Geographic Profiling tra funzione di decadimento calibrata e predefinita

Pubblicato da ISF Magazine in Articoli · Martedì 14 Apr 2026 · 40:15
Tags: GeographicProfiling, AnalisiGeoStatistica, CriminologiaAmbientale, MobilitàCriminale, SistemaRigel, FunzioneCalibrata, FunzionePredefinita

Autore: dr. Domingo MAGLIOCCA

Istituto di Scienze Forensi Centro di Ricerca

Unità GOP Geographic Offender Profiling

Abstract

L’articolo risponde a coloro che ritengono che i sistemi di supporto decisionale impiegati nell’attività di Geographic Profiling e le relative procedure computazionali, realizzate su indagini geo-statistiche ed ipotesi spaziali sviluppate ed utilizzate in altri Paesi, siano inapplicabili all’esterno degli originari contesti geografici e territoriali in cui sono stati implementati. Di conseguenza, secondo taluni è sempre necessario calibrare le funzioni di decadimento.

Tendenzialmente, i sistemi di profiling geografico utilizzano funzioni di decadimento predefinite o non calibrate, che sono originate dall’analisi spaziale di uno specifico campione di criminali; tali funzioni, dopo, vengono applicate nelle investigazioni di altri eventi criminosi, a prescindere dalle differenze tra i casi, dalla tipologia di reato, dallo scenario geografico della zona dei crimini o dell’area di studio.

Dalla, seppur non copiosa, letteratura tematica internazionale, dall’esperienza nonché dal metodo operativo dell’autore non emergono, in termini di accuratezza di analisi, rilevanti risultati derivanti dall’uso delle funzioni di decadimento calibrate sulle condizioni locali rispetto a quelle già implementate nei sistemi di profiling geografico.

1. Il Geographic Profiling

Il Geographic Profiling è il metodo investigativo specializzato, di provenienza criminologica, qualitativo e quantitativo, che contribuisce, tramite lo studio delle informazioni temporali e geografiche degli eventi offensivi, a delimitare un’area geografica in cui concentrare le ricerche di un serialista sconosciuto, in particolare dove l’autore del reato potrebbe avere il suo “punto di ancoraggio geografico” (Rossmo 2000). Esso viene generalmente applicato nei casi di omicidio seriale, stupro, incendio doloso, rapina, furti seriali, sebbene possa essere utilizzato anche nei singoli reati (furto di auto, furto con scasso, eventi dinamitardi) che coinvolgono scene multiple o altre caratteristiche geografiche significative. Un margine di applicabilità del Geographic Profiling è stato rilevato, sotto rigide e specifiche condizioni metodologiche, anche in taluni delitti informatici come i casi di truffe seriali on-line commesse con l’utilizzo di carte di credito ed associate alle finte vendite di prodotti commerciali (Magliocca, 2020; 2022e; 2026b).

Le località utilizzate nella profilazione geografica non sono solo le scene del delitto, ma anche altri luoghi associati e strettamente collegati all’attività criminosa: ad esempio, luogo di incontro con la vittima, luogo di abbandono del cadavere o di un oggetto appartenente alla vittima.

Questo metodo investigativo non individua la posizione esatta in cui un reo potrebbe con molta probabilità avere la sua residenza. Piuttosto, il profiling geografico individua l’area sociale del reo, i luoghi principali delle attività di un autore di reato. Questi punti di ancoraggio geografici e spaziali potrebbero includere il luogo di lavoro, il luogo delle attività ricreative, il luogo da cui un aggressore conduce la caccia alle proprie vittime.

Il Geographic Profiling è in grado di trasformare l’immagine dei luoghi dei crimini di un serialista, fissati su una mappa, da un ritratto statico ad una narrazione geo-criminologica visuale dinamica, fatta di valutazioni e spunti investigativi utili alle indagini (Magliocca, 2025e). Ma il Geographic Profiling non risolve un caso. Invero, è uno strumento che si inserisce nell’ambito delle metodologie e delle tecniche investigative adatte per gestire meglio l’analisi di un crimine seriale con la priorizzazione delle aree di interesse e dei sospettati, ad esempio dei soggetti con precedenti simili alla serie investigata presenti nell’intera area di ricerca.

