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         【MICRONET.COM.CN】凌晨1點鐘寫這篇東西的時候，我還專門看了一眼，百度預測德國51%，巴西49%，我跟一個朋友說，巴西鐵定進決賽好么，以我對國際足聯的操行的理解絕不會有出入好么，結果今早就被各種打臉了。

本屆世界杯最大的看點，除了比賽本身，就是場外如火如荼的各種預測了。一邊是各種動物爭當“章魚保羅第二”，紛紛對比賽評頭論足，一邊是各色民間科學家粉墨登場，為比賽預測拋出各種理論。這就好像那個“猴子炒股總是超過分析師”的例子一樣，看看也就算了。

今年世界杯預測真正的最大看點，是有一大批科技公司，利用大數據技術，準確預測了截至目前的世界杯賽果。值得一提的是準確預測的不僅是16強，甚至還有八強、四強！更值得贊嘆的是，9日凌晨進行的第一場半決賽——巴德之戰前，當幾乎所有的民間預測都一邊倒地傾向于巴西隊獲勝，但百度仍預測德國隊具有51%的得勝概率，事實證明日耳曼戰車以7:1血洗巴桑軍團，這也使得百度在淘汰賽以來的賽果預測準確率維持在100%。而這些預測絕不是“蒙”的！

從靠譜到非常靠譜

這些公司包括互聯網行業的谷歌、百度、微軟、雅虎，以及看起來和科技并無關聯的投資銀行公司高盛和德意志銀行，以及新聞業的彭博社。在這里把他們一概歸入科技公司的理由是他們的預測都基于自己的（或持有股份的）云計算平臺，并利用這些平臺的計算能力提供預測的結果。

以百度為例，這家公司的資深數據科學家團隊，搜索了過去5年內全世界987支球隊（含國家隊和俱樂部隊）的3.7萬場比賽數據，同時與中國彩票網站樂彩網、歐洲必發指數數據供應商Spdex進行數據合作，導入博彩市場的預測數據，建立了一個囊括199972名球員和1.12億條數據的預測模型，并在此基礎上進行結果預測。

其他幾家公司的預測原理，也與此類似，但在細微之處卻又有所不同，這導致了不同的側重，以及非常不同的預測結果。

先來說三家傳統的華爾街公司，高盛、德銀和彭博，他們的共同之處是靠譜的地方很靠譜，但是離譜的地方非常離譜。

今年高盛世界杯報告的出品人，是大名鼎鼎高盛經濟學家凱文·戴利（Kevin Daly），他帶領高盛的量化分析師建立了自1960年以來正式國際足球比賽數據的模型，對其進行回歸分析，通過一個叫“elo”的動態模擬系統“擲骰子”分析賽果，同時根據泊松模型（一種概率模型，用于預測進球而非預測勝負）預測小組賽的比分。

高盛的八強預測錯了三個（哥斯達黎加、比利時和哥倫比亞），四強錯了一個（西班牙），小組賽的賽果正確率只有37.5%，盡管這已經算是不錯的結果，但仍是差強人意。至于具體的比分，就離靠譜比較遠了，舉個例子，高盛說巴西的每場比賽都會以3個球以上的大比分戰勝對手，結果呢？

平心而論，高盛是華爾街里最靠譜的公司。彭博的方法與高盛類似，是在各國國家隊FIFA積分的基礎上，模擬了1萬次比賽結果，結果也與高盛類似，彭博認為西班牙會在和阿根廷打平后點球進入決賽，最終輸給巴西（拜托，西班牙兩個禮拜前已經回家了）。

德銀的模型更離譜，它的模型據說綜合了FIFA排名、歷史戰績、球員構成和賭球賠率等因素，算出的奪冠概率前四名是巴西、德國、西班牙、法國，但是德銀的分析師在建立模型時，綜合了一個據說是“歷史奪冠輪回”的理論，最終，他們計算出的結果是巴西無緣8強，而英格蘭將奪冠（拜托，英格蘭也在一個禮拜前就回家了好嗎）。

