Scavenger AI analyserar vinnande faktorer i Eurovision

Scavenger AI har publicerat en analys av 68 års Eurovision Song Contest. Utifrån en datamängd med över 1 700 bidrag, 54 länder och mer än 51 000 röstningslinjer har statistiska trender identifierats som påverkar tävlingens resultat.

Analysen visar att fansens förutsägelser inte alltid stämmer. Mellan 2016 och 2024 lyckades förutsägelser från användare av MyESC Community-appen placera alla vinnare på minst sjunde plats. Däremot förutspådde den äldre OGAE-fanklubbsomröstningen ofta fel vinnare. Datan belyser att större röstningsgrupper ger mer tillförlitliga resultat.

Startordningen är en betydande faktor; ingen av de första fem startpositionerna har vunnit tävlingen sedan 2016. De två mest framgångsrika tidsperioderna för framträdanden var startpositionerna 11–15 och 21–26, som producerade sju av de åtta senaste vinnarna. När det gäller låtspråk visar analysen den strategiska betydelsen av språkanvändning. Även om andelen engelskspråkiga låtar ökade efter regeländringen 1999, utlöste Portugals seger 2017 en motreaktion där bidrag på nationella språk återigen blev vanligare. År 2024 var nästan hälften av låtarna inte på engelska.

Bland lyriska teman är "forever" det vanligaste i vinnarlåtar, medan uttryck som "La La La" förekommer oftare i låtar som hamnar sist. Vinnarlåtarna har i genomsnitt en positiv underton, medan förlorarlåtarnas texter är mer negativa. "Love" är det vanligaste ordet och förekommer i nästan var tredje låt. Analysen avslöjar också att manliga artister är något mer framgångsrika än kvinnliga, men skillnaden är liten. Soloartister presterar bättre än grupper. Statistiskt sett skulle den starkaste vinnarprofilen inkludera en soloartist, ett sent startnummer, ett nationellt språk och en kärlekstext.