PROGETTI DI RICERCA

Tutior (Textual Unclarity and Truthfulness Indicator for Online Reporting).

 

Il progetto si basa sul brevetto, depositato da Antonello Fabio Caterino, di un sistema stilometrico basato su LLM e applicato a linguistica forense filologia dell'informazione. Il suo scopo è quello di valutare gli articoli giornalistici a partire dall'evolversi degli sviluppi di una notizia, in un determinato lasso di tempo.
Tramite un determinato studio di funzione, si arriverà a poter determinare un vero e proprio coefficiente di disinformazione di una notizia o informazione reperita online.
Linguistica forense, filologia dell'informazione, stilometria e intelligenza artificiale saranno alleate nella lotta alla disinformazione, che finalmente diventa una grandezza rilevabile e quantificabile.

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Estensione forense e di intelligence del modello clinico FOXP2

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FOXP2 è un modello linguistico diagnostico che analizza il linguaggio spontaneo per rilevare segnali precoci di decadimento cognitivo, ideato e sviluppato da Antonello Fabio Caterino (domanda di brevetto depositata) e in fase di implementazione presso la startup Electronic Smart Health SRL.

A partire da tale modello, l’Istituto Nazionale di Linguistica Forense intende inaugurare una nuova linea di ricerca applicata alla prevenzione, analisi e contrasto dei processi di radicalizzazione violenta, con implicazioni dirette nel campo delle scienze forensi, della sicurezza nazionale e della criminologia comportamentale. FOXP2, inizialmente sviluppato per la diagnosi precoce del decadimento cognitivo attraverso l’analisi automatica del linguaggio spontaneo, verrà esteso come strumento linguistico-forense per il profiling ideologico. Il sistema sarà adattato per: identificare segnali linguistici riconducibili a processi di chiusura cognitiva e radicalizzazione; analizzare in chiave stilometrica e sintattica le comunicazioni spontanee, sociali o testimonianze; supportare percorsi di deradicalizzazione e reinserimento attraverso il monitoraggio linguistico dei soggetti coinvolti; costruire dataset forensi anonimi per la validazione scientifica di marcatori testuali legati all’estremismo ideologico; affiancare le autorità competenti con strumenti oggettivi, non invasivi e ripetibili per la valutazione dell’evoluzione cognitiva nei contesti di rischio. L’Istituto, inoltre, promuoverà la nascita di una sezione di forensically assisted NLP, in cui modelli linguistici e algoritmi di AI, compresi quelli quantistici, saranno impiegati per fornire supporto scientifico a perizie, indagini e strategie di prevenzione del crimine. Il progetto si colloca nell’intersezione tra linguistica computazionale, psicologia del linguaggio, sicurezza pubblica e giustizia, costituendo un nucleo avanzato di innovazione forense orientato alla prevenzione e alla riabilitazione sociale.

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