Non ci vuole certo l’intelligenza artificiale per dirci che vivere due mesi chiusi in casa è un’esperienza provante, nella migliore delle ipotesi, e terribile nella peggiore. Oppure che, se si affronterà il post-lockdown con la routine appropriata e lo spirito giusto, c’è una luce alla fine del tunnel. Ma le emozioni e il sentiment dei cittadini in quarantena possono essere monitorati con un approccio metodico che ricorre alla semantica e all’Ai per capire come e quando cambiano, su cosa si concentrano e quali parole usano, dando ai legislatori e alle istituzioni una opportunità per migliorare la loro comunicazione, studiare con più accortezza le reazioni del pubblico e, forse, anche capire qual è il limite di sopportazione dei propri cittadini.

È in Emilia-Romagna, a Modena, che bisogna andare per vedere come è stata sviluppata una tecnologia di analisi concettuale del testo – soprattutto quello dei social network – che può tornare utile ai tempi del Covid-19, per capire dove sta andando l’umore del paese. Andrea Melegari è l’entusiastico vicepresidente di Expert System, una società dall’esperienza trentennale, quotata a piazza Affari, che si occupa di costruire sistemi di senso per il vortice informazionale della rete.

Quello che molte realtà stanno facendo sulla pandemia coinvolge una quantità di testi incredibile”, spiega Melegari a Wired. A partire dal 24 marzo Expert System ha raccolto centinaia di migliaia di post su Twitter, in lingua inglese e in italiano, che mostravano hashtag come #lockdown o #Covid-19, per estrarne il “contenuto emozionale”, ossia un’instantanea di come si sente la società in una situazione mai vista nel XIX secolo. Non bene, lo sappiamo qual è la risposta: ma il valore dell’algoritmo intelligente di Expert System è quello di dirci quando la “paura” si trasforma in “tristezza”, ad esempio, e qual è esattamente il motivo di questa trasformazione.

Il punto di forza di Expert System è il suo software, Medical Intelligence Platform, è impiegato già dalle più svariate imprese editoriali ed economiche (come la società che gestisce l’indice Dow Jones di Wall Street). Grazie a Mip, infatti, è possibile ordinare enormi volumi di informazioni, effettuando le attività di categorizzazione automatica, tagging semantico, estrazione di dati e normalizzazione dei contenuti, e ottenere tutte le informazioni utili per la ricerca.

Un esempio? Una delle applicazioni di Mip, che Expert System ha reso disponibile a tutti i ricercatori del mondo: si chiama Clinical Research Navigator, ed è stata sviluppata per l’industria farmaceutica e per la rivista New England Journal of Medicine. In questo momento contiene circa 200 milioni di documenti che sono ricerche cliniche, trial, paper scientifici che riguardano diverse patologie. Sfruttando la capacità di comprendere il testo non per keyword ma per logiche concettuali, si possono vedere correlazioni semantiche tra concetti e processi biologici, e trovare i migliori esperti su ogni materia, o i sintomi più comuni per ogni malattia.

Un aggregatore di contenuti, insomma: in parte gratuiti, in parte forniti per l’emergenza specifica da alcuni partner accademici, che la società modenese mette a disposizione della scienza.

Expert System ha poi creato negli anni una “ontologia” – così la chiama Melegari – per analizzare con una “qualità pazzesca” ogni elemento del testo. “Questo è considerato a livello tecnologico una della migliori soluzioni a livello mondiale per l’analisi cognitiva del testo. Ogni elemento viene identificato e viene ‘disambiguato’, vale a dire che ogni parola viene associata alla sua migliore accezione”. Questa capacità di comprendere la lingua attraverso non un algoritmo “magico”, ma “spiegabile” – poiché il risultato dell’analisi viene motivato da un processo molto chiaro – è la chiave di volta per l’applicabilità del programma nella lotta al coronavirus.

Dal gennaio del 2019 -–e cioè da tempi non sospetti – Expert System lavora col governo canadese e australiano sulle minacce biologiche. Dopo aver vinto un bando gli ha proposto un sistema che colleziona dei dati, che in questi dati va a cercare dei segnali (sintomi e patologie) filtrandoli sulla base di eventi di vario tipo, sottoponendo poi in tempo reale queste informazioni a persone che devono andare a verificare se in quel momento una particolare sintomatologia possa rappresentare la probabilità di una nuova esplosione epidemica.

In altre parole, se tante persone nello stesso momento, e nello stesso posto, denunciano un malessere che la letteratura medica associa al Covid-19, il computer potrebbe lanciare l’allarme, e segnalare una nuova incarnazione – mettiamo – del virus di Wuhan. “Il fallimento del sistema di sorveglianza attuale non funziona perché è troppo lento”, spiega Melegari.

