Quando tutti seguono Google Maps o TomTom, la diversità dei percorsi in città può calare fino al 14%. Lo dimostra un nuovo studio del Cnr-Isti e dell'Università di Pisa pubblicato su Nature Communications, che ha simulato l'effetto dei navigatori satellitari sul traffico di Firenze, Milano e Roma.
Il concentration effect osservato in tre città
Giuliano Cornacchia, Mirco Nanni, Luca Pappalardo (Cnr-Isti) e Dino Pedreschi (Università di Pisa) hanno ricostruito il traffico urbano integrando dati GPS di veicoli privati con gli itinerari suggeriti da quattro servizi: Google Maps, TomTom, Bing Maps e Mapbox. Le simulazioni hanno variato il tasso di adozione dei navigatori dallo 0% al 100%, misurando ogni volta la diversità degli itinerari scelti e le emissioni di CO2 aggregate.
All'aumentare del numero di veicoli guidati da un'app, la varietà dei percorsi collassa e il traffico si concentra su un insieme sempre più ristretto di arterie, con una preferenza sistematica per autostrade e grandi assi urbani. Nello scenario di piena adozione la diversità dei percorsi scende fino al 14% rispetto alla condizione in cui i suggerimenti non vengono seguiti. La sintesi dello studio pubblicata dall'Università di Pisa definisce il fenomeno concentration effect.
La soglia 60-80% oltre cui i benefici svaniscono
Il dato più contro-intuitivo riguarda l'ambiente. Con traffico leggero le app tagliano davvero le emissioni di CO2, e a bassi livelli di adozione qualche beneficio si osserva anche nelle ore di punta. Ma esiste una soglia critica, compresa tra il 60% e l'80% degli utenti, che varia in base al servizio e alla città. Superata quella soglia i vantaggi ambientali si attenuano, svaniscono e in alcuni scenari si invertono: a Roma i ricercatori hanno osservato configurazioni in cui l'uso diffuso del navigatore produce più emissioni della guida senza app.
La distanza dal caso studio di Google Maps a Salt Lake City è evidente. Quell'esperimento del 2021 riportava un calo del 6,5% dei tempi di percorrenza e dell'1,7% delle emissioni di CO2, ma restava fermo al singolo servizio e a un contesto specifico. Il paper italiano cambia scala: mette a confronto quattro provider su tre città reali e misura cosa succede quando cambia il numero di persone che ascoltano il suggerimento. È l'effetto aggregato, non la singola indicazione, a determinare il segno del bilancio.
Le mappe di traffico prodotte dagli autori raccontano visivamente lo stesso fenomeno. Nello scenario senza app i flussi si distribuiscono su una rete capillare di vie secondarie; quando l'adozione supera la soglia critica, le stesse mappe si accendono su pochi assi principali, con effetti di congestione localizzata che ricalcano quelli già segnalati da anni negli Stati Uniti su Waze e Google Maps.
L'algoritmo che orienta i comportamenti collettivi
L'obiettivo dello studio non è stabilire se i navigatori siano positivi o negativi, precisa Cornacchia, primo autore. Il tema è come un algoritmo che ottimizza la scelta individuale possa produrre effetti collettivi indesiderati quando è usato da migliaia di persone contemporaneamente. Un problema che il team del Cnr-Isti sta studiando nel progetto City-AI Coevolution, finanziato dal MUR nel programma FIS, e che si intreccia con altre linee di ricerca su come un robot umanoide impara a gesticolare in tempo reale ascoltando la voce, adattando il comportamento agli stimoli esterni.
La sfida indicata dagli autori è progettare servizi capaci non solo di ottimizzare il singolo tragitto, ma di tenere conto degli effetti aggregati sulla rete. Concretamente: distribuire i suggerimenti tra più itinerari, considerare il carico degli assi già scelti da altri utenti, evitare l'over-fitting sulle stesse arterie. Per Pappalardo, coordinatore dello studio e professore associato alla Scuola Normale Superiore, i navigatori satellitari sono l'esempio quotidiano di come un algoritmo di raccomandazione influenzi non solo la decisione del singolo ma il comportamento di un'intera città.
Il paper integrale su Nature Communications è open access, insieme al codice di simulazione. Il prossimo passo, indicano i ricercatori, è testare strategie di routing coordinato che rompano il paradosso descritto.
Domande frequenti
Cosa si intende per 'concentration effect' osservato nello studio?
Il 'concentration effect' è il fenomeno per cui, quando molti utenti seguono le indicazioni dei navigatori satellitari, il traffico si concentra su un numero limitato di arterie principali, riducendo la diversità dei percorsi fino al 14% rispetto all'assenza di navigatori.
Quali effetti ambientali sono stati riscontrati dall'uso diffuso dei navigatori?
A bassi livelli di adozione, le app di navigazione contribuiscono a ridurre le emissioni di CO2, soprattutto con traffico leggero. Tuttavia, superata una soglia critica di utenti (60-80%), questi benefici diminuiscono o si annullano, e in alcuni casi le emissioni possono addirittura aumentare.
Quali città e servizi di navigazione sono stati analizzati nello studio?
Lo studio ha simulato il traffico urbano di Firenze, Milano e Roma, utilizzando dati GPS e itinerari suggeriti da Google Maps, TomTom, Bing Maps e Mapbox.
Perché l'effetto dei navigatori cambia quando aumenta il numero di utenti che li utilizzano?
Quando molti utenti seguono lo stesso algoritmo, le scelte individuali ottimizzate generano effetti collettivi imprevisti, come la congestione di alcune arterie. Il beneficio per il singolo si trasforma così in un problema per l'intera rete stradale.
Quali soluzioni propongono i ricercatori per mitigare gli effetti negativi del routing collettivo?
Gli autori suggeriscono di progettare servizi di navigazione che tengano conto degli effetti aggregati, distribuendo i suggerimenti su più itinerari e considerando il carico delle strade già utilizzate, per evitare la concentrazione del traffico.
Dove è possibile consultare lo studio completo e il codice di simulazione?
Lo studio integrale è pubblicato in open access su Nature Communications, insieme al codice di simulazione utilizzato dai ricercatori.
