realiza una predicción sobre el festival

El 'big data' de Microsoft adelanta el -esperado- trastazo de Edurne en Eurovisión

A partir de datos de búsquedas en Bing y comentarios en redes sociales, Microsoft ha elaborado un modelo matemático para predecir los resultados del festival, que se celebra este fin de semana

Foto: El 'big data' de Microsoft adelanta el -esperado- trastazo de Edurne en Eurovisión

Se avecina un jarro de agua fría para los aficionados españoles al festival de Eurovisión: Edurne, la representante de nuestro país en la gala que se celebra este sábado 23 de mayo, no logrará pasar del noveno puesto con su canción Amanecer.

Eso al menos es lo que auguran las predicciones realizadas por Microsoft gracias al análisis de miles de datos generados en búsquedas y en publicaciones en las redes sociales por usuarios de toda Europa que llevan semanas hablando sobre el tema en internet.

Microsoft ha extraído los datos de Bing, su buscador, y los ha analizado utilizando modelos de matemática predictiva. Utilizando este mismo procedimiento, la compañía ya pudo predecir con éxito los resultados de la Copa del Mundo de Fútbol, la Champions League o los Globos de Oro entre otros.

Según ese análisis, la representante española tiene un 4,5% de posibilidades de victoria, lo que la sitúa en el noveno puesto del ranking. Los favoritos para Bing, el buscador de Microsoft, son Måns Zelmerlöw, de Suecia, con un 17,1% de posibilidades de ganar; el grupo italiano Il Volo con un 16,6% y la rusa Polina Gagarina, con un 13,2%. El cuarto es el representante australiano, Guy Sebastian (sí, este año Australia participa en Eurovisión).

Lo que va a ocurrir, antes de que ocurra

Estas predicciones se enfocan como una especie de reto por parte de los ingenieros que las realizan, miembros del Microsoft Prediction Lab. “Llegado un momento nos dimos cuenta de que los recopilatorios que tanto Bing como otros buscadores publican a fin de año sobre lo que ha ocurrido los 12 meses anteriores era algo sencillo. Queríamos ver si podíamos contar no solo lo ya ocurrido, sino lo que iba a ocurrir”, cuenta Carlos de la Puente, responsable de marketing de productos online de Microsoft España.

Queríamos ver si podíamos contar no solo lo ya ocurrido, sino lo que iba a ocurrir

El primer modelo predictivo fue el de la Copa del Mundo de Fútbol, que se realizó con un éxito notable: acertó todos los partidos de las últimas fases excepto el que se jugó entre Brasil y Holanda para decidir el tercer y cuarto puesto.

Para generar estas predicciones, se toman dos tipos de datos. Por un lado están los que De la Puente llama factuales, que son lo que llamaríamos datos objetivos: “En un Alemania-Argentina, miramos los resultados de pasados encuentros, los últimos resultados de ambas selecciones, qué jugadores tenían lesionados, las predicciones meteorológicas y a quién habían favorecido más en otras ocasiones… Así decenas de datos”.

La importancia del 'sentimiento social'

Por otro lado, está lo que llama el sentimiento social: las opiniones y presagios que miles de usuarios expresan sobre un evento en las redes sociales. “Tienen más peso en unos acontecimientos que en otros. Por ejemplo en un talent show [como es Eurovisión], es el público el que vota y por eso sus opiniones son cruciales.” Esto quiere decir que la predicción de los resultados de Eurovisión es provisional: "el público va variando su percepción a medida que se acerca el festival, se celebran las semifinales y tienen más conocimiento sobre los participantes".

Hacer estas predicciones no es fácil. “Cada acontecimiento depende de factores diferentes y por tanto necesita un modelo matemático a medida. Hemos trabajado con los resultados de la Premier League, con los de las fases eliminatorias de la Champions y con las del Mundial, y aunque se trata del mismo deporte cada uno tiene un funcionamiento distinto”, explica.

Pero no solo trabajan con eventos deportivos o espectáculos. Los especialistas en matemática predictiva de Microsoft también han trabajado con predicciones electorales. Concretamente, tuvieron éxito con el resultado del referéndum escocés (en el que ganó el no a la independencia) y con las últimas elecciones en EEUU: acertaron 34 de los 35 senadores, 419 de los 435 miembros de la Cámara de Representantes y 33 de los 36 gobernadores que se eligieron ese día.

“En teoría, podríamos predecir el resultado de cualquier evento. Solo hay que ver qué variables influyen en ese resultado y diseñar un modelo matemático que combine los datos. El problema es que no siempre es posible tener acceso a todos los que necesitas”. 

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