Du er her

Tipping på odds: Lønner det seg å lytte til ekspertene?

Mange som tipper, benytter seg av ekspertkunnskap i håp om å lykkes i pengespill. Denne studien bidrar til å nyansere myter om ekspertkunnskap, og har følger for forbrukeratferd. I klinisk sammenheng kan kunnskapen ha psykoedukativ betydning.

Publisert
5. desember 2011
Abstract

Odds betting: Should players seek expert advice?

This study examined whether it would pay off to follow expert tips when betting on odds in sports. We compared betting tips given by nine sport experts from the Norwegian media over a period of two years with a simulated group betting randomly on the same games. We found no difference in the total monetary outcome between the random group and the experts. Results showed that the experts got significantly more games correct than the random group (p <.05). However, because the experts bet on games with lower odds than the random group (p <.05), their predictions did not improve their monetary outcome. We conclude that it does not pay off to follow expert tips.

Keywords: oddsspill, pengespill, eksperter, random, tips

Innenfor oddstipping i Norge[1] har mange medier egne eksperter som hver uke går offentlig ut med tips om hvilke utfall det skal lønne seg å tippe på i en rekke sportslige konkurranser. Ekspertenes tips er ment å være til hjelp for spilleren, og det tas mer eller mindre for gitt at ekspertene i det lange løp gjør det bedre enn amatører. Til tross for at mange spillere følger med på eksperttips i sportstipping, er det gjort relativt lite forskning på eksperters evne til å kunne forutsi sportsbegivenheter (Andersson, Edman & Ekman, 2005).

Til tross for at mange spillere følger med på eksperttips i sportstipping, er det gjort relativt lite forskning på eksperters evne til å kunne forutsi sportsbegivenheter

Strukturen på pengespill er utformet slik at de som spiller bør forvente å tape penger over tid (Ladouceur & Walker, 1996). Pengespillenes popularitet i Norge gjør det naturlig å stille spørsmål om hva som motiverer så mange personer til å satse penger på spill der de logisk sett bør forvente å gå med tap. Et alternativ er at spillerne hovedsakelig spiller for underholdningens del, men studier har vist at spillerne spiller med den hensikt å vinne penger (Ladouceur & Walker, 1996). Flere teoretikere har påpekt at spillerne drives av kognitive feiltanker (Ladouceur, 2004; Ladouceur & Walker, 1996; Toneatto, 1999). En sentral form for kognitive feiltanker i pengespill er illusjonen av kontroll (Langer, 1975). Begrepet viser til at en tror en kan påvirke utfallet av et uforutsigbart spill, og/eller at man overvurderer hvor predikerbart utfallet egentlig er. Implisitt her er troen på at det er mulig å «slå systemet» og vinne penger i det lange løp. Kunnskap om kognitive feiltanker er sentrale i forståelsen av spillernes motivasjon for å delta i pengespill.

Pengespill kan deles inn i tilfeldighetsspill og såkalte ferdighetsbaserte spill. I tilfeldighetsspill, som Lotto og Extra, er sannsynligheten for gevinst hele tiden den samme, og trekningen er tilfeldig (Ranyard & Charlton, 2006). Mens erfaring og kunnskap hos spilleren ikke kan påvirke utfallet i tilfeldighetsspill, har slike faktorer i varierende grad betydning for ferdighetsbaserte spill (Cantinotti, Ladouceur & Jacques, 2004). Blant spillene som vanligvis regnes som ferdighetsbaserte, finner vi oddstipping på ulike sportsbegivenheter. Av antagelsen om at erfaring og kunnskap øker vinnersjansene i ferdighetsspill, følger tanken om at ekspertise er en fordel i oddstipping.

Ved tipping på sportsbegivenheter vil blant annet det å oppleve å inneha kunnskap på området (Cantinotti et al., 2004) og det å inkludere tilfeller hvor man var nær ved å vinne når man vurderer prestasjonene sine (Delfabbro & Winefield, 1999), kunne gi en falsk følelse av kontroll og tro på egne ferdigheter. Dette kalles overkonfidens og er et kjent fenomen blant eksperter. Studier har vist at overkonfidens øker i takt med mengden informasjon (Oskamp, 1982). Yates, McDaniel og Brown (1991) foreslår at ekspertenes kunnskap på området er til hinder for å ta riktige beslutninger, ved at de vurderer for mange elementer ved spillet, der flere av dem er irrelevante for å forutsi utfallet.

