Das von den Schülern erstellte Tool hilft dabei, die Ausgaben der Stellvertreter im Auge zu behalten

Student Made Tool hilft bei der Verfolgung von Ausgaben für Stellvertreter 1

Das Gesetz über den Zugang zu Informationen verpflichtet Regierungsbehörden, relevante Daten für ihre Bürger auf ihren Websites zu veröffentlichen. Zum Beispiel zeigt das Repräsentantenhaus die Ausgaben jedes Parlamentariers an, aber nicht jeder hat einfachen Zugang dazu.

Student Made Tool hilft bei der Verfolgung von Ausgaben für Stellvertreter 1

Foto: Najara Araujo / Repräsentantenhaus

Vor diesem Hintergrund stellte Rayland Magalhães, ein Statistikstudent an der Bundesuniversität von Rio Grande do Norte (UFRN), unter diesem Link ein Tool zur Verfügung. Sie können einfach die Erstattungsansprüche jedes Bundesabgeordneten anzeigen.

Ao TecnoblogDer Student sagte, dass die Website des Hauses irreführend sei, indem die Daten isoliert vom Bürger angezeigt würden. “Eine Information reicht nicht aus, um Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, was ein MdEP tut”, sagt er.

Im Fall von Rayland sollten öffentliche Stellen den Zugang zu Informationen erleichtern. „Der erste Schritt wurde bereits getan: Die Daten sind offen und jeder kann darauf zugreifen. Ich müsste diesen Zugang zu Daten verbessern, damit jeder einfachen Zugang hat und keine Vermittler benötigt. “”

Die Website enthält Grafiken und Unterscheidungen, aus denen hervorgeht, wie viel der Abgeordnete während seiner Amtszeit von seinem parlamentarischen Mandat verwendet hat. Der Betrag, der Gegenstände wie Flugtickets, Treibstoff, Unterkunft und Verpflegung umfasst, variiert je nach Bundesstaat und beträgt für Roraima-Abgeordnete R $ 45.612,53 pro Monat.

Nach Eingabe des Namens der Alternative zeigt das Tool alle Ausgaben an. Sie sind nach Jahr, Typ und Firma aufgelistet, die die Dienstleistung erbracht haben. Es gibt auch einen Höhepunkt, der zeigt, wie die Kosten des Stellvertreters mit den Kosten der anderen Mitglieder des Hauses verglichen werden.

Mit dem von Schülern erstellten Tool können Sie Ihre stellvertretenden Ausgaben nachverfolgen. 2

Zum Beispiel Kosten seit 2009. Die Abgeordneten von Celso Russomanno erreichen 1,4 Mio. R $ (Foto: Reproduktion)

Laut dem Studenten zeigen die Erstattungsansprüche, dass die häufigste Ausgabe unter brasilianischen Abgeordneten die Offenlegung der Aktivitäten des Parlaments ist. Gleichzeitig sind weniger häufige Ausgaben mit Kursen und Spezialisierungen verbunden. “Dies zeigt das Profil unserer gewählten Parlamentarier”, sagt er.

Die Website, auf der seit 2009 Rückerstattungsanträge gestellt wurden, enthält viele Informationen. „Sie können es beispielsweise nicht in einer Excel-Tabelle analysieren. Es gibt über 3 Millionen Zeilen und 50 Spalten. Das ist eine Menge, es ist eine riesige Datenmenge, und die vom Durchschnittsbürger verwendete Software Excel kann sie noch nicht einfach analysieren “, sagt der Student.

Mit dem von Schülern erstellten Tool können Sie Ihre stellvertretenden Ausgaben nachverfolgen. 3

Noch im Beispiel von Russomanno entfallen die meisten Ausgaben auf Flugtickets (Foto: Reproduktion)

Das Tool ist Teil des Rayland Science Initiation-Projekts am UFRN. Um die Daten zu sammeln, verwendete er ein Paket, das sein Berater, Professor Marcus Nunes, in der Programmiersprache R erstellt hatte. Das Paket verwendet Informationen, die vom Python-Modul von Operation Serenade of Love, Teil der Open Knowledge Brazil-Initiative, gesammelt wurden.

Maschinelles Lernen zur Ãœberwachung von Abgeordneten

Rayland berichtet, dass sich das Tool noch in der Entwicklung befindet. Der nächste Schritt besteht darin, maschinelles Lernen zu nutzen, um potenzielle betrügerische Parlamentsausgaben für Nicht-Eckpunkte zu erkennen.

“Die Idee ist, einen unbeaufsichtigten Ausreißererkennungsalgorithmus zu erstellen, dh ohne zu wissen, dass die Rückgabeanforderung betrügerisch oder einfach ist, möchten wir herausfinden, ob es sich um einen Betrug oder eine Konformität handelt”, erklären Sie.

Laut dem Schüler wird das Tool “so viele Variablen wie möglich analysieren und feststellen, welche sich von anderen unterscheiden, was auffällt und was falsch ist”. Algorithmen für maschinelles Lernen werden noch analysiert und können in Zukunft in das Tool integriert werden.

Mit Informationen: UFRN.