minorityLos Angeles, 5 nov – Non siamo ancora ai “precog” di Minority Report e alle prodezze del dipartimento precrimine, ma ci stiamo avvicinando alla profezia distopica del racconto di Philip K. Dick da cui nel 2002 fu tratto l’omonimo film diretto da Steven Spielberg.

Una collaborazione fra i sociologi della University of California di Riverside (Ucr) e l’Indio Police Department ha infatti prodotto un modello al computer che predice i luoghi in cui è più probabile che si verificheranno furti. Utilizzando il modello, il dipartimento Indio ha sviluppato interventi preventivi in punti caldi di attività criminose e il risultato è stato un calo dell’8 per cento nel numero dei furti per i primi nove mesi del 2013.

Il modello computazionale è stato presentato da Robert Nash Parker della Cur e dal capo della Indio Police Richard P. Twiss durante la International Association of Chiefs of Police Conference di Philadelphia. Il progetto è stato finanziato con una borsa di 210.617 dollari erogata dal Bureau of Justice Assistance (Bja) Smart Policing Initiative federale, che sostiene gli sforzi innovativi da parte di agenzie di polizia per risolvere i gravi problemi di criminalità nelle loro comunità. Il lavoro di Parker si basa su dati della criminalità relativi a un decennio per creare un pattern di modelli criminali nel tempo e nello spazio (la maggior parte dei modelli computazionali si sviluppa solo in una direzione).

“Un grande numero di dati ti dà il potere statistico di fare questo tipo di predizioni – ha spiegato Parker – E’ possibile così anticipare i pattern criminali, specialmente gli hot spot del crimine, che permette alle forze dell’ ordine di impegnarsi in attività di prevenzione mirate che potrebbero intervenire prima che il delitto avvenga”. In particolare, gli scienziati hanno sfruttato una correlazione che sembrava sussistere fra assenze ingiustificate degli studenti e furti diurni. Il modello, insomma, promette di essere molto efficiente. Del resto, la stessa precrimine forse non lo era?

Giuliano Lebelli

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