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Wie Microsofts Big-Data-Team die WM fast perfekt vorhersagte

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Big-Data-Analyse

Wie Microsoft die WM fast perfekt vorhersagte

Einblick. England wird Weltmeister – das prognostizierte die Deutsche Bank. Besser machte es Microsoft: mit einem Modell, das in der kompletten K.o.-Runde richtig lag.
16. Juli 2014 | Niklas Wirminghaus
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Frischgebackener Fußballweltmeister: Manuel Neuer am Dienstag auf dem Weg zur Berliner Fanmeile

Microsoft besiegt die Deutsche Bank im Tippspiel

Der vergangene Sonntag brachte einen großen Sieg für Fußball-Deutschland. Und einen kleinen Sieg für Microsoft. Warum? Big-Data-Spezialisten des IT-Giganten aus Redmond hatten das geschafft, was sich jeder Tippspieler wünscht: Sie sagten den Verlauf der Weltmeisterschaft fast perfekt voraus.

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Für alle 16 Spiele der K.o.-Runde prognostizierten die Microsoft-Leute den korrekten Gewinner – inklusive dem Deutschland-Sieg im Finale gegen Argentinien. Das Microsoft-Team war damit besser als die Datenspezialisten um Nate Silver von FiveThirtyEight (die Brasilien als WM-Gewinner sahen) – und als eine ganze Reihe von Banken, die sich mit ihren Prognosen teilweise kräftig blamierten: So ging die niederländische ING von einer Titelverteidigung Spaniens aus, die Deutsche Bank setzte sogar auf England.

Was machte die Microsoft-Vorhersagen so exakt? Ökonom David Rothschild, der das Modell für den Computerkonzern entwarf, erklärt gegenüber dem US-Blog Foreign Policy: „Der Trick ist, eine Vorhersage zu schaffen, die jede Subjektivität ausschaltet und nur die Daten sprechen lässt.“ Welche konkreten Faktoren in seinem Modell welche Rolle spielen, will Rothschild nicht verraten. Entscheidend sei aber die große Menge an Daten gewesen, die Microsoft zur Verfügung gestanden habe (im Vorfeld der WM sprach Rothschild hier etwas ausführlicher über die grundsätzliche Architektur solcher Modelle).

Für Microsoft ist die Vorhersagerei mehr als nur ein großer PR-Spaß. „Die exakt gleiche Infrastruktur, die wir für Sportvorhersagen verwenden, erlaubt uns auch Fragen zu Wirtschaft oder internationaler Politik zu beantworten“, erläutert Rothschild. „Sport macht Spaß, aber wir können die gleiche Technologie benutzen um Wahlergebnisse vorherzusagen oder Aktienkurse zu analysieren.“

Bild: NamensnennungWeitergabe unter gleichen Bedingungen Bestimmte Rechte vorbehalten von mw238

Niklas Wirminghaus

Niklas Wirminghaus ist Redakteur des Wirtschaftsmagazins Capital. Von 2013 und 2017 war er Teil des Gründerszene-Teams und Mitglied der Redaktionsleitung. Zuvor besuchte er die Henri-Nannen-Schule (mit Stationen bei FTD, Zeit, FAS, Spiegel Online) und studierte Politologie an der FU Berlin und der Duke University in Durham, USA.

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