Lo scorso 5 giugno un team del laboratorio RIDS (Res Institute for Data Science) dell'Universit\u00e0 di Pavia ha presentato a Roma, presso il Dipartimento delle informazioni per la sicurezza della Presidenza del Consiglio dei Ministri, una ricerca finalizzata a elaborare modelli di rischio per la previsione degli attacchi terroristici.<\/p>\n
La ricerca \u00e8 stata coordinata dalla professoressa Silvia Figini docente di statistica dell’Universit\u00e0 di Pavia e Responsabile Scientifico del laboratorio RIDS.<\/p>\n
Il lavoro svolto all'interno del laboratorio di data science<\/em>, presenta modelli descrittivi e inferenziali attraverso un’analisi della serie storica di dati a disposizione opportunamente integrati con dati esterni quantitativi e qualitativi. L’idea \u00e8 che, partendo da una mappatura storico-geografica degli attentati a livello globale e incrociando queste informazioni con indici specifici e altri attinti dal traffico web e dai social network, si possa arrivare a sviluppare un algoritmo in grado di prevedere dove sar\u00e0 il prossimo attacco.<\/p>\n I ricercatori hanno fissato come punto di partenza gli attentati dell’11 settembre 2001. Da allora ci sono state pi\u00f9 di 83mila azioni in 158 Paesi riconducibili a 1.098 gruppi terroristici differenti che hanno fatto circa 192 mila morti. L’algoritmo consente di tener conto di dati quantitativi, qualitativi, strutturati e non strutturati per ottimizzare la capacit\u00e0 predittiva e ipotizzare dove sar\u00e0 il prossimo attacco.<\/p>\n I modelli di previsione messi a punto potranno essere ulteriormente migliorati con l'integrazione di dati riservati e possono servire ai dipartimenti nazionali e internazionali di intelligence a pianificare con pi\u00f9 accuratezza azioni di prevenzione terroristica.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":11966,"template":"","meta":{"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":""},"argomenti":[9],"esterni":[],"class_list":["post-11965","openpublish_article","type-openpublish_article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","argomenti-tecnologie-innovative"],"featured_img":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/economics-innovation-analytics.jpg","coauthors":[],"author_meta":{"author_link":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/?author=4","display_name":"NoName"},"relative_dates":{"created":"Pubblicato 9 anni fa","modified":"Aggiornato 9 anni fa"},"absolute_dates":{"created":"Pubblicato il 07\/06\/2017","modified":"Aggiornato il 07\/06\/2017"},"absolute_dates_time":{"created":"Pubblicato il 07\/06\/2017 12:20","modified":"Aggiornato il 07\/06\/2017 12:20"},"featured_img_caption":"","tax_additional":{"argomenti":{"linked":["Tecnologie innovative<\/a>"],"unlinked":["Tecnologie innovative<\/span>"],"slug":"argomenti","name":"Argomentis"},"esterni":{"linked":[],"unlinked":[],"slug":"esterni","name":"Esternis"}},"series_order":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/openpublish_article\/11965","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/openpublish_article"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/openpublish_article"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/11966"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=11965"}],"wp:term":[{"taxonomy":"argomenti","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fargomenti&post=11965"},{"taxonomy":"esterni","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scienzaegoverno.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Festerni&post=11965"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}