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IA apunta a Brasil como favorito para el Mundial de Qatar

15 de noviembre de 2022

El Mundial entero fue simulado 100.000 veces, partido por partido. ¿Quiénes son los más opcionados a ganar la Copa del Mundo de Qatar? Conozca aquí la lista de las selecciones favoritas.

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Mural Messi y Neymar en Bangladesh.
Mural Messi y Neymar en Bangladesh.Imagen: Habibur Rahman/IMAGO

Brasil, con una probabilidad de ganar de un 15 %, sería la selección favorita para hacerse con la Copa del Mundo de Qatar, según los cálculos de un equipo de científicos con la ayuda del aprendizaje automático.

También tienen "muchas posibilidades de ganar el título" las selecciones de Argentina (11,2 %); Países Bajos (9,7 %); Alemania (9,2 %) y Francia (9,1%), seguidos de España con un 7,5 %, según un estudio de las universidades de Innsbruck (Austria); Gante (Bélgica); Luxemburgo, y las universidades técnicas de Dortmund y Múnich (Alemania).

Modelos estadísticos del fútbol

El pronóstico combina varios modelos estadísticos sobre la "fuerza de juego" de los equipos con información sobre la estructura de los mismos (como el valor de mercado o el número de jugadores de la Champions League), así como factores socioeconómicos del país de origen (población o producto interior bruto). 

"Esta vez, el Mundial se ve enturbiado por muchos problemas éticos y deportivos que no podemos ignorar. Sin embargo, por razones científicas, hemos decidido utilizar nuestro enfoque de aprendizaje automático, que hemos utilizado con éxito en anteriores torneos, para hacer pronósticos probabilísticos", dijo uno de los autores, Achim Zeileis, citado por la Universidad de Insbruck.

Mundial simulado 100.000 veces

Con los valores predichos por el modelo de los científicos, el Mundial entero fue simulado 100.000 veces: partido por partido, siguiendo el sorteo del torneo y todas las reglas de la FIFA, lo que da como resultado las probabilidades con las que los equipos pasarán a las distintas rondas del torneo y, finalmente, ganen el campeonato. 

Los autores que su estudio proporciona "probabilidades, no certezas. Una probabilidad de ganar del 15 % también implica una probabilidad del 85 % de no ganar". 

Jugadores de la selección de Brasil durante el primer día de pruebas de la selección de fútbol de Brasil antes de la fase final del Mundial de Qatar 2022, en el Centro de Entrenamiento de la Juventus en Turín, Italia.
Jugadores de la selección de Brasil durante el primer día de pruebas de la selección de fútbol de Brasil antes de la fase final del Mundial de Qatar 2022, en el Centro de Entrenamiento de la Juventus en Turín, Italia.Imagen: Nderim Kaceli/IMAGO

Condiciones únicas en Qatar 

El Mundial de Qatar es particularmente interesante desde un punto de vista científico debido a la fecha inusual, al jugarse en invierno, por las altas temperaturas en verano.

En los meses de invierno, todas las grandes ligas de fútbol de Europa y Sudamérica tienen que interrumpir su calendario habitual de partidos para adaptarse al torneo, lo que da menos tiempo a las selecciones nacionales para prepararse y los jugadores tendrán menos tiempo para recuperarse antes y después del evento.

Mayor riesgo de lesiones para los jugadores

Además, las condiciones climáticas extremas aumentan el riesgo de lesiones, explicó Zeileis. Por lo tanto, tener un equipo con muchos jugadores en las ligas internacionales –como la Champions League, la Europa League o la Europa Conference League– "podría resultar ser más desventaja que ventaja este año".

"Todos estos factores hacen que sea más difícil predecir cómo resultará el torneo, ya que las variables que fueron muy significativas en anteriores Mundiales podrían no funcionar bien o funcionar de forma diferente", indicó Andreas Groll, otro de los firmantes de la investigación que publica Reports an Proceedings.

El cálculo de los científicos se basa en cuatro fuentes de información: un modelo estadístico para la "fuerza de juego" de cada equipo, basado en todos los partidos internacionales de los últimos ocho años y otro para la "fuerza de juego" de los equipos, basado en las cuotas de apuestas de 28 casas de apuestas 

La tercera base es la información adicional sobre los equipos, como el valor de mercado, y sus países de origen –por ejemplo el tamaño de la población– y la cuarta es un modelo de aprendizaje automático que combina las distintas fuentes y las optimiza paso a paso. 

FEW (EFE, Universidades de Innsbruck)