Datenbasierte Prognose
Forscher: Diese Länder sind Favoriten auf WM-Titel
Ein internationales Forschungsteam unter Beteiligung der Uni Innsbruck hat erneut eine datenbasierte Prognose für die Fußball-Weltmeisterschaft in den USA, Kanada und Mexiko erstellt. Die statistische Analyse sieht demnach vier europäische Länder als Topfavoriten. Österreich darf laut den Forschern immerhin auf den Einzug ins Sechzehntelfinale hoffen.
Vor jedem großen Fußballturnier berechnet ein Forschungsteam um Achim Zeileis von der Universität Innsbruck und Andreas Groll von der TU Dortmund die Siegwahrscheinlichkeiten aller teilnehmenden Mannschaften.
Knappes Rennen um den WM-Pokal
Für die WM 2026 in Kanada, Mexiko und den USA sieht das Modell Spanien mit 14,5 Prozent als leichten Titelfavoriten. Dicht dahinter folgen England (12,4 %), Frankreich (12,4 %) und Deutschland (11,2 %).
Im Vergleich zu früheren Turnieren ist das Feld der Titelfavoriten in diesem Jahre sehr gedrängt.
Achim Zeileis von der Universität Innsbruck
Argentinien „nur“ auf Platz sechs
Leicht abgesetzt folgen Portugal (8,9 %) und Argentinien (8,2 %) sowie die Niederlande (5,6 %) und Brasilien (4,7 %). „Im Vergleich zu früheren Turnieren ist das Feld der Titelfavoriten in diesem Jahre sehr gedrängt“, sagt Zeileis.
Weltmeister Österreich unwahrscheinlich
Österreich trifft in der Gruppenphase auf Argentinien, Algerien und Jordanien. Das heimische Team erreiche laut dem Modell mit einer Wahrscheinlichkeit von 81,2 Prozent das Sechzehntelfinale. Der wahrscheinlichste Weg dorthin führe über den zweiten Gruppenplatz.
Im Sechzehntelfinale wartet allerdings der Sieger der Spanien-Gruppe, was die Chancen für ein Weiterkommen deutlich reduziert. Die Aussichten auf einen WM-Titel für Österreich beziffern die Statistiker auf 0,7 Prozent.
Viele Daten und ein umfassendes Modell
Die Prognose stütze sich laut Uni Innsbruck auf zahlreiche Informationen: die Spielstärke der Teams aus vergangenen Länderspielen, Buchmacherquoten für das bevorstehende Turnier, Spieler-Ratings aus Vereins- und Länderspielen sowie den durchschnittlichen Marktwert der Kader. Diese Informationen würden mittels maschinellen Lernens mit allen weiteren verfügbaren Daten kombiniert. Dabei stand das Forschungsteam vor zwei großen Herausforderungen: „Einerseits mussten wir alle diese Daten zusammentragen, einige davon sind erst sehr kurz vor dem Turnier verfügbar. So kennen wir die endgültigen Kader aller 48 Mannschaften erst seit wenigen Tagen“, erzählt Achim Zeileis.
„Gesamte WM 100.000-mal simuliert“
Auch galt es statistisches Know-how und maschinelles Lernen so miteinander zu kombinieren, dass am Computer ein plausibles Modell für das Turnier entstand. „Mit diesem Modell haben wir dann die gesamte WM 100.000-mal simuliert: Spiel für Spiel, der Turnierauslosung und allen FIFA-Regeln folgend“, ergänzt Rouven Michels aus dem Team von Andreas Groll an der TU Dortmund. Michels forscht aktuell als Gastwissenschaftler an der Universität Innsbruck und hält hier einen Kurs zum Thema „Soccer Analytics“. Ebenfalls an der Studie beteiligt waren Forscher der TU München und der Hochschule Molde in Norwegen.
Wahrscheinlichkeiten, nicht Gewissheiten
Dass der Topfavorit tatsächlich den Titel holt, sei bei den bisherigen Prognosen des Teams mehrfach vorgekommen – etwa bei der WM 2010, der Euro 2012 und der Frauen-WM 2019. Für Groll sei das aber nicht der entscheidende Maßstab: „Die Wahrscheinlichkeit für den Topfavoriten, das Turnier tatsächlich zu gewinnen, beträgt meist nicht mehr als 20 Prozent, das heißt im Umkehrschluss aber auch, dass irgendein anderes Team mit 80 Prozent Wahrscheinlichkeit gewinnt. Interessanter ist daher für mich als Statistiker, ob tendenziell viele von den Teams weit kommen, bei denen wir das vorhersagen.“
Der Innsbrucker Statistiker Archim Zeileis ist selbst ein begeisterter Fan und freut sich riesig auf die WM. „Das ist mein persönlicher Antrieb. Aber beruflich begeistert mich noch etwas anderes: Ein Turnier wie dieses ist eine wunderbare Gelegenheit, bei ganz vielen Menschen Interesse für Wahrscheinlichkeiten zu wecken, die damit sonst nie in Berührung kommen.“
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