Video - La scienza del parcheggio

Trovare parcheggio non è solo questione di fortuna, ma anche di un corretto approccio matematico. Lo sostengono Paul Krapivsky e Sidney Redner, fisici rispettivamente alla Boston University e al Santa Fe Institute, in uno studio pubblicato su Journal of statistical mechanics. Secondo i due accademici, al momento di trovare parcheggio i guidatori si dividono in tre grandi famiglie.

Di che parcheggio sei? I primi sono i remissivi, che parcheggiano nel primo posto disponibile indipendentemente dalla distanza che lo separa dal luogo in cui sono diretti. All’estremo opposto troviamo gli ottimisti, che guidano fino alla destinazione finale cercando il posto più vicino e che, in caso di insuccesso, sono però costretti a rincominciare daccapo e magari ad accontentarsi del primo posto libero utile.

A metà strada ci sono i prudenti, che ignorano il primo posto libero e scommettono sulla possibilità di trovarne uno un po’ più in là... Se non lo trovano tornano al primo posto individuato, quello che il remissivo si sarebbe accaparrato subito.

Krapivsky e Redner, ispirandosi anche ad alcuni modelli biologici, hanno messo a punto una simulazione matematica che permettesse di valutare i vantaggi di ogni singola strategia. Per fare questo hanno attribuito un “costo” alla posizione del parcheggio, dato da un mix tra distanza dalla destinazione e tempo necessario a trovarlo.

Parcheggio prudente. La strategia meno efficiente è risultata quella remissiva, perché lascia molti posti vuoti liberi vicino all’ingresso e la maggior parte delle auto viene parcheggiata lontano. La scelta migliore è risultata quella intermedia, la prudente, perché pur non offrendo il vantaggio di un parcheggio vicino all’ingresso, presenta un costo complessivo inferiore rispetto alla scelta ottimista, penalizzata dal tempo necessario a trovare il posto in assoluto più vicino.

Ma questa "teoria del miglior parcheggio" sarà davvero affidabile una volta messa alla prova nella giungla urbana? Il modello, ammettono i ricercatori, per quanto corretto dal punto di vista matematico, è pur sempre un modello: valuta cioè meno variabili rispetto a quelle "su strada", come l'influenza del meteo sulle decisioni di parcheggio o la disponibilità di mezzi di trasporto che possano riempire le distanze.