Der eksperter er utsatt for overkonfidens, er amatører i større grad utsatt for heuristikker og «enkle» strategier. Forskning har vist at man ved å følge enkle strategier kan utkonkurrere eksperter i sportstipping (Pachur & Biele, 2007). Strategier som dette går ut på å ta i bruk informasjon som er lett tilgjengelig. Eksempelvis har det å tippe på hjemmelaget (Forrest & Simmons, 2000) og det å tippe på det laget som virker mest kjent, gitt like gode eller bedre resultater enn eksperttipsene (Andersson et al., 2005). Disse studiene har kun undersøkt om de overnevnte strategiene er bedre enn ekspertene til å forutsi utfall. De har ikke undersøkt om strategiene gir økonomisk gevinst hvis man bruker dem i oddstipping.

En ekspert defineres av Ericsson, Charness, Feltovich og Hoffman (2005) som en person som har brukt mye tid og krefter på å utvikle sine evner på et bestemt område. Det ligger også i definisjonen at de skal være bedre enn ikke-eksperter på sitt felt. Innenfor feltet oddstipping vil denne generelle definisjonen av en ekspert innebære at eksperten må være i stand til å predikere utfallet i oddskamper bedre enn personer som ikke er eksperter.

Som forventet fant vi at selv om ekspertene vant oftere enn det som kan forventes ved tilfeldig spill, vant de ikke mer penger over tid

Andersson, Memmet og Popowicz (2009) påpeker at det finnes studier som har vist at eksperter gjør det bedre, i form av å tippe oftere riktig, enn det amatører gjør (Pachur & Biele, 2007), men at det også er gjort studier som viser at eksperter ikke tipper oftere rett enn amatører (Andersson et al., 2005). Cantinotti et al. (2004) fant at selv om erfarne oddstippere tippet oftere riktig enn ved å følge en strategi der man tippet tilfeldig på utfall, var de erfarne tipperne sin samlede premiegevinst ikke større enn en strategi med tilfeldig satsing. Dette er mulig fordi gevinsten avgjøres av hvor høye odds man tipper på. I denne studien er det rimelig å anta at ekspertene plasserte tipsene sine på kamper med lavere odds enn det som var tilfellet ved strategien med tilfeldig satsing. Lignende funn gjorde også Ladouceur, Giroux og Jaques (1998) i en studie av eksperter innen hestespill.

Med unntak av studiene til Cantinotti et al. (2004) og Ladouceur et al. (1998) er det oss bekjent ikke gjort studier som har sett på eksperters evne til å generere økonomisk gevinst i oddstipping. I tillegg stiller Andersson et al. (2009) spørsmål ved hvorvidt tidligere forskning på feltet har brukt representative mål på ekspertise, da det hovedsakelig har vært brukt deltagere som innehar store mengder kunnskap om sport, men som ikke nødvendigvis har erfaring med å jevnlig forutsi sportsbegivenheter. Han foreslår at et representativt utvalg av eksperter vil kunne være erfarne tippere som regelmessig satser på utfall av sportsbegivenheter.

I denne studien undersøker vi om det å følge oddstipsene fra norske mediers eksperter på Langoddsen gir større økonomisk gevinst enn å tippe tilfeldig på utfall av kampene. Dette vil vi undersøke ved å sammenligne ekspertene med en gruppe datasimulerte spillere. Det vil si at vi sammenligner eksperttips med randomiserte tips. Vi ønsker også å undersøke hvordan ekspertene plasserer sine tips, om de viser noen tendens til å spille på høye eller lave odds. Per dags dato er det oss bekjent ikke gjort noen studier som sammenligner eksperter med tilfeldig tipping på sportsspill i Norge. I tråd med resultatene fra lignende forskning utført av Cantinotti et al. (2004) og Ladouceur et al. (1998), har vi utformet følgende hypoteser:

Hypotese 1: Vi forventer at ekspertene vinner oftere enn de simulerte spillerne.

Hypotese 2: Vi forventer at ekspertene skal tippe på lavere odds enn de simulerte spillerne.

