Ahora es más fácil detectar indicios de corrupción: Sensor

Por Sensor

mayo 15, 2024 | 11:08 pm


Este reportaje es parte del Hub de Periodismo de Investigación de la Frontera Norte, un proyecto del International Center for Journalists

Sensor es una herramienta creada para la detección rápida de corrupción en los procesos de compra de Coahuila mediante el uso de Machine Learning, una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite detectar tendencias, patrones y anomalías que facilitan la identificación de posibles casos de corrupción en los contratos albergados en CompraNet. 

Durante la primera versión de Sensor se localizaron 33 contratos en Coahuila con indicios de posible corrupción, ahora solo falta que tú escribas las historias.

¿Cómo hacemos que CompraNet, una herramienta gubernamental, sea más fácil de utilizar? Esa fue la pregunta que queríamos contestar. Y lo más importante, ¿cómo podemos reducir el tiempo de análisis para buscar indicios de corrupción?

Este proyecto comenzó como una idea muy simple hace poco más de un año y se pudo perfeccionar durante el Data Bootcamp 2023, organizado por el Border Hub y el Centro Internacional para Periodistas (ICFJ por sus siglas en inglés), primero de manera remota en diferentes sesiones en las que se resaltó la relevancia del proyecto y se buscaron las formas de hacerlo viable.

Un par de meses después nos reunimos en Los Cabos, Baja California, para intercambiar ideas y crear mejores propuestas a lado de un programador y un diseñador web. Esto nos mostró a Sensor como un proyecto tangible. Lo mejor, el programador de nuestro equipo le dio la respuesta a todas nuestras preguntas: usar Inteligencia Artificial (IA), mediante la rama de Machine Learning, es decir, crear un algoritmo que fuera capaz de detectar indicios de corrupción. Esta era la pieza fundamental para hacer de Sensor una realidad.

Durante tres días se trabajó en la selección de variable y la creación de una nueva base de datos para probar el modelo. En 0.02 segundos se lograron analizar cerca de 4 mil contratos y pudimos detectar indicios de corrupción en los procesos de compra, habíamos encontrado el modelo adecuado.

Sensor es un proyecto pensado por y para periodistas de investigación y reporteros, desarrollado con apoyo del Hub de Periodismo de Investigación de la Frontera Norte (Border Hub), el Centro Internacional para Periodistas (ICFJ por sus siglas en inglés) y la Agencia Internacional para el Desarrollo de Estados Unidos (USAID).

Es una herramienta de información diseñada para el uso práctico y seguro de nuestros usuarios. Dentro de la página web podrás encontrar diferentes apartados. Si buscas obtener información rápida, como los montos adjudicados por año en Coahuila o cuánto se ha gastado en los últimos dos sexenios, puedes visitar el apartado de Estadísticas.

Si estás interesado en conocer sobre los proveedores y contratistas de Coahuila, tienes la opción de revisarlos por año en la pestaña de Empresas. También encontrarás la base de datos de CompraNet con las columnas seleccionadas por el equipo de Sensor, para poder facilitar el análisis y evitar descargar la base de datos completa, ahora la puedes descargar en diferentes formatos solamente con las variables necesarias.

Dentro de la misma base de datos, podrás encontrar sombreados los contratos con el código de color del semáforo, cada uno indica qué tan probable es que haya corrupción, si el color es verde, significa no probable, amarillo poco probable y rojo, muy probable que cuente con indicios de corrupción.

Sensor es un proyecto multidisciplinario, conformado por Fernanda Palacios y Kathia Torres, periodistas de investigación, co-creadoras de la herramienta, y co-fundadoras de Periodismo del Desierto, enfocadas en casos de corrupción y temas sociales. El programador es Freddy Sebastián Silva, Ingeniero en Ciencia de Datos y Matemáticas.

Nuestro primer paso está enfocado en crear reportajes que revelen irregularidades en los procesos de compra en Coahuila. Con el uso de esta herramienta, hemos podido detectar 33 casos de posible corrupción, dos de estos involucran a empresas que el equipo ya ha investigado antes por posibles casos de corrupción.

Esto es solo el comienzo de la herramienta, queremos expandir el modelo para toda la frontera norte del país y después albergar la base de datos de todo México. Estamos seguros que podrá facilitar el trabajo periodístico y brindar información de una manera más fácil a nuestros usuarios. Navega por la página, descarga bases de datos, comparte esta herramienta con tus colegas y mantengámonos vigilantes del uso de los recursos públicos.


Créditos

Sensor
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