2. La funzione di decadimento della distanza

L’analisi dei dati riguardo alla mobilità criminale indica che gli spostamenti seguono un modello di decadimento della distanza dalla residenza del reo. Questa funzione di decadimento sembra che non sia solo un modello criminale ma è un fenomeno umano che riflette la tendenza degli individui a condurre le proprie attività quotidiane routinarie in prossimità dei nodi di attività rispetto a luoghi più lontani (Bernasco, 2020; Bernasco et al., 2022). In effetti, noi potenziali clienti di un negozio siamo propensi a percorrere una certa distanza rimanendo vicino le nostre case, ad eccezione se il nostro scopo/spesa è importante, specifico. In campo criminologico-investigativo, il decadimento della distanza indica la diminuzione della probabilità che un autore di reato si sposti lontano da casa per commettere un crimine e che tale probabilità decade all’aumentare della distanza dalla residenza del reo (Brantingham, Brantingham, 1984). La funzione di decadimento della distanza può essere considerata come il prodotto delle teorie dell’attività di routine e della rational choice (scelta razionale): gli autori di reato individuerebbero frequentemente i luoghi adatti per commettere un crimine durante le attività non-criminali di routine (Brantingham P. e Brantingham P., 1993) e, tendenzialmente, considererebbero i potenziali costi e benefici delle loro decisioni quando scelgono i luoghi dove delinquere (Cornish, Clarke, 1986; Zipf, 1965).

Rengert et al. (1999) sostengono che che la funzione di decadimento della distanza ad un livello aggregato non è un “artefatto statistico” ma piuttosto esemplifica la reale tendenza degli autori di reato, a livello individuale, a minimizzare la distanza rispetto all’ubicazione dei loro siti del crimine.

Il concetto della funzione di decadimento della distanza è, ormai, comunemente accettato sia negli studi sul comportamento spaziale degli autori di reato e sia nell’ambito del Geographic Profiling.

Le due funzioni generalmente utilizzate nell’ambito del Geographic Profiling sono la funzione negativa esponenziale e quella troncata negativa esponenziale.

In pratica, alcuni ricercatori sostengono che la probabilità che vengano commessi crimini è maggiore in prossimità della base del reo e diminuisce in modo esponenziale man mano che l’autore del reato si allontana dalla sua base. Questa condizione è afferente alla funzione di decadimento esponenziale negativa utilizzata dal sistema Dragnet (Canter, Youngs, 2008), costruita sulla mobilità di un campione di 79 serial killer americani (Paulsen, 2005).

Secondo le ricerche di Rossmo (2000), è probabile che intorno all’area di residenza del reo vi sia una zona in cui è meno possibile che si verifichi un crimine (zona cuscinetto o buffer) e che, ad una certa distanza ottimale dalla base del reo, il numero dei reati inizi a decrescere in modo esponenziale (funzione esponenziale negativa troncata).

3. Il supporto informatizzato al Geographic Profìling

Per ottimizzare la fase di elaborazione del profilo geografico criminale sono stati sviluppati alcuni strumenti di supporto decisionale, che analizzano la «scena geografica del crimine» al fine di individuare quantitativamente la probabile dislocazione dell’area di residenza dell’autore del reato.

Il Geographic Profiling si basa non solo sulla ricerca nel campo della criminologia investigativa ed ambientale, della geografia comportamentale, della psicologia criminale, delle investigazioni criminali ma anche sull’analisi geo-statistica.

Infatti, i sistemi di Geographic Profiling utilizzano funzioni di decadimento per rilevare l’area in cui il serialista può avere la sua base.

Un autore di reato è sottoposto all’azione di due forze contrapposte ogni volta che si sposta dal suo domicilio per delinquere: il desiderio di operare all’interno della propria comfort zone e la razionale scelta di non farsi catturare. La prima forza spinge l’autore del reato verso la propria abitazione o comunque verso un’area familiare; la seconda lo conduce, razionalizzando la sua decisione, ad allontanarsi, a spostarsi per ricercare gli obiettivi. Questa contrapposizione di forze è bilanciata da una equazione matematica, espressa attraverso l’applicativo Rigel.

Rigel è il sistema professionale di Geographic Profiling più conosciuto e più completo al mondo, in costante aggiornamento, sviluppato dalla Environmental Criminology Research Inc. (Canada) ed originato dagli studi di Kim Rossmo. Il sistema Rigel, mediante sofisticate funzioni algoritmiche, sviluppa una previsione quantitativa circa l’area di ricerca di un serialista.

