Man kan använda ”big data” för att förutsäga vinnaren av t.ex. Melodifestivalen, men med väsentliga begränsningar. Modern teknik och dataanalys kan ge indikationer och sannolikheter, men ingen metod kan med säkerhet förutsäga utfallet. Forskning visar att olika big data-metoder har varierande träffsäkerhet – från omkring 50% för enkla metoder upp till över 90% för avancerade kombinationer – men musiktävlingar som Melodifestivalen påverkas av så många komplexa faktorer att perfekta förutsägelser är omöjliga.

Jämförelse av olika big data-metoders prediktionsnoggrannhet för att förutsäga musiktävlingsvinnare

Big data-metoder för att förutsäga Melodifestivalen

Social media-analys och sentimentanalys

En av de mest använda metoderna för att förutsäga tävlingsresultat är att analysera ”Big Social Data” – data från sociala medier som Twitter/X, TikTok, Instagram och Facebook. Genom sentimentanalys kan forskare mäta hur positivt eller negativt folk diskuterar olika bidrag, räkna antalet omnämnanden och spåra buzz kring artister.​

Studier visar att social media-sentimentet har använts för att förutsäga olika händelser, inklusive politiska val och Eurovision Song Contest. En AI-modell från Microsoft Research använde data från prediction markets, opinionsundersökningar, historiska trender och sociala medier för att 2013 korrekt förutsäga att Danmark skulle vinna Eurovision med 54% sannolikhet. Liknande metoder har använts för att analysera val – som Donald Trumps seger 2016, där traditionella opinionsundersökningar misslyckades men vissa sociala medieanalyser lyckades.​

Dock har sentimentanalys på sociala medier betydande begränsningar. Forskning visar att noggrannheten för sentimentanalysmodeller varierar mellan 48-60% när de tillämpas på social media-texter. VADER-modellen, som ofta används för sentiment på Twitter, uppnår cirka 60% noggrannhet, medan mer avancerade modeller som BERT når 55%. Problemet är att dessa modeller har svårt att förstå sarkasm, ironi, slang och det informella språk som dominerar sociala medier.​

Spotify-streaming och musikdata

Spotify-streamingdata har blivit en allt viktigare datakälla för att förutsäga låtpopularitet. Forskare har utvecklat maskininlärningsmodeller som analyserar audioegenskaper från Spotify – som danceability, energy, tempo, acousticness, loudness och andra mätbara attribut – för att förutsäga om en låt kommer bli framgångsrik.​

En studie från 2025 som analyserade Spotify Top 200-listorna visade att Random Forest- och XGBoost-modeller kunde uppnå en noggrannhet på 95-97% när de förutsåg vilka låtar som skulle nå framgång på listorna. Även när forskarna exkluderade streamingantal och historisk ranking behhöll modeller som enbart baserades på audioattribut en betydande prediktiv kraft.​

En annan studie som undersökte Spotify-data och musikpopularitet fann dock att de flesta audioegenskaper – inklusive acousticness, danceability, duration, energy, instrumentalness och speechiness – inte var särskilt starka prediktorer för en låts popularitet. Detta understryker att även om tekniska musikegenskaper kan mätas och analyseras, så kan popularitet inte tillskrivas enbart kvantifierbara akustiska element.​

YouTube-visningar och online-engagemang

YouTube-visningar används ofta som en indikator på buzz och intresse för Eurovision- och Melodifestivalenbidrag. Fans försöker dra slutsatser om vilka bidrag som kommer lyckas baserat på hur många som tittar på de officiella videorna.​

Men forskning och historisk data visar att YouTube-visningar från Eurovisions officiella kanal inte är särskilt pålitliga för att förutsäga vinnare. Ett problem är att olika länder använder olika plattformar – i Sverige är Spotify dominerande medan italienare tenderar att använda YouTube mer, vilket gör direkta jämförelser vilseledande. Dessutom reflekterar YouTube-visningar ofta redan etablerade artisters fanbase snarare än ny popularitet eller faktisk röstningsmönster.​

