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Motore editoriale
Ciclo previsione-risultato-apprendimento
Questa pagina spiega il ciclo usato per trasformare una simulazione AI locale in un oggetto più verificabile: forecast congelato, risultati ufficiali, confronto e learning queue.
1. Forecast congelato
Prima dei risultati ufficiali il sistema può salvare un archivio forecast con scenario, ranking, top 2, ballottaggio e percentuali sintetiche. Il congelamento serve a impedire revisioni retroattive del dato.
2. Risultati ufficiali
Quando sono disponibili risultati ufficiali, vengono caricati in un template separato. Il confronto non modifica il forecast originale: misura winner accuracy, top 2, ballottaggio, vincitore del ballottaggio ed errore medio sulle percentuali.
3. Learning queue
I casi sbagliati o deboli entrano in una coda di apprendimento. La coda serve a capire dove il modello locale ha sbagliato: candidati non stabilizzati, liste civiche, turnout, trasferimenti al ballottaggio, fonti locali incomplete o segnali territoriali mal pesati.
4. Cosa vede il lettore
- Archivio forecast o batch di riferimento, quando disponibile.
- Stato del confronto: in attesa risultati, risultati caricati, confronto completato o learning queue.
- Nota pubblica sui limiti del caso e sull’eventuale aggiornamento.
- Link alla metodologia e al quadro normativo quando il contenuto tocca consultazioni elettorali.
Questo ciclo non rende automaticamente un contenuto AI un sondaggio depositabile. Serve a certificare meglio il lavoro editoriale e a preparare, in futuro, processi più robusti e documentabili.
Pagine collegate: Metodologia, Fonti e dataset, Disclaimer editoriale, Governance editoriale, Correzioni e aggiornamenti e Ciclo previsione-risultato-apprendimento.