Organizuotas nusikalstamumas tebėra vienas iš sunkiausių problemų, su kuriomis vyriausybių turi kovoti visame pasaulyje, o Italija, kurioje gyvena kai kurios žinomiausios pasaulyje nusikalstamos organizacijos, tokios kaip mafija, nėra išimtis (Pinotti 2020). Organizuotas nusikalstamumas klesti ten, kur silpnos vyriausybės, imasi priemonių, kad užpildytų teisėsaugos ir apsaugos spragas, kurių valstybė nesugeba užtikrinti (Isopi ir kt., 2012). Šiuose valdžios vakuumuose stiprėja nusikalstamos grupuotės, įsiterpdamos į bendruomenes (De Feo ir kt., 2018). Be tradicinės nelegalios veiklos, jie prasiskverbia į ekonomiką, nukreipia viešąsias lėšas ir kenkia vietos plėtrai (Narciso ir Barone 2012). Pasekmės yra plačiai paplitusios: jos iškreipia rinkas, kursto korupciją ir eskaluoja smurtą (Sorrenti ir Le Moglie 2020, Mocetti ir kt. 2019).
Italijoje giliai įsišaknijęs mafijos buvimas turėjo ilgalaikį poveikį, ypač vietos valdžios institucijose, kur nusikalstamos organizacijos įsiskverbia į savivaldybių institucijas, siekdamos kontroliuoti viešuosius išteklius ir manipuliuoti rinkimais. Tačiau aptikti šį įsiskverbimą valdžios institucijoms buvo vienas iš svarbiausių iššūkių. Naujame tyrime (Campedelli ir kt., 2024) siūlome, kad mašininis mokymasis galėtų padėti tai pakeisti.
Mūsų tyrimas panaudoja mašininį mokymąsi, kad būtų galima numatyti mafijos įsiskverbimą į vietos valdžios institucijas, siūlant įrankį, kuris gali nustatyti rizikos grupei priklausančias savivaldybes, kol valstybė oficialiai nenustato nusikalstamo dalyvavimo. Šis naujoviškas požiūris gali pagerinti kovos su mafija politikos veiksmingumą, užkirsti kelią piktnaudžiavimui viešosiomis lėšomis ir iš anksto įspėti vietos vyriausybes, pažeidžiamas organizuoto nusikalstamumo.
Iššūkis aptikti mafijos įsiskverbimą
Italijos vyriausybė jau seniai pripažino mafijos įsiskverbimo į vietos politiką grėsmę ir savo ruožtu parengė politiką, kaip ją spręsti. Vienas ryžtingiausių veiksmų, kurių galima imtis, yra savivaldybių vyriausybių atleidimas, kaip nustatyta, kad jos yra įsiskverbusios į organizuotą nusikalstamumą. Ši trikdanti priemonė leidžia centrinei vyriausybei atkurti kontrolę srityse, kuriose mafija sukompromitavo demokratinius procesus. Tačiau ši intervencija įvyksta tik po to, kai jau buvo nustatytas mafijos įsiskverbimas – procesas, kuris dažnai yra lėtas, reaktyvus ir priklauso nuo matomų nusikalstamo elgesio įrodymų.
Aptikti organizuotą nusikalstamumą ypač sunku dėl slapto mafijos veiklos pobūdžio, pavyzdžiui, korupcijos ir pinigų plovimo, kurie nepalieka daug pėdsakų. Tyrimai paprastai remiasi stebimais rodikliais, tokiais kaip smurtiniai nusikaltimai ar korupcijos skandalai, siekiant atskleisti mafijos įtaką. Šis reaktyvus požiūris leidžia organizuotam nusikalstamumui įsitvirtinti tvirtai įsitvirtinti prieš valstybei reaguoti. Tuo tarpu mafija pasisavina viešuosius išteklius, iškreipia vietos valdymą, stiprina savo politinę ir ekonominę galią.
Mūsų tyrimo tikslas – išspręsti šią problemą numatant įsiskverbimą, kol ji dar nepaaiškėjo, pereinant nuo reaktyvios pozicijos prie iniciatyvios kovos su organizuotu nusikalstamumu.
