Machine Learning Aplicado em Dados Abertos Governamentais para Detecção de Impropriedades na Aplicação de Recursos Públicos

• Autor(a) principal: Vaqueiro, Ramon Dantas
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: Escovedo, Tatiana
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)
• Texto Completo: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/845541
• topic: Compras públicas; Mineração de texto; Aprendizado de máquina; Banco de dados

O elevado poder de compra do Estado e a necessidade de se zelar pela correta aplicação dos recursos públicos suscita no cidadão grande preocupação.À luz dessa realidade, o legislador conferiu um tratamento diferenciado para as compras públicas e as submeteu a maiores níveis de transparência, determinando que seus dados passassem a ser disponibilizados abertamente. Em face da demanda popular e da disponibilidade de acesso a esse recurso, torna-se imperiosa as utilização pelos órgãos competentes.Todavia, parte significativa desses dados são textuais, ou seja, não estruturados, o que requer um diligente específico pré-processamento por parte de quem os utilize. Este artigo se debruça sobre uma base de dados correspondente aos materiais comprados pelo Governo Federal na modalidade pregão ao longo do ano de 2021.Objetivou-se agrupar as descrições textuais de compras semelhantes, permitindo sua comparação.Dentre as aplicações possíveis a partir do correto agrupamento, encontra-se a identificação de outliers nos preços das aquisições, sinalizando um indício de eventual impropriedade. Como resultado, obteve-se uma clusterização considerada satisfatória em 72% dos casos.