Hypotese 3: Vi forventer at ekspertene ikke vil få større økonomisk gevinst enn de simulerte spillerne.

Metode

De som tipper på Langoddsen plukker selv ut hvilke og hvor mange (fra én til ti) kamper de ønsker å spille på fra programoversikten over alle kampene. Utfallene man kan velge mellom, er hjemme (H), uavgjort (U) og borte (B). Hvert utfall har et oddstall som blir satt av Norsk Tippings oddssettere, og er ment å gi en indikasjon på hvor sannsynlig hvert av utfallene er. Jo høyere oddstall et utfall har, jo mindre sannsynlig antas utfallet å være. Oddstallet viser i tillegg hvor mye spilleren får tilbake per krone dersom det tippes riktig. Potensiell premie regnes ut ved å gange oddsene for hvert spillobjekt med hverandre, og deretter gange produktet med innsatsbeløpet. Spilleren må tippe rett utfall i alle kampene det spilles på for å vinne premien (Norsk Tipping, 2010).

Eksperttips fra norske medier brukes i en konkurranse på Norsk Tipping sine sider som kalles «Oddsduellen», der det spilles på Langoddsen med en tenkt innsats på 100 kroner. Hver uke setter ekspertene opp sine kupongforslag med et selvvalgt antall kamper, og disse presenteres via ekspertenes ulike medier samt på Norsk Tippings nettsider før kampene.

Utvalg. Eksperttipsene i vår studie er reelle tips gitt av eksperter fra ni norske medier fra 01.01.08 til og med 31.12.09: Aftenposten, Avisenes nyhetsbyrå (ANB), Dagbladet, Fotballtips.no, Nettavisen, P4, Tips.no, TV2 og Verdens Gang (VG). Ett selskap (Radsoft) ble fjernet fra analysene da de kun hadde deltatt fire uker (ni tips) i løpet av to år. De randomiserte tipsene ble generert ved hjelp av Microsoft Excels randomiseringsfunksjon.

Materiale og prosedyre. All informasjon om ekspertenes tips i 2008 og 2009 ble hentet fra Norsk Tippings nettsider (Norsk Tipping, 2010). Fem uker i 2008 (uke 1, 11, 13, 16 og 47), og åtte uker i 2009 (uke 11, 26, 36, 45, 47, 50, 51, 52) ble ekskludert på grunn av manglende informasjon på nettsidene. Vi hentet til sammen ut 640 brutto kupongtips (kombinasjoner av kamper). 64 av kupongtipsene måtte ekskluderes på grunn av feil i oppgitt informasjon, noe som resulterte i et endelig utvalg på 568 kupongtips som ekspertene hadde gitt i løpet av perioden på to år.

De randomiserte tipsene ble generert i Excel ved hjelp av funksjonen «TILFELDIGMELLOM», som genererer et tilfeldig tall innenfor et angitt område. På denne måten kunne vi for hvert spillobjekt generere et tilfeldig tips der 1 = hjemmeseier, 2 = uavgjort og 3 = borteseier. Hver eksperts tips ble sammenlignet med randomiserte tips på de tilsvarende kampene. På denne måten simulerte vi ni spillere som spilte tilfeldig på den samme kombinasjonen av kamper som ekspertene har valgt ut.

Ekspertene ble sammenlignet med de simulerte spillerne i forhold til samlet fortjeneste, antall gevinster og plasseringen av tips på høye og lave odds.

Resultater

Den første hypotesen var at ekspertene ville vinne oftere enn de simulerte spillerne. Pearson Chi-Square-test viste at forskjellen mellom gruppene i andelen kamper vunnet var signifikant, c2 (1, N = 1136) = 21,9, p = 0,001. Vi fant at ekspertene vant på til sammen 108 av de 568 kupongtipsene, som tilsvarer en vinnerandel på 19,3 %, mens de simulerte spillerne vant på til sammen 53 av 568 kupongtips, tilsvarende 9,3 %. Se tabell 1.

Tabell 1. Oversikt over økonomisk gevinst og andel riktige kuponger.

