اقتصاد پوهان د 2026 [1] د جامې (World Cup) د ګټونکي د وړاندوینه کولو لپاره له thốngیکو ماډلونو او کمپیوټري سیمولیشنونو څخه ګټه پورته کوي.
د سپورت او اقتصاد یوځای کیدل د دې ټوورنومنټ د یوې څو میلیارده ډالرو نړیوالې نمایشې ته بدلیدل په ګڼه. لکه څنګه چې دا مراسم د دې پنجشنبې [2] په Mexico City [3] کې پیل کیږي، د ډاټا په کارولو سره د پایلو وړاندوینه کول د بازار تحلیلګرانو او اکاډمیکو لپاره یو مرکزي ټکی ګرځیدلی دی.
د سپورت اقتصاد پوه او لیکوال Stefan Szymanski د میزک Carmel Crimmins [4] سره په یوه خبره کې د ټوورنومنټ د کچه او د دې پیشګوئیو تر شا د میتودولوژۍ په اړه خبرې وکړې. Szymanski وویل چې څنګه اقتصاد پوهان د لوبې پیچلتیاوې مدیریت کولو او احتمالي ګټونکي پیژندلو لپاره د ډاټا پر بنسټ ماډلونه کاروي.
څو څیړونکو د وړاندوینه کولو لپاره د لوړ حجم تګلاره غوره کړې ده. په یوه مطالعه کې د ټوورنومنټ د احتمالي ګټونکي ټاکلو لپاره 100,000 [5] کمپیوټري سیمولیشنونه کارول شوي دي. نور تحلیلګران په خپل پروسس کې نوې ټیکنالوژي integate کوي او اوپت ۷ [6] مختلف AI ایجنټان ازمایي ترڅو وګوري چې کوم یو کولی شي د 2026 [1] پایلې ترټولو کره وړاندوینه کړي.
د متخصصینو ترمنځ د پیشګوئیو دقت توپیر لري. جرمني economist Joachim Klement پخوا خپل ماډل کې د ګټونکي په ټاکلو کې 100% [7] بریالیتوب لیدلی دی. دا ماډلونه معمولاً د سپورتي احساساتو پر ځای په تاریخي prestasi، اقتصادي Показаندکو او د ټیمونو د ځواک په معیارونو تکیه کوي.
که څه هم دا ټوورنومنټ یو سپورتي مراسم دی، خو مالي ګټې د دې ماډلونو غوښتنه زیاتوي. د دې مراسمو څو میلیارده ډالري اقتصادي اثر د داسې پیشګوئیو دقت د شریکانو او تحلیلګرانو لپاره една една ارزښتمنه خبره کوي [4].
“اقتصاد پوهان د لوبې پیچلتیاوې مدیریت کولو لپاره د ډاټا پر بنسټ ماډلونه کاروي.”
په سپورت کې د الگورایتمیک پیشګوئیو ته د دې بدلیدو د ډاټا ساینس د 'سپورتي کیدو' (sportification) یو پراخ ټرېنډ منعکس کوي. اقتصاد پوهان د فوټبال ټوورنومنټ د thốngیکي احتمال د یوې ستونزې په توګه په نندره کولو سره هڅه کوي چې د سپورتي شرطونو او پانګونې څخه انساني تعصبونه لیري، او World Cup ته د یوې تصادفي لوبې په ځای د یوې مالي بازار په څیر وګوري.
