Modelo para definir índices de corrupción en convocatorias de contratación en Colombia basado en Big Data y procesamiento del lenguaje natural

  • Luna-Ortega J
  • Cobos-Lozada C
  • Mendoza-Becerra M
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Abstract

El presente trabajo de investigación propone un modelo macro que permite detectar diferentes probables delitos o anomalías relacionados con corrupción en los procesos de contratación pública en Colombia. Para ello, el modelo propuesto consta de cinco componentes principales: 1) servicios especializados que buscan identificar situaciones específicas de probable corrupción (se propusieron tres servicios: detección de similitud entre documentos, detección de manipulación de ofertas y detección de carteles); 2) servicios transversales que sustentan la transformación del modelo en una herramienta de software; 3) servicios adicionales que abordan situaciones generales de probable corrupción, en específico el servicio de alerta ciudadana; 4) relaciones explícitas entre servicios; y 5) salida global del modelo. En la experimentación práctica, dos de los servicios planteados en esta investigación fueron puestos a prueba en diversos escenarios. Con los resultados arrojados por algunas de las métricas clásicas del área, se determinó la calidad de la predicción obtenida por los servicios.

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Luna-Ortega, J.-C., Cobos-Lozada, C.-A., & Mendoza-Becerra, M.-E. (2023). Modelo para definir índices de corrupción en convocatorias de contratación en Colombia basado en Big Data y procesamiento del lenguaje natural. Revista Científica, 46(1), 77–92. https://doi.org/10.14483/23448350.19640

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