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METODO PER L’ANALISI PREDITTIVA DELLA STRUTTURA SOCIALE DI ORGANIZZAZIONI CRIMINALI

Analisi predittivaCriminal graphGrafo multilayerInformatica TsdOrganizzazioni criminaliReti multilayer

Introduzione

L’invenzione ha come oggetto un metodo per l’analisi predittiva della struttura sociale di organizzazioni criminali. Nello specifico, l’invenzione è rappresentata da una piattaforma software per l’analisi multidimensionale della struttura delle organizzazioni criminali (ad esempio cosche mafiose o clan di n’drangheta). Il sistema proposto si prefigge di identificare gli individui più pericolosi operanti all’interno di organizzazioni criminali e di predire future collaborazioni tra individui volte a compiere azioni delittuose.

Caratteristiche Tecniche

Il metodo dell’invenzione comprende le seguenti fasi:

– Identificazione di una pluralità di livelli di relazioni intercorrenti tra soggetti appartenenti o associati ad una organizzazione criminale;

– Costruzione di una pluralità di grafi atti a descrivere relazioni tra i suddetti soggetti ove ogni nodo rappresenta un soggetto  ed ove ogni grafo rappresenta un livello di relazione tra soggetti ed i grafi sono tra loro correlati a formare una struttura multilayer di grafi;

– Costruzione di una pluralità di link tra i suddetti soggetti, ove detti link connettono soggetti su un medesimo grafo o su un diverso  grafo appartenente alla medesima struttura multilayer di grafi;

– Esecuzione di un algoritmo di link prediction al fine di calcolare la probabilità della instaurazione di un ulteriore link tra soggetti in un istante di tempo futuro.

Possibili Applicazioni

  • Criminologia;
  • Informatica;
  • Attività investigative;
  • Agenzie di intelligence e le Forze di Polizia;
  • Scienze sociali.

Vantaggi

  • Supera i limiti derivanti dalle solo intercettazioni telefoniche;
  • Esamina diverse fonti investigative, utilizzando una struttura matematica complessa e flessibile, ovvero il grafo multilayer;
  • Limita l’intervento dell’operatore umano e fa leva su algoritmi statistici.