Aplicación de la ley de Benford a la pesquería argentina de corvina rubia (Micropogonias furnieri)

Autores/as

  • Sebastián García Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina https://orcid.org/0009-0004-6390-5090
  • Julieta S. Rodríguez Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina
  • Bruno V. Menna Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina

DOI:

https://doi.org/10.47193/mafis.3742024010710

Palabras clave:

Desviación Media Absoluta (MAD), manejo de pesquerías, recursos pesqueros

Resumen

En el ámbito de los datos estadísticos, tanto en las ciencias naturales como sociales, se ha observado que la distribución de los primeros, segundos y dos primeros dígitos en datos reales sigue frecuentemente un patrón conocido como la “ley de Benford”. Esta ley, ha sido utilizada recientemente como una herramienta para identificar anomalías en distintas bases de datos, sugiriendo en algunos casos la posibilidad de fraude. Se observó que los dígitos de datos “genuinos” tienden a seguir la ley, mientras que los dígitos de datos manipulados no lo hacen. En este trabajo, exploramos su aplicabilidad más allá del ámbito financiero, investigando si pueden detectar irregularidades en datos científicos, específicamente en la estadística oficial de captura de la pesquería argentina de corvina rubia (Micropogonias furnieri). Para tal fin, comparamos la frecuencia del primer, segundo y el primer par de dígitos de la captura con la distribución esperada, utilizando la desviación media absoluta (MAD). Implementamos una metodología basada en simulaciones de Monte Carlo y el test de Kolmogorov-Smirnov para calcular los valores críticos de la prueba de conformidad MAD, abordando la naturaleza única de los datos y la variabilidad en el tamaño de la muestra. El análisis realizado, sugirió la existencia de anomalías que podrían indicar patrones inusuales que merecen una investigación más detallada. En el ámbito de la evaluación, manejo/administración y conservación de los recursos pesqueros, la confiabilidad de los datos de captura es esencial. El uso de la ley de Benford, podría optimizar la selección de la información utilizada para elaborar indicadores y reducir la incertidumbre en la estimación del estado poblacional de los recursos.

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Badal-Valero E, Alvarez-Jareño JA, Pavía JM. 2018. Combining Benford’s law and machine learning to detect money laundering. An actual Spanish court case. Forensic Sci Int. 282: 24-34. DOI: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2017.11.008

Barney B, Schulzke K. 2016. Moderating “cry wolf” events with excess MAD on Benford’s law research and practice. J Forensic Accounting Res. 1 (1): 66-90.

Benford F. 1938. The law of anomalous numbers. Proc Am Philos Soc. 78: 551-572.

Blitzstein JK, Hwang J. 2020. Benford’s Law: theory, applications, and limitations. En: Lee C-F, Lee JC, editores. Handbook of financial econometrics and statistics. Nueva York: Springer. 1-27.

Cabeza García PM. 2019. Aplicación de la ley de Benford en la detección de fraudes. Univ Soc. 11 (5): 421-427.

Carozza C, Ruarte CO, Rico MR, Lagos AN, García S, Riestra C, Lorenzo MI. 2019. La pesquería del variado costero. Evolución de los desembarques y recomendación de la Captura Biológicamente Aceptable efectuadas a la CTMFM para las principales especies costeras óseas. Año 2018. Inf Téc INIDEP Nº 5/2019. 62 p.

Carozza C, Navarro L, Jaureguizar A, Lasta C, Bertolotti MB. 2001. Asociación íctica costera bonaerense “variado costero”. Inf Téc Int DNI-INIDEP Nº 38/2001.

Cerqueti R, Lupi C. 2021. Some new tests of conformity with Benford’s Law. Stats. 4 (3): 745-761. DOI: https://doi.org/10.3390/stats4030044

Cerri J. 2018. A fish rots from the head down: how to use the leading 2 digits of ecological data to detect their falsification. DOI: https://doi.org/10.1101/368951

Cinelli C. 2014. Benford. Analysis: Benford analysis for data validation and forensic analytics. R package version 0.1. 1.

