Se dice que Rusia 2018 ha sido un mundial de sorpresas. A la espera de la gran final ni la selección de Francia ni el combinado de Croacia aparecieron como contendientes para disputar el título de campeón del mundo en las predicciones hechas por firmas como la financiera Goldman Sachs o los investigadores de la Universidad Técnica de Dortmund, en Alemania.
Innova publicó una información el día de la inauguración del Mundial sobre las predicciones de quién sería el campeón del mundo para este torneo. De nada valieron los algoritmos preparados por los banqueros, quienes antes de la fiesta del futbol corrieron un millón de simulaciones en computadora y vaticinaron que la selección de Alemania agregararía su quinta estrella a su camiseta. Die Mannschaft, nombre con el que se le conoce al combinado teutón, fue eliminada en la fase de grupos.
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En Dortmund hicieron 100.000 simulaciones para destacar a España como posible ganador en Rusia. Los investigadores dedujeron que La Roja podía llegar a la final en Moscú analizando los posibles rivales que debía enfrentar en la ruta hacia el último partido. Para sorpresa de todos, el anfitrión, Rusia –una selección que se veía débil antes de iniciarse el torneo–, despachó a los ibéricos en octavos de final.
Solo EA Sports, creador de la serie de juegos deportivos FIFA, Madden, NBA Live y NHL entre otros, pudo descifrar uno de los finalistas de esta Copa del Mundo. Según un post en su blog, los desarrolladores de juegos realizaron una simulación completa de Rusia 2018. En sus pronósticos, acertaron 12 de los 16 equipos de octavos de final. Lo que no pudo predecir en sus vaticinios es que Alemania no jugaría la final contra Francia, ya que quedó eliminada tras dos derrotas ante México y Corea, y una victoria ante Suecia.
Lloyds of London, una aseguradora inglesa, también apostó por el éxito de Francia en el mundial. Sin embargo, sus predicciones se basaron en el valor total del equipo basado en el costo de las pólizas de seguros de todos sus jugadores.
Francia tiene la planilla más cara de todas las selecciones del mundial, así que Lloyds asumió que los jugadores más valiosos llevarían muy lejos al equipo galo. ¿Por qué fallan los modelos computacionales? Según explica Armstrong Economics, una firma de investigación de mercados, estos modelos son muy exactos para predecir cuando existen suficientes datos a lo largo del tiempo para dilucidar situaciones normales y eventos extraordinarios.
Pero la mayoría de bases de datos solo cuentan con información confiable de un periodo muy corto de tiempo. Los modelos fallan porque no se cuenta con suficiente información para ver una muestra confiable de comportamientos. A nivel de programación no es tan complejo construir una herramienta que prediga los resultados de un torneo de futbol, apuntó Saúl Calderón, investigador y docente del Tecnológico de Costa Rica (TEC).
Calderón, coordinador del proyecto Pattern Recognition and Machine Learning Group (Parma, por sus siglas en inglés) del TEC, explicó que este nivel de análisis y predicción se puede realizar en unas cuantas hora pues los datos que se utilizan para el modelo son datos numéricos.
Conocedores del futbol y exjugadores apostaron por los equipos tradicionales como Brasil, Argentina, Alemania y España para tener protagonismo en Rusia 2018. Goldman Sachs y la Universidad Técnica de Dortmund predijeron un escenario similar basado en los datos con los que contaban. Solo EA Sports sigue vivo en la difícil tarea de predecir el futuro.