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Prevedere un reato è possibile? XLAW tecnologia all’avanguardia si pone come modello predittivo di illeciti di tipo predatorio

Il modello XLAW grazie alla fusione delle teorie psicologiche e intelligenza artificiale può prevedere una buona percentuale di crimini a stampo predatorio

ID Articolo: 183451 - Pubblicato il: 25 marzo 2021
Prevedere un reato è possibile? XLAW tecnologia all’avanguardia si pone come modello predittivo di illeciti di tipo predatorio
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Uno studio accademico partenopeo ha dato origine ad una nuova tecnologia tramite la quale è possibile prevedere una percentuale di illeciti a stampo predatorio come i furti, gli scippi, le rapine, i borseggi e reati simili, grazie all’utilizzo di un modello di analisi automatica di intelligenza artificiale che ha permesso lo sviluppo del programma predittivo XLAW.

 

Messaggio pubblicitario Lo studio, condotto dal Professore Di Gennaro ed altri collaboratori, si pone come innovativo nel panorama italiano nel settore della sicurezza urbana e dell’analisi criminale, rientrando in settori di studio come la criminologia, la sociologia criminale, la vittimologia e il crime mapping.

Contestualizzando, per analisi criminale si intende quel processo che ha per oggetto lo studio di eventi criminosi, indagando sul chi, come, quando e dove del loro effettuarsi nell’ottica di trovare delle connessioni tra l’evento reato, l’autore e il luogo dell’atto criminoso per fini di prevenzione sulla commissione di reati (Aramini, 2002). Esistono principalmente due tipi di analisi criminale: quello di stampo psicologico dinamico chiamato profiling e l’altro più scientifico chiamato crime mapping.

La prima si incentra maggiormente sullo studio delle dinamiche che portano a commettere un reato, stilando un profilo del presunto criminale che verrà confrontato con le informazioni derivanti dall’analisi criminale del reato commesso che includono la scena del crimine, il movente, il modus operandi e lo stato mentale del presunto colpevole al momento della commissione del reato. L’obiettivo di questa analisi è quello di aiutare a migliorare la comprensione del caso assumendo che l’autore del reato abbia un determinato modello di comportamento nel momento in cui commette un crimine che si proietta anche in alcune caratteristiche della scena del crimine (Jackson, Bekerian, 1997; Turvey, 1999). Solitamente questo tipo di analisi viene ad essere utile per crimini di tipo efferato come gli omicidi.

La seconda si basa su inferenze statistico-geografiche utili a prevenire reati a carattere predatorio come quelli contro il patrimonio (furto, rapina, scippo etc.) (Ummarino, 2013). Nello specifico si utilizzano dei software GIS (Geographic Information System) che aiutano a produrre mappe georeferenziate della distribuzione dei reati.

Semplificando tramite questi software si ha modo di vedere attraverso la costruzione di mappe virtuali quali reati sono stati commessi, dove sono stati commessi e quanti ce ne sono stati in una determinata area.

Messaggio pubblicitario Il modello XLAW si avvicina di più alla seconda tipologia di analisi criminale e, grazie alla fusione delle teorie psicologiche derivanti dal crime mapping con quelle derivanti dall’intelligenza artificiale del machine learning, ha sviluppato una tecnologia che è in grado di prevedere una buona percentuale di crimini a stampo predatorio. Questo modello parte da studi sui fenomeni della devianza urbana risalenti alla fine degli anni ’90 per giungere allo sviluppo della tecnologia predittiva XLAW nel 2003, anno di partenza per la sperimentazione di tale tecnologia in sei città italiane con la conclusione della validazione di tale strumento nel 2019 da parte del Dipartimento di Pubblica Sicurezza Direzione Centrale Anticrimine.

Gli obbiettivi raggiunti nella sperimentazione del protocollo di XLAW sono stati i vantaggi in termini di riduzione degli illeciti di tipologia predatoria, la valorizzazione della prestazione degli operatori nel controllo del territorio, l’economicizzazione del consumo del carburante dei mezzi di pattuglia e l’impatto positivo nella percezione della fiducia del cittadino nei confronti delle forze dell’ordine.

Le criticità di questo modello previsionale sono legate al fenomeno del displacement ossia allo spostamento del fenomeno criminale causato da provvedimenti di previsione e dal 10/20% di probabilità che la macchina non anticipi l’evento criminoso.

In conclusione, il modello previsionale adottato in questo studio apre le porte ad una possibilità di riduzione dei crimini di tipo predatorio, rispondendo in parte all’interrogativo che è stato posto in questo articolo: è possibile prevedere i reati? La risposta ai lettori e agli esperti al settore.

 

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Bibliografia

  • Aramini, M. (2002). I processi inferenziali nel profilo psicologico del criminale. Psicologia & Giustizia, 1. 2-3. Ricavato qui il 04 Febbraio 2021.
  • Di Gennaro, G., Marselli, R.,Lombardo, E.,Spina, M. (2018). Tolleranza zero o deterrenza selettiva, in G. Di Gennaro e R. Marselli (a cura di), Secondo Rapporto Criminalità e Sicurezza a Napoli, FedoaPress, University Federico II, Naples. Disponibile qui. 
  • Jackson J.L., Bekerian D.A. (1997). Does offender profiling have a role to play, in Jackson J. L., Bekerian D. A. (eds.), Offender profiling: Theory, research and practice, Chichester, Wiley, 1-7.
  • Turvey B. (1999). Criminal profiling: An introduction to behavioral evidence analysis, Accademic Press, San Diego.
  • Ummarino A. (2013). Una introduzione ai software per il crime mapping. Rivista di Criminologia, Vittimologia e Sicurezza,7(1). 147-148
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