MODELAGEM PREDITIVA PARA A DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM CONTRATOS PÚBLICOS - de Sousa, Sara Borges Lopes (Revista de Geopolítica, 2025)
Os contratos públicos representam uma das áreas mais significativas de gastos do governo e, consequentemente, uma das mais vulneráveis a ineficiências e irregularidades. Este estudo propõe e valida um framework preditivo de ciência de dados destinado a detectar anomalias em contratos públicos, focando especificamente na probabilidade de alterações financeiras (aditivos) como indicadores de potenciais desvios. A pesquisa segue uma estrutura metodológica de ponta a ponta, abrangendo aquisição de dados de fontes abertas, pré-processamento, engenharia de recursos e implementação de um modelo Gradient Boosting Machine (GBM) otimizado para conjuntos de dados altamente desequilibrados. A validação empírica revelou um desempenho forte, com o modelo alcançando uma taxa de recordação de 0,85, enfatizando a sensibilidade sobre a precisão para minimizar a não detecção de irregularidades reais. Além do desenvolvimento técnico, o estudo também discute a necessidade de Inteligência Artificial Explicável (XAI) para transparência algorítmica e explora a tecnologia Blockchain como uma base potencial para a próxima geração de ecossistemas de auditoria. Por fim, o documento contribui com um roteiro reprodutível para a governança algorítmica, fortalecendo os mecanismos de supervisão proativa e apoiando a tomada de decisões baseada em dados no setor público.