Projeto da USP abre simulador da Copa 2026 e permite que torcedores criem suas próprias previsões

Desde a Copa do Mundo de 2010, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Federal da Bahia (UFBA) utilizam modelos estatísticos para estimar o desempenho das seleções e calcular suas chances de avançar no torneio. Agora, pela primeira vez, o projeto Previsão Esportiva disponibiliza ao público o algoritmo utilizado nas simulações, permitindo que qualquer pessoa crie seus próprios cenários para a Copa do Mundo de 2026.

A novidade transforma o torcedor em analista. Por meio da plataforma, é possível alterar o peso das variáveis, modificar critérios de cálculo, ajustar parâmetros e até criar diferentes cenários de competição, observando em tempo real como essas mudanças afetam as probabilidades de classificação e conquista do título.

Segundo os coordenadores, o objetivo é aproximar a população da ciência e mostrar, de forma prática, como funcionam os modelos estatísticos utilizados para analisar eventos esportivos. Eles reforçam que a ferramenta possui caráter exclusivamente educacional e informativo, sem qualquer ligação com casas de apostas.

Ciência e futebol lado a lado

O Previsão Esportiva reúne especialistas de diversas instituições brasileiras e internacionais, entre elas USP, UFBA, UFSCar, UFRJ, UFMT e a francesa Neoma Business School. O projeto trata a Copa do Mundo como um grande problema estatístico, utilizando modelos matemáticos para simular milhões de cenários possíveis e estimar as chances de cada seleção avançar nas diferentes fases do torneio.

Nesta edição, a plataforma disponibiliza três ferramentas principais. A primeira é o Previsões Copa 2026, que apresenta as probabilidades calculadas para cada seleção. A segunda é o Bolão Copa 2026, um dos simuladores de chaveamento mais completos do país, que também serve como fonte de dados para pesquisas acadêmicas. Já a terceira e principal novidade é o Simulador Interativo, que permite ao usuário replicar as análises dos pesquisadores ou criar suas próprias projeções.

Um milhão de Copas simuladas

Antes do início da Copa do Mundo de 2026, a equipe realizou um milhão de simulações completas do torneio. A partir desses cenários, foi possível identificar tendências, confrontos mais prováveis e estimativas de desempenho para cada seleção.

Os resultados apontam uma disputa bastante equilibrada pelo título. A Espanha aparece como principal favorita, com 15,9% de probabilidade de conquistar a taça. Logo atrás está a França, com 14,8%. Na sequência surgem Inglaterra, Portugal, Brasil e Argentina, formando um grupo de seis seleções consideradas as principais candidatas ao título.

Entre os países fora da Europa, o Brasil é o mais bem posicionado. Segundo as projeções, a Seleção Brasileira possui 8,3% de chance de conquistar o hexacampeonato.

O caminho do Brasil

As simulações mostram que o Brasil avança da fase de grupos em aproximadamente 95% dos cenários analisados. O principal desafio surge no mata-mata.

O adversário mais provável da Seleção nos 16 avos de final é a Holanda, presente em cerca de 31% das simulações. O confronto aparece como um dos maiores obstáculos da campanha brasileira.

Por outro lado, os números indicam que, caso o Brasil alcance as semifinais, suas chances de chegar à decisão sobem consideravelmente. Se avançar para a final, a probabilidade de conquistar o título ultrapassa 55%.

Curiosamente, os modelos sugerem que terminar a fase de grupos na segunda colocação pode oferecer um caminho mais favorável do que encerrar a etapa em primeiro lugar, devido aos cruzamentos previstos no novo formato da competição.

Ferramenta para educação e divulgação científica

Para Francisco Louzada Neto, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e coordenador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), a plataforma funciona como um verdadeiro laboratório de aprendizagem.

Segundo ele, o futebol permite apresentar conceitos matemáticos e estatísticos de forma intuitiva e acessível. No ensino médio, por exemplo, os estudantes conseguem visualizar na prática temas como probabilidade, eventos independentes e análise de riscos.

Já no ensino superior, a ferramenta oferece contato com técnicas mais avançadas, como Inferência Bayesiana, Cadeias de Markov e Simulações de Monte Carlo, amplamente utilizadas em ciência de dados e inteligência artificial.

Além do conteúdo matemático, os pesquisadores destacam que o projeto ajuda a desenvolver pensamento crítico, mostrando a diferença entre previsões baseadas em dados e simples palpites.

Evolução do projeto

Criado a partir de um estudo científico publicado em 2009, o Previsão Esportiva evoluiu significativamente ao longo dos últimos anos. O que começou como uma iniciativa acadêmica transformou-se em uma importante ferramenta de divulgação científica.

De acordo com os pesquisadores, o maior avanço não está apenas na precisão dos modelos, mas na democratização do acesso ao conhecimento. A abertura do algoritmo representa um passo importante nesse processo, permitindo que qualquer pessoa compreenda como são construídas as previsões estatísticas para grandes eventos esportivos.

Como funcionam as previsões

As estimativas são geradas a partir de modelos estatísticos que analisam fatores como desempenho recente das seleções, força dos adversários, histórico de resultados e indicadores de rendimento.

Com base nessas informações, cada equipe recebe um índice de força. Em seguida, algoritmos matemáticos simulam o torneio completo milhões de vezes, calculando a frequência com que cada seleção avança de fase ou conquista o título.

Os pesquisadores ressaltam que as previsões não representam certezas, mas probabilidades. Afinal, o futebol continua sendo um esporte marcado pela imprevisibilidade, onde surpresas e zebras fazem parte da história das Copas do Mundo.

Ainda assim, os números ajudam a compreender melhor os cenários possíveis e demonstram como a Estatística e a Ciência de Dados podem ser aplicadas para interpretar fenômenos complexos de forma objetiva e fundamentada.