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SOCIEDAD

Más de 500.000 personas, en riesgo de ser corruptas en 2023 según un estudio

El estudio ha sido desarrollado por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universitat de València (UV)
EFE - 11/08/2019
Fachada principal de la Ciudad de Justicia de València. EFE/Archivo Fachada principal de la Ciudad de Justicia de València. EFE/Archivo
En 2023 habrá en España más de medio millón de personas con riesgo medio o alto de cometer corrupción política, según un estudio matemático desarrollado por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universitat de València (UV).
El trabajo también concluye que la proporción de mujeres en los cargos públicos es un factor que influiría favorablemente en la reducción del problema, es decir, a mayor número de mujeres en cargos públicos, menor será la población en riesgo de corrupción política.
El estudio, que predice la evolución de la corrupción política en España en los próximos cuatro años, estima que casi 377.000 personas presentan un "riesgo medio" de caer en la corrupción y para 144.000 el riesgo será "alto" en el año 2023. 
Estas cifras, según informa a EFE la Universitat Politècnica de València, representan el 1,6 por ciento y el 0,6 por ciento, respectivamente, de la población del estudio. 
El trabajo de los investigadores valencianos se centra en la población activa y capacitada laboralmente, entre los 16 y los 70 años (casi 24 millones de personas). 
En él, los investigadores establecieron cuatro niveles de riesgo de cometer corrupción política: el riesgo cero, que hace referencia a personas que no están en contacto con cargos públicos; y el riesgo bajo -menos del 10 %- personas susceptibles de colaborar con cargos públicos -aquellos que pertenecen a partidos, sindicatos o patronales.
En riesgo medio -hasta el 25 %-, representantes públicos elegidos directa, o indirectamente y gestionan presupuesto público; y riesgo alto -más del 50 %-, altos cargos que manejan grandes presupuestos y/o capacidad de decisión.
Además, el estudio tiene en cuenta también la situación laboral en el momento del análisis, y divide a la población en cinco categorías: pre-laboral -jóvenes hasta 26 años-, parado, empleado por empresa privada, empleado por empresa pública o administración, y funcionario. 
De este modo, la población del estudio se dividió en 20 subpoblaciones, según su nivel de riesgo de cometer corrupción política y su vida profesional alternativa o complementaria a ostentar un cargo público.
"Estudiamos la evolución de las subpoblaciones en el tiempo durante el periodo 2015-2023, atendiendo a los tránsitos dinámicos anuales", ha indicado Lucas Jódar, director del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la UPV y uno de los autores del estudio.
Según Jódar, la variables externas que determinan los tránsitos de los individuos entre poblaciones durante el periodo de estudio son las elecciones, el tiempo en el cargo, el género, la desconexión moral, la economía, la religión y el efecto de las puertas giratorias. 
El trabajo concluye también que la proporción de mujeres en los cargos públicos es un factor que influiría favorablemente en la reducción del problema, es decir, a mayor número de mujeres en cargos públicos, menor será la población en riesgo de corrupción política.
En su análisis, los investigadores de la UPV y la UV utilizaron un modelo poblacional discreto, en el que la población se divide en las subpoblaciones citadas. 
"Se calibraron las poblaciones en el momento inicial justo al pasar las elecciones de mayo de 2015, y se cuantificaron aproximadamente los tránsitos entre poblaciones anualmente, teniendo en cuenta los factores de tránsito citados", explica Jódar.
El modelo es un sistema de ecuaciones en diferencias con las variables: tiempo, nivel de riesgo y perfil profesional.
"Los factores de tránsito, se calibran tomando datos del INE, haciendo hipótesis sobre el efecto de desconexión moral, teniendo en cuenta, resultados electorales, el género, el perfil profesional de los cargos o el tiempo en el cargo, entre otras", concluye Lucas Jódar.

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