Resumen de Classificação da percepção de servidores públicos federais em relação a atos de corrupção utilizando algoritmos de aprendizado de máquina

Vinicius Matheus Pimentel Ariza, Bruno Samways dos Santos

• español

  Las técnicas computacionales se han mostrado útiles en la lucha contra la corrupción en el sector público, permitiendo la detección temprana de actividades sospechosas. En este sentido, se analizaron datos extraídos de una encuesta realizada por el Banco Mundial en 2021 sobre el tema de Ética y Corrupción en el Servicio Público, con la participación de aproximadamente 22,000 encuestados. Se propone el desarrollo de modelos destinados a promover la transparencia y la integridad en el servicio público brasileño. Los resultados mostraron la viabilidad del uso de técnicas de aprendizaje de máquina, siendo la Regresión Logística la mejor opción para el escenario estudiado, con una precisión del 82%. El modelo desarrollado y los análisis generados pueden ser utilizados para ayudar en la identificación de actividades sospechosas de corrupción en el sector público, contribuyendo a la detección temprana y prevención de prácticas ilegales. Los resultados también resaltan la importancia del desarrollo de políticas públicas para promover la ética y la integridad en el servicio público, así como el papel de las tecnologías avanzadas en la mejora de la gobernanza y la confianza de la sociedad en las instituciones públicas.

• English

  Computational techniques have proven useful in the fight against corruption in the public sector, enabling the early detection of suspicious activities. The aim of this study was to compare machine learning algorithms in the context of observing acts of corruption in the Public Service. In this regard, data extracted from a survey conducted by the World Bank in 2021 on the topic of Ethics and Corruption in the Public Service were analyzed, involving approximately 22.000 respondents. The development of models aimed at promoting transparency and integrity in the Brazilian public service is proposed. The results demonstrated the feasibility of using machine learning techniques, with Logistic Regression proving to be the best option for the studied scenario, with an accuracy of 82%. The developed model and generated analysis can be used to assist in the identification of suspicious corruption activities in the public sector, contributing to early detection and prevention of illegal practices. The results also highlight the importance of developing public policies to promote ethics and integrity in public service, as well as the role of advanced technologies in improving governance and society's trust in public institutions.

• português

  Técnicas computacionais têm-se mostrado úteis na luta contra a corrupção no setor público, permitindo a detecção precoce de atividades suspeitas.Sob este pressuposto, o objetivo deste trabalho foi comparar algoritmos de aprendizado de máquina no contexto da observação de atos de corrupção no Serviço Público. Nesse sentido, foram analisados dados extraídos de uma pesquisa realizada pelo Banco Mundial em 2021 sobre o tema “Ética e Corrupção no Serviço Público”, com cerca de 22.000 respondentes, sendo proposto o desenvolvimento de modelos que auxiliem na promoção da transparência e da integridade no serviço público brasileiro.Os resultados mostraram a viabilidade do uso de técnicas de aprendizado de máquina, com a Regressão Logística se mostrando a melhor opção para o cenário estudado, com acurácia de 82%. O modelo desenvolvido e as análises geradas podem ser usados para auxiliar na identificação de atividades suspeitas de corrupção no setor público, contribuindo para a detecção precoce e a prevenção de práticas ilegais. Os resultados também destacam a importância do desenvolvimento de políticas públicas para promover a ética e a integridade no serviço público, bem como o papel das tecnologias avançadas na melhoria da governança e da confiança da sociedade nas instituições públicas.