Ученые научили нейросеть прогнозировать коррупцию

Ученые из Высшей школы экономики и Университета Вальядолида (Испания) создали нейросеть для моделирования и прогнозирования коррупции. Результаты исследования опубликованы в журнале Social Indicators Research, сообщается на официальном сайте НИУ ВШЭ.

В исследовании использовалась уникальная база данных по случаям политической коррупции в Испании. Свои выводы нейронная сеть делает на основе экономических и политических факторов. Ученые выяснили, что коррупцию могут стимулировать изменение налога на недвижимость, рост экономики, повышение цен на жилье, и увеличение количества депозитных учреждений и нефинансовых фирм. Также исследователи узнали, что к росту коррупции ведет слишком долгое нахождение у власти одной и той же партии.

С помощью созданной нейронной сети ученые могут предсказать появление случаев коррупции на период до трех лет в зависимости от характеристик конкретного региона.