Detecção de Irregularidades em Contratações Públicas: Uma Abordagem com Machine Learning Baseada em Consenso entre Algoritmos - Gonçalves, Raphael Hendrigo de Souza; Santos, Wendel Marcos dos; Quirino, Luiz Fernando Postingel (Revista para Graduandos/Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - Campus São Paulo - REGRASP, 2026)
Este estudo insere-se no contexto da crescente demanda por transparência e eficiência na governança de contratações públicas. O objetivo foi identificar indícios de irregularidades por meio de técnicas de Machine Learning não supervisionado, com abordagem quantitativa baseada em mineração de dados do Portal Nacional de Contratações Públicas (PNCP), utilizando K-Means, DBSCAN, Local Outlier Factor e Isolation Forest combinados por análise de consenso. Os resultados evidenciaram diferentes níveis de sensibilidade entre os modelos: K-Means apresentou a maior taxa de anomalias, Isolation Forest e LOF comportamento mais conservador, e o DBSCAN superior qualidade de agrupamento. A análise de consenso identificou 76 processos sinalizados por ao menos três métodos simultaneamente, representando 3,47% do total analisado. Concluiu-se que a abordagem multialgorítmica contribui de forma objetiva e replicável para o fortalecimento dos mecanismos de auditoria pública, oferecendo ferramenta de triagem inteligente que apoia a priorização de casos por órgãos de controle e fiscalização.