他們用科學反腐，能預測特定地區未來三年的腐敗情況

甚至還能預測腐敗的傳播速度，為反腐提供重要參考。

據外媒報導，俄羅斯高等經濟學院和西班牙巴拉多利德大學的研究人員最近展開合作，通過對腐敗發生過程的模擬，開發和訓練了一種人工神經網路，可以預測特定地區未來腐敗發生情況。他們把研究成果發表在了科學刊物《社會指標研究》上。

科學家們訓練所用的數據，來自西班牙公開報導的腐敗案件，然後使用基於神經網路的自組織映射網路來預測同類事件的發生。

自組織映射網路最早由芬蘭赫爾辛基理工大學 Kohen 於 1981 年提出，是一種無指導訓練的神經網路。它模擬人腦中處於不同區域的神經細胞分工不同的特點，自動學會檢測樣本數據背後的規律和樣本之間的相互關係，並且自適應調整網路，使網路以後的回響和輸入樣本相適應。

研究人員稱，這種方法能發現腐敗蔓延的規律，使對腐敗的預測也更加有效，在一些特定地區，預測周期甚至能到未來三年。

被研究人員納入影響一個地區腐敗發生情況的因素包括，房地產稅的變化、經濟成長率、房屋價格上漲情況以及同一政黨的執政時間。科學家稱這種研究模型不僅能夠預測腐敗是否將發生，還能預測腐敗傳播的速度，這能為政府在制定反腐敗措施時提供重要參考。

研究人員認為這種預測方法可以套用於世界上的許多地區，因為他們使用了非常普遍的巨觀經濟和政治變數。

事實上，神經網路分析方法在其他領域的套用早已開始。上世紀 40 年代，已經有人用它進行財務危機預測;上世紀 90 年代，它開始套用於信用風險評估領域。不過，由於工作隨機性較強，這種模型的套用受到了一定限制。