수학 모델이 NCAA 위원회의 대진표 선택에서 38개 팀 중 37개 팀을 맞혔다.

매년 3월, 순환제로 구성된 10명의 위원회가 8천만 명 이상이 시청하는 NCAA 남자 농구 토너먼트에 참가할 351개 디비전 I 팀 중 68개 팀을 선정한 뒤 시드를 배정한다. 선정과 시드 배정은 주관적이며 편향과 인적 오류에 취약하다.

브루스 라이니그(Bruce Reinig)와 아이러 호로위츠(Ira Horowitz)는 시즌 데이터로부터 68개 팀을 선정하고 순위를 매기고 시드를 배정하는 수학적 프로그래밍 모델을 구축했으며, 이는 위원회 구성, 토너먼트 결과, 과거 시즌과 무관하다. 2012~2016년 토너먼트에 대해 시험했을 때, 이 모델은 위원회의 순위를 일관되게 재현했다.

2017년 토너먼트에 적용했을 때, 이 알고리즘은 위원회가 선정한 38개 팀 중 37개 팀을 식별했다. 시드 24개는 정확히 일치했고, 77.6%는 한 시드 이내, 89.6%는 두 시드 이내로 위원회의 순위와 일치했다.

위원회의 편향이 개입할 수 없도록 수학으로 팀 순위를 매긴다.

주관적인 위원회의 판단을 객관적이고 반복 가능한 계산으로 바꾼다.

모델이 투명하기 때문에, 체육국장들은 일정 변경이 자신의 시드를 어떻게 움직일지 볼 수 있다.

위원회에 편향 없는 출발점을 제공하면서도 인간의 검토 여지를 남긴다.

소규모 집단이 중대한 순위 결정을 내릴 때, 동일한 데이터로 구축한 최적화 모델은 편향을 드러내고 작업 속도를 높이며 모두에게 방어 가능한 기준선을 제공한다.

INFORMS는 이 연구를 Interfaces에 게재하고 2018년 마치 매드니스 기간 동안 전문을 무료로 공개하여, 알고리즘 보조 대진표 선정을 공개 논쟁의 장으로 끌어냈다.