 

Eksperter

Simulerte spillere

 

Gevinst per krone

Andel riktige kuponger

 

Gevinst per krone

Andel riktige kuponger

Dagbladet

1,34

15 av 70

Spiller 1

1,03

13 av 70

Tips

0,47

11 av 76

Spiller 2

0,28

3 av 76

Verdens Gang

0,81

26 av 79

Spiller 3

0,70

19 av 79

P4

0,28

4 av 77

Spiller 4

0,69

3 av 77

Aftenposten

0,47

6 av 79

Spiller 5

0,91

2 av 79

TV2

0,55

11 av 67

Spiller 6

0,34

4 av 67

Fotballtips

0,97

10 av 23

Spiller 7

1,25

3 av 23

Avisenes nyhetsbyrå

0,67

21 av 84

Spiller 8

0,46

4 av 84

Nettavisen

0,99

4 av 13

Spiller 9

1,21

2 av 13

Totalskårer (gruppenivå):

 

   

 

 

Gjennomsnitt

0,67

   

0,67

 

Standardavvik

2,05

   

3,76

 

Median

0,67

   

0,70

 

Minimum

0,28

   

0,28

 

Maksimum

1,34

   

1,24

 

Riktige kuponger totalt

 

108 av 568

 

 

53 av 568

Gale kuponger totalt

 

460 av 568

 

 

515 av 568

Den andre hypotesen om at ekspertene ville plassere sine tips på lavere oddstall enn de simulerte spillerne ble undersøkt med en Mann-Whitney-U-test. Testen sammenlignet medianen til oddstallene på alle tips gitt av ekspertgruppen med medianen til oddstallene til alle de randomiserte tipsene. Testen viste at forskjellen var signifikant, Z = –29,25, p = 0,000, i form av at ekspertgruppen tipper på lavere odds enn de simulerte spillerne. Tipsene er ulikt fordelt for ekspertene og de simulerte spillerne. Se figur 1.

Figur 1. Fordeling av tips for ekspertene og de simulerte spillerne.

Vår tredje hypotese var at ekspertene ikke ville få større økonomisk gevinst enn de simulerte spillerne. I gjennomsnitt fikk ekspertgruppen tilbake 0,67 kr (SD = 2,05) for hver satsede krone, og de simulerte spillerne fikk totalt tilbake 0,67 kr (SD = 3,76). Ekspertene tapte i gjennomsnitt 33,1 % av innsatsen, mens de simulerte spillerne tapte 33,3 %. En uavhengig gruppe t-test viste ingen signifikante forskjeller mellom gruppene t (1134) = 0,45, p = 0,99. Ekspertene fikk tilbake fra 0,28 kr (P4) til 1,34 kr (Dagbladet). De simulerte spillerne fikk tilbake fra 0,28 kr til 1,25 kr. Se tabell 1.

Fordi Dagbladet-eksperten kom bedre ut enn de andre ekspertene, ble det videre gjort en Kruskal-Wallis-test der Dagbladet-eksperten isolert ble sammenlignet med de resterende i ekspertgruppen samlet, og med de simulerte spillerne. I testen sammenlignet vi de tre gruppenes median for oddstallet per kamp. Testen viste at det samlet var signifikante forskjeller mellom gruppenes median, c2 = (2, N = 3132) = 923,9, p = 0,000.

Videre fortsatte vi med en median-test for å se om det var gruppeforskjeller i fordelingen av enkelttipsene rundt en grand-median, både mellom hovedgruppene og mellom Dagbladet, de andre ekspertene samlet og de simulerte spillerne. Grand-median vil si fellesmedianen til alle oddstallene det spilles på. Logikken bak median-testen er at jo større avvik gruppen har fra en 50–50 prosent fordeling av tips over og under fellesmedianen, jo større er tendensen til å spille på odds som er enten høyere eller lavere enn det statistiske gjennomsnittet. Median-testen viste at det var signifikante forskjeller mellom hovedgruppene i måten tipsene var fordelt rundt grand-medianen (GM = 1,90), c2 = (1, N = 3132) = 703,2, p = 0,000. Videre viste testen at Dagbladets fordeling av tips rundt grand-medianen var forskjellig fra de andre ekspertenes og de simulerte spillernes tipsfordeling rundt grand-medianen, c2 = (2, N = 3132) = 774,1, p = 0,000. Dagbladet hadde 58,9 % av tipsene over grand-medianen, mens de andre ekspertene samlet hadde 22,3 % av tipsene over grand-medianen. De simulerte spillerne har 73,1 % av sine tips over grand-medianen, mens alle ekspertene samlet har 25,7 % av tipsene over grand-medianen. Se tabell 2.

