Modelo de aprendizaje automático para pronóstico de indicadores de transparencia para la gestión efectiva de los recursos públicos - Ramírez Pérez, Natalia Andrea; Gómez Vargas, Ernesto; Vacca González, Harold (Ingeniería Solidaria, 2023)
Introducción: Este artículo es producto de la aplicación de modelos analíticos predictivos a las medidas e indicadores de riesgo de corrupción, como investigación de la Institución Universitaria Pascual Bravo y la Universidad Distrital Francisco José de Caldas en 2022 para la investigación doctoral sobre el modelo de riesgo para la transparencia estatal.Problema: A partir de mediciones de capacidades institucionales es posible generar mediciones anticorrupción, tal es el caso del Índice Nacional Anticorrupción (INAC’s), pero hay mejoras en los indicadores y la necesidad de incorporar más y mejores mediciones que sustentan este flagelo que se manifiesta desde hace años en nuestro país.Objetivo: El objetivo de esta investigación es enfatizar la necesidad de aprovechar los datos abiertos, para generar mediciones de corrupción institucional estatal y por ende métricas que sustenten su transparencia e integridad a partir de modelos analíticos predictivos para generar predicciones sobre índices gubernamentales.Metodología: En primer lugar, se señala la importancia de generar mediciones para el manejo de casos de corrupción, luego se evidencia la aplicación de modelos analíticos predictivos para predecir puntajes del Índice Nacional Anticorrupción, encontrando el mejor modelo para finalmente realizar un pronóstico con base en la identificación de las variables relevantes.Resultados: La implementación de mayores niveles de gobierno digital (egoverment) puede contribuir significativamente a la lucha contra la corrupción y a la generación de mejores políticas públicas que apoyen los controles y sanciones. No solo facilita el acceso de los ciudadanos a los servicios estatales, sino que también permite un acceso más abierto y ágil a los datos. Esto promueve constantemente la transparencia en todos los niveles y en todo momento. La regresión de Huber que se ha implementado, su función de penalización más pequeña y el crecimiento lineal en lugar de cuadrático lo hacen más adecuado para tratar con valores atípicos. Esto mejora las estimaciones del medidor de errores y proporciona una buena estimación de la puntuación del Índice Nacional Anticorrupción.Conclusión: Es fundamental establecer un marco que anticipe el comportamiento del INAC y permita orientar los esfuerzos de política pública hacia la transparencia y la prevención de la corrupción. Además, es necesario desarrollar métricas, indicadores, índices y modelos de riesgo objetivos que promuevan y evalúen la transparencia en la lucha contra la corrupción. Esto implica generar alertas tempranas, aplicar sanciones, implementar controles y diseñar planes de mejora para promover recomendaciones basadas en datos que puedan desencadenar acciones y aprovechar el libre acceso a la información pública para apoyar a la ciudadanía y al país.Originalidad: Se entrenó un modelo analítico predictivo basado en aprendizaje automático para predecir el comportamiento futuro del índice nacional anticorrupción, con el objetivo de apoyar las hojas de ruta para las entidades y crear acciones de mejora para las entidades nacionales, en lo cual se hace necesario explorar datos abiertos de gobierno para crear nuevos indicadores y mejorar los actuales.Limitaciones: Se seleccionaron los modelos de regresión sobre los datos históricos de libre acceso para los INAC, debido a que en términos de medición es lo que se encuentra consolidado y disponible para la generación de políticas de transparencia, acceso a la información y lucha contra la corrupción. El desafío para el trabajo futuro es tener más datos históricos, y por qué no crear más indicadores que apoyen la medición con la creación de acciones de mejora por entidad que se refleje en las mediciones numéricas.
Keywords: corrupción; inteligencia artificial; aprendizaje automático; riesgo; transparencia