¿“Vanidad colectiva” o prejuicio? La guía de restaurantes de EE.UU. que te muestra cuán atractiva es la gente que va a cada local
LooksMapping es una web impulsada por inteligencia artificial que califica restaurantes en Nueva York, Los Ángeles y San Francisco según la “belleza” de sus clientes
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LA NACIONVictoria Mendizábal
¿Dónde ir? Es una de las grandes preguntas que nos hacemos a la hora de elegir un lugar para salir a comer o a tomar algo. Generalmente, la respuesta está guiada por el tipo de comida que uno quiere. Pero, siendo honestos, muchas veces la respuesta también se basa en la gente que queremos ver. ¿Un viernes a la noche? Quizás un lugar con más movida. ¿Un domingo al mediodía? Quizás un ambiente más relajado y familiar.
Hasta hoy, ese criterio estaba más guiado por la intuición o por el famoso boca en boca. Pero, en Estados Unidos, eso es parte del pasado. LookingMaps, un mapa digital desarrollado con inteligencia artificial, te muestra los lugares dependiendo de cuán atractiva es la gente que va. Las personas pueden navegar entre 9800 lugares ubicados en Nueva York, Los Ángeles y San Francisco para ver dónde, según la nueva tecnología, van a comer las personas más “lindas” en esas tres ciudades.
“Juzgamos los lugares por las personas que van ahí. Siempre lo hicimos”, explica la página. “Esta plataforma solo pone en números los cálculos superficiales que hacemos todos los días. Es un espejo de nuestra vanidad colectiva”, manifiesta. LooksMapping fue creado por el joven de 22 años Riley Walz, un programador oriundo de San Francisco que estaba detrás de Mehran’s Steak House, un restaurante falso con una puntuación casi perfecta en Google que abrió por una sola noche en 2023 después de hacerse viral.
Según reporta The New York Times, durante todo un fin de semana Walz dejó que un sistema de inteligencia artificial procesara alrededor de 2,8 millones de críticas de Google. De 1,5 millones de cuentas únicas, identificó 587.000 imágenes de perfil con caras distintivas. Una vez con la información, el programador le pidió a la inteligencia artificial que identificara si esas imágenes representaban hombres o mujeres, personas grandes o jóvenes y, por último, si eran atractivas o no. Luego expuso todo en mapas interactivos con una escala del 1 al 10.
En una primera instancia, el modelo logró identificar de manera bastante acertada la edad y el género de las personas. Para el último criterio —el más controversial— Walz explicó que la clasificación no fue de tan buena calidad. Según el programador, la inteligencia artificial tomaba detalles arbitrarios y sin tanto criterio. Por ejemplo, si en la foto la mujer tenía un vestido de novia, era “atractiva”; mientras que si la foto era medio borrosa, “no atractiva”. De hecho, fue uno de los puntos más cuestionados en redes.
El acierto es curiosamente preciso al diagnóstico de los neoyorquinos que entrevistó The New York Times. Sissi Lu, fotógrafa y habitué del restaurante italiano Malaparte en el West Village, casi adivinó el puntaje exacto que el local recibió en LooksMapping: un 6,6. En el caso de Fanelli Café —un clásico de SoHo con casi dos siglos de historia y hoy lleno de turistas— recibió un modesto 4. “En realidad, ese puntaje tiene sentido”, dijo Jasmine Baker, una de las camareras del lugar destacando que gran parte de su público es turista y podría no ajustarse a los estándares de belleza de New York.
Al seleccionar un lugar en el mapa, se puede ver la cantidad de perfiles analizados para brindar el resultado. La publicación de Walz en X fue furor y recibió muchos comentarios por parte de los usuarios, muchos de ellos comprendiendo que es más un juego que una herramienta seria. De hecho, hicieron chistes. “Estoy filtrando por un criterio de no atractivo e iré ahí porque sé que la comida será espectacular”, escribió una persona, harta de los lugares de moda donde el ambiente y la gente importan más que el plato.
Más allá del aspecto superficial, los datos del mapa también revelan patrones demográficos: mientras que en zonas como el Upper East Side predominan los adultos, en áreas cercanas a universidades o en barrios como SoHo, la mayoría son jóvenes. En relación con el género, en San Francisco delató un mapa lleno de azul (color que representa a los hombres), exponiendo una presencia masculina mayor en el centro tecnológico.
Expertos criticaron cómo en la ciudad de Manhattan el nivel de “atractivo” baja cuando se trata de barrios más humildes y de etnias minoritarias. “Los sesgos vienen entrelazados en las bases de datos por las cuales se entrena a un sistema”, explicó a LA NACION Beatriz Busaniche, directora de la Fundación Vía Libre, una iniciativa que trabaja en los derechos humanos en entornos mediados por las tecnologías. “Todos los datos tienen algún sesgo. Lo importante es tenerlo identificado y entender la lógica detrás de cómo se sopesan a la hora de brindar un resultado”, agregó.
Santiago Pereira, un actor argentino que está viviendo en Nueva York, explicó a LA NACION que LooksMapping puede ser una plataforma interesante y divertida porque a veces es difícil encontrarte con los grupos de gente con los que uno se siente cómodo en una ciudad tan grande y diversa. Aunque no la usó todavía, destacó: “Las recomendaciones podrían ser súper útiles”. Y además, agregó: “Creo que a la sociedad neoyorquina le encantará esta herramienta. Están en busca de poder conectar con la gente que quieren”.
Sin embargo, también surge una inquietud respecto al alcance y la naturaleza abierta del sistema. Si bien el concepto podría funcionar bien como una aplicación exclusiva —similar a otras plataformas orientadas a públicos específicos—, su carácter masivo podría derivar en controversias. En un entorno sensible a los discursos sobre inclusión, Pereira advierte que una herramienta de este tipo corre el riesgo de ser percibida como elitista o discriminatoria si no se comunica con cuidado. La clave estaría en cómo se plantea la experiencia y a quiénes se invita a formar parte.
