Insurrezioni e rivoluzioni, un algoritmo per prevederle: così cambia l'intelligence

LE RIVOLTE popolari potranno ancora essere spontanee. Ma forse non più imprevedibili, e non servirà più l'intelligence tra il popolo per capire che aria tira. Basterà un algoritmo per capire dove potrà scoppiare la violenza. Al Ward Lab della Duke University fanno questo, analizzano in maniera innovativa le statistiche dei conflitti nel mondo. Ucraina, Siria, Cina, sono tutti nomi presenti su un grande Risiko elettronico senza eserciti, ma pieni di rabbia tra la popolazione. Dati che si incrociano non per predire il futuro ma per capire come e perché si arriverà a uno scenario. A questo lavorano al Ward Lab, affinando il loro algoritmo di analisi digitale.Geopolitica e scommesse. Lo scorso luglio, il Lab dava al Paraguay una probabilità del 97 per cento di insurrezione, basate principalmente sulla base di segnalazioni di ribelli marxisti. Previsione avveratasi il mese successivo. Non c'è stata la stessa precisione per il caso dell'Ucraina ma secondo Ward Lab, lo scopo del progetto non è quello di fare previsioni, ma affinare l'intelligenza artificiale per verificare teorie geopolitiche. Se un'analisi ipotizza una rivolta in Ucraina, allora poggia su qualche elemento che porta in quella direzione. Ed è questo dato che le analisi moderne possono utilizzare, incrociando il lavoro intellettuale con i dati puri e semplici. Spiega Michael D. Ward, fondatore del laboratorio e capo investigatore, i risultati dell'algortimo sono "Un successo solo se non arrivano a costo di prevedere un sacco di episodi che non si verificano". Prima della rivoluzione dei "big data", prevedere il futuro di un paese era un'operazione che coinvolgeva progetti segreto. Le informazioni erano elementi troppo preziosi per condividerle, ma oggi è tutto diverso. E' sempre più difficile mantenere il segreto. E arriva una nuova generazione di modelli di previsione "open-source". Il fattore umano sporca i dati. Il lavoro sulla previsione automatizzata delle situazioni calde nel mondo inizia nel 1990 alla Darpa, l'agenzia di ricerca americana per la difesa. Ovvero, i cervelloni del Pentagono. Che hanno valutato come il fattore umano possa essere un elemento sbilanciante in questo tipo di scenari, proprio perché magari un agente dell'intelligence ha interesse ad attirare l'attenzione sulla zona che segue, per fini di carriera o altro. Cose che alle macchine non interessano, eliminando alla fonte ogni possibile elemento che non sia un dato numerico. Certo nelle stanze del Pentagono, l'input che può arrivare dalla Cia è comunque prezioso. Ma un approccio informatico potrebbe fornire dati più veritieri. Così nei test le macchine del sistema ICEWS, così si chiamava il programma, hanno ripetutamente battuto le analisi umane, 80% contro 60% di successi. Da ICEWS in poi si arriva alla raccolta di big data e al crollo del segreto: lo fa la Georgetown University col database chiamato GDELT, e il tutto è aperto, open source, per la ricerca pubblica. Ma nonostante la tecnologia, capire dove va il mondo continua a non essere semplice: "E' un mondo disordinato e complicato", dice Ward, "Non credo avremo mai previsioni perfette". Ma le analisi umane naturalmente continuano. E fanno parte dei dati che poi entrano in elaborazioni più ampie. Che finiranno sempre un numero percentuale prima di quello che racchiude l'imprevedibilità umana.