Учёные разработали нейросеть чтобы прогнозировать коррупцию

Исследователи из Высшей школы экономики и Университета Вальядолида разработали нейронную сеть для моделирования и прогнозирования коррупции на основе экономических и политических факторов. Результаты исследования были опубликованы в журнале Social Indicators Research.

Для проведения исследования использовалась уникальная база данных о случаях политической коррупции в Испании. Ученые разработали модель раннего предупреждения и прогнозирования коррупции в различных регионах страны, основываясь на макроэкономических и политических факторах. Эта модель предлагает различные варианты рисков коррупции в зависимости от экономической ситуации в регионе и времени составления прогноза.

Для предсказания случаев коррупции на разных временных горизонтах ученые использовали самоорганизующиеся карты на основе нейронных сетей. Такие карты, имитирующие функции мозга, способны выявлять повторяющиеся шаблоны из большого объема информации без ясного понимания связей, лежащих за ними. Они преобразуют нелинейные отношения между многомерными данными в простые геометрические связи. Благодаря этому, самоорганизующиеся карты становятся удобным инструментом для выявления шаблонов и графического представления больших объемов данных, что делает их полезными для прогнозирования коррупции.

Согласно результатам исследования, для прогнозирования коррупции можно использовать экономические факторы. Ученые выявили, что коррупцию могут стимулировать изменения налога на недвижимость, рост экономики, повышение цен на жилье, а также увеличение количества депозитных учреждений и нефинансовых фирм. Кроме того, исследование показало, что длительное удержание одной и той же партии у власти также способствует росту коррупции.

Исследователи могут предсказать появление случаев коррупции на протяжении до трех лет в зависимости от характеристик конкретного региона. В некоторых случаях коррупцию можно предсказать задолго до ее возникновения и принять профилактические меры, в то время как в других случаях период прогнозирования гораздо меньше и требуются срочные политические меры для ее предотвращения. Метод ученых состоит из сложного алгоритма с множеством нелинейных связей, в котором факторы, влияющие на предрасположенность к коррупции, меняются со временем.

"Мы разработали новый подход с тремя характерными особенностями. Во-первых, в отличие от предыдущих исследований, основанных в основном на восприятии коррупции, мы использовали данные о реальных случаях коррупции", - рассказывает один из авторов исследования, Феликс Дж. Лопес-Итурриага, ведущий научный сотрудник Международной лаборатории экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ. "Во-вторых, мы использовали нейронные сети, которые в данном случае являются подходящим методом, так как они не делают предположений о распределении данных. Нейронные сети - это мощный и гибкий инструмент моделирования, который не предполагает ограничения по созданию данных или статистических законов, касающихся соответствующих переменных. В-третьих, мы предлагаем прогнозирование случаев коррупции на разных временных горизонтах, чтобы была возможность разработки антикоррупционных мер в зависимости от скорости появления коррупции. Наша модель позволяет разрабатывать схемы появления коррупции для разных временных горизонтов".

Поскольку коррупция является распространенной проблемой во всем мире, особый интерес представляет возможность применения модели и предлагаемых мер в других странах. Ученые использовали распространенные экономические и политические переменные, доступные в открытых источниках во многих странах, что позволяет применять модель в различных регионах. Конечно, модель может развиваться путем добавления других факторов, характерных для определенных стран или регионов.

Такой подход представляет интерес как для ученых, так и для органов государственной власти. С научной точки зрения, исследователи предложили инновационный способ прогнозирования коррупции с помощью нейронных сетей. Подобный метод часто применяется для прогнозирования финансовых проблем в компаниях и других экономических явлениях, но до этого не использовался для коррупции. С точки зрения органов государственной власти, модель предлагает повышение эффективности антикоррупционных мер. Поскольку ресурсы для борьбы с коррупцией всегда ограничены, власти могут использовать систему раннего предупреждения коррупции, которая классифицирует каждый регион по коррупционному профилю. Это позволит сосредоточить усилия и более эффективно внедрять меры профилактики и предотвращения коррупции.