Eurovision 2019 – prédictions

This article is originally published at http://nc233.com

Sur le même modèle que l’année dernière (et, nous l’espérons, avec autant de succès !), nous allons tenter de faire nos prédictions pour l’Eurovision 2019, avec toujours un modèle basé sur les statistiques des vidéos publiées sur Youtube (la liste des vidéos en lice cette année est ici).

Les données

Rappel : nous utilisons les informations disponibles sur les vidéos Youtube : nombre de vues, nombre de “Like” et nombre de “Dislike”. Nous récupérons ces informations grâce au package R tuber, qui permet d’aller faire des requêtes par l’API de Youtube et ainsi de récupérer pour chacune des vidéos d’une playlist les informations nécessaires pour le modèle. Ces informations sont ensuite complétées (pour les années 2016, 2017 et 2018) avec le nombre de points obtenus et le rang du classement final.

Par rapport à l’année dernière, on dispose donc d’une année supplémentaire pour l’apprentissage du modèle (pour rappel, les modalités de calcul des points ont changé en 2016, donc on ne peut pas facilement utiliser des éditions antérieures).

Le modèle

L’objectif principal est d’estimer le score que chaque pays va avoir, afin de pouvoir construire le classement final. La méthode utilisée est toujours la régression linéaire sur les variables disponibles (nombre de vues, nombre de “Likes”, nombre de “Dislikes”)

Pour le modèle utilisant uniquement les données 2016 et 2017, calculé l’année dernière, on rappelle que le nombre de vues ne joue pas significativement, le nombre de Likes de façon très mineure et le nombre de Dislikes très nettement, avec un lien positif : plus il y a de pouces baissés, plus le score est important. Ce résultat atypique peut s’expliquer par le fait que la vidéo ukrainienne en 2016, gagnante, a plus de 40 000 pouces baissés.

Le modèle intégrant les données 2018 (prises quelques semaines avant la finale) en plus change complètement. Il n’accorde plus de valeur au nombre de Dislikes (cela peut s’expliquer par le fait que la chanson russe en 2018 avait un nombre de pouces baissés très important, mais n’a pas accédé à la finale, donc n’a pas obtenu un résultat très bon), et accorde uniquement une valeur au nombre de Likes de la vidéo.

Ce modèle, construit à partir de plus de données, est celui privilégié ; on comparera tout de même les résultats obtenus par les deux modèles à la fin de cet article !

Les résultats

Voici les prédictions obtenues, en utilisant le modèle comprenant les données de 2016 à 2018 et appliqué aux données Youtube 2019 :

Le grand gagnant serait Malte. Ils ne sont pas dans les favoris des bookmakers : voir ici, par exemple, ou plus largement avec les données des paris ici : à la date d’extraction des données, le 30 avril, Malte était classée 8ème.

Voici la vidéo proposée par Malte pour l’Eurovision 2019 (dont l’artiste Michela Pace illustre cette publication) :

Les Pays-Bas sont seconds dans notre modèle. Ce sont eux les grands favoris pour l’instant, avec “Arcade” :

Et pour la France ? 10ème selon notre modèle, 11ème selon les bookmakers, nous ne serons pas a priori les Rois de la compétition :

Mais, quand on sait que la vidéo de Bilal sur sa chaîne Youtube personnelle enregistre presque 6 millions de vues, peut-on penser qu’il y a un biais à ce niveau-là ? À suivre…

Et avec l’autre modèle ?

En utilisant le modèle comprenant les données de 2016 et 2017 uniquement (et donc, sans 2018), on obtient les résultats suivants, avec, en bleu, les pays pour lesquels le score prédit aurait été plus fort, et en rouge ceux pour qui il aurait été plus faible :

Ce modèle conduit à favoriser les Pays-Bas, et renvoie Malte bien plus bas dans le classement ; mais il se base fortement sur les Dislikes, ce qui n’avait pas été pertinent en 2018… À suivre également !

Thanks for visiting r-craft.org
This article is originally published at http://nc233.com
Please visit source website for post related comments.