Voltagabbana, attenti: ora l'intelligenza artificiale prevede i cambi di partito
Redazione Online
|2 anni fa
Intelligenza Artificiale e politica si incontrano in un algoritmo: analizzando le votazioni passate, l’IA è in grado di prevedere il cambio di gruppo parlamentare dei deputati, permettendo quindi di indagare i comportamenti della classe politica.
Lo studio italiano, pubblicato sulla rivista iScience, nasce dalla collaborazione tra due Istituti della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, l’Istituto di BioRobotica e l’Istituto Dirpolis.
La ricerca si fonda sulla combinazione di due ingredienti: gli algoritmi di apprendimento automatico e la possibilità di allenarli e testarli sui dati delle votazioni, che sono oggi di pubblico dominio. “L’uso combinato di open data e intelligenza artificiale ha e avrà sempre di più un grosso impatto anche nelle scienze sociali”, commenta Silvestro Micera, uno degli autori dello studio.
“Sebbene la politica abbia criteri e modalità di azione specifici e quasi del tutto propri – aggiunge Emanuele Rossi, co-autore – in alcune circostanze si può constatare che l’utilizzo di metodologie scientifiche apparentemente assai distanti da essa possono contribuire ad analizzare e a prevedere i comportamenti della classe politica, con possibili applicazioni che sono evidenti a tutti”.
I ricercatori guidati da Nicolò Meneghetti hanno indagato la relazione esistente tra le votazioni espresse all’interno della Camera dei Deputati e le dinamiche di cambiamento di gruppo parlamentare nelle ultime due legislature (quelle del 2013-2018 e del 2018-2022). L’algoritmo è stato in grado di distinguere con buona accuratezza tra i deputati in procinto di cambiare gruppo e gli altri.
In particolare, ha evidenziato due elementi che predicono con molte settimane di anticipo l’uscita dal gruppo: la maggior inclinazione a partecipare a votazioni segrete rispetto ai colleghi, e il livello di concordanza tra le votazioni del deputato e quelle della maggioranza del gruppo di appartenenza, poiché il deputato tende a votare progressivamente meno in linea con la posizione del gruppo che sta per abbandonare.
Lo studio italiano, pubblicato sulla rivista iScience, nasce dalla collaborazione tra due Istituti della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, l’Istituto di BioRobotica e l’Istituto Dirpolis.
La ricerca si fonda sulla combinazione di due ingredienti: gli algoritmi di apprendimento automatico e la possibilità di allenarli e testarli sui dati delle votazioni, che sono oggi di pubblico dominio. “L’uso combinato di open data e intelligenza artificiale ha e avrà sempre di più un grosso impatto anche nelle scienze sociali”, commenta Silvestro Micera, uno degli autori dello studio.
“Sebbene la politica abbia criteri e modalità di azione specifici e quasi del tutto propri – aggiunge Emanuele Rossi, co-autore – in alcune circostanze si può constatare che l’utilizzo di metodologie scientifiche apparentemente assai distanti da essa possono contribuire ad analizzare e a prevedere i comportamenti della classe politica, con possibili applicazioni che sono evidenti a tutti”.
I ricercatori guidati da Nicolò Meneghetti hanno indagato la relazione esistente tra le votazioni espresse all’interno della Camera dei Deputati e le dinamiche di cambiamento di gruppo parlamentare nelle ultime due legislature (quelle del 2013-2018 e del 2018-2022). L’algoritmo è stato in grado di distinguere con buona accuratezza tra i deputati in procinto di cambiare gruppo e gli altri.
In particolare, ha evidenziato due elementi che predicono con molte settimane di anticipo l’uscita dal gruppo: la maggior inclinazione a partecipare a votazioni segrete rispetto ai colleghi, e il livello di concordanza tra le votazioni del deputato e quelle della maggioranza del gruppo di appartenenza, poiché il deputato tende a votare progressivamente meno in linea con la posizione del gruppo che sta per abbandonare.
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