Bis zum Anpfiff im Al-Bayt-Stadion fehlt noch weniger als eine Woche, wenn eine neue Ausgabe der Fußball-Weltmeisterschaft in Katar beginnt. Wie zu erwarten, haben sich viele Menschen draußen der Technologie zugewandt, um die ersten Ergebnisse vorherzusagen und schließlich einen Champion zu finden. Eine dieser Personen ist Achim Zeileis vom Institut für Statistik der Universität Innsbruck in Österreich, der zusammen mit einem internationalen Forscherteam das Turnier hunderttausend Mal simuliert hat. Eine kleine Spoiler-Warnung? Der Pokal würde dieses Jahr nicht nach Europa reisen …
Am 20. November um sieben Uhr abends (Ortszeit) treffen Katar und Ecuador im ersten Spiel der WM 2022 aufeinander, ein Privileg, das zuvor dem letzten Champion gehörte. Leider hat dieses Turnier viel mehr als nur Fußball in sich, mit ernsthaften Organisationsproblemen, zahlreichen Korruptionsvorwürfen und mehr als 6.500 tote Arbeiter, seit das asiatische Land als Austragungsort bestätigt wurde.
Doch das verdient einen eigenen Artikel. Was uns heute hier versammelt, ist die Wahrscheinlichkeit, das Turnier zu gewinnen, und was maschinelles Lernen dazu zu sagen hat. Der Forscher Achim Zeileis und ein internationales Team vom Institut für Statistik der Universität Innsbruck haben ein spezielles Modell entwickelt, das Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der teilnehmenden Mannschaften erfasst. Wer wird die Fußball-Weltmeisterschaft 2022 gewinnen?
Brasilien wird der Champion von Katar 2022, laut künstlicher Intelligenz
Zeileis und sein Team setzen Brasilien auf den ersten Platz, mit einer Siegwahrscheinlichkeit von 15 Prozent. Direkt danach kommt Argentinien mit 11,2 Prozent, und die Niederlande schließen das Podium mit 9,7 Prozent ab. Deutschland und Frankreich liegen fast gleichauf auf den Plätzen vier und fünf (9,2 vs. 9,1), und Spanien erscheint erst auf dem sechsten Platz mit einer Wahrscheinlichkeit von 7,5 Prozent.
Das System kombiniert historische Informationen aus den letzten acht Jahren mit einer bivariaten Poisson-Verteilung, Zukunftserwartungen mit einem Konsensmodell unter Verwendung von Daten aus 28 Wettbüros und den aktuellen Zustand der Teams durch eine „Random-Forest“-Methode, die mit Informationen aus den letzten fünf Weltmeisterschaften trainiert wurde. Außerdem wurden Sekundärwerte einbezogen, die von der FIFA-Rangliste bis zur Marktbewertung reichen, sowie Bevölkerung und BIP jedes Landes. Von dort aus konnte das System für jedes Team eine Anzahl von Toren vorhersagen, die wiederum in 100.000 Simulationen verwendet wurden.
Der Artikel endet mit zwei weiteren Grafiken: einer Heatmap, die die „Duelle“ zwischen den Mannschaften untersucht, und den Wahrscheinlichkeiten jedes Teams, in die folgenden Runden einzuziehen. Was bleibt uns davon? Dass das Turnier verspricht, besonders wettbewerbsfähig zu sein, zumindest aus statistischer Sicht.
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