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  • 标题:Macro-estructuras de corrupción: el caso lava jato
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  • 作者:Luis Jorge Garay Salamanca ; Eduardo Salcedo-Albarán ; Guillermo Macías Fernández
  • 期刊名称:Osservatorio Sulla Criminalita' Organizata
  • 电子版ISSN:2421-5635
  • 出版年度:2018
  • 卷号:4
  • 期号:1
  • 页码:99-131
  • DOI:10.13130/cross-10250
  • 出版社:Università degli Studi di Milano
  • 摘要:En este artículo, a través de un modelo de red social, se desarrolla y analiza la estructura de una organización criminal de corrupción en Brasil. El modelo, reconstruido con información judicial publicada por autoridades brasileñas, se define aquí como red “Lava Jato”. La metodología aplicada se fundamenta en protocolos de Análisis de Redes Sociales, orientados a identificar y analizar interacciones lícitas e ilícitas entre individuos y empresas. El resultado del modelo es una extensa red criminal conformada por 906 nodos y 2693 interacciones. La extensión y los efectos institucionales de la red permiten examinar algunos conceptos fundamentales para los marcos legislativos domésticos y multilaterales actuales, como “corrupción” y “crimen organizado”.Palabras clave: Corrupción, Análisis de Redes Sociales, Macro-estructuras criminales, Lava Jato, Big data.
  • 其他摘要:In this article it is developed and analyzed a social network model of a criminal organization engaged on corruption in Brazil. The model, based on judicial records published by Brazilian authorities, is referenced herein as the “Lava Jato” network. The applied methodology is based on Social Networks Analysis protocols that allow identifying lawful and unlawful interactions between individuals and companies. The result is a criminal network model in which 906 nodes established 2693 lawful and unlawful interactions. The extensiveness and institutional scope of this network allow revisiting basic concepts that sustain current domestic and multilateral legislative frameworks, such as the concepts of “corruption” and “organized crime”.
  • 关键词:Corruption; Social Network Analysis; Macro-criminal structures; Lava Jato; Big data
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