Browsing by Subject "Embezzlement"

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    Identificación de contratistas del departamento de La Guajira relacionados con publicaciones de corrupción
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Lara Moreno, Nohora Julieta; Mora Cardona, Mario Julián
    Con este proyecto se propone la identificación de personas naturales y jurídicas que sean contratistas públicos y que se encuentren relacionadas con casos de corrupción, lo anterior, asociando datos de contratación pública con publicaciones de noticias, mediante la utilización de herramientas de ciencia de datos. Este asunto es relevante porque aborda una problemática histórica desde una nueva perspectiva que integra la ciencia de datos con las prácticas de abastecimiento del Estado; el uso de técnicas como machine learning y procesamiento de lenguaje natural en un contexto de impacto social puede demostrar como esta ciencia puede ser utilizada para analizar el alcance de las políticas públicas en la sociedad. Esta propuesta nace de la dificultad para reconocer patrones que conecten a los contratistas y proponentes con actos de corrupción a causa de la dispersión de las fuentes de información, lo que restringe la capacidad de entidades de vigilancia y control y entidades públicas en general, para prever riesgos asociados con la ejecución de contratos de adquisición de bienes, servicios y obras. Los objetivos incluyen recaudar y procesar datos de noticias de corrupción de diferentes medios de comunicación, además de los datos de contratos públicos y contratistas en el departamento de la Guajira, con el propósito de obtener bases de datos estructuradas o semiestructuradas, determinar y elegir las variables para la clasificación de los contratistas, construir y entrenar un modelo de clasificación supervisado, donde se utilicen técnicas de aprendizaje automático, con el fin de clasificar a los contratistas entre aquellos que tienen antecedentes de corrupción en los medios y los que no y evaluar el desempeño del modelo desarrollado. Como resultado se obtuvo un modelo de clasificación supervisado para identificar adjudicatarios de contratos públicos que presenten patrones o atributos correlacionados con factores de riesgo en la ejecución contractual dentro del sector público y/o con antecedentes de noticias relacionadas con actos de corrupción, específicamente en el Departamento de La Guajira, reconociendo a aquellos contratistas que tengan antecedentes de corrupción (o presunta corrupción) y representen un riesgo para el cumplimiento de futuras obligaciones contractuales. El análisis se centra en cada contratista identificado por su NIT y usando como base la información del Sistema Electrónico de Contratación Pública, el Registro Único Empresarial, el Boletín de Responsables Fiscales, registros del Departamento Administrativo de la Función Pública, de la Comisión Nacional Electoral y noticias regionales disponibles en internet, relacionadas con presuntos casos de corrupción. La información obtenida contribuye a orientar el análisis propuesto, sin constituir una determinación de responsabilidad.