Wien (OTS) – Kurz vor dem Finale in Wien hat das Data Analytics Start
Up Scavenger
AI die versteckten Daten des Eurovision Song Contest genau
analysiert: 1.734 Teilnahmen, 54 Länder, 51.354 Abstimmungszeilen und
1.722 Songtexte aus 68 Jahren Wettbewerb können online erforscht
werden. Die Daten sagen nicht, wer gewinnt, aber sie zeigen, was
Sieger gemeinsam haben.
Zwtl.: Startposition entscheidet mit
Zwischen 2016 und 2024 hat kein Beitrag der ersten fünf
Startpositionen gewonnen, mit einer Durchschnittspunktzahl von nur
119 Punkten ist das der schwächste Teil der Show. Die stärksten Slots
sind 11–15 und 21–26: Sieben der acht letzten Sieger kamen von dort
und die Slots liefern Durchschnittswerte von 213 bzw. 216 Punkten.
Zwtl.: Muttersprache auf dem Vormarsch
Als Salvador Sobral 2017 mit „Amar Pelos Dois“ 758 Punkte und die
damit bis heute höchste ESC-Punktzahl holte, löste er einen Wandel
aus. Der Anteil nicht-englischsprachiger Songs stieg von 16 Prozent
kontinuierlich auf fast 50 Prozent im Jahr 2024. Vier der acht Sieger
zwischen 2016 und 2024 sangen in ihrer Muttersprache.
Zwtl.: „Forever“ gewinnt, „La La La“ verliert.
Das Wort, das seit 1956 am häufigsten gewinnt, ist „Forever“ und
in 14,5 Prozent aller Siegersongs vertreten. Die eingängigen Lyrics
„La La La“ kommen dagegen in keinem einzigen Siegersong vor – dafür
in 6,9 Prozent aller letztplatzierten Beiträge. 63,3 Prozent der
Sieger-Lyrics haben einen positiven Unterton. Das meistgesungene Wort
auf der ESC-Bühne insgesamt ist „Love“: Mit 27,4 Prozent ist die
Liebe in fast jedem dritten Song vertreten.
Zwtl.: Solo schlägt Gruppe
Sechs von acht Siegen gingen in den letzten Jahren an
Solokünstler:innen, einer an eine gemischte Gruppe. Gemischte Gruppen
erhalten dagegen meist insgesamt die niedrigsten Punktzahlen und
schlechtesten durchschnittlichen Platzierungen. Beim Geschlecht ist
der Unterschied minimal: Vier Siege für Männer, drei für Frauen.
Zwtl.: Die Crowd liegt öfter richtig als die Experten
Die MyESC-Community mit über 10.000 Usern platzierte alle acht
Sieger zwischen 2016 und 2024 auf Rang 7 oder besser. Der OGAE-
Fanclub mit knapp 900 Mitgliedern schaffte das nur bei fünf. Das
zeigt: Mehr Datenpunkte führen zu besseren Ergebnissen und machen
Muster sichtbar, wenn man sie analysieren kann.
„ Daten erzählen Geschichten, sowohl im Boardroom, als auch im
Eurovision-Finale. Mit der Möglichkeit, die ESC Daten zu analysieren,
wollen wir zeigen, dass datengetriebenes Denken nicht trocken oder
kompliziert sein muss. Unser Ziel mit Scavenger AI ist es, diese Art
von Einblicken für jeden zugänglich zu machen, nicht nur für
Großkonzerne und Data Experts. “ schließt Maximilian Hahnenkamp, Co-
Founder von Scavenger AI
