L'algoritmo che anticipa i terroristi

Prevede con 15 giorni d'anticipo e nel raggio di pochi chilometri in modo accurato dove e quando è ragionevole aspettarsi nuovi attacchi terroristici. L'algoritmo che pronostica le mosse dell'Isis già da oltre un anno è stato presentato al Dipartimento delle informazioni per la sicurezza della Presidenza del Consiglio dei Ministri e messo a completa disposizione dello stato italiano. Lo ha realizzato un team di ricercatori italiani, il Rids (Res Institute for Data Science) dell'Università degli Studi di Pavia, coordinati dal professore ordinario più giovane d'Italia, la 40enne Silvia Figini, docente di statistica economica alla facoltà di Scienze Politiche, che collabora anche con allievi-prodigio dell'ateneo come la 27enne Monica Galvani.

«La nostra proposta metodologica di statistica applicata di scienze delle decisioni è ready to use e open source, pronta cioè per essere utilizzata dalle autorità statali preposte e da chiunque voglia provarla assolutamente gratis, con nessun costo di licenza perché è un progetto no profit che abbiamo realizzato per consentire ai responsabili della sicurezza di pianificare azioni in modo opportuno e ottimale e per contenere i danni di un possibile attacco - spiega Figini -. Lo studio ha portato allo sviluppo di modelli di previsione dinamici innovativi per migliorare, sfruttando tutte le tipologie di dati disponibili, l'accuratezza della previsione».

«I dati, se maneggiati in modo intelligente, attraverso la matematica e la probabilità, possono fornire informazioni utili a prendere decisioni perché studiano le relazioni tra le variabili e generano un risultato, una misura che se letta da un esperti permette di stabilire determinati comportamenti, ad esempio l'assetto più mirato delle forze dell'ordine e la destinazione più opportuna delle risorse anche economiche utilizzate in questo ambito - prosegue Figini -. L'algoritmo lo abbiamo realizzato incrociando i dati su luoghi cosiddetti «d'interesse», con fonti e numeri del Viminale ,ad esempio su determinati reati come i furti d'auto, in zone specifiche dove magari transitano anche flussi di denaro anomali che potrebbero essere utilizzati per finanziare attacchi terroristici. Naturalmente un enorme apporto di informazioni ed elementi vengono ricavati dai social network e dal traffico web». Al momento l'algoritmo in questione non offre una mappatura dettagliata dei «punti caldi» a livello regionale e provinciale, ma su una scala territoriale più ampia.

Riesce però a stabilire se l'attacco terroristico avrà o meno un impatto importante, come ha già fatto per la Cecenia. Ma anche per l'Ucraina.