Selon la Banque mondiale, les scandales de corruption détournent plus de 2 000 milliards de dollars par an de l'économie mondiale, faisant de la corruption l'une des principales causes de la croissance économique lente et des inégalités socio-économiques. Maintenant dans une nouvelle étude, les chercheurs ont démontré qu'il peut être possible de prédire qui jouera un rôle dans les futurs scandales en modélisant les scandales actuels à l'aide de réseaux. Les résultats peuvent fournir un outil pour détecter les pratiques de corruption et réduire le coût élevé de la corruption pour la société.

Les chercheurs, dirigé par Matjaž Perc à l'Université de Maribor en Slovénie et le Complexity Science Hub Vienna en Autriche, avec Haroldo V. Ribeiro de l'Université de Maringá et des coauteurs de deux autres universités au Brésil, ont publié un article sur leur analyse de la corruption politique à l'aide de la science des réseaux dans un récent numéro du Journal des réseaux complexes .

Dans leur travail, les chercheurs ont construit un réseau dynamique de 27 ans de scandales de corruption politique au Brésil, et utilisé l'analyse des séries chronologiques pour étudier l'évolution du réseau au fil des ans. Le modèle implique plus de 400 nœuds qui représentent des individus, ainsi que des liens reliant des individus impliqués dans le même scandale, pour un total de 65 scandales bien documentés. Globalement, les résultats ont montré que de tels réseaux révèlent une grande quantité d'informations sur les subtilités des scandales.

"Malgré toutes les chances, aller contre le voile du secret qui entoure la corruption, et aller à l'encontre des personnes qui font de leur mieux pour rester anonymes et non détectés, nous montrons que l'application des méthodes de la science des réseaux révèle l'essentiel du comportement politiquement corrompu, " Perc a dit Phys.org .

Parmi les conclusions, citons que les scandales politiques montent et descendent généralement au rythme des cycles électoraux, que les scandales impliquent souvent de petits groupes d'environ 8 personnes (probablement parce que les petits groupes sont plus faciles à dissimuler), et qu'il est possible d'identifier des individus qui ont joué un rôle central dans de multiples scandales.

Pour tester le pouvoir prédictif du réseau, les chercheurs ont appliqué plusieurs algorithmes différents pour prédire les liens manquants en fonction de la similitude entre les nœuds. Ils ont constaté que les meilleurs algorithmes ont un pouvoir prédictif statistiquement significatif, avec plus de 25% des 10 premiers liens prévus apparaissant dans les étapes futures du réseau de corruption.

« Nous montrons empiriquement que la corruption se résume à un comportement égoïste dans de petits groupes qui existent dans des réseaux hiérarchiques du petit monde, " Perc a déclaré. "Nous observons que le nombre de politiciens impliqués dans la corruption augmente avec une ondulation oscillatoire qui est liée au cycle électoral de quatre ans au Brésil. Nous constatons également que seuls quelques individus bien liés dominent une structure de réseau modulaire, qui change souvent soudainement lorsque le gouvernement change. Et ultimement, nous montrons que les futurs « partenaires dans le crime » peuvent être prédits avec précision sur la base de la structure dynamique des réseaux de corruption. En bref, nous montrons que le comportement politiquement corrompu révèle presque tous ses secrets lorsqu'il est analysé dans le domaine des réseaux de corruption. »

À l'avenir, les scientifiques envisagent d'appliquer ces techniques à un problème qu'ils connaissent bien :l'éthique du financement de la recherche, notamment en Slovénie.

"Le plus grand défi réside dans l'obtention de données complètes et fiables, " Perc a déclaré. "Nous pouvons donc examiner ensuite les opérations du secteur public relativement contrôlables en Slovénie, de la recherche financée par l'État au système national de récompenses, qui semblent être sortis de leurs gonds ces dernières années. Ces opérations ne parviennent pas à soutenir les jeunes capables en échange du bonheur d'individus et d'institutions totalement inutiles mais politiquement loyaux. Avec un peu de chance, notre recherche contribuera à la transition vers une dépense durable et plus méritocratique des fonds publics de recherche."

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