Trofeo de la Copa del Mundo en primer plano mientras los algoritmos señalan a los favoritos (Foto: Instagram)
La Copa del Mundo aún no ha comenzado, pero la competencia fuera de los terrenos de juego ya está a pleno rendimiento. Aficionados de todo el mundo realizan apuestas, elaboran teorías y defienden con fervor a sus selecciones, mientras la ciencia sale al campo con complejos cálculos y algoritmos de predicción.
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Con 48 selecciones disputando el título y partidos que se celebrarán en Estados Unidos, Canadá y México, el evento promete ser uno de los más grandes de la historia. A partir del 11 de junio, miles de seguidores viajarán para presenciar de cerca un torneo que combina tradición, rivalidades centenarias, estrellas internacionales y ese clásico caos deportivo que ningún modelo estadístico logra prever por completo.
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A pesar de la incertidumbre propia del fútbol, científicos de la Universidad de Innsbruck decidieron intentar anticipar quién tiene más opciones de alzarse con el trofeo. Según su estudio, España lidera la lista de favoritas. Para llegar a esta conclusión, los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático (machine learning) alimentado por una amplia variedad de datos: rendimiento reciente de cada selección, resultados de encuentros pasados, probabilidades ofrecidas por casas de apuestas, valor de mercado agregado de los equipos y valoraciones individuales de los jugadores.
El modelo simuló de forma iterativa todos los posibles enfrentamientos entre las 48 selecciones, estimando el número esperado de goles en cada partido y, a partir de ahí, calculando las probabilidades de avanzar en las distintas fases del torneo. “El algoritmo estima el número esperado de goles para todas las partidas posibles entre las 48 selecciones del torneo”, explican los propios investigadores.
Según las simulaciones, España cuenta con un 14,5 % de probabilidad de coronarse campeona. Le siguen Inglaterra y Francia, ambas con un 12,4 %, y Alemania con un 11,2 %. Portugal, Argentina, Países Bajos, Brasil, Bélgica y Noruega cierran el top 10 de favoritas. Aunque España encabece el ranking, las diferencias entre las principales selecciones son muy ajustadas, lo que subraya la imprevisibilidad inherente al torneo.
Andreas Groll, coautor del estudio y profesor en la Universidad Técnica de Dortmund, destaca que, incluso para la selección más apuntada como favorita, la probabilidad de éxito casi nunca supera el 20 %. “Eso implica que existe una probabilidad del 80 % de que otro equipo diferente se lleve el título”, señala. Para Groll, el verdadero interés no reside únicamente en identificar a la campeona, sino en evaluar si las selecciones consideradas fuertes por el modelo realmente alcanzan las fases finales.
El torneo se estructura en una fase de grupos de seis selecciones cada uno, seguida de rondas eliminatorias: octavos, cuartos, semifinales y la gran final. Esta organización genera escenarios de alta tensión, donde un solo gol puede transformar por completo las expectativas de un equipo. La valoración de mercado de los jugadores, por su parte, se basa en estimaciones realizadas por empresas especializadas en traspasos y rendimiento deportivo, que asignan a cada futbolista un valor económico según su historial, edad y potencial.
El uso de machine learning en deportes ha crecido en la última década. Modelos similares se han aplicado a ligas de baloncesto, tenis y carreras de motor, siempre con la intención de identificar patrones de éxito y optimizar estrategias de juego. No obstante, el fútbol continúa resistiéndose a predicciones certeras, gracias a su componente emocional, decisiones arbitrales, condiciones climáticas y otras variables difíciles de cuantificar.
Por mucho que los algoritmos aporten un marco probabilístico, la magia del deporte reside en lo inesperado: atajadas heroicas, remontadas históricas y la pasión de millones de aficionados que convierten la Copa del Mundo en un espectáculo único e irrepetible.
