Google Trends kann helfen, den Marktwert von Fußballern vorherzusagen
Noch gut zwei Wochen ist das Transferfenster für die großen europäischen Fußballclubs geöffnet. In diesem Zusammenhang ist gerne vom Marktwert eines Spielers die Rede, Seiten wie transfermarkt.de haben daraus fast eine Wissenschaft gemacht. Der Marktwert eines Kylian Mbappe wird etwa auf 180 Millionen Euro taxiert.
Aber auch die wirkliche Wissenschaft beschäftigt sich mit dem Thema. Forscher:innen der Polytechnischen Universität Valencia haben in einer Studie einen neuen Weg gefunden, Google Trends für die Berechnung und Vorhersage des Marktwerts eines Fußballers zu nutzen.
Die sportliche Leistung und das Alter gehören zu den wichtigsten Faktoren, den Wert eines Fußballers zu berechnen. Doch auch die Beliebtheit des Spielers spielt eine immer wichtigere Rolle. Wer wie Cristiano Ronaldo Millionen von Follower:innen auf Instagram hat, bringt seinem neuen Verein ordentlich Buzz auf Social Media ein.
Im Jahr 2021 hatte der Fußballstar 308 Millionen Follower:innen auf Instagram, verlangte 1,6 Millionen Dollar pro gesponsertem Beitrag und verdiente allein durch Veröffentlichungen mehr als 40 Millionen Dollar pro Jahr. Heute hat er 600 Millionen Follower:innen auf Instagram und ist immer noch die Person mit den meisten Follower:innen weltweit.
Cristiano Ronaldos Popularität spielt eine große Rolle bei seinem Marktwert. (Bild: Christian Bertrand/Shutterstock)
Doch wie berechnet man die Popularität eines Sportlers? Die Fans in sozialen Medien und die Aufrufe seiner Wikipedia-Seiten sind Indikatoren, die laut der spanischen Studie von ihren Vorläufern nur punktuell ausgewertet wurden.
Die Autor:innen der Studie haben nun eine dynamische Weise gefunden, Beliebtheitswerte zu berechnen. Dazu wurden sechs verschiedene statistische Popularitätsindikatoren festgelegt und immer zwei Spieler miteinander verglichen. Über Google Trends verfolgten die Wissenschaftler:innen, welcher Spieler wann häufiger gesucht wurde als sein Fußballkollege.
Wie lassen sich die Aufrufe bei Google nun nutzen, um potentielle Transfersummen vorherzusagen? Die Wissenschaftler:innen haben drei Modelle, die auf maschinellem Lernen basieren, mit Google-Trends-Daten aus der Saison 2018/19 gefüttert. 1428 Kicker aus den fünf größten europäischen Ligen (England, Spanien, Deutschland, Italien, Frankreich) wurden getestet.
Diese Parameter ließen sie die Künstliche Intelligenz mit den tatsächlichen Transferssummen vergleichen, die zu Beginn der nächsten Spielzeit gezahlt wurden. So lässt sich die via Google beobachtbare Popularität mit Transfersummen in Relation setzten. Natürlich, ohne andere Faktoren zu vernachlässigen.
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