In Italia, questo autore, unico Geographic Profiling Advisor operativo certificato, abilitato all’uso nonché in possesso dell’avanzato applicativo Rigel, adotta, negli ambienti di ricerca e di analisi di geographic profiling su specifici reati, un approccio computazionale per:

effettuare una linkage analysis finalizzata a determinare, in base ai fattori disponibili e rilevati, se i crimini sono collegati tra loro, evitando l’illusione di collegamento;
generare, dopo l’analisi investigativa della «scena geografica del crimine» (Magliocca 2020b-c; 2023b; 2024c), un’area di probabilità elaborata dall’algoritmo “Criminal Geographic Targeting” (CGT) di Rossmo (2000; 2005), e utilizza stabilmente, in certe condizioni metodologiche, l’avanzato sistema professionale di geographic profiling Rigel, il quale esamina la relazione tra gli spostamenti del reo e la probabilità di commettere un reato nonché determina la possibile area del punto di ancoraggio del serialista attraverso la produzione del profilo geografico criminale.

4. L’accuratezza del profilo geografico

Esistono due principali metodi utilizzati per determinare la prestazione del profilo geografico elaborato da un sistema di supporto decisionale: l’error distance e la percentuale di hit score (Rich, Shively, 2004).

L’error distance è rappresentato dalla distanza tra la zona di massima probabilità in cui è stimata la posizione della base del reo e il luogo effettivo della residenza/punto di ancoraggio dell’autore di reato (Rossmo, 2005; 2011; Paulsen, 2006). In pratica, maggiore è la distanza, maggiore sarà l’errore di rendimento del profilo.

Rossmo (2011) propone la percentuale di hit score, metodo ritenuto molto più appropriato per valutare la tecnica investigativa. Questo parametro stima la proporzione dell’estensione geografica dell’area che deve essere ricercata (dall’area con la probabilità più alta alla zona con un livello di probabilità più basso) prima che la residenza dell’autore sia localizzata rispetto all’intera superficie di studio. Ad esempio, se gli eventi offensivi seriali si sono verificati in un’area di 20 chilometri quadrati e l’autore del reato ha la sua base entro quattro chilometri quadrati della superficie di probabilità, la percentuale di hit score è del 20 percento. Più basso è il punteggio di hit score, maggiore è il livello di affidabilità e precisione del profilo geografico. Secondo i maggiori esperti profilers geografici un valore di hit score inferiore al 15% è soddisfacente (Konable, 2003).

In base agli studi circa l’accuratezza operativa dei profili geografici, Rossmo (2003; 2011) ha riportato una percentuale media del punteggio di hit score pari al 5 percento. In pratica, secondo tale valutazione, circa il 90-95 percento dell’area totale di caccia non dovrebbe essere sottoposto alle ricerche da parte delle agenzie di controllo, attuando in tal modo un notevole risparmio di risorse operative.

5. I risultati della ricerca e della pratica operativa

Le ricerche tematiche indicano che le funzioni di decadimento della distanza impiegate da alcuni applicativi di geographic profiling si dividono in:

funzione empirica di decadimento già calibrata, basata sull’analisi della spazialità degli autori di reato rilevata in precedenti crimini risolti nell’area di studio;
funzione matematica di decadimento predefinita (non calibrata) ovvero una funzione che rappresenta matematicamente l’asserzione generica secondo cui gli autori di reato abbiano maggiori probabilità di vivere in prossimità dei luoghi in cui delinquono, piuttosto che lontano da essi (Levine, 2007). Per esempio, nell’analisi svolta su tre serie di stupri commessi dal medesimo serialista nella città di Milano è stata utilizzata con il parametro definito “lognormal” una funzione matematica in quanto non erano disponibili, in generale, le informazioni riguardanti i modelli di spostamento degli stupratori italiani e, in particolare, degli stupratori presenti nell’area milanese (Santtila et al., 2003). Pertanto, la base della funzione era costituita dalle ricerche statunitensi svolte su casi di stupri commessi nella contea di Baltimora (Maryland, U.S.).

Le funzioni di default, cioè predefinite e non calibrate, sono quelle maggiormente utilizzate. Esse sono originate dall’analisi di uno specifico campione di criminali seriali e vengono dopo applicate, mediante l’impiego dei sistemi di profiling geografico, nelle investigazioni di altri eventi criminosi, a prescindere dalle differenze tra i casi, dalla tipologia di reato e dalle caratteristiche geografiche dell’area di studio.

È stato eccepito che la funzione di decadimento calibrata probabilmente produce una previsione più accurata per localizzare la residenza dell’autore del reato rispetto agli algoritmi standard utilizzati dai sistemi di supporto decisionale, in quanto essa sarebbe in grado di cogliere l’unicità spaziale degli autori di reato, del tipo di reato e le caratteristiche dell’ambiente.

