Nem kérdés, melyik két nemzet játssza a vb-döntőt

Tekintve, hogy futball egy kevés ponttal járó játék – kérdezzük csak meg erről az amerikai sportok szerelmeseit – minden bedobásnak, mellé ment lövésnek, kapufának, vagy elmulasztott szerelésnek óriási jelentősége van: ezeken múlhat egy egész meccs vagy torna. Éppen emiatt a kiszámíthatatlanság miatt borzasztó nehéz megjósolni még egyetlen mérkőzés végkimenetelét is, nemhogy egy egész versenysorozatét.

A statisztikusok tudományosan közelítik meg a kérdést

A Statista jelentése szerint a Goldman Sachs elemzői kifinomult statisztikai modellt dolgoztak ki annak érdekében, hogy képesek legyenek megjósolni a német válogatott utódját világbajnokként. Az elemzők 53 változó szerint dolgoztak, beleértve ebbe a csapat- , illetve a játékosok értékelését, a közelmúltbeli teljesítményt, valamint az aktuális ellenfél hasonló tulajdonságait. Ezen szempontok alapján őrségváltás lesz a világbajnoki trónon:

A nép a múltra és az érzelmeire hallgat

Ugyanezt a kérdést megvizsgálgatjuk, csak a szurkolók szempontjából. A végeredményt itt nyilvánvalóan nem tudományos megközelítéssel értük el, hanem a múlt eredményei, a tradíciók és a szurkolók érzelmei alapján. A felmérés 27 ország több mint 12 ezer megkérdezettjének eredményét mutatja, amely szerint

A kutatások eredménye és a közvélemény tehát némiképp ellent mondanak egymásnak, ám abban mindenképp egyeznek, hogy Németország és Brazília a legesélyesebb a 2018-as világbajnoki címre.

De mit mond a mesterséges intelligencia?

A Bisnode Group Analytics elemzői arra keresték a választ, hogy vajon az adatok és mesterséges intelligencia képes-e arra, hogy előrejelzést adjon a futball legjelentősebb eseményének végeredményéről. A Bisnode a bajnokságban résztvevő csapatok elmúlt négy évi összes mérkőzésének eredményei és adatai alapján egy olyan elemzési modellt fejlesztett ki, amely képes megjósolni a győzelmet, a vereséget, vagy akár a versenyben részt vevő csapatok közti gólkülönbségeket – derül ki a Bisnode közleményéből.

Elsődleges célunk egy olyan modell kifejlesztése volt, amely képes előre jelezni egyetlen meccs eredményét a csapatok összes jellemzői alapján. Szerettük volna továbbá, hogy a modell képes legyen meghatározni az egyes meccsek legvalószínűbb végeredményét és egyéb statisztikai adatait különféle szimulációkkal, illetve a mérkőzések sajátosságainak figyelembevételével

– mondja Pierre Deville, a Bisnode Group Adattudományi és Elemzői vezetője.

Az első lépésben az egyes csapatok adatai egy fejlett gépi tanulási modellbe kerültek, az eXtreme Gradient Boosting néven ismert technikával, hogy kiszámítsák az egyes játékok várható eredményeit. Ezt a prediktív modellt használva a Bisnode Group Analytics szimulációkat futtatott le a soron következő játékokra.

A mi megközelítésünk nemcsak azt tette lehetővé számunkra, hogy megbecsüljük, hogy melyik válogatott csapat meddig menetel a tabellán, hanem azt is, hogy mi lesz a VB legvalószínűbb forgatókönyve

– mondja Goran Loncar, a Group Analytics jelenlegi igazgatója.