Detección de contratistas multiobjeto mediante minería de textos para focalizar el ejercicio del control y vigilancia fiscal

Manuel Francisco Dulce Vanegas, Adam Beltrán Gómez
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Abstract

Las entidades fiscalizadoras superiores, y en específico su ente rector, la Organización Internacional de las Entidades Fiscalizadoras Superiores (INTOSAI), han impulsado en los últimos cuatro años iniciativas encaminadas al uso de tecnologías y métodos para sus procesos de vigilancia y fiscalización que sean replicables y que generen resultados tangibles en el contexto fiscal. En este sentido, la Contraloría General de la República de Colombia viene fortaleciendo su infraestructura tecnológica y capacidades técnicas con mirar a mejorar y optimizar sus esfuerzos en cuanto a la vigilancia de los recursos de los colombianos. Aunque dicha tarea no es sencilla, esta entidad ha logrado detectar patrones de aquellos contratistas que acaparan la contratación estatal, logrando estar en diferentes sectores económicos sin tener probablemente la competencia técnica para cumplir el objeto contractual estipulado. A estos se les conoce en el ámbito de la Contraloría General como contratistas “multiobjeto”. En el presente artículo se muestra la construcción de un conjunto de datos de 1.998 registros etiquetado por expertos, que corresponden a contratos del sector educativo en Colombia. Con este instrumento se llevó a cabo el entrenamiento y las pruebas sobre un clasificador automático construido para los objetos contractuales a fin de detectar presuntos contratistas “multiobjeto”. Adicionalmente, se encontró que el mejor algoritmo de clasificación fue “Máquina de Soporte Vectorial Lineal”, con una exactitud de 84 %, el cual permitió finalmente listar por agrupamiento los presuntos contratistas de este tipo.
通过文本挖掘检测多对象承包商,集中行使控制和财政监督
最高审计机构,在特定的主导部门国际最高审计机构组织(INTOSAI),推动了在过去四年努力,使用的技术和方法,以过程监测和管制复制和财政方面产生具体结果。在这方面,哥伦比亚共和国审计长办公室正在加强其技术基础设施和技术能力,以便改进和优化其在监测哥伦比亚资源方面的努力。虽然这项任务并不简单,但该实体已设法发现那些垄断国家合同的承包商的模式,设法在不同的经济部门,可能没有技术能力来履行规定的合同目标。这些承包商在总审计长办公室被称为“多对象”承包商。本研究的目的是分析哥伦比亚教育部门的合同,这些合同是由专家标记的1998个记录的数据集构建的。利用这一工具对为合同对象建造的自动分类器进行培训和测试,以发现所谓的“多对象”承包商。此外,最好的分类算法是“线性向量支持机”,准确率为84%,这最终允许对这类承包商进行分组。
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