A cura di Heleen Snelting, Director, Data Science, TIBCO
L’efficacia dell’attività di Polizia dipende dalla disponibilità di dati di buona qualità. La prevenzione e la riduzione dei reati, in particolare dei delitti più gravi e delle attività del crimine organizzato, sono strettamente legate al fatto che le forze dell’ordine siano in grado di ottenere insight rapidi da enormi e sempre crescenti quantità di informazioni messe a loro disposizione.
Il problema, dato il volume e la varietà di dati da analizzare, è da dove cominciare. Molti dei dati delle forze dell’ordine disponibili per gli analisti e per il personale più esperto sono non strutturati, in altre parole non sono organizzati in modo ordinato in un database relazionale o in un foglio elettronico. Le forze di polizia raccolgono dati di molti tipi differenti: immagini da telecamere a circuito chiuso (Cctv), tabulati telefonici, conversazioni e immagini sui social media e così via. Collegare tra di loro una tale varietà di sorgenti per ottenere insight di valore è difficile.
Occorre disporre delle tecnologie più recenti nel campo degli strumenti per l’integrazione dei dati, in grado di aggregare tutte le informazioni che abbiano una possibile rilevanza e presentarle in modo da ottenere insight attraverso una piattaforma unica e di semplice utilizzo, che consenta di scoprire correlazioni tra gli insiemi di dati. Con le tecniche attuali di visualizzazione dei dati è possibile far emergere un quadro d’insieme da differenti set di dati senza dover sprecare tempo navigando attraverso le informazioni. Il crimine organizzato lavora con rapidità e cambia regolarmente tattiche: l’eventuale tempo perso nell’esecuzione di ricerche manuali, elaborate e complesse sui dati può offrirgli le opportunità di cui ha bisogno per evitare di essere scoperto.
La visualizzazione dei dati è cruciale per le odierne attività di polizia. È una componente complementare all’analisi dei dati (data analytics), poiché converte le informazioni raccolte da varie sorgenti in un quadro chiaro, reso visibile attraverso elementi familiari quali grafici, diagrammi e mappe. Utilizzando l’elaborazione con linguaggio naturale insieme a funzioni di intelligenza artificiale e machine learning, emergono schemi altrimenti invisibili.
Una visualizzazione dei dati facilmente comprensibile può essere utile in diversi modi. Eccone alcuni:
Interpretare i dati visuali: il cervello umano può elaborare dati visuali 60.000 volte più velocemente di quanto riesca a fare con un testo. La visualizzazione dei dati offre alle forze dell’ordine un vantaggio chiave, in quanto gli strumenti visuali intelligenti amplificano le capacità umane e consentono di scoprire più agevolmente anomalie o pattern nei dati. È possibile anche comprendere meglio operazioni, identificare aree suscettibili di miglioramento e scoprire collegamenti mancanti per una soluzione più rapida dei casi.
Implementare analytics predittive: avere accesso ad analytics predittive e prescrittive significa che le forze dell’ordine possono costruire e implementare modelli statistici che forniscono allarmi quando è probabile che accadano nuovi incidenti, contestualizzando le circostanze che richiedono indagini proattive. La visualizzazione dei dati gioca un ruolo chiave in questo caso, poiché offre una traduzione semplice da capire dei modelli di machine learning, generando intelligence attuabile (actionable). Si possono scoprire pattern, offrendo alle forze dell’ordine un punto di partenza fondamentale. Semplici tecniche di visualizzazione quali l’assegnazione di un range di colori da ambra a rosso ad aree di particolare interesse su una mappa sono molto efficaci.
Condividere dati critici: la visualizzazione dei dati non si limita all’utilizzo accademico da parte di data scientist. Si tratta di una funzione utile per chiunque operi nei team delle forze dell’ordine, dai poliziotti attivi sulle strade ai supervisori e agli analisti in ufficio. Gli investigatori che indagano sul crimine organizzato possono utilizzare l’output visuale di questi strumenti per verificare collegamenti tra le persone, transazioni immobiliari e finanziarie all’interno di un’organizzazione criminale senza possedere necessariamente competenze specifiche di data science. Chiunque può verificare ciò che i dati affermano. Team differenti, forze di polizia diverse possono condividere informazioni senza intoppi e senza preoccuparsi delle incompatibilità tra i rispettivi sistemi informativi.
