¿Cuáles son los secretos de una de las series de fantasía más exitosas de todos los tiempos? ¿Cómo una historia tan compleja como "Juego de Tronos" ha cautivado al mundo y cómo se compara con otras narrativas?

Investigadores de cinco universidades del Reino Unido e Irlanda se reunieron para desentrañar "Canción de hielo y fuego", los libros en los que se basa la serie de televisión.

En un artículo que acaba de ser publicado por procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias , un equipo de físicos, matemáticos y psicólogos de Coventry, Warwick, Quintilla cómica, Las universidades de Cambridge y Oxford han utilizado la ciencia de datos y la teoría de redes para analizar la aclamada serie de libros de George R.R. Martin.

El estudio muestra que la forma en que se organizan las interacciones entre los personajes es similar a la forma en que los humanos mantienen relaciones e interactúan en el mundo real. Es más, aunque se sabe que los personajes importantes son eliminados al azar a medida que se cuenta la historia, la cronología subyacente no es tan impredecible.

El equipo descubrió que a pesar de más de 2, 000 personajes con nombre en "Canción de hielo y fuego" y más de 41, 000 interacciones entre ellos, a nivel de capítulo por capítulo, estos números se promedian para coincidir con lo que podemos manejar en la vida real. Incluso los personajes más predominantes, los que cuentan la historia, tienen un promedio de solo 150 a los que seguir la pista. Este es el mismo número para el que ha evolucionado el cerebro humano medio.

Si bien se podría haber esperado que la coincidencia de motivos matemáticos condujera a un guión bastante estrecho, el autor, George R. R. Martin, mantiene la historia burbujeante al hacer que las muertes parezcan aleatorias a medida que se desarrolla la historia. Pero, como muestra el equipo, cuando se reconstruye la secuencia cronológica, las muertes no son aleatorias en absoluto:más bien, reflejan cómo los eventos comunes se distribuyen para las actividades humanas no violentas en el mundo real.

'Game of Thrones' ha invitado a todo tipo de comparaciones con la historia y el mito, y el matrimonio de la ciencia y las humanidades en este artículo abre nuevas vías para los estudios literarios comparados. Muestra, por ejemplo, que se parece más a las sagas islandesas que a historias mitológicas como Beowulf de Inglaterra o Táin Bó Cúailnge de Irlanda. El truco en Game of Thrones, parece, es mezclar el realismo y la imprevisibilidad de una manera cognitivamente atractiva.

Thomas Gessey-Jones, de la Universidad de Cambridge, comentó:"Los métodos desarrollados en el artículo nos permiten probar de manera cuantitativa muchas de las observaciones hechas por los lectores de la serie, como el famoso hábito de los libros de aparentemente matar personajes al azar ".

Profesor Colm Connaughton, de la Universidad de Warwick, observó:"La gente le da sentido al mundo a través de narrativas, pero no tenemos una comprensión científica de lo que hace que las narrativas complejas sean identificables y comprensibles. Las ideas que sustentan este documento son pasos para responder a esta pregunta ".

Profesor Ralph Kenna, de la Universidad de Coventry, dijo:"Este tipo de estudio abre nuevas y emocionantes posibilidades para examinar la estructura y el diseño de las epopeyas en todo tipo de contextos; el impacto del trabajo relacionado incluye protestas por la apropiación indebida de la mitología en Irlanda y fallas en los procesos que condujeron a ella".

Profesor Robin Dunbar, de la Universidad de Oxford, observó:"Este estudio ofrece evidencia convincente de que los buenos escritores trabajan con mucho cuidado dentro de los límites psicológicos del lector".

Dr. Pádraig MacCarron, de la Universidad de Limerick comentó:"Estos libros son conocidos por giros inesperados, a menudo en términos de la muerte de un personaje principal, es interesante ver cómo el autor organiza los capítulos en un orden que hace que esto parezca aún más aleatorio de lo que sería si se contara cronológicamente ".

Dr. Joseph Yose, de la Universidad de Coventry dijo:"Estoy emocionado de ver crecer el uso del análisis de red en el futuro, y con suerte, combinado con aprendizaje automático, podremos predecir cómo se verá una próxima serie ".