Bettingodds och prediction markets

Bettingodds har länge använts som en approximation för vem som kommer vinna musiktävlingar. Odds baseras på ”wisdom of the crowd” – den aggregerade åsikten från tusentals personer som satsar pengar på olika utfall.​

Historiskt har bettingodds visat blandade resultat för Eurovision. En analys av Eurovision mellan 2018-2022 visade att oddsen hade en framgångsgrad på cirka 81% för att förutsäga vilka som skulle kvalificera sig från semifinalerna, men betydligt lägre noggrannhet för att identifiera top 10 i finalen. År 2019 lyckades oddsen bara förutsäga 70% av top 10-placeringarna korrekt, och 2018 var det bara 40%.​​

För Melodifestivalen 2025 förutsåg bettingodds att Måns Zelmerlöw skulle vinna med 59% sannolikhet, följt av KAJ med 21%. I verkligheten vann KAJ tävlingen, vilket visar att oddsen kan ha fel, särskilt när det finns stark momentum och social media-buzz för en underdog.​

Ett fundamentalt problem med prediction markets är ”herd behavior” – människor följer varandras satsningar vilket kan skapa självförstärkande loopar och felaktiga prediktioner. Dessutom fungerar prediction markets sämre för subjektiva händelser som musiktävlingar jämfört med mer objektiva händelser.​

Maskininlärning och avancerade modeller

Audio feature-baserad maskininlärning

Forskare har använt maskininlärning för att analysera ljudegenskaper och förutsäga låtframgång. En studie från 2021 undersökte hur granulär akustisk data från Spotify kunde förbättra förutsägelser av top-10-hits. Studien visade att inkluderandet av detaljerade audioegenskaper – som kan extraheras genom musikintelligensteknik – ökade prediktiv förmåga jämfört med att bara använda grundläggande metadata.​

En annan forskningsstudie använde konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att förutsäga musikspårs popularitet och uppnådde en imponerande noggrannhet på 95,68%. Modellen kombinerade audioegenskaper med metadata och social media-variabler från Spotify.​

Dock visar forskning också att maskininlärningsmodeller lider av flera problem. Overfitting – när en modell lär sig träningsdata för väl och inte generaliserar till ny data – är ett stort problem särskilt i big data-applikationer med många inputvariabler. Modeller kan också uppvisa bias och diskriminering baserat på vilken träningsdata som använts.​

Neurophysiologisk data och hjärnresponser

Den mest avancerade och noggranna metoden för att förutsäga hit-låtar använder neurophysiologisk data – alltså hjärnaktivitet hos lyssnare. Forskare vid Claremont Graduate University utvecklade en metod där de mätte hjärnresponser hos 33 personer medan de lyssnade på ny musik, och använde sedan maskininlärning för att analysera denna data.​

Resultaten var anmärkningsvärda: modellen kunde identifiera hit-låtar med 97% noggrannhet. Forskarna förklarade att ”hjärnaktiviteten hos 33 personer kan förutsäga om miljontals andra kommer lyssna på nya låtar”. Denna metod överträffar kraftigt traditionella metoder som bara når omkring 50% noggrannhet.​

Men denna metod har uppenbara praktiska begränsningar – den kräver specialiserad neurologisk utrustning och kan inte enkelt skalas upp för att analysera alla bidrag i realtid under en tävling som Melodifestivalen.

