Google Maps peggiora il traffico?

Più siamo obbedienti, più il traffico si concentra su poche strade: non è un effetto collaterale, ma una caratteristica strutturale dei navigatori satellitari. Succede ogni volta che milioni di automobilisti interrogano nello stesso momento Google Maps o TomTom e ricevono in risposta le stesse indicazioni, quelle che l’algoritmo giudica migliori: una convergenza che nessun singolo utente ha scelto. A piena adozione, mostra un nuovo studio intitolato Traffic Concentration Effect of Urban Navigation Services, la varietà delle strade effettivamente usate cala anche del 14%: un conformismo algoritmico che può emergere quando si ottimizzano i singoli tragitti senza coordinare le scelte dell’insieme degli automobilisti.

Il numero chiave è 60%. È la soglia di adozione (la quota di automobilisti che segue fedelmente il navigatore) oltre la quale – secondo lo studio condotto dal team di Luca Pappalardo, ricercatore del CNR e della Scuola Normale Superiore, applicando dati reali di mobilità e le API dei principali navigatori a Milano, Roma e Firenze – le emissioni totali di CO2 tornano spesso a salire, aumentando la disuguaglianza tra chi vive in centro e chi vive in periferia. Fino a quella soglia, seguire il navigatore nelle ore di punta continua a essere vantaggioso; superata, il beneficio collassa. Restano due domande aperte, che riguardano amministratori e cittadini insieme: quanto è forte questo effetto fuori dalle simulazioni? E quanto viene amplificato dal feedback continuo tra il traffico che l’algoritmo genera e le nuove raccomandazioni che ne derivano?

Centri protetti, arterie che scoppiano

Il meccanismo di base è semplice. Ogni navigatore applica un “algoritmo di cammino minimo” – ovvero cerca il percorso più veloce – su un grafo (la rete stradale) in cui ogni tratto ha un costo, tipicamente il tempo di percorrenza. Tra un’origine e una destinazione i percorsi davvero convenienti sono pochi, quindi utenti diversi finiscono per ricevere in gran parte le stesse indicazioni. È quello che i ricercatori chiamano traffic concentration effect: la stessa dinamica che da anni riversa le auto dirette al Brennero nei paesini di montagna, o che nel 2018 aveva paralizzato una cittadina del New Jersey.

Il team di Pappalardo ha misurato l’effetto facendo variare il tasso di adozione dallo 0 al 100%, in tre città e in due condizioni di traffico. A basso carico i navigatori generalmente hanno un effetto positivo: chi li segue fa il percorso più breve possibile, e questo riduce le emissioni indipendentemente da quante altre persone fanno lo stesso. Nelle ore di punta il quadro cambia: il beneficio regge solo a bassa adozione, e superata la soglia del 60% le emissioni non solo smettono di calare ma arrivano, in alcuni casi, a superare quelle dello scenario senza navigatori.

Le mappe prodotte dallo studio mostrano anche dove va a finire il traffico spostato: dalle strade interne dei quartieri centrali verso le grandi arterie di scorrimento, tipicamente periferiche. “Il problema è quando quelle strade non sono in grado di accomodare questi grandi volumi”, spiega Giuliano Cornacchia, ricercatore del Cnr e primo autore dello studio. A Firenze, dove la tangenziale è in grado di assorbire ulteriore traffico, la redistribuzione avviene senza troppi danni. A Roma no: il traffico extra si scarica sul Grande Raccordo Anulare, già saturo, ed è per questo che lì le emissioni peggiorano invece di migliorare.

C’è poi un effetto sociale che lo studio non misura direttamente, ma che i dati geografici suggeriscono con chiarezza. “A vivere in centro sono tipicamente le persone benestanti, a vivere in prossimità delle arterie sono invece mediamente le persone di medio-basso reddito”, osserva Pappalardo. “I navigatori sembrano quindi favorire i primi, creando ulteriore disagio agli altri”. È un’ipotesi plausibile più che un risultato dimostrato, precisa il ricercatore, ma coerente con quanto osservato in tutte e tre le città: spostando il traffico dal centro alla periferia, cambia anche chi respira smog e sopporta il rumore.