In Italia, è stata elaborata la funzione di decadimento della distanza sugli stupri commessi a Milano (Santtila et al, 2003; Zappalà, 2014). Successivamente, questa funzione, calibrata e creata dalla spazialità di criminali sessuali operanti nel milanese, è stata utilizzata anche in altre circostanze ambientali, in particolare in uno studio del 2008 per realizzare il profilo territoriale su un caso storico di stupro seriale nella città Torino. Il risultato ottenuto, ritenuto positivo, ha rivelato che da una iniziale area di ricerca del reo - superficie di probabilità di 544 km quadrati, è stata ristretta l’area delle investigazioni a qualche chilometro quadrato (Zappalà, Bosco, 2008; Zappalà, 2014). Per Magliocca (2025e), l’estendibilità e l’adattabilità della funzione di decadimento, calibrata per gli autori di stupro nella città di Milano, anche alla città di Torino è stata garantita dalle caratteristiche delle due città, le quali sono conurbazioni urbane che non presentano un’eccessiva variazione e disparità di zonizzazione, ed una dissimile densità demografica.

La funzione di decadimento della distanza non potrebbe essere trasferita da un’area di studio all’altra, ma necessiterebbe sempre di essere ricalibrata per tenere conto delle differenze nelle distanze percorse all’interno dello scenario di studio in base ai parametri specifici che caratterizzano determinati reati in specifiche giurisdizioni (Levine, 2002). Kent et al. (2006) raccolsero i dati di 497 casi di omicidio, avvenuti dal 1991 al 1997 a Baton Rouge (U.S.), con residenza nota del reo, e georeferenziarono i delitti commessi nell’area di studio. Questi dati servirono per costruire una funzione di decadimento calibrata finalizzata a creare il profilo geografico del serial killer Sean Vincent Gillis, in base a nove scene del crimine (siti di abbandono di cadaveri, luogo di incontro). Utilizzando questa metodologia, i ricercatori rilevarono che il profilo geografico aveva previsto con accuratezza la residenza effettiva del serial killer di Baton Rouge.

Gli studi riportati nella letteratura tematica, pur non producendo un numero elevato di ricerche, hanno cercato di determinare se una funzione di decadimento calibrata per un particolare tipo di crimine o un determinato contesto geografico abbia un potere predittivo maggiore rispetto alla funzione di decadimento predefinita, non calibrata.

In una raccolta di furti seriali domestici commessi in Dorset (U.K.) e Glendale (U.S.), Emeno e Bennel (2008) hanno riscontrato che le funzioni calibrate non hanno prodotto rilevamenti circa l’individuazione della zona dove ricercare il punto di ancoraggio del reo significativamente più accurati rispetto alle funzioni predefinite.

In Nuova Zelanda, nel campione di 101 serie di crimini sessuali, è stata eseguita un’analisi spaziale e geografica mediante l’applicazione alle serie criminose di una funzione di decadimento calibrata e, in seguito, i dati ottenuti sono stati confrontati con l’analisi prodotta con l’utilizzo della funzione predefinita negativa esponenziale utilizzata dal sistema di supporto decisionale (Hammond, 2013). La calibrazione, creata in base ai modelli di mobilità tra l’abitazione ed i luoghi del crimine dei serialisti neozelandesi, non ha migliorato in modo significativo l’efficacia dell’analisi tanto che le differenze nella proporzione dell’area totale da investigare per individuare l’abitazione del colpevole, generate dalla funzione predefinita e da quella calibrata, non sono risultate considerevoli.

Anche Pal (2007), in uno studio sulla valutazione dell’efficacia della funzione di decadimento calibrata individualmente in relazione a 135 crimini contro la proprietà (furti di auto, residenziali, furti) nella contea di Baltimora, ha rilevato che utilizzare funzioni di decadimento calibrate individualmente potrebbe non essere necessario per i furti d’auto ed i furti in abitazione. Tuttavia, in relazione ai furti, i valori calibrati hanno fornito esiti migliori rispetto ai valori predefiniti per quanto attiene la percentuale di hit score. I risultati indicano che, nella maggior parte dei casi, non vi sono differenze statisticamente significative tra le funzioni calibrate individualmente e quelle con valori predefiniti.

