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Conoce Sensor, la herramienta de IA que detecta grados de corrupción en contratos de Coahuila

mayo 16, 2024

Cabe destacar que Sensor es una creación tecnológica de transparencia gestionada por las periodistas laguneras Kathia Torres y Fernanda Palacios con el apoyo de la organización internacional Border Hub, la cual, mediante un grant permitió que su organización periodística conocida como Periodismo del Desierto desarrollara esta útil herramienta.

Sensor

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Conoce Sensor, la herramienta de IA que detecta grados de corrupción en contratos de Coahuila

mayo 16, 2024

Cabe destacar que Sensor es una creación tecnológica de transparencia gestionada por las periodistas laguneras Kathia Torres y Fernanda Palacios con el apoyo de la organización internacional Border Hub, la cual, mediante un grant permitió que su organización periodística conocida como Periodismo del Desierto desarrollara esta útil herramienta.

Sensor

¿Ya conoces Sensor? Es un desarrollo del medio de periodismo independiente Periodismo del Desierto, originario de Torreón, Coahuila, cuyo algoritmo permite detectar de una base de datos de contratos con el gobierno de Coahuila dónde podría haber indicios de corrupción categorizando como "probable", "muy probable" o "poco probable".

Esta es la metodología de Sensor

Según el sitio web de sensor, que puedes encontrar en este enlace, "es un proyecto que cuenta con un equipo multidisciplinario -periodistas, programadores, ingenieros y diseñadores- enfocado en detectar señales de probable corrupción en los procesos de compra de Coahuila de manera más fácil y semiautomática mediante el uso de Machine Learning y variables seleccionadas de las bases de datos públicas del sistema CompraNet".

En este mismo sitio, se puede encontrar un documento que explica la metodología de esta herramienta detectora de corrupción en contratos de Coahuila.

Para la programación de Sensor se filtraron en una primera etapa 44 variables de los contratos con Coahuila que se pueden encontrar en la plataforma de gobierno conocida como Compranet y se consideraron 27 de esas variables.

En un segundo filtro, se redujeron estas a 14 variables y finalmente fueron 11 variables las que se utilizaron ya que fueron las más indicadas para demostrar indicios de corrupción y las otras 3 fueron consideradas como constantes.

Estas variables son las siguientes:

  1. Fecha de fallo (Conclusión del proceso de licitación)
  2. Fecha de publicación (Cuando se publicó el anuncio en CompraNet)
  3. Fecha de apertura (Cuando se recibirán las propuestas)
  4. Fecha de inicio de contrato (Cuando entra en vigor el contrato después
    de la firma)
  5. Fecha de fin de contrato (Cuando expira el contrato)
  6. Importe del contrato
  7. Tipo de contratación
  8. Tipo de procedimiento
  9. Forma de participación
  10. Compra consolidada
  11. Estratificación de la empresa

Y estas son las 3 constantes:

  1. Tiempo que se tardan en tomar una decisión (fecha de fallo - fecha de apertura)
  2. Importe del contrato (monto)
  3. Tiempo de duración del contrato.

Con esta información, el algoritmo no sólo categoriza y organiza la información derivada de Compranet, si no que además detecta por medio de machine learning (una característica de las herramientas de inteligencia artificial) si los contratos pudieran tener indicios de corrupción.

Detectar contratos con indicios de corrupción con Sensor

¿Cómo funciona la IA ? El término machine learning, definido por el diccionario de Oxford significa: "el uso y desarrollo de sistemas computacionales que permiten a una máquina aprender y adaptarse sin tener que seguir instrucciones explícitas por medio del uso de modelos algorítmicos y estadísticos que analizan y dan como resultado inferencias basadas en patrones de datos".

En otras palabras, Sensor hace un análisis de las variables y las constantes y determina, de acuerdo a las características de los diferentes contratos si podría o no haber indicios de corrupción. Así es como las categoriza en "No probable", "Poco probable" o "Muy probable".

