Simulatore Elettorale · Message Optimizer · Italia 2027
PoliSim collega census data aperti (ISTAT, Eurostat), principi verificabili (statuti, carte dei valori) e AI con limitazioni dichiarate per aiutare organizzazioni civiche a comunicare in modo coerente e misurabile.
La coerenza tra principi dichiarati e messaggi reali è il fattore più predittivo della fiducia istituzionale nelle organizzazioni civiche.
PoliSim usa dati pubblici (ISTAT, Eligendo) e AI trasparente per aiutare enti civici, comuni e ONG a mantenere questa coerenza in modo verificabile. Metodologia →
Tre verticali · Una piattaforma
Stessi dati, stessa metodologia. Profili calibrati sul tuo contesto.
Testa il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.
Testa i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.
Simula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. Powered da MRP bayesiano — il gold standard della sondaggistica elettorale.
Infrastruttura Civica Europea
Dati pubblici ISTAT · Eligendo · ESS · TRIPOL. AI trasparente con limitazioni dichiarate. Open source Q3 2026.
Civic Tech Field Guide
Listato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. civictech.guide →
Meta Content Library · CASD/IDAN
Accesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.
Metodologia · Tre stadi
PoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?
Ridge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.
ISTAT · Eligendo · Ridge + RF
Simula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.
147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza
Genera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.
Entman 1993 · ITANES · Claude Sonnet
Sviluppo · Roadmap pubblica
PoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.
Simulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. Message optimizer: definisci il messaggio da testare e ottieni analisi strategica con proiezione geografica.
PolitPro scraper · ITANES 2022 (N=4.696) · Claude Sonnet
Architettura: Dirichlet-Multinomial multi-coalizione (PyMC). 252 osservazioni, 54 celle demografiche, r_hat=1.000. Output: mediana + IC 90% + P(vittoria) per collegio. RMSE 4.3pp out-of-sample.
statsmodels MixedLM · Gelman & Little 1997 · Wang et al. IJF 2021
Dal simulatore nazionale al collegio uninominale in un click. Il profilo (partito, messaggio, bacino) viene trasferito automaticamente al tool MRP. Valutazione coerenza messaggio-territorio via Claude: score 0–1, rischio rigetto, impatto stimato in pp, alert critico se incoerente.
sessionStorage · api2.polisim.dev/api/valuta-coerenza · Claude Sonnet
Implementazione shapefile per swing model a livello di singolo collegio uninominale. Upload di dataset proprietari (sondaggi interni, exit poll) con anonimizzazione GDPR integrata.
CAMERA_CollegiUNINOMINALI_2020.shp · GDPR Art. 4.5
Memoria istituzionale dell'organizzazione: documenti, statuti, campagne passate indicizzati con LightRAG. Il modello impara dal corpus valoriale dell'utente invece di ragionare solo sul prompt.
LightRAG · vettorizzazione documenti · contesto persistente
Integrazione ascolto social per calibrare i pesi dei segmenti in tempo reale. Segnali da X/Twitter, Telegram pubblici e Reddit per misurare sentiment per tema e territorio.
Apify · sentiment analysis · calibrazione bayesiana
Test ante-campagna su varianti di messaggio con scoring comparativo. Integrazione aggregatore sondaggi pubblici per confronto diretto con output MRP e calibrazione del prior bayesiano.
scoring comparativo · ISTAT 2023 update · Brevo email
Trasparenza metodologica · Limitazioni dichiarate
Tre limitazioni dichiarate al lancio. La trasparenza sui limiti del modello è una scelta progettuale, non una debolezza.
Il layer di ottimizzazione dei messaggi usa Claude Sonnet. Il modello non è stato validato empiricamente su outcome reali di campagna. I punteggi sono calibrati su esperti, non su A/B test di campo.
Il modello di swing attuale opera a livello di macro-area (regioni/province), non a livello di singolo collegio uninominale. Lo shapefile a livello di collegio è in sviluppo (→ MRP).
I pesi dei profili psicografici sono calibrati su dati ITANES 2022 ma non verificati su campagne reali 2024-2026. L'integrazione di social listening è pianificata per la versione 2.0.
Caso studio live · Q-Italia
Q-Italia (qitalia.org) usa PoliSim come strumento di analisi e comunicazione. Ogni post pubblicato su X è ottimizzato con il message optimizer e approvato da un operatore umano. Un caso studio verificabile, non simulato.
Vedi il caso studio →