MINERAÇÃO DE DADOS NO COMBATE AOS CARTÉIS: ESTUDO DE CASO

Resumo

As licitações públicas são processos de compra que visam dar tratamento isonômico aos fornecedores, de modo a criar um ambiente justo de competição entre eles, que estimule a queda dos preços pagos pelo governo. Um dos principais problemas enfrentados por governos do mundo todo no que tange a compras de bens ou contratação de serviços são os chamados cartéis em licitações públicas. Trata-se de um acordo prévio realizado por um grupo de empresas, que se revezam na posição vencedora, eliminando assim a competição e aumentando os preços para os cofres públicos. O objetivo deste artigo é aplicar Mineração de Dados (MD) no combate à formação de cartéis, por meio da Tarefa de Associação, metodologia proposta por Silva (2011), aplicada com alterações apresentadas neste artigo. O estudo de caso foi realizado com uma base de dados aberta, disponibilizada no sítio eletrônico da Controladoria Geral da União (CGU), adotando um objeto específico dentre os bens e serviços adquiridos pela administração pública. Como não é objetivo deste trabalho oferecer uma denúncia à CGU, e sim testar a metodologia proposta em caráter experimental, o CNPJ das empresas participantes foi substituído por números aleatórios de quatro dígitos, preservando, assim, em sigilo a identidade das empresas envolvidas. Feito isso, o método foi apresentado e testado com um estudo de caso aplicado a uma base de dados real de licitações, disponível no sítio eletrônico da Controladoria Geral da União (CGU), e os resultados se mostraram promissores.