La aptitud del apostante medio para realizar una estimación exacta […] probablemente sería comparable a la del votante medio para juzgar los pros y los contras de la mayoría de las cuestiones políticas sobre las cuales se vota. Sir Francis Galton (1822-1911)
En 1906, Francis Galton explicaba cómo en la feria del condado una muchedumbre dedujo con precisión el peso de una res. Sus estimaciones individuales fueron aproximadas, pero el promedio de ellas estuvo más cerca del verdadero peso de la res que las que realizaron por separado la mayoría de los miembros, y también más cercana que cualquiera de las estimaciones de los expertos ganaderos. Desde entonces, el papel de las multitudes en la toma de decisiones ha recibido un fuerte impulso gracias al poder de conexión en tiempo real que ofrece Internet.
Un siglo después James Surowiecki popularizó el concepto «sabiduría de la multitud» en su libro The wisdom of crowds, best seller publicado en 2004, donde sostiene —con muchos ejemplos— que, a la hora de realizar una predicción, un grupo de individuos con diversos puntos de vista pero la misma motivación puede producir un resultado conjunto muy preciso.
En 2008, la revista Science publicó The Promise of Prediction Markets, un declaración firmada por reconocidos economistas, entre ellos diversos premios Nobel de Economía como Robert Shiller (2013), en la que defendían los nacientes mercados de predicción, partiendo de la siguiente idea: «La habilidad de grupos de personas para hacer predicciones es una potente herramienta de investigación […] y un ejemplo de innovación socialmente productiva […] que debería ser liberada de innecesarias restricciones gubernamentales», en referencia a la estricta legislación estadounidense que fija grandes limitaciones a las apuestas online.
Los denominados mercados de predicción funcionan como mercados virtuales, foros en los que los participantes dan su opinión sobre la probabilidad de que ocurra un evento futuro a través de un sistema de incentivos a las respuestas. Lo que se cotiza son contratos que se comprometen a pagar una cantidad, en función de un determinado resultado, con lo que los precios que crecen o disminuyen, en función del número de usuarios que apuestan por una opción, se pueden interpretar como la probabilidad de que ocurra un determinado evento.
Agregación rápida
Estos mercados permiten agregar de manera rápida información que se encuentra a menudo dispersa (las opiniones) para producir predicciones fruto de la sabiduría colectiva. Sus defensores aseguran que existen evidencias que demuestran que estos mercados realizan predicciones al menos tan precisas como las realizadas con métodos convencionales o como las opiniones de expertos.
De hecho, el que quizá sea el mayor proyecto académico, en el ámbito de la sabiduría colectiva, aplicado a predicciones sobre eventos relacionados con la política y la economía es The Good Judgement Project, fundado por el psicólogo conductual Philip Tetlock, autor del best seller Expert Political Judgement, donde pone en evidencia la capacidad predictiva de los expertos en política. Este proyecto, patrocinado por el Gobierno de EEUU a través de una de sus agencias de Inteligencia, la IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity), aprovecha la sabiduría de las masas para pronosticar eventos mundiales; sus predicciones colectivas, hasta el momento, han sido sorprendentemente precisas. Se trata de un campeonato en el que se somete al escrutinio de los usuarios una serie de preguntas elaboradas por expertos con el fin de mejorar la información de la que disponen los legisladores estadounidenses, como por ejemplo: ¿llegarán a un acuerdo comercial EEUU y la zona euro? o ¿redactará Turquía una nueva constitución? Su fin último es estudiar la capacidad humana de ¡aprender a predecir mejor!
Unos de los principales problemas con los que han contado los mercados de predicción, y su modelo basado en dinero real, para su implantación en los EEUU ha sido el estricto entorno normativo. La Comisión de Derivados sobre Materias Primas (CFTC) tiene capacidad regulatoria incluso fuera de la frontera norteamericana y, en Europa, la regulación del juego es especialmente estricta en la concesión de licencias. Esto ha llevado a que, con el tiempo, se hayan explorado otros tipos de incentivos que han acabado demostrando ser tan o más eficaces que los económicos. La tendencia es apostar por el dinero o crédito virtual, aunque existen otras compensaciones personales como los rankings, el reconocimiento social de los usuarios o la gamificación.
