Grazie alla crescente disponibilità di dati aperti sui siti istituzionali della Camera dei deputati e del Senato della Repubblica, la Scuola Superiore Sant'Anna (Istituto di Biorobotica e Istituto Dirpolis) è stata in grado di analizzare le ultime legislature e sviluppare un algoritmo di Intelligenza Artificiale in grado di predire con molte settimane di anticipo il cambio di partito di un deputato.
Il fatto stesso che il cambio di gruppo risulti prevedibile testimonia dunque che non si tratta necessariamente di un fenomeno improvviso, ma è il frutto di un progressivo percorso di distacco dalle posizioni del proprio gruppo: un tema questo che può oggi essere analizzato in chiave interdisciplinare, unendo il linguaggio delle scienze sociali a quello degli algoritmi.
Con Francesca Biondi Dal Monte, costituzionalista, e Alberto Mazzoni, neuroscienziato, della Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa
Non avete tempo di guardavi il video? Volete avere un'idea di che cosa viene raccontato? Lo abbiamo fatto vedere all'intelligenza artificiale e ha preso questi appunti per voi (da notare l'ironia della sorte: un'Ai che analizza l'Ai).
Punti chiave
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📊 Analisi dei dati parlamentari: L'utilizzo di database aperti e trasparenti su parlamentari permette un'analisi dettagliata del loro comportamento e delle loro scelte politiche.
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🔄 Cambio di partito: Circa il 30% dei parlamentari nella 17ª legislatura ha cambiato partito, un fenomeno che stimola la curiosità e merita un'analisi approfondita.
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💡 Contributo dell'intelligenza artificiale: L'intelligenza artificiale ha permesso di analizzare le caratteristiche dei parlamentari che cambiano partito, offrendo previsioni su possibili cambi futuri.
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🗳 Partecipazione al voto segreto: Una caratteristica distintiva dei parlamentari che cambiano partito è la loro maggiore partecipazione ai voti segreti.
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🚫 Limiti dell'intelligenza artificiale: L'IA assume che il futuro replichi il passato, il che può limitarne l'efficacia nell'interpretare fenomeni politici complessi e inediti.
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📝 Trasparenza e apertura dei dati: I siti istituzionali della Camera e del Senato offrono accesso a dati dettagliati sulle attività parlamentari, promuovendo la trasparenza e l'accountability.
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🤖 Sostituzione dei parlamentari con algoritmi?: Alcuni studi esplorano l'idea di sostituire i parlamentari con algoritmi per contrastare l'astensionismo e la sfiducia nei rappresentanti politici.
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🔍 Utilità dei dati per i parlamenti: L'analisi dei dati può aiutare i parlamenti a migliorare la programmazione e la valutazione delle politiche pubbliche.
Riassunto
Hai mai pensato che i dati e la politica potessero essere così intrecciati? Un neuroscienziato appassionato di enigmi e una giurista con la passione per la chiarezza legislativa hanno deciso di unire le forze per esplorare il mondo dei dati parlamentari.
Il loro obiettivo? Capire un po' meglio come funziona il cambiamento di partito tra i parlamentari italiani, usando nientemeno che l'intelligenza artificiale.
All'inizio, la loro avventura è partita da una curiosità: esaminare un mucchio di dati che tracciavano le attività dei parlamentari – dove sono nati, il loro livello di istruzione, cosa hanno votato, e molto altro ancora. E cosa scoprono? Che circa il 30% dei parlamentari nella 17° legislatura ha cambiato casacca. Sì, hai capito bene, un terzo!
Usando l'intelligenza artificiale, hanno cominciato a setacciare questi dati per vedere se riuscivano a trovare qualche schema, qualche indizio su chi avrebbe cambiato partito e perché. E anche se non hanno trovato regole che potessero prevedere il futuro di un parlamentare, hanno scoperto alcune cose interessanti. Per esempio, sembra che il voto segreto giochi un ruolo importante per coloro che poi cambiano partito – una sorta di segnale precoce del loro futuro politico.
Ma ecco la parte davvero intrigante: hanno tentato di prevedere chi avrebbe cambiato partito prima che accadesse. Sebbene non siano riusciti a prevedere ogni singolo cambio di casacca, hanno ottenuto risultati significativamente migliori del puro caso, specialmente fino a due mesi prima del cambio di partito.
Quando hanno allargato lo studio alla 18° legislatura, hanno scoperto qualcosa di un po' sconcertante: la regione di nascita sembrava influenzare la probabilità di cambiare partito. Ma attenzione, non era una questione di nord contro sud, quanto piuttosto il modo in cui l'intelligenza artificiale aveva scoperto da sola che alcuni partiti – soprattutto quelli con una forte presenza nel sud, come il Movimento 5 Stelle e Forza Italia – avevano visto un numero maggiore di cambiamenti.
Quindi, cosa ci insegna questa ricerca? Primo, che l'intelligenza artificiale ha un potenziale enorme nel rivelare schemi nascosti nei dati, anche in campi complessi come la politica. Ma ci ricorda anche che, alla fine, la politica è imprevedibile, piena di colpi di scena e di momenti inaspettati che nessun algoritmo può prevedere con certezza assoluta.
Per finire, un pensiero da portarsi a casa: mentre ci sono persone che sognano di sostituire i parlamentari con algoritmi, forse la vera magia sta nell'usare queste tecnologie per migliorare il nostro sistema politico, rendendolo più trasparente, responsabile e, soprattutto, vicino alle esigenze dei cittadini. Chi l'avrebbe mai detto che un neuroscienziato e una giurista avrebbero potuto portarci a riflettere su tutto questo?
