Big Data: Brasilien wird Weltmeister

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Street-View-Ansicht des Estádio do Maracanã, in dem das Endspiel der Fußball-WM 2014 stattfinden wird (Bild: Google).

Zu diesem Schluss kommt zumindest David Rothschild. Er ist Microsoft-Forscher und Ökonom. Mit seiner Big-Data-Analyse-Methode “PredictWise” hat er bereits die US-Präsidentschaftswahlen 2012 und die Oscar-Verleihung 2014 äußerst genau vorhergesagt. Dennoch besteht Hoffnung für Deutschland, denn die WM-Vorhersage gestaltet sich schwierig.

Die Fußball-WM 2014 in Brasilien steht kurz vor dem Beginn und alle stellen sich die Frage: Wer wird Weltmeister? David Rothschild, Microsoft-Forscher und Ökonom aus New York, glaubt die Antwort bereits zu kennen. Seiner Big-Data-Analyse zufolge wird es mit einer Wahrscheinlichkeit von 23,9 Prozent Brasilien. Deutschland hat nur eine Chance von 12,6 Prozent und liegt damit hinter Argentinien (18,2 Prozent) und Spanien (13,6 Prozent).

Street-View-Ansicht des Estádio do Maracanã, in dem das Endspiel der Fußball-WM 2014 stattfinden wird (Bild: Google).
Street-View-Ansicht des Estádio do Maracanã, in dem das Endspiel der Fußball-WM 2014 stattfinden wird (Bild: Google).

Rothschild setzt für seine Prognose auf Big Data und hat bereits bei den US-Präsidentschaftswahlen 2012 und der Oscar-Verleihung 2014 gezeigt, dass seine Methode “PredictWise” äußerst zuverlässig ist.

Für sein Voraussagen wertet Rothschild vor allem Daten von Glücksspiel-Seiten wie Betfair oder PaddyPower sowie von YouTube-Videos oder Erwähnungen auf Sozialen Netzwerken wie Twitter aus. Auf diese Weise konnte er bei der US-Präsidentschaftswahl 2012 die Resultate aller Staaten bis auf einen korrekt vorhersagen. Dieses Jahr lag er bei 21 von 24 Kategorien der Oscar-Verleihung richtig.

Allerdings gestaltet sich die Vorhersage des Fußball-Weltmeisters als schwieriger. Normalerweise sei Sport extrem vorhersehbar, schreibt Rothschild in seinem Blog. Auf die WM-Endrunde trifft das nicht zu, da sie nur alle vier Jahre stattfindet und somit weniger Daten zur Verfügung stehen.

Jedes Spiel kann zudem die Prognose verändern aber auch verfeinern. Das schreckt ihn jedoch nicht ab, sondern ermutigt ihn sogar noch. “Über die Zeit lernen wir mit den Daten, die uns zur Verfügung stehen, auch unvorhersehbare Ereignisse vorherzusagen”, erklärt er. Davon können auch Unternehmen profitieren, denn die Erkenntnisse, die daraus gezogen werden, können bei ähnlichen Fragestellungen helfen.

Rothschild verwendet für seine Big-Data-Analyse nicht nur Zahlen aus den bereits genannten Quellen, sondern greift auch auf eine Vielzahl von historischen Daten und Statistiken zurück. Aus der Ansammlung von Daten stellt er Zusammenhänge her, um eine Infrastruktur aufzubauen, mit der er vorhandene Vorhersagen laufend aktualisieren kann.

Da sich die Daten stündlich ändern können, ist Rothschilds Vorhersage, dass Brasilien Weltmeister wird noch nicht endgültig. Beispielsweise lag Deutschland vor dem WM-Aus von Nationalspieler Marco Reus noch auf Rang 3. Das zeigt die Schwierigkeiten Rothschilds bei der Big-Data-Analyse.

Die Wahrscheinlichkeit, dass Deutschland das erste WM-Spiel gegen Portugal gewinnt, liegt übrigens bei 44,1 Prozent. Eine Niederlage bei nur 26,2 Prozent.

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