Criminal geographic targeting (CGT): metodo, algoritmo e risultato investigativo
Il criminal geographic targeting (CGT) è la componente algoritmica sviluppata da D. Kim Rossmo per ordinare geograficamente le possibili aree in cui cercare il punto di ancoraggio di un autore seriale.
Riceve in ingresso le localizzazioni attribuite alla stessa serie, assegna un punteggio alle possibili posizioni dell’ancora e restituisce una graduatoria territoriale.
Il CGT non coincide con l’intero geographic profiling.
Quest’ultimo comprende anche il collegamento tra gli episodi, l’interpretazione della mobilità, lo studio della rete viaria e l’integrazione delle informazioni investigative. Il CGT svolge una funzione più circoscritta: trasforma i luoghi selezionati in una superficie di priorità relativa.
Il risultato non identifica un indirizzo e non calcola, nella sua formulazione di base, una probabilità statistica calibrata. Indica invece quali celle o settori dovrebbero essere esaminati prima, date le localizzazioni, i parametri e le assunzioni adottate.
Una zona con punteggio elevato rimane quindi un’ipotesi di lavoro, non una prova a carico delle persone che vi abitano.
Che tipo di analisi è il criminal geographic targeting
Dal punto di vista metodologico, il criminal geographic targeting (CGT) è un’analisi spaziale inversa, quantitativa e basata su un modello. Parte dai luoghi in cui sono avvenuti eventi già conosciuti e risale verso una possibile origine della mobilità criminale.
Questa impostazione lo distingue da tre attività diverse:
- non prevede il luogo del prossimo reato;
- non misura la concentrazione generale della criminalità in un quartiere;
- non assegna a una persona la probabilità di essere l’autore.
Il calcolo è deterministico rispetto agli input: utilizzando gli stessi eventi, lo stesso territorio, la stessa metrica e gli stessi parametri si ottiene la medesima graduatoria.
L’incertezza non scompare, ma deriva dal collegamento tra gli episodi, dalla precisione delle coordinate, dalla scelta dei parametri e dalla corrispondenza tra il comportamento reale e le assunzioni del modello.
L’unità analitica fondamentale è la localizzazione significativa, non la persona.
Prima di eseguire il calcolo occorre perciò stabilire quali luoghi rappresentino la stessa decisione spaziale. Il punto di incontro con la vittima, il luogo dell’aggressione e quello di abbandono del corpo possono rispondere a logiche differenti e non dovrebbero essere sommati automaticamente come osservazioni indipendenti.
Anche l’impiego del CGT per un singolo reato con più scene richiede questa distinzione. Le scene possono essere analizzate separatamente, pesate secondo un protocollo dichiarato oppure confrontate attraverso più scenari. Trattarle tutte allo stesso modo può produrre una falsa concentrazione dei punteggi.
I contributi teorici e metodologici
Il criminal geographic targeting (CGT) combina contributi precedenti, ma li organizza in una procedura operativa specifica. È quindi utile distinguere le basi teoriche dall’algoritmo vero e proprio.
| Contributo | Funzione nel CGT | Limite interpretativo |
|---|---|---|
| Crime Pattern Theory di Paul e Patricia Brantingham | Collega la scelta dei luoghi a nodi, percorsi e spazi di attività abituali | Non consente di dedurre automaticamente abitudini o intenzioni individuali |
| Distance decay | Rappresenta la tendenza generale alla diminuzione dei viaggi criminali con l’aumentare della distanza | Non vale allo stesso modo per tutti gli autori, i reati e i territori |
| Buffer zone | Riduce il punteggio nelle immediate vicinanze del luogo criminale, dove l’autore potrebbe evitare di agire | Il raggio non è direttamente osservabile e deve essere sottoposto ad analisi di sensibilità |
| Formalizzazione di Rossmo | Somma i contributi dei diversi eventi e produce una graduatoria delle celle | Il punteggio è relativo e non equivale a una probabilità individuale |
| GIS e cartografia raster | Consentono di calcolare, visualizzare e interrogare la superficie di priorità | Colori e isolinee non aumentano la validità dei dati iniziali |
La distinzione tra autori marauder, che tendono ad agire partendo da un’ancora interna o vicina all’area dei reati, e autori commuter, che raggiungono la zona operativa da una base esterna, appartiene alla letteratura collegata sviluppata anche da David Canter e Paul Larkin.
È rilevante per valutare le assunzioni del CGT, ma non deve essere presentata come parte della formula di Rossmo.
Rossmo formalizzò il criminal geographic targeting (CGT) nella prima metà degli anni Novanta, all’interno della propria ricerca dottorale e delle successive pubblicazioni.
