Dal 2010, una serie di aziende e tecnologie on-demand sono riuscite ad utilizzare i dati dei consumatori per trasformare il valore commerciale della vita urbana.
Nel 1964, gli scienziati delle isole Galápagos hanno dato in pasto a un gruppo di tartarughe giganti dei radiotrasmettitori avvolti in pezzi di cibo. Mentre gli animali dormivano, vagabondavano e si accoppiavano, i loro comportamenti tornavano ai ricevitori del team di ricerca sotto forma di segnali radio.
Questo uso precoce della telemetria, o la trasmissione di informazioni al computer su lunghe distanze, ha dimostrato che i biologi potevano osservare, fare inferenze e persino influenzare i loro soggetti a distanza. Nel suo tomo The Age of Surveillance Capitalism del 2019, la studiosa di Harvard Shoshanna Zuboff scrive che l’esperimento della tartaruga è stato anche un preludio per il tipo di tecnologia di raccolta dati che è diventata onnipresente nella società umana. E negli anni ’20 ha iniziato a trasformare la forma delle città moderne.
Oggi, come per i rettili, a volte siamo monitorati per scopi scientifici. Pensate alle sonde fecali che gli scienziati del MIT hanno inviato nelle vasche delle fogne di Boston per cercare tracce di uso di oppioidi. In alcuni casi è per il governo e le forze dell’ordine, come nel caso delle telecamere a lampioni che contano i veicoli, scansionano le targhe, o annotano i veicoli che passano con il rosso. Ma il più grande stadio della tecnologia telemetrica è stato quello del commercio. I nostri dati come consumatori e partecipanti alla vita quotidiana non sono semplicemente raccolti passivamente: Consolidati, sono diventati la materia prima per molti dei prodotti e dei servizi che acquistiamo.
È risaputo che Google, Facebook, Microsoft e altre aziende di informatica archiviano i nostri consumi digitali mentre utilizziamo i loro prodotti (e anche mentre funzionano solo in sottofondo). I nostri clic, i nostri tasti e le nostre posizioni fisiche sono aggregati come indicatori di dati e trasformati in previsioni per le nostre scelte future, che si trasformano in stimoli verso determinati risultati. Questo potrebbe significare un annuncio online per il forno a microonde su cui si è passati sopra, un invito a “mi piace” la pagina Facebook di un’azienda, o un coupon per un rivenditore vicino che spunta sul vostro telefono. Nell’ultimo decennio, la telemetria ha raggiunto nuove vette di potenza sul web commerciale: Amazon ha accumulato una visione a 360 gradi dei clienti del suo “negozio totale” per indovinare i nostri redditi, prevedere i nostri desideri e farci pagare i prezzi che eviteremmo di pagare.
Questa architettura predittiva ora modella anche il nostro modo di muoverci nel mondo fisico. La moderna illuminazione domestica, gli elettrodomestici da cucina, i veicoli personali, i lampioni pubblici, i centri commerciali e gli aeroporti accumulano informazioni telemetriche sui loro utenti e inquilini, per poi usare quelle prospettive della folla per modificare le nostre abitudini e i nostri ambienti. Un incrocio “intelligente” potrebbe dare la priorità agli autobus urbani. Un’auto “intelligente” potrebbe velocizzare i pagamenti dell’assicurazione. Uno scanner TSA “intelligente” potrebbe aiutare gli agenti di controllo a individuare determinati viaggiatori. E una città “intelligente”? Potrebbe sorvegliare e organizzare il modo in cui i suoi abitanti utilizzano gli spazi pubblici, raccogliendo dati e inviando stimoli con l’obiettivo di migliorare l’efficienza, la sicurezza e la salute pubblica.
I rischi e i benefici dell’uso di queste tecnologie per la pianificazione urbana e per le forze dell’ordine sono oggetto di un grande dibattito, e si stanno ancora rivelando nella pratica. Ma l’analisi dei grandi dati ha fatto molto di più che gettare un’ombra del Grande Fratello sullo spazio urbano. Hanno anche cambiato il significato di un elemento fondamentale di ciò che li rende urbani: la densità della vicinanza.
