Construyendo conocimiento para mejores políticas

Redes de corrupción política en el Perú

José Guerra

Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

Construyendo conocimiento para mejores políticas

Contenido

1. Objetivos y motivación

2. Marco teórico

3. Metodología

4. Principales resultados

5. Recomendaciones - Implicancias de política

Construyendo conocimiento para mejores políticas

Objetivos y motivación

• Al menos 12 países de América Latina están

involucrados en el escándalo de corrupción

Lava Jato.

• El Perú a descendido del puesto 41 (CPI 2000)

al 105 (CPI 2018) en el ranking global de

corrupción (de menos a más corruptos).

• A pesar de su potencial, hay pocos estudios de

corrupción con el enfoque de teoría de redes

(network theory).

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Objetivos y motivación

Fuente: Transparency International. Corruption perceptions index 2018.

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Objetivos y motivación

• Para contribuir en ese sentido, esta

investigación:

– Analiza 46 casos de corrupción (política) en el Perú

– Entre 1990-2014 (no incluye caso Lava Jato)

– Énfasis en la evolución y las características de las

redes de corrupción

– Enfoque cuantitativo de teoría de redes

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Marco teórico

• Teoría de redes con enfoque en redes sociales:– basada en la teoría de grafos (graph theory) (y teoría

de juegos),

– modelos de redes (Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, Barabási-Albert, Cont-Tanimura)

• Aplicando conceptos de redes:– Longitud (diámetro, longitud promedio del camino)

– Clustering

– Centralidad y centralización (degree, closeness, betweenness)

– Homofilia (assortative mixing)

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Metodología

• Base de datos: Construida principalmente en

base a reportes oficiales de Comisiones de

Investigación del Congreso del Perú (2011-

2016).

• Red: Se consideran como nodos a personas

involucradas en un caso de corrupción, y se

forman enlaces (links) cuando dos personas

están involucradas en el mismo caso.

• Cálculos: Python (NetworkX y SciPy), y Gephi.

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Metodología

• Análisis: Enfoque cuantitativo de teoría de

redes (i) estático y (ii) dinámico

– Estático: Considera en la base de datos completa

– Dinámico: Considera la evolución de las redes en el

tiempo

• Limitaciones:

– una persona involucrada puede no estarlo en la

realidad, y viceversa

– anonimato en base de datos por consideraciones

legales

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Principales resultados (i)

• El 94% de las personas involucradas en algún caso de corrupción analizado están conectadas.

• Las personas involucradas en más de 1 caso de corrupción son principalmente altos funcionarios.

• La red de corrupción está centralizada alrededor de las personas que conectan distintos casos.

• Se observan las propiedades de “small-world” y homofilia en la red, como en muchas redes sociales.

• El número de personas involucradas en casos de corrupción sigue una distribución exponencial (α = 0.05).

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Principales resultados (i)

Fuente: José Guerra (2019). Political corruption networks in Peru (master’s thesis). Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.

• Red compleja con todos los casos de corrupción en la base de datos (46 casos, 1990-2014).

• Tamaño de nodos proporcional a su número de conexiones (links)

• Se distinguen 10 comunidades (modularity).

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Principales resultados (ii)

• Los periodos de Fujimori y de García son los más importante en la dinámica de la red de corrupción.

• Entre el periodo de Fujimori y García la red de corrupción duplicó su tamaño (número de personas involucradas).

• Después del periodo de Fujimori, los casos de corrupción fueron más “pequeños” (menos personas involucradas), con excepción del periodo de García.

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Principales resultados (ii)

Fuente: José Guerra (2019). Political corruption networks in Peru (master’s thesis). Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.

• Los 3 casos con mayor número de personas

involucradas son: Narcoestado (Fujimori), La Centralita

(García), y Red Orellana (García).

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Principales resultados (ii)

Fuente: José Guerra (2019). Political corruption networks in Peru (master’s thesis). Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.

• La red de corrupción mantiene un tamaño estable durante el periodo de Fujimori.

• La consolidación de nuevos actores corruptos duplica el tamaño de la red durante el periodo de García.

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Recomendaciones – Implicancias de política

• En investigación/identificación de casos de corrupción:– Hacer énfasis en las personas involucradas en más

de un caso y/o altos funcionarios,

– Hacer énfasis en la identificación de redes (conjunto de casos conectados)

– Explorar métodos avanzados de teoría de redes (p.ej. missing links) para descubrir patrones y conexiones.

• En evaluación de políticas:– Evaluar cambios en la dinámica (y la topología) de la

red.

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Muchas gracias