Publikation

Fußballprognose zur EM 2012 mittels angewandter Data Mining Verfahren

Richard Lackes, Tobias Anton, Erik Frank, Patrick Lübbecke, Katharina Schulte

Technische Universität Dortmund, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Arbeitsbericht der Wirtschaftsinformatik 1/2012 2012.

Abstrakt

Zwei Jahre ist es nun her, seit sich Spanien bei der WM 2010 in Südafrika zum neuen Fußball- Weltmeister der Herren gekrönt hat. Einmal mehr hat König Fußball auf der ganzen Welt für Euphorie und Feierlaune gesorgt. Die Fußballeuphorie so mancher Fans geht gar so weit, dass es schon beliebte Tradition ist, Tiere als Orakel zu verwenden, damit die Fans der Mannschaften das vermeintliche Ergebnis schon vor der Partie kennen. Dass eine solche Art der Prognose, die hauptsächlich auf der Konditionierung von Tieren basiert, nicht allzu ernst genommen werden sollte, das sieht selbst der treueste Fan ein. Bereits im Vorfeld und während der Weltmeisterschaft in Südafrika 2010 hat der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der TU Dortmund im Rahmen einer Forschungsarbeit die Möglichkeiten untersucht, den Ausgang der Partien unter Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz zu prognostizieren. Für die Prognose wurde ein künstliches Neuronales Netz (KNN) verwendet, das mit Hilfe von zuvor gesammelten Daten historischer Fußballpartien trainiert wurde. 1 Durch die Verwendung des KNN konnte eine Prognosegenauigkeit von 48,9% erreicht werden, was letztendlich eine deutliche Steigerung gegenüber einer zufälligen Prognose darstellt, bei der jeweils nur eine Treffergenauigkeit von 33% je Spielausgang (Sieg Team A, Unentschieden, Sieg Team B) erreicht werden kann. Selbst eine naive Prognose, bei der davon ausgegangen wird, dass immer das Team mit dem höheren FIFA-Koeffizienten gewinnt, hätte bei der WM 2010 lediglich eine Genauigkeit von 42,2% erreicht. Insofern stellt die Verwendung eines künstlichen Neuronalen Netzes eine deutliche Steigerung der Prognosegüte dar.

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence