Нейросеть научили прогнозировать коррупцию
Группа ученых из Высшей школы экономики (ВШЭ) и Вальядолидского университета в Испании создали нейросеть, которая способна прогнозировать случаи коррупции на основе политических и макроэкономических факторов. Результаты их работы были опубликованы в журнале Social Indicators Research.
Созданная нейросеть может предупреждать и прогнозировать случаи коррупции в испанских регионах. Она предлагает сразу несколько вариантов рисков, которые зависят от времени составления самого прогноза и экономической обстановки в регионе.
Во время работы над проектом специалисты использовали самоорганизующиеся карты, которые являются видом нейронных сетей. Они имитируют функции человеческого мозга и могут выделять шаблоны при анализе большого количества информации. После этого сети превращают сложные отношения между данными в простые геометрические связи. Благодаря графическому представлению людям проще анализировать большой объем информации.
Среди экономических факторов, которые изучает во время прогнозирования нейросеть, упоминаются рост самой экономики, изменение налога на недвижимость, повышение цен на жилье и увеличение числа депозитных учреждений. Одном из политических факторов, которые влияют на рост коррупции, является долгое нахождение одной партии у власти. Нейросеть позволяет предсказать случаи коррупции максимум на три года вперед в зависимости от региона.
Мы предлагаем прогноз случаев коррупции для разных временных горизонтов, чтобы можно было разрабатывать антикоррупционные меры в зависимости от того, насколько быстро может появиться коррупция. Наша модель позволяет разрабатывать схемы появления коррупции для разных горизонтов прогнозирования
— специалист НИУ ВШЭ Феликс Дж.
Лопес-Итурриага .
Ранее специалисты в области компьютерных технологий признались, что перестали понимать принцип работы нейронных сетей. Однако о «восстании машин» говорить пока рано — система еще не вышла