El modelo de predicción de Stats Perform estima la probabilidad del resultado de cada partido utilizando los datos del mercado de apuestas y las clasificaciones de los equipos.
Científicos de la Universidad de Insbruck, en Austria, con la ayuda de una inteligencia artificial (IA) basada en aprendizaje automático han realizado una predicción sobre quien ganaría el Mundial Qatar 2022, que comienza este próximo domingo.
La compañía británica de análisis deportivo Opta Sports evaluó recientemente las probabilidades de cada una de las 32 selecciones participantes para ganar la Copa del Mundo de la FIFA 2022, que se jugará en Catar, del 20 de noviembre al 18 de diciembre. Según el modelo de predicción de inteligencia artificial de Stats Perform, Brasil, que no ha alzado la Copa del Mundo desde el 2002, tiene una alta posibilidad de hacerlo por sexta vez.
El modelo de predicción estima la probabilidad del resultado de cada partido utilizando los datos del mercado de apuestas y las clasificaciones de los equipos, con base en actuaciones históricas y recientes. El modelo también considera la fuerza del oponente y la dificultad de su camino hacia la final, teniendo en cuenta la composición de los grupos y las posiciones en las etapas eliminatorias.
Brasil obtuvo la mayor probabilidad de ganar con un 16,3% y también es el equipo con mayor chance de llegar a la final (25%). Le sigue Argentina, que tiene un 13,1%, y justo detrás está Francia, vigente campeona, con un 12 % de posibilidades de retener su título en Catar. El cuadro de los cinco primeros lo completan las selecciones de España (8,9%) e Inglaterra (8,8%).
En cuanto a las otras selecciones participantes de América, Opta las ubica de la siguiente manera: Uruguay estaría en el lugar 12 y México en el puesto 16, seguido en el 17 por Estados Unidos. Por su parte, Ecuador estaría en el lugar 20, seguido por Canadá en el puesto 21. Por último, la selección de Costa Rica estaría en el puesto 32 de la clasificación.
El pronóstico combina varios modelos estadísticos sobre la “fuerza de juego” de los equipos con información sobre la estructura de los mismos (como el valor de mercado o el número de jugadores de la Champions League), así como factores socioeconómicos del país de origen (población o producto interior bruto).
“Esta vez, el Mundial se ve enturbiado por muchos problemas éticos y deportivos que no podemos ignorar. Sin embargo, por razones científicas, hemos decidido utilizar nuestro enfoque de aprendizaje automático, que hemos utilizado con éxito en anteriores torneos, para hacer pronósticos probabilísticos”, dijo uno de los autores, Achim Zeileis, citado por la Universidad de Insbruck.
Con los valores predichos por el modelo de los científicos, el mundial entero fue simulado 100.000 veces: partido por partido, siguiendo el sorteo del torneo y todas las reglas de la FIFA, lo que da como resultado las probabilidades con las que los equipos pasarán a las distintas rondas del torneo y, finalmente, ganen el campeonato.
Los autores que su estudio proporciona “probabilidades, no certezas. Una probabilidad de ganar del 15 % también implica una probabilidad del 85% de no ganar”.
El Mundial de Qatar es particularmente interesante desde un punto de vista científico debido a la fecha inusual, al jugarse en invierno, por las altas temperaturas en verano.
En los meses de invierno, todas las grandes ligas de fútbol de Europa y Sudamérica tienen que interrumpir su calendario habitual de partidos para adaptarse al torneo, lo que da menos tiempo a las selecciones nacionales para prepararse y los jugadores tendrán menos tiempo para recuperarse antes y después del evento.
Además, las condiciones climáticas extremas aumentan el riesgo de lesiones, explicó Zeileis. Por lo tanto, tener un equipo con muchos jugadores en las ligas internacionales -como la Champions League, la Europa League o la Europa Conference League- “podría resultar ser más desventaja que ventaja este año”.
“Todos estos factores hacen que sea más difícil predecir cómo resultará el torneo, ya que las variables que fueron muy significativas en anteriores Mundiales podrían no funcionar bien o funcionar de forma diferente”, indicó Andreas Groll, otro de los firmantes de la investigación que publica Reports an Proceedings.
El cálculo de los científicos se basa en cuatro fuentes de información: un modelo estadístico para la “fuerza de juego” de cada equipo, basado en todos los partidos internacionales de los últimos ocho años y otro para la “fuerza de juego” de los equipos, basado en las cuotas de apuestas de 28 casas de apuestas
La tercera base es la información adicional sobre los equipos, como el valor de mercado, y sus países de origen -por ejemplo el tamaño de la población- y la cuarta es un modelo de aprendizaje automático que combina las distintas fuentes y las optimiza paso a paso.