Superinteressante: Computador prevê os próximos acusados de corrupção no Brasil

Superinteressante: Computador prevê os próximos acusados de corrupção no Brasil

Pesquisador brasileiro transformou os escândalos de Brasília em redes – e usou algoritmos para descobrir quais serão os envolvidos num futuro próximo.

Haroldo Ribeiro, professor da Universidade Estadual de Maringá (UEM), desenvolveu um método matemático capaz de prever, com 25% de precisão, quais figuras públicas serão acusadas de envolvimento em escândalos de corrupção nos próximos anos – e não descarta que ele possa ser útil para a justiça no futuro, em uma versão aperfeiçoada.

Ribeiro e sua equipe – que inclui Matjaž Perc, da Universidade de Maribor, na Eslovênia – inseriram no computador informações sobre as conexões entre 400 indivíduos, envolvidos em 65 escândalos de corrupção. Todos casos ocorreram no Brasil entre 1987 e 2014 e foram acompanhados de perto pela mídia. A conselho da UEM, os nomes dos políticos e demais acusados foram omitidos para evitar problemas jurídicos.

A rede é construída exatamente como na vida real. Cada bolinha do diagrama acima – chamada tecnicamente de “nó” – representa um indivíduo que já saiu no jornal por ter cometido um crime. Cada linha representa uma conexão direta desse indivíduo com outro, envolvido no mesmo esquema. Os pesquisadores construíram uma rede como essa para cada ano da análise.

A busca por associações criminosas futuras é feita ano a ano, usando 11 algoritmos diferentes. Destes, três funcionam especialmente bem. Ribeiro explicou um deles à SUPER. “Imagine duas pessoas na rede, chamadas Alice e Bob. Partindo de Alice, vamos navegando pela rede de maneira aleatória até chegar em Bob. O ‘tempo’ gasto para sair de Alice e chegar em Bob é uma medida da proximidade dos dois. Quanto menor o tempo, mais parecidas são as pessoas. Logo, é provável que elas já sejam conhecidas ou venham a se conhecer no futuro.” Se você fizer isso com todos as combinações de pessoas possíveis, logo descobrirá que alguns nomes sempre estão a distâncias muito curtas de pessoas que já foram acusadas. E é assim que a mágica acontece.

Quando esses algoritmos são aplicados à rede de um determinado ano, eles geram uma lista de dez indivíduos que provavelmente aparecerão nos próximos anos da análise. Não dá para saber quando – nada impede que, durante a análise de 1987, o computador preveja um crime que só ocorrerá em 2014. Dos dez nomes revelados para cada ano, em média dois ou três realmente apareceram nas notícias depois – uma taxa de acerto de 25%.

A taxa de acertos não depende apenas de quando o indivíduo comete o crime, mas de quando seu envolvimento é revelado pelas investigações e sai nos jornais. Talvez o computador tenha indicado nomes que ainda estão na surdina – e é justamente nas previsões que reside o potencial jurídico da ideia de Haroldo. “A rede de 2014, o último ano da análise, previu algumas parcerias em casos de corrupção recentes. A taxa de acertos é sempre uma subestimativa, afinal é provável que muitos escândalos ainda não tenham sido descobertos.”

O número de envolvidos aumenta de quatro em quatro anos, o que condiz com o período eleitoral – quando o financiamento ilícito de campanhas e a busca por alianças políticas tendem a alimentar a rede um pouco mais que o normal. “Uma pequena quantidade de indivíduos domina a rede, e isso muda repentinamente com as mudanças de governo”, afirmou Perc. “Os futuros ‘parceiros’ no crime podem ser previstos com alguma precisão quando nos baseamos na estrutura dinâmica das redes de corrupção”. O artigo científico está disponível aqui.

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Read our article: The dynamical structure of political corruption networks