我最喜欢的 F1 赛车魅力之一，便是其背后的数据。F1 赛车是任何赛车系列中最为复杂和先进的车辆，它们收集海量的遥测数据。赛道在赛事期间也会采集数据，而赛车工程师则周复一周地进行分析。他们研究的内容涵盖天气、轮胎温度直至出弯速度等方方面面。数据以重大方式推动着这项运动的发展。在学习图数据库和 Neo4j 的过程中，我意识到它是解答我好奇之问的完美工具。我们大家都听说过“凯文·贝肯六度分隔”（Six Degrees of Kevin Bacon），即几乎任何一位演员都能通过六步关联追溯到电影《劲歌飞扬》（Footloose）中的那位明星。我不禁思考：这一概念能否应用于 F1 车手？相比之下，F1 车手的数据集规模远小于知名演员。