Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar

• Autor(a) principal: Magalhães, Rayland Matos
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34275
• topic: Detecção de Outliers; Teste de Kolmogorov-Smirnov; Dados Abertos; Transparência; Outlier Detection; Kolmogorov-Smirnov Test; Open Data; Transparency

Esta monografia tem como objetivos defender a abertura de dados como uma forma de se combater a corrupção, criar uma aplicação em shiny que permita monitorar gastos de deputados federais com a Cota para Exercício da Atividade Parlamentar (CEAP), desenvolver uma técnica de detecção de outliers não supervisionada baseada no teste de Kolmogorov-Smirnov para aplicá-la ao conjunto de dados da CEAP e, usando o método de Monte Carlo, avaliar o desempenho do teste estimando as probabilidades dos erros do tipo I e II. Pudemos ver como um tratado internacional de abertura de dados foi capaz de inibir a ação de políticos mal intencionados fazendo com que seus gastos com a CEAP fossem acessíveis por qualquer cidadão. Estudos de simulação sugerem que à medida que o número de pedidos que um deputado fez numa mesma empresa aumenta, maior é a probabilidade de que o método detecte um pequeno desvio na distribuição dos gastos. Ao aplicar os testes aos gastos de um deputado que sabidamente fraudava a CEAP, o método sinalizou um conjunto de empresas suspeitas e entre elas estava a empresa na qual o deputado cometia a fraude.