Cosa dice la Data science sui fatti di Mafia Capitale

La settimana scorsa le prime pagine dei giornali sono state dominate dai nuovi fatti relativi all’inchiesta Mondo di Mezzo, giornalisticamente conosciuta come Mafia Capitale, che ha portato alla rivelazione di una serie di intrighi economici e politici con al centro lo sfruttamento degli immigrati clandestini.

La coincidenza ha voluto che proprio la settimana scorsa si sia tenuto a Roma, precisamente nella sala del Carroccio al Campidoglio, un incontro dal titolo “Data science: nuovi approcci per affrontare vecchi problemi?”, organizzato per presentare al pubblico la collana Data science curata da Luca Giuliano (ordinario di Sociologia all’Università di Roma La Sapienza), in particolare il volume appena pubblicato “Social network analysis” di Daniele Frongia (statistico ISTAT e attualmente Consigliere dell’assemblea capitolina di Roma Capitale).

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Oltre ai suddetti, dopo il saluto introduttivo del direttore del dipartimento di Scienze statistiche Fabio Grasso hanno partecipato nel ruolo di relatori Davide Bennato (ovviamente, Università di Catania), Orazio Giancola (Université Aix Marseille), Stefano Leonardi (coordinatore del corso di Laurea Magistrale in Data Science del Dipartimento di Statistica di Roma La Sapienza). Fra i relatori ci sarebbe dovuto essere anche Duccio Schiavon (Stat-project) che avrebbe dovuto parlare di data visualization, ma problemi personali lo hanno bloccato a Padova.

L’incontro è stato oltremodo interessante (basta guardare il programma), ma qualora ve lo foste perso non preoccupatevi.
Grazie alla collaborazione con Radio Radicale, qui è possibile vedere la registrazione completa dell’incontro.

La scusa è stata quella di parlare del libro di Daniele Frongia e del nuovo corso di laurea specialistica in Data Science offerto dal Dipartimento di Science Statistiche dell’Università di Roma La Sapienza, ma a partire da questa idea, il dibattito si è dipanato non solo sui temi della Data Science, ma anche su quelli di Mafia Capitale.

Dopo l’introduzione di Luca Giuliano su cos’è la Data science e cosa voglia dire essere uno scienziato dei dati – come professione e come sfida intellettuale – è toccato a me (di cui dirò più avanti).
Orazio Giancola (Université Aix Marseille) ha parlato di Big data con una attenzione particolare alla loro applicazione alle politiche pubbliche e Stefano Leonardi (Università la Sapienza) ha introdotto la laurea specialistica in Data Science, sottolineando la didattica completamente in inglese e le ampie collaborazioni con aziende del settore.

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Daniele Frongia, forte della sua competenza statistica e politica, ha presentando un paio di casi studio applicando la Social Network Analysis, al fenomeno Mafia Capitale, mostrando l’intricata rete di collaborazioni, collusioni, nomi, aziende e tutto quanto è stato svelato dall’inchiesta iniziale di Mafia Capitale, grazie anche alla collaborazione con il gruppo capitolino del Movimento 5 Stelle.

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la mia relazione si è svolta su un binario simile.
Dopo una introduzione sull’importanza dei social media dal punto di vista sociologico e di alcuni dei più interessanti progetti di studio dei comportamenti sociali permessi proprio dai social media, ho voluto anche io lavorare su Mafia Capitale.
Grazie alla collaborazione con la società di social media monitoring e prediction KPI6.com, ho scaricato tutti i tweet relativi al fenomeno mafia Capitale (hashtag, keyword, topic) nel periodo 1-31 dicembre 2014 (prima fase dell’inchiesta) ed ho fatto un piccolo studio in stile social media analysis con alcune riflessioni sociologiche sul fenomeno.
Ovviamente senza dimenticare di fare promozione anche il mio libro “Il computer come macroscopio”, in attesa che esca il mio titolo per la collana Data Science di Luca Giuliano e promossa dal Dipartimento di Statistica di Roma La Sapienza.

Per quanto riguarda i risultati (preliminari) dello studio li potete trovare nelle slide qui sotto.
Se vi interessa il mio commento a queste slide, a questo link trovate la registrazione del mio intervento, oltre che il player qui in basso


Ringrazio gli amici di KPI6.com della collaborazione nel datamining e per ogni osservazione, segnalazione e tutto il resto risponderò nei commenti

 

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