Una revisión sistemática de los métodos de identificación y detección de corrupción en contratación pública

• Julio-César Luna-Ortega ^[1] ; Carlos-Alberto Cobos-Lozada ^[1] ; Martha-Eliana Mendoza-Becerra ^[1]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 38, 2020, págs. 43-57
• Idioma: portugués
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• Resumen
  • español

    Recientemente, se ha observado un notable crecimiento de los casos de corrupción en procesos de contratación. Esto ha motivado a que las entidades promuevan estrategias anticorrupción, la mayoría de estas estrategias son manuales y de índole social. Para poder predecir o detectar efectivamente (eficiente y eficazmente) la corrupción se hace necesario realizar procesos automáticos. La presente revisión busca establecer los conceptos fundamentales del estado de arte relacionados con soluciones que apliquen estrategias anticorrupción y con base en esto, analizar la viabilidad de crear un modelo de detección e identificación de corrupción en el proceso de contratación pública. Los resultados muestran que combinar técnicas estadísticas con tecnologías de la información (inteligencia artificial, big data, minería de datos, entre otros) es una línea de investigación prometedora en esta área de aplicación. Además, que se hace necesario desarrollar modelos automáticos específicos para la detección de los diferentes delitos de corrupción en contratación.

  • English

    Recently, notable growth has been observed in corruption cases in public procurement processes. This has motivated entities to promote anti-corruption strategies, most of these strategies are manual and social in nature. In order to effectively (efficiently and efficiently) predict and detect corruption, it is necessary to carry out automatic processes. This review seeks to establish the fundamental concepts of the state of the art related to solutions that apply anti-corruption strategies and based on this, analyze the feasibility of creating a model for detecting and identifying corruption in the public procurement process. The results show that combining statistical techniques with information technologies (artificial intelligence, big data, data mining, among others) is a promising line of research in this area of application. Furthermore, it is necessary to develop specific automatic models for the detection of the different crimes of corruption in contracting.