DETECÇÃO DE CARTÉIS EM LICITAÇÕES PÚBLICAS COM AGENTES DE MINERAÇÃO DE DADOS

Abstract

A Controladoria-Geral da União (CGU), como órgão central do sistema de controle interno do Poder Executivo Federal do Brasil é responsável pela realização de atividades de auditoria e fiscalização, visando à prevenção e o combate à corrupção. No entanto, algumas atividades como a detecção de cartéis em licitações é limitada, pela dificuldade de encontrar soluções efetivas em grande volume de bases de dados com milhões de registros de transações financeiras. Nesta seara, algumas áreas de Ciência da Computa- ção apresentam bons resultados no processo de descoberta de conhecimento com uso de técnicas de mineração de dados, tais como classificação, clusterização e regras de associação, as quais, associadas à área de Sistema Multiagente, ampliam o poder de processamento de forma distribuída e interativa com agentes de mineração de dados. Neste sentido, esta pesquisa utiliza agentes de mineração de dados com regras de associação e clusterização para a solução do problema de detecção de cartéis em licita- ções. Como resultado da pesquisa foram descobertas mais de cem regras de associação, das quais dez apresentam fortes indícios de cartelização, comprovando a utilidade da abordagem como suporte ao trabalho de auditoria governamental.