Tabell 2. Fordeling av tips rundt Grand Median (GM= 1.90) for anbefalte tips.

Grupper

 

Dagbladet

Andre eksperter

Eksperter samlet

Simulerte spillere

Antall tips over Grand median

86 (58,9 %)

317 (22,3 %)

403 (25,7 %)

1145 (73,1 %)

Antall tips under Grand median

60 (41,1 %)

1103 (77,7 %)

1163 (74,3 %)

421 (26,9 %)

Diskusjon

I denne studien har vi sammenlignet oddseksperter og en gruppe simulerte spillere som spiller tilfeldig, og sammenlignet deres evne til å predikere utfallet av sportsbegivenheter i form av oddstipping. Resultatene viser at for begge gruppene var den totale økonomiske gevinsten mindre enn det totale innsatsbeløpet, noe man kan forvente ut fra en spillstruktur som er utarbeidet for at spillerne skal tape penger over tid (Ladouceur & Walker, 1996). Som forventet fant vi at selv om ekspertene vant oftere enn det som kan forventes ved tilfeldig spill, vant de ikke mer penger over tid. Disse resultatene er i tråd med det Cantinotti et al. fant i 2004, samt med Ladouceur et al. (1998) sin studie av eksperter på hestespill.

Vi ser ingen ekspertiseeffekt når det kommer til økonomisk gevinst i vår studie. Strukturen på oddsspill gjør dette mulig fordi gevinsten av et spill avhenger av kupongens totalodds; høyere totalodds gir større gevinst. Samtidig er det risikofylt å spille på kamper med høye odds, ettersom høye oddstall er en indikasjon fra oddssetterne om at dette er kamper med større usikkerhet. Mens ekspertene ser ut til å plassere majoriteten av sine tips på kamper med lave odds, finner vi den motsatte tendensen hos de simulerte spillerne, der flesteparten av tipsene gjennom simuleringsprosessen har havnet over grand-medianen. Våre funn tyder på at ekspertenes tipping er mindre risikofylt enn det som blir utfallet av å spille tilfeldig.

Det er rimelig å anta at ekspertene i vår studie rammes av de samme kognitive feiltankene som tidligere studier har vist at eksperter er utsatt for (Andersson et al., 2009). Det at ekspertene får inn mange kuponger, vil kunne forsterke deres tro på egne evner ved at de hyppig får bekreftelse på å ha tippet riktig. Her kan også det å tippe riktig på enkeltkamper spille inn og ytterligere forsterke deres tro på egne evner. Dette kan bidra til at ekspertene blir overkonfidente. I tillegg kan det tenkes at ekspertene er utsatt for near miss-effekten. Begrepet viser til å inkludere kamper som «nesten går inn» når man vurderer egne prestasjoner, til tross for at disse ikke er reelle indikatorer på ens prediksjonsevner (Delfabbro & Winefield, 1999).

I vår studie var det én ekspert som skilte seg ut fra de andre ekspertene. Median-testen viste at Dagbladet-eksperten og den simulerte gruppen har mer enn halvparten av enkelttipsene sine over grand-medianen til alle tipsene, hvilket ikke var tilfellet for resten av ekspertene (se tabell 2). Den simulerte gruppen spiller mer risikofylt i form av at det spilles på høyere odds i hver enkelt kamp enn det som blir tilfellet dersom man følger ekspertenes tips. Dagbladet-eksperten sine tips ligner mer på den simulerte gruppens tips enn på resten av ekspertenes tips ved at de spiller på høyere odds i enkeltkamper.

