Usando redes complexas na identificação de empresas fraudulentas em licitações públicas - Pereira, Ane Karoline da Silva; Vita, Yuran Moreira; Felix, Gardenya da Silva; Gimaque, João Mateus Freitas; Damasceno, Marcos Luan Sousa; Figueirêdo, Bruno César Barreto de (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov); 2022: Anais do X Workshop de Computação Aplicada em Governo EletrônicoDO - 10.5753/wcge.2022.222704, 2022)
Detectar esquemas fraudulentos em licitações públicas é um trabalho árduo, principalmente quando tais atos são costumazes, sendo inviável de forma manual. Este artigo propõe uma nova abordagem na identificação de empresas que se envolveram em conluios, utilizando redes complexas e medidas de centralidade tais como: Betweenness (BW), Eigenvector centrality (EV), PageRank (PR) e Weighted Degree (WD). O período de análise foi de janeiro de 2021 a junho de 2022, onde obteve-se uma precisão superior a 71% e uma acurácia de 68%, além da comprovação da relação entre os ganhos das empresas e as classificações fornecidas pelas centralidades por meio da aplicação das correlações de Pearson e Spearman.