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28.06.2018

16:16 Uhr

Verfehlte Prognosen

Was das deutsche WM-Aus über künstliche Intelligenz verrät

VonChristof Kerkmann

Datenbasierte Prognosen sahen Deutschland als WM-Favorit – zu Unrecht. Das heißt aber nicht, dass die Algorithmen untauglich sind.

Deutschland versaut die Bilanz.

Prognose deutscher Wissenschaftler

Deutschland versaut die Bilanz.

DüsseldorfDie Aufregung ist Andreas Groll immer noch anzumerken. So gute Fußballer, aber so ein schlechtes Spiel! „Da war viel Verkrampfung dabei, die Spieler sind mit dem Druck nicht klargekommen“, sagt er am Tag, nachdem die deutsche Nationalmannschaft mit einem 0:2 gegen Südkorea bei der Weltmeisterschaft ausgeschieden ist.

Das Aus ist für ihn nicht nur ein persönliches, sondern auch ein professionelles Ärgernis: Der Statistikprofessor von der Technischen Universität (TU) Dortmund hat vor dem Turnier mit mehreren Kollegen kalkuliert, wie die Chancen der einzelnen Teilnehmer sind – mit Deutschland als Favorit auf den Titel.

Dennoch sagt der Statistiker: „Mit unserem Modell sind wir extrem zufrieden“. Bisher treffe die Prognose in den meisten Fällen zu. Die Trefferquote zu den Achtelfinalteilnehmern sei besser als bei den Buchmachern, deren Geschäft von einer akkuraten Einschätzung der Chancen abhängt, betont Groll. Ein neues System, das auf künstliche Intelligenz zurückgreift, mache es möglich.

Nervosität lässt sich schlecht in Daten abbilden

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Das deutsche Scheitern spricht nicht unbedingt gegen die Algorithmen. Es zeigt aber die Grenzen der Technologie: Faktoren wie Nervosität lassen sich schlecht in Daten abbilden und damit schlecht berechnen. Und: Der Zufall spielt im Sport und gerade im Fußball eine große Rolle. „Wir würden uns nie anmaßen, dass wir ernsthaft den Weltmeister vorhersagen können“, betont Groll daher.

Derartige Prognosen sind im Trend, nicht nur bei Fußballfans und Fachzeitschriften: Selbst sportferne Unternehmen wie Investmentbanken und Unternehmensberater können sich damit in der Diskussion über die Weltmeisterschaft zu Wort melden und ihr statistisches Know-how unter Beweis stellen. Zumindest, wenn ihre Modelle zutreffen.

Auch die Banken tippen

Goldman Sachs gab beispielsweise im Report „The World Cup and Economics“ eine Prognose für den Verlauf des Turniers ab. Die Investmentbank nutzte das maschinelle Lernen, eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz, um aus großen Datenmengen über Spieler und Teams herauszufiltern, welche Faktoren für den Ausgang der Spiele relevant sind.

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Die Vorhersagen vor dem Turnier: Brasilien gewinnt den Titel, Deutschland wird Zweiter. Russland scheitert in der Gruppenphase, Saudi-Arabien kommt weiter. Inzwischen hat die Bank eine aktualisierte Version veröffentlicht, laut der England im Finale gegen die Seleção spielt. Das immerhin ist noch möglich.

Auch andere liegen mit ihren Prognosen daneben. Die Finanzkonzerne Commerzbank und UBS sprachen vor der WM Deutschland die größten Chancen zu, das Turnier zu gewinnen, die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft Deloitte sah das Team von Jogi Löw immerhin in einem Finale gegen Brasilien.

20 Variablen fließen ein

Fußballfan Groll und seine Kollegen gehen mit wissenschaftlicher Akribie vor, immerhin wollen sie die Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlichen (die 28 Seiten sind online bereits verfügbar). Die Co-Autoren sind Gunther Schauberger von der TU München sowie Christophe Ley und Hans Van Eetvelde von der Universität Ghent.

