{"id":293643,"date":"2021-06-07T17:45:18","date_gmt":"2021-06-07T15:45:18","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=293643"},"modified":"2021-06-07T17:45:18","modified_gmt":"2021-06-07T15:45:18","slug":"keine-chance-fuer-deutschland-bei-der-fussball-em-prognose-sieht-frankreich-vorne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/keine-chance-fuer-deutschland-bei-der-fussball-em-prognose-sieht-frankreich-vorne\/","title":{"rendered":"Keine Chance f\u00fcr Deutschland bei der Fu\u00dfball-EM? Prognose sieht Frankreich vorne"},"content":{"rendered":"\n

Das sieht f\u00fcr die deutsche Nationalmannschaft gar nicht gut aus. Geht es nach statistischen Modellen, die Wissenschaftler mehrerer europ\u00e4ischer Universit\u00e4ten aufgestellt haben, werden Jogi L\u00f6w und seine Jungs bei der EM, die am Freitag, den 11. Juni beginnt, wohl leer ausgehen und schon vorzeitig ihre Koffer packen k\u00f6nnen. Ein internationales Forscherteam bestehend aus Andreas Groll und Franziska Popp (beide TU Dortmund<\/a>), Gunther Schauberger (TU M\u00fcnchen<\/a>), Christophe Ley und Hans Van Eetvelde (beide Universit\u00e4t Gent<\/a>), Achim Zeileis (Universit\u00e4t Innsbruck<\/a>) und Lars Hvattum (Hoc<\/a>h<\/a>s<\/a>c<\/a>hule Molde<\/a>, Norwegen) hat mit Hilfe von maschinellem Lernen ausgerechnet, dass Frankreich nach dem WM-Titel 2018 wohl auch den EM-Titel holen wird.<\/p>\n\n\n\n

Anhand von statistischen Modellen mit Informationen \u00fcber die Team-Struktur (z.B. Marktwert, Anzahl Champions-League-Spieler, Vereinsspiele-Performance einzelner Spieler) und sozio-\u00f6konomische Faktoren des Herkunftslandes (Bev\u00f6lkerung und Bruttoinlandsprodukt) simulierten sie die gesamte EM 100.000 Mal Spiel f\u00fcr Spiel. Sie folgten dabei der Turnierauslosung und allen UEFA-Regeln. Aufgrund aller Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr das Weiterkommen aller Teams in die einzelnen Turnierrunden war am Ende Frankreich mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 14,8 Prozent der erste Anw\u00e4rter auf den Sieg. Auf Platz zwei und drei folgten England mit 13,5 Prozent und Spanien mit 12,3 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

Prognosen k\u00f6nnen auch danebenliegen<\/h3>\n\n\n\n

Die Forscher mussten jedoch zugeben, dass dieser Ausgang des Turniers alles andere als sicher ist. Immerhin sind die Abst\u00e4nde an der Spitze ausgesprochen knapp \u2013 und die Gewinnwahrscheinlichkeit mit gerade mal etwas \u00fcber zehn Prozent sowieso recht niedrig. “Es liegt in der Natur von Prognosen, dass sie auch danebenliegen k\u00f6nnen \u2013 sonst w\u00e4ren Fu\u00dfball-Turniere auch sehr langweilig”, sagt Achim Zeileis. “Wir liefern eben Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten, und eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 15 Prozent hei\u00dft zugleich, dass die Mannschaft zu 85 Prozent nicht Turniersieger werden kann.”<\/p>\n\n\n\n

Trotzdem zeigen die Ergebnisse aus der Vergangenheit, dass die Prognosen recht treffsicher waren. Bereits 2008 beim EURO-Finale und 2010 und 2012 bei der WM und EM sagte das Innsbrucker Modell von Achim Zeileis, das auf bereinigten Quoten der Wettanbieter basiert, Spanien als Welt- und Europameister vorher. F\u00fcr die EM in diesem Jahr setzen die Wissenschaftler das Modell als Teil eines umfassenderen kombinierten Modells ein. Dieses wurde von den Teams um Andreas Groll (TU Dortmund), Gunther Schauberger (TU M\u00fcnchen) und Christophe Ley (Universit\u00e4t Gent) entwickelt und zeigte sich bei der Fu\u00dfball-WM 2018 treffsicherer bei den Prognosen als die Wettanbieter.<\/p>\n\n\n\n

