תופעה דומה מתגלה כשאורקל דיגיטלי, אשר מקונן במגוון נרחב של נתונים וידע קודם על קבוצות ברשת, מציע תחזית השונה ממצפי קבוצת DMB. הראשון, תוצר של ניתוח טכנולוגי, עדיין לא חשף את תוצאתו הצפויה, בעוד שהשני מתחזק בהערכתו של וויתור בנטיעה על כדורגל גרמני בלתי נמנע.
ככל קשור, התוצאה האמיתית נשארת בלתי אפשרית עד למעים הסופיים. המתבוננים משאירים בקשקוש אם האורקל הדיגיטלי מבוסס נתונים או התחושה האנושית של צוות DMB יגיע לקרב אל מציאות. העימות בין אלגוריתמים מחשבתיים ותובנה אנושית עושה את האירוע הבא ביותר מרתק, ומבליט את הטבע הבלתי צפוי של הספורט.
פרטים רלוונטיים שאינם מוזכרים במאמר:
בשנים האחרונות, השימוש בניתוחי נתונים ומודלי למידה כמניע לחזות בעלייתם של פולחנים. אלו "אורקלים דיגיטליים" כמו "FiveThirtyEight" של נייט סילבר, מנצלים נתונים היסטוריים, סטטיסטיקות שחקנים, כושר צוות, ומשתנים נוספים כדי לייצר תחזיות. לעומת זאת, תחזיות של יועצים כמו אלו מצוות DMB עשויות להיתייר על ניסיון, ידע מתוך, אילו שכלי, או ניתוח סובייקטיבי – גורמים האינם ימידים אך עשויים להשפיע על תוצאות המשחק.
שאלות מרכזיות:
1. אילו השיטות שעומדות לבסיס תחזיות האורקל הדיגיטלי ותחזיות צוות DMB?
2. עד כמה אמינים היו קשייה של כל אחת ממערכות התחזיות אלו התולדותית?
3. האם שקיפות מודל התחזיות יכולה לשפיע על שווקי ההימורים או אפשר קשרי צוות?
4. האם יש פער ניכר בין תחזיות לפי הגעתן לספורטים שונים?
תשובות:
1. בעוד שהאורקל הדיגיטלי כנראה משתמש באלגוריתמים מודרכים על ידי נתונים סטטיסטיים, תחזיות צוות DMB עשויות להיתייר על ניתוח סובייקטיבי ותחושה.
2. האמינות תלויה בתרומתם של כל החזה, שניתן לנתח את אחוז ההצלחה שלהם בתחזיות הקודמות.
3. אם מודל התחזית ידוע לציבור, יכול להשפיע על שווקי ההימורים ו, אולי, על אפשרויותי הצוותים המעורבים.
4. כן, תחזיות יכולות לשונות בצורה דחוקה בספורטים שונים כתוצאה מזמינות הנתונים, פורמת הספורט, ודינמיקת משחק הצוותים.
אתגרים מרכזיים וסכסוכים:
– אחד האתגרים המרכזיים היא איכות הנתונים והכמות הזמינה לתחזיות אלה. פציעות, מצבי מזג אויר, גורמים פסיכולוגיים ורכיבים דינמיים נוספים יכולים להפיל את התוצאות.
– קיימת סכסוך ביעילות ביניהם חברות ההימורים עשויות להיתרות בהפרדה אדיבה של תחזיות אלגוריתמיות או אם יש להפריש מידע זה לציבור.
– העשיים הבלתי צפויים בספורט, במיוחד במשחקים עם סיכונים גבוהים או במהלך סיבובי הכישור, יכולים לדחות לעיתים קרובות ניתוח סטטיסטי ולהוביל לתוצאות בלתי צפויות.
יתרונות וחסרונות:
– יתרונות של אורקלים דיגיטליים: הם מציעים תחזיות אובייקטיביות מבוססות נתונים רחבים ויכולים לעבד מספר רב של משתנים מאשר יכולת האדם. הם יכולים גם ללמוד ולשפר תמיד יותר עם מעוד נתונים.
– חסרונות של אורקלים דיגיטליים: הם חסרים בגורם האנושי של הבנת רוח הצוות, המוטיבציון, ורכיבים נוספים שאינם קונקרטיים שעשויים להשפיע על תוצאת המשחק.
– יתרונות של מתנדבים אנושיים: הם יכולים לכלול ניתוח איכותי, ידע פנימי, ומצב הרוח והפסיכולוגיה של השחקנים.
– חסרונות של מחזיות אנושיות: תחזיות אנושיות יכולות להיות בעייתיות ופחות עקביות מאנליזות אלגוריתמיות. הן גם אינן יכולות לעבד כמות נתונים כגדולה הרובוט לטיפול בה.
הלינקים המוצעים כאן, אשר עשויים לספק תובנה נוספת בנושא, כוללים:
– FiveThirtyEight
– בלומברג (לאיך השווקים עשויים להגיב לתחזיות)
– ESPN (לניתוח ספורטיבי ודעות מומחים)
חשוב לזכור כי מודלי תחזית ותחזיות מומחים ככל עוסקים בתחום, בהתבסס כל תרומה ייחודית שהיא לשיחה על תוצאות בספורט. כלים אלה הם חלק מטרנד הרחב יותר כלפי יזמה מבוססת נתונים בספורט.