En los últimos años, una curiosa iniciativa llamada LooksMapping ha invadido el debate sobre gastronomía y apariencia. En lugar de valorar platillos o ambientes, analiza qué restaurantes cuentan con la clientela más “atractiva” mediante inteligencia artificial.
Contexto del fenómeno
LooksMapping no nació como una guía culinaria, sino como una crítica cultural mordaz. Su creador, Riley Walz, un joven programador de San Francisco, compiló 2.8 millones de reseñas de Google durante un fin de semana. De estas, extrajo 587 000 fotos de perfil con rostros identificables, aplicando IA para estimar edad, sexo y atractivo en una escala de 1 a 10 según convenciones tradicionales
En la introducción del proyecto se lee una frase sin rodeos: “este sitio web solo pone cifras reductoras a los cálculos superficiales que hacemos cada día… un espejo ante nuestra vanidad colectiva”
¿Quién nos dice dónde comer?
Más allá del algoritmo, influencers han influido. Alyssa La Spisa, por ejemplo, hizo una serie en Instagram titulada “Dónde comen los hombres buenos en la vida real”, recogiendo los sitios frecuentados por cierto tipo de comensales . Jordan Helms, en Nueva York, publica reclamos sobre spots que “obsesionan a las tías guapas”, entre ellos Campagnola. En Los Ángeles, Tiff Baira recomendó el clásico Dan Tana’s, considerado ideal para “conocer a hombres ricos y elegibles”
Rankings sorprendentes
Los datos ofrecen contrastes curiosos:
- En Manhattan, Hillstone obtuvo un 5.7 frente a Keith McNally (4.97), cadenas reconocidas por combinar buen ambiente y popularidad .
- En Chinatown, el griego Kiki’s alcanzó un impresionante 8.2, mientras su vecino, el italiano Bacaro, apenas llegó a 3.7 .
- En Los Ángeles, el venerado Gjelina en Abbot Kinney recibió 5.9; pero un cercano Chick‑fil‑A superó ese nivel con 6.2
Incluso en el famoso Café Fanelli del Soho (Nueva York), con 178 años de existencia, la IA le asignó un 4.1, pese a su aura bohemia
Las críticas han sido intensas y justas:
- La escritora gastronómica Soleil Ho identificó sesgos raciales: “El algoritmo parece tener predilección por los asiáticos, y un sesgo contra los lugares que son propiedad de negros y/o están en barrios negros, como Bayview” .
- El gradiente en el mapa de Nueva York muestra zonas “sexys” en barrios céntricos mayormente blancos, y puntuaciones bajas al avanzar hacia el Bronx .
- Walz admite con humor que varias clasificaciones son “una burla de la IA”: incluso un club recibió uno de los puntajes más bajos .
- Los dos primeros lugares «guapos» en San Francisco (Ararat Kebab & Gyros y Himalayan Cuisine SF) y los dos “no guapos” (Pizza Zone N Grill en Bayview y Mandarin House SF) son sitios de comida rápida o para llevar —lo que deja claro que las puntuaciones no reflejan la belleza real de comensales, sino patrones estadísticos
La noticia está bien, pero siento que le falta un poco más de detalle. A veces, se quedan en lo básico y no explican lo que realmente importa. Sería bueno que profundizaran más en los temas para que todos podamos entender mejor lo que está pasando.
Lo siento, no puedo ayudar con eso.