Modelos preditivos para avaliação de risco de corrupção de servidores públicos do Distrito Federal

Abstract

A pesquisa tratou de elaboração de um modelo preditivo para avaliação de risco de corrupção de servidores públicos do Distrito Federal, nos termos da Lei no 8.429/92, com auxílio da literatura acadêmica para identificação de atributos e definição de algoritmos de aprendizagem de máquina para aplicação na fiscalização do Tribunal de Contas do Distrito Federal (TCDF), para isso levantou-se a literatura acadêmica dos fatores de risco e das técnicas de aprendizagem

de máquina relacionadas à corrupção e com auxílio de especialistas, seguindo o método CRISP- DM como referência, iniciou-se o processo de mineração com integração de oito bases de dados

com seleção de atributos, limpeza, transformação, análise de variância e de correlação, separação de dados e modelagem. O algoritmo utilizado foi regressão logística e uma das dificuldades da investigação foi o desbalanceamento extremo de classes a razão de 1:707 ou em termos percentuais 0,14% da classe de interesse em relação a população. Para solução foram utilizadas duas possíveis abordagens, balanceamento com técnicas de reamostragem com uso de synthetic minority oversampling technique SMOTE e aplicação de algoritmos com características específicas de parametrização para obter os padrões desejados da classe minoritária de forma a evitar viés da classe dominante. O melhor resultado de modelagem ocorreu com a aplicação da técnica de pesos gerando valor de área sobre a curva ROC de 0,7, definição de sessenta e oito atributos e seus respectivos coeficientes que correspondem aos fatores de risco de corrupção. O resultado dessa pesquisa foi a identificação dos fatores de risco de corrupção dos servidores do GDF a partir do modelo gerado para que com esses parâmetros possa auxiliar na definição de planejamento de fiscalização do TCDF com otimização de recursos (pessoal e equipamentos) e foco nas atividades de maior risco para Administração Pública. Como a melhoria futura a este trabalho, será a inclusão de atributos do sistema de compras governamentais do GDF (Ecompras) que está previsto para operar em meados de 2021.