Intelligenza Artificiale (IA) 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.
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