Detecção de outliers em despesas governamentais como

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Detecção de Outliers em Despesas Governamentais como Mecanismo de Auditoria e Combate a Corrupção

Frank de Alcantara Drª. Denise Tsunoda Universidade Federal do Paraná – UFPR Mestrado em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação Curitiba/ PR [email protected]

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Introdução

CORRUPTION PERCEPTION INDEX 2010 1 - Dinamarca 8 Austrália 21 - Chile 24 - Uruguai 33 - Taiwan 54 - Kuwait 62 - Gana 69 - Brasil

(TRANSPARENCY INTERNATIONAL, 2010) 2

Introdução

Outliers

A detecção de outliers é a busca por objetos em um conjunto de dados que não obedecem às leis que são válidas para a maior parte dos elementos contidos neste conjunto (PETROVSKIY, 2003) 3

Introdução

A sociedade tem direito de solicitar prestação de contas a cada agente público da sua administração

Declaração Universal dos Direitos Humanos e do Cidadão

1798

4

Introdução

Desde a promulgação (CALAU e FORTIS, 2006).

da Lei de Responsabilidade Fiscal (Lei Complementar nº 101, de 4.5.2000) que o Brasil está obrigado a diminuir os efeitos da corrupção através da criação de novos mecanismos de controle e a conduta dos imposição de restrições à administradores públicos 5

Introdução

 Rotina de Compra:  Empenho;   Liquidação; Pagamento.

... segundo está definido pela lei LEI No 4.320, DE 17 DE MARÇO DE 1964 (PRESIDÊNCIA DA REPÚBLICA, 1964). O empenho representa o primeiro estágio da despesa orçamentária. É registrado no momento fiscal da contratação do serviço, aquisição do material ou bem, obra ou amortização da dívida (GOVERNO FEDERAL, 2010).

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Introdução

Portal da Transparência do Governo Federal

Em

450

média, cada dia retorna aproximadamente páginas de tabelas de

15

linhas ou

7500

documentos de empenho, por sua vez com um número médio de dois itens. Na nossa amostra consiste de dez dias com um total de páginas,

64.873

4383

documentos de empenho e

123.818

itens de empenho.

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Taxonomia de Detecção de Outiliers

   

Supervisionadas e Não Supervisionadas Univariadas ou Multivariadas

brutos e estruturais Gráficas e Estatísticas Algoritmos de Mineração

Baseados em distribuição estatística

Baseados em distância

Baseados em densidade local

Baseados em desvio

Baseados em frequência de padrão

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Metodologia

Recuperação dos dados do Portal da Transparência

Muito Lento ( Moda 1.5s por página);

Um Web Crawler – Dois Processos:

Recupera e armazena as listas de empenhos;

Recupera e armazena cada empenho;

Tudo usando PHP e MySql (Open Source).

Amostragem randômica :

Dez dias úteis, 1º Semestre 2011;

Random.org – Ruído Atmosférico;

123.818 Empenhos Recuperados.

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Metodologia

 RapidMiner (open source, http://rapid-i.com/ ) Importa os dados em CSV Processa o Algoritmo Recorta: 2000 Linhas 10

Metodologia

 Algoritmo Escolhido  Baseado Em Distância  (RAMASWAMY, RASTOGI e SHIM, 2000)  Uma variação do K-means Tal algoritmo utiliza a distância 𝐷 𝑘 (𝑝) distância entre o ponto 𝑝 para representar a e os seu elemento 𝑘 𝑡ℎ (k ésimo) vizinho. Classificando os pontos de acordo com sua distância 𝐷 𝑘 𝑝 , os n pontos quaisquer com maior distância serão os outliers desejados (RAMASWAMY, RASTOGI e SHIM, 2000). 11

Considerações Finais

Código 2011NE000002 2011NE000252 2011NE800001 2011NE801456 2011NE440491 Data 2011NE000329 2011NE000331 2011NE800152 2011NE001831 2011NE000003 Sub Item

19/5/2011 INST. ASSIST., CULTURAL OU EDU

Qtd.

Valor Unitário Valor Total

1 6500000,00 6500000,00 12

Considerações Finais

    A melhoria do crawler visando um aumento na velocidade de captação e a criação de rotinas de pré-processamento que separem os documentos com erros evidentes. A comparação com outros algoritmos de detecção baseados em distância, ou não, quanto à precisão, velocidade e recursos computacionais utilizados; A criação de um processo para a visualização destes outliers em gráficos; O estudo de um algoritmo de identificação online, dos outliers contidos nos empenhos publicados diariamente, cumulativo, que não requeira o cálculo de toda classificação a cada novo documento inserido. 13

Obras Citadas

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Obras Citadas

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ZHANG, Y.; LUO, A.; ZHAO, Y. Outlier detection in astronomical data. Storage and Retrieval for Image and Video Databases. San Jose: [s.n.]. 2005. p. 9.

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Contato

Obrigado!!!

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