Sono bastati 99 smartphone di seconda mano, riuniti in un carrello e con attiva l’app di Google Maps per “ingannare” il sistema cartografico del colosso di Mountain View, inducendolo a pensare che su strade in realtà semideserte ci fosse un ingorgo, e portandolo così a suggerire percorsi alternativi per evitare il traffico fantasma. Si è trattato di una provocazione dell’artista tedesco Simon Weckert, che col suo hack voleva farci riflettere soprattutto sulla dipendenza che ormai abbiamo rispetto alle applicazioni da smartphone che utilizziamo giornalmente e che spesso, anziché aiutarci, ci confinano in una bolla, lontana dalla realtà fattuale. Al di là della provocazione concettuale però l’episodio ha aperto anche a una possibile riconsiderazione del funzionamento degli algoritmi.

Proprio in questo modo infatti l’ha interpretata Google che, venuta a sapere dell’operazione di Weckert, ha dichiarato a 9To5Google attraverso un proprio portavoce: ” Che si tratti di auto, carrelli o cammelli, adoriamo le persone che utilizzano Google Maps in modo creativo, perché ci aiutano a far funzionare meglio le mappe nel tempo”.

Se utilizzate abitualmente Google Maps come navigatore GPS, saprete già che l’app integra un servizio di segnalazione dello stato del traffico in tempo reale, basato sulla rilevazione anonima dei dati GPS degli utilizzatori. Una strada blu indica massima scorrevolezza, mentre i tratti che dal giallo vanno al rosso, indicano livelli crescenti di traffico e congestione.

Questo sistema di valutazione è però fallace, perché avviene in maniera acritica, tanto che avrete forse fatto caso che i tratti stradali precedenti un semaforo risultano quasi sempre rossi anche se in realtà il “traffico” è dovuto unicamente alla periodica sosta forzata. Proprio il meccanismo enfatizzato dall’esperimento di Weckert. Recentemente Maps si è arricchita anche di una funzione più social, simile a quella offerta da tempo da Waze (anch’essa di proprietà di Google), che consente agli utenti di effettuare attivamente segnalazioni su code, rallentamenti e incidenti, tuttavia la dipendenza dagli algoritmi è ancora preminente e non resta quindi che sperare che a Mountain View trovino il modo di renderli più intelligenti.

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