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Con modelo matemático, estudiantes de la UG generan propuesta para detectar corrupción en el servicio público

El equipo obtuvo el tercer lugar en un certamen nacional por el desarrollo de esta herramienta

Con una propuesta innovadora y planteada desde el análisis de datos y desarrollo web, estudiantes de la Licenciatura en Física de la Universidad de Guanajuato (UG) formaron parte del equipo ganador del tercer lugar en el Datatón Anticorrupción 2021.

Esto, a través del desarrollo de un algoritmo que permite detectar anomalías desde el análisis estadístico de datos, y con la implementación de un modelo matemático aplicado en la declaración patrimonial y de los ingresos en personas que se encuentran en el servicio público.

Los alumnos de la División de Ciencias e Ingenierías (DCI) del Campus León, que integran el equipo Dataket y quienes se describen como “estudiantes con gusto por la ciencia de datos” destacaron a nivel nacional con la aplicación de sus conocimientos al desarrollar aportaciones en la solución de problemáticas sociales, en esta ocasión, la detección de corrupción.

Esta vez, Dataket estuvo integrado por: Gabriel Missael Barco, Gil Rodríguez Rivera, Héctor Nieto Soto, y David Pedroza Segoviano, alumnos de la UG; así como por Estefanía Saucedo Tamayo, estudiante de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Virtual del Estado de Guanajuato (UVEG).

Previamente, parte del equipo Dataket se coronó campeón en la primera edición del “Rally de Datos Abiertos GTO”. Esta experiencia -explicaron-, sumó a la confianza en su trabajo, lo que les permitió desarrollar un buen papel en la competencia a nivel nacional, en la que como estudiantes enfrentaron incluso a profesionistas y personas con especialidad en materia de combate a la corrupción.

El reto al que se enfrentó el equipo de estudiantes fue desarrollar un proyecto, en este caso un algoritmo, que ayuda a detectar casos de corrupción, para lo cual partieron de la hipótesis de que “la variación de las propiedades de una persona corrupta es mayor que la variación de la misma variable para una persona que no delinque”.

Basados en datos de declaraciones patrimoniales, así como con la implementación del análisis estadístico y el uso de un modelo matemático, lograron formular un código en el lenguaje “Python”, el cual, al ingresar la información necesaria, genera un listado con las o la Clave Única de Registro de Población (CURP) con un número índice que dependerá de la cantidad de eventos inusuales que se detecten.

Compartieron que la formación profesional que tienen desde la Física, les ha dado capacidad de abstracción lógica y matemática, por lo que recalcaron la importancia de que áreas de la política o de las ciencias sociales en general puedan incorporar datos de una manera muy efectiva para que las decisiones puedan ser basadas en información, pues consideran según lo dicho por el estadístico Edwards Deming: “Sin datos, eres solo otra persona con una opinión”.

Cabe señalar que la información utilizada para el desarrollo del concurso correspondió a una base de datos ficticia para uso del Datatón Anticorrupción, sin embargo, el objetivo con estos ejercicios representa encontrar herramientas que permitan detectar estas anomalías. Así, el trabajo en el que participaron los estudiantes de la UG representa una herramienta que puede ser perfeccionada para su aplicación.

Este concurso fue organizado por la Plataforma Nacional Digital, la cual según se define, funciona como “un medio para el intercambio de datos anticorrupción del Gobierno, que busca quitar barreras y romper silos de información para que los datos sean comparables, accesibles y utilizables”, y cuyo trabajo a su vez se alinea al Sistema Nacional Anticorrupción.

Cabe destacar que el liderazgo que han mostrado estos jóvenes universitarios lo desarrollan desde diferentes ámbitos, pues a su vez se refleja en la participación que mantienen en el Grupo Organizado de Licenciatura en Física (G.O.L. F) de la DCI, por lo que se puede seguir su trabajo a través de redes sociales como Twitter: @golf_fisica; Instagram: golf.fisica; y TikTok: golf.fisica.

 

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