Eurovision-specifika prediktionsmodeller

Forskare har utvecklat specifika modeller för att förutsäga Eurovision och Melodifestivalen. Turing Institute i Storbritannien utvecklade tre modeller av ökande komplexitet för att förutsäga Eurovision 2023, inklusive en Bayesian-regressionsmodell och en maskininlärningsmodell. Alla tre modellerna förutsåg samma top tre – Italien, Ukraina och Sverige – men i olika ordning.​

En doktorand vid Queen Mary University of London, Kasia Adamska, utvecklade en AI-modell som korrekt förutsåg att Schweiz skulle vinna Eurovision 2024. Hennes tillvägagångssätt använde data för att förstå vad som bidrar till en låts framgång i listorna och i en kontext som Eurovision.​

Ett annat tillvägagångssätt är crowd-sourced simuleringar där forskare samlar in fanprediktioner och kör 100 000 simuleringar av tävlingen med justering för historiska röstningsmönster, diaspora-röstning och running order-effekter. Denna metod uppnådde 81% noggrannhet för semifinal-kvalifikationer 2024.​

Utmaningar och begränsningar

Mänskligt beteende är svårt att förutsäga

En fundamental utmaning är att mänskligt beteende, särskilt i estetiska sammanhang som musikval, är komplex och kan inte alltid kvantifieras. Även om AI kan förutsäga sannolikheter för mänskliga handlingar baserat på historisk data, beror noggrannheten starkt på datakvaliteten och är aldrig felfri.​

Forskning visar att algoritmer har svårt att modellera sällsynta och oväntade händelser, såsom last-minute game-changing plays eller stora överraskningar. I sportsammanhang är utfall påverkade av många realtidsvariabler som inte kan fångas tillräckligt i strukturerade dataset. Samma princip gäller för Melodifestivalen – oväntade scenhändelser, tekniska problem, eller en artists sjukdom kan helt förändra utfallet.​

Bias och diskriminering i data

Big data-algoritmer kan uppvisa bias och diskriminering baserat på faktorer som geografi, ålder, kön och socioekonomisk status. Biased algoritmer kan förstärka existerande ojämlikheter och undergräva förtroendet för automatiserade beslutssystem.​

Ett specifikt problem för träningsdata är att den ofta inte är representativ. Om maskininlärningsmodeller tränas på data som huvudsakligen representerar vissa demografier eller musikgenrer, kommer deras förutsägelser vara mindre tillförlitliga för underrepresenterade kategorier. För Melodifestivalen innebär detta att modeller tränade på tidigare års data kan missa nya trender eller icke-traditionella bidrag.​

Overfitting och generaliseringsproblem

Overfitting är ett omfattande problem i maskininlärning där modeller presterar utmärkt på träningsdata men dåligt på ny, oseend data. Detta är särskilt problematiskt i big data-applikationer som använder många inputvariabler.​

När modeller tränas på historisk Melodifestival-data kan de lära sig specifika mönster från tidigare år som inte gäller för framtida tävlingar. Musiktrender förändras snabbt, och vad som fungerade 2015 kan vara förlegat 2025. Algoritmer vet bara det förflutna, och skillnaden mellan träningsdata och framtida data skapar betydande svårigheter.​

Kontext och externa faktorer

Melodifestivalen påverkas av många faktorer bortom mätbara audioegenskaper och social media-buzz. Röstningssystemet är komplext – sedan 2019 delas publikröstningen in i åtta grupper (sju åldersgrupper via app plus telefon), och dessutom finns internationella jurys från åtta länder.​

Detta innebär att olika demografiska grupper kan ha helt olika preferenser. I Melodifestivalen 2025 visade Aftonbladets undersökning att åldersgruppen 60-74 rankade Maja Ivarsson först medan KAJ hamnade på åttonde plats, medan yngre grupper (16-44 år) rankade KAJ först. Dessa komplexa demografiska dynamiker är svåra att fånga i enkla prediktionsmodeller.​

Dessutom spelar faktorer som scenframträdande, kameravinklar, belysning, och artistens karisma enorma roller – aspekter som är extremt svåra att kvantifiera i förväg.​