Storicamente, uno dei grandi vantaggi economici della vita urbana è l’accesso a posti di lavoro, scuola, beni e servizi senza dover viaggiare molto lontano. Ma le piattaforme digitali che aggregano la domanda dei consumatori rendono meno importante la densità fisica. Uber e Airbnb, le killer app degli anni ’20, esemplificano questo cambiamento. Un tempo, i visitatori dovevano affollare i quartieri dove l’offerta di alloggi alberghieri e di altri servizi turistici di una città era fisicamente consolidata, di solito in centro. Se si aveva bisogno di un passaggio, si chiamava direttamente la compagnia di taxi, o si fermava uno dei taxi che servivano quella zona.
Ora trasmettiamo le nostre richieste di viaggi e pernottamenti come dati da qualsiasi luogo ci troviamo, piuttosto che interazioni dirette che dipendono dalla vicinanza fisica. Uber e Airbnb raggruppano le nostre richieste con quelle di un mare di altri utenti, fissano i prezzi, ci offrono i fornitori e ce li inviano (per saperne di più su questo, vedi la teoria dell’aggregazione dell’analista tecnologico Ben Thompson). Le app stanno creando i propri agglomerati di domanda, reti che si tengono insieme attraverso i collegamenti digitali invece che attraverso la vicinanza reale. Kevin Webb, esperto di dati sui trasporti, fa notare che Amazon funziona allo stesso modo, sfruttando il modello del big-box store che l’ha preceduto: Invece di viaggiare fisicamente in un’area dove si possono acquistare palle da tennis, shampoo e una lattina di concentrato di pomodoro in tre diversi ma vicini negozi, i suoi algoritmi di acquisto gli permettono di riporre questi articoli su un unico scaffale di magazzino a migliaia di chilometri di distanza.
Cosa significa questo cambiamento? Le piattaforme on-demand hanno reso alcuni tipi di beni e servizi più convenienti, economici e accessibili per i clienti di tutti i livelli di reddito, di età e di razza. Nuovi posti e cose nuove si sono aperte per nuovi mercati. Ma le conseguenze meno auspicabili della sostituzione dei mercati fisici con i gruppi di domanda digitale sono state importanti. Con l’emergere delle corse via app, l’industria dei taxi nella maggior parte delle città è stata sventrata; in molte altre, la congestione del traffico è aumentata e il numero di passeggeri in transito è diminuito. Grazie agli affitti a breve termine online, gli hotel tradizionali hanno visto diminuire la quota di viaggiatori che optano per la loro offerta e la carenza di alloggi di quartiere è stata esacerbata dai padroni di casa che affittano agli ospiti Airbnb piuttosto che agli inquilini a tempo pieno. In alcuni casi, i quartieri un tempo residenziali sono stati svuotati della gente del posto e trasformati in strade di hotel fantasma affittabili.
Come questi effetti si sono manifestati nelle città che vanno da Tuscaloosa a San Francisco nel corso del decennio del 2010, i critici hanno rimproverato a queste industrie all’avanguardia di aver creato scompiglio nella pianificazione del traffico, nei prezzi delle abitazioni e nel mercato del lavoro locale. Ma un impatto più sottile può essere altrettanto importante: hanno alterato un ingrediente chiave di ciò che fa l’economia urbana. Il decennio del 2010 è stato il periodo in cui la città è diventata un App Store: un mercato online dove le nostre scelte sono state monitorate da vicino, dove i dati sono diventati parte dei prodotti che stavamo usando e dove i cluster digitali di attività hanno spostato le transazioni del mondo reale. Sì, andiamo ancora in centro per bere, mangiare e fare shopping. Ma, sempre più spesso, viviamo nelle città della nuvola.
Laura Bliss
Laura Bliss is CityLab’s West Coast bureau chief. She also writes MapLab, a biweekly newsletter about maps. Her work has appeared in The New York Times, The Atlantic, Sierra, GOOD, Los Angeles, and elsewhere, including in the book The Future of Transportation.
Articolo pubblicato il 30 dicembere 2019 su CityLab.
