Nell’epoca dei Big Data, tecniche di advanced analytics come data mining and prescriptive analytics possono essere anche strumenti fondamentali per la lotta al terrorismo. In un mondo in cui tutti siamo connessi, i social network e le telecamere di sorveglianza, le e-mail e i registri dei precedenti penali possono essere fonti di informazioni preziosissime per contrastare e addirittura prevenire questo problema mondiale.
Ne parla l’Iconsultant Matteo Zanirati in un interessante articolo sul blog di Iniwall (un sito su tutto ciò che è innovazione e disruptive inspiration): Matteo racconta di come un ex capo della sicurezza israeliano abbia dichiarato che l’intelligence ha usato in grandissima misura Big data e Analytics per rintracciare e colpire i nemici. Lo strumento maggiormente utilizzato per estrarre informazioni e condurre indagini su grandi quantità di dati ancora non strutturati è Palantir, che permette di costruire modelli grafici integrando diverse fonti di informazione, con strumenti di advanced analysis.
Dunque come si utilizzano concretamente i big data, abbondanti e spesso non strutturati, per la lotta al terrorismo? Grazie all’analisi delle associazioni tra le persone. Andando a guardare le relazioni tra gli individui le zone e i paesi in cui vivono e i precedenti penali, si possono formulare e confermare ipotesi sulle loro connessioni e implicazioni, riuscendo a tracciare un network. Da queste grandi quantità di dati possiamo applicare il data mining per estrarre automaticamente le relazioni più rilevanti per mappare il network (come per esempio la link analysis, che identifica nel network persone sospette o azioni che richiedono azioni antiterroristiche. Il passo successivo è quello di creare un modello predittivo in grado di avvisare in tempo reale le agenzie antiterrorismo non appena venga rilevata un’associazione sospetta.
Anche Iconsulting ha utilizzato data mining e analytics per sviluppare soluzioni di Location intelligence per l’analisi del crimine e per combattere efficacemente la microcriminalità e migliorare la distribuzione delle forze dell’ordine sul territorio, nei progetti realizzati per il Ministero Italiano degli Interni e le polizie del South Yorkshire e Humberside nel Regno Unito. Queste tecniche consentono di effettuare analisi territoriali avanzate che abilitano una esplorazione dei dati volta a supportare decisioni strategiche molto complesse. Nel primo caso, soluzioni di Business Intelligence con dati analitici e spaziali sono utilizzate per scoprire schemi e attività criminali ricorrenti. Nel secondo caso invece, grazie alla Location intelligence, la polizia inglese ha potuto gestire la visibilità e disponibilità degli agenti e ottimizzare la copertura sul territorio.
Tuttavia, esistono delle questioni etiche e sociali che possono rappresentare dei limiti alla fruizione dei dati. Innanzitutto la privacy: quante informazioni registrare per ogni persona? Se si tracciano poche informazioni il sistema ha poche possibilità di lavorare bene e segnalare pericolo, se invece si registrano troppe informazioni la privacy degli individui verrà estremamente minata. Questo richiede delle decisioni complesse da prendere caso per caso. O ancora, questioni di efficienza: quando il sistema avvisa di un potenziale pericolo è necessario decidere se agire o meno. Un falso positivo, ovvero una persona innocente che viene accusata di terrorismo, è un errore gravissimo un falso negativo, cioè un sospetto che non risulta tale e di conseguenza non viene fermato, è sicuramente un pericolo.
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