Tipsene fra Dagbladet-eksperten er også de eneste av eksperttipsene som gir økonomisk gevinst i vår studie. Ut fra rådata ser det ut til at dette skyldes at denne eksperten fikk inn ett kupongtips med svært høy odds. Dersom man får inn en kupong med høy odds, vil dette gi økonomisk gevinst, men på grunn av spillets struktur er det sannsynlig at gevinsten vil utjevne seg over tid. Dagbladets ene store gevinst kan sies å være et eksempel på at det å tippe på høye odds i svært få tilfeller kan lønne seg. I tråd med dette argumenterer matematikeren Packel (2006) for at det i svært få tilfeller kan lønne seg å spille på høye odds, gitt at en satser hele innsatsbeløpet på ett enkelt spill, og at en uansett utfall ikke satser igjen (se Packel (2006) for resonnement). Det er imidlertid få som vil benytte seg av en slik strategi i praksis. Storspillere vil ofte velge å jage både gevinst og tap, noe som statistisk sett vil medføre økonomisk tap over tid (Lesieur, 1984). Funnene i denne studien viser nettopp at også store gevinster utjevnes over tid. Dette illustreres godt med at det samlede overskuddet til Dagbladet-eksperten er svært lite i forhold til oddsene det satses på. Gjennomsnittsoddsen på en kupong (for alle ekspertene) ligger på 8,0, og således er overskuddet på 1,34 svært lite sammenlignet med det som faktisk satses. Dagbladets ene store gevinst med odds på 36 har over tid blitt utjevnet gjennom mange tap til en «sluttfortjeneste» på 1,34 ganger innsatsen.

Det er viktig å merke seg at ekspertene i vår undersøkelse har hatt en fordel over de simulerte spillerne ved at det er ekspertene som har valgt ut objektene de har spilt på. En del av ekspertisen i oddstipping antas å være å plukke ut hvilke kamper som er best å spille på, samt hvilke kombinasjoner av kamper som vil være gunstig fra uke til uke. Ut fra tanken om at ekspertise er bra i oddstipping, skulle det å velge ut spillobjekter i teorien gi ekspertene en fordel over de simulerte spillerne. Man må regne med at ekspertene velger seg ut bestemte kamper fra oddsprogrammet der de er relativt sikre på utfallet (H, U eller B). Slik kan man videre tenke seg at det å spille tilfeldig, i ca. to tredjedeler av tilfellene (der utfallet vil bli noe annet enn ekspertenes) da vil være det samme som å spille på utfall som ekspertene ikke anser som sannsynlige. I lys av at våre eksperter tipper oftere rett enn de simulerte spillerne, virker det som ekspertene har rett i at deres valgte utfall i en kamp er det mest sannsynlige utfallet. Likevel ser vi også det paradoksale ved dette, ettersom ekspertenes økonomiske gevinst tross alt ikke blir større enn ved å spille tilfeldig.

Ekspertene som kommer med tips, kan være sportskommentatorer, sportsjournalister eller tipsere (Stekler, Sendor & Verlander, 2010). Det er lite informasjon om hvem ekspertene hos de ulike selskapene er, hvilke metoder de bruker, og hva deres ekspertise går ut på. Gjennom markedsføringen av tipsene som «ekspertenes oddstips», framstilles ekspertene i vår studie som å være eksperter i nettopp å forutsi utfall av sportsbegivenheter, slik en ekspert også blir definert av Ericsson et al. (2006). Våre resultater tyder på at ekspertenes «ekspertise» ligger i å forutsi utfall bedre enn tilfeldig, men ikke i å generere økonomisk gevinst. Det må også påpekes her at ekspertene bare tipper riktig i 19,1 % av kupongene de spiller på, mens de i 80,9 % av tilfellene tipper feil.

Selv om resultatene klart viser at det ikke er noe å tjene ved å følge eksperttips, kan det fortsatt diskuteres hvorvidt ekspertene gjør en god eller dårlig jobb. De gjør en god jobb i den forstand at de oftere enn tilfeldig tipper riktig, noe som vil si at ferdigheter og kunnskap utgjør en forskjell i oddstipping. Men dersom tipperne forventer at ekspertenes tips skal gi økonomisk gevinst, noe de ikke gjør, vil man kunne påstå at ekspertene gjør en dårlig jobb. En slik inkongruens vil være interessant å utforske nærmere: hvilke forventninger har de som tipper til ekspertenes tips? Foreløpig kan vi ikke si noe om hva spillerne forventer av ekspertene. Det vi har funnet, er at tilbakebetalingen er negativ enten man spiller randomisert eller følger eksperttips.

