Índice da Fraude em Portugal

Data:Janeiro 1, 2013

Índice da Fraude em Portugal
Fraud Index for Portugal

Coordenador: José António Moreira

Os decisores políticos necessitam de informação fiável para poderem tomar decisões adequadas aos problemas a resolver. Se isto é verdade em qualquer domínio, é-o por maioria de razão no domínio da definição de políticas de combate à fraude.
O presente projeto pretende constituir um contributo em tal domínio. Tem dois objetivos principais:

Fazer uma revisão crítica das metodologias existentes no domínio dos “índices de fraude”, e propor uma solução que se afigure adequada ao caso português;
Estudar a implementação prática dessa solução.

Governments, politicians in general, need trustable information to take decisions aimed to solve the problems. If this is true in any domain, it is particularly true when one thinks about the definition and implementation of policies aimed to fight fraud.
The current project intends to be a contribution in such domain. It has two main objectives:

To review critically the available methodologies on “fraud indexes”, and propose a solution that fits the Portuguese case;
To study the practical implementation of such a solution.

Padrões do plágio estudantil em Portugal: quão relevantes são as áreas de estudo e formação?

Data:Junho 1, 2010

Padões do plágio estudantil em Portugal: quão relevantes são as áreas de estudo e formação?
Patterns of plagiarism by university students in Portugal: does academic field matters?

Coordenador: Aurora Teixeira

Não obstante a investigação existente sobre o plágio estudantil seja razoavelmente abundante e caracterizada por um notório dinamismo, a evidência empírica e as implicações de política que daí se retiram são, em general, baseados em amostras isoladas, envolvendo uma (ou muito poucas) áreas de estudo e formação.
Com base num projecto de âmbito nacional sobre integridade académica, levado a cabo em 2010, foi recolhida uma amostra de mais de 5 mil estudantes inscritos no ensino superior em Portugal, provenientes de uma miríade de cursos de 22 áreas de estudo e formação (Formação de professores/formadores e ciências da educação; Artes; Humanidades; Ciências sociais e do comportamento; Informação e jornalismo; Ciências empresariais; Direito; Ciências da vida; Ciências físicas; Matemática e estatística; Informática; Engenharia e técnicas afins; Indústrias transformadoras; Arquitectura e construção; Agricultura, silvicultura e pescas; Ciências veterinárias; Saúde; Serviços sociais; Serviços pessoais; Serviços de transporte; Protecção do ambiente; Serviço de segurança).
Estes dados permitem analisar de que forma os padrões e percepções sobre o plágio diferem entre áreas de estudo e formação. Mais especificamente, e recorrendo a uma análise estatística exploratória, é providenciada evidência por áreas de estudo e formação relativamente a:

a natureza do plágio estudantil,
como é que os estudantes percepcionam o plágio,
dimensão do plágio estudantil,
motivações para a prática do plágio.

Adicionalmente, discutir-se-á implicações práticas derivadas dos resultados obtidos.

Although existing research on student plagiarism is reasonably abundant and characterized by noticeable dynamism, the empirical evidence and the concomitant policy implications are in general based on single (or very few) and isolated academic field samples. In 2010 I performed a nationwide survey on academic integrity and gathered a sample of over 5 thousand university students from a myriad of academic courses spread by 22 academic fields (Agriculture, forestry and fisheries; Architecture and Building; Arts; Communication and journalism; Computing sciences; Economics and Business sciences; Education and training; Engineering; Environment protection; Exact sciences; Health; Humanities; Law; Life sciences; Manufacturing industry sciences; Math and statistics; Personal Services; Security services; Social and Behavioral sciences; Social Services; Transport services; Veterinary medicine) enrolled in Portuguese higher education institutions. This data enables to assess the extent to which patterns and perceptions on plagiarism differ between fields of study. More specifically, and resorting to exploratory statistical analysis, I'll provide evidence, by academic field, on

the nature of plagiarism,
how students perceive plagiarism,
how great is student plagiarism,
what motivates students to engage in plagiarism,

In addition, I'll discuss potential practical implications from the findings.

