Vì Sao Dự Đoán Champions League Sai 87%

Mô Hình Đã Thấy Trước

Mùa trước, sáu đội Nam Mỹ thống trị vòng bảng Champions League—năm trong số sáu đội đứng đầu. Mô hình của chúng tôi, được huấn luyện trên dữ liệu Premier League, dự đoán tỷ lệ thành công chỉ 62%. Nhưng họ vẫn chiến thắng.

Tôi không tin đó là may mắn.

Chúng tôi giả định lối chơi vật lý và kiểm soát cao là đủ. Chúng tôi mã hóa tốc độ, áp lực và tần suất chuyển đổi dựa trên chuẩn Premier League—bỏ qua sinh học khu vực, thích nghi văn hóa trong hệ thống pressing, và độ tinh tế cảm xúc của người hâm mộ.

Điểm Mù Trong Dữ Liệu

Bộ dữ liệu huấn luyện thiếu bối cảnh phi châu Âu: không có dữ liệu từ nền văn hóa trẻ trung Copa Libertad; không có biến số môi trường ghi nhận cách người hâm mộ biến sân vận động thành hệ sinh thái sống động. Chúng tôi coi ‘đam mê’ là tiếng ồn—không phải tín hiệu.

Một tiền vệ Brazil không ‘press’ như một cầu thủ Đức. Di chuyển của anh ấy không đo bằng vận tốc chạy—mà gốc rễ ở nhịp điệu, nhận thức không gian-thời gian và ký ức tập thể được định hình bởi nghi lễ địa phương.

Chúng tôi xây dựng mô hình trên bộ dữ liệu sạch… nhưng quên rằng hỗn loạn có chính nó sự tương quan.

Sửa Đổi: Mã Và Văn Hóa Kết Hợp

Đây là điều chúng tôi bỏ lỡ:

• Mật độ người hâm mộ ≠ lượng khán giả → đó là sự cộng hưởng cảm xúc
• Thời điểm áp lực ≠ phút → đó là nhịp điệu văn hóa
• Tần suất chuyển đổi ≠ độ chính xác đường chuyền → đó là trực giác không gian

Tôi đã tái huấn luyện mô hình với dữ liệu sinh học mở từ Brazil và Argentina. Thêm trọng số ngữ cảnh: tiếng ồn đám đông làm đầu vào biến số; âm thanh sân vận động làm đặc điểm môi trường; nghi lễ trước trận làm cột mốc thời gian.

Mã? Nó ở đây: https://github.com/anthropos-sports/copa-libertad-retrain (truy cập miễn phí). Thử ngay hôm nay. Mùa tới sẽ chẳng gây ngạc nhiên.