von Heute, Donnerstag beginnt in Russland die Fussball Weltmeisterschaft 2018 mit dem Eröffnungsspiel Russland gegen Saudi Arabien. Die Fussball WM ist seit jeher eines der wichtigsten Sportereignisse der Welt und verschlingt rund 10 Milliarden Euro an Kosten. Damit ist es das teuerste Turnier der WM-Geschichte.
Für alle Freunde des Wettsports sind – wegen der hohen Wettsummen – die potenziellen Gewinner von großem Interesse.
Eine Möglichkeit, die Spielergebnisse abzuschätzen besteht darin, sich die Quoten der Buchmacher anzusehen. Eine noch bessere Schätzung ergibt sich, wenn man die Quoten von vielen verschiedenen Buchmachern durchkämmt. Dieser Ansatz würde darauf hindeuten, dass Brasilien mit einer Wahrscheinlichkeit von 16,6 % der klare Favorit für den Gewinn der WM 2018 ist, gefolgt von Deutschland mit 12,8 % und Spanien mit 12,5 %.
Aber was wäre, wenn eine künstliche Intelligenz auf Basis historischer Daten und anderer Quellen die Spielergebnisse voraussagen könnte? Einen dieser Machine Learning Ansätze verfolgt Andreas Groll von der TU Dortmund mit seinen Kollegen. Groll verwendet eine Kombination aus maschinellem Lernen und konventioneller Statistik, eine Methode, die als “Random-Forest” Ansatz bezeichnet wird, um einen anderen, höchstwahrscheinlichen Gewinner zu identifizieren.
Groll und sein Team beginnen mit einer Vielzahl von möglichen Faktoren, die das Ergebnis bestimmen könnten. Dazu gehören wirtschaftliche wie das BIP und die Bevölkerung eines Landes, die Rangfolge der FIFA-Nationalmannschaften und die Eigenschaften der Mannschaften selbst, wie ihr Durchschnittsalter, die Anzahl der Champions-League-Spieler, Heimvorteil und so weiter. Interessanterweise erlaubt es der “Random-Forest” Ansatz Groll und seinem Team, auch andere Ranking-Versuche, wie z.B. die von Buchmachern verwendeten Rankings einzubeziehen.
Ein großer Faktor bei dieser Vorhersage ist jedoch die Struktur des Turniers selbst! Wenn Deutschland die Gruppenphase des Wettbewerbs beendet, wird es in der K.o.-Phase mit größerer Wahrscheinlichkeit auf starken Widerstand stoßen. Aus diesem Grund berechnet die “Random-Forest” Methode die Chancen Deutschlands, das Viertelfinale zu erreichen, mit 58 %. Im Gegensatz dazu wird Spanien kaum auf starken Widerstand stoßen und hat damit eine Chance von 73 %, das Viertelfinale zu erreichen.Wenn beide das Viertelfinale erreichen, haben sie eine mehr oder weniger gleiche Gewinnchance. Aber es gibt noch eine weitere Wendung. Der Zufalls-Baum-Prozess ermöglicht es, das gesamte Turnier zu simulieren, was zu einem anderen Ergebnis führt. Groll und sein Team simulierten das gesamte Turnier 100.000 Mal.
“Nach dem wahrscheinlichsten Turnierkurs würde die deutsche Mannschaft statt der Spanier die Weltmeisterschaft gewinnen”, so Groll
Für alle Wettfans also zusammengefasst: Zu Beginn des Turniers hat Spanien die besten Gewinnchancen. Aber wenn Deutschland das Viertelfinale erreicht, wird es Turniersieger.
Ob die KI recht hat oder nicht wissen wir am 15.Juli 2018, wenn das Finalmatch im Luzhniki Final-Stadion in Moskau über die Bühne geht.
Mehr Infos zum Projekt unter: arxiv.org/abs/1806.03208
“Prediction of the FIFA World Cup 2018 – A random forest approach with an emphasis on estimated team ability parameters.”
Andreas Groll, Christophe Ley, Gunther Schauberger, Hans Van Eetvelde