Diekmann A. 2007. Not the first digit! Using Benford’s Law to detect fraudulent scientific data. J Appl Stat. 34: 321-329.

García S. 2023. La pesquería comercial argentina de corvina rubia (Micropogonias furnieri) entre los 34° S y los 39° S. Año 2021. Inf Invest INIDEP Nº 4/2023. 11 p.

García S, Martinez Puljak G, Hernández, D. 2018. Uso del monitoreo satelital como indicador del esfuerzo pesquero de la flota comercial argentina. Inf Invest INIDEP Nº 26/2018. 19 p.

Kössler W, Lenz HJ, Wang XD. 2021. Is the Benford law useful for data quality assessment? En: Knoth S, Schmid W, editores. Frontiers in statistical quality control 13. ISQC 2019. Cham: Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-67856-2_22

Maunder M, Punt A. 2004. Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches. Fish Res. 70. 141-159

Mebane W. 2008. Election forensics: the second digit Benford’s Law test and recent American presidential elections. Detecting and deterring electoral manipulation. Washington: Brooking Press.

Mochty L. 2002. Die Aufdeckung von Manipulationen im Rechnungswesen - was leistet das Benford’s Law. Die Wirtschaftsprufung. 55 (14): 725-736.

Morrow J. 2014. Benford’s Law, families of distributions and a test basis. CEP Discussion Papers Nº 1291. Londres: Centre for Economic Performance.

Newcomb S. 1881. Note on the frequency of use of different digits in natural numbers. Am J Math. 4 (1): 39-40.

Nigrini M. 1999. I’ve got your number. J Account. 187: 79-83.

Nigrini M. 2012. Benford’s Law: applications for forensic accounting, auditing, and fraud detection. Vol. 586. John Wiley Sons.

Noleto-Filho EM, Carvalho AR, Thomé-Souza MJF, Angelini R. 2022. Reporting the accuracy of small-scale fishing data by simply applying Benford’s law. Front Mar Sci. 9: 947503. DOI: https://doi.org/10.3389/fmars.2022.947503

Pauly D, Belhabib D, Blomeyer R, Cheung WL, Cisneros-Montemayor AM, Copeland D, Harper S. 2014. China’s distant-water fisheries in the 21st Century. Fish Fish. 15: 474-488.

Pearson K. 1900. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. Philos Mag Ser. (5) 50: 157-175.

Pinkham, R. 1961. On the distribution of the first significant digits. Ann Math Stat. 32: 1223-1230.

R Development Core Team. 2019. R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing.

Schisterman EF, Perkins NJ, LIU A, Bondell H. 2005. Optimal cut-point and its corresponding Youden index to discriminate individuals using pooled blood samples. Epidemiology. (16) 1: 73-81. DOI: https://doi.org/10.1097/01.ede.0000147512.81966.ba

Schräpler Jörg P. 2010. Benford’s Law as an instrument for fraud detection in surveys using the data of the socio-economic panel (SOEP). SOEPpapers. 273. 56 p. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1562574

Silva L, Filho DF. 2021. Using Benford’s Law to assess the quality of COVID-19 register data in Brazil. J Pubic Health. 43: 107-110.

Scott P, Fasli M. 2001. Benford’s Law: an empirical investigation and a novel explanation. CSM Technical Report. 349. Department of Computer Science, University Essex.

Tsagbey S, De Carvalho M, Page GL. 2017. All data are wrong, but some are useful? Advocating the need for data auditing. Am Stat. 71 (3): 231-235.

Tesfamichael D, Pauly D. 2011. Learning from the past for future policy: approaches to time series catch data reconstruction. West Indian Ocean J Mar Sci. 10 (2): 99-106.

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Publicado

25-06-2024

Cómo citar

García, S., Rodríguez, J. S. y Menna, B. V. (2024) «Aplicación de la ley de Benford a la pesquería argentina de corvina rubia (Micropogonias furnieri)», Marine and Fishery Sciences (MAFIS), 37(4), pp. 619–631. doi: 10.47193/mafis.3742024010710.

Número

Sección

Documentos de Investigación Originales