Um novo novo artigo científico, com participação de sócios-fundadores / conselheiros técnicos da FutureTech, foi aceito na revista Chaos, Solitons & Fractals. O estudo apresenta o Heron’s Information Coefficient (HIC), uma nova métrica capaz de identificar assimetrias estruturais ocultas em sistemas complexos.
A metodologia foi aplicada a dados reais de licitações públicas em saúde no Brasil, modelados como estruturas relacionais entre empresas participantes, revelando padrões consistentes com coordenação suspeita e concentração anômala de mercado.
A produção do artigo “Structural asymmetry as a fraud signature: Detecting collusion with Heron’s Information Coefficient” reúne os pesquisadores: Allana Tavares Bastos (UFMG), Tiago Alves Schieber (UFMG/FutureTech), Renato Hadad (PUC-Minas), Laura C. Carpi (FutureTech) e Martín Gómez Ravetti (UFMG/FutureTech).
Aplicação no Brasil: licitações na saúde
O Heron’s Information Coefficient (HIC) é uma métrica geométrica que mede o quanto partes de uma rede se desviam da sua estrutura global. A ideia central propôs que, em vez de analisar apenas conexões diretas entre empresas, o método observa como diferentes “versões” da rede se relacionam entre si (a rede original, suas partes ativas e suas partes inativas).
Essa comparação é feita usando um conceito geométrico clássico: a formação de triângulos entre essas estruturas. Quanto mais “equilibrado” esse triângulo, maior a evidência de uma organização estrutural sofisticada. Algo típico de comportamentos coordenados.
A metodologia foi aplicada a dados reais de licitações públicas no Brasil de empresas participantes da pesquisa, incluindo contratos da área da saúde, especialmente relevantes durante a pandemia de COVID-19.
Os resultados mostram que o HIC:
- Identifica padrões consistentes com comportamentos colusivos;
- Detecta assimetrias estruturais invisíveis a outras métricas;
- Destaca subgrupos relevantes de empresas em redes complexas.
Em um dos experimentos, a abordagem conseguiu isolar grupos compostos exclusivamente por agentes corruptos após sucessivas iterações, mesmo em cenários onde esses agentes tentavam se “misturar” com participantes legítimos.
Como a metodologia funciona na prática
O processo combina duas etapas principais:
- Filtro de disparidade;
Remove conexões menos relevantes da rede; - Mantém apenas relações estatisticamente significativas;
- Maximização do HIC
Busca o ponto em que a diferença estrutural entre partes da rede é máxima; - Identifica o “núcleo informacional” onde padrões suspeitos aparecem.
Esse processo iterativo permite reduzir o ruído da rede e revelar sua estrutura essencial, onde comportamentos coordenados tendem a se concentrar.
Impactos e avanço para o combate à corrupção
Fraudes em redes não são eventos isolados. Elas são relacionais e surgem de padrões coletivos de comportamento. Segundo o estudo, práticas ilícitas como cartéis tendem a gerar subgrupos densamente conectados, padrões de interação repetitivos e assimetrias estruturais sutis.
Esses sinais são difíceis de capturar com métodos tradicionais, que muitas vezes focam apenas em indicadores individuais ou métricas simples de rede.
O HIC, por outro lado, consegue revelar essas estruturas ao analisar o equilíbrio informacional da rede como um todo. Embora o método não substitua investigações jurídicas ou análises econômicas, ele se apresenta como uma ferramenta poderosa para apoiar órgãos de controle e auditoria; políticas públicas de integridade e fortalecer o monitoramento de grandes sistemas de contratação.
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