trama Gürtel, el caso Noos, las tarjetas black, los Pujol… Los casos de corrupción en España se cuentan por decenas. Es una de las grandes lacras no solo en nuestro país, sino también fuera de nuestras fronteras. Según el Banco Mundial, estos escándalos cuestan al año más de 2 billones de dólares (más de un billón y medio de euros), convirtiéndose en una de las principales causas del estancamiento económico y la desigualdad imperante. Sin embargo, ante este mal que afecta a todos, la tecnología puede ser una perfecta aliada no solo servirá para combatir la corrupción en el día a día, sino también para adelantarnos a los acontecimientos y tomar medidas antes de que ocurran.
Esta mañana se ha presentado en Barcelona el proyecto de big data Digiwhistbig dataDigiwhist destinado a detectar el fraude a escala europea. Liderado por la Universidad de Cambridge, el trabajo ha consistido en crear una base de datos públicamente descargable de la contratación pública en 35 países, así como en analizar y evaluar indicadores de riesgo potencial de corrupción en el ámbito.
Aunque no han sido los únicos que recientemente han presentado sus sistemas informáticos de lucha contra estos delitos. Un grupo de investigadores brasileños, en colaboración con la Universidad de Maribor (Eslovenia) y el Complexity Science Hub de Viena (Austria) han diseñado un sistema informático capaz de apuntar directamente a los corruptos del futuro. “Creamos una red donde los nodos son las personas involucradas en la corrupción, y las conexiones entre dos personas ocurren cuando están involucradas en la lista del mismo escándalo”, explica a HojaDeRouter.com Haroldo V. Ribeiro, de la Universidad de Maringá.
En total, han reunido más de 400 nodos con individuos implicados en un total de 65 escándalos ocurridos en Brasil durante los últimos 27 años. “Aplicamos una serie de enfoques de análisis de datos y redes para comprender cómo está organizada esta red”, detalla Ribeiro.
Así han podido determinar, gracias a sus redes neuronales, cuestiones clave como que los procesos electorales que se celebran cada cuatro años influyen en la aparición de casos de corrupción, que los grupos de implicados son pequeños (de unas ocho personas) y que existen solo unos pocos individuos que han jugado un papel importante en más de un caso de corrupción.
Además, sus algoritmos han permitido identificar con un acierto estimado del 25 %, a partir de las conexiones pasadas entre individuos de la red, a los participantes de futuras tramas corruptas. “Hemos demostrado que la estructura subyacente de esta red puede usarse para predecir asociaciones criminales futuras”, explica Ribeiro.
Además, el investigador brasileño afirma que “se trata de una red en evolución que crece cada año con el descubrimiento de nuevos escándalos de corrupción”. Aunque, más allá de analizar las corruptelas políticas, su intención es seguir trabajando en estos sistemas para aplicarlos a un sector con el que están ampliamente familiarizados: la ética de la financiación de la investigación.
Semejante es el trabajo de dos investigadores de la Universidad de Valladolid que, en colaboración con el equipo de la Escuela Superior de Economía de Rusia, han publicado un estudio en el que pronostican, gracias a la inteligencia artificial, en qué provincias españolas podría haber más casos de corrupción en los próximos años.
Para ello han creado un modelo computacional basado en redes neuronales que, tras aglutinar datos económicos y políticos de los casos acontecidos entre 2000 y 2012, no solo permite revelar en qué lugares se pueden dar más corruptelas, sino también qué condiciones favorecen su aparición.
Aunque en la investigación no se revela cuáles son las provincias, sí se afirma que la probabilidad de escándalos aumenta cuando un mismo partido permanece largo tiempo al frente del Gobierno. Si bien es cierto que, como advierte uno de los coautores, Iván Pastor, que sea más probable no significa que necesariamente vaya a ocurrir.
A todo ello se suman variables que pueden servir de alerta como el aumento del impuesto de bienes inmuebles, el incremento exagerado en el precio de la vivienda, la apertura repentina de numerosas oficinas bancarias o la creación de nuevas empresas.
En su metodología, estos estudiosos españoles fueron pioneros en utilizar datos reales para el análisis. De acuerdo con Pastor, hasta el momento se habían utilizado “índices de percepción de la corrupción, unas puntuaciones más o menos subjetivas asignadas a cada país por agencias como Transparencia Internacional que se basan en encuestas a empresarios y analistas nacionales”.
