I dati di partenza, relativi ai contratti stipulati fra project leader e fornitori nell’ambito dei vari progetti, sono stati forniti dal cliente in formato di foglio elettronico. Quindi il Prof. Tarantino li ha puliti e rielaborati usando specifici pacchetti del linguaggio di programmazione Python 3, che consente di operare su grandi quantità di dati e restituirli in formati compatibili con MS Excel, onde poterli esplorare comodamente. MS Excel può essere un ottimo strumento per visualizzare l’esito delle analisi, data la sua interfaccia user-friendly, mentre non è in grado di svolgere analisi big-data, come quelle necessarie alla ricerca in questione.
La fase di social network analysis, effettuata in collaborazione con la Dott.ssa Amadori, è stata inserita a valle della pulitura dei dati. I ricercatori hanno scelto di condurla tramite Gephi, un FOSS di visualizzazione delle reti capace di mostrare, tramite l’algoritmo ForceAtlas2, il processo di spazializzazione, quindi i network in forma di mappa. Ciò consente d’individuare facilmente i rapporti centro-periferia nella distribuzione del network. Nella fattispecie si è evinta la normale disposizione per cui i nodi più periferici sono meno influenti, cioè hanno meno collegamenti. Al contrario, il nucleo è apparso costituito da pochi nodi molto interconnessi.