La minería de datos en el contexto de las salas de comercio electrónico
DOI:
https://doi.org/10.32810/2525-3468.ip.v4iEspecial.2019.42603.47-64Palabras clave:
Minería de datos, Gobierno Electrónico, Subasta electrónica, Bots, Datos abiertosResumen
El Gobierno ha procurado seguir la evolución y las tendencias de las tecnologías de la información y la comunicación en el contexto del proceso de licitación. Así, la subasta electrónica surge como uno de los productos de estos esfuerzos, caracterizándose como una modalidad que presentaba soluciones estructurales para reducir la excesiva burocracia en la adquisición de bienes y servicios comunes. Su implantación ha contribuido a aumentar la participación de los proveedores y la competitividad en las ferias, ya que ha reducido e incluso eliminado, en algunos casos, la necesidad de la presencia física de los proveedores. La modalidad representa actualmente más del 94% de las licitaciones realizadas en el país, representando más del 84% del volumen de recursos gastados a través de licitaciones. A pesar de sus beneficios, los fallos se han identificado de varias maneras, una de las cuales es la posibilidad de utilizar bots, software programado para conectarse a plataformas de comercio electrónico y emitir ofertas de forma inmediata y automática, obteniendo ventajas desproporcionadas en relación con los seres humanos. Un segundo producto de los esfuerzos del gobierno para modernizar las adquisiciones es la expansión de la transparencia a través de la disponibilidad de datos abiertos de licitaciones y contratos, incluyendo datos de las salas de comercio electrónico, como parte del contexto de gobierno abierto y transformación digital. El objetivo general de este estudio es discutir cómo el análisis de datos puede ser útil para prevenir el fraude en los procesos de comercio electrónico, basado en la premisa de datos abiertos del Gobierno Federal. Finalmente, se concluye que este estudio apoya la importancia de discutir los efectos del uso de bots en el comercio electrónico y cree en el potencial de un mayor control social por parte del ciudadano a través del acceso y análisis de datos de gobierno abierto.
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BRASIL. Lei nº 8.666, de 21 de junho de 1993. Lei de Licitações. Brasília. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/L8666compilado.htm. Acesso em: 14 jan. 2018.
BRASIL. Lei nº 10.520, de 17 de julho de 2002. Lei do Pregão. Brasília. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/CCivil_03/leis/2002/L10520.htm. Acesso em: 14 jan. 2018.
BRASIL. Decreto nº 5.450, de 31 de maio de 2005. Regulamento do Pregão Eletrônico. Brasília. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2004-2006/2005/decreto/d5450.htm. Acesso em: 15 jan. 2018.
BRASIL. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Secretaria de Logística e Tecnologia da Informação. Estratégia de Governança Digital da Administração Pública Federal 2016-19. Brasília: MP, 2016.
BRASIL. Ministério do Planejamento, Desenvolvimento e Gestão. Referencial de Governança e Gestão do Sistema de Serviços Gerais – SISG / Secretaria de Gestão. Brasília, 2017a.
CGU. Ministério da Transparência e Controladoria-Geral da União. 4º Plano de Ação Nacional em Governo Aberto. Brasília, 2018. Disponível em: http://governoaberto.cgu.gov.br/no-brasil/planos-de-acao-1/copy_of_3o-plano-de-acao-brasileiro/4o-plano-de-acao-nacional_portugues.pdf. Acesso em: 3 dez. 2018.
DE CASTRO, L.N.; FERRARI, D.G. Introdução a Mineração de Dados. São Paulo: Saraiva. Edição do Kindle, 2017.
DONG, F.; SHATZ, S. M.; XU, H. Combating Online In-Auction Fraud: Clues, Techniques and Challenges. Computer Science Review, v. 3, n. 4, p. 245-258. University of Illinois at Chicago, Chicago, U.S. National Science Foundation. 2009.
EDELSTEIN, Herbert A. Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery. 3. ed. Potomac: Two Crows Corporation, 1999.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. Waltham: Elsevier, 2012.
HAND, David; MANNILA, Heikki; SMYTH, Padhraic. Principles of Data Mining. Cambridge, The MIT Press, 2001.
JUSTEN FILHO, M. Comentários à lei de licitações e contratos administrativos / Marçal Justen Filho. 15. ed. São Paulo: Dialética, 2012.
LIN, Tsau Young. Mathematical Foundation of Association Rules – Mining Associations by Solving Integral Linear Inequalities. In: LIN, Tsau Young et al. (ed.). Foundations of Data Mining and Knowledge Discovery. Berlim: Springer, 2005. (Studies in Computational Intelligence, v. 6).
MELLO, C. A. B. Curso de direito administrativo. 32. ed. São Paulo: Malheiros, 2015.
MONAHAN, D. Bot Defense: Insights Into Basic And Advanced Techniques For Thwarting Automated Threats. Enterprise Management Associates. 2016. Disponível em: https://www.enterprisemanagement.com/research/asset.php/3317/Bot-Defense:-Insights-Into-Basic-and-Advanced-Techniques-for-Thwarting-Automated--Threats. Acesso em: 4 nov. 2018.
OCDE. OECD Digital Government Toolkit: 12 principles. 2018. Disponível em: http://www.oecd.org/governance/digital-government/toolkit/12principles/. Acesso em: 25 nov. 2018.
OCDE. The E-government Imperative. Paris: OCDE, 2003.
OPEN KNOWLEDGE INTERNACIONAL. What is Open?, Disponível em: https://okfn.org/about/. Aceso em: 29 mar. 2019.
PAINEL DE COMPRAS. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Painel de Compras do Governo Federal. Disponível em:
https://paineldecompras.planejamento.gov.br Acesso em: 14 jan. 2018.
PAINEL DE COMPRAS. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Painel de Compras do Governo Federal. Versão 1.4. 2018. Disponível em: http://paineldecompras.planejamento.gov.br. Acesso em: 26 nov. 2018.
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