這一點不是偶然，回顧往屆世界杯，幾大投行的預測跟球迷瞎猜的水平差相仿佛，拿上屆來說，大摩說英格蘭會奪冠，瑞銀說意大利能進四強，結果如何，也就不必說了。有一本書叫《荒謬的經濟學家》，講的就是經濟學家數據分析的不靠譜，而且他們自己還不知道。這一點同樣應驗在比賽預測上，華爾街的預測總的來說“有點用”，但真要拿來賭巴西和德國的勝負，還是算了吧。

再看互聯網公司這邊，基本可以說是全面大勝，除了雅虎。

先來說說傳統的預測大腕雅虎。雅虎的預測手段其實與華爾街類似，但專家云集且經驗豐富，向來與專業博彩公司不相上下，經常被作為正式的參考數據列入博彩資料，但是今年雅虎不知搭錯了哪根筋，為了推廣自己的圖片分享社區Tumblr，他們決定使用該社區的數據來預測世界杯：從831億篇Tumblr博客中篩選出1.889億篇文章，再“將注意力集中于2730萬篇與世界杯相關的博文”，此后根據“與世界杯有關的帖子里被提及的國家隊”，以及“在與足球有關的帖子里被提及的國家隊”，導入泊松模型來預測每場比賽的結果。預測結果是，16強和8強預測分別錯了一半。

如果拋開雅虎這個奇葩，互聯網公司陣營的預測結果比華爾街絕對高了不是一點半點，剩下的三家全部預測正確了全部的16強（谷歌只預測了八強），以及全部的八強，微軟、百度和高盛猜對了全部的四強，谷歌在四強的預測中惜敗，在半決賽中，百度和微軟甚至還準確預測了巴西對德國的賽果。

剩下這三家中，谷歌的預測數據主要來自Opta Sports的海量賽事數據，通過球隊實力的排序模型，以及基于“各個國家球迷到巴西的數量和熱情度”的主場優勢模型，來構建其最終的預測模型。而微軟則與百度類似，是在歷史和球隊狀態數據基礎上，通過對必發博彩交易市場數據來分析構建預測模型。總的來說，就本屆世界杯的預測而言，它們都“非常靠譜”。

當預測不再是預測

最后一場半決賽和決賽開戰在即，回頭看預測大戰的勝負，有一條脈絡基本上是很清楚的，那就是數據從哪里來，使用哪些數據，和怎樣使用數據，是決定預測結果的關鍵。

受云計算能力的局限，高盛、德銀、彭博為代表的華爾街公司采用的數據，大多并不是特別龐大，比如，只選取一部分時間的比賽數據，和選取一部分球員的數據，代入一個固定的數學模型，用“擲骰子”來代替“運氣”所帶來的不確定性，看起來非常合理，但忽略了一個大數據時代最常犯的錯誤，即數據量有限導致無法保證采樣的“隨機性”，這一點是“擲骰子”無法解決的——這也被稱作“數據獨裁”，你怎能僅靠主力球員在一級比賽上的表現，來錨定整支球隊的狀態？

雅虎作為大數據頂級開源平臺Hadoop的孕育者，在計算能力上并沒有受到類似華爾街一方那樣的局限。從采集的樣本來看，雅虎的數據量堪稱有史以來最大型的預測模型之一。但在“數據獨裁”這一點上，雅虎犯的錯誤與華爾街相同——Tumblr并非擁有足夠多樣本數的社交平臺，而即便是頂級的社交平臺Facebook，在數據預測的價值上也有側重，例如，預測離婚率比較準，而預測奧運金牌就沒那么準。