Siendo así que entre más elementos de irregularidades presente el contrato, más tendrá probabilidad de ser un caso de corrupción en el esquema de proveeduría del gobierno del estado de Coahuila.

¿Cómo se usa Sensor?

Esta herramienta es muy útil para quien esté buscando información sobre los contratos que lleva a cabo el gobierno de Coahuila, especialmente para periodistas que estén buscando historias referentes a temas de corrupción.

Para usar Sensor y encontrar empresas o contratos con posibles corrupción, sólo hay que ingresar a la liga del sitio web (https://sensor.borderhub.org/) y navegar por las pestañas que dicen "empresas" y "contratos".

Vayamos a "contratos". Al dar clic en esa pestaña, la aplicación web desplegará una lista de contratos hechos con el gobierno de Coahuila desde el 2013 hasta el 2022.

En esta pestaña hay tres botones hasta arriba, las ya mencionadas categorías de "No Probable", "Poco Probable" y "Muy Probable".

Habrá que dar clic en cada una para que Sensor despliegue los diferentes contratos y su información. Alguien que esté buscando posibles indicios de corrupción comenzaría por la pestaña en rojo, lo cual facilita en sobremanera el monitoreo de este tipo de irregularidades.

A partir de ahí, la investigación comienza y habría que indagar más en estos contratos para llegar hasta el fin de los hechos y luego pasar a redactar todo lo que se haya encontrado sobre el caso.

También es posible navegar por la pestaña de "empresas".

En este caso, Sensor despliega el listado de todas las empresas registradas como proveedores según los contratos y, lo más importante, los montos que recibieron de dinero público por parte de diferentes instancias del gobierno de Coahuila. Aquí se pueden encontrar transacciones desde hace 10 años y, de nuevo, comenzar una investigación o un análisis usando esta información como primer acercamiento.

¿Qué hacer después?

Sensor es una gran ayuda para encontrar información. Para la ciudadanía es una fuente de información muy útil para descubrir quienes son los receptores del dinero público e indagar medianamente cuánto se gasta en cada rubro.

Para un periodista, es un primer escalón hacia una investigación mayor que requeriría necesariamente un seguimiento y un clavado en otras bases de datos.

Por ejemplo, regresando a la pestaña de contratos y posicionándonos en el rubro de "Muy Probable" en niveles de corrupción. Podríamos tomar la primera opción que aparece, un contrato hecho con la Secretaría de Finanzas sobre "Adquisición y suministro de tinacos con capacidad de 450 litros SEDESO" y comenzar a hacer búsquedas de Google con la información que proporciona Sensor.

Busquemos entonces el título del contrato.

La búsqueda nos arroja dos resultados: Compranet y Quien es Quien Wiki (otra herramienta periodística que, así como Sensor, nos va dando más pistas para seguir indagando). En este caso ya pudimos encontrar el nombre de la empresa proveedora de este contrato categorizado como Muy Probable en los niveles de corrupción que determina la aplicación inteligente.

Lo siguiente sería investigar a la empresa por medio de otras herramientas de transparencia, la primera opción para ello tendría que ser el Registro Público de Comercio, donde se podrían encontrar los nombres de los dueños de la empresa y, quizá, una historia de corrupción que involucre conflictos de interés u otro tipo de irregularidades.

Así, Sensor surge como una guía bastante sencilla para tener acceso a bases de datos que normalmente son muy difíciles de interpretar.

Las creadoras de Sensor: Periodismo del Desierto

Cabe destacar que Sensor es una creación tecnológica de transparencia gestionada por las periodistas laguneras Kathia Torres y Fernanda Palacios con el apoyo de la organización internacional Border Hub, la cual, mediante un grant permitió que su organización periodística conocida como Periodismo del Desierto desarrollara esta útil herramienta.

En el siguiente video, Kathia Torres, periodista de investigación, explica en pocas palabras lo que es Sensor:

Foto de la Semana

Colaboración a cargo del fotógrafo Saúl Sifuentes.

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