En el núcleo del nuevo modelo, publicado en la página ArXiv.org, se encuentra la combinación del tradicional método de 'ranking' de las selecciones según varios parámetros con el algoritmo llamado 'random forest', o 'bosques aleatorios', que consiste en 'árboles' interconectados que representan varios eventos y sus causas.
Para perfeccionar el modelo, se usaron los datos de todos los torneos internacionales de fútbol celebrados desde 2002, así como todos los partidos jugados por 228 selecciones nacionales del planeta entre el 13 junio de 2010 y el 6 de junio de 2018. En total, se analizaron más de 7.000 contiendas.
Luego, los científicos realizaron 100.000 simulaciones para las 32 selecciones del Mundial ruso.
¿Quién gana?
Francia y, curiosamente, Bélgica tienen también posibilidades notables del 11,2% y 10,4%, mientras Argentina, siempre considerada como un aspirante a llevarse la victoria, solo acumuló un 7,3% según el algoritmo, el mismo nivel que Inglaterra (7,1%).
A partir de Portugal y para los demás participantes, la probabilidad calculada nunca supera un 2,5%.
Y ¿quién sale de sus grupos?
En todas las 100.000 variantes simuladas, una variante resultó más dominante que otra. Según el análisis, estos países pasan a los 1/16 del final (desde el primero y el segundo lugar):
- Grupo A: Uruguay, Rusia
- Grupo B: España, Portugal
- Grupo C: Francia, Dinamarca (Perú no sale)
- Grupo D: Argentina, Croacia
- Grupo E: Brasil, Suiza (Costa-Rica no sale)
- Grupo F: Alemania, Suecia (México no sale)
- Grupo G: Bélgica, Inglaterra (Panamá no sale)
- Grupo H: Colombia, Polonia
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¿Es seguro?
Por otro lado, en una época en la que los pulpos, gatos, conejos y cabras predicen los resultados de los partidos de fútbol, tener un pronóstico basado en las matemáticas y en los macrodatos es, por sí mismo, una gota de agua fresca.
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