谷歌的問題則在于漫不經心，說白了就是在選取和使用數據的方法上不專業。一個典型的例子是，法德大戰次日，谷歌發言人通過博客發表了一篇文章《為什么我們的德法大戰預測錯了？》，在文章中解釋說，在世界杯前四場比賽中，法國比德國有更多的射門和射中球門概率，“必進”位置的射門也更多，這增加了模型中的“預期進球”，而德國則相反。他還說，從實際比賽來看，法國的射門次數和質量也確實如前所述，預測不準實在是“運氣使然”。

這太扯淡了。真的是“運氣使然”的話，那前面的16強、8強戰中，十幾場比賽，運氣都沒有發揮作用嗎？谷歌的問題，也正是是出在對“運氣”，也就是比賽預測的模型的理解上。博彩界有一句名言，“任何企圖超越賠率的努力都是徒勞的”，說的是賠率的本質，實際上是幾個基本屬性概率，價值，實力的綜合體現，“運氣使然”的成分，已經被計算在內，不同機構的賠率數值雖然不同，但正如商品市場價格在一定范圍內波動，絕不會“出圈”。

谷歌擁有英語世界里最龐大的數據，也擁有全球第二的云計算能力（第一名是亞馬遜），但在這個預測模型的建立上，犯了一個最嚴重的錯誤，那就是對于基礎數據的分析，遠不如對賠率的分析重要，這一點在博彩界人人皆知，但谷歌卻忽略了它。這是專業精神的失敗。預測四強失誤，正是這一不專業導致的直接結果——這是個足夠嚴重的錯誤，也正是谷歌在大數據方面最大的問題所在，預測足球無法建立專業的模型，那何以保證在其他領域就能做到專業呢？

只有百度和微軟，不僅正確預測了所有八強、四強的國家隊，對于9日凌晨進行的一場重量級半決賽——巴西vs德國的預測中，當谷歌、高盛預測大熱門巴西將獲勝的時候，百度和微軟則預測了德國的勝利，繼續保持了淘汰賽以來100%的準確率，而百度更是給出了51%的勝率數據。相比之下，微軟和百度的預測正確，也正是對“賠率”理解正確的結果。但不同的是，前者的模型主要依據了必發指數這一歐洲市場最具權威性的賠率指數，而后者在此基礎上，還綜合了歐賠469家公司的賠率數據。這一點的優劣見仁見智，但理論上引入多個數據源能保證更好的健壯性和精確性，在實際預測中，百度在小組賽預測上的準確率，略高于微軟（58.33% vs 56.25%）。

就在9日凌晨的巴德大戰賽果在朋友圈被刷爆的同時，卻很少有人看到，決定預測勝負的，還有一些重要的關鍵變數。尤其值得一提的是，百度和微軟都是人工智能五巨頭之一（谷歌、百度、微軟、IBM、Facebook），百度還剛剛從谷歌大腦挖來了人工智能三位頂級專家之一吳恩達（另外兩位一在谷歌，一在Facebook），并宣布“百度大腦”已經達到2-3歲智力。


這究竟可以幫多大的忙尚未可知，而微軟早在多年前也已經涉足人工智能研究，推出的Cortana在市場上受到廣泛好評。目前還不知道雙方是否在預測中啟用了基于深度學習的人工智能組件，如果答案為肯定，那么在“數據從哪里來”這一點上，將增添無窮多的變量。

百度世界杯預測是在做一款互聯網產品，而微軟、高盛和谷歌是在做一份事件性的報告，雙方在態度上首先就是有區別的，因此我個人更看好百度。除了關注德國在血洗巴西之后，能否繼續在總決賽中勝出之外，在最后三場比賽中，我們還可以密切關注百度與華爾街和硅谷的預測對決。

還有一點必須指出，至少截至目前，至少在世界杯比賽的預測結果來看，大數據和人工智能的預測結果擔當得起“非常靠譜”這個形容詞。我相信用不了多少時間，至少在世界杯上，我們也許要準備向“預測”這個詞正式說再見了。(來源：虎嗅網     作者：豬玀懦夫)

文章編輯：微網網絡   最好的微信商城系統盡在Micronet微網

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