Detecção de Casos Suspeitos de Conluio em Licitações Públicas: uma Aplicação do Algoritmo a Priori de Aprendizado de Máquina para o Estado da Paraíba

Resumo

Objetivo: este artigo objetiva identificar casos potencialmente suspeitos de conluio em licitações de gestões municipais da Paraíba de 2005 a 2016. Metodologia: Para tanto, foram utilizados dados do Tribunal de Contas do Estado da Paraíba e o algoritmo de aprendizado de máquina Apriori para a construção de regras de associação em uma amostra de 104 mil licitações, com 60 mil proponentes. As regras de associação foram avaliadas considerando suas consistências com padrões de estratégias cooperativas em jogos repetidos, especialmente pela mensuração da probabilidade de vitória de grupos de empresas com atuações cíclicas e da média de concorrentes. As empresas mapeadas nas regras de associação foram ranqueadas pelo o indicador de suspeição da empresa (ISE) diretamente relacionado à probabilidade de vitória, associação com falsos concorrentes e atuação espacialmente concentrada, em que o ISE é uma contribuição proposta por esta pesquisa. Resultados: os resultados revelaram indicações de suspeição de conluio para várias empresas dos ramos de alimentação, serviços de limpeza, locação de veículos, copiadoras, palcos, banheiros químicos, fornecimento de combustíveis, peças automotivas, material esportivo, medicamentos e material hospitalar, consultorias nas áreas de contabilidade, engenharia civil e publicidade, considerando cada um dos três períodos de gestão municipal avaliados (2005–2008, 2009–2012 e 2013–2016). Ademais, foram encontrados vários padrões de associação entre licitantes com evidências de simulação de concorrência e de atuação concentrada em poucos municípios. Contribuição: os resultados gerados, particularmente pelo índice de suspeição de empresa, fornecem uma triagem inicial para otimização de processos de fiscalização e auditorias em órgãos de controle, cuja a identificação inconteste de uma potencial fraude nas licitações requer, necessariamente, avaliações processuais complementares e específicas para cada caso.