DOI:
https://doi.org/10.14483/23448350.19640Publicado:
2023-01-02Número:
Vol. 46 Núm. 1 (2023): Enero-Abril 2023Sección:
Ingeniería y TecnologíaModelo para definir índices de corrupción en convocatorias de contratación en Colombia basado en Big Data y procesamiento del lenguaje natural
Model to Define Corruption Indices in Contracting Announcements in Colombia Based on Big Data and Natural Language Processing
Palabras clave:
Corruption, Hiring, Indexes, Model, Services (en).Palabras clave:
Contratación, Corrupción, Índices, Modelo, Servicios (es).Descargas
Resumen (es)
El presente trabajo de investigación propone un modelo macro que permite detectar diferentes probables delitos o anomalías relacionados con corrupción en los procesos de contratación pública en Colombia. Para ello, el modelo propuesto consta de cinco componentes principales: 1) servicios especializados que buscan identificar situaciones específicas de probable corrupción (se propusieron tres servicios: detección de similitud entre documentos, detección de manipulación de ofertas y detección de carteles); 2) servicios transversales que sustentan la transformación del modelo en una herramienta de software; 3) servicios adicionales que abordan situaciones generales de probable corrupción, en específico el servicio de alerta ciudadana; 4) relaciones explícitas entre servicios; y 5) salida global del modelo. En la experimentación práctica, dos de los servicios planteados en esta investigación fueron puestos a prueba en diversos escenarios. Con los resultados arrojados por algunas de las métricas clásicas del área, se determinó la calidad de la predicción obtenida por los servicios.
Resumen (en)
This research work proposes a macro-model that allows detecting different probable crimes or anomalies related to corruption in public procurement processes in Colombia. To this effect, the proposed model consists of five main components: 1) specialized services that seek to identify specific situations of probable corruption (three services were proposed: the detection of similarity between documents, the detection of offer manipulation, and the detection of cartels); 2) transversal services that support the transformation of the model into a software tool; 3) additional services where general situations of probable corruption are addressed, specifically the citizen alert service; 4) the explicit relationships between services; and 5) the global output of the model. In the practical experimentation stage, two of the services proposed in this research were put to the test in various scenarios. With the results obtained by some of the classical metrics of the area, the quality of the prediction obtained by the services was determined.
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