Uber e i \"trucchi psicologici\" sugli autisti: quando il dark pattern colpisce chi lavora

Obiettivi di guadagno, corse in coda automatica, badge e messaggi firmati da una donna: l'inchiesta del NYT del 2017 sull'ingegneria comportamentale di Uber. Più Greyball e il \"God View\".

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È il primo giorno dell'anno, all'alba, vicino a Tampa. Josh Streeter guida per Uber da tutta la notte. È stanco. Tocca il pulsante per andare offline.

L'app risponde con una domanda. Sei a 10 dollari dal guadagnare 330 dollari netti: sei sicuro di voler smettere? Sotto, due pulsanti. Uno dice "Vai offline". L'altro, già evidenziato, dice "Continua a guidare".

Nessuno lo obbliga. Ma qualcuno ha deciso quale pulsante colorare, quale numero mostrare e in quale momento.

Lo racconta Noam Scheiber sul New York Times il 2 aprile 2017. Il titolo è diventato un caso di studio: come Uber usa trucchi psicologici per "premere i pulsanti" dei suoi autisti. Ma è manipolazione, o semplicemente buona gestione?

In breve

Secondo l'inchiesta del NYT, Uber ha applicato tecniche di scienze comportamentali e di videogioco per spingere autisti formalmente indipendenti a guidare di più, dove e quando conveniva all'azienda.
Le leve: default (il pulsante preselezionato e la corsa successiva in automatico), avversione alla perdita e obiettivi di guadagno, framing.
🟡 Promettente: i fatti vengono da giornalismo d'inchiesta solido, ma Uber ne contesta l'interpretazione, e la teoria comportamentale su cui poggia uno dei trucchi è debole. 🟢 Solidi invece Greyball e le sanzioni sulla privacy.

La storia

Nel 2017 Uber vive l'anno peggiore della sua storia: scandali interni, cause, l'uscita del fondatore Travis Kalanick a giugno. A marzo i vertici promettono ai giornalisti un'azienda più umana, anche con gli autisti, che da anni lamentano compensi in calo e trattamenti arbitrari.

Pochi giorni dopo esce l'inchiesta di Scheiber. La tesi: dietro le quinte Uber conduce un enorme esperimento di scienze comportamentali sui suoi autisti, al servizio della crescita. Gli autisti sono lavoratori autonomi: Uber non può imporre turni. Ma può influenzare quando e quanto guidano.

Gli strumenti descritti dal NYT e dai resoconti che lo riprendono:

Obiettivi di guadagno. Quando l'autista prova a disconnettersi, l'app mostra quanto manca a una cifra tonda, con "Continua a guidare" preselezionato. 🟢
Forward dispatch. La corsa successiva viene assegnata prima che finisca quella in corso, come l'episodio dopo su Netflix che parte da solo. Riduce le attese per i passeggeri e tiene gli autisti in strada più a lungo. Gli autisti raccontavano di non riuscire a fermarsi nemmeno per il bagno; Uber ha aggiunto un pulsante di pausa. 🟢
Ludicizzazione. Statistiche settimanali, valutazioni, badge come "servizio eccellente" o "ottima conversazione": premi senza valore economico. 🟢
Spinte verso il bonus. Messaggi tipo "ci sei quasi" per spingere i nuovi autisti verso la soglia di 25 corse del bonus di iscrizione. 🟡
Un'identità femminile. Secondo il NYT, alcuni responsabili locali hanno inviato ad autisti in maggioranza uomini messaggi firmati con un'identità femminile, perché funzionavano meglio. I resoconti divergono sui dettagli [da verificare sul testo originale]. 🟡

Uber non ha negato di usare incentivi psicologici. Ha contestato soprattutto un punto: che tempi di attesa più brevi per i passeggeri richiedano più autisti fermi e non pagati. La responsabile delle politiche di ricerca Betsy Masiello ha scritto che è "semplicemente falso".

