Wird die Nutzung von Big Data die Sportwetten verändern?

Erfolgreiche Sportwetten wurden immer als eine Mischung aus Wissen und der Fähigkeit angesehen, das Risiko gegen die Gewinnchancen abzuwägen. Natürlich, wenn man keines dieser Dinge hatte, konnte man vielleicht erfolgreich sein, indem man den Rat von Experten befolgte, die wichtige Analysen und Wetttipps liefern konnten.

Und doch, obwohl es Sportwetten schon seit 100 Jahren gibt, hat sich in der Regel die Annahme durchgesetzt, dass der Buchmacher mehr über das Ereignis weiß als die Person, die darauf wettet. Wenn ein Buchmacher die aktuellen Sport Quoten  für Wetten auf die Bundesliga erstellt, raten sie nicht einfach. Sie verwenden ausgeklügelte Datenmodelle, die auf vielen Faktoren basieren.

Es ist klar, dass Buchmacher bessere Ressourcen haben als der durchschnittliche Wettende, und das erlaubt es, einen Gewinn zu machen. Aber wird sich das ändern? Oder wird zumindest der Vorteil, den die Buchmacher haben, kleiner? Ein Grund dafür ist der Einsatz von Big Data und Machine Learning.

IBM verändert den Fantasy-Sport

In den USA sind Sportwetten sehr beliebt, aber vielleicht nicht so beliebt wie Fantasy-Sports. Letzteres ist im Grunde eine Form von Sportwetten, aber man wettet auf die Leistungen der Spieler und nicht auf den Ausgang des Spiels. Das kann man auch mit normalen Sportwetten machen, aber Fantasy-Sports sind dabei viel stärker auf die Leistung ausgerichtet.

Der Grund, warum wir Fantasy-Sportarten erwähnen, ist, dass IBM begonnen hat, seinen berühmten Computer – Watson – einzusetzen, um die Ergebnisse von American Football-Spielen vorherzusagen. Es ist sogar eine Partnerschaft mit ESPN eingegangen, um den Spielern einen besseren Einblick zu geben. Die Ergebnisse sind bisher gemischt, aber IBM behauptet, dass es mit Watson die Kunst der Fußballvorhersage sehr bald perfektionieren kann.

Watson und andere Programme mit künstlicher Intelligenz können Millionen von Daten scannen, bevor sie eine Vorhersage treffen. Die Computer sind sogar in der Lage, so genannte “unstrukturierte Daten” zu nutzen – Informationen, die sich nicht einfach modellieren lassen. Ein Beispiel für unstrukturierte Daten könnte ein Nachrichtenartikel sein, dass ein Fußballspieler eine Scheidung durchmacht, was sich auf seine Leistung auf dem Spielfeld auswirken könnte.

Nimmt Big Data dem Wetten den Spaß?

Wenn die künstliche Intelligenz bei der Vorhersage von Sportergebnissen besser wird – und, wie erwähnt, bisher ist sie noch nicht perfekt – wird sie wahrscheinlich die Beziehung zwischen Wettenden und Buchmachern verändern. Anstatt die Intuition zu benutzen, um eine Wette zu wählen, werden wir möglicherweise einfach einen Algorithmus bitten, für uns zu entscheiden. Dies könnte Auswirkungen darauf haben, wie Buchmacher Wettquoten zusammenstellen und welche Arten von Wetten sie anbieten.

Es gibt jedoch eine wichtige Frage, die hier gestellt werden muss: Wird Big Data den Spaß am Wetten nehmen? Die meisten Wettenden, die verantwortungsbewusst wetten, setzen gerne auf ihre Lieblingsmannschaft oder wählen ein Pferd, das ein Rennen gewinnt, weil sie den Namen mögen. Das alles ist Teil der Aufregung als Teil des Wettbewerbs. Es gibt ein Gefühl der Befriedigung, dass Ihr Instinkt richtig war. Wenn das alles von einer Software erledigt wird, fällt diese Romantik weg. Einige Wettende mögen die unvermeidlichen Auswirkungen von Big Data begrüßen, aber viele andere werden den traditionellen Weg bevorzugen.

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