Quelli che si stanno tenendo in Russia sono Mondiali sui generis: la Germania non è riuscita a superare la fase a gironi, Messi e Ronaldo sono tornati a casa lo stesso giorno e una tra Russia, Croazia, Danimarca, Svizzera, Svezia, Colombia e Inghilterra arriverà in finale. Eppure, prima del calcio d’inizio della partita inaugurale c’era chi aveva prospettato uno scenario del tutto diverso: Andreas Groll dell’Università tecnica di Dortmund e il suo team hanno combinato il machine learning con la statistica tradizionale per creare un metodo (detto “della foresta casuale“) in grado di identificare la più probabile squadra vincente del torneo.
I ricercatori di Dortmund hanno provato a predire il risultato di ogni singola partita delle squadre, e unendo i risultati hanno determinato il loro verdetto. Groll e compagni hanno iniziato considerando una serie di fattori, tra i quali anche il Pil e la popolazione di un Paese, la posizione nel ranking Fifa della squadra e altre specifiche, come i giocatori che hanno giocato la Champions League e l’età media del team.
Purtroppo per la ricerca, tuttavia, lo scenario dipinto si è rivelato del tutto sbagliato: per cominciare, il metodo della foresta casuale ha indicato nella Spagna il più probabile vincitore dei Mondiali russi, con una percentuale del 17,8 percento. La struttura del torneo ha inoltre portato il modello a fare calcoli sulla base dei passaggi di turno: la Germania aveva – secondo gli algoritmi – il 58 percento di possibilità di arrivare ai quarti, mentre la Spagna addirittura il 73 percento, visto il suo tabellone relativamente più semplice.
I ricercatori hanno anche adottato un approccio ulteriore, che ha permesso al sistema di simulare l’intero torneo: in questo caso, il machine learning, dopo 100mila simulazioni delle partite, ha decretato vincitrice la Germania. I tedeschi, in buona sostanza, secondo il sistema sarebbero risultati i favoriti dai quarti in poi, se fossero riusciti a raggiungerli. Come detto, però, la realtà è andata molto diversamente.
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