L’AI che censisce su Google Maps

Un’intelligenza artificiale ha accuratamente indovinato etnia e intenzioni di voto di un quartiere analizzando le auto su Google Street View.

Un censimento efficace e tempestivo è fondamentale per la democrazia, soprattutto in Paesi come gli USA. I censimenti delineano il volto mutevole della Nazione americana tracciando i cambiamenti politici e demografici, compresi i cambiamenti nella ricchezza e gli spostamenti del vicinato. La cosa più importante è che influenzano le modalità di distribuzione delle risorse e del potere politico: le città utilizzano i dati del censimento per fissare i bilanci e la Costituzione impone un censimento nazionale per ripartire i seggi dei congressi. Tuttavia, il censimento è costoso e lento: l’indagine annuale sulla comunità americana (ACS — American Community Survey) rappresenta infatti i dati raccolti nell’arco di cinque anni, il che crea un vero e proprio sfasamento temporale. Un team di ricercatori dell’AI di Stanford crede che possiamo usare la visione computerizzata per accelerare il processo, un approccio radicale ad una pratica secolare.

In un nuovo articolo, i ricercatori hanno descritto il modo in cui hanno accelerato la raccolta dei dati del censimento utilizzando il riconoscimento degli oggetti su 50 milioni di immagini di Google Street View provenienti da 200 città. Hanno scoperto che i veicoli stradali hanno tracciato una sorta di biografia del quartiere: solo contando le auto che hanno trovato nelle immagini (22 milioni in totale), sono stati in grado di estrarre dati come reddito, razza, istruzione e modelli di voto di una data area.

I ricercatori hanno iniziato separando le auto identificate da una visione computerizzata profonda basata sull’apprendimento in 2.657 categorie in base a marca, modello, tipo di carrozzeria e anno. Da lì, hanno creato un set di formazione per un modello informatico con dati di censimento provenienti da 35 delle 200 città. Osservando i dati di censimento provenienti da ACS, il censimento degli Stati Uniti e le elezioni presidenziali del 2008, il modello ha evidenziato associazioni emerse tra le automobili che ha individuato e punti dati chiave, tra cui la razza, modelli politici e reddito dei quartieri. Le associazioni erano abbastanza precise che, se applicate alla più grande serie di 165 città, sono state per lo più confermate.

Ad esempio, Honda e Toyota erano associate a quartieri prevalentemente asiatici, Chrysler, Buick, e Oldsmobile con quartieri neri, e Aston Martin, Volkswagen e camion pickup con quartieri bianchi. Il modello più strettamente associato ad intenzioni di voto repubblicane si è rivelato il pick-up, entre le intenzioni di voto democratiche erano per lo più fortemente legati a berline. Se confrontata con i dati effettivi del censimento, l’AI in genere ha funzionato bene e lo ha fatto molto più velocemente: l’AI ha classificato tutti i 50 milioni di immagini in 2 settimane. Il rilascio di ACS richiede cinque anni.

I ricercatori hanno riscontrato che il modello ha funzionato meglio quando associava le automobili con i modelli di voto, scrivendo:

“Abbiamo trovato che guidando attraverso una città per 15 minuti mentre si contano le berline e camion pickup, è possibile determinare in modo affidabile se la città voterà democratico o repubblicano: se ci sono più berline, probabilmente voterà democratico (88% di probabilità) e se ci sono più camion pickup, probabilmente il voto sarà repubblicano (82% di probabilità).”

La precisione è sorprendente, ma certamente non sbalorditiva: ci si aspetterebbe che i quartieri più poveri disponessero di auto più vecchie, proprio come ci si aspetterebbe che gli stessi quartieri fossero nel complesso meno istruiti. In definitiva, i ricercatori affermano di voler trovare un equilibrio tra l’integrazione nel loro lavoro di tecniche di raccolta dati più avanzate, come le immagini satellitari, e la considerazione delle preoccupazioni etiche relative ai dati pubblici e alla privacy personale.

La raccolta di dati in tempo reale potrebbe migliorare enormemente il processo di censimento, ma i cittadini sono sempre più spesso invitati da varie parti a rinunciare alla privacy in cambio di un bene più grande, come già avviene per le attività di polizia e la sicurezza online.

Tradotto in Italiano. Articolo originale: Gizmodo

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