Punti chiave
Prevedere i crimini prima che vengano compiuti è il sogno di ogni poliziotto. E in realtà esistono i Crime Predicting Software che si occupano di raccogliere e analizzare i dati sui crimini del passato, per predire quelli nuovi e giocare di anticipo. Una soluzione fantascientifica che ci fa sentire in un nuovo mondo.
Ma… quando alcune previsioni dei software vengono azzeccate anche da persone comuni, l’entusiasmo cala.
La sicurezza della popolazione, è sempre stata garantita dalla polizia, che ha fatto affidamento sul proprio istinto e sui dati a sua disposizione per perseguire i crimini, ma che ora deve fare i conti con risorse sempre più limitate poiché la lotta alla criminalità e l’aumento della violenza rendono l’operato della polizia ogni giorno più difficile.
Nati alla fine degli anni ’80 negli Stati Uniti, i Crime Predicting Software sono stati sviluppati con l’intento di fornire un supporto scientifico all’indagine criminologica, creando delle vere e proprie previsioni sui crimini del futuro.
Affidarsi a software dedicati che si occupano della rilevazione, dell’analisi e dell’interpretazione di tali dati, appare davvero come una ottima soluzione per rimanere al passo con i tempi e, addirittura, anticiparli.
I software che prevedono i crimini. La raccolta dati e la mappatura
Analizzando il funzionamento nel dettaglio, i dati raccolti dal lavoro quotidiano del dipartimento di polizia vengono catalogati in sistemi di gestione delle banche dati che associano informazioni geografiche (es. latitudine e longitudine) con indirizzi e aree di segnalazione della polizia e memorizzano e gestiscono chiamate di servizio, arresti e altri dati potenzialmente mappabili, comuni alla maggior parte dei dipartimenti di medie e grandi dimensioni.
Garantire la qualità dei dati è fondamentale. Se non sono completi, accurati o tempestivi, viene meno questo sistema di localizzazione.
Una volta messi insieme e resi disponibili per l’analisi infatti, questi volumi di dati sono fondamentali per comprendere non solo ciò che è accaduto in passato ma, sulla base di tali modelli, ciò che si svilupperà, potenzialmente, in futuro.
La migliore organizzazione e i modelli di previsione consentono alle agenzie di anticipare incidenti, individuare profili criminali, ridurre i tassi di criminalità e ottimizzare l’utilizzo delle risorse.
Basandosi su episodi precedenti, profili, mappe e tipologie, oltre a fattori quali eventi meteorologici o giorni festivi e di paga, i funzionari di polizia possono individuare aree tipicamente frequentate da criminali violenti.
Vengono stilati identikit per identificare somiglianze con delinquenti noti e individuare le condizioni scatenanti i crimini violenti, per prevedere quando e dove questi crimini potrebbero verificarsi in futuro, nonché determinare la probabilità di recidiva.
Così la polizia gioca d’anticipo
Una volta che le informazioni sono state elaborate e diventano disponibili, questi software permettono agli agenti di polizia di accedere a informazioni accuratamente calcolate che consentono di monitorare in anticipo le attività criminali, prevedere la probabilità di incidenti.
Ma non solo: anche distribuire efficacemente le risorse e risolvere i casi più velocemente, ovvero ampliare il proprio campo d’azione in maniera più intelligente, assicurandosi che nessuno sforzo venga sprecato attraverso un uso migliore delle informazioni che vengono generate e memorizzate.
Le informazioni più affidabili consentono alle forze dell’ordine di migliorare le indagini, la pianificazione delle proprie risorse, la gestione dei casi, le operazioni e l’applicazione. Con questa intuizione, la prevenzione del crimine diventa una scienza.
I dubbi degli studiosi
Sarebbe tutto bello, se non fosse che recenti studi eseguiti al Darmouth College, hanno dimostrato come software ampiamente utilizzati potrebbero essere accurati nel predire comportamenti criminali tanto quanto persone senza alcuna esperienza in materia.
L’analisi ha mostrato che i non addetti ai lavori che hanno risposto a un sondaggio online, si sono comportati esattamente come il Crime Predicting Software COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) utilizzato dai tribunali per aiutare a determinare il rischio di recidiva, sollevando il problema sulla effettiva utilità di questi strumenti.
Il documento di ricerca della Darmouth mette a confronto il software commerciale COMPAS e alcuni volontari individuati tramite il Marketplace online Amazon Mechanical Turk, per analizzare quale approccio è più accurato ed equo nel giudicare la possibilità di recidiva, intesa come l’atto di commettere un reato, anche minore, entro due anni dall’ultimo arresto di un imputato.
Ai gruppi di lavoratori sono state sottoposte brevi descrizioni circa il sesso, l’età e la precedente storia criminale di un imputato.
I risultati umani sono stati quindi confrontati con i risultati del sistema COMPAS, che utilizza 137 identikit variabili per ciascun individuo.
Risultati dello studio: anche persone senza esperienza ci azzeccano
Con meno informazioni rispetto a quelle del COMPAS, 7 anziché 137, i risultati emersi sono risultati pressoché simili: 67% dei casi presentati al gruppo di lavoratori contro il 65, 2% del COMPAS. I partecipanti allo studio e il COMPAS erano d’accordo sul 69,2% dei 1000 imputati nel predire chi avrebbe ripetuto i crimini.
Lo studio dimostra addirittura che, sebbene il COMPAS si serva di oltre un centinaio di informazioni, lo stesso livello di accuratezza può essere ottenuto con due sole variabili: l’età dell’imputato e il numero di condanne precedenti.
Secondo lo studio, la questione della previsione accurata della recidiva non è limitata al COMPAS ma è stato rilevato che otto dei nove programmi software sottoposti ad ulteriori esami non sono riusciti a fare previsioni accurate, e le abilità di essere umani senza esperienza erano perlomeno pari a quelle dei software.
Infine, nonostante non sia tecnicamente rilevante, quando è stata presa in considerazione la razza, la ricerca ha scoperto che i risultati di entrambi gli intervistati umani e del software hanno mostrato notevoli disparità nel modo in cui vengono giudicati gli imputati in base al colore della pelle.