El algoritmo contra la corrupción que desarrolló el sitio de periodismo investigativo peruano Ojo Público identificó que el 40% de las contrataciones públicas de Perú, entre 2015 y 2018, tienen riesgo de corrupción.
Imagen: Ojo Público. (Captura de pantalla).Desde principios de 2018, y durante año y medio, Ojo Público logró extraer información de bases de datos públicas sobre contratos realizados por el Estado peruano para investigar posibles escenarios de riesgo de corrupción e identificar conexiones políticas y financieras a partir de estos.
Esto sucedió gracias a “Funes”, un algoritmo que desarrollaron basándose en un modelo algorítmico húngaro que utiliza los indicadores de riesgo para analizar la corrupción en contrataciones públicas, al cual nombraron en honor al personaje de extraordinaria memoria que creó el escritor argentino Jorge Luis Borges en su cuento “Funes el memorioso”.
Nelly Luna Amancio, directora del proyecto y cofundadora de Ojo Público, dijo en entrevista con el Centro Knight que cuando empezaron a pensar y a desarrollar el proyecto, se propusieron desarrollar una herramienta que facilitara a investigadores y periodistas la identificación de situaciones de riesgo de corrupción. “Nos dimos cuenta que la corrupción era demasiado gigantesca y que habían demasiadas y sofisticadas formas de corromper", agregó.
Cuando empezaron a trabajar el proyecto y a buscar qué investigaciones se habían hecho en América Latina respecto a temas de corrupción utilizando herramientas de inteligencia artificial, big data, algoritmo y machine learning (aprendizaje automático), se dieron cuenta de que no había mucho.
“Lo que se ha avanzado [en la región] es sobre todo en identificar banderas rojas, es decir, si en un proceso hay un único competidor, eso es riesgoso”, dijo Luna. “Pero no en combinar variables para que te den algo más automatizado. Y en ese camino es que encontramos a Mihaly Fazekas”.
Fazekas es un investigador y economista húngaro experto en contrataciones estatales que hace programación y estadística, contó Luna. Él es al autor del modelo en el cual se basa Funes. En su modelo, Fazekas ha definido riesgos de corrupción en los pasos de una contratación pública a través de indicadores, señaló la periodista.
Ernesto Cabral, uno de los periodistas investigativos de Ojo Público que ha utilizado el algoritmo anticorrupción en sus reportajes, comentó al Centro Knight que tuvieron que realizar varios ajustes al modelo de Fazekas, por tener como base la realidad europea.
En Europa tienen “un acceso mucho más amplio a los datos de contrataciones públicas”, dijo Cabral. Para poder adaptar el algoritmo a la realidad latinoamericana y peruana tuvieron que priorizar otros indicadores para poder identificar posibles patrones de corrupción. “Por ejemplo, aquí nosotros hemos ponderado bastante el peso de los aportes en campañas políticas”.
“Si existe un vínculo entre el político y la persona de la municipalidad o el gobierno que va a contratar, si hay un vínculo amical o político, ese es un patrón”, sostuvo Luna. “En el camino tuvimos que ajustar bastante el modelo porque este no entiende el contexto político, no entiende la coyuntura política ni los patrones”, agregó.
En el caso peruano y de acuerdo con los hallazgos de Funes, entre 2015 y 2018, el Perú entregó 110 mil adjudicaciones públicas a un único postor que no tuvo competencia y a compañías creadas poco antes de que se realicen las licitaciones, por el monto de S/. 57 mil millones (cerca de US $16,8 millones), informó Ojo Público.
Imagen: Ojo Público. (Captura de pantalla).Funes analizó un total de 52 GB de información, es decir 245 mil contratos públicos a nivel municipal, regional y nacional. Se analizó las bases de datos de instituciones como el Organismo Supervisor de las Contrataciones del Estado (OSCE), Infogob, Sunat, registros empresariales y políticos.
La interpretación periodística ha sido el factor determinante en la lectura y análisis de los datos extraídos y seleccionados por Funes. El equipo periodístico ha “colaborado tanto en el análisis de la información, [como] en la verificación de los datos y en el trabajo de campo para realizar las investigaciones en base a esta base de datos”, dijo Cabral.
Cabral también resaltó que las investigaciones periodísticas que vieron la luz gracias a Funes no solo tienen detrás a un grupo de periodistas sino también de expertos en estadística y científicos de la computación que se encargan de la parte técnica. Ellos realizan el “scraping” y descarga masiva de los datos, además de haber desarrollado el algoritmo sobre la base de la información verificada por los periodistas.
El modelo estadístico que se ha aplicado en Funes, dijo Luna, es la regresión lineal. “Lo que hace esta regresión lineal es combinar todos los datos y decirte dónde están las anomalías, cual de todos se comportan de manera distinta a los demás”.
El desarrollo de Funes, de acuerdo con Luna, contó con la financiación de la Alianza Latinoamericana para la Tecnología Cívica (Altec). Funes de Ojo Público fue una de las 20 iniciativas seleccionadas de 8 países.
Los primeros reportajes de Ojo Público que utilizaron la herramienta Funes, publicados entre agosto y octubre de 2019, fueron “La leche prometida: los millonarios contratos del Grupo NIISA”, que fue un reportaje transfronterizo, y “Telefónica del Perú pone en riesgo la privacidad de sus usuarios”.
En “La leche prometida” participaron los medios que pertenecen a la Red de Periodistas de América Latina para la Transparencia y la Anticorrupción (Red PALTA). Esta está integrada, e impulsada, por Ojo Público, La Diaria de Uruguay, El Faro de El Salvador, Datasketch de Colombia, La Nación de Argentina, PODER de México y OjoConMiPisto de Guatemala.
“Hemos desarrollado una herramienta interna por cual ahora estamos coordinando con algunos medios locales de Perú para formar un equipo mixto, porque hay demasiada información”, dijo Luna. “La idea es que se puedan formar investigaciones conjuntas”, tanto a nivel nacional como con los medios internacionales, principalmente con los de la Red PALTA, acotó.
