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Este artigo propõe o modelo NDNS (Nodes Detection using Network Science) que, usando redes complexas, busca encontrar os nós mais relevantes, em um cenário multi-redes, de forma mais eficiente do que medidas de centralidade estabelecidas. O artigo utiliza, como estudo de caso, uma investigação de corrupção em licitações públicas no Brasil – Operação de Licitante Fantasma. Considerando um período de quatro anos de investigações, o NDNS, quando comparado a quatro medidas de centralidade (betweenness, eigenvector, weighted degree, page rank e sua média geométrica normalizada), alcançou uma precisão de 93% e uma revocação de 94% na detecção de valores fraudulentos contra 38% e 51%, respectivamente, das segundas medidas mais bem posicionadas. |