Il suo contributo specifico fu tradurre distance decay e buffer zone in una funzione utilizzabile per ordinare sistematicamente un territorio. Il criminal geographic targeting (CGT) non va quindi confuso né con la sola ipotesi del cerchio né con qualsiasi mappa prodotta durante un’indagine seriale.
L’algoritmo di base del CGT
Il territorio viene suddiviso in celle o punti candidati. Per ogni cella il modello calcola la distanza rispetto a ciascun luogo criminale e somma i relativi contributi.
Nella formulazione pubblicata da Rossmo, la distanza di base è la distanza di Manhattan:
dₙ(i,j) = |xᵢ − xₙ| + |yⱼ − yₙ|
La misura somma gli spostamenti lungo i due assi e può approssimare la mobilità in una rete urbana regolare.
Coordinate geografiche espresse direttamente in latitudine e longitudine non dovrebbero essere impiegate senza una proiezione adeguata, perché parametri e distanze devono utilizzare unità coerenti.
Una forma sintetica dell’algoritmo è Sᵢⱼ = k × Σₙ [I(dₙ > B)/dₙ^f + I(dₙ ≤ B) × B^(g−f)/(2B−dₙ)^g]
Dove:
- Sᵢⱼ è il punteggio della cella candidata;
- dₙ è la distanza tra la cella e il luogo criminale n;
- B è il raggio della buffer zone;
- f regola il decadimento oltre la zona buffer;
- g regola il comportamento del punteggio al suo interno;
- I è una funzione indicatrice che seleziona il ramo applicabile;
- k è una costante di scala che non modifica l’ordine relativo delle celle.
Fuori dalla zona buffer, il contributo diminuisce all’aumentare della distanza. Al suo interno, la funzione evita che una cella coincidente con il luogo criminale riceva automaticamente il punteggio massimo.
Per un singolo evento il contributo tende così a crescere verso il limite della zona buffer e a decrescere oltre tale soglia.
I contributi di tutti gli eventi vengono sommati.
Le zone compatibili contemporaneamente con più localizzazioni raggiungono quindi punteggi superiori. Nella formula di base ogni evento ha lo stesso peso; eventuali ponderazioni per tipo di scena, attendibilità o rilevanza costituiscono estensioni che devono essere dichiarate e validate separatamente.
I parametri non hanno valori universali.
Un raggio buffer o un esponente adeguato per una serie di aggressioni in un’area urbana compatta può essere inappropriato per incendi dolosi, rapine lungo assi stradali o omicidi con trasporto del corpo. Anche l’impiego di distanze euclidee, tempi di percorrenza o distanze sulla rete stradale produce varianti del modello, non una semplice sostituzione priva di conseguenze.
Dal dato iniziale alla superficie di priorità
L’esecuzione tecnica dell’algoritmo è solo una parte del procedimento del criminal geographic targeting (CGT). Un’applicazione verificabile dovrebbe comprendere almeno i passaggi seguenti.
- Definizione della serie.
L’analisi di linkage deve motivare l’inclusione di ogni episodio attraverso elementi comportamentali, temporali, forensi e operativi. - Classificazione delle scene.
Occorre distinguere luoghi di incontro, aggressione, ritrovamento, abbandono, comunicazione e altre localizzazioni con significato diverso. - Geocodifica.
Per ogni punto devono essere registrati fonte, precisione e margine di errore. Il centroide di una strada o di un’area amministrativa non equivale a una coordinata puntuale. - Definizione del dominio.
Il perimetro di studio deve essere coerente con la mobilità ipotizzata e stabilito prima di interpretare il risultato. - Scelta di griglia, metrica e parametri.
Risoluzione, sistema di coordinate, distanza, buffer ed esponenti devono essere documentati. - Analisi di sensibilità.
Il calcolo dovrebbe essere ripetuto variando gli episodi incerti, il raggio buffer, la griglia e il territorio per verificare la stabilità delle aree prioritarie. - Integrazione investigativa.
Rete viaria, uso del suolo, archivi e informazioni sui soggetti devono essere confrontati con la mappa senza trasformarli retroattivamente in una conferma del modello.
L’errore di linkage rimane una delle criticità principali.
Un evento estraneo può spostare artificialmente i massimi, mentre l’esclusione di un episodio pertinente può eliminare una parte informativa della struttura spaziale. Anche più punti derivati dallo stesso fatto possono sovrappesare un singolo episodio se vengono trattati come eventi autonomi.
Il risultato finale: jeopardy surface e ordine di ricerca
Il risultato del criminal geographic targeting (CGT) è generalmente definito jeopardy surface.
Può essere rappresentato come raster, superficie tridimensionale o carta isopletica, ma il suo contenuto operativo è sempre una graduatoria di celle.
