Innovative analytical and statistical technology as a corruption counteraction tool: conceptual analysis
| Autor | Yuliia Yatsyna, Igor Kudinov |
| Cargo | Head of CSO 'Union of Social Engineers of Ukraine', Zaporizhzhia, Ukraine/Head of CSO 'Center for Independent Social Research', PhD, Associate Professor, Associate Professor of Sociology department, Zaporizhzhia National University, Zaporizhzhia, Ukraine |
| Páginas | 78-86 |
78
www .am azon iai nves tiga .inf o I SSN 232 2- 6307
DOI: https://doi.org/10.34069/AI/2023.67.07.7
How to Cite:
Yatsyna, Y., & Kudinov, I. (2023). Innovative analytical and statistical technology as a corruption counteraction tool: conceptual
analysis. Amazonia Investiga, 12(67), 78-86. https://doi.org/10.34069/AI/2023.67.07.7
Innovative analytical and statistical technology as a corruption
counteraction tool: conceptual analysis
Інноваційні аналітико-статистичні технології як інструмент протидії корупції:
концептуальний аналіз
Received: June 1, 2023 Accepted: July 4, 2023
Written by:
Yuliia Yatsyna1
https://orcid.org/0000-0002-7286-4655
Igor Kudinov2
https://orcid.org/0000-0001-7785-1637
Abstract
The article is devoted to conceptual analysis of
the problem of innovative analytical and
statistical technologies implementations as a
corruption prevention tool. This study defines
corruption as the unlawful use of administrative
resources for personal or group benefits,
violating both formal and inf ormal norms. It is
stated that “corruption counteraction” means
actions to prevent, combat, and mitigate
corruption in society. The paper introduces
several approaches for analytical and statistical
technologies classification with grouping such
technologies into high, middle and low
technologies. Hi-tech is applied to the most
advanced technologies based on scientific and
technical progress and associated with automated
technology. Automated analytical and statistical
technologies are innovative in utilizing machine
learning, deep learning, neural networks, NLP,
network analysis, and real-time data analysis.
The use of such technologies, which
autonomously perform tasks previously reserved
for humans, has shown potential for more
effective corruption counteraction. So,
“innovative analytical and statistical technology”
is defined as a modern collection of methods and
tools for data analysis, designed to identify
complex dependencies and useful patterns in
data, improving decision-making, and detecting
anomalies.
Keywords: analytics, anti-corruption, statistics,
integrity, quality control.
Анотація
Стаття присвячена концептуальному аналізу
проблеми інноваційних аналітичних та
статистичних технологій як інструменту
запобігання корупції. Корупція визначається як
незаконне використання адміністративних
ресурсів на користь особистих або групових
інтересів, що порушує як формальні, так і
неформальні норми. В свою чергу, «протидія
корупції» означає дії з попередження, боротьби
та зм еншення корупції в суспільстві.
Аналітико-статистичні технології поділяються
на високі, середні та низькі. Високі технології
мають безпосереднє відношення до найбільш
передових технологій, метою яких є
автоматизації людської розумової праці. Вони
є інноваційними завдяки використанню
технологій машинного та глибокого навчання,
нейронних мереж, NLP, аналізу мереж та
аналізу даних в реальному часі. Технології
автоматизації розумової діяльності знайшли
своє місце в анти-корупційній діяльності. Тому
«інноваційна аналітична та статистична
технологія» визначається як сучасний набір
методів та інструментів аналізу даних,
спрямованих на в иявлення складних
залежностей (паттернів) в даних,
вдосконалення процесу прийняття рішень та
виявлення аномалій.
Ключові слова: аналітика, анти-корупція,
статистика, порядність, контроль якості.
1 Head of CSO “Union of Social Engineers of Ukraine”, Zaporizhzhia, Ukraine. Researcher ID: J-2901-2017
2 Head of CSO “Center for Independent Social Research”, PhD, Associate Professor, Associate Professor of Sociology department,
Zaporizhzhia National University, Zaporizhzhia, Ukraine. Researcher ID: J-2713-2017
Yatsyna, Y., Kudinov, I. / Volume 12 - Issue 67: 78-86 / July, 2023
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba