Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/94088
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Data-Mining Modeling of Corruption Perception Patterns Based on Association Rules
Authors Bozhenko, Andrii Serhiiovych  
Krawczyk, D.
Hałuszko, К.
Ozarenko, V.
ORCID http://orcid.org/0009-0004-5164-9085
Keywords корупція
corruption
боротьба з корупцією
anti-corruption
правила асоціації
association rules
сприйняття корупції
corruption perception
Type Article
Date of Issue 2023
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/94088
Publisher Academic Research and Publishing UG
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Bozhenko, A., Krawczyk, D., Hałuszko, К. & Ozarenko, V. (2023). Data-Mining Modeling of Corruption Perception Patterns Based on Association Rules. Business Ethics and Leadership, 7(4), 181-189. https://doi.org/10.61093/bel.7(4).181-189.2023.
Abstract Корупція є одним із багатьох викликів, з якими стикається українське суспільство. Після повномасштабної війни 89% громадян України вважають корупцію найсерйознішою проблемою для стабільного розвитку України. У статті стверджується, що ігнорування проблеми корупції в суспільстві призводить до зниження рівня довіри до органів державної влади, економічних втрат, зниження інвестиційної привабливості країни, втрати довіри з боку міжнародних партнерів, а також інші економічні та політичні турбулентності. Метою дослідження є розробка економіко-математичної моделі для визначення закономірностей сприйняття корупції в Україні на основі правил асоціації, реалізованих за допомогою методів інтелектуального аналізу даних. Бібліотека Python Numerical Python використовувалася для побудови правил асоціації. Дослідження закономірностей сприйняття корупції проаналізовано в розрізі законодавчої (на основі діяльності Верховної Ради України), судової (на основі діяльності судів) та виконавчої (на прикладі діяльності Президента України та його Управління) гілки влади. Джерелом первинних даних стали дані опитування, проведеного компанією «Приєднуйся!» Програма підтримки громадської участі спільно з проектом USAID «Підтримка організацій-лідерів у протидії корупції в Україні». Для судової системи було визначено 38 правил асоціації, серед яких найбільш інформативними наслідками були «недовіра до судової системи» та «корупція поширена в судах». Для органів виконавчої влади було створено 27 правил асоціації, де інформативним наслідком було «громадяни можуть впливати, а саме брати участь у громадських радах чи громадських слуханнях для моніторингу державних установ та їхніх рішень». Для законодавчої гілки влади було сформовано 33 правила об’єднання, де інформативним наслідком було «громадяни можуть впливати, а саме брати участь у громадських радах чи громадських слуханнях для моніторингу державних установ та їхніх рішень». Відповідно до емпіричних розрахунків виявлено закономірність, що українське суспільство є демократичним і вірить у свою силу подолати корупцію в будь-якій гілці влади, але члени суспільства не виявляють активного бажання і в критичній ситуації можливі лише революційні прояви. Верховна Рада України може використовувати результати, отримані під час удосконалення законодавства України, Кабінет Міністрів України при затвердженні Державної програми реалізації Антикорупційної стратегії та інші державні органи при розробленні антикорупційних програм на різних рівнях.
Corruption is one of the many challenges facing Ukrainian society. After the full-scale war, 89% of Ukrainian citizens consider corruption to be the most serious problem for the stable development of Ukraine. In the article, it is argued that neglecting the problem of corruption in society leads to a decrease in the level of trust in public authorities, economic losses, a decrease in the country’s investment attractiveness, a loss of trust from international partners, as well as other economic and political turbulences. The study aims to develop an economic and mathematical model for determining the patterns of corruption perception in Ukraine based on association rules implemented using data mining methods. The Python Numerical Python library was used to build association rules. The study of the patterns of corruption perception was analysed in terms of the legislative (based on the activities of the Verkhovna Rada of Ukraine), judicial (based on the activities of the courts) and executive (on the example of the activities of the President and his Office) branches of government. The source of primary data was the data of a survey conducted by the “Join!” Public Participation Support Program together with the USAID project “Support for Leader Organizations in Combating Corruption in Ukraine”. 38 association rules were determined for the judicial system, among which the most informative consequences were “distrust in the judicial system” and “corruption is widespread in the courts”. For the executive branch of government, 27 association rules were built, where the informative consequence was “citizens can influence, namely participate in public councils or public hearings to monitor state institutions and their decisions”. For the legislative branch, 33 association rules were formed, where the informative consequence was “citizens can influence, namely participate in public councils or public hearings to monitor state institutions and their decisions”. According to the empirical calculations, a regularity was found that Ukrainian society is democratic and believes in its power to overcome corruption in any branch of government, but members of society do not show active desire and only revolutionary manifestations are possible in a critical situation. The Verkhovna Rada of Ukraine can use the results obtained during the improvement of Ukrainian legislation, the Cabinet of Ministers of Ukraine when approving the State Program for the Implementation of the Anti-Corruption Strategy and other state bodies in developing anti-corruption programs at various levels.
Appears in Collections: Business Ethics and Leadership (BEL)

Views

China China
1
Japan Japan
1
Singapore Singapore
35
Ukraine Ukraine
4
United States United States
76
Unknown Country Unknown Country
119

Downloads

China China
1
United States United States
78

Files

File Size Format Downloads
Bozhenko_bel_4_2023.pdf 471.33 kB Adobe PDF 79

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.