Google Street View indica chi si scegliere come candidato. Ecco come

L'algoritmo dei ricercatori della Stanford University ha preso allora in considerazione 50 milioni di immagini per identificate 22 milioni di automobili.

Google Street View indica chi si sceglie

Google Street View prevede come voterai


Google Street View sa chi voterei. Così è stata definito il risultato di una riceca di espeti secondo i quali i risultati sono molto affidabili e potrebbe valere davvero per tutti, non solo per gli Usa

Chissà se i partiti politici sfrutteranno questo strumento per capire dove indirizzare gli sforzi per andare alla ricerca di voti. Ma che Google Street View abbia involontariamente offerto il modo per capire chi vota cosa è stato dimostrato da uno studio dei ricercatori della Stanford University. Succede infatti che le informazioni raccolte dalle foto di Street View si rivelano preziose per comprendere il tenore di una città e dei suoi quartieri. In fin dei conti lo strumento delle mappe di Google che permette agli utenti di vedere e di percorrere virtualmente le strade come fossero dei passanti, presenta un alto livello di definizione e tutti i dettagli sono a portata di click, dalle auto parcheggiati ai bordi della strada ai negozi presenti fino ad arrivare alla manutenzione generale degli edifici e dei parchi pubblici.

Addio ai sondaggi elettorali?

Gli studiosi di Stanford hanno incrociato questa mole di informazioni (50 milioni di immagini prelevate dal database di Street View), apparentemente senza alcun significato o comunque difficilmente gestibili, con i dati dei registri di voto statunitensi, dei sondaggi dei censimenti a stelle e strisce e altre comunicazioni utili al caso, come i parametri demografici. Il risultato è stato sorprendente: la capacità di accurate previsioni sugli orientamenti politici e sulle tendenze generali. Fino a che punto Google Street View può affiancare, se non sostituire, ricerche di mercato e sondaggi a sfondo sociopolitico? Dove inizia l'affidabilità di uno e l'inattendibilità dell'altro? Secondo la Association for the Advancement of Artificial Intelligence questo è l'avvio di un percorso verso nuove frontiere. Secondo la dottoranda di ricerca Timnit Gebru, questo tipo di analisi sociali effettuate tramite le immagini costituisce un nuovo strumento per effettuare previsioni.

I risultati della ricerca straordinariamente vicini alla realtà

L'algoritmo elaborato dai ricercatori della Stanford University ha preso allora in considerazione 50 milioni di immagini per identificate 22 milioni di automobili, classificate in oltre 2.600 categorie in base al modello e alla geolocalizzazione. Dal punto di vista statistico, si tratta dell'8% delle auto circolanti in America, all'interno di 3.000 cap e 39.000 distretti elettorali. Insomma, un campione sufficientemente ampio per estrarre le prime conclusioni. Proprio i veicoli sono la spia più significativa per comprendere il tenore e lo stile di vita dei quartieri nelle città. Per i competitor politici, ma anche per i semplice appassionati di statistica o di ricerca, per piacere o per diletto, diventa allora interessante sapere (o ricevere conferme) che

  1. San Francisco ha la percentuale più alta di auto straniere
  2. New York è la città in cui si spende mediamente di più per i veicoli
  3. Chicago ha il livello più alto d differenze dello status economico tra quartieri

A ben vedere, informazioni di questo tipo sono preziose anche al di là della stretta competizione elettorale perché - nell'ottica delle smart cities - possono aiutare a individuare e a trovare le risposte più adeguate per risolvere i problemi cittadini.