In alcuni casi storici pratici analizzati dall’autore, i quali, dopo la valutazione della scena geografica del crimine, sono stati esaminati anche mediante l’utilizzo del sistema professionale Rigel, è stato riscontrato, in termini di accuratezza della prestazione della funzione di decadimento, un ottimale livello di hit score: il serialista Erostrato, il caso dei rapinatori del Pollino, i truffatori seriali on-line, lo stupratore seriale di Legnano, lo strangolatore di Ipswich nel Regno Unito, l’incendiario seriale di Los Angeles.

In un caso di truffe on-line commesse da due truffatori seriali, nell’analisi di Rigel il livello di hit score è stato pari a 0.16% ed a 18.52%, in relazione alla posizione di due distinti punti di ancoraggio utilizzati dagli autori di reato (Magliocca, 2022e; 2026b).

Il profilo geografico, realizzato con il sistema di Geographic Profiling professionale Rigel nel caso dello stupratore di Legnano, segnala il valore del 14% della zona di probabilità per le ricerche dell’aggressore in un’area di 59 Kmq ed una percentuale di hit score effettivo pari a 2.76%, il che significa che se le ricerche iniziano dalla zona di massima probabilità del profilo andando verso l’esterno di essa le investigazioni dovrebbero intersecarsi con il serialista entro 1,6 kmq (Magliocca, 2023c).

Nel caso del serialista Unabomber italiano, Rigel ha rilevato una percentuale di hit score pari a 1.47% (serie completa, dagli anni 1993 al 2006) e 0.42% (serie criminosa dagli anni 1993 al 1998), in relazione al punto di ancoraggio del principale sospettato (Magliocca, 2020a; 2026a).

Nella revisione approfondita del recente caso del serialista Erostrato, la percentuale di hit score effettiva, in relazione alla reale ubicazione della base del reo, è stata di 2.62% e 1.23%, rispettivamente per il primo ed il secondo scenario tecnico della serie criminosa (Magliocca, 2024e; 2025f), corrispondente, quindi, ad un limitato settore zonale da sottoporre ad investigazione.

Nella vicenda di una serie di rapine nell’area del Pollino, commesse da un gruppo di rapinatori, il valore di hit score del profilo geografico è stato di 3.74%, 4.43% e 5.21%, in relazione al domicilio di tre membri del gruppo criminoso (Magliocca, 2020a; 2023a).

Nel caso degli omicidi seriali in Ipswich, nel Regno Unito, attribuiti allo strangolatore di Suffolk, utilizzando i cinque siti di incontro - di ultimo avvistamento delle vittime, il punto di ancoraggio del reo si trovava all’interno della zona di massima probabilità del geo-profilo rilevata da Rigel con un hit score pari a 6.61%, rispetto a quello atteso di 13.9% (Magliocca, 2025e).

Nell’analisi dimostrativa concernente un incendiario seriale, autore di oltre 50 incendi urbani nell’area di Los Angeles, il punto di ancoraggio del serialista è stato associato ad un valore di hit score pari a 0.33% (Magliocca, 2021b; Nordskog, 2016).

In Canada, in una vicenda di bombing seriale, le Agenzie di controllo hanno rintracciato i negozi dove erano stati acquistati i vari componenti utilizzati per costruire i dispositivi esplosivi. Successivamente, le posizioni degli esercizi commerciali sono state utilizzate dalla Royal Canadian Mounted Police per rafforzare e generare, tramite il sistema Rigel, un’analisi geografica, a seguito della quale la base dell’autore di reato è stata localizzata all’interno di un’area con un valore di hit score pari a 1.5% (Rossmo, 2025; Filer, 2009).

In Sudafrica, il geoprofilo realizzato da Rigel per gli omicidi seriali di WemmerPan ha individuato i punti di ancoraggio dell’autore di reato in una zona pari a 1% dell’area di ricerca, con hit score di 0.09% e 0.84% (Rossmo, 2023), in cui sia il luogo di lavoro e sia l’abitazione della compagna e del fratello del serialista costituivano notevoli influenze sul modello spaziale dei crimini.

