天天關(guān)注：世界杯2018排名（2018世界杯四強(qiáng)預(yù)測）賽事回顧

2022-12-07 15:34:33來源：互聯(lián)網(wǎng)

2018世界杯四強(qiáng)預(yù)測（世界杯2018排名）

高盛銀行為本屆世界杯打造的統(tǒng)計模型聽起來頗為矚目：這家投資銀行對參賽球隊和球員的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，利用人工智能技術(shù)預(yù)測可能影響比賽結(jié)果的因素，并模擬出一百萬種可能的賽事進(jìn)展。隨著比賽的進(jìn)行，這一模型不斷進(jìn)行更新，結(jié)果是一錯再錯。當(dāng)然，它沒有預(yù)測出站在決賽場上的是法國和克羅地亞。

高盛模型試圖精準(zhǔn)預(yù)測足球比賽結(jié)果的失敗，足以讓人嘲笑精英銀行家們的傲慢（他們還將相似的復(fù)雜模型應(yīng)用于投資決策）。左上方機(jī)會基金（Upper Left Opportunities Fund）創(chuàng)始人湯姆·佩爾（Tom Pair）近日在推文中寫道：

(資料圖片)

“當(dāng)然，過去的數(shù)據(jù)并不總是能預(yù)測未來；高盛從來沒有讓客戶們僅僅根據(jù)模型的結(jié)果做出決定。而在任何情況下，這一模型都只是計算出贏球和晉級的可能性而已，給各隊設(shè)定的奪冠機(jī)會都不超過18.5%。這件事給我們的教訓(xùn)是，大數(shù)據(jù)和人工智能等引發(fā)熱議的技術(shù)并不一定能使統(tǒng)計預(yù)測變得更準(zhǔn)確。”

2014年世界杯時，高盛進(jìn)行了一次不似今年這般野心勃勃的統(tǒng)計工程。預(yù)測模型只采用了特定的球隊統(tǒng)計數(shù)據(jù)，例如某隊在過去十場正式國際比賽中的進(jìn)球數(shù)以及球隊的國際排名，還有決定各隊距本國路途長度的種種變量。首次模擬得到的結(jié)果是，巴西在半決賽中2比1擊敗德國，最終3比1力克阿根廷捧杯。衛(wèi)冕冠軍西班牙則在另一場半決賽中不敵阿根廷。

我們現(xiàn)在都知道，西班牙在小組賽即被淘汰，巴西則1比7負(fù)于德國，后者最終成為世界冠軍。事后，高盛經(jīng)濟(jì)學(xué)家揚(yáng)·哈丘斯（Jan Hatzius）和斯文·亞里·施特恩（Sven Jari Stehn）將預(yù)測模型失敗的部分原因歸結(jié)于足球運(yùn)動“本質(zhì)的隨機(jī)性”，二人寫道：

“根據(jù)模型的預(yù)測，巴西將以2比1取勝，但實際則是德國人帶走一場7比1的勝利。我們對預(yù)測失敗感到遺憾。但作為德國人，我們同時要指出，世界上有比事實正確更重要的事情。”

對于更精密的2018世界杯預(yù)測工作，高盛的經(jīng)濟(jì)學(xué)家們將大量的球隊與球員數(shù)據(jù)應(yīng)用于四種不同的數(shù)據(jù)處理模型，以得出統(tǒng)計模型的預(yù)測能力。這之后，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們開始進(jìn)行模擬，從而計算出每場比賽最有可能出現(xiàn)的結(jié)果。加入球員層面變量（例如某名球員在隊里的平均評級，以及防守與進(jìn)攻能力的量化數(shù)據(jù)）后得出的最初結(jié)果看起來令人滿意。人工智能使得更為精細(xì)的數(shù)據(jù)成為可能。也正是由于詳細(xì)數(shù)據(jù)的引入，今年的預(yù)測模型理應(yīng)比2014年的版本出色。

恰恰相反，今年的結(jié)果更糟了。

2014年的模型成功預(yù)測出三支躋身半決賽的球隊，所以總體上差得沒有那么多。巴西對德國的歷史性慘敗難以重現(xiàn)，將會永遠(yuǎn)地存在于這兩個足球大國的記憶之中。計算機(jī)絕對不可能預(yù)測出這種結(jié)果。

到了2018年世界杯，高盛模型首先預(yù)測出的四強(qiáng)是巴西、法國、德國和葡萄牙，巴西將在決賽中戰(zhàn)勝德國。而實際上，四支球隊中只有法國最終晉級半決賽。

高盛在世界杯期間對模型進(jìn)行了更新。根據(jù)6月29日和7月4日的兩次預(yù)測，決賽雙方將分別為“巴西和西班牙”以及“巴西與法國”。后來的預(yù)測則給出了英格蘭和比利時爭冠的結(jié)果。兩隊最終都在半決賽中出局。

當(dāng)然，預(yù)測不是百萬美元的賭注乃至許諾。“即便擁有最先進(jìn)的統(tǒng)計技術(shù)，預(yù)測依然是高度不確定的，原因很簡單，足球就是一項不可預(yù)測的運(yùn)動。”施特恩與同事馬納夫·喬杜里（Manav Chaudhary）和尼古拉斯·福西特（Nicholas Fawcett）寫道，“而這正是世界杯的觀看體驗給外刺激的原因。”

至少他們最后的預(yù)測成真了。

公平地說，在精細(xì)模型無法處理復(fù)雜任務(wù)方面，高盛并不是獨(dú)一家。瑞士聯(lián)合銀行（以下稱“瑞銀”）的預(yù)測結(jié)果顯示，德國擁有最高的奪冠幾率，巴西、西班牙和英格蘭緊隨其后。根據(jù)瑞銀的計算，克羅地亞僅有4.4%的可能性晉級半決賽。研究人員對賠率進(jìn)行處理后得到的結(jié)果和莊家賠率幾乎沒有出入。

但高盛的預(yù)測滑鐵盧或許是最令人難以理解的。現(xiàn)代技術(shù)的出現(xiàn)將極為細(xì)致的數(shù)據(jù)引入計算模型中，催生出對大幅增強(qiáng)預(yù)測能力的迷思。但即便是最為精心打造，由人工智能驅(qū)動的全面數(shù)據(jù)分析模型，可能也遠(yuǎn)沒有人生來得復(fù)雜。存在大量影響結(jié)果因素（球員傷病與隊內(nèi)矛盾，裁判、天氣、教練決策錯誤以及激勵效應(yīng)等）的足球運(yùn)動，仍是由一小部分人牢牢把控的游戲。而基于過去的相關(guān)數(shù)據(jù)，對大企業(yè)、整個行業(yè)以及國家的行為與表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測只會更加困難。

當(dāng)今數(shù)據(jù)模型的復(fù)雜技術(shù)不應(yīng)蒙蔽我們的判斷。無論我們多么努力地試圖用數(shù)據(jù)庫主導(dǎo)人生，它仍然是最后的贏家。

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