La mia auto è vecchiotta: ha un navigatore GPS, ma le mappe sono statiche. Né io né Anna spesso ci ricordiamo di usare Google Maps o Waze sui nostri telefoni e tablet e così può capitare che ci troviamo imbottigliati come la scorsa settimana. Ma questi sistemi sono davvero un toccasana? Un paio di settimane fa un articolo di Guerre di rete parlava proprio di questo. Questi algoritmi danno a tutti gli utenti lo stesso percorso, giudicato migliore in base alle condizioni istantanee del traffico: è insomma un’ottimizzazione locale. Ma quando ci si trova in situazioni congestionate, il risultato pratico è che spostare tanti veicoli da una strada molto trafficata ma ampia a una strada momentaneamente meno trafficata ma più stretta la rende più trafficata e dà a tutti un risultato peggiore sia in termini di tempo che di inquinamento. Questo è ben noto almeno ai matematici e spero a qualche urbanista: è il paradosso di Braess, di cui ho già parlato in passato.
Il fatto è che il traffico è un sistema complesso, il che significa che un’ottimizzazione locale (ognuno segue il percorso migliore qualunque cosa facciano gli altri: è l’equilibrio di Nash) non corrisponde necessariamente a un’ottimizzazione globale (i percorsi sono studiati in modo che tutti abbiano un vantaggio). Gli studi citati da Guerre di rete mostrano che in presenza di traffico elevato la soglia di adozione dei navigatori oltre la quale si ha un peggioramento delle condizioni è il 60%. Google potrebbe fare qualcosa per ovviare a questo problema? Chiaramente sì. Sa quanti dispositivi sono in movimento in quella zona in quell’istante e potrebbe smistarli casualmente su due o più strade distinte per equilibrare il traffico. Google ha voglia di fare qualcosa per ovviare a questo problema? Evidentemente non lo ritiene così importante, altrimenti l’avrebbe già fatto. Poi è ovvio che nel caso mio personale dell’autostrada chiusa avrebbe comunque fatto uscire tutti al casello precedente, ma quello è un caso diverso: non ingorgo ma blocco vero e proprio.
Che possiamo fare noi, allora? Niente. Non è nemmeno utile un comportamento luddista che chiuda il cellulare e faccia ritornare alle mappe cartacee: il guaio del paradosso di Braess è che proprio perché la nuova soluzione è un equilibrio di Nash la risposta non può essere di una singola persona. Insomma preparatevi a una transumanza di pecoroni guidati da un algoritmo.
Ultimo aggiornamento:: 2026-09-21
Muovendoci spesso sulla principale direttrice autostradale italiana, molto trafficata e soggetta a cantieri e incidenti, in casi di intoppi maggiori del solito, la decisione sul da farsi la prendiamo sulla base di vari parametri, fra i quali la valutazione di strade alternative, non necessariamente quelle consigliate da google (che peraltro spesso risultano già “più trafficate del solito”) e informazioni desunte da altri siti, se disponibili (es. tipo di incidente, reale lunghezza della coda, stato della risoluzione dell’incidente, etc.). Il più delle volte comunque – a meno di blocchi totali -, data la viabilità ordinaria secondaria italiana (un attraversamento di paesi dietro l’altro con limiti e autovelox) nella nostra esperienza pluriennale, conviene rimanere in autostrada e magari, se fortunati di esserci vicini prima della coda, aspettare in un’area di sosta. (Come abbiamo fatto di recente anche su una tratta per noi non frequente, da Milano a Venezia, dopo il terzo incidente oltre alla solita coda pomeridiana in una delle tangenziali milanesi, godendoci il panorama dei monti bergamaschi: devo andare a farci un giro)
Google Maps in parte risolve il problema assumendo che l’ottimizzazione sia di tipo multimodale e fornendo quindi più soluzioni (più minimi della funzione obiettivo). Di solito fornisce due o tre percorsi alterativi. Non so dire se l’opzione preferita venga fornita a tutti gli utenti simili con la stessa priorità per tenere conto dello smistamento del traffico. Comunque il problema per un algoritmo di questo tipo è che volendo avere un atteggiamento di più alto livello, considerando quello che faranno tutti gli automobilisti, gli mancherebbero parecchie informazioni, visto che non si sa se l’automobilista seguirà effettivamente le indicazioni o dove andrà, visto che molti non usano il navigatore e anche chi lo usa potrebbe disattenderne le indicazioni. Limitando il problema agli utenti del navigatore e assumendo il caso semplice in cui tutti vadano da A a B, con N possibili percorsi accettabili ma non equivalenti per tempo di percorrenza (T_i) e flusso di traffico massimo sostenibile (F_i), l’algoritmo potrebbe fornire l’ordine di priorità degli N percorsi agli utenti con probabilità decrescente rispetto a T_i e crescente rispetto a F_i. Credo che in parte questi accorgimenti siano già inglobati negli algoritmi di navigazione o almeno ci stanno pensando come suggerisce uno studio pubblicato recentemente su Nature Cities: “Urban congestion relief experiments through routing-app interventions”. In questo studio osservano empiricamente qualche beneficio complessivo disperdendo il traffico con suggerimenti di percorsi alternativi, ma eseguiti su una quota molto piccola degli utenti, quota fissa a circa 2% e non meta-ottimizzata.
ce lo vedi l’automobilista medio mentre è in macchina a scorrere l’elenco ragionato dei percorsi? Sicuramente ne vengono calcolati più di uno, basta vedere Google Maps con i percorsi alternativi. Per le informazioni mancanti, bisogna tenere conto che i dati sono live, e quindi almeno in teoria potrebbero fare cambiare. Anche con il mio vecchio navigatore statico del 2014 qualche volta la “signorina” mi diceva che le condizioni del traffico erano mutate e cambiava percorso.
Non ho detto che l’utente dovrebbe scorrere le alternative offerte da Google Maps, ho detto che Google Maps offre già più alternative trattando l’ottimizzazione come multimodale e che un primo approccio semplicistico sarebbe dare le alternative con ordine di priorità probabilistico, con probabilità dipendenti da tempi di percorrenza calcolati e flussi di traffico sostenibili dal relativo percorso. Il problema delle informazioni mancanti non si risolve con l’aggiornamento dei suggerimenti in base alle mutate condizioni del traffico, quello è un provvedimento reattivo, una toppa. Per governare l’incertezza strutturale del sistema l’algoritmo dovrebbe avere un modello predittivo che gli permetta di agire in modo proattivo.
Ciao a tutti a Guerre di rete ci lavorava Carola Frediani. sopra il livello medio di cultura stem, la trovavi ai raduni hacker nerd.