Självuppfyllande profetior och feedback-loopar

Ett ytterligare problem är att förutsägelser inte bara speglar framtiden – de formar den aktivt. När bettingodds eller AI-modeller förutsäger en viss vinnare kan detta påverka hur människor röstar, vilket skapar självuppfyllande profetior. Detta fenomen gör det svårt att bedöma om en förutsägelse var korrekt på grund av modellens noggrannhet eller på grund av dess inflytande på beteende.​

Melodifestivalen 2025: Ett fallstudie

Melodifestivalen 2025 är ett perfekt exempel på big datas möjligheter och begränsningar. Bettingodds favoriserade starkt Måns Zelmerlöw att vinna med odds på 1,45. Han hade alla fördelar – etablerad artist, tidigare Eurovision-vinnare, och stark jury-appeal.​

Men KAJ, ett relativt okänt band som startade på de lägsta oddsen, uppvisade explosiv tillväxt i sociala medier och Spotify-streaming efter sin deltävling. Deras låt ”Bara bada bastu” blev viralt populär på TikTok och bland yngre åldersgrupper. KAJ vann slutligen finalen med 164 poäng (90 från publiken och 74 från juryn) jämfört med Måns Zelmerlöws 157 poäng.​

Detta visar att även om big data kan identifiera trender och momentum – som KAJs växande Spotify-streams och social media-engagemang – är det fortfarande svårt att exakt förutsäga hur detta kommer översättas till faktiska röster på tävlingsdagen. Dessutom överraskade resultatet många, eftersom några metoder fångade upp KAJs snabba momentum tillräckligt snabbt för att justera förutsägelser.​

Praktiska tillämpningar och rekommendationer

Kombinera flera datakällor

Forskning visar konsekvent att kombinationen av olika big data-källor ger bättre resultat än att förlita sig på en enskild metod. Ett effektivt tillvägagångssätt skulle inkludera:​

• Bettingodds för crowd wisdom
• Spotify-streamingdata för popularitetstrender
• Social media sentiment för buzz och engagemang
• Demografisk analys för att förstå olika åldersgrupper
• Historisk röstningsdata för mönster

Realtidsövervakning och anpassning

Eftersom momentum kan ändras snabbt, särskilt efter att bidrag framförs i deltävlingar, krävs kontinuerlig realtidsövervakning av alla datakällor. System som kan snabbt detektera förändringar i sentiment och engagemang är mer värdefulla än statiska förutsägelser gjorda före tävlingen börjar.​

Erkänn osäkerhet och begränsningar

Alla prediktionsmodeller bör inkludera mått på osäkerhet. Istället för att säga ”Artist X kommer vinna”, bör modeller säga ”Artist X har 60% sannolikhet att vinna baserat på nuvarande data, med en konfidensintervall på ±15%”. Detta är särskilt viktigt eftersom musiktävlingar har hög inneboende osäkerhet och påverkas av många okontrollerbara faktorer.

Man kan använda big data för att förutsäga vem som kommer vinna Melodifestivalen, men med betydande förbehåll. Moderna metoder – särskilt kombinationer av maskininlärning, streaming-data, social media-analys och bettingodds – kan ge noggrannhet mellan 60-85% beroende på tillvägagångssätt och omständigheter. De mest avancerade metoderna, som använder neurophysiologisk data, kan nå 97% noggrannhet men är inte praktiskt genomförbara i stor skala.​

De största utmaningarna inkluderar:

• Mänskligt beteende är komplext och inte helt kvantifierbart​
• Musiktävlingar påverkas av subjektiva faktorer som scenframträdande och karisma​
• Data kan vara biased och inte representativ​
• Modeller lider av overfitting och generaliseringsproblem​
• Självuppfyllande profetior kan förvrida resultat​

Trots dessa begränsningar är big data ett värdefullt verktyg för att uppskatta sannolikheter och identifiera trender. Spelbolag, medier och fans kan använda dessa metoder för att få insikter, men ingen bör förvänta sig perfekta förutsägelser. Som Melodifestivalen 2025 visade kan overraskningar fortfarande hända – och det är just dessa oväntade vändningar som gör tävlingar som Melodifestivalen så spännande att följa.

