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.

Источник: mk.ru