Lo stesso anno, altri due casi. Il 3 marzo 2017 un'altra inchiesta del NYT, di Mike Isaac, rivela Greyball: uno strumento con cui Uber, dal 2014 circa, identificava funzionari pubblici che cercavano di cogliere in fallo il servizio nelle città dove non era autorizzato. Usava confini virtuali attorno agli uffici pubblici, i dati dell'app e perfino ricerche sui social. A queste persone l'app mostrava auto che non arrivavano mai. Portland è il caso più citato. Uber sostenne che serviva a proteggere gli autisti e a bloccare chi violava i termini di servizio. 🟢

Poi c'è il "God View", la vista dall'alto con la posizione in tempo reale di passeggeri e autisti. Nel 2014 BuzzFeed racconta che il responsabile di Uber a New York, Josh Mohrer, aveva consultato senza permesso gli spostamenti di una giornalista. Nel gennaio 2016 Uber chiude un'indagine del procuratore generale di New York con una multa di 20.000 dollari, per il ritardo nel comunicare una violazione dei dati, e nuove regole interne di accesso. Nell'agosto 2017 chiude l'indagine della FTC: secondo l'agenzia Uber aveva promesso nel 2014 di vietare a tutti i dipendenti l'accesso ai dati dei clienti, ma non lo aveva fatto rispettare. L'accordo impone verifiche indipendenti sulla privacy per vent'anni. 🟢

Il meccanismo: cosa succede nella testa dell'utente

Il potere del pulsante già scelto. Quando sei stanco, l'opzione preimpostata vince. È la forza del default. Il forward dispatch funziona allo stesso modo: fermarsi diventa un'azione, continuare no. 🟢 L'effetto dei default è tra i più solidi dell'economia comportamentale.

Il traguardo vicino. "Ti mancano 10 dollari" crea un obiettivo che prima non c'era. Smettere ora sembra una piccola perdita. È avversione alla perdita applicata a un traguardo arbitrario, con un tocco di costi sommersi: hai guidato tutta la notte, manca così poco. 🟡

La cornice del gioco. Badge e statistiche trasformano un lavoro in una partita. Il framing cambia la domanda da "conviene ancora?" a "riesco a battere il mio record?". 🟡 L'effetto di badge e classifiche sul comportamento è documentato, ma molto variabile.

Mito o realtà?

"Uber ha scoperto che gli autisti si fermano quando raggiungono un obiettivo di guadagno." 🟠 Qui c'è una sorpresa. L'idea viene da uno studio famoso di Colin Camerer, Richard Thaler e colleghi (1997) sui tassisti di New York: sembravano lavorare meno nei giorni buoni, come se avessero un obiettivo giornaliero. Ma Henry Farber, economista di Princeton, ha rianalizzato tutti i viaggi dei taxi di New York dal 2009 al 2013. Risultato: i tassisti lavorano di più quando guadagnano di più, come prevede l'economia classica, e c'è "poca evidenza" che l'obiettivo giornaliero conti davvero. Uber ha costruito una spinta su un effetto che la ricerca successiva ha molto ridimensionato.

"Il NYT ha dimostrato che Uber manipola." 🟡 Il NYT ha documentato le tecniche. Se siano manipolazione o buona gestione è un giudizio. L'economista Geoffrey Manne, per esempio, ha risposto che il forward dispatch conviene anche agli autisti, che preferiscono essere occupati. Il punto debole della difesa resta l'asimmetria: Uber vede tutti i dati, l'autista vede solo il pulsante.

"Sono storie vecchie." 🔴 Non proprio. Nell'aprile 2025 la FTC ha fatto causa a Uber per l'abbonamento Uber One: iscrizioni senza consenso e disdetta che poteva richiedere fino a 23 schermate. Nel dicembre 2025 si sono uniti 21 Stati e il Distretto di Columbia. La causa è in corso e Uber respinge le accuse. Cambia il bersaglio, dagli autisti ai clienti, ma la grammatica è la stessa.

Come applicarlo al tuo sito (senza manipolare)

Queste tecniche valgono per chiunque gestisca persone attraverso un'app: collaboratori, rider, venditori, perfino volontari.