​

Källor:

1. https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1445343/FULLTEXT01.pdf
2. https://www.psu.edu/news/social-science-research-institute/story/social-media-buzz-may-predict-election-results-earlier
3. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20563051241298449
4. https://www.silicon.co.uk/workspace/eurovision-big-data-microsoft-research-116561
5. https://www.bbc.com/news/election-us-2016-37942842
6. https://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:1890072/FULLTEXT02.pdf
7. https://mediawatcher.ai/blog/twitter-sentiment-analysis/
8. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167923621000452
9. https://arxiv.org/html/2508.11632v1
10. https://www.scitepress.org/Papers/2024/133300/133300.pdf
11. https://arxiv.org/abs/2508.11632
12. https://carleton.ca/news/story/big-data-predict-song-popularity/
13. https://www.reddit.com/r/eurovision/comments/1ko19is/predicting_televote_with_views_on_youtube/
14. https://wiwibloggs.com/2017/03/28/youtube-views-predict-win-robin-bengtsson-march-28th/183250/
15. https://www.reddit.com/r/eurovision/comments/1laeywn/esc_2025_if_it_was_ranked_by_spotify_streams_one/
16. https://eurovisionworld.com/odds/eurovision
17. https://eurovisionworld.com/odds/melodifestivalen-top-3
18. https://eurovisionworld.com/odds/melodifestivalen
19. https://wiwibloggs.com/2021/04/02/smarkets-prediction-market-has-malta-as-the-eurovision-2021-winner/263897/
20. https://www.aussievision.net/post/eurovision-odds-how-accurate-are-they
21. https://www.youtube.com/watch?v=RzP_KaLMeZE
22. https://www.betting.se/melodifestivalen-odds
23. https://www.reddit.com/r/eurovision/comments/1j2ffbf/melodifestivalen_2025_jury_and_tele_odds_has/
24. https://igamingexpress.com/polymarket-predictions-are-they-really-that-accurate/
25. https://arxiv.org/pdf/2505.07280.pdf
26. https://researchoutreach.org/articles/predictive-analytics-world-big-data-application-targeting-decisions/
27. https://www.esann.org/sites/default/files/proceedings/legacy/es2018-7.pdf
28. https://harvardonline.harvard.edu/blog/pros-cons-big-data
29. https://newmathdata.com/blog/the-problem-of-overfitting-in-machine-learning
30. https://towardsdatascience.com/overfitting-in-ml-avoiding-the-pitfalls-d5225b7118d/
31. https://www.frontiersin.org/news/2023/06/20/machine-learning-identify-hit-songs
32. https://blog.getimmersion.com/blog/machine-learning-helps-researchers-identify-hit-songs-with-97-accuracy
33. https://www.turing.ac.uk/blog/can-data-science-help-us-predict-winner-eurovision-2023
34. https://www.qmul.ac.uk/eecs/news-and-events/news/items/eecs-phd-students-ai-model-to-predict-eurovision-result-.html
35. https://www.qmul.ac.uk/eecs/news-and-events/news/items/eecs-phd-researcher-predicts-eurovision-winner-.html
36. https://escinsight.com/2025/04/08/what-100000-eurovision-simulations-tell-us-about-basel/
37. https://escinsight.com/2025/05/12/after-rehearsals-who-are-people-predicting-will-win-the-song-contest/
38. https://www.hiig.de/en/myth-ai-can-accurately-predict-and-optimize-human-behavior/
39. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563224001134
40. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12453701/
41. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2307596120
42. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/
43. https://artificialcommunication.mitpress.mit.edu/pub/m8xpxiru
44. https://en.wikipedia.org/wiki/Voting_at_Melodifestivalen
45. https://en.wikipedia.org/wiki/Melodifestivalen_2025
46. https://escinsight.com/2022/02/05/questions-answers-guide-first-melodifestivalen/
47. https://wiwibloggs.com/2025/03/03/poll-who-should-win-melodifestivalen-2025-in-sweden/283884/
48. https://www.gmap.com/gmap-predicts-eurovision-winner
49. https://scholarship.law.gwu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2960&context=faculty_publications
50. https://eurovoix.com/2024/10/23/sweden-melodifestivalen-2025-artist-rumours-gather-pace/
51. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7553883/
52. https://arxiv.org/html/2508.07408v1
53. https://imerit.net/resources/blog/a-comprehensive-introduction-to-uncertainty-in-machine-learning-all-una/
54. https://www.muleml.com/en/blog/prediction-uncertainty/
55. https://www.dataversity.net/articles/limitations-predictive-analytics-lessons-data-scientists/
56. https://www.dagensmedia.se/digitalt/tech/mediehusen-och-mediebyraerna-om-synen-pa-ad-och-martechmarknaden-och-hur-de-anvander-tekniken/
57. https://www.regeringen.se/contentassets/d9e443d926cb4ee4abcc58de7976c001/ett-reklamlandskap-i-forandring–konsumentskydd-och-tillsyn-i-en-digitaliserad-varld-sou-20181.pdf
58. https://www.studocu.com/sv/document/lunds-universitet/marknadsforing/professionell-marknadsforing-sammanfattning/78072564
59. https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:936975/FULLTEXT01.pdf
60. https://escinsight.com/2022/02/05/explaining-understanding-predicting-new-melfest-voting-system/
61. https://pellesnickars.se/wordpress/wp-content/uploads/2015/11/massmedieproblem.pdf
62. https://www.robertlangstrom.se/se-in-i-framtiden/
63. https://gupea.ub.gu.se/bitstream/handle/2077/70806/Thesis.pdf
64. https://www.webfx.com/blog/social-media/simple-success-metric-social-media-promotions/
65. https://blog.littledotstudios.com/en-gb/news-views/using-data-to-predict-eurovision
66. https://cepr.org/voxeu/columns/twitter-sentiment-and-stock-market-movements-predictive-power-social-media
67. https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1594906/FULLTEXT01.pdf
68. https://numerous.ai/blog/big-data-sentiment-analysis
69. https://ijirt.org/publishedpaper/IJIRT176008_PAPER.pdf
70. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/d6uy4q/d_ai_competitions_dont_produce_useful_models/
71. https://sentic.net/sentiment-analysis-for-dynamic-events.pdf
72. https://eurovisionfun.com/en/tag/melodifestivalen-2025-en/
73. https://www.tiktok.com/@allthingsesc/video/7548801954655259926
74. https://www.tiktok.com/discover/eurovision-songs-big-stream
75. https://www.youtube.com/watch?v=8MX24LpvG3A
76. https://sites.jmk.su.se/laget/har-ar-de-mest-streamade-eurovisionbidragen/12480
77. https://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/15z2rj7/eli5_how_can_algorithms_predict_human_behavior/
78. https://www.slideshare.net/slideshow/can-data-science-really-predict-human-behavior-iabac/283030747
79. https://www.getfocal.co/post/top-7-metrics-to-evaluate-sentiment-analysis-models
80. https://www.tencentcloud.com/techpedia/106761
81. http://vldb.org/pvldb/vol14/p668-kouadri.pdf
82. https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/
83. https://ng.se/artiklar/hur-eurovisions-oddsfavoriters-prestationer-2024-paverkar-nasta-tavling
84. https://killandermusicrecords.com/guider-tips/artist/musiktavlingar-for-nyetablerade-artister/
85. https://rytmus.se/stockholm/rytmus-prize/
86. https://www.reddit.com/r/eurovision/comments/1bimevy/how_reliable_or_when_does_it_start_to_be_is_the/
87. https://tijer.org/tijer/papers/TIJER2405043.pdf
88. https://imaginesweden.se