Per arrivare a questi numeri, i ricercatori hanno incrociato dati reali sulla domanda di mobilità – chi si sposta da dove a dove, con una granularità molto più fine del singolo quartiere – con le indicazioni ottenute interrogando le API di Google Maps, TomTom, Bing Maps e Mapbox. I flussi risultanti sono stati fatti circolare in SUMO, un simulatore di traffico sviluppato dal Centro aerospaziale tedesco, capace di riprodurre semafori, incroci e code come se le auto viaggiassero realmente insieme sulla rete stradale.

Due elementi rendono il risultato più solido. Il primo riguarda la pluralità dei provider: non sappiamo esattamente quali parametri usino Google, TomTom, Bing Maps o Mapbox nei loro algoritmi, ma le raccomandazioni si sovrappongono in media per oltre il 76%. “Per come sono conformati creano una concentrazione del traffico e lo spostano verso l’arteria”, dice Cornacchia: l’effetto non dipende dal singolo provider, è strutturale. Vale anche per il routing “eco”, che attenua ma non elimina il problema: “Se tutti prendiamo la stessa eco-route il vantaggio individuale collassa su se stesso”. Ottimizzare il singolo viaggio, insomma, non produce un ottimo di sistema. Il secondo elemento è un modello matematico di una città stilizzata, che riproduce lo stesso fenomeno a prescindere dalla forma reale della rete stradale. “I meccanismi individuati nelle tre città test non dipendono dalle loro strutture, ma dalla forza di concentrazione esercitata dai navigatori”, riassume Pappalardo. “Quindi qualsiasi altra città si prenda, accadrà qualcosa di simile”.

Per chi amministra una città, questo non significa restare a guardare, ma lavorare sulla diversificazione delle rotte disponibili. Una ricerca ancora in corso dello stesso gruppo mostra che alcune città hanno margine per farlo – possono quindi creare alternative valide alle arterie più battute – mentre altre, come Roma con la sua dipendenza dal raccordo anulare, ne hanno molto meno.

È possibile sistemare il problema?

Le piattaforme potrebbero, tecnicamente, ottimizzare non solo il singolo tragitto, ma il sistema nel suo complesso. Lo dimostra Google stessa in uno studio pubblicato su Nature Cities nel giugno 2026: modificando l’algoritmo per penalizzare leggermente il passaggio su un centinaio di tratti stradali congestionati per ciascuna di dieci città americane, gli autori hanno ottenuto un aumento mediano della velocità del 2% su quei tratti, con un risparmio potenziale stimato in oltre mille tonnellate di CO2 equivalente l’anno per città. “Dimostrano che hanno il potere di definire dove va il traffico, e che si può ancora migliorare”, commenta Pappalardo. “Il paper di Google suggerisce che, di default, quella visione di rete non viene applicata”.

Nessuna norma, oggi, le obbliga a farlo. Il Digital Services Act classifica Google Maps come very large online platform – unica piattaforma del settore urbano a rientrarvi – e la sottopone a obblighi di valutazione del rischio. Ma il regolamento non menziona esplicitamente gli effetti collettivi prodotti dagli algoritmi di ottimizzazione urbana. “Non si parla esplicitamente di rischio collettivo, ma di un approccio basato sui rischi sistemici”, dice Pappalardo, che lo considera “un difetto un po’ generale” delle normative europee sulle piattaforme: non affrontano in modo specifico gli impatti aggregati che algoritmi come quelli dei navigatori possono produrre sul territorio. Per una piattaforma, aggiungere una funzione di ottimizzazione collettiva è uno sforzo in più che, senza un obbligo di legge, semplicemente non conviene.

Non è una lacuna casuale: politicamente, il disagio prodotto da navigatori che concentrano smog e traffico su certe strade, amplificando le disuguaglianze tra centro e periferia, è troppo diffuso e indiretto per essere percepito come un problema urgente. “La gente vede facilmente il proprio tornaconto, è difficile vedere il collettivo”, dice Pappalardo.

Il margine per intervenire, comunque, si sta restringendo. Con un settore automotive sempre più orientato alla guida autonoma, l’unico elemento che oggi tiene il tasso di adozione sotto il 100% – la mediazione umana, fatta di disobbedienze, distrazioni, scelte personali – è destinato a sparire: un’auto a guida autonoma non ha altra scelta che seguire l’algoritmo. Il tasso di obbedienza salirà vertiginosamente, e senza alternativa. L’effetto di concentrazione già capace di ribaltare i benefici ambientali a Roma diventerebbe, a quel punto, pressoché strutturale.