Post on 25-Jun-2022
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).
Construyendo conocimiento para mejores políticas
Objetivos y motivación
Fuente: Transparency International. Corruption perceptions index 2018.
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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)
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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.
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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).
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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).
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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.
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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).
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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.
Construyendo conocimiento para mejores políticas
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.
Construyendo conocimiento para mejores políticas
Muchas gracias