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Pubblicato il 08 Maggio 2017

Già da qualche anno, in diversi stati nel mondo sono disponibili le “App Anti Terrorismo”, applicazioni con le quali chiunque sia un possesso di uno smartphone può avvisare in tempo reale di una minaccia incombente di terrorismo.

Lo stato di New York, ad esempio, ha sviluppato l’app ''VEDI qualcosa, manda qualcosa''. Per incoraggiare i newyorchesi ad allertare le autorità su possibili minacce terroristiche, l’app permette di inviare in maniera sicura ed anonima testimonianze di situazioni potenzialmente pericolose.

A differenza dell'ipotesi di dare la possibilità alle forze dell’ordine di accedere e incrociare database pubblici e privati, di usare sistemi di riconoscimento facciale o programmi per la traduzione real time dei messaggi di testo tra numeri telefonici sospetti, con queste applicazioni vengono coinvolti direttamente i cittadini a formare un network collaborativo con la polizia. Una sorta di crowdsourcing per la sicurezza visto che si basa sul contributo collettivo (cioè da parte della "folla", crowd) a un progetto aziendale o istituzionale il cui sviluppo è affidato all'esterno (outsourcing).

Queste app permettono infatti di inviare in maniera anonima foto e testi su potenziali minacce: dai pacchi abbandonati nelle stazioni alle bombole del gas incustodite fino agli individui con comportamenti sospetti. Queste immagini vengono inviate ad un centro di controllo per essere vagliate e poi eventualmente inoltrate alle forze dell’ordine se ritenute utili a tutelare l'incolumità cittadina. 

Oltre queste applicazioni, ad oggi, si stanno creando dei software in grado di seguire più persone nella folla contemporaneamente. Diversi test hanno dimostrato che questi software possono rintracciare una stessa persona tra la folla in diversi video. 

Per sviluppare il software i ricercatori hanno analizzato nove diversi video di folle, da una maratona, a un pellegrinaggio, fino ai viaggiatori in una stazione ferroviaria e in un aeroporto. Queste folle avevano dimensioni diverse, da 57 a 747 persone e il programma è riuscito a 'pedinare' più persone contemporaneamente, in diversi fotogrammi, con una precisione che variava dal 67% al 99%.