Perspectivas jurídicas de la ciencia de datos aplicada a los actos de corrupción en el proceso de contratación estatal: Elkin Rodrigo Uribe Hernández

Cesar Augusto Molina Saldarriaga (Director), Elkin Rodrigo Uribe Hernández (Autor estudiante de maestría)

Producción científica: Otra contribuciónFormación del recurso humanorevisión exhaustiva

Resumen

Se busca entender cuáles son las perspectivas jurídicas de la aplicación de la ciencia de datos a los actos de corrupción en el proceso de contratación estatal. Mediante la revisión bibliográfica se caracterizó el régimen jurídico de contratación estatal y se rastreó investigaciones basadas en datos del SECOP sobre riesgos de corrupción en el proceso de contratación. Se realizó un ejercicio de análisis en tiempo real de una muestra actualizada de contratos que identifica la persistencia de las tendencias con riesgo de desvío de recursos establecidas en el rastreo. Se evaluó jurídicamente la implementación de herramientas de la Ciencia de Datos – big data, de acuerdo con los procedimientos administrativos electrónicos y en especial el sistema electrónico de contratación pública como expresión normativa de las TIC. Sobre el análisis de la contratación estatal, la corrupción y la ciencia de datos, se sostiene que las nuevas tecnologías proveen herramientas eficaces para el estudio la corrupción en el proceso contractual, sin embargo, también se considera que la normativa actual es débil en su alcance para regular situaciones reconocidas de su implementación como el riesgo de vulneración de diversos derechos constitucionales. Con base en lo anterior, se concluye presentando las perspectivas jurídicas de la implementación de conceptos y procedimientos de la Ciencia de Datos y el big data, en el proceso de contratación estatal y sus posibles prácticas de corrupción.
Idioma originalEspañol (Colombia)
TipoFecha de grado 30/04/2022
Número de páginas175
Lugar de publicaciónMedellín
EstadoPublicada - 30 abr. 2022

Palabras clave

  • Contratación pública
  • corrupción
  • ciencia de datos
  • big data

Tipos de Productos Minciencias

  • Dirección de Trabajo de grado de maestría

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