Tak przynajmniej twierdzi Clayton Besaw, jeden z twórców algorytmu CoupCast służącego właśnie do przewidywania niepokojów społecznych i powodowanych nimi zamieszek. Besaw przekonuje, że CoupCast jest w stanie przewidzieć tego typu wydarzenia dzięki analizie danych dot. zachowania wybranych grup społecznych.
Konkurencyjnym algorytmem dla CoupCast jest Armed Conflict Location & Event Data Protection (ACLED), który ma już właściwie jeden sukces na swoim koncie. Twórcy ACLED twierdzą, że na podstawie prognozy przygotowanej przez ich algorytm wysyłali ostrzeżenia do amerykańskich służb, wskazując, że zeszłoroczny atak na Kapitol jest bardzo możliwym scenariuszem, na który wypadałoby się przygotować. Ostrzeżenia te widocznie zostały zignorowane.
Algorytmy do przewidywania zamieszek są tak dobre, jak dostarczone im dane wejściowe
Besaw niestety nie wchodzi zbyt głęboko w szczegóły dotyczące działania samego algorytmu. Możemy się jednak domyślać, że CoupCast bazuje na aktywności danych grup społecznych w mediach społecznościowych, uwzględniając też komentarze pod artykułami w internetowej prasie. Do tego dochodzą też tzw. dane historyczne, czyli aktualna sytuacja ekonomiczna w danym kraju, stopień bezrobocia, poparcie społeczne dla poszczególnych partii politycznych itd. Z tak przygotowanej mieszanki algorytm stara się oszacować szanse na wybuch zamieszek.
Besaw porównuje ten proces do prognozowania pogody, co – muszę przyznać – jest całkiem niezłą analogią, o ile spełniony jest jeden, bardzo ważny warunek: wybrane grupy społeczne nie mogą wiedzieć (tak jak zjawiska atmosferyczne), że są monitorowane. Jeśli nie zostanie on spełniony, nie prognozuję zbyt wielkich sukcesów dla CoupCast i gdybym to ja był jego twórcą, to chyba wolałbym nie chwalić się jego możliwościami udzielając wywiadu.
Czytaj również: SI z dużą dokładnością przewiduje ryzyko przedwczesnej śmierci
Szturm na Kapitol był (mniej lub bardziej) zaplanowaną akcją, w ramach której ludzie organizowali się dość otwarcie w mediach społecznościowych. Gdyby jednak wiedzieli, że ich działania są monitorowane, przynajmniej część z nich starałaby się zmienić platformę komunikacji na nieco bardziej dyskretną, przez co algorytmy do przewidywania zamieszek otrzymałyby o wiele mniej danych wejściowych, przez co ich prognozy mogłyby okazać się zbyt niedokładne, żeby zainteresowały się nimi jakiekolwiek służby.
Niedopowiedzianą kwestią pozostaje również zdolność CoupCast i ACLED do przewidywania bardziej spontanicznych (z braku lepszego słowa) wybuchów społecznego nieposłuszeństwa. Ciekawe, czy któryś z tych algorytmów byłby w stanie przewidzieć zamieszki, które wybuchły po śmierci George’a Floyda, wskazując przy tym wszystkie potencjalne punkty zapalne w całych Stanach Zjednoczonych? Wątpię.
