{"id":{"repo_id":"rosario","oai_identifier":"oai:repository.urosario.edu.co:10336/47897"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/rosario/oai:repository.urosario.edu.co:10336/47897","repository":{"repo_id":"rosario","name":"Universidad del Rosario","base_url":"https://repository.urosario.edu.co/oai/request"},"display":{"title":"Prediciendo la corrupción en la contratación pública colombiana","abstract":"A pesar de leyes, auditorías y reformas institucionales, la corrupción persiste en el sector público colombiano. El país ocupa el puesto 99 de 182 en el Índice de Percepción de Corrupción 2025, con más de 57.000 denuncias entre 2010 y 2023, siendo los contratos irregulares uno de los delitos más frecuentes. La investigación propone usar inteligencia artificial para anticipar estos actos. A partir de 489.580 contratos del SECOP II (2010–2021) y 183 variables contractuales, socioeconómicas y departamentales, se entrenaron modelos Lasso y Random Forest. La variable objetivo son las multas y sanciones impuestas a los contratos. Los modelos alcanzaron un AUC superior a 0,90, evidenciando buena capacidad predictiva, aunque con limitaciones de precisión por el desbalance en los datos. Las variables más influyentes fueron el departamento del contratista, el valor del contrato y la modalidad de contratación. Como resultado práctico, se desarrolló un sistema de alertas que clasifica contratos en niveles de riesgo (Bajo, Medio, Alto y Crítico) y estima el impacto económico esperado, optimizando la asignación de recursos de control sin reemplazar al auditor humano.","abstract_html":"A pesar de leyes, auditorías y reformas institucionales, la corrupción persiste en el sector público colombiano. El país ocupa el puesto 99 de 182 en el Índice de Percepción de Corrupción 2025, con más de 57.000 denuncias entre 2010 y 2023, siendo los contratos irregulares uno de los delitos más frecuentes. 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Como resultado práctico, se desarrolló un sistema de alertas que clasifica contratos en niveles de riesgo (Bajo, Medio, Alto y Crítico) y estima el impacto económico esperado, optimizando la asignación de recursos de control sin reemplazar al auditor humano.","Despite laws, audits, and institutional reforms, corruption persists in the Colombian public sector. The country ranks 99th out of 182 in the 2025 Corruption Perceptions Index, with more than 57,000 complaints filed between 2010 and 2023, irregular contracts being one of the most frequent offenses. This research proposes using artificial intelligence to anticipate such acts. Based on 489,580 contracts from SECOP II (2010–2021) and 183 contractual, socioeconomic, and departmental variables, Lasso and Random Forest models were trained. The target variable consists of fines and sanctions imposed on contracts. 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(2021). Revealing Corruption: Firm and Worker Level Evidence from Brazil. Documentos de Trabajo 18673, Universidad del Rosario. Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The Precision-Recall Plot Is More Informative than the ROC Plot When Evaluating Binary Classifiers on Imbalanced Datasets. Plos One. Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society, 267-288. Transparencia por Colombia. (2022a). Balance del monitoreo a la contratación pública COVID-19. Bogota: Transparencia por Colombia. Transparencia por Colombia. (2022b). índice de percepción de la corrupción 2021. Bogota: Transparencia por Colombia. Transparencia por Colombia. (2022c). RECOMENDACIONES EN MATERIA DE TRANSPARENCIA Y LUCHA CONTRA LA CORRUPCIÓN PARA LA CONSTRUCCIÓN DEL PLAN NACIONAL DE DESARROLLO 2022-2026. Bogota: Transparencia por Colombia. Universidad Nacional de Colombia. (8 de 04 de 2022). Revista UNAL. Obtenido de Programa de Alimentación Escolar ¿que lo hace tan vulnerable a la corrupción?: https://periodico.unal.edu.co/articulos/programa-de-alimentacion-escolar-que-lo-hace-tan-vulnerable-a-la-corrupcion/#:~:text=En%20enero%20de%202022%20la,en%20calidad%2C%20log%C3%ADstica%20y%20cobertura Varvarigos, D. (2023). Cultural persistence in corruption, economic growth, and the environment. Journal of Economic Dynamics and Control. Velez, D., & Kim, B. (2017). Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning. Cornell Unicersity. Zaman, F., & Hirose, H. (2009). Effect of subsampling rate on subbagging and related. Pattern Recognition and Machine Intelligence, 44-49. Zhao, Y., Zhao, Y., Liao, H., Pan, S., & Zheng, Y. (2025). Interpreting LASSO regression model by feature space matching analysis for spatio-temporal correlation based wind power forecasting. Applied Energy. Zuleta, M. M., Ospina, S., & Caro, C. A. (2019). índice de riesgo de corrupción en el sistema de compra pública colombiano a partir de una metodología desarrollada por el Instituto Mexicano para la Competitividad. Fedesarrollo ]/ Banco Interamericano de Desarrollo (BID).","instname:Universidad del Rosario","reponame:Repositorio Institucional EdocUR"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Prediciendo la corrupción en la contratación pública colombiana","Predicting corruption in Colombian public procurement"]}]}],"canonical_facts":{"dc:creator":["García Fuentes, Hernán Rodrigo"],"dc:date":["2026-06-02","2026-06-05T19:57:33Z"],"dc:description":["A pesar de leyes, auditorías y reformas institucionales, la corrupción persiste en el sector público colombiano. El país ocupa el puesto 99 de 182 en el Índice de Percepción de Corrupción 2025, con más de 57.000 denuncias entre 2010 y 2023, siendo los contratos irregulares uno de los delitos más frecuentes. La investigación propone usar inteligencia artificial para anticipar estos actos. A partir de 489.580 contratos del SECOP II (2010–2021) y 183 variables contractuales, socioeconómicas y departamentales, se entrenaron modelos Lasso y Random Forest. La variable objetivo son las multas y sanciones impuestas a los contratos. Los modelos alcanzaron un AUC superior a 0,90, evidenciando buena capacidad predictiva, aunque con limitaciones de precisión por el desbalance en los datos. Las variables más influyentes fueron el departamento del contratista, el valor del contrato y la modalidad de contratación. Como resultado práctico, se desarrolló un sistema de alertas que clasifica contratos en niveles de riesgo (Bajo, Medio, Alto y Crítico) y estima el impacto económico esperado, optimizando la asignación de recursos de control sin reemplazar al auditor humano.","Despite laws, audits, and institutional reforms, corruption persists in the Colombian public sector. The country ranks 99th out of 182 in the 2025 Corruption Perceptions Index, with more than 57,000 complaints filed between 2010 and 2023, irregular contracts being one of the most frequent offenses. This research proposes using artificial intelligence to anticipate such acts. Based on 489,580 contracts from SECOP II (2010–2021) and 183 contractual, socioeconomic, and departmental variables, Lasso and Random Forest models were trained. The target variable consists of fines and sanctions imposed on contracts. The models achieved an AUC above 0.90, demonstrating strong predictive capacity, though with precision limitations due to class imbalance in the data. The most influential variables were the contractor's department, the contract value, and the procurement method. As a practical outcome, an early warning system was developed that classifies contracts into risk levels (Low, Medium, High, and Critical) and estimates the expected economic impact, optimizing the allocation of oversight resources without replacing the human auditor."],"dc:format":["40 pp","application/pdf"],"dc:identifier":["https://doi.org/10.48713/10336_47897","https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/47897"],"dc:language":["spa"],"dc:publisher":["Universidad del Rosario","Facultad de Economía","Maestría en Economía de las Políticas Públicas"],"dc:rights":["info:eu-repo/semantics/openAccess","http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/"],"dc:source":["Bastidas Vargas, D. (2023). Redes de corrupción en la contratación pública en Colombia. Ciudad de Mexico: [Tesis de maestría, Centro de Investigación y Docencia Económicas].","Bolton, R. J., & Hand, D. J. (2002). Statistical Fraud Detection: A Review. Statistical Science., 235-255.","Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. 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