Cuando la IA aprenda a falsificar la opinión pública, ¿cómo responderá el mercado ante la manipulación en la gran prueba?

null

Autor: Andy Hall, profesor de la Stanford Graduate School of Business y del Hoover Institution

Traducción: Felix, PANews (Este artículo ha sido parcialmente editado)

Imagina un escenario así: Octubre de 2028, Vans y Mark Cuban están empatados en las elecciones presidenciales. La popularidad de Vans en el mercado de predicciones comienza a subir repentinamente. CNN, en colaboración con Kalshi, informa de manera continua y sin interrupciones sobre los precios del mercado de predicciones.

Al mismo tiempo, nadie sabe por qué los precios inicialmente se dispararon. Los demócratas insisten en que el mercado ha sido “manipulado”. Señalan que una gran cantidad de transacciones sospechosas, sin ninguna nueva encuesta u otra razón aparente, impulsaron el mercado a apoyar a Vans.

El New York Times publica un artículo diciendo que operadores respaldados por el Fondo Soberano de Arabia Saudita hicieron grandes apuestas en el mercado electoral, con el objetivo de que CNN favoreciera a Vans en sus informes. Los republicanos, por su parte, afirman que los precios son razonables, señalan que no hay evidencia de que el aumento de precios pueda influir en los resultados electorales y acusan a los demócratas de intentar suprimir la libertad de expresión y censurar información real sobre las elecciones. La verdad aún es difícil de determinar.

Este artículo explicará por qué es muy probable que tales escenarios ocurran en los próximos años, aunque los casos de manipulación exitosa de los mercados de predicciones son pocos y casi no hay evidencia de que influyan en el comportamiento de los votantes.

El intento de manipular estos mercados es inevitable, y cuando ocurre, el impacto político puede superar con creces el efecto directo en los resultados electorales. En un entorno donde cualquier anomalía se percibe como conspiración, incluso una distorsión temporal puede desencadenar acusaciones de interferencia extranjera, corrupción o colusión de élites. El pánico, las acusaciones y la pérdida de confianza pueden opacar el impacto real de las acciones iniciales.

Sin embargo, abandonar los mercados de predicciones sería un error. A medida que las encuestas tradicionales se vuelven más vulnerables en un entorno saturado de IA —con tasas de respuesta extremadamente bajas y esfuerzos por distinguir respuestas humanas de las generadas por IA—, los mercados de predicciones ofrecen una señal complementaria útil, integrando información dispersa y con incentivos financieros reales.

El desafío está en la gobernanza: construir un sistema que preserve el valor informativo de los mercados de predicciones y al mismo tiempo reduzca su potencial de abuso. Esto puede implicar asegurar que las emisoras se enfoquen en reportar aquellos mercados más difíciles de manipular y más activos, fomentar que las plataformas monitoreen indicios de colusión, y cambiar la interpretación de la volatilidad del mercado con humildad en lugar de pánico. Si se logra esto, los mercados de predicciones pueden convertirse en un componente más robusto y transparente del ecosistema de información política: una herramienta que ayude al público a entender las elecciones, en lugar de ser un vehículo para generar desconfianza.

Lecciones del pasado: hay que estar atentos a quienes intentan manipular el mercado

“Ahora todos están mirando el mercado de apuestas. Sus fluctuaciones atraen la atención de los votantes comunes, que no pueden conocer directamente el estado de ánimo público y solo pueden confiar ciegamente en las opiniones de quienes apuestan decenas de miles de dólares en cada elección.” — The Washington Post, 5 de noviembre de 1905.

En las elecciones presidenciales de 1916, Charles Evans Hughes lideraba en el mercado de apuestas de Nueva York sobre Woodrow Wilson. Es importante notar que en esa época, los medios de comunicación en EE. UU. informaban frecuentemente sobre los mercados de apuestas. Debido a estos reportes, la sombra de la manipulación del mercado nunca desapareció. En 1916, los demócratas no querían ser vistos como rezagados y afirmaron que el mercado había sido “manipulado”, y los medios también informaron sobre ello.

La amenaza potencial de manipulación del resultado nunca desapareció. El 23 de octubre de 2012, durante la campaña de Barack Obama y Mitt Romney, un operador realizó una gran compra en InTrade de acciones de Romney, elevando su precio en unos 8 puntos, de poco menos de 41 centavos a casi 49 centavos —lo que, si se creyese en los precios, indicaba un empate casi perfecto. Pero el precio se retractó rápidamente y los medios casi no prestaron atención. La identidad del manipulador nunca fue confirmada.

A veces, incluso, se puede ver a personas explicando públicamente su lógica para manipular el mercado. Un estudio de 2004 documentó un caso de manipulación deliberada en las elecciones de Berlín en 1999. Los autores citaron un correo real enviado por un partido local, que instaba a los militantes a apostar en el mercado de predicciones:

“‘Daily Mirror’ (uno de los periódicos más grandes de Alemania) publica diariamente un mercado de acciones políticas (PSM), actualmente con un precio de 4.23% para el FDP. Puedes consultar el PSM en línea. Muchos ciudadanos no ven el PSM como un juego, sino como un reflejo de la opinión pública. Por eso, en los últimos días, es importante que el precio del FDP suba. Como en cualquier mercado, el precio depende de la demanda. Participa en el PSM y compra contratos del FDP. Al final, todos estamos convencidos del éxito de nuestro partido.”

