Gli scandali dovuti a personaggi che si danno alla corruzione o alla concussione rappresentano un problema abbastanza grave della società odierna. Secondo un rapporto della Banca mondiale, la corruzione porta a perdite per l’intera economia mondiale che possono essere quantificabili a circa due 3 trilioni di dollari l’anno.
Un nuovo studio, portato avanti da Matjaž Perc dell’Università di Maribor in Slovenia e dal Complexity Science Hub di Vienna in Austria, insieme ad altri collaboratori brasiliani, mostrerebbe che l’intelligenza artificiale, con uno speciali algoritmi, può arrivare a prevedere anche questa tipologia di avvenimento.
Tutto ciò che serve sono le reti dinamiche, soprattutto di natura sociale, che si sviluppano intorno a questi casi.
Gli studiosi hanno studiato in particolare le reti dinamiche sviluppatesi intorno a 27 anni di scandali di corruzione politica in Brasile, analizzando varie serie temporali e studiando come questa rete di rapporti si è sviluppata nel tempo. Gli studiosi hanno individuato più di 400 nodi rappresentati perlopiù da individui collegati ad altri coinvolti nello stesso scandalo, per un totale di 65 scandali documentati.
Tramite speciali algoritmi, gli scienziati hanno scoperto che molto spesso gli scandali di tipo corruttivo vanno a coinvolgere piccoli gruppi, tipicamente di otto o più persone, proprio perché un numero minore di persone coinvolte diventa più facile da gestire e quindi da nascondere all’autorità. Questi algoritmi vantano, un po’ come tutti gli algoritmi di natura sociale, anche un potere predittivo, in questo caso relativamente alto.
Secondo Perc, questo studio dimostra empiricamente che la corruzione può essere ridotta, a livello di comportamento sociale, ad azioni di piccoli gruppi in piccole reti di tipo gerarchico.
Inoltre è stato osservato che il numero di casi di corruzione aumenta con un’oscillazione sicuramente equiparabile ai quattro anni di durata del ciclo legislativo brasiliano alla fine del quale ci sono ovviamente le elezioni.
Fonti e approfondimenti
- Political corruption scandals may be predicted by network science (IA)
- [1801.01869] The dynamical structure of political corruption networks (IA)
- arXiv: 1801.01869
- Autori ricerca: Haroldo V. Ribeiro, Luiz G. A. Alves, Alvaro F. Martins, Ervin K. Lenzi, Matjaz Perc
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