Social Network Analysis: l’applicazione al contrasto delle organizzazioni criminali

Nell’ambito delle scienze sociali, la Social Network Analysis (SNA) è la procedura con la quale vengono analizzate le reti sociali e la serie di rapporti di interdipendenza tra i nodi.

In questa sede si fa riferimento ai nodi in qualità di individui componenti la rete.

Risulta di forte interesse l’applicazione che ne viene fatta per il contrasto alle organizzazioni criminali.

A livello pratico la SNA ci permette di capire i punti critici e strategici di un determinato assetto criminale.

Le reti criminali, denominate dark networks, sono costituite da: organizers, isolators communicators e crossovers.

Gli organizers rappresentano il nucleo della rete e guidano completamente quest’ultima.

Il nucleo della rete è protetto dalla presenza degli isolators, persone o gruppi che fungono da isolante rispetto le parti periferiche.

I communicators rappresentano nodi strategici della rete e servono per ottimizzare la comunicazione tra i vertici della stessa.

Infine, troviamo i crossovers, soggetti che hanno la propria utilità nelle funzioni esterne alla rete.

Quest’ultimi sono fondamentali per la realizzazione degli intenti criminali dei dark networks, anche in relazione alle infiltrazioni, dalla Pubblica amministrazione fino ai consigli di amministrazione.

È da precisare che come l’intelligence si evolve, le organizzazioni criminali non sono da meno, riuscendosi ad adattare alle nuove richieste del mercato legale e non.

Inoltre, è da segnalare come queste organizzazioni abbiano effettuato un cambio di rotta dalla struttura gerarchica dell’associazione a formule più flessibili.

Si deve prendere in considerazione che la pandemia che noi tutti stiamo vivendo ha rimescolato le carte in gioco per il mercato criminale, rendendo necessaria la migrazione verso business con modalità e luoghi di esecuzione dei reati diversi dal solito.

La SNA deve operare in una fitta rete di strutture criminali che non seguono più i prestabiliti criteri e sistemi pre-covid.

Le Nazioni Unite hanno cercato di classificare i vari dark networks con il fine di renderne fruibili lo studio e l’applicazione.

In prima battuta troviamo il “network familiare”, ovvero quella struttura criminale caratterizzata dal legame di sangue o etnico, ed è sicuramente il primo dark network che si è venuto a creare fin dai tempi del brigantaggio.

Il network familiare con gli anni ha dato il benvenuto nel proprio reticolo a soggetti estranei ai determinati requisiti soprarichiamati. In questo caso si parla di “networks misti”.

Una tipologia di reticolo esente da qualsiasi legame di sangue o etnico, è quello terroristico o di criminalità comune, i cui nodi sono connessi per interessi e obbiettivi comuni.

Vi sono infine i “networks complessi”, composti da numerose cellule e rappresentano sicuramente il sistema terroristico odierno.

La classificazione appena fatta ha un carattere generale ed è soggetta i forti limiti che derivano dal continuo avanzare dei networks.

Una serie o singoli eventi possono modificare il numero di connessioni o l’intensità di quest’ultime.

Stefano Lucarelli e Gaetano Perone nel loro saggio “La loggia P2 e il mondo   finanziario italiano. Alcune evidenze  empiriche basate sulla social network analysis.”, applicando la SNA  allo studio dei curiosi rapporti intrattenuti dalla Loggia con diversi punti di riferimento dell’imprenditoria e finanza italiana, evidenziano come la scoperta di quest’ultima abbia determinato all’interno di essa alcuni cambi di struttura.

La SNA rappresenta un utile strumento per le operazioni di intelligence e un valido approccio nello studio dei fenomeni criminali.

In questa sede si ritiene che tale metodologia possa essere un utile apporto nello studio delle strutture sociali nel mondo societario e finanziario.

In primo luogo, è da sottolineare la fruibilità di tale strumento, non richiedendo particolari apparecchiature ma unicamente un approccio analitico.

In secondo luogo, immaginando una possibile evoluzione delle strutture sociali criminali che possa mettere in crisi momentaneamente le innovazioni tecnologiche, ciò non potrà accadere con la SNA, in quanto metodo deduttivo e analitico estraneo allo scorrere del tempo.

È da ricordare come tale metodologia possa essere applicata, anche se con abilità analitiche elevate, su dati presenti in fonti aperte.

Quanto detto non vuole portare il lettore a immaginare un sistema di intelligence slegato dalle più elevate conoscenze tecnologiche, bensì rappresentare un possibile scenario in cui la SNA rappresenti, oltre che un valido metodo, una chiave di lettura dei dati ottenibili dall’innovazione tech.

Bibliografia

-Lucarelli  S.,  Perone  G:,(2018),  “La loggia   P2   e   il   mondo   finanziario italiano.  Alcune  evidenze  empiriche basate sulla social network analysis.”, Moneta e Credito,71(284):369-390.

 -Giovanni Ziccardi e Pierluigi Perri ; (2019) Tecnologia e diritto volume III, Informatica giuridica avanzata