Scavenger AI analysiert Erfolgsfaktoren im Eurovision Song Contest

Scavenger AI hat eine Analyse von 68 Jahren Eurovision Song Contest veröffentlicht. Basierend auf einem Datensatz von über 1.734 Beiträgen aus 54 Ländern und mehr als 51.354 Abstimmungslinien wurden statistische Trends identifiziert, die die Ergebnisse des Wettbewerbs beeinflussen.

Die Analyse zeigt, dass Fan-Vorhersagen nicht immer korrekt sind. Zwischen 2016 und 2024 platzierten die Vorhersagen von Nutzern der MyESC Community App alle Gewinner mindestens auf dem siebten Platz. Im Gegensatz dazu sagte die ältere OGAE-Fanklubabstimmung häufig die falschen Gewinner voraus. Die Daten heben hervor, dass größere Nutzergruppen zu zuverlässigeren Ergebnissen führen.

Die Auftrittsreihenfolge ist ein wichtiger Faktor; kein Land, das in den ersten fünf Startpositionen auftrat, hat seit 2016 gewonnen. Zwei der erfolgreichsten Auftrittsfenster waren die Slots 11-15 und 21-26, die sieben der letzten acht Gewinner hervorbrachten. In Bezug auf die Liedsprache zeigt die Analyse die strategische Bedeutung der Sprachverwendung. Obwohl der Anteil englischsprachiger Lieder nach der Regeländerung von 1999 zunahm, löste der Sieg Portugals im Jahr 2017 einen Gegentrend aus, bei dem Lieder in nationalen Sprachen wieder häufiger wurden. Im Jahr 2024 waren fast die Hälfte der Beiträge nicht auf Englisch.

Unter den lyrischen Themen ist "forever" (für immer) am häufigsten in Gewinnerliedern zu finden, während Phrasen wie "La La La" häufiger in Liedern vorkommen, die Letzter wurden. Gewinnerlieder haben im Durchschnitt einen positiveren Unterton, während die Texte von Verliererliedern tendenziell negativer sind. "Love" (Liebe) ist das häufigste Wort und erscheint in fast jedem dritten Lied. Die Analyse zeigt auch, dass männliche Künstler etwas erfolgreicher sind als weibliche, der Unterschied jedoch minimal ist. Solo-Künstler schneiden besser ab als Gruppen. Statistisch gesehen würde das stärkste Siegerprofil einen Solo-Künstler, einen späten Auftrittsplatz, eine nationale Sprache und einen Liebestext umfassen.