Oltre a ciò, gli strumenti attuali possono aggregare tutte le informazioni importanti all’interno e all’esterno di un’agenzia e analizzarle per ricavarne insight attraverso una singola piattaforma. Molto importante: i dati possono essere gestiti in modo sicuro, cosicché solo le persone dotate dei permessi appropriati vi possano accedere.
Gestire risorse limitate: i rappresentanti delle forze dell’ordine sono costantemente alla ricerca di sistemi per allocare in modo più efficiente le risorse e per gestire meglio numeri limitati di persone ed equipaggiamenti. Risorse mal organizzate possono impattare negativamente tutto, dalla libertà d’azione dei criminali al morale dei dipartimenti e alla percezione diffusa nella comunità. Con una piattaforma di visualizzazione dei dati possono scoprire aree che richiedono un’attenzione immediata e di lungo termine. Sono anche in grado di visualizzare quali crimini abbiano un impatto maggiore sulla comunità e ai quali quindi occorre dedicare più risorse.
Migliorare le relazioni all’interno della comunità: la data visualization fornisce alla polizia la possibilità di collegarsi con le proprie comunità, mostrando i risultati del loro lavoro in modo comprensibile e interattivo. È possibile esporre trend sul tasso di incidenti, stimolare consapevolezza sui problemi di sicurezza emergenti e favorire il coinvolgimento della community. La condivisione dei dati produce fiducia e cooperazione, rendendo più semplice sul lungo termine raccogliere prove e risolvere casi.
Oggi sono disponibili le piattaforme giuste per consentire alle forze dell’ordine di prendere decisioni più rapide e più accurate. Gli insight ottenuti dalle visual analytics stanno già aiutando a tenere al sicuro il personale delle forze dell’ordine e i civili, riducendo i costi operativi e migliorando i risultati delle indagini.
I poliziotti non sono nella posizione di condividere tutti i successi che hanno ottenuto con la visualizzazione dei dati, ma altri possono farlo. Per esempio, l’agenzia Scozzese SEPA per la protezione dell’ambiente (Scottish Environment Protection Agency) utilizza i dati per affrontare la minaccia degli inquinatori illegali e offrire un confronto immediato ed efficace.
SEPA ha un ruolo vitale nella sua attività con il governo, il mercato e il pubblico al fine di garantire il rispetto delle norme ambientali. Ha una serie di poteri esecutivi che può applicare per assicurare che tutti siano in regola con la normativa. Tuttavia, tali poteri sono basati sulla capacità di analizzare in modo intelligente i dati provenienti da molte sorgenti diverse, per esempio sulla qualità di aria, acqua e suolo.
SEPA dispone di milioni di record storici relativi a decenni or sono, in un’enorme varietà di formati e si affida alla raccolta, analisi e reporting manuali dei propri campioni di test per effettuare paragoni con i dati storici e dare un aiuto nella rilevazione di trend d’inquinamento. Con una piattaforma di analytics supportata da data science e visualizzazione, SEPA ha costruito un insieme di soluzioni personalizzabili per eseguire una grande varietà di compiti legati ai dati. Il personale può visualizzare le analytics su un tablet ovunque. Non essendo più costretto a scrivere codice o trasportare raccoglitori fisici di analisi dei dati, è in grado di eseguire data analytics sul posto e dare una risposta immediata alle domande. I casi d’uso possono comprendere il controllo degli inquinanti, ecologia e misure di laboratorio, mentre altri si sono dedicati alla compliance industriale, alle leggi e alle licenze.
Allo stesso modo di SEPA, la data visualization può aiutare le forze dell’ordine a identificare schemi mai visti prima nei dati per prendere decisioni migliori adesso, aiutando a correggere percorsi futuri per risolvere sfide nascoste, nel corso della propria attività di riduzione del crimine.
