El método desarrollado por los investigadores consiste en un algoritmo sumamente complejo que cuneta con una serie de conexiones no lineales, que permite evaluar los factores de predisposición a la corrupción, que además son cambiantes en el tiempo.

Como parte del análisis se empleó la técnica de los mapas autoorganizados que tienen base en la teoría de redes neuronales, llamadas así porque imitan las funciones del cerebro. En sus palabras: "los mapas pueden asignar patrones repetitivos a partir de grandes cantidades de información sin necesidad de explicitar las relaciones subyacentes a ellos". Este es un instrumento calificado como adecuado para lograr la identificación de comportamiento y obtener así una representación gráfica de grandes cantidades de datos.

Para el desarrollo utilizaron una base de datos en donde se encuentran registrados casos de corrupción política en España. El trabajo incluye un modelo de alerta temprana y pronóstico de la corrupción, con base de factores macroeconómicos y políticos.

Por ejemplo, los actos de corrupción puede estar estimulados por el crecimiento económico y el aumento de los precios en viviendas; en el ámbito político encontraron una relación directa con la permanencia de un partido en el poder.

Los europeos sin duda son punta de lanza en muchos temas relacionados con el desarrollo de sociedades, nuestra perspectiva es distinta: la corrupción puede ser visible, detectable, cuantificable y denunciable, sin embargo mientras el factor impunidad sea el que prevalece, difícilmente podrá avanzarse en algo.

En Ensenada, el ex presidente municipal Gilberto Hirata enfrenta 13 acusaciones ante la actual sindicatura y su tesorero Samuel Jaime Aguilar (que hasta se compró un premio) simplemente no aparece al menos para dar la cara. Los presuntos actos de corrupción fueron señalados sistemáticamente pero Hirata, su tesorero y el resto de personajes que formaron parte de su red le apostaron a la impunidad... al parecer van ganando.