Detecção de figurantes em pregões eletrônicos do governo federal brasileiro

  • Rômulo Róseo Rebouças Banco Cooperativo do Brasil S.A..
  • Hércules Antonio do Prado Universidade Católica de Brasília
  • Edilson Ferneda Universidade Católica de Brasília
  • Remis Balaniuk Tribunal de Contas da União / Universidade Católica de Brasília

Resumo

O Governo Federal Brasileiro instituiu há alguns anos o pregão eletrônico, prática similar à do leilão, onde o pregoeiro deseja comprar e busca entre os participantes aqueles que oferecem o produto ou serviço pelo menor preço. Embora tal prática tenha, de fato, levado a ganhos nas compras governamentais, é reconhecido que o processo sofre ataques de fraudadores. Um dos agentes que mais tem interferido neste processo é o figurante, que se posiciona como um legítimo vendedor e atua anonimamente num pregão eletrônico visando influenciar os resultados. A atuação de figurantes tem causado significativos prejuízos a vendedores e compradores. O pregão eletrônico do Governo Brasileiro tem sua base informatizada no sistema Comprasnet. Este artigo apresenta resultados relativos a um estudo sobre a detecção de figurantes em pregões eletrônicos do Sistema Comprasnet. É proposto um conjunto de indicadores de situações suspeitas em um pregão de modo a subsidiar os órgãos fiscalizadores na detecção de irregularidades nesta modalidade licitatória. Resultados experimentais são apresentados visando validar os indicadores propostos.

Biografia do Autor

Rômulo Róseo Rebouças, Banco Cooperativo do Brasil S.A..
Mestre em Gestão do Conhecimento e Tecnologia da Informação pela Universidade Católica de Brasília.
Hércules Antonio do Prado, Universidade Católica de Brasília
Graduado em Processamento de Dados pela Universidade Federal de São Carlos (1976), mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pelo Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia (1989) e doutor em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2001), com estágio doutoral na University of Pittsburgh, EUA (1999). Atualmente é analista da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, docente no Mestrado em Gestão do Conhecimento e Tecnologia da Informação da Universidade Católica de Brasília, membro do Comitê Técnico da Embrapa Sede e Diretor-Técnico da Fundação de Apoio à Pesquisa Científica e Tecnológica (Fundação Eliseu Alves). Foi membro do Conselho Curador desta mesma fundação e do corpo de avaliadores de cursos de graduação do INEP-Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas. Trabalha e desenvolve pesquisas nas áreas de gestão organizacional, planejamento estratégico, gestão do conhecimento, aprendizagem organizacional e inteligência competitiva. Possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas Baseados em Conhecimento, atuando principalmente em Inteligência Artificial aplicada às organizações. Publicou mais de100 trabalhos científicos entre artigos em periódicos e eventos, livros e capítulos de livros. Orientou mais de 30 dissertações de mestrado e 3 trabalhos de conclusão de cursos de graduação.
Edilson Ferneda, Universidade Católica de Brasília
Possui graduação em Tecnologia de Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1979), mestrado em Sistemas e Computação pela Universidade Federal da Paraíba (1988) e doutorado em Computação pelo Laboratoire d'Informatique, Robotique et Microélectronique de Monpellier (LIRMM), França (1992). Atualmente é professor titular da Universidade Católica de Brasília, onde atua no Curso de Bacharelado em Ciência da Computação e no Mestrado em Gestão do Conhecimento e Tecnologia da Informação. Seus interesses incluem Inteligência Artificial e Gestão do Conhecimento.
Remis Balaniuk, Tribunal de Contas da União / Universidade Católica de Brasília
Doutor em Informática pelo Institut National Polytechnique de Grenoble - França (1996), Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1989) e Tecnólogo em Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (1986). Atualmente é professor e pesquisador da Universidade Católica de Brasília, analista do Tribunal de Contas da União onde é especialista em Business Intelligence e Data Mining, revisor do International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery e do IEEE Transactions on Robotics and Automation. Atua principalmente na área de Ciência da Computação, com ênfase em Realidade Virtual, onde desenvolve pesquisas na modelagem de objetos deformáveis e no uso de interfaces hápticas aplicada à simulação de procedimentos médicos, e em Data Mining, onde atua como especialista na detecção de fraudes.

Referências

BHARGAVA, B.; JENAMANI, M.; ZHONG, Y. Counteracting shill bidding in online English auction. CiteSeerX. International Journal of Cooperative Information Systems, v. 14, n. 2-3, p. 245-263. 2005.

BRASIL. Decreto Nº 3.555, de 8 de agosto de 2000. Regulamento para a modalidade de licitação denominada pregão, para aquisição de bens e serviços comuns. <http://www.planalto.gov.br/

ccivil_03/decreto/d3555.htm>. Acesso em: 31 jul. 2011.

______. Decreto Nº 5.450, de 31 de maio de 2005. . Acesso em: 20 fev. 2011.

______. Lei Nº 8.666, de 21 de junho de 1993. Licitações. <http://www.planalto.gov.br/

ccivil_03/Leis/L8666compilado.htm>. Acesso em: 17 fev. 2011.

