Secondo la Banca Mondiale, scandali di corruzione sottraggono più di $ 2 trilioni all'anno dall'economia globale, rendendo la corruzione una delle principali cause della lenta crescita economica e della disuguaglianza socioeconomica. Ora in un nuovo studio, i ricercatori hanno dimostrato che potrebbe essere possibile prevedere chi avrà un ruolo negli scandali futuri modellando gli scandali attuali utilizzando le reti. I risultati possono fornire uno strumento per individuare pratiche corruttive e ridurre l'alto costo della corruzione per la società.

I ricercatori, guidato da Matjaž Perc presso l'Università di Maribor in Slovenia e il Complexity Science Hub Vienna in Austria, insieme a Haroldo V. Ribeiro dell'Università di Maringá e coautori di altre due università in Brasile, hanno pubblicato un articolo sulla loro analisi della corruzione politica utilizzando la scienza delle reti in un recente numero del Journal of Complex Networks .

Nel loro lavoro, i ricercatori hanno costruito una rete dinamica di 27 anni di scandali di corruzione politica in Brasile, e ha utilizzato l'analisi delle serie temporali per studiare l'evoluzione della rete nel corso degli anni. Il modello coinvolge più di 400 nodi che rappresentano individui, insieme a collegamenti che collegano individui che sono stati coinvolti nello stesso scandalo, per un totale di 65 scandali ben documentati. Globale, i risultati hanno mostrato che tali reti rivelano una grande quantità di informazioni sulla complessità degli scandali.

"Nonostante tutte le probabilità, andando contro il velo di segretezza che avvolge la corruzione, e andare contro le persone che stanno facendo del loro meglio per rimanere anonime e inosservate, mostriamo che l'applicazione di metodi di scienza delle reti scopre l'essenza del comportamento politicamente corrotto, "Perc ha detto Phys.org .

Tra i risultati vi sono che gli scandali politici in genere salgono e scendono nel tempo con i cicli elettorali, che gli scandali spesso coinvolgono piccoli gruppi di circa 8 persone (presumibilmente perché i gruppi più piccoli sono più facili da nascondere), e che è possibile identificare individui che hanno avuto ruoli centrali in più scandali.

Per testare il potere predittivo della rete, i ricercatori hanno applicato diversi algoritmi per prevedere i collegamenti mancanti in base alla somiglianza tra i nodi. Hanno scoperto che i migliori algoritmi hanno un potere predittivo statisticamente significativo, con oltre il 25% dei primi 10 collegamenti previsti che compaiono nelle fasi future della rete di corruzione.

"Mostriamo empiricamente che la corruzione si riduce al comportamento egoistico in piccoli gruppi che esistono in reti gerarchiche di piccoli mondi, Perc ha detto. "Osserviamo che il numero dei politici coinvolti nella corruzione aumenta con un'ondulazione oscillatoria che è legata al ciclo elettorale quadriennale in Brasile. Troviamo anche che solo pochi individui ben collegati dominano una struttura di rete modulare, che spesso cambia improvvisamente quando cambia il governo. E alla fine, mostriamo che i futuri "partner nel crimine" possono essere previsti con precisione sulla base della struttura dinamica delle reti di corruzione. In breve, dimostriamo che il comportamento politicamente corrotto rivela quasi tutti i suoi segreti quando viene analizzato nel regno delle reti di corruzione".

Nel futuro, gli scienziati intendono applicare queste tecniche a un problema che conoscono fin troppo bene:l'etica del finanziamento della ricerca, particolarmente in Slovenia.

"La sfida più grande consiste nell'ottenere dati completi e affidabili, " Perc ha detto. "Potremmo quindi guardare alle operazioni del settore pubblico relativamente controllabili in Slovenia, dalla ricerca finanziata dallo stato al sistema di premi nazionali, che sembrano essere fuori uso negli ultimi anni. Queste operazioni non riescono a sostenere i giovani capaci in cambio di mantenere felici individui e istituzioni del tutto inutili ma politicamente leali. Auspicabilmente, la nostra ricerca aiuterà nella transizione verso una spesa sostenibile e più meritocratica dei fondi pubblici per la ricerca".

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