Ученые из ВШЭ научились прогнозировать коррупцию с помощью нейронных сетей

Исследователи из Высшей школы экономики (ВШЭ) и Университета Вальядолида разработали нейронную сеть для моделирования и прогнозирования коррупции. Об этом сообщает журнал Social Indicators Research.

Для своего исследования ученые создали уникальную базу данных по случаям политической коррупции в Испании. Новая модель предлагает различные варианты коррупционных рисков в зависимости от политической и экономической ситуации в стране.

По словам разработчиков, они прогнозировали случаи коррупции с помощью самоорганизующихся карт, имитирующих функции мозга. Такие карты работают на основе нейронных сетей и могут выделять повторяющиеся шаблоны из больших объемов информации.

Согласно результатам исследования, коррупцию могут стимулировать изменение налога на недвижимость, рост экономики, повышение цен на жилье, а также увеличение количества депозитных учреждений и нефинансовых фирм. Также выяснилось, что к росту коррупции ведет слишком долгое нахождение у власти одной и той же партии.

Алгоритм может предсказать появление случаев коррупции на период до трех лет в зависимости от характеристик конкретного региона. В то время, как в некоторых регионах коррупцию можно предсказать задолго до ее появления и принять профилактические меры, в других случаях период прогнозирования гораздо меньше, и требуются срочные меры по ее ликвидации.

«Мы разработали новый подход. В отличие от предыдущих исследований, которые в основном базируются на восприятии коррупции, мы использовали данные по реальным случаям», — рассказал один из авторов исследования Феликс Лопес-Итурриага.

Поскольку коррупция остается распространенной проблемой во всем мире, главным достоинством инновационной разработки является возможность ее применения в других странах. Ученые использовали достаточно распространенные макроэкономические и политические переменные, которые доступны в открытых источниках во многих странах.

Кроме того, новая модель позволяет прогнозировать коррупцию задолго до ее проявления, что делает возможным введение упреждающих мер со стороны властей. Этот алгоритм может быть особенно актуальным в странах с высоким уровнем коррупции.