La Data Science nella Giustizia Predittiva

I mezzi di comunicazione sono una straordinaria fonte di conoscenza e di informazione, ma gli aspetti positivi del loro utilizzo possono essere tanti quanti gli aspetti negativi. Oggi il progresso tecnologico attraversa la maggior parte delle attività quotidiane: basti pensare alle transazioni bancarie, alle vendite online e alle altre attività che virtualmente trovano la loro sede nella rete. Un settore in cui il progresso tecnologico potrebbe essere di grande aiuto è quello giuridico: attraverso la giustizia predittiva si eviterebbero incomprensioni di natura soggettiva e si potrebbe prevedere l’esito delle sentenze. L’art. 101 della Costituzione e l’art. 65 dell’Ordinamento Giudiziario esprimono l’impersonale oggettività del diritto e la funzionalità tecnica della sua applicazione, eliminando eventuali giudizi precoci. Il diritto è oggettivo, basato su leggi predeterminate e vincolanti, e proprio per questo è possibile affidarsi alla giustizia predittiva: la sua applicazione può favorire sistemi di risoluzione alternativi alle controversie come mediazione, negoziazione e proposta conciliativa. Nel 1666, Leibniz enunciava già la possibilità di utilizzare modelli di giustizia predittiva attraverso gli algoritmi matematici: secondo lui, davanti a una disputa, un giorno, si sarebbe potuto evitare il processo, promuovendo un calcolo delle controversie attraverso i modelli matematici. Oggi l’uomo, attraverso l’interazione con l’Intelligenza Artificiale, può progettare software che svolgano compiti complessi nel minor tempo possibile anche all’interno di contesti aziendali, per contrastare i rischi, proteggere le informazioni e i dati e combattere il cybercrime. L’obiettivo della presente monografia è quello di applicare la Statistica alla Giustizia, in particolare al cybercrime economico-finanziario, al fine di effettuare previsioni e trovare soluzioni per impedire la riproduzione dei reati.