Mašininio mokymosi galia numatant infiltraciją
Siekdami numatyti mafijos įsiskverbimą, renkame duomenis apie Italijos vietos rinkimus ir savivaldybių biudžetus, apimančius 2001–2020 m. Šie duomenys buvo naudojami kuriant mašininio mokymosi sistemą, kuri galėtų numatyti mafijos įsitraukimo į vietos valdžios institucijas tikimybę. Modelis, sukurtas naudojant XGBoost algoritmą, pasirodė kaip efektyviausias tarp devynių mašininio mokymosi metodų ir daugiau nei 200 išbandytų architektūrų. Pažymėtina, kad geriausiu modeliu buvo galima numatyti iki 96 % neatrinktų vietos valdžios institucijų, kurias Italijos valstybė jau nustatė kaip infiltruotas organizuoto nusikalstamumo – iki dvejų metų iki aptikimo. 1 paveiksle rodomas šis indeksas trimis skirtingais metais, parodydamas didelius skirtumus tarp regionų ir jų viduje.
1 pav Numatoma mafijos įsiskverbimo į Italiją rizika
Pastabos: Spalvų schemą sudaro keturios spalvos: oranžinė, jei numatoma rizika yra tarp 0 ir bendros 2001–2020 m. laikotarpio medianos (ty 0,02); raudona, jei rizika yra nuo 0,02 iki vertės, atitinkančios 75 procentilį visam laikotarpiui (ty 0,12); žalsvai mėlyna, jei rizika yra tarp 75 ir 95 procentilių (ty 0,96); ir mėlyna, jei rizika yra didesnė nei 95 procentilė.
Ši nuspėjamoji priemonė turi didelį poveikį teisėsaugai ir politikos formuotojams. Tai ne tik gali padėti greičiau nustatyti infiltruotas savivaldybes, bet ir pažymėti „didelės rizikos“ savivaldybes, kurios galbūt nebuvo aptiktos tradiciniais metodais. Sutelkdamas dėmesį į 5 % savivaldybių, kurioms gresia bet kuriais metais, modelis sėkmingai numatė 89 % infiltruotų vyriausybių. Nors tai yra maždaug 15 % tikslumas – tai reiškia, kad viena iš šešių pažymėtų savivaldybių yra tikrai infiltruota, didelis atšaukimo rodiklis užtikrina, kad nedaugelis įsiskverbusių vyriausybių išvengtų aptikimo.
Svarbu tai, kad modelio klaidingi teigiami rezultatai vis tiek gali būti vertingi. Savivaldybės, pažymėtos modeliu, bet valstybės dar nenustatytos, gali rodyti infiltracijos atvejus, kurie tiesiog išvengė aptikimo. Pastebėjome, kad šios savivaldybės dažnai pasižymi panašiomis savybėmis į tas, kurios jau patvirtintos kaip infiltruotos, pavyzdžiui, patiria su mafija susijusį smurtą arba išpuolius prieš vietos politikus. Tai rodo, kad klaidingi teigiami rezultatai iš tiesų gali rodyti savivaldybes, kurioms gresia didelė būsimos infiltracijos rizika.
Valstybės išlaidų įtaka mafijos įsiskverbimui
Kita reikšminga tyrimo išvada – ryšys tarp viešųjų išlaidų ir mafijos įsiskverbimo. Organizuotos nusikalstamos grupuotės įsiskverbia į vietos vyriausybę pirmiausia siekdamos paimti viešuosius išteklius, ir mes nustatėme, kad viešųjų pinigų antplūdis, pavyzdžiui, ES pervedimai, gali padidinti mafijos įsitraukimo į vietos politiką riziką.
Čia daugiausia dėmesio skyrėme ES struktūrinių fondų išmokėjimui Pietų Italijai 2007–2013 m. – laikotarpiu, kai sumažėjo fiskalinė priežiūra ir gerokai padidėjo viešasis finansavimas vietos valdžios institucijoms. 2 paveiksle parodytas didelis ryšys tarp ES lėšų išmokėjimo ir organizuoto nusikalstamumo infiltruotų vietos valdžios institucijų.
