Dinâmica de redes de corrupção política

Abstract

Resumo: A ciência de redes representa uma abordagem de sistemas complexos capaz de estudar fenômenos sociais de forma estatística por meio de elementos simples. Neste trabalho, estudamos uma rede de corrupção política da Espanha e comparamos nossos resultados com um estudo existente sobre uma rede de corrupção política do Brasil. Nesse contexto, os implicados em escândalos de corrupção são tratados como vértices e dois indivíduos estão conectados se estiveram envolvidos em um mesmo escândalo. Para realizar nossas investigações, contamos com uma base de dados extraída do site casos-aislados, uma iniciativa sem fins lucrativos e não vinculada a partidos políticos que apresenta um compilado atualizado de informações sobre escândalos de corrupção espanhóis. Em uma primeira análise, usamos essas informações para explorar aspectos demográficos da corrupção espanhola. Em seguida, criamos a rede de corrupção e estudamos algumas de suas principais características estruturais por meio de medidas de centralidade e ataques direcionados a vértices específicos. Dentre esses resultados, destacam-se o papel desempenhado por envolvidos reincidentes em práticas ilícitas e a existência de uma polarização partidária na rede. Nossos achados indicam que essa polarização pode ter influenciado o comportamento de diversos aspectos observados na rede. Além disso, com a finalidade de entender os processos responsáveis pela evolução dessa rede, levamos em conta seu aspecto temporal e encontramos um fenômeno tipo coalescência responsável pelo estado final da rede de corrupção espanhola. Notamos que esse processo resultou da junção das partes politicamente polarizadas da rede, causando um aumento abrupto no tamanho da maior componente. Em uma penúltima análise, usamos um modelo conhecido como stochastic block modeling para extrair as comunidades (ou módulos) da rede. Com essa informação, comparamos o número de escândalos por módulo entre as redes de corrupção brasileira e espanhola. Por fim, motivados por nossos achados empíricos e pelo papel de envolvidos reincidentes em atividades ilícitas, propomos um modelo computacional para a formação e evolução de redes de corrupção política. De forma surpreendente, mesmo levando em conta ingredientes simples, esse modelo foi capaz de replicar vários de nossos achados empíricos e promover um entendimento mais completo sobre o comportamento de redes de corrupção.

Abstract: Network science represents a complex systems approach that enables statistical analysis of social phenomena by using simple elements. In this work, we study a Spanish political corruption network and compare our findings with a previous study about a Brazilian political corruption network. In this context, people involved in corruption scandals are considered as vertices, and two individuals are connected if they got involved in the same scandal. To do so, we have obtained a dataset from casos-aislados, a non-profit website that is not linked to any political parties and contains updated information on Spanish corruption scandals. In a first analysis, we have used this information to explore demographics aspects of Spanish corruption. We then have built a corruption network and studied some of its main structural features through measures of centrality and attacks directed at specific nodes. Among our results, we highlight the repeat offenders’ role and the political party polarization of the network. Our findings indicate that this polarization may have affected the behavior of several aspects reported throughout our study. To understand the processes responsible for the evolution of this network, we have considered its time-dependent aspect and identified a coalescence-like phenomenon responsible for the final stage of the Spanish corruption network. We have noticed that this process results from joining the politically polarized parts of the network, promoting an abrupt increase in its largest component. In another analysis, we apply the stochastic block modeling approach to extract the modular structure of the Spanish corruption network. Using this information, we have compared the number of scandals per module between both Brazilian and Spanish corruption networks. Lastly, motivated by our empirical findings and the role of repeat offenders in illegal activities, we have proposed a computational model for the formation and evolution of political corruption networks. Although our model accounts only for simple ingredients, we show that it can replicate several of our empirical findings and promote a more in-depth understanding of the behavior of corruption networks.