quinta-feira, 29 de março de 2018

THE DYNAMICAL STRUCTURE OF POLITICAL CORRUPTION NETWORKS


THE DYNAMICAL STRUCTURE OF POLITICAL CORRUPTION NETWORKS
(A ESTRUTURA DINÂMICA DAS REDES DE CORRUPÇÃO POLÍTICA)

Haroldo V. Ribeiro,  Luiz G. A. Alves,
Alvaro F. Martins,1 Ervin K. Lenzi,3 and Matja z Perc,
Departamento de Física, Universidade Estadual de Maring a, Maringa, PR 87020-900, Brazil
Institute of Mathematics and Computer Science,
University of Sao Paulo, Sao Carlos, SP 13566-590, Brazil
Departamento de Fsica, Universidade Estadual de Ponta Grossa,
Ponta Grossa, PR 84030-900, Brazil
Faculty of Natural Sciences and Mathematics,
University of Maribor, Koro ska cesta 160, SI-2000 Maribor, Slovenia
CAMTP  Center for Applied Mathematics and Theoretical Physics,
University of Maribor, Mladinska, SI-2000 Maribor, Slovenia
Complexity Science Hub, Josefstadterstrae 39, A-1080 Vienna, Austria

Abstract
Corruptive behaviour in politics limits economic growth, embezzles public funds, and promotes socio-economic inequality in modern democracies. We analyse well-documented political corruption scandals in Brazil over the past 27 years, focusing on the dynamical structure of networks where two individuals are connected if they were involved in the same scandal. Our research reveals that corruption runs in small groups that rarely comprise more than eight people, in networks that have hubs and a modular structure that encompasses more than one corruption scandal. We observe abrupt changes in the size of the largest connected component and in the degree distribution, which are due to the coalescence of di_erent modules when new scandals come to light or when governments change. We show further that the dynamical structure of political corruption networks can be used for successfully predicting partners in future scandals. We discuss the important role of network science in detecting and mitigating political corruption.

Keywords: corruption, social network, official misconduct, political behaviour

RESUMO
O comportamento de corrupção na política limita o crescimento econômico, desviou fundos públicos e promove desigualdade socioeconômica nas democracias modernas. Analisamos escândalos de corrupção política bem documentada no Brasil nos últimos 27 anos, focando na estrutura dinâmica das redes onde dois indivíduos estão conectados se estiveram envolvidos no mesmo escândalo. Nossa pesquisa revela que corrupção ocorre em pequenos grupos que raramente compreendem mais do que oito pessoas, em redes que têm nós e uma estrutura modular que engloba mais de um escândalo de corrupção. Nós observamos mudanças abruptas no tamanho do maior componente conectado e na distribuição de graus, que são convenientes para a união de diferentes módulos quando novos escândalos vêm à luz ou quando os governos mudam. Mostramos ainda que a estrutura dinâmica das redes de corrupção política pode ser usada para prever com sucesso parceiros em futuros escândalos. Nós discutimos o importante papel da ciência da informação na detecção e mitigação da corrupção política.
  
INTRODUÇÃO

O Banco Mundial estima que o custo anual da corrupção exceda 5% do custo global Produto Interno Bruto (US $ 2,6 trilhões), com US $ 1 trilhão sendo pago em suborno o mundo [1, 2]. Em outra estimativa, a organização não-governamental Transparência Reivindicações internacionais de que funcionários corruptos recebem até US $ 40 bilhões de propina por ano nos países em desenvolvimento [3]. O mesmo estudo também relata que quase dois em cinco os executivos tiveram que pagar propinas quando lidavam com instituições públicas. Apesar das dificuldades na tentativa de estimar o custo da corrupção global, existe um consenso de que a massiva os recursos são perdidos todos os anos para esta causa, levando a conseqüências devastadoras para as empresas, países e a sociedade como um todo. De fato, a corrupção é considerada um dos principais fatores que limitam o crescimento econômico [4-8], diminuem os retornos dos investimentos públicos [9] e promovem desigualdade socioeconômica [6, 10] nas democracias modernas.
A corrupção é um problema de longa data nas sociedades humanas, e a busca por uma melhor compreensão dos processos envolvidos atraiu a atenção de cientistas de uma ampla variedade de disciplinas. Existem estudos sobre corrupção em sistemas educacionais [11], saúde e sistemas de previdência social [12, 13], sindicatos trabalhistas [14], religiões [15, 16], sistema judiciário [6], polícia [17], e esportes [18], para citar apenas alguns entre muitos outros exemplos [19-25]. Esses estudos deixam claro que a corrupção está amplamente espalhada por diferentes segmentos de nossas sociedades em todos os países do mundo. No entanto, a corrupção não é igualmente distribuída pelo mundo. De acordo ao Índice de Percepção de Corrupção de 2016 [3] (uma pesquisa anual realizada pela Agency Transparency International),  países onde a corrupção é mais comum estão localizados África, Ásia, Oriente Médio, América do Sul e Europa Oriental; enquanto os países Nórdicos, América do Norte, e os países da Europa Ocidental são geralmente considerados “países limpos” [3].
Os Países também podem ser organizados hierarquicamente de acordo com o Índice de Percepção da Corrupção, criando uma estrutura de agrupamento não-trivial [24].
Através do levantamento da pesquisa e literatura acima, observamos que a maioria dos estudos existentes sobre corrupção tem uma perspectiva econômica, e o próprio processo de corrupção é investigado empiricamente através de índices em escala de país. No entanto, um processo específico de corrupção envolve tipicamente um número bastante pequeno de pessoas que interagem em escalas muito mais sutis e, na verdade, muito menos é conhecido sobre como esses relacionamentos se formam e evoluem ao longo do tempo. Exceções notáveis incluem o trabalho de Baker e Faulkner [26] que investigou a organização social de pessoas envolvidas em conspirações de fixação de preços, e o trabalho de Reeves-Latour e Morselli [27] que examina a evolução de uma rede de manipulação de lances. Tais questões são melhor abordadas o contexto da ciência de redes [28-34] e da ciência de sistemas complexos [35] - duas estruturas teóricas que estão continuamente se mostrando muito úteis no estudo das variáveis do fenômeno social e econômico e comportamento humano [36-43]. (Traduzindo....)

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