Quali sono i segreti dietro una storia complessa come “Game of Thrones”, serie fantasy di enorme successo che ha affascinato il mondo? I ricercatori di cinque università di Regno Unito e Irlanda si sono riuniti per svelare analizzare “A Song of Ice and Fire”, i libri su cui si basa la serie.
In un articolo pubblicato su PNAS, un team di fisici, matematici e psicologi delle università di Coventry, Warwick, Limerick, Cambridge e Oxford ha utilizzato la scienza dei dati e la teoria delle reti per studiare l’acclamata serie di libri di George R.R. Martin.
Lo studio mostra che il modo in cui sono organizzate le interazioni tra i personaggi è simile a quello con cui gli umani mantengono le relazioni e interagiscono nel mondo reale. Inoltre, sebbene personaggi importanti siano notoriamente uccisi a caso mentre la storia viene raccontata, la cronologia sottostante non è affatto così imprevedibile.
Il team ha scoperto che, nonostante oltre 2 mila personaggi nominati in “Le cronache del ghiaccio e del fuoco” e oltre 41 mila interazioni tra loro, a livello di capitolo questi numeri mediamente corrispondono a cifre che possiamo gestire nella vita reale. Anche i personaggi predominanti, quelli che raccontano la storia, hanno in media solo 150 altre figure di cui tenere traccia, un numero che corrisponde a quello con cui si è evoluto il cervello umano medio. George R. R. Martin, inoltre, mantiene il racconto vivace facendo apparire le morti “casuali” man mano che la storia si svolge. Il gruppo di studiosi, però, ha mostrato che, quando viene ricostruita la sequenza cronologica, queste morti non risultano affatto casuali; piuttosto, riflettono il modo in cui gli eventi comuni si verificano nelle attività umane non-violente nel mondo reale.
Questa ricerca apre nuove strade agli studi letterari comparativi e dimostra, per esempio, che “Il Trono di spade” è più simile alle saghe islandesi che alle storie mitologiche come il Beowulf inglese o il Táin Bó Cúailnge irlandese. Il “trucco” in Game of Thrones, a quanto pare, consiste nel mescolare realismo e imprevedibilità in modo cognitivamente coinvolgente. “Sono entusiasta di vedere crescere l’uso dell’analisi delle reti e, si spera, se in futuro lo accoppieremo con l’apprendimento automatico saremo in grado di prevedere come potrebbero essere serie in arrivo” ha commentato Joseph Yose, dell’Università di Coventry.