Estudio comparativo de modelos de agrupamiento para el reconocimiento de patrones de corrupción en contrataciones públicas

La corrupción es un fenómeno que ha estado presente en las sociedades desde tiempos de antaño, por lo cual ha sido ampliamente estudiada desde diferentes perspectivas para ayudar a su comprensión. La corrupción se ha vuelto un tema cada vez más recurrente en la administración de los gobiernos y en gran medida en los procesos de contrataciones públicas. Dichos procesos son fundamentales para la gestión gubernamental, ya que a través de las contrataciones públicas se busca suplir cualquier necesidad que identifique el estado para cumplir con sus objetivos. Este trabajo presenta un estudio comparativo de dos modelos para el reconocimiento de patrones de corrupción en datos de contrataciones públicas basados en algoritmos de agrupamiento como lo son Gustafson-Kessel y DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) teniendo como referencia un marco de análisis de la corrupción realizado siguiendo una adaptación de la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses). Para el desarrollo de este trabajo, se realiza en primer lugar una revisión multidisciplinaria de literatura que permite proponer variables relacionadas con las causas de la corrupción. En segundo lugar, se obtienen datos de contrataciones públicas vinculadas con hechos de corrupción y datos de contrataciones del Sistema Electrónico de Contratación Pública (SECOP) de Colombia, que son depurados y acondicionados para conformar la base de datos que será utilizada en el estudio. En tercer lugar, se propone la metodología experimental para desarrollar los modelos. Posteriormente se ejecuta la metodología con los algoritmos elegidos, se analiza y discute sobre sus resultados y se compara el desempeño de cada uno. Los resultados exhiben que el comportamiento de algunas variables se encuentra en línea con las causas encontradas en el marco de análisis, por ejemplo las variables Superficie, PIB y Mercado; sin embargo, otras variables como Población, Educación y Cuantía Contrato no se encuentran en línea con las causas planteadas en el marco de análisis. Teniendo en cuenta los datos disponibles y la metodología planteada, se obtuvieron mejores resultados con el modelo basado en el algoritmo Gustafson-Kessel, con relación al comportamiento esperado de los datos según el marco de análisis. En cuanto al desempeño de los modelos se observa que el basado en el algoritmo DBSCAN utiliza menos del 30% de tiempo utilizado por el algoritmo Gustafson-Kessel.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28692
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/28692
• Palabra clave: Agrupamiento; Contratación Pública; Corrupción; DBSCAN; Gustafson-Kessel; Patrones; Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Corrupción administrativa - Colombia; Administración pública - Aspectos jurídicos - Colombia; Contratos administrativos - Aspectos jurídicos - Colombia; Contratos públicos - Prácticas corruptas - Colombia; Clustering; Corruption; DBSCAN; Gustafson-Kessel; Patterns; Public Procurements
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