Coniugare sostenibilità ambientale e diversificazione turistica grazie ai recommender system? Si può fare. O almeno è la scommessa di David Massimo, dottorando alla Facoltà di Scienze e Tecnologie informatiche, che, assieme al prof. Francesco Ricci, ha sviluppato una tecnologia che promette di rivoluzionare il funzionamento dei suggeritori automatici cui ci hanno abituato i siti di e-commerce e le più grandi piattaforme internet, da YouTube a Spotify.

Il dottorando David Massimo ci sta lavorando assieme al suo relatore, il prof. Francesco Ricci, una delle massime autorità nel campo dei sistemi di raccomandazione, ovvero quegli strumenti che aiutano l’utente a decidere quale prodotto o servizio acquistare. Recentemente la loro ricerca ha ottenuto il primo premio per il migliore articolo scientifico alla conferenza internazionale Enter, organizzata dalla International Federation for IT and Travel & Tourism a Cipro e che rappresenta l’evento di punta per quanto riguarda il mondo dell’informatica applicato al mercato del turismo.

L’obiettivo del team di ricerca della Libera Università di Bolzano è quello di accompagnare un ipotetico turista verso un’esperienza più interessante dei luoghi visitati e, al contempo, ottimizzare anche i flussi turistici in modo tale, per esempio da non congestionare il traffico nel centro delle città oppure da far scoprire nuove perle nascoste, al di fuori dei tradizionali circuiti, favorendo una redistribuzione dei profitti verso zone meno fortunate.

“Inizialmente, il nostro lavoro è nato dalla volontà di trovare una soluzione praticabile all’overtourism, cioè l’eccesso di turismo che peggiora la qualità di vita di chi abita e visita le località turistiche e che costituisce una delle problematiche più attuali”, spiega il ricercatore, “pertanto ci siamo chiesti in che modo le attuali tecnologie informatiche ci potessero dare una mano”.

La tecnologia sviluppata dal professore e il dottorando prevede un diverso ragionamento rispetto ad un sistema di raccomandazione tradizionale, quello, per intenderci usato dai maggiori portali di recensioni di viaggi, luoghi ed esercizi commerciali. L’idea che ha guidato il team è che nel caso del turismo il recommender system debba essere basato non su un modello di raccomandazione che utilizzi le informazioni di un singolo utente, quali i suoi giudizi e recensioni che spesso sono numericamente insufficienti, ma sulla creazione di un modello comportamentale di un gruppo omogeneo di utenti che sia in grado di spiegarne le preferenze nei vari contesti di visita (p.e. stagionalità, meteo, ora e affollamento) e che ne descriva il modello di decisione sequenziale (“che tipo di attrazione visito dopo aver visitato altre attrazioni?”).

Per riuscirci, hanno implementato una tecnologia basata su Inverse Reinforcement Learning, una nuova classe di algoritmi che date le sequenze di azioni svolte da un gruppo di utenti nel passato permette di calcolare l’utilità, detta anche reward, che questi utenti ottengono dalle azioni che hanno compiuto (punti di interesse visitati). In pratica, il sistema dopo aver identificato diverse classi di turisti (gruppi), raggruppando gli utenti sulla base di esperienze e preferenze comuni, è in grado di calcolare i modelli comportamentali (uno per ogni gruppo) e dunque l’utilità legata alle visite di diversi tipi di turisti. Questo permette di stimare data l’attività corrente di un utente l’utilità che otterrebbe svolgendo determinate visite nel futuro. Sulla base di questa informazione il sistema suggerisce ad ogni utente il prossimo punto di interesse da visitare massimizzando la soddisfazione e rispettando le sue preferenze.

Due esempi concreti della tecnologia di raccomandazione sviluppata da Ricci e Massimo.

L’obiettivo finale è quello di sviluppare un sistema più personale e preciso che, utilizzando i dati messi a disposizione dall’utente, in particolare quelli relativi al suo spostamento nello spazio, e incrociandoli con quelli provenienti da altre basi di dati – ad esempio quelle relative ai dati del traffico oppure dai sensori come il GPS del cellulare – riesce a indicare itinerari alternativi, più soddisfacenti. “Gli smartphone ci mettono a disposizione delle tracce decisive per interpretare le preferenze nel contesto. Per questa ragione sono molto più utili e reali delle valutazioni che vengono assegnate a casa, davanti al computer o al tablet, dopo l’effettiva esperienza nei luoghi turistici”, spiega Massimo.

Le imprese internazionali presenti a Cipro hanno manifestato grande interesse per le potenzialità della tecnologia messa a punto dal team di unibz già durante i colloqui successivi alle presentazioni delle ricerche e, attualmente, sono in corso colloqui riservati con alcune di esse.

A breve si potrà avere un assaggio dei vantaggi apportati all’esperienza turistica qui vicino a noi utilizzando la app ufficiale South Tyrol Guide che, per mezzo della collaborazione tra il team del professor Ricci e le aziende IDM Südtirol ed Ectrl Solutions, farà uso della tecnologia qui discussa. Ma oltre alla promozione del turismo, ci sono altri obiettivi, maggiormente legati alla sostenibilità e all’ambiente. “Vorremmo che questo nostro lavoro fosse uno strumento a disposizione di chi si occupa di pianificazione urbana e territoriale e mobilità per implementare politiche efficaci di redistribuzione di reddito e di sviluppo. La tecnologia informatica può essere sfruttata anche per produrre situazioni win-win, in cui tutti traggono utilità e guadagno in termini economici e di vivibilità dei luoghi”.

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