embers - sistema di predizione eventi sociali

Embers, tra sicurezza e totalitarismo

L’Intelligence Advanced Research Projects Activity, nota anche come IARPA è una agenzia che fa capo all’Ufficio del Direttore della Sicurezza Nazionale degli Stati Uniti e che si occupa, come suggerisce il nome, di sviluppare progetti di ricerca avanzata per l’Intelligence . Dal 2012 IARPA sta finanziando con 22 milioni di dollari un progetto denominato EMBERS.

EMBERS è l’acronimo di Early Model Based Event Recognition Project using Surrogates, ovvero “Progetto di individuazione preventiva di eventi basato su modelli attraverso surrogati“. In parole semplici: prevedere luogo, data e portata di un evento sociale quali, a titolo di esempio, proteste civili, malattie, risultati di elezioni, sommosse, proteste. Sostanzialmente EMBERS è in grado di predire con un certo anticipo quando, dove, durata, causa e fascia di popolazione coinvolta (insegnanti, operai, pensionati, dipendenti statali, ecc.) di uno sciopero, di una protesta, di una manifestazione.

L’architettura di EMBERS permette di risalire indietro alle cause di una determinata previsione. Ovvero, supponendo che il sistema dia un avviso per una probabile sommossa a Venezia tra una settimana, l’analista indagare all’indietro per verificare quali sono i dati che hanno portato il sistema a lanciare questo avviso.

Come funziona embers?

Embers è una architettura modulare, ovvero costituita da parti autonome ma che comunicano tra di loro e si basa su Amazon Web Services. Al di là delle note tecniche (per i più curiosi il primo articolo nella sezione Approfondimenti contiene tutti i dettagli), Embers si sviluppa su quattro fasi:

  1. Data ingest ovvero “ingerire dati”. In questa fase al sistema vengono passati i dati provenienti da diverse fonti: twitter, facebook, blog, news, rapporti governativi, dati socio demografici, ecc.
  2. Enrichment o “Arricchimento”. Una volta raccolti i dati, questi vengono preparati per l’elaborazione. La prima fase prevede l’analisi linguistica che individua lemmi, la suddivisione in token, ovvero elementi minimi. In questa fase vengono estratti luoghi, date, numeri, hashtag, ecc. Successivamente si passa alla normalizzazione delle date, georeferenziazione, sentiment analysis. A seconda delle fonti (documenti, tweet, blog, ecc.) vengono utilizzati metodi diversi.
  3. Modelli di analisi. I dati, una volta organizzati e arricchiti, vengono dati in pasto a più modelli ai quali è richiesto di fare predizioni su specifici aspetti ed i risultati di ciascuno di essi possono essere utilizzati, a loro volta, come dati da fornire ad altri modelli.
  4. Generazione di avvisi. I risultati della precedente fase vengono combinati ed il sistema valuta la probabilità di un evento e genera l’avviso fornendo tutte le indicazioni del caso.

Embers funziona davvero?

Pare proprio di sì. Il grado di accuratezza e precisione che il sistema riesce ad ottenere che arriva anche all’80%. Nel 2013, ad esempio, EMBERS riuscì a prevedere lo scoppio della cosiddetta “Primavera Brasiliana”, l’ondata di proteste scoppiata a seguito dell’aumento delle tasse che presto si trasformò in una rivolta contro il governo.

In quell’occasione, EMBERS riuscì a prevedere i luoghi e le date delle sommosse, fornendo indicazione di dove si sarebbero estese e in quali tempi. Cose da fantascienza, insomma. Tutto ciò, però, usando analisi in tempo reale dei big data con cui alimenta algoritmi di machine learning in grado di fare previsioni.

Il dilemma etico

Sistemi di questo tipo, su cui si stanno investendo svariati milioni di dollari, non mancano di suscitare alcuni dilemmi etici: e se un sistema di questo tipo fosse utilizzato per stroncare sul nascere potenziali proteste e arrestare preventivamente gli organizzatori? E se, capendo come si generano questi tipi di proteste, fossero utilizzati per “manipolare” i sistemi sociali in modo tale da spostare l’opinione pubblica e creare rivolte ad hoc?

Sono domande che si è posto lo stesso team del progetto e che, semmai ce ne fosse bisogno, pongono interrogativi sulla presenza on line e sulla condivisione massiva delle informazioni, sull’utilizzo dei social media come strumento di organizzazione sociale.

Ciò che un tempo doveva essere la grande rivoluzione promessa da internet, sta lentamente diventando il più grande strumento di controllo delle masse da cui, con l’aumentare di oggetti collegati alla rete, sarà sempre più difficile sfuggire.

Saremo destinati a tornare ai pizzini ?

Approfondimenti

Se sei curioso di conoscere meglio questo sistema, qui pui trovare due articoli che spiegano in dettaglio come funziona EMBERS:

 

Published by

Simone Favaro

Blogger, author, marketing and business networking strategist helping companies to build their online strategy and strong relationships using the social web.

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