Ifølge Heath og Tversky (1991) kan ekspertene beskytte sin ekspertise ved å bruke følgende argument: det er vanskelig å predikere et utfall som er preget av tilfeldigheter. Disse forskerne skriver at det nærmest er en vinn-vinn-situasjon for ekspertene. De er eksperter på et område, og vil på bakgrunn av sin ekspertise påstå å ha større sannsynlighet for å tippe på riktig utfall. Dersom ekspertene skulle ta feil, vil de kunne begrunne det med at de, på tross av at de er eksperter, ikke har kontroll over utfallet («… treat an incorrect prediction as an upset», Heath & Tversky, 1991, s. 8). Ekspertene kan altså rettferdiggjøre sine antagelser uansett utfall, og dermed beskytte seg selv og sin ekspertise (Heath & Tversky, 1991). Eksperter viser i så fall en tendens som ligner self-serving bias, der tap attribueres til eksterne faktorer og seire til deres ekspertise.

De som tipper ønsker trolig å beholde forestillingen om at det er mulig å «slå systemet», og at det finnes ekspertkunnskap som en kan benytte seg av. Slik opprettholdes troen på at oddstipping er et ferdighetsspill, og gjør at spillerne kan fortsette å se bort fra hvor mye tilfeldighetene spiller inn for utfallet av kampene. Videre kan noe av populariteten til eksperttips ligge i at tippere foretrekker å bruke ekspertenes prediksjoner som et utgangspunkt, for så å legge til sine egne vurderinger (i tråd med «anchoring and adjustment»-heuristikken). Alle partene i «systemet» (spilloperatørene, mediene og tipperne) ser ut til å ha en felles interesse av å opprettholde troen på at ferdigheter er en fordel i oddstipping, og at det finnes ekspertvurderinger som det er verdt å lytte til.

Validitet og videre studier

Den ytre validiteten i vår studie er god, i og med at tipsene fra ekspertene er hentet fra en naturalistisk setting. Samtidig vet vi lite om ekspertene og kvaliteten på deres ekspertise. Det å simulere tipsene ekspertene skal konkurrere med ved å bruke et databehandlingsprogram, fungerer til denne studiens formål. Vi var først og fremst interessert i ekspertenes evner, og om de kunne utkonkurreres av en enkelt strategi som består i å tippe tilfeldige på utfall. Funnene våre åpner imidlertid opp for nye problemstillinger og spørsmål, og det er flere ting som det vil være interessant å undersøke i videre studier. Tidligere studier har vist at det å følge hjemmeseierstrategien har gitt gode resultater når det gjelder å tippe på riktig utfall, og det kunne vært interessant å sammenligne en hjemmeseierstrategi med ekspertenes tips. Videre vil amatørspillere som tipper på odds sjelden følge en strategi der de tipper helt tilfeldig, og det vil også være av interesse å undersøke hvilke strategier slike spillere bruker, for så å simulere disse strategiene i videre studier.

For å sette resultatene i perspektiv vil det også være hensiktsmessig å undersøke forbrukeres holdninger til eksperttips, for eksempel ved å se nærmere på forventinger om eksperters treffprosent og økonomiske gevinst. Både kvalitative og kvantitative tilnærminger bør tas i bruk for å belyse forbrukernes tiltro og forventninger til ekspertenes tips.

Konklusjon

Våre funn er i tråd med resultater fra tidligere forskning (Cantinotti et al., 2004; Ladouceur et al., 1998). Eksperttips gir ikke høyere avkastning i oddstipping enn å tippe helt tilfeldig. Funnene i denne studien kan bidra til å nyansere mytene rundt ekspertkompetanse og pengespill. Det å tippe på odds gir ikke økonomisk gevinst over tid, og inntrykket som gis av at det lønner seg å lytte til ekspertene når man tipper er villedende. Funnene har implikasjoner både for forbrukeratferd i pengespill og i klinisk bruk hvor denne typen kunnskap kan være et viktig bidrag i psykoedukativ sammenheng. Forbrukere bør opplyses om den reelle verdien i ekspertenes oddstips, slik at de kan ta en informert beslutning når de skal avgjøre om de vil følge ekspertenes tips.