Altresì, alcuni crimini violenti seriali (omicidi e stupri) commessi in Sudafrica, esaminati dalla Investigative Psychology Unit della Polizia sudafricana, sono stati sottoposti, in prospettiva comparata, all’analisi di Rigel ed anche di CrimeStat (Schmitz, 2012). Rigel è riuscito a rappresentare ed a individuare la zona delle ricerche anche degli autori di crimini seriali sudafricani. Inoltre, Rigel si è rivelato più consistente nella costruzione dell’area di picco del profilo, in termini di accuratezza (effettiva ubicazione della base nell’area di massima probabilità) e di precisione (estensione dell’area da sottoporre ad investigazione prima dell’individuazione del punto di ancoraggio del reo) a confronto dei rilevamenti sviluppati dalle funzioni matematiche implementate nel sistema statistico CrimeStat. In effetti, se si considera la funzione negativa troncata - l’unica utilizzata dal sistema Rigel - i risultati dell’output di profilo non sono ottimali come quelli generati da Rigel.

L’affidabilità di Rigel e dei suoi parametri tecnici di analisi è rilevabile dalla percentuale bassa di hit score e i risultati appaiono significativi perché tutti i dati spaziali del geoprofilo si sono dimostrati sufficienti e operativamente validi per localizzare gli autori di reato.

La letteratura internazionale indica che, da un verso, l’utilizzo delle funzioni costruite sulla mobilità degli autori di reato che hanno agito in altri Paesi può risultare utile ai fini della predizione della localizzazione del luogo del punto di ancoraggio; dall’altro, essa suggerisce anche che il comportamento individuale - spaziale e nello spazio - condivide caratteristiche generali che possono essere, in linea di massima, modellate ed utilizzate nell’investigazione criminale per determinare l’area del punto di ancoraggio di un serialista.

6. Conclusioni

I modelli di Geographic Profiling dovrebbero essere calibrati con parametri geo-spaziali caratterizzanti le aree in cui i crimini investigati avvengono (in Kent, 2006). Gli esiti della letteratura tematica ed anche del metodo operativo non restituiscono, in termini di fiducia nell’analisi, rilevanti risultati derivanti dall’uso delle funzioni di decadimento calibrate sulle condizioni locali rispetto a quelle già implementate nei sistemi di profiling geografico. Le funzioni predefinite sviluppate dall’analisi di campioni di crimini e di autori di reato non correlati ai casi in cui viene applicato il sistema di profiling geografico possono essere utilizzate con un buon livello di aspettativa anche per investigare altri casi.

Contrariamente a quanto atteso, e come già hanno rilevato i primi studi in materia, la calibrazione delle funzioni di decadimento della distanza per tipo di crimine o per area geografica, sebbene sia auspicabile, non ha prodotto, in termini generali, sostanziali differenze migliorative dell’accuratezza della profilazione geografica e le funzioni predefinite si sono rilevate abbastanza stabili ai fini della predizione delle aree geografiche da investigare per ricercare il reo.

Allo stato, quindi, sembra che non ci sia alcun rilevamento operativo secondo cui la funzione calibrata sulle regioni geografiche investigate sia in maggior misura precisa, in termini di “distanza di errore” e di percentuale di hit score, in confronto alle funzioni predefinite.

Pertanto, non esiste alcuna pressante necessità di calibrare le funzioni di Geographic Profiling per tipologia di reato o per i diversi scenari geografici ed ambientali, poiché la calibrazione non comporta, con una causalità diretta, sviluppi importanti riguardo all’accuratezza complessiva della profilazione geografica atteso che, nell’insieme, dagli studi effettuati e dall’esperienza pratica, non sono state riscontrate differenze oltremodo significative tra funzione di decadimento calibrata e quella predefinita in relazione al rilevamento del punto di ancoraggio del serialista. D’altronde, lo stesso prof. Rossmo, competente conoscitore del valore e delle questioni riguardanti l’applicazione delle funzioni di decadimento in altri Paesi, delle diversità geografiche ed ambientali tra Stati Uniti, Inghilterra, Canada ed Italia e, di conseguenza, del differente modello di spostamento di un autore di reato, ha utilizzato, a livello internazionale, con successo, il sistema professionale Rigel nell’analisi di diversi serialisti.

Nonostante ciò, è opportuno favorire la ricerca in questo settore di analisi investigativa poiché vi è la necessità di esaminare più serie criminose mediante la comparazione delle diverse funzioni di decadimento (calibrate e predefinite), riguardo alle tipologie di crimine e al relativo scenario ambientale, per avere delle stime sempre più affidabili riguardo al comportamento geo-spaziale criminale.

Riproduzione riservata

Note sull’autore

Domingo Magliocca è Geographic Profiling Advisor, responsabile dell’Unità Specialistica di Ricerca GOP - Geographic Offender Profiling dell'Istituto di Scienze Forensi e docente di Criminologia applicata e tecniche investigative al Polo Universitario ISF Corporate University.

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