Anni fa era un giochetto decisamente semplice: più l’auto era piccola, scassata e sfigata e più diventava automatico considerare chi guidava un tizio di sinistra. Quelli di destra, al contrario, preferivano mezzi più potenti e vistosi. Stereotipi, certo, perché vivaddio, da queste parti non è mai stato necessario presentare la tessera d’iscrizione al partito, per acquistare un’auto.
Una classificazione mentale che oggi, ad una prima occhiata, sarebbe quasi impossibile: troppi modelli in circolazione, e forse anche troppi partiti in giro, per stabilire le tendenze politiche degli automobilisti. Non la pensa così un gruppo di ricercatori della Stanford University, contea di Santa Clara, a sud di San Francisco.
Dopo anni di studi, il gruppo di cervelloni ha messo a punto un sofisticato algoritmo che combina la computer vision e il deep learning, ovvero il campo che si occupa dello stadio di apprendimento più profondo. Il punto di partenza del team sono le immagini di Google Street View, il servizio di visione stradale lanciato nel 2007 che oggi copre per intero una sessantina di paesi al mondo. A saperle guardare, quelle immagini sono una vera miniera di informazioni, specialmente per l’algoritmo, che caricato a dovere ha memorizzato modello, marca e perfino anno di produzione di ogni vettura inquadrata nelle immagini pubbliche di Street View di oltre 200 città americane.
A quel punto, attraverso l’American Community Survey, il database demografico statunitense che registra etnia, età e situazione economica di ogni cittadino, ed i più recenti risultati elettorali disponibili, è stato sufficiente comparare fra loro i dati per avere in cambio un quadro abbastanza attendibile sulle tendenze politiche di ogni singolo quartiere.
Per fare un esempio, nelle zone dove si concentrano le comunità asiatiche vanno per la maggiore i marchi delle loro aree di provenienza, quindi Toyota, Honda, Kia, Lexus e Hyundai, mentre gli afro-americani preferiscono Buick e Chrysler, per finire con i caucasici, che in genere scelgono cosa guidare in un range di marchi che parte da Aston Martin per arrivare a Volkswagen.
Secondo Fei-Fei Li, direttore dello Stanford Artificial Intelligence Lab, si tratta di una vera rivoluzione nella teoria dei sondaggi, poiché apre le porte a profondi studi sui mutamenti della società dai costi molto contenuti.
Ma non basta ancora, perché la ricerca del team è scesa ancora di più nel dettaglio, arrivando a stabilire quasi con matematica certezza che la presenza sulla strada di modelli pick-up si associa per l’88% ad un elettorato democratico.
La lunga marcia del nuovo algoritmo, pubblicata sulla rivista specializzata Proceedings of the National Academy of Science, ha richiesto passaggi lunghissimi, a cominciare dall’introduzione di un database enorme, formato dai 15.000 diversi modelli di auto circolanti in America dal 1990 ad oggi, a volte differenti una dall’altra per pochi dettagli.
Solo a quel punto, l’enorme archivio è stato avviato sulle 2.657 immagini scattate da Street View, scandagliando in appena due settimane un totale di 50 milioni di foto. Impresa impossibile per qualsiasi essere umano, soprattutto in un arco di tempo così ristretto.
Una vera manna da cielo per la classe politica e l’industria automobilistica, anche se il professor Li e la sua squadra sono più propensi ad immaginare finalità sociali: “L’algoritmo può aiutarci a capire il funzionamento della società, e ciò di cui la gente ha più bisogno, non a vendere più automobili”.
