Российские ученые, представляющие Высшую школу экономики в сотрудничестве с испанскими коллегами из Университета Вальядолида предложили оригинальный способ прогнозирования коррупции в том или ином регионе. Для моделирования соответствующих процессов специалисты разработали и обучили искусственную нейронную сеть.
фото: pixabay.com
Специалисты собрали данные о зафиксированных случаях коррупции в Испании, а затем использовали самоорганизующиеся карты на основе нейронных сетей для того, чтобы предсказывать подобные эпизоды. Как поясняет popmech.ru, самоорганизующиеся карты имитируют функции мозга и, в том числе, способны выделять повторяющиеся шаблоны из больших объёмов информации без чётко выраженного понимания стоящих за ними связей. Как утверждают исследователи, в случае изучения принципов, стоящих за распространением коррупции, подобный подход можно считать достаточно эффективным.Разработка позволяет предсказать появление случаев коррупции на период до трех лет в зависимости от характеристик конкретного региона.
Программа учитывает такие факторы, способные повлиять на коррупцию в регионе, как изменение налога на недвижимость, рост экономики, повышение цен на жилье, а также время нахождения у власти одной и той же партии. Одной из особенностей своей модели учёные называют тот факт, что она позволяет предсказать не только сам факт, но и скорость распространения коррупции. Это, в свою очередь, важно при разработке максимально эффективных антикоррупционных мер.
По мнению исследователей, представленная ими методика может эффективно применяться в во многих регионах, поскольку учёные использовали достаточно распространенные макроэкономические и политические переменные.
О полученных результатах учёные рассказали на страницах научного издания Social Indicators Research.
Как отмечается, схожий метод уже используется для прогнозирования финансовых проблем в компаниях и некоторых других экономических явлений.
Самое интересное за день в «МК» – в одной вечерней рассылке: подпишитесь на наш канал в Telegram.