Sant'Anna, un algoritmo prevede i cambi di gruppo dei parlamentari

Quali sono i fattori che hanno spinto quasi un deputato su tre a cambiare gruppo parlamentare negli ultimi 10 anni? Ed è possibile prevedere in anticipo se un parlamentare sta per uscire dal suo gruppo?

Uno studio pubblicato sulla rivista iScience 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 Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, l’Istituto di BioRobotica e l’Istituto Dirpolis, e ha coinvolto un team multidisciplinare di studiosi: il prof. Silvestro Micera, il ricercatore Alberto Mazzoni e lo studente PhD Nicolò Meneghetti per l’Istituto di BioRobotica; il prof. Emanuele Rossi, la prof.ssa Francesca Biondi Dal Monte e il ricercatore affiliato Fabio Pacini per l’Istituto Dirpolis.

Intelligenza artificiale…

Lo studio della Scuola Superiore Sant’Anna ha 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). 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 dei Deputati, che sono oggi di pubblico dominio grazie alla sua piattaforma di pubblicazione e condivisione di Linked Open Data.

L’algoritmo è stato in grado di distinguere con buona accuratezza tra i deputati in procinto di cambiare gruppo e coloro che vi resteranno. In particolar modo l’algoritmo ha evidenziato due elementi che predicono 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, poiché il deputato tende a votare progressivamente meno in linea con la posizione del gruppo che sta per abbandonare.

Il fatto stesso che il cambio di gruppo risulti prevedibile induce a ritenere 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.

… e Open Data

Questo lavoro è stato possibile grazie alla crescente disponibilità di open data sui siti istituzionali delle Camere. In generale, già da diversi anni, sui siti istituzionali della Camera dei Deputati e del Senato della Repubblica, sono disponibili numerose 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. Ciò ha permesso un utilizzo di questi dati a fini scientifici e la possibilità di elaborare in chiave interdisciplinare una metodologia di analisi delle votazioni della Camera dei Deputati che ha permesso di conoscere meglio alcune tendenze delle ultime legislature e del sistema parlamentare.

“Sebbene la politica abbia criteri e modalità di azione specifici e quasi del tutto propri – spiega 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”.

“Sono particolarmente contento dei risultati ottenuti in questo studio – commenta 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”.

LINK ALLO STUDIO: https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(23)01175-6

Fonte: Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa