L’intelligenza artificiale che sceglierà il prossimo primo ministro

Nel 1955, Isaac Asimov pubblicò il suo racconto breve Suffragio universale. Il libro descrive come la prima democrazia elettronica utilizzi il computer più avanzato del mondo, Multivac. Un’intelligenza artificiale potrebbe decidere il voto di un’intera nazione, con l’intervento di un solo elettore umano.

Anche se non abbiamo ancora raggiunto questo inquietante futuro, il ruolo dell’intelligenza artificiale e della scienza dei dati è sempre più importante nel corso delle elezioni democratiche. Le campagne elettorali di Barack Obama e Donald Trump, il Partito Sintetico della Danimarca e il massiccio furto di dati nella campagna di Macron sono buoni esempi.

Una delle prime storie di successo nell’utilizzo di grandi dati e l’analisi delle reti sociali per mettere a punto una campagna elettorale è stata quella di Barack Obama per le elezioni presidenziali del 2012. Nella sua campagna (e in molte altre successive), i sondaggi tradizionali sulle intenzioni di voto, basati su telefonate o interviste personali, sono stati integrati dall’analisi dei social network.

Queste analisi offrono un metodo economico e quasi in tempo reale per misurare l’opinione degli elettori. Vengono applicate tecniche di Natural Language Processing (NLP), in particolare quelle dedicate alla sentiment analysis. Queste tecniche analizzano i messaggi contenuti nei tweet, nei blog, ecc. e cercano di misurare se le opinioni espresse in essi sono positive o negative rispetto a un certo politico o a un certo messaggio elettorale.

Il problema principale è la distorsione del campionamento, poiché gli utenti più attivi dei social network tendono a essere giovani e tecnofili e non rappresentano l’intera popolazione. Per questo motivo, queste tecniche hanno dei limiti quando si tratta di prevedere i risultati elettorali, anche se sono molto utili per studiare le tendenze di voto e lo stato di opinione delle persone.

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