Vorhersagemodelle im Sport
Wie wird das Wetter? Wer gewinnt die Wahlen? Wer wird Fußball-Weltmeister? Der Wunsch nach einer möglichst präzisen Einschätzung über zukünftige Ereignisse liegt vermutlich in der Natur des Menschen. Vorhersagemodelle spielen daher in allen Bereichen der Gesellschaft eine Rolle, in der Politik und Wirtschaft, aber auch bei Themen wie Klima, Kriminalität, Demographie und Sport.
Vorhersagemodelle verlassen sich nicht auf Spekulationen, Wünsche oder Gefühle, sondern auf wissenschaftliche Methoden. Professor Daniel Memmert und Fabian Wunderlich vom Institut für Trainingswissenschaft und Sportinformatik der Deutschen Sporthochschule Köln beschäftigen sich seit Jahren mit Vorhersagen im Fußball. Sie entwickelten u.a. ein Modell, das die Wahrscheinlichkeit berechnet, wer ein Spiel und ein Turnier gewinnt. Dieses wurde zum Beispiel bei den Fußball-Weltmeisterschaften 2014 und 2018 und der Fußball-Europameisterschaft 2016 eingesetzt. Das Rechenmodell kombinierte die vergangenen Leistungen der Teams mit den Erwartungen an zukünftige Ergebnisse (Wettquoten).
Das Institut für Trainingswissenschaft und Sportinformatik hat nun eine neue Förderung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) eingeworben. Für das Sportinformatik-Projekt (ME 2678/29.1) erhalten Memmert und Co. über einen zweijährigen Projektzeitraum 214.000 Euro. Der Titel: Ein theoretisches Simulations-Framework zur Analyse von prädiktiven Ratingverfahren auf Netzwerken mit Anwendungsbezug im Sport. „Es handelt sich um ein interdisziplinäres Forschungsvorhaben mit dem Schwerpunkt Informatik, kombiniert mit Aspekten aus Sportwissenschaft und Ökonomie. Als Anwendungsbeispiel dienen Daten aus dem Sportbereich“, erklärt Univ.-Prof. Dr. Daniel Memmert. Im Rahmen von sportlichen Wettkämpfen entstünden natürlicherweise Netzwerke aus Akteuren (Teams oder Spieler*innen) und paarweisen Vergleichen (Wettkämpfe), hier sei die Suche nach einem geeigneten Rating allgegenwärtig. Darüber hinaus sei eine Übertragbarkeit des Simulationsmodells auf weitere Anwendungsgebiete geplant.
Die Wissenschaftler beschäftigen sich mit der Entwicklung und Validierung eines theoretischen Vorhersagemodells. Ausgangspunkt ist eine Netzwerkstruktur bestehend aus Akteuren und paarweisen Vergleichen. Jedem der Akteure soll dabei ein Rating zugewiesen werden, während die paarweisen Vergleiche Rückschlüsse über die Qualität der Akteure erlauben. „Das Forschungsvorhaben zielt dabei auf zwei zentrale methodische Probleme in der Validierung von Vorhersagemodellen ab, denen bisher wenig Beachtung geschenkt wurde: die Bewertung von prädiktiven Ratings und die Unterschiede zwischen Genauigkeit und Profitabilität von Vorhersagemodellen“, erklärt Fabian Wunderlich den Hintergrund der Untersuchung. Der Sport biete aufgrund der großen Menge an einfach und frei zugänglichen Daten ein ideales Anwendungsgebiet für Vorhersagemodelle. Bei der eingeworbenen Projektförderung dienen echte Datensätze aus dem Tennis und Fußball als Grundlage der untersuchten theoretischen Modelle.