Pubblicato su Nightingale, Journal of the Data Visualization Society, 12 settembre 2023. A cura di Kathryn Hurchla.
Il Progetto Manhattan è stata una delle più grandi collaborazioni scientifiche mai intraprese. Operò grazie a una complessa rete sociale di menti straordinarie e divenne senza dubbio uno degli sforzi intellettuali più notevoli della storia umana. Ha avuto conseguenze devastanti anche durante e dopo i bombardamenti atomici di Hiroshima e Nagasaki. Nonostante la perdita di centinaia di migliaia di vite umane durante i bombardamenti e gli eventi successivi, il viaggio scientifico stesso rappresenta una testimonianza delle conquiste umane, come evidenziato nel ritratto cinematografico di Oppenheimer di Christopher Nolan.
La letteratura scientifica sulla collaborazione, in particolare sul ruolo delle connessioni di rete nel raggiungimento del successo, è solida ed è stata ulteriormente arricchita dall’attuale boom dei dati. Questa ricchezza di dati, rappresentata ad esempio da milioni di articoli scientifici, è esemplificata in opere come “The Science of Science”, di D. Wang e AL Barabási (1). L’utilizzo dell’analisi di rete per scoprire le intricate connessioni all’interno del Progetto Manhattan è in linea con la mia prospettiva di fisico diventato scienziato di rete. Senza ulteriori indugi, ecco come ho mappato il Progetto Manhattan nei dati e li ho utilizzati per creare una visualizzazione di rete di questo progetto collaborativo storicamente significativo.
Come per molti progetti di data science, la prima domanda riguardava la selezione dei dati. Anche se i dati relativi alle pubblicazioni scientifiche potrebbero sembrare logici, data la natura scientifica del progetto, questo approccio si è rivelato inadeguato. La ragione principale di ciò era duplice: in primo luogo, alcuni dei documenti e delle carte più importanti potevano ancora essere classificati; inoltre, non tutti erano attivi nel campo della scienza, poiché l’operazione era fortemente intrecciata anche con la politica e l’esercito. Pertanto, ricorrendo alla saggezza collettiva, la mia attenzione si è spostata su Wikipedia, un’enciclopedia globale basata sul crowdsourcing e una potenziale fonte di dati. Wikipedia offre un elenco di persone importanti legate al progetto (2), che comprende più di 400 contributori provenienti da vari campi. Ho utilizzato una semplice tecnica di web scraping per raccogliere dati da Wikipedia…
Fonte: towardsdatascience.com