Bei der Berechnung der Chancen lassen die Forscher rund 20 Variablen einfließen. Dazu zählen die Fifa-Weltrangliste sowie Quoten eines Wettspielanbieters, aber auch die Größe und Wirtschaftskraft des Landes, das Durchschnittsalter der Spieler und ihre Erfahrung in internationalen Wettbewerben wie der Champions League.

Trotz aller optimistischen Prognosen ist Deutschland bei der WM schon in der Vorrunde ausgeschieden. imago/Moritz Müller

Enttäuschte Nationalspieler

Trotz aller optimistischen Prognosen ist Deutschland bei der WM schon in der Vorrunde ausgeschieden.

Hinzu kommt ein selbst berechneter Faktor, genannt „Ability“ – die Spielstärke. Dabei berücksichtigen die Statistiker alle Partien der vergangenen acht Jahre, wobei Pflichtspiele mehr zählen als Tests und aktuelle Begegnungen mehr als frühere. Die schlechte Vorbereitung der deutschen Mannschaft fällt damit beispielsweise nicht so stark ins Gewicht.

Welche Faktoren eine Rolle spielen, ermittelten die Forscher ebenfalls mithilfe der KI-Disziplin des maschinellen Lernens. „Unser Modell hat anhand der vergangenen vier Weltmeisterschaften gelernt, woran es liegt, dass Mannschaften besser oder schlechter abschneiden“, erklärt Groll. Die „Ability“ war immer der wichtigste Faktor.

Psyche ist nicht zu erfassen

Dieses Wissen wendeten die Fußballforscher auf die WM in Russland an. Mit beachtlichen Ergebnissen: Von den zwölf Mannschaften, die sich bislang fürs Achtelfinale qualifiziert haben, nennt der Aufsatz elf richtig – nur in Gruppe F ist Deutschland fälschlicherweise vor Schweden platziert.

Groll weiß um die Beschränkungen seines Modells. So nutzt künstliche Intelligenz Daten aus der Vergangenheit, um die Zukunft vorherzusagen. Die Algorithmen berücksichtigen jedoch zum Beispiel nicht, wie die Stimmung ist – etwa im spanischen Team nach der Entlassung des Trainers. „Wenn man ausreichend Informationen hätte, könnte man in Medienmeldungen recherchieren, ob es Konflikte gibt“, sagt Groll – aber es sei schwer, ihren Einfluss objektiv zu bewerten. „Die Psyche ist unfassbar wichtig im Fußball, aber kaum mit Statistik zu modellieren.“

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Die deutsche Nationalmannschaft ist einer der wichtigsten Sponsoring-Partner des Sportkonzerns. Doch die Abhängigkeit ist geringer geworden.

Hinzu kommt der Faktor Zufall. Beim Handball oder Basketball bekommen die Spieler zahlreiche Möglichkeiten zu punkten – mit der Folge, dass es seltener zu Überraschungen kommt und die Mannschaften, die auf dem Papier besser sind, häufiger siegen. Ein Fehler im Fußball kann das ganze Spiel entscheiden. Hier gilt das Gesetz der großen Zahlen.

Beim Fußball sind die meisten Szenen dagegen individuell. „Wir als Statistiker nennen das seltene Ereignisse“, sagt Groll – und die lassen sich deutlich schwieriger prognostizieren. Da kann ein Fußballzwerg wie Iran auch mal dem Europameister Portugal ein 1:1 abtrotzen. Oder Deutschland gegen Südkorea verlieren.

Das schlägt sich in der Prognose der Forscher nieder. Die größte Chance auf den Titel hat inzwischen Spanien mit lediglich 20 Prozent. Anders gesagt: Es ist – statistisch gesehen – ziemlich wahrscheinlich, dass eine andere Mannschaft gewinnt. „Wenn man die Ergebnisse einzelner Teams vorhersagt, kann es heftige Überraschungen geben“, sagt Groll. „Und so soll das auch sein: Deswegen schauen wir ja Fußball.“

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