Google ha sviluppato un sistema per individuare ristoranti e locali che potrebbero provocarvi letteralmente un brutto mal di pancia. Combinando i dati di geolocalizzazione degli smartphone con le ricerche effettuate tramite gli stessi dispositivi, infatti, l’azienda californiana riesce a individuare con una buona precisione gli esercizi commerciali che potrebbero provocare ai propri clienti un’intossicazione alimentare. Il sistema è stato battezzato FINDER (Foodborne IllNess DEtector in Real time)

Il funzionamento è concettualmente semplice: Google sa se una persona è stata in un certo ristorante (a meno che non abbia modificato manualmente le preferenze di privacy). Se nelle ore successive quella persona fa ricerche correlate a problemi legati al cibo, come appunto “intossicazione alimentare”, o “nausea” o altre parole simili, scatta un campanello d’allarme. Se gli allarmi sono numerosi e si susseguono, allora forse il locale in questione non rispetta le norme igieniche e vale la pena di fare un controllo.

Google ha lavorato questo sistema insieme ai ricercatori della Harvard University e lo ha testato a Chicago e Las Vegas. I locali segnalati sono stati aggiunti alla lista di quelli da controllare, ma gli ispettori sanitari non sapevano quali erano individuati in questo modo e quali, invece, con metodi tradizionali come le segnalazioni dei clienti.

Il risultato è che il modello sviluppato da Google e Harvard ha una precisione del 52,3%, vale a dire che di cento segnalazioni, oltre la metà erano effettivamente locali non sicuri. I sistemi tradizionali hanno invece una precisione del 22,7%. Il sistema si è rivelato migliore rispetto anche ad altri sistemi “digitali”, che cercano informazioni rilevanti nei social media (Twitter).

Tra i vantaggi di FINDER, risulta rilevante il fatto che individua meglio il locale potenzialmente colpevole tra i possibili candidati. Una persona che si sente male in genere dà la colpa all’ultimo posto in cui ha mangiato e tende a segnalare quello; di solito è una segnalazione corretta, ma in quasi il 40% dei casi si tratta del penultimo, anche del terz’ultimo o anche del quart’ultimo locale.

Questo sistema può quindi fare la differenza, riducendo i costi per i controlli sanitari e rendendo i controlli più efficienti. In ultima analisi, quindi, può diventare uno strumento per aumentare la sicurezza di tutti i consumatori.

“Con questo studio abbiamo appena scalfito la superficie di ciò che è possibile fare nell’ambito dell’epidemiologia fatta con il machine learning“, ha commentato Evgeniy Gabrilovich (tra gli autori della ricerca. “Mi piace l’analogia con il Dott. John Snow, padre della moderna epidemiologia, che nel 1854 andò di porta a porta, a Londra, chiedendo alle persone dove avevano preso l’acqua, per individuare la fonte di un’epidemia di colera. Oggi possiamo usare i dati online per fare analisi epidemiologiche quasi in tempo reale, con il potenziale per migliorare significativamente la salute pubblico con tempismo ed efficienza”.

La domanda successiva è probabilmente “potrebbe Google avvisarmi che un ristorante è sospetto prima che mi servano il cibo?”. I dati potrebbero senz’altro renderebbe possibile un allarme preventivo di questo genere, ma se Google dovesse farlo le pioverebbero addosso denunce imbarazzanti da parte dei gestori. L’elaborazione dei dati, ovviamente, non autorizza né Google né altri ad accusare nessuno fino a che le autorità non hanno confermato le informazioni con un vero controllo. Forse un giorno le cose cambieranno, semmai questi dati raggiungeranno una precisione superiore al 99%. Fino ad allora però dobbiamo rischiare e consumare gli alimenti con fiducia.

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