Noi crediamo” – dice il vicepresidente di Expert System – “che debba essere profondamente attualizzata la biosorveglianza, con un paradigma del tutto diverso: ci vuole un sistema centrale – non certo Expert System, ma le regioni, o il ministero della Sanità – che raccolga dati da tutti coloro che ce li possono fornire. Il pubblico non solo va dal medico, ma spesso scrive su Facebook o su Twitter come si sente, che ha fatica a respirare, etc. Ecco tutti questi dati devono essere fatti confluire e vanno trattati, aggregati, perché solo così possiamo intercettare la presenza di nuove minacce”.

Una società italiana di intelligenza artificiale ha studiato le nostre emozioni durante il lockdown

Come ulteriore testimonianza del ruolo che possono svolgere le scienze psicologiche per il paese in questa crisi, del resto, c’è anche la task force del ministero della Famiglia e delle Pari opportunità, “Donne per un nuovo Rinascimento”, voluta dal ministro Elena Bonetti. Tra i membri-chiave c’è Elisabetta Camussi, docente di Psicologia sociale all’Università di Milano Bicocca.

Il know-how di Expert System è stato messo alla prova in queste settimane un po’ strane in un progetto esuberante: il monitoraggio delle emozioni della gente su Twitter: iniziando circa 45 giorni fa a registrare gli status scritti in italiano e in inglese, la società ha mostrato come gli umori legati alla crisi pandemica mutassero, collettivamente, all’incirca ogni due settimane. Vale soprattutto per l’Italia, il primo paese europeo a chiudersi a riccio con il lockdown.

Filtrando i soli tweet scritti nella lingua più diffusa nella Penisola, Expert System ha notato come, rispetto alle prime due settimane di lockdown dominate da ciò che ha definito “ansia”, nell’ultima settimana di marzo e nella prima di aprile prevalessero concetti e parole legati alla “paura”: i timori per la malattia, per la salute dei propri cari, e il senso generale di sofferenza. Il sentimento negativo supera il 50 per cento dei messaggi, quello neutrale si assesta attorno al 30 per cento e quello positivo a meno del 20 per cento del totale.
Durante la terza settimana di aprile scorso questo insieme di concetti ha ceduto il posto all’insieme della “tristezza”: l’aspetto di estroversione – legato alla musica dal balcone, per esempio – sparisce del tutto, ma emerge sul lato positivo – sempre leggermente sotto il 20 percento – la gioia collegata alla speranza, cioè un’anticipazione del sentimento non appena tutto questo sarà finito. In ribasso anche la questione del mancato rispetto delle norme e delle prudenze, che non è più oggetto di accuse (nella mappa: “dissolutezza”, “vergogna” e “maleducazione”).
Una società italiana di intelligenza artificiale ha studiato le nostre emozioni durante il lockdown
Lo spiraglio d’ottimismo in Italia subisce un colpo pesante nell’ultimo report, quello dell’8 maggio. Le preoccupazioni legate alla situazione economica sono in aumento, la fase 2 non sembra affatto tale ma piuttosto una fase 1.2, o qualcosa del genere. Non a caso l’emozione oggi prevalente è l’irritazione (che nella mappa viene indicata come “maleducazione”, perché il sistema segnala che vengono usate parole poco educate). Nel complesso i sentimenti negativi sono in crescita e pesano oggi per il 47,8 per cento (mentre nei giorni scorsi erano al 44,7 per cento), i sentimenti “neutrali” sono in leggero declino (oggi sono al 32,0 per cento, mentre erano al 33,9 per cento nei giorni scorsi) e i sentimenti positivi sono in discesa, erano al 21,4% nei giorni scorsi ma oggi si collocano al 20,2 per cento.

Le istituzioni e perché no, anche gli organi giornalistici potrebbero usare la tecnologia di Expert per identificare con più precisione gli argomenti trattati dalle persone e le principali entità citate – per un elogio, una critica, una constatazione. Il lavoraccio che farà l’algoritmo, sottraendolo all’uomo, è quello di filtrare, in modo naturale e puntuale, i contenuti pertinenti.

Nata nel 1989 e cresciuta lentamente, oggi Expert System è una multinazionale con circa 250 dipendenti sparsi in tutto il mondo. Qualunque sia il futuro più o meno distopico che ci aspetta, le idee per rendere la nostra prigionia più intelligente possono essere partorite anche a casa nostra. Il messaggio che vorrei passasse è che non è detto che in Italia non sappiamo fare l’Ai”, ha sottolineato parlando con noi Andrea Melegari.

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