Korruption mit einer Gleichung vorhersagen? Das ist möglich

Von: mk

Bozen – Welche Mechanismen tragen dazu bei, dass sich Korruption in einer Gesellschaft verbreitet? Das zeigt eine Studie der Freien Universität Bozen anhand eines mathematischen Modells. Als maßgebliche Faktoren erweisen sich dabei die Zusammensetzung der Bevölkerung und Gruppeninteraktionen.

Korruption – der Missbrauch öffentlicher Macht zugunsten privater Interessen – zählt zu den ältesten und tief verwurzelten gesellschaftlichen Phänomenen. Obwohl auf politischer Ebene zahlreiche Maßnahmen zu ihrer Bekämpfung entwickelt werden, ist bislang noch nicht vollständig geklärt, nach welchen Mechanismen sich Korruption in einer Gesellschaft ausbreitet.

Ein Forschungsteam der Arbeitsgruppe Mathematik an der Fakultät für Ingenieurwesen der Freien Universität Bozen hat nun ein physikalisch-mathematisches Modell entwickelt, das die Mechanismen beschreibt, durch die sich Korruption in einer Gesellschaft ausbreitet. Ausgangspunkt ist die Einteilung der Bevölkerung in vier Gruppen mit unterschiedlich ausgeprägter Neigung zu korruptem Verhalten – von Personen, die kaum zu Korruption neigen, über Menschen mit geringer oder hoher Korruptionsneigung bis hin zu bereits korrupt handelnden Personen.

Das Modell berücksichtigt die Wechselwirkungen zwischen diesen Gruppen, durch die Personen von einer Kategorie in eine andere wechseln können. Diese Übergänge begünstigen tendenziell eine Zunahme der Korruption und decken sich mit zahlreichen Beobachtungen aus der soziologischen Fachliteratur. Eine Besonderheit der Studie ist die Einbeziehung sogenannter Netzwerke höherer Ordnung. Während frühere Modelle ausschließlich Beziehungen zwischen jeweils zwei Personen betrachteten, berücksichtigt der neue Ansatz auch Wechselwirkungen innerhalb von Gruppen, in denen drei oder mehr Menschen einander beeinflussen. So lässt sich untersuchen, wie Gruppendynamiken das Verhalten Einzelner prägen. In diesen Netzwerken steht jeder Knoten für eine Person, während die Verbindungen sowohl Beziehungen zwischen Einzelpersonen als auch Interaktionen innerhalb von Gruppen abbilden.

„Wir haben sogenannte Übergangsmatrizen definiert – mathematische Tabellen, deren Einträge angeben, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Person von einer Gruppe in eine andere wechselt“, erklärt Nicola Cinardi, Erstautor der Studie und ehemaliger Forscher an der unibz. „Unsere Analysen zeigen, dass Korruption im Laufe der Zeit tendenziell zunimmt und sich durch Interaktionen innerhalb von Gruppen deutlich schneller ausbreitet.“

Von entscheidender Bedeutung ist jedoch die anfängliche Zusammensetzung der Bevölkerung. Das Modell zeigt: Ist der Anteil der Menschen mit einer sehr geringen Korruptionsneigung ausreichend hoch, bleibt das Korruptionsniveau über lange Zeit hinweg sehr niedrig. Sinkt dieser Anteil hingegen unter eine bestimmte Schwelle, setzt sich Korruption langfristig durch – unabhängig davon, wie sich die übrigen Gruppen zusammensetzen.

„Unser Modell liefert keine Patentlösung gegen Korruption. Es soll vielmehr dazu beitragen, die Dynamik von Korruption besser zu verstehen und eine solide Grundlage zu schaffen, um den günstigsten Zeitpunkt für Gegenmaßnahmen zu bestimmen“, sagt Prof.in Maria Letizia Bertotti, Leiterin der Studie. „Künftig möchten wir auch mit Soziologinnen und Soziologen zusammenarbeiten, die sich mit dieser Thematik beschäftigen, um unsere Modelle mithilfe realer Daten weiterzuentwickeln und die Wirkung verschiedener Interventionsstrategien zu untersuchen.“

Die Studie mit dem Titel A model of corruption on higher-order networks with longtime quasi-stationary solutions („Ein mathematisches Modell der Korruption in Netzwerken höherer Ordnung mit langfristigen quasistationären Lösungen“) wurde in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Chaos veröffentlicht.