Eurovision Song Contest: Big-Data-Forscher sagt Sieg von Dänemark voraus

David Rothschild machte bereits zutreffende Vorhersagen für die US-Präsidentschaftswahlen sowie die Academy Awards 2011, 2012 und 2013. Jetzt wendet er komplexe Berechnungsmodelle auf den Eurovision Song Contest an. Seine Datenquellen sind Prognosemärkte, Umfragen, historische Trends und Social-Media-Informationen.

Microsoft-Forscher David Rothschild sieht Dänemark beim Eurovision Song Contest als Favorit (Bild: David Rothschild).
Ein Sieg Dänemarks beim 58. Eurovision Song Contest ist am wahrscheinlichsten, wenn es nach dem Big-Data-Modell eines Microsoft-Forschers geht. David Rothschild ist Ökonom bei Microsoft Research und hat in seine Berechnungen verschiedene Quellen einbezogen, darunter Prognosemärkte, Umfragen, historische Trends und Social-Media-Informationen. Er machte zuvor zutreffende Vorhersagen für die US-Präsidentschaftswahlen sowie die Academy Awards 2011, 2012 und 2013.

Schon am Montag berechnete Rothschild eine Wahrscheinlichkeit von 41 Prozent für den Sieg von Emmelie de Forest mit „Only Teardrops“. Nach Abschluss beider Semifinals erhöhte sich dieser Wert auf 54,1 Prozent. Die nächsten möglichen Wettbewerbsgewinner sind Norwegen mit einer Chance von 10,4 Prozent und die Ukraine mit 6,2 Prozent.

„Das ist nicht aus einer Kristallkugel gelesen“, erklärte Rothschild gegenüber TechWeekEurope. „Diese Annahmen basieren vielmehr auf der komplexen Analyse einer gewaltigen Menge von Datensätzen, die sich dem menschlichen Verständnis entzieht.“ Er gestand zugleich ein, die Veranstaltung nie gesehen zu haben. Er unternehme vielmehr ein Experiment, um herauszufinden, wie genau sein Berechnungsmodell Antworten zu ernsthafteren wirtschaftlichen Fragestellungen geben und bessere geschäftliche Entscheidungen ermöglichen kann.

Als besondere Schwierigkeit nannte Rothschild, die Ausgangsdaten aus einer Vielzahl von Quellen in präzise Vorhersagen umzusetzen. Prognosemärkte, darunter auch die Quoten von Buchmachern, erwiesen sich als gute Quellen für Vorhersagen, während historische Daten die Trends über längere Zeiträume sichtbar machten. Social-Media-Daten hingegen werden erst kurz vor dem Ereignis einbezogen, wenn eine Zunahme zu verzeichnen ist. Sie dienen mehr dafür, das Interesse zu messen, und eignen sich weniger für verlässliche Prognosen. Als Beispiel dafür nannte Rothschild die hohen Youtube-Abrufzahlen für den Beitrag aus Montenegro, das aber dennoch in den Semifinals ausschied.

Zu den weiteren Datenquellen gehören herkömmliche Umfragen sowie historische Daten wie etwa die Stimmabgaben in früheren Jahren. Rothschild hält für wichtig, möglichst viele Datenquellen gleichzeitig einzusetzen, um einseitige Tendenzen einer bestimmten Quelle auszuschließen. Er wird sich Eurovision in diesem Jahr zum ersten Mal ansehen und hofft auf den Gewinn eines Landes, das in seiner Vorhersage einen hohen Prozentsatz erreicht. Seine Website Predictwise wird auch noch während der Veranstaltung aktualisierte Vorhersagen liefern.

[mit Material von Steve McCaskill, TechWeekEurope.com]

Emmelie de Forest ist mit „Only Teardrops“ Favorit des Eurovision Song Contest 2013 (Bild: Albin Olsson / CC-BY-SA_3.0

Themenseiten: Big Data, Forschung, Microsoft, Software

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