Da questa superficie derivano tre prodotti:
- una mappa delle aree con punteggio relativo più elevato;
- un ordine progressivo con cui esaminare strade, isolati o indirizzi;
- una misura retrospettiva del costo di ricerca, quando il punto di ancoraggio reale è già noto.
Quest’ultima misura è la hit score percentage, spesso abbreviata in hit percentage.
Le celle vengono ordinate dal punteggio più alto al più basso e si calcola la quota di territorio che dovrebbe essere esaminata prima di raggiungere la cella contenente l’ancora conosciuta.
Un valore del 5% significa che l’ancora compare dopo avere percorso il 5% più prioritario dell’area analizzata.
Non significa che il modello abbia il 95% di accuratezza né che vi sia una probabilità del 95% di trovare l’autore in quella zona. Il valore dipende inoltre dall’estensione del dominio, dalla dimensione delle celle e dal trattamento degli eventuali punteggi equivalenti.
Rossmo riportò risultati collocati nel 5% superiore in alcuni test su serie risolte. Una sua simulazione Monte Carlo mostrò valori inferiori al 10% a partire da circa sei localizzazioni.
Sono risultati riferiti a specifici dati e condizioni sperimentali, non soglie universali: sei eventi debolmente collegati non sono necessariamente più informativi di quattro localizzazioni precise e coerenti.
Una validazione più robusta dovrebbe includere confronti con baseline semplici, come il centro o la mediana spaziale degli eventi, analisi leave-one-out, test su casi non utilizzati per impostare i parametri e verifica della stabilità rispetto alle diverse scelte territoriali.
Casi reali di applicazione del criminal geographic targeting
I casi devono essere classificati secondo il contesto in cui la tecnica del criminal geographic targeting (CGT) è stata usata. Un’applicazione operativa durante un’indagine non equivale a una ricostruzione retrospettiva su un caso già risolto o a una sperimentazione accademica su dati storici.
La serie di aggressioni sessuali di Lafayette
La serie di aggressioni sessuali investigata a Lafayette, in Louisiana, è riportata nella letteratura di Rossmo come un’applicazione operativa del criminal geographic targeting (CGT).
Le localizzazioni collegate furono utilizzate per produrre una graduatoria territoriale e per ordinare controlli su indirizzi, soggetti e informazioni già disponibili.
Il valore del caso non consiste nell’affermare che la mappa abbia identificato autonomamente l’autore.
Il geoprofilo servì a rendere più efficiente la ricerca all’interno di un insieme di verifiche investigative. Identificazione e attribuzione richiesero riscontri indipendenti: è questo il contesto corretto nel quale valutare l’efficacia operativa del CGT.
Gli omicidi di Whitechapel
Rossmo applicò retrospettivamente il CGT anche alle localizzazioni dei cosiddetti omicidi canonici di Whitechapel del 1888. Il caso permette di osservare come pochi punti ravvicinati producano un’area prioritaria, ma non può essere utilizzato come validazione conclusiva.
L’identità di Jack lo Squartatore e il suo punto di ancoraggio non sono infatti accertati. Anche completezza, precisione e attribuzione delle localizzazioni storiche presentano incertezze.
La mappa costituisce quindi una ricostruzione esplorativa, non la prova che il modello abbia localizzato l’autore.
Gli omicidi di Atlanta del 1979–1981
Una sperimentazione accademica pubblicata il 2 maggio 2026 ha applicato una versione estesa del modello a 29 punti georeferenziati relativi agli omicidi di Atlanta del periodo 1979–1981.
Elevazione, aree verdi, zone residenziali e cimiteri sono stati aggiunti come layer ambientali.
Dopo il trattamento degli outlier, l’area esaminata è passata da circa 2.062,8 a 1.310,2 chilometri quadrati. L’analisi ha impiegato una griglia di 200 per 200 celle, con una superficie media di circa 0,033 chilometri quadrati per cella, e parametri esplorativi f = 4 e g = 8.
Il caso non documenta l’impiego operativo del criminal geographic targeting (CGT) durante l’indagine originaria.
Il dataset non costituiva un archivio forense ufficiale e tutti i 29 eventi non risultano giudiziariamente attribuiti a un unico autore. Wayne Williams fu condannato per due omicidi, mentre l’attribuzione dell’intera serie rimane metodologicamente e storicamente controversa.
Anche la rimozione degli outlier richiede cautela: ridurre il territorio può migliorare apparentemente la concentrazione del risultato, ma rischia di eliminare proprio gli eventi che contraddicono le assunzioni. I valori di f, g, l’estensione della griglia e i pesi ambientali descrivono quella sperimentazione e non rappresentano impostazioni standard del CGT.
Casi come il Railway Rapist John Duffy o l’indagine su Peter Sutcliffe sono importanti nella storia del profiling sviluppato da David Canter, ma non dovrebbero essere presentati automaticamente come applicazioni operative dell’algoritmo CGT di Rossmo.