Diversas investigaciones destacan que los mercados de predicción pueden resultar muy útiles para la toma de decisiones tanto para empresas privadas como para organismos públicos. De hecho, un interesante estudio de Abramovich y Henderson (2007) propone la introducción de mercados de predicción en empresas como solución a los controles internos corporativos que estable la propia ley Sarbannes Oxley, en cuanto potente instrumento para revelar información interna. Pueden ofrecer una información interesante que ayude en la toma de decisiones de inversión, permita predecir caídas o incrementos de la demanda, prevea riesgos sociales, sanitarios (por ejemplo, epidemias de enfermedades infecciosas como la gripe) o incluso riesgos en la seguridad nacional o desastres medioambientales. Se conoce que han sido utilizados por el Departamento de Defensa o el sistema sanitario de los Estados Unidos y por grandes compañías internacionales como General Electric, Intel, IBM, Microsoft o Google.
Un ejemplo español de reciente creación es Futura Markets. Se trata de una iniciativa impulsada por la empresa de tecnología Talento Corporativo, los socios fundadores de Sintetia y el portal Menéame, creada como una plataforma para cotizar eventos a escala europea. Futura Markets usa un esquema de incentivos basado en dinero virtual y una clasificación pública de méritos mediante reconocimientos y rankings. Al registrarnos nos dan 5.000 futuras y podemos comprar o vender acciones virtuales sobre multitud de eventos en ámbitos como la economía, la política y el deporte. Si creemos que un evento sucederá compraremos acciones del SÍ. Si pensamos que no será así, compraremos acciones del NO» Si el usuario acierta la predicción, gana 100 futuras por acción comprada. A partir de ahí, el mercado, a través de un algoritmo, combina las operaciones de los diversos inversores y las traduce a un precio que determina la probabilidad estadística de que suceda el evento.
Así, a la vista del precio de las actuales acciones en Futura Markets, podemos decir que hay poca confianza en que el día 9 de noviembre se celebre la consulta sobre la independencia en Catalunya y, en cambio, mucha probabilidad de que Patxi López se presente como candidato en las primarias del PSOE o de que se publique en el BOE la modificación de la ley del aborto antes del fin de la legislatura.
Expectativa política y voto
Uno de los ámbitos donde se están aplicando los mercados de predicción es en la política, ya sea en el ámbito del sondeo o la medición de la expectativa política o en el de la intención directa de voto.
El mercado de predicciones políticas más famoso hasta la fecha ha sido Intrade (posiblemente el mayor mercado con dinero real que jamás haya existido). Se instaló en Dublín, fuera de EEUU, para evadir las restricciones legales. Tras un rotundo éxito en la predicción de las elecciones americanas, sufrió un escándalo por fraude financiero y tuvo que cerrar en 2012, aunque han anunciado que volverán de nuevo en 2014 con dinero virtual.
El Iowa Electronic Market (IEM), nacido con el objetivo de predecir elecciones presidenciales, es el único mercado con permiso regulatorio en EEUU que sigue todavía en funcionamiento. El IEM ha predicho los resultados de las elecciones presidenciales de Estados Unidos desde que se dispone datos —alrededor de 20 años— con mayor acierto que las encuestas tradicionales el 75 % de las veces.
