HSG-Fussballprognosen liegen oft daneben

Die Forschungsgruppe Sportökonomie der Universität St. Gallen ist dabei, neue statistische Methoden zu erproben und hat damit unter anderem die Ergebnisse eines Bundesliga-Spieltags prognostiziert. Die Forschungsgruppe Sportökonomie testet unter anderem Methoden des «Machine Learnings», bei denen es darum geht «bestmögliche Prognosen für ungewisse Ereignisse» zu erzielen.

Dafür wurde ein besonderes Übungsfeld ausgesucht: Voraussagen von Fussballergebnissen seien für eine Erprobung von neuen statistischen Methoden gut geeignet, bevor diese dann «zur Analyse wirtschaftspolitisch relevanterer Fragen» zum Einsatz kämen, hiess es letzte Woche in einer Mitteilung der Universität St. Gallen.

Zu ihrem Projekt «SEW Soccer» hat die Forschungsgruppe bereits einige konkrete Prognosen veröffentlicht: So ist auf der Homepage (www.sew.unisg.ch/soccer_analytics) die voraussichtliche Schlusstabelle der deutschen Bundesliga aufgeschaltet. Letzte Woche wurden zudem erstmals auch die wahrscheinlichen Resultate eines einzelnen Spieltags präsentiert.

Fünf Ergebnisse stimmten

Vergleicht man nun die Voraussagen mit den tatsächlichen Ergebnissen, dann hat die Forschungsgruppe von den neun Begegnungen fünf Spiele richtig eingeschätzt: Die Siege von Leverkusen, Bayern, Mainz, Dortmund und Gladbach waren als wahrscheinlich eingestuft worden.

Einige der Ergebnissen waren allerdings knapp kalkuliert: Für die Begegnung zwischen Leverkusen und Wolfsburg wurde die Siegeschance des Heimteams mit 37 Prozent beziffert, ein Auswärtssieg von Wolfsburg hingegen mit 36 Prozent. Tatsächlich gewann Leverkusen klar mit 3:0 Toren.

Mittelfristige Prognosen

Michael Lechner, Professor für empirische Wirtschaftsforschung an der Universität St. Gallen, relativiert das Resultat: Es sei nicht das Ziel, den nächsten Spieltag möglichst gut vorherzusagen. Es gehe vielmehr darum, «eine gute Mittelfristprognose zu erstellen», erklärte er auf Anfrage.

Man gebe die Wahrscheinlichkeiten dafür an, ob ein Spiel mit Sieg, Unentschieden oder Niederlage enden werde. «Aus diesen Wahrscheinlichkeiten berechnen wir dann die erwarteten Punkte für jedes Team», erklärte er. Diese Berechnungen würden für alle noch ausstehenden Spiele der laufenden Saison durchgeführt und die Ergebnisse anschliessend «aggregiert».

Im Unterschied zu vielen Sportarten spielt der Zufall im Fussball eine grosse Rolle. Warum werden die neuen empirischen Methoden ausgerechnet mit Fussballergebnissen getestet? Individuelle Entscheidungen im Wirtschaftsleben seien oft noch viel schwieriger zu prognostizieren und ebenfalls von sehr grossen zufälligen Einflüssen abhängig: «Fussball passt hier sehr gut», begründete Lechner.

SDA/sep