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Polizia predittiva: la nuova frontiera dell’investigazione

Ilaria Ainora 07/12/2022
Updated 2022/12/07 at 12:21 PM
5 Minuti per la lettura

Dove si verificherà un crimine? Chi sarà coinvolto? La polizia predittiva, che punta a rispondere a queste domande, è la nuova frontiera dell’investigazione. 

Predictive policing: una definizione

La polizia predittiva è un sistema di analisi che tende alla creazione di modelli predittivi sulla verificazione di crimini. Al di là del profilo tecnologico, il punto di partenza della polizia predittiva è data da una serie di teorie criminologiche.

In breve, si muove dall’idea che criminali e vittime seguono modelli di vita comuni, influenzati, a loro volta, da fattori geografici e temporali. Si assume, inoltre, che il criminale che si muove all’interno di tale contesto, sia un agente “razionale”; precisamente, la decisione di commettere un reato presuppone la valutazione di una serie di elementi, quali l’area, l’idoneità dell’obiettivo e il rischio di essere scoperti. 

Il software predittivo, dunque, non fa che replicare il lavoro che, su queste basi, veniva precedentemente svolto da operatori umani, con la differenza che riesce ad analizzare velocemente enormi quantità di dati, con risultati sempre più accurati. Non sorprende, pertanto, che l’impiego di tali software in ambito investigativo stia riscuotendo crescente seguito in tutto il mondo.

Come funzionano i software predittivi?

I software predittivi seguono differenti metodologie. Il metodo più comune è quello “place based”. Come suggerisce la locuzione, tale metodologia si incentra sull’attenzione a particolari luoghi ad alto rischio o tasso di criminalità. Si pensi a PredPol, portato della collaborazione tra il dipartimento di polizia di Los Angeles e l’esperto Jeff Brantigham dell’Ucla, che elabora le previsioni sulla base di dati storici della criminalità. Altri software ancora prendono in considerazione fattori come la luminosità, la vicinanza ai negozi di liquori, le condizioni metereologiche. 

Diverso è l’approccio su cui si regge Keycrime, in dotazione della questura di Milano. La caratteristica principale del software è il crime linking che consente di segnalare le serie criminali effettuate dalle stesse persone, preconizzando il verificarsi di ulteriori reati. Più precisamente, partendo dai dati investigativi raccolti sulla scena del crimine dai testimoni e dalle registrazioni delle telecamere di videosorveglianza, Keycrime offre un’indicazione probabilistica sull’evoluzione di una serie criminale. 

Un altro software italiano che va menzionato è X-Law. Si tratta di un sistema che lavora su base probabilistica, creando modelli criminosi a partire da dati socioeconomici e logistici. Il software, sperimentato in diverse questure italiane tra cui Napoli e validato dalle Università Federico II e Parthenope, ha ricevuto l’attestato di invenzione industriale il 27 ottobre. 

I vantaggi 

La promessa di questa tecnologia è svoltare l’attività degli investigatori, in termini di efficacia operativa e di rapidità. Basti pensare che secondo i risultati delle sperimentazioni, X-Law è in grado di predire l’avvenimento criminoso con una precisione tra l’87 e il 93%. Questo cosa vuol dire? Meno rapine, furti, borseggi; razionalizzazione degli interventi e delle risorse delle forze dell’ordine; città più sicure. Ma qual è il prezzo da pagare?

Le criticità 

La profilazione tramite algoritmi, oltre a compromettere la protezione dei dati personali della collettività, rischia di tradursi in un ulteriore fattore di discriminazione. Si guardi, in proposito, all’esperienza americana con il software PredPol. Alcuni studi hanno evidenziato come il software risenta dei pregiudizi delle forze di polizia. Poiché negli Stati Uniti vengono arrestati per lo più afroamericani e soggetti appartenenti a minoranze etniche e poiché le persone afroamericane sono denunciate più spesso dei bianchi, i quartieri a maggioranza nera tendono ad essere individuati come hotspot criminali in misura maggiore di quanto provino i dati reali. Come rimediare? Oltre ad arginare i bias dell’algoritmo by design, è chiaro che spetterà all’operatore valutare l’output del software e correggerne le storture. L’algoritmo, infatti, per quanto sia un valido ausilio in sede investigativa, non può – almeno finora – sostituire tout court l’attività dell’uomo, cui spetta, in ultima istanza, decidere.

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