München/Hamburg - Wie wahrscheinlich ist es, dass der FC Bayern München erneut Meister wird? Und wie hoch stehen die Chancen, dass sich der HSV wieder um den Abstieg drückt? Das Hamburger Unternehmen "Goalimpact" widmet sich seit 2004 dem Thema Fußball-Prognosen und hat auch für die Bundesliga-Saison 2016/2017 einen Tipp abgegeben.

Wenig überraschend: Die prognostizierte Abschluss-Tabelle des Unternehmens sieht die Bayern wieder als Top-Favoriten auf den Titel, mit einer Wahrscheinlichkeit von 80,4 Prozent entscheidet der Rekordmeister den Kampf um die Schale für sich. Borussia Dortmund lauert dahinter auf Rang zwei.

Deutlich weniger erwartbar ist hingegen der vorausgesagte Ausgang im Abstiegskampf. Geht es nach "Goalimpact", steigen der SV Werder Bremen und Eintracht Frankfurt ab - der SC Freiburg müsste in die Relegation. Und der HSV? Kommt demnach auf Rang 15 liegend wieder mit einem blauen Auge davon.

Welchen Einfluss hat ein einzelner Spieler?

Jörg Seidl, Finanzmathematiker und Gründer von "Goalimpact", hat einen Algorithmus geschrieben, mit dem diese Fußball-Wahrscheinlichkeiten errechnet werden. Die beiden zentralen Fragen dabei sind: Wie beeinflusst ein Spieler den Ausgang eines Spiels? Und wie ist die Tordifferenz einer Mannschaft, wenn Spieler A, B oder C auf dem Platz steht? Andere Statistiken wie Zweikampfstärke, Passquote oder Torschüsse spielen keine Rolle. 

Alle Spielergebnisse werden im System erfasst und den Profis zugeordnet - mehr als 400.000 Fußballer aus 66 Ländern zählen zur "Goalimpact"-Datenbank. Für jeden Einzelnen wird dann aus all seinen Spielen ein Durchschnittswert ermittelt. Diesen gleicht der Algorithmus mit den Werten anderer Spieler ab, berücksichtigt die Werte der Teamkollegen sowie die Stärke des Gegners, aber auch Faktoren wie Heimvorteil, Ermüdungsgrad des Spielers und Platzverweise können den Wert beeinflussen. Am Ende bleibt dann der "Goalimpact" eines jeden Spielers - sein Einfluss auf das Spielergebnis.

Um nun den Erfolg eines Teams hervorzusagen, werden die Werte der Mannschaftsmitglieder addiert und daraus wird wiederum der Durchschnitt ermittelt. Dieser Wert ist der entscheidende Faktor für die Prognose eines Klubs - durch Transfers und Verletzungen kann er beeinflusst werden.

Algorithmus hat Saison schon durchgespielt

Schließlich hat der Algorithmus des Unternehmens die 306 Liga-Spiele der Saison anhand der errechneten Team-Werte simuliert. Und das rund 20.000 Mal. Das Ergebnis ist eine Tabelle, die den wahrscheinlichsten Saison-Ausgang zeigt.

Demnach könnte die Tabelle am 34. Spieltag folgendermaßen aussehen: 1. FC Bayern München, 2. Borussia Dortmund, 3. Bayer 04 Leverkusen, 4. FC Schalke 04, 5. RB Leipzig, 6. TSG 1899 Hoffenheim, 7. Borussia Mönchengladbach, 8. VfL Wolfsburg, 9. FC Augsburg, 10. VfB Stuttgart, 11. 1. FC Köln, 12. Hannover 96, 13. Hertha BSC, 14. 1. FSV Mainz 05, 15. Hamburger SV, 16. SC Freiburg, 17. SV Werder Bremen, 18. Eintracht Frankfurt.

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Tabelle

#MannschaftMannschaftMannschaftSp.SUNToreDiff.Pkt.
1RB LeipzigRB LeipzigRB LeipzigRBL431010:2810
2Bayern MünchenBayern MünchenBayernFCB430117:899
3Borussia DortmundBorussia DortmundDortmundBVB43018:269
4Eintracht FrankfurtEintracht FrankfurtFrankfurtSGE42207:438
5VfB StuttgartVfB StuttgartStuttgartVFB42119:547
6FC AugsburgFC AugsburgAugsburgFCA42115:327
7Werder BremenWerder BremenWerderSVW42116:607
81899 Hoffenheim1899 HoffenheimHoffenheimTSG42028:626
9Bayer LeverkusenBayer LeverkusenLeverkusenB0441303:216
101. FC Union Berlin1. FC Union BerlinUnion BerlinFCU41217:525
11Bor. MönchengladbachBor. MönchengladbachM'gladbachBMG41215:6-15
12SC FreiburgSC FreiburgFreiburgSCF41215:8-35
13VfL WolfsburgVfL WolfsburgWolfsburgWOB40402:204
14Arminia BielefeldArminia BielefeldBielefeldDSC41123:6-34
15Hertha BSCHertha BSCHertha BSCBSC41038:10-23
161. FC Köln1. FC KölnKölnKOE40134:8-41
17FC Schalke 04FC Schalke 04SchalkeS0440132:16-141
181. FSV Mainz 051. FSV Mainz 05Mainz 05M0540042:12-100
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