[en] This bachelor thesis evaluates the performance provided by a three-state neural network while analyzing institutional corruption indicators, on the premise that an extra state could improve the detection of relevant content inside a data set of this kind. A Hopfield model is used as a base for implementing this network, to which two weight matrixes are added: one constitutes the standard binary weights of the network, while the other one adds a bimodal weight component. Using both matrixes to process the input signals, the network achieves three possible states: -1, 1 and the brand-new 0-state, which represents a null, irrelevant or meaningless state. Equivalence between an input pattern and the network outputs during a recovery process using that same pattern (i.e. overlap) is taken as the main parameter to assess the performance of the three-state network. In a similar fashion to the weight matrix definition, overlap is divided between binary overlap m and bimodal overlap l. Tests performed inside the scope of this thesis show how both overlap values behave as the algorithm progresses learning new patterns. The introduction of the 0-state proves to be successful if parameter l is higher than m at the end of the test, as this indicates than the process of detecting relevant content before assigning it a sign value is more effective than simpler binary classification. Test outputs show a potential improvement on performance for one of the two data sets employed as input. However, due to the incompleteness of these data sets, further investigation should be performed in order to confirm these results

[es] En el presente trabajo se evalúa la posibilidad de emplear una red neuronal de tres estados para analizar datos sobre corrupción institucional, bajo la premisa de que un estado extra podría ayudar a separar los datos irrelevantes de aquellos que aportan contenido relevante dentro del conjunto de datos de entrada. Para implementar este algoritmo se ha usado un modelo de red neuronal Hopfield al que ha dotado de una matriz de pesos binaria y otra bimodal, construyendo de esta manera dos componentes a partir de las cuales dicha red neuronal adquiere como posibles estados de sus neuronas los valores -1, 0 y 1, donde 0 representa un estado de no-información o irrelevancia. Para evaluar el rendimiento de esta red de tres estados se ha tomado como parámetro más representativo el solapamiento entre un patrón de entrada y la salida de la red para dicho patrón, el cual ha sido separado análogamente entre las componentes de la red como solapamiento binario m y solapamiento bimodal l. En las pruebas realizadas en el marco de este trabajo se evalúa cómo se comportan los valores de estas componentes conforme el algoritmo va aprendiendo nuevos patrones, y si para alguno de los dos conjuntos de indicadores de corrupción evaluados se obtiene un valor de solapamiento bimodal superior al binario, lo que indicaría que la introducción de un nuevo estado tal y como se ha definido es efectivo a la hora de detectar contenido de relevancia frente a una red neuronal de las mismas características que solamente usara dos estados. Los resultados demuestran una potencial efectividad de este algoritmo para uno de los conjuntos de datos evaluados que, no obstante, hubiere de ser investigada en el futuro en mayor profundidad con conjuntos de datos más completos.