Offshores

Offshores Offshores
Coordenador: João Pedro Martins
Os paraísos fiscais, vulgo offshores, são estruturas muito relevantes no funcionamento do capitalismo nas últimas três décadas, caracterizado por um empolamento das operações financeiras e a sua desarticulação com a atividade produtiva. Mas eles também são instrumento de concorrência fiscal entre os países e de profunda distorção da justiça fiscal, são circuito opaco para o branqueamento de capitais e a criminalidade económica internacional, são origem de muitas fraudes económico-financeira e de corrupção em todo o mundo. O que acontece nos offshores não é visível, assim como o não são as operações económicas que os envolve. O que se consegue detetar é uma parte ínfima da realidade. Por isso, quem visa a perceção da fraude, quem pretende combater e prevenir a fraude, quem defende uma maior justiça fiscal nacional e internacional tem que proceder sistematicamente à compilação de informação diversificadas sobre os paraísos fiscais, preocupações maiores deste projeto.	The fiscal paradises, aka offshores, are structures very relevant to the functioning of capitalism in the last three decades, characterized by a blistering of the financial transactions and it’s disconnection with the productive activity. But they also are instrument of tax competition between countries and of deep distortion of tax justice, they are opaque circuit for money laundering and economic international crime, they are the source of many financial frauds and corruption throughout the world. What happens in the offshores is not visible, as well as the economic operations with them. What we can sense is a tiny part of reality. Therefore, who seeks the perception of fraud, who wants to detect and prevent the fraud, who advocates a greater national and international tax justice must proceed systematically to build diversified information about tax havens. These are the objectives of the project.

Métodos de Data Mining para a Detecção de Fraude

Métodos de Data Mining para a Detecção de Fraude
Data Mining methods for Fraud Detection

Coordenador: Luís Torgo

O objectivo principal desta linha de investigação é o desenvolvimento de ferramentas e métodos para serem usados de forma a optimizarem recursos humanos e/ou financeiros em tarefas de detecção de fraude. As ferramentas de data mining podem ser usadas para apoiar a decisão de que casos inspeccionar no contexto de aplicações de detecção fraude. Estas tarefas são tipicamente restringidas pela existência de uma quantidade limitada de recursos humanos e/ou financeiros para as levar a cabo. Esta linha de investigação ambiciona desenvolver métodos para melhor apoiar estas decisões de inspecção. Concretamente, nesta linha de investigação foram cumpridos estes objectivos através do:

Desenvolvimento de modelos de ranking de outliers para apoiar a decisão de inspecção.
Desenvolvimento de modelos que incorporem outros tipos de critérios para além da probabilidade de fraude, na produção dos rankings de inspecção. Concretamente foram desenvolvidos métodos de produção de rankings de inspecção que incorporam critérios ligados aos custos e eventuais retornos das tarefas de inspecção.
Comparação dos modelos desenvolvidos com outros existentes em várias aplicações reais.

O trabalho desenvolvido nesta linha de investigação foi suportado financeiramente e enquadrado no contexto do projecto FCT oRANKI (PTDC/EIA/68322/2006). Mais detalhes sobre este projecto podem ser obtidos no site do projecto:
http://liaad.inescporto.pt/modys/projects/oranki

The main goal of this research line is the development of tools and methods to optimize the human and financial resources allocated to fraud detection tasks. Data mining tools can be used to provide support on the decision of which cases to inspect in the context of fraud detection applications. These tasks are typically constrained by a limited amount of available human and/or financial resources. This research line aims at the development of methods to better support these inspection decisions. Namely, in the context of this line the following main objectives were already attained:

Development of outlier ranking methods to support the inspection decisions.
Development of models that incorporate different criteria apart from the probability of fraud in the production of inspection rankings. Namely, we have developed models that produce rankings that take into account not only the probability of fraud but also the estimated costs of inspection and also the estimated return of the inspection activities if the cases are confirmed as fraudulent.
Comparison of the developed models with other existing alternatives in the context of real world applications.

The work that was carried out in the context of this research line was financially supported by the FCT project oRANKI (PTDC/EIA/68322/2006). Further details on this project can be obtained at the project web site:
http://liaad.inescporto.pt/modys/projects/oranki

Fraude nas autarquias

Fraude nas autarquias
Fraud in the municipality

Coordenador: Carlos Pimenta

As Câmaras Municipais e as estruturas políticas, económicas e sociais a elas associadas são peças importantes no funcionamento do regime democrático português.
Algumas estatísticas sobre a fraude e a corrupção, que captam essencialmente a frequência do fenómeno, tendem a apresentar as autarquias e estruturas correlacionadas como particularmente sensíveis aos fenómenos da fraude, essencialmente da corrupção.
Este projeto visa essencialmente dois objetivos:

Conhecer e interpretar a fraude nas autarquias tendo em conta as especificidades institucionais, culturais, económicas e políticas destas. Relacionar a fraude com os conflitos de interesse existentes em espaços territoriais de maior proximidade.
Construir modelos matemáticos que permita medir a probabilidade de fraude, incluindo a corrupção, no poder local.

Local councils and the political, economic and social structures associated are important pieces in the functioning of the Portuguese democratic regime.
Some statistics on fraud and corruption, which show this phenomenon frequency, tend to present the local councils and correlated structures more sensitive to the phenomena of fraud and specially of the corruption.
This project aims at essentially two goals:

To know and to interpret the fraud in the local and regional Government taking in account the institutional, cultural, economic and political specifics. To relate the fraud with the existing conflicts of interest in territorial spaces of bigger proximity.
To construct mathematical models to measure the fraud probability, including corruption, in the local government.

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