Las licitaciones públicasanálisis de datos y sistemas predictores utilizando métodos de machine learning

Resumen

La contratación pública es el gasto público para proveer de bienes, servicios o trabajos a una entidad pública. Es un campo de gran importancia por representar un porcentaje significativo del gasto sobre el PIB de los Estados, un 16% según algunas estimaciones oficiales. Sin embargo, es un campo muy poco estudiado por los investigadores del ámbito científico-tecnológico porque hasta hace pocos años no se disponían de datos de contratos públicos (licitaciones) con la información estructurada y accesible para su descarga masiva por cualquier ciudadano. Esta Tesis aplica la ciencia de datos a la contratación pública. La ciencia de datos es la unión de 3 disciplinas: conocimiento matemático-estadístico, habilidades de programación y el conocimiento del objeto de estudio (la contratación). En particular, se analizarán los datos de las licitaciones, tanto de España como del extranjero, y se abordarán algunos de los problemas que hay en este campo aplicando los algoritmos de aprendizaje automático, Machine Learning (ML), que se encuadran dentro de la Inteligencia Artificial (IA). Es una investigación innovadora en el campo académico, en la Administración y en el sector privado. Se introducirá la contratación, la ciencia de datos y sus evoluciones históricas. Se describirán los retos actuales de la contratación, qué organismos públicos de España están ligados a ella, la transparencia y datos en abierto de España y las iniciativas de la Comisión Europea (CE) asociadas a los datos de contratación. Los datos en abierto son fundamentales para poder desarrollar este tipo de investigación, realizada por una persona externa a la Administración y que sólo dispone de información pública. Se van a mencionar las causas de por qué la contratación es ahora un área digital y cuantitativa, su legislación, tecnologías aplicables a la contratación y algunos casos de uso. Se describirá en detalle la Plataforma de Contratación del Sector Público (PLACSP) desde la perspectiva de los datos en abierto. Además, se ha recopilado literatura académica asociada a la contratación: datos en abierto y calidad del dato, innovación y gestión en la contratación, forecasting en la contratación y colusión y corrupción. Se explicarán los 4 artículos que forman la Tesis: “Licitaciones en España: regulación, análisis de datos y estimador del importe de adjudicación usando ML”, “Estimador del importe de adjudicación de licitaciones usando ML: caso de estudio con licitaciones de España”, “Recomendador de licitadores usando ML: análisis de datos, algoritmo y caso de estudio con licitaciones de España” y “Detección de colusión en licitaciones aplicando algoritmos de ML”. Los artículos presentados son ejemplos útiles y prácticos de cómo la ciencia de datos y el ML pueden ayudar a los diferentes actores de la contratación (Administración, operadores económicos, investigadores, legisladores, etc.) y, en última instancia, a la sociedad. Finalmente, la Tesis trata de ser un puente de unión entre dos ámbitos bastante distantes entre sí hasta la fecha actual: la contratación pública y la ciencia de datos. El primero son expertos de las ciencias sociales y el segundo son expertos del área científico-tecnológica. Ambos colectivos se verán beneficiados si trabajan de manera conjunta, colaborando para conseguir una contratación más eficiente, segura y digitalizada.