Und Deutschland?<\/h3>\n\n\n\n

Die deutsche Nationalmannschaft um Kapit\u00e4n Manuel Neuer sieht sich nach der Auslosung schon bei den Gruppenspielen einigen Herausforderungen gegen\u00fcber. “In Gruppe F sind drei sehr starke Teams, darunter der amtierende Weltmeister Frankreich und der Europameister Portugal, beide zugleich die Finalisten der EURO 2016, plus eben Deutschland\u201c, erl\u00e4utert Andreas Groll. “In dieser Gruppe ist die Wahrscheinlichkeit deshalb verglichen mit den Favoriten in den anderen Gruppen geringer, es bis ins Achtelfinale zu schaffen. Wer das aber schafft, hat dann ganz gute Chancen, weiterzukommen.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Laut der Prognose haben sowohl Deutschland als auch Portugal eine 85,3-prozentige Chance, es zumindest ins Achtelfinale zu schaffen. F\u00fcr Frankreich stehen die Chancen laut des Modells \u00fcbrigens bei 89,7 Prozent. Und die Chancen auf den Titelgewinn f\u00fcr Deutschland? Magere 10,1 Prozent. Gleichauf mit Portugal.<\/p>\n\n\n\n

Einfacheres Los f\u00fcr \u00d6sterreich, aber…<\/h3>\n\n\n\n

Die Nationalmannschaft \u00d6sterreichs sollte die Vorrunde in den Gruppenspielen gegen die Niederlande, Nordmazedonien und die Ukraine ganz gut \u00fcberstehen. Im Gegensatz zu 2008 und 2016. “Favorit in der Gruppe sind auch laut unserem Modell eindeutig die Niederlande, danach folgt aber schon \u00d6sterreich, das mit einer Wahrscheinlichkeit von 80,9 Prozent das Achtelfinale erreicht”, erkl\u00e4rt Achim Zeileis. “Das ist deutlich wahrscheinlicher als f\u00fcr die Ukraine und Nordmazedonien.\u201c Viel weiter wird die Mannschaft laut der Prognose aber wohl kaum kommen. Die Chancen, den Pokal nach \u00d6sterreich zu holen, stehen gerade mal bei 1,5 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Aufgebaut ist das Modell auf vier Informationsquellen: Von der Universit\u00e4t Gent kommt ein statistisches Modell f\u00fcr die Spielst\u00e4rke jedes Teams auf Basis aller L\u00e4nderspiele der vergangenen acht Jahre. Die Universit\u00e4t Innsbruck steuerte ein statistisches Modell f\u00fcr die Spielst\u00e4rke der Teams auf Basis der Wettquoten von 19 internationalen Buchmachern bei. Von der TU Dortmund und der TU M\u00fcnchen Universit\u00e4t Innsbruck stammen schlie\u00dflich weitere Informationen \u00fcber die Teams, zum Beispiel der Marktwert, und ihre Herkunftsl\u00e4nder und deren Bev\u00f6lkerungszahlen. Von der Hochschule Molde wurden schlie\u00dflich Informationen miteinbezogen wie detaillierte Ratings der einzelnen Spieler und deren individueller Performance, sowohl in ihren Stammvereinen und Nationalmannschaften.<\/p>\n\n\n\n

Als f\u00fcnfte Quelle bzw. f\u00fcnfter “Partner\u201c diente ein Machine-Learning-Modell, das die anderen vier Quellen zusammenf\u00fchrt und sie schrittweise optimiert. Dazu haben die Forscher das Modell zuvor mit historischen Daten trainiert. “Wir haben das Modell mit den jeweils zu dem Zeitpunkt aktuellen Daten f\u00fcr die vergangenen vier Europameisterschaften, also zwischen 2004 und 2016, gef\u00fcttert und mit den tats\u00e4chlichen Spielausg\u00e4ngen aller Spiele der jeweiligen Turniere vergleichen lassen \u2013 so wird die Gewichtung der einzelnen Informationsquellen f\u00fcr das aktuelle Turnier im Idealfall sehr genau ausfallen\u201c, erkl\u00e4rt Andreas Groll.<\/p>\n\n\n\n

Die Antwort auf die Frage, wie akkurat die Vorhersagen des Modells sind, gibt es sp\u00e4testens beim Finale am 11. Juli.<\/p>\n\n\n\n

Die gesamte Prognose mit interaktiven Grafiken gibt es hier: http:\/\/bit.ly\/forecas<\/a>t-euro2020<\/a><\/p>\n\n\n\n

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