Studiare le reti criminali complesse con nuovi strumenti statistici

Studiare le reti criminali complesse con nuovi strumenti statistici

IN UN RECENTE ARTICOLO, IL DOCENTE BOCCONI DANIELE DURANTE E I SUOI COAUTORI HANNO STUDIATO LA STRUTTURA DELLE RETI CRIMINALI ATTRAVERSO NUOVI MODELLI STATISTICI CHE PERMETTONO DI RAGGRUPPARE I CRIMINALI CON SCHEMI DI CONNETTIVITA' SIMILI

La parola “rete” (network) è entrata ormai a far parte del nostro linguaggio quotidiano, in particolare dopo l'ascesa dei social network digitali. Tuttavia, le interazioni umane non sono finalizzate solo alla socievolezza e al divertimento. Anche i criminali interagiscono tra loro per pianificare azioni illecite, soprattutto nel crimine organizzato.
 
Motivati da dati e documenti giudiziari pubblicamente disponibili riguardanti un'operazione delle forze dell'ordine denominata “Operazione Infinito”, condotta tra il 2007 e il 2009 per contrastare la 'Ndrangheta in Lombardia, il docente Bocconi Daniele Durante e i suoi coautori Sirio Legramanti (Università di Bergamo), Tommaso Rigon (Università di Milano-Bicocca) e David Dunson (Duke University) hanno sviluppato una nuova classe di modelli statistici per raggruppare i criminali con schemi di connettività simili, facendo così ulteriore luce sulle comunità presenti all’interno delle organizzazioni criminali.
 
Nella maggior parte delle reti, infatti, non tutti i nodi – che in questo caso rappresentano i criminali – sono connessi tra loro, e tipicamente si formano dei sottogruppi o comunità. Il tipo più semplice di raggruppamento è caratterizzato da connessioni dense all'interno di ogni gruppo e connessioni meno dense tra gruppi diversi. Questo corrisponde all'idea che ogni individuo sia più propenso a connettersi con individui del suo stesso gruppo. Questo accade, ad esempio, tra compagni di classe all'interno di una scuola, anche se le interazioni tra classi diverse sono ovviamente possibili. A volte, le interazioni tra gruppi diversi sono persino più probabili di quelle all'interno dello stesso gruppo. Si pensi ad esempio a due gruppi di animali, predatori e prede, e ad interazioni che rappresentino il predare/essere predati.
 
La struttura delle reti criminali è molto più complessa. In particolare, la rete criminale in questione presenta una struttura gerarchica e annidata, con i boss al centro della rete e gli affiliati alla periferia. Sia i boss che gli affiliati sono poi suddivisi in sottogruppi tendenzialmente coerenti con le unità locali. Gli affiliati di ogni unità locale interagiscono per lo più con i propri boss, ma poi i boss di diverse unità locali comunicano tra loro per coordinare il funzionamento complessivo dell'organizzazione.
 
“A differenza dei classici algoritmi di identificazione delle comunità”, spiega il professor Durante, “il nostro extended stochastic block model è in grado di tenere conto di queste architetture complesse. Inoltre, insieme alle connessioni osservate, che in questo caso rappresentano la co-partecipazione dei criminali a riunioni dell'organizzazione, siamo stati in grado di incorporare informazioni aggiuntive provenienti dalle indagini, come l’unità locale e il presunto ruolo all'interno dell'organizzazione di ciascun criminale.”
 
  

“L’Europol ha recentemente descritto le reti criminali come moderne Idra, con una struttura complessa e fluida. Come abbiamo dimostrato in questo lavoro, tale complessità – se analizzata attraverso modelli statistici adeguati – può in realtà essere un vantaggio anziché uno svantaggio, e può aiutare a far luce su queste reti oscure.”
 
Legramanti, S., Rigon, T., Durante, D., Dunson, D. B. (2022), “Extended Stochastic Block Models with Application to Criminal Networks.” Annals of Applied Statistics, 16(4), 2369-2395. https://doi.org/10.1214/21-AOAS1595.
 

di Ezio Renda
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