2 pav ES lėšų išmokėjimas ir organizuoto nusikalstamumo įsiskverbimas į vietos valdžią (Pietų Italija)
Pastabos: Šis skaičius vizualizuoja tendencijas (nuo 2000 m. iki 2017 m.) pagal metinį miesto tarybos atleidimo skaičių (raudona linija) ir Italijai skirtas ES lėšas milijardais eurų (mėlyna linija). Pearsono koreliacija tarp šių dviejų yra 0,63 (p-val=0,005).
Taikydami geografinių skirtumų ir nenuoseklumo metodą palyginome abiejose regionų sienų pusėse esančias savivaldybes, kurios gavo arba negavo šių lėšų. Analizė rodo, kad savivaldybėse, gaunančiose ES lėšas, prognozuojama mafijos įsiskverbimo rizika padidėjo 11–14 procentinių punktų. Pažymėtina, kad poveikis išryškėja net lyginant savivaldybes, esančias per 5 kilometrus nuo regionų sienų, skiriančių gydomus ir kontroliuojamus regionus.
Ši išvada kelia svarbių klausimų apie nenumatytas valstybės finansinės pagalbos pasekmes. Nors ES lėšos yra skirtos skatinti ekonomikos augimą ir mažinti skurdą nepalankioje padėtyje esančiuose regionuose, jos taip pat gali patraukti nusikalstamų organizacijų, siekiančių išnaudoti silpną priežiūrą ir gaudyti viešuosius išteklius savo naudai, dėmesį. Tyrimo nuspėjamasis modelis gali būti išankstinio įspėjimo sistema, leidžianti politikos formuotojams atidžiau stebėti didelės rizikos savivaldybes ir įgyvendinti griežtesnes apsaugos priemones, kad būtų išvengta netinkamo viešųjų lėšų panaudojimo.
Platesnės pasekmės ir nusikalstamumo prevencijos ateitis
Mafijos įsiskverbimo į mafiją naudojimas yra svarbus žingsnis į priekį kovojant su organizuotu nusikalstamumu. Užuot pasikliavę vien tradiciniais tyrimo metodais, kurie dažnai atskleidžia nusikalstamą veiklą jai įsišaknijus, teisėsauga gali naudoti nuspėjamuosius modelius, kad aplenktų organizuotą nusikalstamumą. Šis iniciatyvus požiūris gali pakeisti vyriausybių reakciją į mafijos įsiskverbimą ir gali paskatinti ankstesnes intervencijas, kurios užkirstų kelią netinkamam viešųjų išteklių naudojimui ir išsaugos vietos valdžios vientisumą.
Be to, šis modelis galėtų būti pritaikytas ir pritaikytas kituose regionuose, kurie susiduria su panašiais organizuoto nusikalstamumo iššūkiais. Balkanų, Rytų Europos ir Lotynų Amerikos šalys, kuriose korupcija ir organizuotas nusikalstamumas yra labai susipynę su politika, galėtų pasinaudoti panašiomis mašininio mokymosi priemonėmis.
Nuorodos
Campedelli, GM, G Daniele ir M Le Moglie (2024), „Mafija, politika ir mašinų prognozės“, CEPR diskusijų dokumentas, 19322 m.
De Feo, G, G De Luca ir D Acemoglu (2018), „Silpnos būsenos: Sicilijos mafijos priežastys ir pasekmės“, VoxEU.org, kovo 2 d.
Isopi, A, O Olsson ir A Dimico (2012), „Sicilijos mafijos kilmė“, VoxEU.org, liepos 26 d.
Narciso, G ir G Barone (2012), „Ar mafija gali nukreipti viešųjų pervedimų paskirstymą?“, VoxEU.org, gegužės 5 d.
Mocetti, S., L. Rizzica ir L. Mirenda (2019 m.) „Bosas laive: mafijos įsiskverbimas, įmonės veikla ir vietos ekonomikos augimas“, VoxEU.org, spalio 26 d.
Sorrenti, G ir M Le Moglie (2020), „Kai krikštatėviai tampa verslininkais: apie organizuoto nusikalstamumo įsiskverbimą į legalią ekonomiką“, VoxEU.org, rugpjūčio 1 d.
Pinotti, P (2020), „Įrodinėjimo našta: nusikalstamumo vertinimas ir supratimas“, VoxEU.org, rugpjūčio 1 d.