Questa distinzione evita di sovrapporre metodi, autori e risultati differenti.
Limiti metodologici del modello
Il criminal geographic targeting (CGT) tende a funzionare meglio quando gli eventi derivano da uno stesso processo spaziale e il punto di ancoraggio si trova all’interno o in prossimità dell’area analizzata. La sua affidabilità diminuisce in presenza di:
- autori pendolari che raggiungono la zona dei reati da un’altra città o regione;
- residenze, luoghi di lavoro o basi operative cambiati durante la serie;
- più autori con punti di ancoraggio differenti;
- reati determinati soprattutto dalla distribuzione dei bersagli disponibili;
- corpi o prove trasportati lontano dal luogo dell’aggressione;
- reti stradali irregolari, barriere fisiche o tempi di viaggio non rappresentati dalla distanza adottata;
- pochi eventi, coordinate imprecise o collegamenti investigativi incerti;
- delimitazioni territoriali che escludono a priori la vera ancora.
La concentrazione dei reati può riflettere il cosiddetto target backcloth, cioè la distribuzione spaziale delle opportunità e delle possibili vittime, più che la posizione della residenza.
Una serie di rapine presso stazioni, ad esempio, può seguire la rete del trasporto pubblico anche quando l’autore vive altrove.
Anche griglia e confini influenzano l’interpretazione.
Nel modello puntuale è più corretto parlare di sensibilità alla discretizzazione e agli effetti di bordo; il modifiable areal unit problem emerge soprattutto quando i risultati vengono aggregati o confrontati con quartieri, sezioni censuarie e altre unità amministrative.
L’aggiunta di variabili ambientali può rendere il modello più realistico, ma aumenta il rischio di adattamento post hoc.
Pesi e variabili dovrebbero essere motivati prima di osservare l’ancora reale e verificati su casi differenti. Una correlazione tra il risultato e un elemento territoriale non dimostra che quell’elemento abbia guidato la condotta dell’autore.
Impiego investigativo e valore probatorio
Il criminal geographic targeting (CGT) può aiutare a ordinare controlli anagrafici, archivi, veicoli, segnalazioni, filmati e soggetti già emersi. Può inoltre suggerire dove concentrare attività territoriali o quali indirizzi esaminare per primi, riducendo il costo iniziale di una ricerca estesa.
Il punteggio non dimostra però presenza, identità, movente o partecipazione al fatto.
Non dovrebbe essere utilizzato da solo per giustificare atti invasivi, escludere un sospettato o attribuire pericolosità agli abitanti di un quartiere. Ogni intervento richiede presupposti giuridici autonomi e riscontri indipendenti.
Tracce biologiche, tabulati acquisiti legalmente, testimonianze, dati documentali e immagini mantengono funzioni probatorie distinte. Anche l’incrocio con archivi di polizia deve considerare possibili distorsioni: un territorio più controllato può produrre più registrazioni e apparire artificialmente più rilevante.
Un impiego verificabile del criminal geographic targeting (CGT) dovrebbe conservare l’elenco degli eventi, le ragioni del linkage, le coordinate originarie, il sistema di riferimento, il perimetro, la risoluzione, i parametri, la versione del software e tutti gli scenari di sensibilità.
Solo questa documentazione consente di distinguere il risultato algoritmico dall’interpretazione successiva.
Una graduatoria territoriale, non una localizzazione certa
Il contributo specifico del criminal geographic targeting (CGT) consiste nel convertire una serie di localizzazioni in un ordine di ricerca territoriale.
La formula combina decadimento della distanza e buffer zone, somma i contributi dei diversi eventi e restituisce una jeopardy surface interrogabile.
Il risultato finale è un punteggio comparativo, non una probabilità personale.
La sua qualità dipende soprattutto dalla correttezza del linkage, dalla semantica delle scene, dalla precisione del geocoding e dalla compatibilità tra mobilità reale e assunzioni del modello.
Usato con analisi di sensibilità, confronti con baseline e riscontri indipendenti, il CGT può rendere più efficiente un’indagine. Usato come localizzatore automatico o come sostituto della prova, produce invece una precisione apparente che il metodo non è in grado di sostenere.
Riferimenti metodologici essenziali
- Brantingham, P. J. e Brantingham, P. L., Environmental Criminology, 1981.
- Canter, D. e Larkin, P., The Environmental Range of Serial Rapists, 1993.
- Rossmo, D. K., Place, Space, and Police Investigations: Hunting Serial Violent Criminals, 1995.
- National Institute of Justice, Geographic Profiling, Research in Brief, 1999.
- Rossmo, D. K., Geographic Profiling, CRC Press, 2000.
