Cos'è Zena.food?
Zena.food è un progetto di ricerca accademica senza scopo di lucro, costruito su dati pubblici e algoritmi completamente trasparenti. Non siamo una guida a pagamento, non accettiamo promozioni, non vendiamo pubblicità e non raccogliamo nessun dato sull'utente — in nessuna forma.
Il nostro obiettivo è democratizzare la scoperta gastronomica: aiutare i residenti a trovare ristoranti, bar e caffetterie che meritano più visibilità di quanta ne ricevano dall'algoritmo di Google Maps, indipendentemente da budget marketing o visibilità pregressa.
La tua privacy è assoluta
Zena.food è stato progettato con la privacy come principio fondamentale, non come funzionalità aggiunta. Questo significa concretamente:
- Zero cookie — non impostato nessun cookie, né di sessione né di profilazione
- Zero analytics — nessun Google Analytics, Hotjar, Mixpanel, Plausible o strumento equivalente
- Zero fingerprinting — non analizziamo il tuo browser, dispositivo, risoluzione o indirizzo IP
- Zero localStorage — nulla viene scritto nella memoria del tuo browser
- Zero tracciamento comportamentale — non sappiamo quali locali hai visualizzato, quali filtri hai usato né quanto tempo hai trascorso sulla mappa
Le uniche richieste di rete che il tuo browser effettua sono: i tile della mappa (CartoDB, un fornitore di mappe rispettoso della privacy), i font di sistema (Google Fonts, solo font — nessun tracking), e la nostra API per caricare la lista dei locali. Nessuna di queste richieste ci consente di identificarti.
L'ispirazione
Il progetto nasce dalla ricerca di Lauren Leek (2025) "How Google Maps Quietly Allocates Visibility", che ha dimostrato come l'algoritmo di Google Maps tenda a premiare i locali già popolari — creando un effetto "ricchi diventano più ricchi" che penalizza sistematicamente i piccoli locali di quartiere, le cucine etniche e i bar con poca presenza online. Genova, con la sua identità gastronomica fortemente locale e la sua cultura dei caruggi, è un caso di studio perfetto.
Il problema non è Google Maps in sé, ma il modo in cui l'algoritmo amplifica la visibilità esistente: un locale già noto riceve più recensioni, appare in più ricerche, ottiene ancora più recensioni. I locali nuovi, piccoli o culturalmente diversi restano invisibili — non perché servano male, ma perché il sistema non li ha ancora "scoperto".
Cosa trovi sulla mappa
La mappa mostra 1.578 locali genovesi in tre categorie, distinguibili dalla forma del marcatore:
- ● Ristoranti — cerchi colorati per categoria di cucina (trattorie, pizzerie, cucina etnica, pesce, ecc.)
- ▲ Bar — triangoli viola (bar tradizionali, wine bar, cocktail bar, birrerie)
- ■ Caffè — quadrati ambra (caffetterie, pasticcerie, gelaterie, bar&tabacchi)
I locali con un'alone luminoso attorno al marcatore sono classificati come 💎 Scoperta Nascosta: superano le aspettative per il loro profilo strutturale.
Come identifichiamo le Scoperte Nascoste
Step 1 — Indice di Esposizione Turistica (TI)
Per ogni locale calcoliamo un punteggio che misura quanto sia esposto al circuito turistico standard. Un TI basso indica che il locale è frequentato prevalentemente dai residenti locali — non dai turisti di passaggio.
- Si — Prossimità ai monumenti: distanza in metri dai principali punti turistici genovesi (Acquario, Piazza De Ferrari, Via Garibaldi UNESCO, Stazione Principe, Boccadasse). Più il locale è vicino ai circuiti turistici, più alto è Si. Formula: max(0, 1 − d/500).
- Vi — Vocabolario semantico: Gemini AI analizza il testo delle recensioni cercando segnali turistici ("right next to the aquarium", "perfect for tourists") vs. segnali locali ("posto alla boa", "vera focaccia", "prezzi onesti").
- Ei — Accessibilità topografica: i locali sui caruggi in collina (oltre 50 m s.l.m.) sono meno visibili ai turisti che si spostano principalmente a piedi lungo le arterie principali. Formula: max(0, 1 − quota/50).
Step 2 — Modello predittivo (XGBoost)
Addestriamo un modello di machine learning (XGBoost) che, dato il profilo completo di un locale — tipo di locale (ristorante, bar, caffetteria), tipo di cucina o categoria, densità del quartiere, posizione, popolarità storica, indice TI, livello di prezzo — prevede il voto medio che ci aspettiamo riceva su Google Maps. Il modello viene validato con 5-fold cross-validation su 1.578 locali genovesi.
Questo passaggio è fondamentale: non confrontiamo locali diversi tra loro, ma confrontiamo ogni locale con la versione attesa di sé stesso. Un bar tradizionale non viene mai comparato con un ristorante stellato.
Step 3 — Residuo e classificazione gem
Calcoliamo la differenza tra il voto reale e il voto previsto:
I locali con residuo nell'85° percentile (il 15% più alto) sono classificati come 💎 Scoperta Nascosta: superano costantemente le aspettative per il loro profilo, ma non hanno la visibilità che meritano. Le catene commerciali sono escluse automaticamente — McDonald's e simili hanno già la massima visibilità algoritmica.
Trasparenza SHAP
Per ogni Scoperta Nascosta mostriamo i fattori principali che hanno influenzato la classificazione tramite analisi SHAP (SHapley Additive exPlanations). Puoi vedere esattamente perché quel locale è stato identificato come sottovalutato: posizione in collina, cucina etnica, bassa densità di concorrenza, rapporto qualità-prezzo eccezionale.
Un progetto accademico, non un prodotto commerciale
Zena.food non ha investitori, non ha un modello di business e non ha intenzione di monetizzare. È il risultato di una ricerca indipendente sulla economia algoritmica della visibilità gastronomica — uno studio su come i sistemi di raccomandazione digitali distribuiscono attenzione e clientela in modo non neutrale.
Il codice sorgente, la metodologia e i dati derivati sono documentati pubblicamente. Non vogliamo sostituire Google Maps — ogni scheda rimanda direttamente alla pagina ufficiale del locale su Google Maps. Vogliamo offrire una prospettiva complementare: quella del locale che merita attenzione ma che il sistema non ha ancora "scoperto".
Cosa non rileviamo
- Locali con promozioni a pagamento su Google Maps — tecnicamente non rilevabili tramite l'API pubblica di Google
- Variazioni stagionali dei menu, degli orari o dei prezzi
- Recensioni pubblicate dopo l'ultimo aggiornamento dei dati (indicato in ogni scheda come "Dati aggiornati al...")
Verifica sempre le informazioni direttamente su Google Maps prima di visitare un locale.
Feedback e segnalazioni
Hai trovato un errore? Un locale classificato in modo non corretto? Una Scoperta Nascosta che merita più attenzione? Scrivici a info@zena.food — il tuo feedback migliora direttamente il modello.