Default dalla parte della persona. Se qualcuno chiede di fermarsi, il pulsante preselezionato deve essere "fermati".
Obiettivi scelti, non imposti. Lascia che sia l'utente a fissare i suoi traguardi.
Informazioni simmetriche. Mostra i dati che servono a decidere, come durata e compenso di una corsa, prima di chiedere un sì.
Badge che dicono qualcosa. I riconoscimenti funzionano quando premiano qualità reale, non quando sostituiscono il compenso.
Il test del giornale. Se una tecnica finisse in prima pagina con il tuo nome, la difenderesti?

Il lato oscuro: come riconoscerlo da utente

In Europa la direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro tramite piattaforme digitali, da recepire entro dicembre 2026, chiede trasparenza sui sistemi automatizzati che monitorano e prendono decisioni sui lavoratori, e limita il trattamento di alcuni dati. Per i consumatori valgono la direttiva sulle pratiche commerciali sleali e il Digital Services Act (art. 25).

Per difenderti, da lavoratore o da cliente:

Decidi prima quando smettere: un orario o una cifra tua, non quella che ti propone l'app.
Diffida dei traguardi che compaiono proprio quando vuoi uscire.
Disattiva le funzioni automatiche quando puoi, dalla riproduzione automatica alle corse in coda.
Ricorda che un'app che ti conosce meglio di quanto tu conosca lei ha un vantaggio. Usa le sue funzioni, non lasciarti usare.

Prossimo passo

Josh Streeter era a 10 dollari da un numero che fino a un minuto prima non esisteva. È questa la lezione: chi progetta un'interfaccia decide anche i traguardi di chi la usa. Per un sito piccolo vale lo stesso, in scala ridotta: pulsanti preselezionati, scelte nascoste, messaggi al momento sbagliato. Nella mini guida trovi gli errori più comuni e come progettare scelte oneste.

Mini guida gratuita: Gli errori più comuni quando si fa un sito web. Scaricala qui

Collegamenti

Fonti

Scheiber N. (2 aprile 2017). How Uber Uses Psychological Tricks to Push Its Drivers' Buttons. The New York Times. https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers-psychological-tricks.html
Manne G., Truth on the Market (5 aprile 2017). How Uber uses innovative management tactics to incentivize its drivers (commento critico). https://truthonthemarket.com/2017/04/05/how-uber-uses-innovative-management-tactics-to-incentivize-its-drivers
Complex (aprile 2017) e Inverse (aprile 2017), riassunti dell'inchiesta NYT. https://www.complex.com/life/2017/04/uber-5-tricks-keep-drivers-on-road ; https://www.inverse.com/article/29853-top-7-ways-uber-forces-drivers-work
TechCrunch (5 aprile 2017). Uber responds to the New York Times article. https://techcrunch.com/2017/04/05/uber-responds-to-the-new-york-times-article-about-how-it-psychologically-manipulates-drivers/
TechCrunch (3 marzo 2017). Uber used a software tool to identify and sidestep code enforcement officials (Greyball, da M. Isaac, NYT). https://techcrunch.com/2017/03/03/uber-used-a-software-tool-to-identify-and-sidestep-code-enforcement-officials/
Fortune (6 gennaio 2016). Uber New York settlement (God View). https://fortune.com/2016/01/06/uber-new-york-settlement
TechCrunch (15 agosto 2017). Uber agrees to 20 years of privacy audits to settle FTC data mishandling probe. https://techcrunch.com/2017/08/15/uber-agrees-to-20-years-of-privacy-audits-to-settle-ftc-data-mishandling-probe/
Camerer C., Babcock L., Loewenstein G., Thaler R. (1997). Labor Supply of New York City Cabdrivers: One Day at a Time. Quarterly Journal of Economics, 112(2), 407-441.
Farber H. S. (2014). Why You Can't Find a Taxi in the Rain and Other Labor Supply Lessons from Cab Drivers. NBER Working Paper 20604. https://nber.org/system/files/working_papers/w20604/w20604.pdf
Fortune (22 aprile 2025). FTC sues Uber over Uber One. https://fortune.com/2025/04/22/ftc-uber-one-deceptive-subscription-service-lawsuit
FOX 5 NY (16 dicembre 2025). Several states join FTC complaint over Uber One. https://www.fox5ny.com/news/uber-one-lawsuit-subscription-ftc-states
Direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme digitali; Regolamento (UE) 2022/2065 (DSA), art. 25.