Der Supercomputer kann das nicht berechnen

Der Supercomputer kann das nicht berechnen: Warum WM-Prognosen immer scheitern

Eine Million Simulationen. So oft lief das Vorhersagemodell von Opta für die WM 2026, bevor es seine Wahrscheinlichkeitsverteilung ausspuckte: Frankreich 19,7 Prozent, Spanien 15,2 Prozent, Brasilien 14,8 Prozent, Argentinien 11,3 Prozent, England 9,1 Prozent. Prozentangaben auf zwei Nachkommastellen, die algorithmische Gewissheit einer Maschine, die jede Ballberührung aus jedem Qualifikationsspiel verarbeitet hat, jeden Pass aus jedem Testspiel, jeden Expected-Goal-Wert aus jeder Partie eines jeden Spielers, der an diesem Turnier teilnehmen wird. Der Supercomputer hat von den letzten drei Männer-Weltmeisterschaften exakt null Sieger korrekt vorhergesagt. 2022 tippte er auf Frankreich. 2018 auf Brasilien. 2014 auf Argentinien – eine Version, die zumindest einen Finalisten hervorbrachte. Die Bilanz des Supercomputers ist kein Argument gegen Daten. Sie ist ein Beleg für die grundlegenden Grenzen von Vorhersagemodellen, wenn sie auf einen Wettbewerb angewendet werden, der mit Variablen operiert, die kein Modell abbilden kann.

Was der Supercomputer nicht modellieren kann, weil kein Datensatz diese Variablen enthält: ein Streit in der Kabine, der sich über drei Wochen hinzieht und im Viertelfinale explodiert, die spezifische zwischenmenschliche Abneigung, die entsteht, wenn ein Starspieler glaubt, ein Teamkollege sei aufgrund seines Rufs statt seiner Form nominiert worden, und der Trainer nicht eingreift. Die Ankündigung der Trennung durch den Partner eines Spielers auf Social Media im ungünstigsten Moment der zweiten Turnierwoche, die Ablenkung genau dann, wenn emotionale Kontrolle den Unterschied zwischen Konzentration und Zusammenbruch ausmacht. Ein Hotelkoch in Houston, der einem Innenverteidiger in der Startelf am Vorabend eines Achtelfinals verdorbenen Fisch serviert – eine einzige Mahlzeit, die eine Karriere und den Turnierverlauf verändert. Eine VAR-Entscheidung, die jeder bekannten Auslegung der Handspielregel und jeder im Turnier etablierten Praxis widerspricht, in der 87. Minute eines K.o.-Spiels getroffen von einem Schiedsrichter, dessen Regelauslegung sich von der unterscheidet, die die vorherigen 48 Spiele bestimmte. Eine spezifische Qualität geteilter Leidenserfahrung – das Argentinien von 2022, geschmiedet durch einen Copa-América-Sieg, eine Finalissima und das Trauma der Auftaktniederlage gegen Saudi-Arabien, verbunden durch Bande, die keine Leistungsdaten messen und kein Modell gewichten kann – die eine Ansammlung talentierter Einzelspieler in ein Kollektiv verwandelt, dessen Widerstandsfähigkeit die Summe seiner statistischen Teile übersteigt.

Der Supercomputer arbeitet mit der Annahme, dass eine Weltmeisterschaft eine Reihe unabhängiger Ereignisse ist, die sich als bedingte Wahrscheinlichkeiten modellieren lassen: Wenn Team A Team B mit Wahrscheinlichkeit X schlägt und Team C Team D mit Wahrscheinlichkeit Y, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass Team A das Turnier gewinnt, das Produkt dieser bedingten Wahrscheinlichkeiten über alle möglichen Turnierbaum-Pfade. Die Annahme ist falsch. WM-Spiele sind keine unabhängigen Ereignisse. Sie sind aufeinanderfolgende Erfahrungen innerhalb eines gemeinsamen emotionalen Rahmens, und der Ausgang von Spiel N ist nicht unabhängig vom Ausgang von Spiel N-1, sondern kausal mit ihm verbunden – auf eine Weise, die die Wahrscheinlichkeitstheorie nicht erfassen kann. Eine Mannschaft, die ihr Auftaktspiel verliert, wird entweder beflügelt oder demoralisiert. Eine Mannschaft, die ihr Auftaktspiel gewinnt, wird entweder selbstbewusst oder selbstzufrieden. Die Richtung des Effekts lässt sich aus Daten vor dem Turnier nicht vorhersagen. Sie ergibt sich aus den spezifischen Interaktionen zwischen spezifischen Persönlichkeiten unter spezifischen Umständen, die eine Monte-Carlo-Simulation mit einer Million Durchläufen auf Basis von Turniervorhersagewerten nicht abbilden kann.

Die strukturellen Merkmale des Turniers verstärken diese Unberechenbarkeit. Das 48-Team-Format führt Dreiergruppen ein, in denen der Spielraum für Fehler von drei auf zwei Spiele schrumpft, in denen eine einzige schlechte Leistung ein Team eliminiert, bevor das Turnier seinen Wettbewerbsrhythmus gefunden hat, in denen die Regeln für die Qualifikation als Gruppendritter Asymmetrien im Turnierbaum schaffen, die kein Vorhersagemodell vollständig antizipieren kann. Die erweiterte K.o.-Phase führt eine zusätzliche Ausscheidungspartie ein, in der der spezifische Druck eines WM-Elfmeterschießens – ein Verfahren, von dem die Analytics-Community gezeigt hat, dass es im Kern ein Zufallsereignis ist, bei dem kein Spieler oder Team einen statistisch signifikanten langfristigen Vorteil aufweist – über den Einzug entscheidet. Der Supercomputer kann die wahrscheinlichkeitstheoretischen Eigenschaften eines Elfmeterschießens modellieren. Er kann nicht modellieren, welcher Spieler, der in der 87. Minute eines unentschiedenen Viertelfinals vom Mittelkreis zum Elfmeterpunkt geht, die spezifische neurologische Reaktion erleben wird, die aus einem professionell kompetenten Elfmeterschützen jemanden macht, der seine Beine nicht mehr spürt.

Eine Million Simulationen. Alle falsch – und zwar genau in der Hinsicht, die zählt. Alle nützlich als Beschreibung dessen, was passieren sollte, wenn die WM nach den Gesetzen der Wahrscheinlichkeit und nicht nach den Gesetzen der Erzählung funktionieren würde. Der Wert des Supercomputers liegt nicht in der Vorhersage. Er liegt in der Diagnose: Die Lücke zwischen der Prognose des Modells und dem tatsächlichen Turnierausgang offenbart mit jeder WM, wie viel von der Bedeutung des Fußballs in dem Raum jenseits dessen liegt, was Daten erfassen können. Die WM 2026 wird ein Ergebnis hervorbringen, das exakt null dieser eine Million Simulationen in der spezifischen Abfolge vorhergesehen haben, die nötig ist, um es zu erzeugen. Das Modell wird falsch liegen. Das Modell wird notwendig sein – denn ohne es würden wir nicht verstehen, warum es immer, auf wunderbare Weise, zwangsläufig falsch liegt.