Fotnoter

  1. ^ Id=”psykolog11-12b-626”> I 2010 ble det hos Norsk Tipping omsatt for ca. 1,6 milliarder kroner på oddsen.
Teksten sto på trykk første gang i Tidsskrift for Norsk psykologforening, Vol 48, nummer 12, 2011, side 1172-1177

Kommenter denne artikkelen

Referanser

Andersson, P., Edman, J. & Ekman, M. (2005). Predicting the World Cup 2002: Performance and confidence of experts and non-experts. International Journal of Forecasting, 21(3), 565–576. doi:10.1016/j.ijforecast.2005.03.004

Andersson, P., Memmet, D. & Popowicz, E. (2009). Forecasting outcomes of the World Cup 2006 in football: Performance and confidence of bettors and laypeople. Psychology of Sports and Expertise, 10(1), 116–123. doi:10.1016/j.psychsport.2008.07.008

Cantinotti, M., Ladouceur, R. & Jacques, C. (2004). Sports betting: can gamblers beat randomness? Psychology of Addictive Behaviors, 18(2), 143–147. doi:10.1037/0893–164X.18.2.143

Delfabbro, P. H. & Winefield, A. H. (1999). Poker-machine gambling: An analysis of within session characteristics. British Journal of Psychology, 90(3), 425–439.

Ericsson, K. A., Charness, N., Feltovich, P. J. & Hoffman, R. R. (2006). The Cambridge handbook of expertise and expert performance. New York: Cambridge University Press.

Forrest, D. & Simmons, R. (2000). Forecasting sport: The behaviour and performance of football tipsters. International Journal of Forecasting, 16(3), 317–331.

Heath, C. & Tversky, A. (1991). Preference and belief: Ambiguity and competence in choice under uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 4(1), 5–28.

Ladouceur, R., Giroux, I. & Jaques, C. (1998). Winning on the horses: How much Strategy and Knowledge are needed? Journal of Psychology, 132(2), 133–142. doi:10.1080/00223989809599154

Ladouceur, R. & Walker, M. (1996). A cognitive perspective on gambling. I P. M. Salkovskis (red.), Trends in cognitive and behavioural therapies (s. 89–120). New York: Wiley.

Ladouceur, R. (2004). Perceptions among pathological and nonpathological gamblers. Addictive Behaviors 29, 555–565.

Langer, E. J. (1975). The illusion of control. Journal of Personality and Social Psychology, 32(2), 311–328.

Lesieur, H. R. (1984). The chase: career of the compulsive gambler. Cambridge: Schenkman Publishing.

Norsk Tipping sine nettsider. Hentet fra: https://www.norsk-tipping.no/forsiden/artikkelarkiv

Norsk Tipping sine nettsider. Hentet fra: https://www.norsk-tipping.no/resultater/langoddsen

Norsk Tipping sine nettsider. Hentet fra: https://www.norsk-tipping.no/produktinfo/oddsen

Oskamp, S. (1982). Overconfidence in case-study judgments. In D. Kahneman, P. Slovic & A. Tversky (Eds.), Judgment under uncertainty: Heuristics and biases (s. 287–293). New York: Cambridge University Press.

Pachur, T. & Biele, G. (2007). Forecasting from ignorance: The use and usefulness of recognition in lay predictions of sports events. Acta Psychologica, 125(1), 99–116. doi:10.1016/j.actpsy.2006.07.002

Packel, E., (red.). (2006). The Mathematics of Games and Gambling. United States of America: The Mathematical Association of America.

Ranyard, R. & Charlton, J. P. (2006). Cognitive processes underlying lottery and sports gambling decisions: The role of stated probabilities and background knowledge. European Journal of Cognitive Psychology, 18(2), 234–254. doi:10.1080/09541440540000149

Stekler, H. O., Sendor, D. & Verlander, R., (2010). Issues in sports forecasting. International Journal of Forecasting, 26(3), 606–621. doi:10.1016/j.ijforecast.2010.01.003

Toneatto, T. (1999). Cognitive Psychopathology of Problem Gambling. Substance Use & Misuse, 34(11), 1593–1604.

Yates, J. F., McDaniel, L. S. & Brown, E. S. (1991). Probabilistic forecasts of stock prices and earnings: The hazards of nascent expertise. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 49(1), 60–79.