The Cost of Segregation: Using Transfermarkt Values to Model Counterfactual Outcomes in Soccer
Unter Verwendung von Transfermarkt-Bewertungen und kontrafaktischer Modellierung zeigt diese Studie auf, dass rassisch exklusive Selektionsstrategien die Leistung der englischen Männer-Nationalmannschaft im Fußball signifikant reduzieren würden, was hervorhebt, dass der primäre Nutzen von Diversität im Spitzensport aus dem Zugang zu einem größeren Talentpool resultiert und nicht daraus, dass Diversität an sich die Produktivität steigert.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
In der Welt des Profisports ist das Ziel immer dasselbe: das bestmögliche Team zusammenzustellen, um zu gewinnen. Dies erfordert das Finden der fähigsten verfügbaren Spieler, unabhängig davon, woher sie kommen oder wie sie aussehen. Ökonomen untersuchen seit langem, wie Gruppen zusammenarbeiten, und fragen sich, ob die Mischung von Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen einem Team zum Erfolg verhilft oder Reibungen verursacht. Im Fußball, einer Sportart, in der das individuelle Talent oft daran gemessen wird, wie viel ein Spieler auf dem Transfermarkt wert ist, erhält diese Frage eine schärfere Nuance. Der Sport hat eine Geschichte des rassischen Ungleichgewichts, in der Spieler der Farbe Schwarz auf dem Spielfeld häufig vorkommen, in Coaching- und Führungsrollen jedoch selten sind. Dies wirft eine schwierige Frage auf: Wenn ein Team gezwungen wäre, die Hautfarbe bei der Auswahl seiner Spieler zu ignorieren, würde es besser oder schlechter werden? Um dies zu beantworten, müssen Forscher nicht warten, bis sich die Geschichte entfaltet; sie können Daten nutzen, um ein Bild davon zu zeichgen, was hätte passieren können, wenn die Regeln der Auswahl anders gewesen wären.
Ein Forscherteam setzte sich zum Ziel, die Kosten der Rassentrennung im englischen Fußball zu messen, indem es die Nationalmannschaft der Männer untersuchte. Sie verwendeten eine Methode namens Counterfactual Modeling (kontrafaktische Modellierung), was im Wesentlichen eine Art ist, unter Verwendung harter Zahlen „Was wäre wenn“ zu fragen. Anstatt zu raten, stützten sie sich auf Transfermarkt, eine weit verbreitete Website, die jedem professionellen Fußballspieler basierend auf dessen Geschicklichkeit, Alter und Leistung einen monetären Wert zuweist. Diese Werte dienen als zuverlässiger Stellvertreter dafür, wie gut ein Spieler ist. Die Forscher sammelten Daten zu jedem Spiel, das die englische Nationalmannschaft zwischen 2016 und 2024 bestritten hat. Zuerst bauten sie ein Modell auf, um zu beweisen, dass diese Spielerwerte die Spielergebnisse genau vorhersagen können, indem sie ihre Vorhersagen mit den von professionellen Buchmachern gesetzten Quoten verglichen. Sie fanden heraus, dass die Marktmittel genauso gut in der Lage waren, Siege und Niederlagen vorherzusagen, wie es die Experten waren, die die Wettquoten festlegten.
Soblich sie sicher waren, dass ihr Modell funktionierte, erstellten die Forscher zwei imaginäre Versionen der englischen Mannschaft, um zu sehen, wie sie abgeschnitten hätte. In einem ersten Szenario entfernten sie jeden schwarzen Spieler aus dem Kader und ersetzten ihn durch die am höchsten bewerteten nicht-schwarzen englischen Spieler, die für die jeweilige Position verfügbar waren, wobei sichergestellt wurde, dass die Ersatzspieler denselben Vorfuß hatten und nicht verletzt waren. In einem zweiten Szenario machten sie das Gegenteil und stellten ein Team zusammen, das ausschließlich aus schwarzen Spielern bestand, und ersetzten jeden nicht-schwarzen Stammspieler durch die besten verfügbaren schwarzen Alternativen. Dies waren keine Vorschläge dafür, wie das Team geführt werden sollte, sondern vielmehr Belastungstests, um zu sehen, was passiert, wenn man den Pool an Talenten basierend auf der Hautfarbe einschränkt.
Die Ergebnisse waren klar und konsistent. Wenn die Forscher ein Team ohne schwarze Spieler simulierten, sank der Gesamtwert des Kaders um 22,9 Prozent und die Gewinnchance des Teams in einem Spiel fiel um 2,7 Prozentpunkte. Als sie ein Team simulierten, das nur aus schwarzen Spielern bestand, sank der Kaderwert noch weiter, nämlich um 25,8 Prozent, mit einer entsprechenden Abnahme der Gewinnwahrscheinlichkeit um 3,3 Prozentpunkte. Die Analyse zeigte, dass der Wertverlust nicht gleichmäßig verteilt war; er konzentrierte sich auf Schlüsselpositionen, insbesondere im Angriff und im Torwartspiel, wo die am höchsten bewerteten Spieler zufällig schwarz waren. Die Studie ergab, dass die Diversität des Teams selbst das Ergebnis nicht veränderte, sobald das tatsächliche Leistungsniveau der Spieler berücksichtigt wurde. Stattdessen bestand der primäre Vorteil der Diversität einfach darin, dass sie es den Selektoren ermöglichte, aus einem größeren Talentpool zu wählen. Durch den Ausschluss eines erheblichen Teils dieses Pools basierend auf der Hautfarbe wurde das Team unweigerlich schwächer.
Die Autoren betonen, dass diese Ergebnisse ein grundlegendes ökonomisches Prinzip illustrieren: Der eingeschränkte Zugang zum besten verfügbaren Talent bringt immer einen Preis mit sich. In einem hochkarätigen Umfeld wie dem internationalen Fußball, in dem kleine Unterschiede in der Geschicklichkeit darüber entscheiden können, ob ein Team eine Meisterschaft gewinnt oder frühzeitig ausscheidet, ist der Ausschluss von Spielern aufgrund ihrer Hautfarbe nicht nur eine Frage der Fairness. Es ist auch eine Frage der Effizienz. Die Studie legt nahe, dass die Unterrepräsentation schwarzer Spieler in Coaching- und Führungsrollen im englischen Fußball ein separates Thema von den Spielern selbst ist, aber die Daten über die Spieler machen deutlich, dass der Talentpool tief und vielfältig ist. Wenn der Auswahlprozess für alle offen ist, ist das Team stärker. Wenn er durch künstliche Barrieren verengt wird, leidet das Team, und der Preis wird in verlorenen Siegen gemessen.
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