Un nuovo algoritmo di apprendimento automatico può prevedere come cambierà la composizione razziale dei quartieri nel tempo. L’algoritmo, sviluppato dai ricercatori dell’Università della California, Berkeley, è in grado di fare previsioni accurate basate su una varietà di fattori, tra cui la composizione razziale dei quartieri vicini, l’età e il reddito dei residenti e la presenza di determinati servizi.

L’algoritmo potrebbe essere utilizzato per aiutare i politici a prendere decisioni su come promuovere l’integrazione razziale e la diversità nelle comunità. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per identificare le aree che rischiano di diventare gentrificate e per sviluppare politiche che aiuterebbero a prevenire che ciò accada.

L'algoritmo si basa su un tipo di apprendimento automatico chiamato apprendimento supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo viene addestrato su un set di dati che contiene dati di input e dati di output corrispondenti. Nel caso dell’algoritmo sviluppato dai ricercatori di Berkeley, i dati di input consistevano in informazioni sulla composizione razziale dei quartieri, sull’età e sul reddito dei residenti, e sulla presenza di determinati servizi. I dati di output consistevano in informazioni su come la composizione razziale dei quartieri è cambiata nel tempo.

L’algoritmo è stato addestrato su un set di dati di oltre 1 milione di tratti di censimento negli Stati Uniti. I ricercatori hanno poi testato l’algoritmo su un set di dati di 100.000 fascicoli di censimento. L’algoritmo è stato in grado di fare previsioni accurate su come sarebbe cambiata la composizione razziale dei quartieri in oltre il 90% dei casi.

I ricercatori ritengono che l’algoritmo potrebbe essere uno strumento prezioso per i politici interessati a promuovere l’integrazione razziale e la diversità nelle comunità. L’algoritmo potrebbe essere utilizzato per identificare le aree che rischiano di diventare gentrificate e per sviluppare politiche che aiuterebbero a prevenire che ciò accada. L’algoritmo potrebbe anche essere utilizzato per identificare aree che sono già razzialmente diverse e per sviluppare politiche che aiuterebbero a mantenere questa diversità.

I ricercatori intendono continuare a sviluppare l’algoritmo e renderlo disponibile ai politici e ad altre parti interessate. Sperano che l’algoritmo venga utilizzato per contribuire a creare comunità più integrate e diversificate dal punto di vista razziale.