______. Lei Nº 10.520, de 17 de julho de 2002. Pregão Eletrônico. <http://www.planalto.gov.br/

ccivil_03/Leis/2002/L10520.htm>. Acesso em: 20 fev. 2011.

DONG, F.; SHATZ, S. M.; XU, H. Combating Online In-Auction Fraud: Clues, Techniques and Challenges. University of Illinois at Chicago, Chicago, U.S. National Science Foundation. 2009a.

______. Inference of Online Auction Using Dempster-Shafer Theory. University of Illinois at Chicago, Chicago, U.S. SIXTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION TECHONOLOGY: New Generations. 2009b.

FORD, B. J.; XU, H.; VALOVA, I. Identifying Suspicious Bidders Utilizing Hierarchical Clus-tering and Decision Trees. International Conf. on Artificial Intelligence, ICAI’10. 2010.

HAGE, J. Desvio apurado pela CGU é de 7% do valor de compras da União. Terra Magazine, 5 nov. 2009. Disponível em: <http://terramagazine.terra.com.br/interna/0,,OI4082193-EI6578,00-Desvio+apurado+pela+CGU+e+de+do+valor+de+compras+da+Uniao.html>. Acesso em: 12 jan. 2011.

JURETA, I. KOLP, M.; FAULKNER, S.; DO, T. On-line Bidding Patterns. 9th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems. 2005.

MARCIANO, J. L.; LIMA-MARQUES, M. O enfoque social da segurança da informação. Ciên-cia da Informação, 35(3), 89–98, 2006.

MAMUN, KAZI; SADAOUI, SAMIRA. Combating shill bidding in online auctions. IEEE 978-1-908320-13/1, p.170-176. 2013.

ORDEM DOS ADVOGADOS DO BRASIL (OAB). Apesar da tecnologia, fraudes são comuns nas licitações. Disponível em: <http://www.jusbrasil.com.br/noticias/102178/apesar-da-tecnologia-fraudes-sao-comuns-nas-licitacoes >. OAB – Maranhão, 29 ago. 2008. Acesso em: 12 jan. 2011.

REZENDE, I. A. C.; NASCIMENTO, A. P.; ARAÚJO, L. F. O. de; OLIVEIRA, R. D. A eficácia dos Contratos de Serviços por Pregão (Leilões Reversos): Um Estudo nas Licitações Públicas de Serviços Continuados. In: Congresso USP de Controladoria e Contabilidade, 7., 2007, São Paulo: USP, 2007.

SHAH, H. S.; JOSHI, N. R.; WURMAN, P. R. Mining for Bidding Strategies on eBay. Lecture Notes on Artificial Intelligence. 2002.

SOUZA JÚNIOR, M. A. de; COSTA, A. Licitações: 25 bilhões anuais sujeitos a fraudes. Contas Abertas, 22 ago. 2008. Disponível em: <http://contasabertas.uol.com.br/WebSite/

Noticias/DetalheNoticias.aspx?Id=2355>. Acesso em: 12 jan. 2011.

TAKAHASHI, T. Sociedade da informação no Brasil: livro verde. Brasília. Ministério da Ciência e Tecnologia. 2000.

TREVATHAN, J.; READ, W. Detecting Shill Bidding in Online English Auctions. ACM Tran-sactions on Computacional Logic, Vol. V, n° N, 2006. No. N, May 2006.

______. Investigating Shill Behavior Involving Colluding Bidders. Journal of Computers, Vol. 2, n.10, p.63-75, ACADEMY PUBLISHER. 2007.

TSANG, SIDNEY; KOH, YUN SING; DOBBIE, GILLIAN; ALAM, SHAFIQ. Detecting online auction shilling frauds using supervised learning. Expert Systems with Applications 41 (2014) 3027–3040. 2014.

VAZ, L. Golpe no pregão eletrônico. ISTOÉ, n° edição, 2168, 27 maio, 2011 . Disponível em: <http://www.istoe.com.br/reportagens/139247_GOLPE+NO+PREGAO+ELETRONICO>. Acesso em: 7 ago. 2011.

WANG, W.; HIDVÉGI, Z.; WHINSTON, A. B. Shill Bidding in English Auctions. Center for Research on Electronic Commerce, Department of MSIS, The University of Texas at Austin, Austin, TX 7871. 2001.

XU, H.; SHATZ, S. M.; BATES, C. K. A Framework for Agent-Based Trust Management in Online Auctions. Proc. of the 5th INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY: New Generations, p.149-155. 2008.

YI, X.; SIEW, C. K. Secure Agent-mediated Online Auction Framework. International Journal of Information technology, vol. 7, n. 1. 2001.

YU, CHENG-HSIEN; LIN, SHI-JEN. Fuzzy rule optimization for online auction frauds detection based on genetic algorithm. DOI 10.1007/s10660-013-9113-4, Springer Science. 2013.

Publicado
2017-05-07
Seção
ARTIGOS DE PESQUISA