Forscher tippen: Brasilien ist Weltmeister-Favorit

Kommenden Sonntag, 20. November, starten die Herren-Fußballmannschaften in die FIFA-Weltmeisterschaft in Katar. Favorit ist diesmal Brasilien mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 15 Prozent. Diesen Tipp hat ein internationales Forscher:innen-Team, bestehend aus Andreas Groll und Neele Hormann (beide TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU München), Christophe Ley (Universität Luxemburg), Hans Van Eetvelde (Universität Gent) und Achim Zeileis (Universität Innsbruck) mit Hilfe von maschinellem Lernen abgegeben.

Die Prognose kombiniert mehrere statistische Modelle für die Spielstärken der Teams mit Informationen über die Teamstruktur (etwa Marktwert oder Anzahl der Champions-League-Spieler) sowie sozioökonomische Faktoren des Herkunftslandes (Bevölkerung und BIP).

„Diese WM wird von vielen ethischen und sportlichen Problemen überschattet, die wir nicht ausblenden wollen. Aus wissenschaftlichem Interesse haben wir uns aber dennoch dazu entschlossen, unseren Ansatz des maschinellen Lernens, den wir bei früheren Turnieren erfolgreich eingesetzt haben, für die Erstellung probabilistischer Prognosen zu verwenden“, sagt der Innsbrucker Forscher Achim Zeileis.

100.000 Simulationen und ein neues Vorhersage-Modell

Mit den vorhergesagten Werten aus dem Modell der Forscher:innen wurde die gesamte WM 100.000 Mal durchsimuliert: Spiel für Spiel und stets der Turnierauslosung und allen FIFA-Regeln folgend. Damit ergeben sich Wahrscheinlichkeiten für das Abschneiden aller Teams. Favorit ist Brasilien mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 15 Prozent. Die Selecao reist mit einem Starensemble um Neymar nach Katar. Neben Brasilien haben Argentinien (11,2 Prozent), Holland (9,7 Prozent), Deutschland (9,2 Prozent) und Frankreich (9,1 Prozent) aussichtsreiche Chancen auf den wichtigsten Fußballpokal.

Nichtsdestotrotz muss das Turnier erst gespielt werden. Der Ausgang des Großereignisses lässt sich nur schwer voraussagen – das zeigen allein die vergleichsweise niedrigen Gewinnwahrscheinlichkeiten der vier Top-Nationen. „Es liegt in der Natur von Prognosen, dass sie auch falsch liegen können – sonst wären Fußball-Turniere auch sehr langweilig. Wir liefern eben Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten“, erklärt Andreas Groll.

Bisher waren die Prognosen aber durchaus erfolgreich: Das Innsbrucker Modell von Achim Zeileis, das auf bereinigten Quoten der Wettanbieter basiert, tippte unter anderem 2008 das EURO-Finale sowie 2010 und 2012 Welt- und Europameister Spanien richtig. Dieses Jahr wird es zum zweiten Mal nach der EM 2021 als Teil eines umfassenderen Modells eingesetzt, das von den Teams der TU Dortmund, der TU München und der Universität Luxemburg entwickelt wurde und bei der Fußball-Weltmeisterschaft 2018 die Prognosegüte der Wettanbieter übertroffen hatte.

Die WM 2022 ist für die Forscher:innen aus wissenschaftlicher Perspektive aufgrund des Termins interessant – wegen der extrem hohen Temperaturen in Katar im Sommer musste das Turnier bekanntlich auf die Wintermonate verschoben werden: „In den Wintermonaten müssen nun alle großen Fußballligen in Europa ihren Spielplan unterbrechen, um das Turnier unterzubringen. Dadurch haben die Nationalteams weniger Zeit für die Vorbereitung und die Spieler weniger Zeit zur Erholung vor und nach dem Turnier. In Verbindung mit den extremen klimatischen Bedingungen erhöht sich dadurch auch das Verletzungsrisiko“, erläutert Zeileis.

Eine Mannschaft mit vielen Spielern in den internationalen Ligen zu haben – etwa Champions League, Europa League, Europa Conference League – könnte sich daher in diesem Jahr eher als Nachteil erweisen, wie Andreas Groll ausführt: „Alle diese Faktoren erschweren die Vorhersage des Turnierverlaufes, da Variablen, die sich bei früheren Turnieren als sehr aussagekräftig erwiesen haben, möglicherweise nicht oder anders funktionieren.“

Die Berechnung der Forscherinnen basiert auf vier Informationsquellen: Ein statistisches Modell für die Spielstärke jedes Teams auf Basis aller Länderspiele der vergangenen acht Jahre (Universitäten Gent und Luxemburg), ein weiteres statistisches Modell für die Spielstärke der Teams auf Basis der Wettquoten von 28 internationalen Buchmachern (Uni Innsbruck) und weitere Informationen über die Teams und ihre Herkunftsländer, etwa die Bevölkerungszahl (TU Dortmund und München). Vierter „Partner“ ist ein Machine-Learning-Modell, das die anderen Quellen zusammenführt und sie schrittweise optimiert.

Die Forscherinnen haben das Modell zuvor mit historischen Daten trainiert, wie Andreas Groll erläutert: „Wir haben das Modell mit den aktuellen Daten für die vergangenen fünf Weltmeisterschaften gefüttert und mit den tatsächlichen Spielausgängen der jeweiligen Turniere vergleichen lassen – so wird die Gewichtung der einzelnen Informationsquellen für das aktuelle Turnier im Idealfall sehr genau ausfallen.“ Das so optimierte Modell kann in Zukunft auch für weitere Prognosen verwendet werden – etwa für genauere Wettervorhersagen.

Als eingefleischte Fußballfans sind die Forscher:innen abseits vom wissenschaftlichen Interesse bestürzt über die Umstände, unter denen die WM dieses Jahr stattfindet. Zeileis: „Die sonst übliche Vorfreude auf eine WM wurde durch die schrecklichen Umstände in diesem Jahr zunichte gemacht. Angefangen bei der angeblichen Korruption bei der FIFA-Vergabe, den Menschenrechten und den Arbeitsbedingungen in Katar bis hin zur mangelnden Nachhaltigkeit beim Bau der Stadien.“