《猎魔士》（The Witcher）是 Netflix 改编自 Andrzej Sapkowski 所创作同名奇幻小说的热门影集，在此之前，并有许多游戏的推出。去年 12 月 17 日开播第二季，光开播首周，全球用户就观看了 22 亿分钟。中欧大学（Central European University）网络科学博士暨 Datopolis 首席资料科学家 Milán Janosov 最近尝试透过网络科学（Network Science）来归纳《猎魔士》的剧情与人物关系，并在 Nightingale、arXiv 及 ResearchGate 等学术平台及社群上发表论文，文中他制作出第一张将这部奇幻巨著故事剧情与角色关系详细勾勒的视觉网络图。
在这项研究中，Janosov 第一步是搜集资料，以便之后用来建立网络图。他一开始查看 Netflix 影集的字幕，但很快意识到他需要更多的资料，于是决定另外进行整个系列小说内文的分析。Janosov 著透过自己撰写的计算机程序来筛选、推导并制作出内文句子中每个被提到人物角色的关系度列表，它成了两个角色是否真的相遇或出现在同个剧情中的最佳指标。
在检查被提到角色之间的关系度之后，Janosov 手定义这个网络中的元素。他随后决定以单一节点来代表每个角色，并在角色于相同情境或部分内文中被提及时，将有关系的节点相连起来。
Janosov 论文为网络科学带来新的应用价值，亦即如何运用网络科学来揭露诸如文章、小说、电影剧本等大量非结构性资料的隐藏模式。人们在阅读完长篇大论的书籍或文章后，虽然能大致掌握整个故事的结构，但却无法记得所有人物角色与所有剧情细节。对此，网络科学可以协助人们以定量与客观的方式来归纳长篇小说或丛书。
Janosov 的研究算是当前网络科学如何运用在真实世界里的范例之一，事实上，当前一些类似的资料分析工具也能用来归纳分析真实世界的其他网络。当前已有许多人资专家使用网络科学工具来设计更好的工作环境或加强同事之间的协作，也有科学组织利用这些工具来分析改善国际贸易与电信。
- Data scientist builds a detailed network map of ‘The Witcher’
（首图来源：Nightingale）