Para las elecciones de 2012, el IEM estuvo prediciendo desde casi un año antes que Barack Obama iba arrebatar la victoria a Mitt Romney por la mínima (51 % a 49 %), en una elección que efectivamente acabó siendo muy estrecha (51 % a 47%). En 2008, sus pronósticos otorgaron la victoria a Obama, y resultaron más precisos que las encuestas llevadas a cabo por Zogby, Gallup, CBS, ABC, NBC y Fox. Cuatro años antes, en 2004, el IEM acertó la reelección de George W. Bush sobre John Kerry. Y en 2000 vaticinó correctamente la victoria popular de Al Gore, a pesar de que George Bush ganó finalmente la presidencia en Florida.
En un momento en que la fiabilidad de las encuestas electorales está siendo cuestionada por su incapacidad para describir la realidad, y debido a su frecuente utilización como herramienta de comunicación al servicio de un determinado interés político, los expertos sostienen que este tipo de mercados pueden ofrecer una información más precisa que la demoscopia tradicional. En el ámbito político, estudios como el de Joyce Berg et al (2008) muestran el historial de precisión de los mercados de predicción, con una recopilación de 80 ejemplos a lo largo de 12 años, donde los autores miden su mejor precisión comparada con los métodos tradicionales de encuestas. La clave está en el poder de los incentivos que cambian la perspectiva e introducen un mayor grado de racionalidad. «Opinamos sobre ideales, pero apostamos sobre creencias», advierte Andrés Alonso socio fundador de Futura Markets.
Problemas e imprecisiones
El funcionamiento de los mercados de predicción no está exento de problemas e imprecisiones. Los expertos definen algunas condiciones necesarias para hacer que sean eficientes. Joshua Porter, en su artículo Shouldn’t the Wisdom of Crowds lead to better politicians?, cita las tres condiciones: diversidad, independencia y descentralización.
La combinación de los mercados de predicción con otros datos en tiempo real, por ejemplo, como los suministrados por la participación de los ciudadanos en redes sociales como Twitter, pueden ser un termómetro importante que tener en cuenta a la hora de medir la opinión política. Científicos de Yahoo están utilizando los mercados de predicción, junto a encuestas y otros flujos de datos en tiempo real —como el análisis de los sentimientos y las emociones de los usuarios de Twitter o las tendencias en las búsquedas—, para crear la matriz de los motores de predicción política. El proyecto que se denomina The Signal (La Señal) involucra a mercados de predicción online como Intrade.
Las predicciones, en conjunto, pueden ser un gran instrumento para las ciencias sociales y para la planeación estratégica en la política y, en especial, en las campañas electorales. Los datos se convierten, cada día más, en el elemento central del éxito de una estrategia: datos para comprender, analizar y sustentar esfuerzos, ideas o planes. Pero también pueden hacer de las predicciones estadísticas (o de mercados) una variable perezosa y predeterminada que favorezca la inhibición de la política y del compromiso. Y canalizan, con solvencia técnica y verosimilitud, las inercias y las tendencias dominantes.
Las predicciones pueden ser tan certeras como la demoscopia tradicional. De ahí su pujanza y su relevancia. Pero si la política se reduce, simplemente, al arte de lo posible (lo previsible, lo predictivo), dejará de ser un instrumento de cambio y regeneración social. La política no puede renunciar a hacer posible lo necesario, que no es lo mismo que hacer, simplemente, lo posible.
Artículo publicado en la revista Alternativas económicas Número 12- marzo 2014.
Fotografía: Nigel Tadyanehondo para Unsplash
Enlaces de interés:
– With Wikistrat, crowdsourcing gets geopolitical (Aaron Stanley. Financial Times)
– Intención de Voto. Elecciones 26-J: El PSOE se juega siete diputados y Podemos luchará por 11 (El Confidencial, 3.05.2016)
– Cataluña ante al apagón demoscópico: qué nos dicen los mercados de predicción (Alberto López Ortega. Politikon, 18.12.2017)
– Breve historia de las encuestas: El arte de observar a la democracia (I) (Yamil Nares. Letras Libres, 27.02.2018)
– Breve historia de las encuestas: El arte de observar a la democracia (II) (Yamil Nares. Letras Libres, 6.03.2018)
