La dittatura delle recensioni: così le piattaforme ci mandano sempre negli stessi ristoranti

Il 57% delle visite in un decimo dei posti. Benvenuti nella città dell’algoritmo. Il numero è secco e non lascia spazio a interpretazioni: se tutti seguissimo al cento per cento i suggerimenti di Google Maps o TripAdvisor, più della metà dei movimenti urbani si concentrerebbe su una manciata di destinazioni. Non è un’ipotesi distopica. È il risultato di una simulazione condotta da tre ricercatori italiani, Luca Pappalardo e Marco Minici del Cnr, Giovanni Mauro della Scuola Normale Superiore di Pisa, pubblicata sulla rivista Machine Learning. E il punto non è che l’algoritmo sia difettoso, il punto è che funziona esattamente come dovrebbe.

L’algoritmo sceglie dove andare a mangiare

A livello individuale, le raccomandazioni algoritmiche tendono ad ampliare la gamma di luoghi frequentati da ciascun utente: invitano a esplorare, a uscire dal perimetro delle abitudini consolidate, a scoprire spazi nuovi. Ma quando questo comportamento viene replicato su larga scala, l’effetto si ribalta: il traffico urbano si concentra su un numero limitato di luoghi già visibili e popolari. I numeri dello studio sono piuttosto netti. Analizzando dati storici di mobilità urbana, il 10% dei luoghi più frequentati attirava già il 33% delle visite totali.

Simulando uno scenario in cui tutti gli utenti accettano il 100% dei suggerimenti algoritmici, quella quota sale al 57%. È il classico “rich get richer”: i posti già famosi attirano sempre più gente, quelli meno conosciuti restano quasi invisibili. E nel frattempo le traiettorie individuali si uniformano: la somiglianza tra i percorsi di visita aumenta drasticamente, e aumenta anche la co-presenza, ovvero la probabilità di trovarsi negli stessi posti, negli stessi orari, con le stesse persone.

La città che non sa di essere riscritta

Quello che rende il lavoro interessante non è solo il dato statistico, ma la categoria interpretativa che introduce. Come spiega Marco Minici, ricercatore all’Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni del Cnr (ICAR-CNR), il cui lavoro si concentra sugli effetti a lungo termine degli algoritmi sui comportamenti degli utenti, si tratta di un cambio di paradigma: non si valuta più l’algoritmo in astratto, ma come attore urbano. Un attore che, va aggiunto, non ha nessun obbligo di trasparenza nei confronti delle istituzioni che governano le città. Secondo il Digital Services Act europeo, piattaforme come Google Maps dovrebbero stimare il rischio che i loro algoritmi pongono all’ambiente urbano, ma finora è stato fatto poco o nulla.

Il punto non è solo etico o regolatorio. È anche economico e territoriale: quando i flussi si concentrano su un numero ristretto di destinazioni, il resto del tessuto commerciale – la trattoria di quartiere, il bar senza recensioni, la pizzeria che non ha mai capito come si fa un profilo Instagram – perde visibilità in modo sistematico e progressivo. Un algoritmo che impara da dati già polarizzati non redistribuisce i flussi, li amplifica.

L’enogastronomia è un caso da manuale

Nel mondo del cibo e del vino, questo meccanismo è già leggibile a occhio nudo. Le piattaforme di prenotazione premiano chi accumula recensioni; chi accumula recensioni è già noto; chi è già noto compare prima nei risultati. Il risultato è che una parte crescente della ristorazione italiana, quella che lavora fuori dai circuiti digitali, che non ha un ufficio stampa, che non ha mai partecipato a un food festival,  semplicemente non esiste per chi apre un’app in cerca di un posto dove mangiare bene.

Non è un problema di qualità. È un problema di architettura dell’informazione. E la sua soluzione non è “scoprire posti nascosti”: è capire che la narrazione del posto nascosto è già parte del sistema che promette autenticità e produce omologazione. Come abbiamo già raccontato su queste pagine, il ristorante “che non conosce nessuno” quasi sempre lo abbiamo già visto in un reel da trecentomila views.

Questione di regole, non di buon senso

Sarebbe comodo concludere con un invito a fidarsi meno degli algoritmi e di più del proprio istinto. Ma è una soluzione individuale a un problema strutturale, e come tale è inutile. Il lavoro dei ricercatori italiani ha anche un carattere strategico per la governance territoriale: riconosce che l’intelligenza artificiale non opera in astratto, ma interviene direttamente sulla salute sociale della città.

Il nodo, allora, è politico. In un sistema opaco, ottimizzato per massimizzare l’engagement, che non ha nessun interesse a preservare la diversità dell’offerta. Finché le piattaforme potranno riscrivere la geografia delle città senza dover rispondere a nessuno, e finché i soggetti istituzionali preposti continueranno a ignorare la questione, lamentarsi che tutti vanno sempre negli stessi posti è un esercizio di pura retorica. I dati dicono che è esattamente quello che l’algoritmo ha deciso per noi. E noi continuiamo a prendere in mano il telefono.