El poder de los datos y su análisis computacional
Del mismo modo que el famoso big data, que consiste en analizar grandes volúmenes de información para extraer conclusiones gracias a la tecnología, se puede utilizar para vender más o para predecir quien ganará las próximas elecciones, también es una buena fórmula para luchar contra los corruptos.
Según Naciones Unidas, una información más accesible y de mejor calidad conducirá a mejores decisiones políticas y una mayor rendición de cuentas.
Otro ejemplo de esta lucha tecnológica contra la corrupción es la herramienta de análisis de datos ARACHNE, desarrollada en 2009 por la Comisión Europea en colaboración con la organización no gubernamental Transparencia Internacional. Este permite verificar datos de varias instituciones públicas y privadas e identificar qué proyectos se encuentran en riesgo de fraude, cuáles entran en conflicto de intereses o aquellos que presentan irregularidades de cualquier tipo.
Investigadores del Centro de Investigación de la Corrupción de Budapest lo han utilizado para examinar los numerosos procedimientos de contratación pública en países de la Unión Europea. Gracias a esta tecnología, se buscan patrones anormales tales como períodos de licitación excepcionalmente cortos o resultados inusuales como, por ejemplo, concursos sin competencia o que ha ganado la misma empresa en diferentes años. Esto supone el punto de partida para llevar a cabo una investigación más profunda que podría desvelar que las cosas no se están haciendo bien.
A esta lucha se une el proyecto Digiwhist y su amplia base de datos sobre contrataciones públicas de 28 estados miembros de la Unión Europea, la Comisión Europea y otros países como Islandia o Suiza. A través de él y gracias a un software de evaluación de riesgos, los funcionarios públicos podrán monitorear los indicadores de riesgo de corrupción en función de la importancia que les atribuyen en relación con sus países específicos.
Además este proyecto no solo ha permitido saber los riesgos, sino que también ha posibilitado la creación de herramientas para los ciudadanos como www.opentender.eu, que permite buscar las licitaciones públicas en todos los estados participantes y conocer todo lo referente a ellas. Con esto se busca garantizar que la contratación pública sea justa, transparente y eficiente. Este proyecto se hará público el próximo 29 de enero en una sesión en el Parlamento Europeo.
Algunas estimaciones señalan que la corrupción aumenta el coste de los contratos gubernamentales en un 4-15%, lo que resulta en millones de euros malgastados.
Contra delitos fiscales y blanqueo de dinero
Estos sistemas también sirven para llevar un control ante posibles delitos fiscales. La Oficina de Impuestos de Australia ya lo hace gracias a un sistema capaz de almacenar e interpretar información valiosa para detectar paraísos fiscales o identificar a todos aquellos que no están cumpliendo debidamente con sus obligaciones tributarias.
Estos programas se basan en detectar patrones de comportamiento sospechosos, algo que a simple vista puede parecer sencillo pero que conlleva todo un desarrollo de algoritmos y conexiones para detectar a los posibles culpables. Y todo en tiempo real, a fin de frenarlo cuanto antes y ahorrar recursos a las arcas públicas.
Otro delito que también se persigue desde Transparencia Internacional utilizando estos sofisticados sistemas es el blanqueo de capitales. Para ello están probando un algoritmo que revisa datos bancarios y los compara con información de movimientos de delincuentes conocidos para así detectar flujos financieros ilícitos.
Aunque más allá del big data y su análisis, la tecnología también ha llegado a los métodos más tradicionales de denuncia ciudadana. Desde 2012, el Banco Mundial cuenta con la app World Bank Integrityapp World Bank Integrity, donde cualquiera puede denunciar un incidente en relación con los proyectos financiados por el organismo: desde enviar fotos de una escuela donde no se siguen los protocolos establecidos hasta aportar la grabación de un soborno.
Las investigaciones de la Vicepresidencia de Integridad Institucional (INT), órgano adscrito al Banco Mundial desde 2001, se basan primordialmente en las denuncias que reciben, por lo que, como ellos mismos publican en su web, “es de suma importancia que las personas que participan en actividades respaldadas con fondos del Banco Mundial tomen la iniciativa de informar sobre sospechas de fraude o corrupción”. Para estas denuncias también se cuenta con un sencillo formulario web disponible en varios idiomas.
Mecanismos no faltan ni dentro ni fuera de las instituciones para luchar contra delitos de corrupción y fraude. La cuestión es si los algoritmos serán más listos que nosotros para detectar a los Bárcenas y Pujoles del futuro.
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