Corrupción, TIC y Cultura de los Datos

En esta sección del artículo se presentan prácticas  sobre la aplicación de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y la Ciencia de los Datos para combatir la corrupción.

a) Tecnologías de la Información y las Comunicaciones  

La experiencia de los países desarrollados y en desarrollo indica que las acciones que integren Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la lucha contra la corrupción son los métodos más eficaces para su prevención y represión12.

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones  han sido  utilizadas desde hace más de quince años para combatir la corrupción en la Administración Pública. Las siguientes son las principales motivaciones que justifican  integrar prácticas anti-corrupción soportadas en TIC en el ámbito de las ciudades inteligentes13:

  • Reducir las asimetrías de información entre el principal (servidor público) y el cliente (ciudadano) para que éste pueda ejercer sus derechos sin interferir la corrupción.
  •  Limitar la discrecionalidad de los servidores públicos  para no  observar las normas legales  y reglamentarias aplicables al ejercicio de sus funciones.
  •  Automatizar los procesos que permiten reducir la interacción directa, frecuente, y personal entre el principal  (servidor público) y el cliente (ciudadano).
  •  Reducir la intervención de actores que actúan como intermediarios para facilitar el pago de sobornos.
  •  Reducir la burocracia en las administraciones públicas que sirve de punto de entrada potencial para la búsqueda de rentas.
  •  Hacer los procesos y trámites de la Administración Pública más transparentes, documentados y auditables, para disuadir las prácticas corruptas.
  •  Proporcionar herramientas de acción colectiva y plataformas para los ciudadanos que les permitan organizarse, informarse y movilizarse contra la corrupción.

 b) Datos Abiertos 

El uso de datos abiertos como herramienta para luchar contra la corrupción debe integrar las siguientes prácticas14 :

  • Identificar los conjuntos de datos clave para la lucha contra la corrupción y publicarlos y utilizarlos  en función de su importancia.
  • Definir el formato ideal de los datos identificados y garantizar que estén estructurados y publicados para permitir una mayor interoperabilidad entre los conjuntos de datos.
  • Documentar casos de uso potenciales con base en los datos identificados que puedan generar nuevos conocimientos o herramientas para prevenir, detectar, investigar y sancionar la corrupción.
  • Las investigaciones policiales ayudan a identificar la comisión de delitos, mientras que los datos abiertos pueden desempeñar un papel más importante en promover el debate público sobre actividades que se hacen en el marco de la ley, pero que son éticamente cuestionables.
  • Crear autoridades o responsables de datos abiertos en las entidades públicas con los recursos, capacidades y poderes necesarios para mantener los estándares de divulgación proactiva de la información en el sector público y en los servicios públicos que se delegan en el sector privado.
  • Adoptar el Open Contracting Data Standard, que permite la adopción de  estándares de datos abiertos para la transparencia en las compras del sector público.
  • Habilitar registros públicos de propiedad que integren criterios de datos abiertos.

Los siguientes son los conjuntos de datos base para hacer del open government data una estrategia eficaz para luchar contra la corrupción15:

  • Los datos sobre los funcionarios del gobierno que permiten monitorear su comportamiento y sus decisiones, tales como los relativos a los bienes e intereses financieros, y los registros de los funcionarios encargados de la contratación pública.
  • Los datos sobre las finanzas del gobierno que permiten monitorear el uso de los recursos públicos, tales como los datos de contratación, financiamiento de campañas  políticas, el presupuesto y el gasto público.
  • Los datos sobre la gestión y resultados del gobierno que permiten monitorear el proceso de toma de decisiones en administración pública, tales como los registros de votación en el órganos colegiados y los resultados de procesos de auditoría.
  • Los datos sobre los actores no gubernamentales con intereses afines que permiten monitorear gestiones financieras o detectar agentes potencialmente ligados a las tramas de corrupción. Entre ellos se encuentran los registros de propiedad y cabildeo  (lobby).

c) Minería de Datos y Modelos Predictivos

La ciencia de los datos permite el desarrollo de modelos predictivos utilizando herramientas computacionales sofisticadas que permiten determinar con precisión patrones de comportamiento sospechosos en los procesos de compras públicas.  Los datos permiten la identificación de áreas de alto riesgo y la prevención de prácticas de corrupción.

En estos procesos es clave hacer las preguntas correctas y contar con los datos relevantes para identificar las prácticas de corrupción.

Hacer las preguntas correctas puede ayudar a mostrar el problema desde una nueva perspectiva, e incluso podría ser determinante para integrar nuevos conjuntos de datos que proporcionen un componente clave para resolver la situación problemática.

Hay que utilizar los datos abiertos como herramienta para luchar contra la corrupción – Los datos permiten la identificación de áreas de alto riesgo y la prevención de prácticas de corrupción

Los patrones en el comportamiento de los participantes en los procesos contractuales pueden ayudar a identificar  la colusión u otras formas de corrupción. Un patrón de comportamiento puede ser la rotación regular y periódica de las adjudicaciones de contratos entre un pequeño grupo de contratistas, lo cual podría indicar que los oferentes están trabajando en conjunto para fijar los precios o distribuir los contratos.

En una investigación que realizan el Centro para la Ciencia de los Datos y Política Pública de la Universidad de Chicago y el Banco Mundial sobre Data Mining aplicado para reducir los riesgos de corrupción, se estableció, por ejemplo, que los contratistas pueden dividir los proyectos grandes en varios más pequeños, manteniendo los valores de los contratos individuales por debajo de un umbral que genere una revisión adicional o un proceso de licitación pública.

Si el número total de oferentes decrece con el paso del tiempo, podría indicar que los posibles contratistas están siendo empujados fuera del mercado a través de alguna forma de coacción ilegal. Si bien ninguno de estos hallazgos representa evidencia y definitiva de colusión, pueden ser el comienzo de investigaciones más completas y documentadas.

Un desafío que enfrenta la ciencia de los datos es la variedad de los datos  –además del volumen  y la velocidad- porque estos deben ser de calidad para establecer efectivamente  si existe un comportamiento sospechoso.  Los datos deben ser limpiados y depurados  para que ayuden a responder las preguntas. A partir de datos de calidad se construyen los modelos de comportamiento sancionables y los patrones conocidos de colusión.

Por Marco Peres Useche @elciudadano_par

Director del Observatorio de Sociedad, Gobierno y Tecnologías de la Información de la Universidad Externado de Colombia1 y  Director de Territorio Data2.