Istraživači sa Bečkog univerziteta za ekonomiju i poslovanje (Wirtschaftsuniversität Wien – WU) analizirali su, uz pomoć veštačke inteligencije, sklonost državnih službenika ka korupciji širom sveta. Rezultati pokazuju da su individualni stavovi prema demokratiji, konkurenciji i liderstvu značajniji pokazatelji od obrazovanja ili prihoda.
Dosadašnja istraživanja uzroka korupcije uglavnom su bila usmerena na institucionalne, demografske i kulturne faktore, kao i na razlike između država. Međutim, pitanje u kojoj meri individualne vrednosti i stavovi utiču na sklonost državnih službenika ka korupciji do sada je retko bilo sistematski istraživano.
Istraživači sa Bečkog univerziteta za ekonomiju, Moric Šmid i Jurgen Vilems, su uz pomoć veštačke inteligencije ispitali u kojoj meri se sklonost državnih službenika ka korupciji može predvideti na osnovu njihovih ličnih stavova i koji su faktori pri tome najvažniji. „Naši rezultati dovode u pitanje široko rasprostranjenu pretpostavku: sklonost državnih službenika ka korupciji ne predviđaju najbolje prihodi ili obrazovanje, već njihove vrednosti i stavovi“, kaže Moric Šmid sa Instituta za javni menadžment i upravljanje. Posebno se pokazalo da je snažna orijentacija ka demokratskim vrednostima povezana sa manjom sklonošću ka korupciji.
Rezultati se zasnivaju na podacima prikupljenim od 18.000 državnih službenika iz 90 zemalja o njihovim kulturnim vrednostima i stavovima prema temama kao što su porodica, religija, društvena tolerancija i poverenje u institucije. Korišćeni podaci ne prikazuju stvarne slučajeve korupcije. Umesto toga, sklonost ka korupciji procenjuje se na osnovu stavova ispitanika o opravdanosti davanja mita, utaje poreza i nezakonitog ostvarivanja prava na državne beneficije.
„Koruptivno ponašanje je veoma teško posmatrati na individualnom nivou. Zato koristimo stavove kao merljiv pokazatelj sklonosti ka korupciji“, kaže Šmid. Pored klasičnih regresionih modela, istraživački tim primenio je više metoda objašnjivog mašinskog učenja kako bi predvideo sklonost državnih službenika ka korupciji. Ovi modeli ne samo da su ostvarili veću preciznost u predviđanju, već su omogućili i sistematsko poređenje značaja više od 100 potencijalnih faktora uticaja.
Foto: Pixabay