Big data e machine learning aiuteranno a prevedere i flussi migratori e a predisporre politiche e sistemi di accoglienza adeguati, rafforzando i sistemi d’asilo nazionali e comunitari. È la conclusione di uno studio pubblicato nei giorni scorsi su Scientific Reports, la rivista open access del portfolio Nature, condotto da un gruppo di ricercatori composto da Marcello Carammia (Dsps, Università di Catania), Stefano Maria Iacus (Centro di Ricerca Comune della Commissione europea) e Teddy Wilkin (Agenzia Ue per l’Asilo).
“La cosiddetta ‘crisi dei rifugiati’ del 2015-2016 – osserva Carammia, ricercatore senior al dipartimento di Scienze politiche e sociali dell’ateneo catanese – ha colto di sorpresa tutti i governi europei, mettendo a nudo una sostanziale incapacità di previsione dei flussi migratori. La crisi, di fatto, è stata principalmente dovuta a impreparazione. Disporre di una qualche capacità di stimare l’entità futura dei flussi migratori, anche nel breve termine, sarebbe quindi fondamentale per pianificare efficaci politiche di accoglienza”.
Tra il 2015 e il 2019 il ricercatore catanese è stato Senior Researcher all’Agenzia europea per l’Asilo (Euaa), dove coordinava il Programma di ricerca sull’immigrazione legata all’asilo e attualmente continua ad interessarsi dell’analisi comparata dei processi politici, in particolare dell’interazione tra flussi, politica e politiche di immigrazione. “Le migrazioni sono processi complessi – scrivono gli autori dell’articolo dal titolo “Forecasting asylum-related migration flows with machine learning and data at scale” -, i fattori che le determinano sono compositi, la misurazione incorpora incertezza e la maggior parte delle teorie esistenti sono scarsamente specificate. Di conseguenza i tentativi di analisi previsionali si concentrano su singoli flussi e i risultati dei modelli esistenti sono spesso contraddittori e difficili da generalizzare ad altri contesti”.
Per questa ragione, è stato messo a punto un approccio in grado di prevedere i flussi migratori in modo efficace, combinando i tradizionali dati amministrativi sulle domande e le politiche d’asilo con più innovativi big data su eventi e ricerche internet nei paesi terzi, analizzati attraverso algoritmi di machine learning che hanno la capacità di adattarsi nello spazio (cioè all’analisi di flussi migratori tra diversi paesi) e nel tempo (cioè all’analisi degli stessi flussi in periodi diversi).
Inoltre, i modelli statistici disegnati dagli autori dello studio sono in grado di vagliare centinaia di fattori potenzialmente rilevanti e selezionare, per ciascun flusso, quelli che effettivamente anticipano i flussi scartando tutti quelli irrilevanti. “L’approccio che abbiamo proposto si basa su pochi principi generali – spiega Carammia, fondatore e condirettore dell’Italian Agendas Project e Principal Investigator dello European Union Agendas Project -: usare dati, disponibili ormai in tempo reale, per monitorare i fattori che possono determinare flussi migratori; modellare ogni singolo flusso migratorio – da paese a paese – separatamente e su finestre temporali mobili per cogliere l’unicità dei processi migratori nel tempo e nello spazio; stimare, sempre per ciascun flusso, gli effetti dei singoli driver, ossia i fattori e le cause scatenanti, e segnalare se questi danno segno di ‘sregolarsi’; stimare l’entità nei flussi per alcune settimane nel futuro, e infine analizzare la mutevole configurazione dei driver per studiare il cambiamento qualitativo nella natura dei flussi”.
Vengono quindi combinati elementi di teoria e modellistica delle migrazioni con nozioni di protezione internazionale e data science per fornire il primo sistema ad ampio raggio per la previsione dei flussi migratori. Attualmente esso viene adoperato dall’Agenzia Ue per l’Asilo, con l’obiettivo di migliorare la capacità dell’Agenzia e degli Stati Membri di predisporre politiche e sistemi di accoglienza adeguati ai flussi migratori e, in ultima istanza, di rafforzare i sistemi d’asilo nazionali ed europeo, ma la stessa Commissione europea sta coordinando degli studi di fattibilità per l’estensione del modello proposto ad altri tipi di flussi migratori. “Siamo infatti convinti che sia applicabile in qualsiasi contesto – sostiene Carammia -, purché si disponga dei dati necessari. Inoltre, questo approccio può essere utilmente esteso alla previsione di altri processi sociali, e ne stiamo già testando la capacità di prevedere i conflitti internazionali, con risultati incoraggianti”.
Press release dell’Agenzia Ue per l’Asilo: https://euaa.europa.eu/news-events/euaa-and-european-commission-scientists-unveil-forecasting-model-asylum-related
