Ogni volta si scatena un putiferio, con accuse di tradimento spesso incrociate. I cambi di gruppo parlamentare in Italia non sono una novità, ma si tratta di un fenomeno difficile da controllare, e ancor più da prevedere. Ebbene, dalla combinazione tra intelligenza artificiale e open data arriva ora una metodologia made in Italy per lo studio dei comportamenti della classe politica. Che, secondo i ricercatori, permette di prevedere gli ormai famosi ‘cambi di casacca’ in Parlamento con accuratezza.
La novità arriva da uno studio pubblicato sulla rivista iScience e firmato dai ricercatori dell’Università Sant’Anna di Pisa. Il team ha sviluppato un algoritmo che, analizzando le votazioni passate, è in grado di stimare la probabilità che un deputato cambi gruppo parlamentare.
La ricerca nasce dalla collaborazione tra due Istituti della Sant’Anna: l’Istituto di BioRobotica e l’Istituto Dirpolis, e ha coinvolto un team multidisciplinare: il professor Silvestro Micera, il ricercatore Alberto Mazzoni e lo studente PhD Nicolò Meneghetti per l’Istituto di BioRobotica; il professor Emanuele Rossi, la professoressa Francesca Biondi Dal Monte e il ricercatore affiliato Fabio Pacini per l’Istituto Dirpolis.
Il responso dell’AI
Come prevedere la fuga di un parlamentare? Nel mirino del team (e dell’algoritmo), 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).
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 espresse nella Camera, oggi di pubblico dominio grazie alla sua piattaforma di pubblicazione e condivisione di Linked Open Data.
Ebbene, dopo un apposito ‘allenamento’, l’algoritmo è stato in grado di distinguere con buona accuratezza tra i deputati in procinto di cambiare gruppo e chi, invece, resterà. Sono due, secondo l’algoritmo, gli elementi ‘chiave’ per prevedere – anche con molte settimane di anticipo – l’uscita dal gruppo parlamentare: 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.
In pratica, il deputato in fuga tende a votare progressivamente meno in linea con la posizione del gruppo che sta per abbandonare. Il fatto stesso che il cambio risulti prevedibile, “induce a ritenere – dicono i ricercatori – che non si tratti, in molti casi, di un fenomeno improvviso, ma sia piuttosto il frutto di un progressivo percorso di distacco dalle posizioni del proprio gruppo”.
“Sebbene la politica abbia criteri e modalità di azione specifici e quasi del tutto propri – rileva Emanuele Rossi, ordinario di Diritto costituzionale alla Scuola Sant’Anna – 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 a tutti evidenti”.
Questione di dati e trasparenza
La ricerca è stata condotta grazie alla crescente disponibilità di open data sui siti istituzionali delle Camere. Informazioni sull’attività dei parlamentari, sui disegni di legge presentati, sugli emendamenti, sulle votazioni e sulle discussioni, dati molto utili per conoscere meglio l’attività dei nostri rappresentanti. Una trasparenza che si è rivelata alleata della scienza.
“Sono particolarmente contento dei risultati ottenuti in questo studio – conclude Silvestro Micera, ordinario di Bioingegneria Elettronica alla Scuola Sant’Anna – Si confermano ancora una volta le potenzialità scientifiche connesse con la natura fortemente multi-disciplinare delle attività di ricerca della Scuola. L’uso combinato di open data e intelligenza artificiale ha, e avrà sempre di più, un grosso impatto anche nelle scienze sociali”. La possibilità di prevedere eventuali ‘cambi di casacca’ potrebbe finire per influenzare, in futuro, perfino il comportamento dei protagonisti e le strategie politiche.
