Un sistema algoritmico che predice la potenziale infiltrazione criminale di stampo mafioso ma anche un’App che ‘educa’ i giovani a comprendere quali sono tutti quei comportamenti che possono favorire l’economia mafiosa. Questi sono solo alcuni dei progetti che Leonardo Palmisano, presidente della cooperativa ‘Radici Future‘, sta sviluppando insieme al suo team. Un chiaro segno di come gli algoritmi possano essere utilizzati per combattere le infiltrazioni della criminalità organizzata nei territori.

Arriva Cri.Pre, Criminal Prediction, l’algoritmo predittivo delle infiltrazioni mafiose

 

Si chiama Cri.Pre, Criminal Prediction, il sistema algoritmico predittivo delle potenziali infiltrazioni della criminalità organizzata nei territori che è stato sviluppato dalla cooperativa ‘Radici Future‘ e che a breve sarà oggetto di una pubblicazione di carattere scientifico. A spiegare come funziona è Leonardo Palmisano: “Questa app è l’esito di una laurea in informatica su un sistema algoritmico che predice l’infiltrazione criminale di stampo mafioso. Siamo partiti dai comuni sciolti per mafia. Questi comuni sono stati analizzati attraverso variabili prevalentemente di carattere quantitativo, anche se abbiamo effettuato alcune indagini di carattere qualitativo per verificare, per esempio, se lo scioglimento era stato preceduto da inchieste giornalistiche. Abbiamo costruito un panel di variabili (per esempio, il numero di determinati esercizi o il dato demografico dei comuni sciolti per infiltrazioni) e lo abbiamo ‘dato in pasto’ a un sistema di machine learning. Ora l’App è pronta per predire – sulla base di queste variabili – la possibilità che in un territorio possa esserci un radicamento mafioso”.

Algoritmi “socialmente utili”

 

Un sistema di pubblica utilità e di notevole impegno, che potrebbe davvero dare una svolta nella battaglia contro la criminalità organizzata. “Con opportuni miglioramenti e con l’accesso ad alcune fondamentali banche dati pubbliche, Cri.Pre può diventare il primo sistema di predizione criminale raffinato al punto da diventare un sistema al servizio dell’Intelligence anti mafiosa”, continua Leonardo Palmisano. “Tuttavia, per migliorarlo e raffinarlo, abbiamo bisogno di importanti investimenti e di una collaborazione con il Ministro dell’Interno e della Giustizia”.

Palmisano: “I comuni più piccoli sono più facili da governare”

 

Cri.Pre è un sistema utile sia per capire dove è più probabile che si possano sviluppare infiltrazioni legate alla criminalità organizzata sia per smontare alcuni luoghi comuni che purtroppo ancora oggi si sentono. Fra i tanti, la diffusione della criminalità organizzata nelle città più grandi, come Roma o Milano, non tenendo troppo in considerazione il dato demografico. Lo spiega bene Leonardo Palmisano: “I primi insediamenti criminali mafiosi, dove le mafie costruiscono centri decisionali importanti, avvengono nei piccoli comuni, dove il loro insediamento diventa automaticamente egemone. Inoltre, è più facile governare l’economia di un territorio quando questo è piccolo. Non è un caso che le aree da cui provengono i criminali mafiosi più rilevanti demograficamente micro. Questo è un dato che abbiamo tenuto in fortissima considerazione e che abbiamo analizzato anche grazie alla collaborazione con persone di rilievo, fra le quali Marco Omizzolo. È un dato importante in termini di prevenzione, poiché permette di porre una maggiore attenzione da parte di media e politica sui piccoli comuni. Si pensi poi che al Centro Nord in piccolissimi paesi ci sono imprese che sono fra le più grandi al mondo nel settore in cui producono! Le cose sono diverse per le grandi città. A questo proposito stiamo mettendo a punto un sistema per suddividere le città in quartieri e quindi offrire alle pubbliche amministrazioni una lettura algoritmica dell’infiltrazione criminale per quartieri”.

Un sofisticato sistema di algoritmi predittivi per dire no alla mafia

 

Leonardo Palmisano ha già però in mente i passi successivi per il sistema algoritmico ideato da lui e il suo team. “Il passaggio successivo è di tagliare l’economia trasversalmente, cioè partire non più dai comuni sciolti ma dalle inchieste derivate dai beni confiscati e sequestrati e che hanno riguardato le imprese e gli investimenti mafiosi all’interno di esse, lavaggio e riciclaggio in particolar modo. A partire da questi dati, si può realizzare anche in questo caso un sistema algoritmico che, nutrendosi di un certo tipo di variabili, possa intuire la presenza o meno di una infiltrazione. Questo è secondo me il passaggio fondamentale per capire davvero cosa accade in un territorio”. Ma la cooperativa ‘Radici Future’ non si ferma qui. “Stiamo lavorando per costruire un’offerta articolata di algoritmi predittivi che tocchino vari settori, fra i quali i rifiuti, le dogane e il voto di scambio, oltre al nuovo fenomeno italiano della radicalizzazione. Inoltre, vorremmo formare un sistema che si avvalga del racconto degli agenti penitenziari. Questi, infatti, percepiscono e prevedono i movimenti che accadono fuori dal carcere. Tutto questo però va ancora costruito”. Insomma, Cri.Pre è il solo punto di inizio di un sistema articolato e raffinato di Criminal Prediction che potrebbe rivoluzionare la lotta alla criminalità organizzata.

Un’app che spiega ai giovani come riconoscere i comportamenti che fanno ‘gola’ alla criminalità organizzata

Accanto a Cri.Pre, Palmisano e il suo team stanno anche lavorando a un’app, in collaborazione con alcune scuole, che permetta di diffondere fra gli adolescenti la consapevolezza su tutti quei comportamenti che possono favorire la criminalità organizzata. Spiega Leonardo Palmisano: “Stiamo lavorando con alcune scuole alla realizzazione di un’App che favorisca la conoscenza di comportamenti che non sono necessariamente devianti ma che sommati sicuramente favoriscono l’accrescimento dell’economia mafiosa. Per esempio, giocare alle scommesse on line o consumare un certo tipo di prodotti. Inoltre, vorrei far lavorare gli studenti pugliesi sulla costruzione di algoritmi antimafia. Diciamo, una costruzione partecipata di un algoritmo socialmente utile! È l’inconsapevolezza che irrobustisce la capacità di penetrazione della criminalità organizzata. Noi vogliamo che le dinamiche siano riconosciute e che aumenti la consapevolezza in tutti, ma soprattutto fra i giovani!”.