Dal 1991 a oggi, 384 comuni italiani sono stati sciolti per infiltrazioni mafiose. La Calabria, la Campania, la Sicilia e la Puglia sono state le regioni più colpite, ma anche il resto d’Italia ha visto l’ombra della criminalità organizzata penetrare nelle istituzioni locali. Per migliorare la capacità di risposta e prevenzione, un gruppo di ricercatori italiani ha sviluppato un algoritmo basato su tecnologie di machine learning, in grado di identificare i comuni a rischio infiltrazioni ancor prima che le prove siano visibili.
L’IA per prevenire infiltrazioni mafiose // Il fenomeno delle infiltrazioni mafiose ha colpito in modo più marcato le regioni del Sud Italia come Calabria, Campania, Sicilia e Puglia. Tuttavia, non sono immuni altre aree del paese: esempi recenti mostrano come le mafie stiano espandendo la loro influenza anche verso il Centro e il Nord. Il caso di San Luca, un piccolo centro calabrese che si estende sulle pendici dell’Aspromonte, è paradigmatico. Con appena 3.000 abitanti, il comune è noto per il suo legame profondo con la ‘ndrangheta, al punto da essere chiamato “la mamma” dagli stessi affiliati. Dal 2000 al 2024, il comune ha avuto soltanto tre sindaci e ha trascorso nove anni sotto amministrazione commissariale. Durante le elezioni del giugno 2024, nessun candidato si è presentato, un chiaro segnale di sfiducia e di resa alla criminalità organizzata che ha portato a un inevitabile commissariamento.
Un algoritmo per cambiare il paradigma
Le risposte istituzionali tradizionali allo scioglimento dei comuni avvengono solo dopo l’emersione di prove tangibili di infiltrazioni mafiose, come crimini violenti o scandali di corruzione. Questa logica reattiva lascia spazio alla criminalità per radicarsi e prosperare indisturbata. In risposta a questa sfida, un team di ricercatori composto da Gian Maria Campedelli della Fondazione Bruno Kessler, Gianmarco Daniele dell’Università degli Studi di Milano e Marco Le Moglie dell’Università Cattolica del Sacro Cuore ha sviluppato un algoritmo basato sull’intelligenza artificiale (IA) in grado di prevedere le infiltrazioni mafiose prima che emergano evidenze concrete.
L’IA per prevenire infiltrazioni mafiose è progettata per individuare i comuni a rischio analizzando dati elettorali, spese pubbliche e caratteristiche degli amministratori. Lo studio ha incluso oltre 152.000 osservazioni su circa il 90% dei comuni italiani dal 2001 al 2020. Nonostante la difficoltà di analizzare un fenomeno raro come lo scioglimento dei consigli comunali – solo lo 0,86% dei comuni italiani è stato commissariato – l’algoritmo ha dimostrato un’accuratezza del 96% nel prevedere le amministrazioni locali a rischio.
L’importanza dei “falsi positivi”
Uno degli aspetti più interessanti dell’IA è la sua capacità di rilevare i cosiddetti “falsi positivi”, ovvero comuni che mostrano segnali di rischio ma non sono ancora stati oggetto di indagini o provvedimenti. Gli autori dello studio hanno scoperto che i comuni etichettati come falsi positivi presentano caratteristiche simili a quelli già commissariati, come la presenza di omicidi di mafia o intimidazioni a politici locali. Questo implica che il fenomeno delle infiltrazioni potrebbe essere sottostimato rispetto ai numeri ufficiali.
Variabili economiche e politiche
L’analisi dell’IA ha messo in luce alcune variabili legate al rischio di infiltrazione mafiosa. Tra queste, la quantità di fondi pubblici gestiti e la flessibilità nella loro spesa si sono rivelate particolarmente significative. Durante il periodo dal 2007 al 2013, il Sud Italia ha beneficiato di un aumento dei fondi dell’Unione Europea destinati agli enti locali. Tuttavia, la maggiore disponibilità di fondi e la possibilità di gestirli in modo più flessibile hanno coinciso con un incremento delle infiltrazioni, in particolare nei comuni amministrati da liste civiche o di estrema destra. Al contrario, la presenza di una sindaca ha mostrato un effetto positivo, riducendo il rischio di infiltrazioni mafiose.
La criminalità organizzata, in effetti, preferisce operare in contesti dove il capitale sociale è debole. Comuni con bassi investimenti in strutture educative e sportive sono risultati più vulnerabili, poiché le mafie tendono a sfruttare la mancanza di opportunità per i giovani per affermare la loro influenza. Questa strategia di mantenere basso il capitale sociale è coerente con l’obiettivo delle mafie di consolidare il proprio potere economico e politico sul territorio.
Implicazioni e critiche
Nonostante l’efficacia dimostrata, l’uso dell’IA per prevenire infiltrazioni mafiose solleva interrogativi etici e pratici. Un timore diffuso è che gli algoritmi possano rafforzare bias preesistenti e contribuire a stigmatizzare aree già socialmente ed economicamente svantaggiate, come i comuni del Sud Italia. Tuttavia, secondo Campedelli, l’algoritmo ha dimostrato di superare pregiudizi consolidati: mentre le regioni del Centro e Nord Italia rappresentano solo il 3% dei comuni commissariati, il modello ha individuato che il 7% dei comuni a rischio si trova fuori dal Mezzogiorno.
L’utilizzo di un tale strumento potrebbe trasformare il monitoraggio delle amministrazioni locali, permettendo allo Stato di agire con maggiore anticipo e di evitare che le mafie si radichino silenziosamente. Tuttavia, è fondamentale che l’uso dell’IA sia accompagnato da un quadro normativo chiaro e da una supervisione etica per evitare abusi e discriminazioni.
L’IA per prevenire infiltrazioni mafiose
L’IA per prevenire infiltrazioni mafiose rappresenta un passo avanti nella protezione delle istituzioni locali dalla criminalità organizzata. Questo strumento, con la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e individuare pattern invisibili agli occhi umani, potrebbe costituire un’arma decisiva per rendere più efficace la lotta alle mafie e garantire una maggiore trasparenza amministrativa. Resta fondamentale, però, affrontare le sfide etiche e tecniche legate al suo utilizzo, affinché diventi un alleato prezioso nella tutela della democrazia e della legalità in Italia.
Fonte articolo: L’Espresso.
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