Estas preocupaciones también surgieron en 2024. Antes de las elecciones, el Wall Street Journal publicó un artículo cuestionando si la ventaja de Trump en Polymarket (que parecía superar ampliamente su apoyo en las encuestas) era resultado de una influencia indebida: “Las grandes apuestas a favor de Trump no necesariamente son maliciosas. Algunos observadores creen que solo son obra de un gran apostador que confía en que Trump ganará, y quiere ganar mucho dinero. Sin embargo, otros piensan que estas apuestas son una forma de influencia, destinada a crear temas en las redes sociales para el expresidente.”

La revisión de 2024 es especialmente interesante porque ha generado preocupaciones sobre la influencia de actores extranjeros. Los resultados muestran que las apuestas que elevaron los precios en Polymarket provinieron de un inversor francés —aunque algunos especularon, casi no hay razones para pensar que fue manipulación. De hecho, este inversor realizó encuestas privadas y parecía centrado en ganar dinero, no en manipular el mercado.

Esta historia revela dos temas. Primero, los ataques cibernéticos son comunes y se espera que ocurran en el futuro. Segundo, incluso si los ataques no funcionan, algunos pueden aprovecharse para sembrar miedo.

¿Qué impacto tienen estos ataques?

El efecto de estas acciones en el comportamiento de los votantes depende de dos factores: si la manipulación puede realmente influir en los precios del mercado, y si los cambios en los precios afectan el comportamiento de los votantes.

Veamos por qué manipular el mercado (si fuera posible) puede ayudar a lograr objetivos políticos: porque no es tan obvio como parece.

A continuación, dos formas en que los mercados de predicciones podrían influir en los resultados electorales.

Efecto de imitación

El efecto de imitación se refiere a la tendencia de los votantes a apoyar a los candidatos que parecen tener más posibilidades de ganar, ya sea por imitación, por la satisfacción de apoyar al ganador, o porque creen que las probabilidades reflejan la calidad del candidato.

Si la popularidad ayuda a que un candidato obtenga más apoyo, entonces reportar en los medios los precios del mercado de predicciones puede crear un incentivo para elevar esos precios. Los manipuladores podrían intentar inflar las probabilidades de su candidato preferido, esperando generar un ciclo de retroalimentación: aumento en los precios del mercado → los votantes perciben la tendencia → cambian su apoyo → los precios suben nuevamente.

En el ejemplo de Vans-Cuban, los manipuladores apostaron para que Vans pareciera más fuerte, ayudándolo a ganar en realidad.

Efecto de complacencia

Por otro lado, si los votantes apoyan a un candidato que ya lleva una ventaja clara, podrían decidir no votar. Pero si la contienda está muy reñida, o si su candidato parece estar en desventaja, podrían estar más motivados a votar. En ese caso, las tendencias del mercado de predicciones pueden crear una presión que mantiene las probabilidades en un rango cercano a 50-50. Cuando el mercado empieza a inclinarse por un candidato, los operadores saben que los apoyos de ese candidato comienzan a perder entusiasmo, y eso puede hacer que el precio baje.

Esto también facilita la manipulación. Los candidatos en cabeza, si temen que sus seguidores sean demasiado optimistas, podrían comprar en secreto acciones del oponente para reducir la volatilidad y sugerir que la competencia será más reñida. Por el contrario, los seguidores del candidato en desventaja podrían vender en exceso, haciendo que el mercado refleje una mayor incertidumbre y desconfianza. En este escenario, el mercado se convierte en una profecía autocumplida: la señal que originalmente buscaba reflejar expectativas termina alterándolas.

Aunque hay mucha controversia, algunos consideran que el Brexit es un ejemplo de este fenómeno. Como señala un informe de la London School of Economics: “Se sabe que las encuestas afectan la participación y el comportamiento electoral, especialmente cuando un lado parece tener una ventaja clara. Parece que más votantes a favor de permanecer en la UE optaron por no votar, quizás porque pensaban que la opción ganadora sería la salida.”

La intensidad de los votantes no importa tanto

Pero el problema es que, incluso si existen efectos de imitación o complacencia, la evidencia actual indica que su impacto suele ser pequeño. Las elecciones en EE. UU. son bastante estables, impulsadas principalmente por las posiciones partidistas y los fundamentos económicos, por lo que si los votantes reaccionaran fuertemente a quién lidera, los resultados serían más caóticos. Además, cuando los investigadores intentan cambiar directamente las percepciones sobre la intensidad o la importancia de las elecciones, los efectos en el comportamiento son siempre limitados.

Un ejemplo actual de la hipótesis de “cuanto más reñido, mayor participación” es el estudio de Enos y Fowler sobre una elección en la legislatura de Massachusetts, que terminó en empate. En una segunda elección, informaron aleatoriamente a algunos votantes que la elección anterior se decidió por un solo voto. Incluso con esta medida extrema, el impacto en la participación fue mínimo.

De manera similar, Gebhard y otros en experimentos a gran escala mostraron diferentes resultados de encuestas a los votantes, quienes ajustaron su percepción de la competencia, pero la participación casi no cambió. Un estudio sobre referéndums en Suiza encontró un efecto algo mayor, pero todavía muy limitado: en contextos de encuestas cercanas, la participación aumentaba unos pocos puntos porcentuales.

Es posible que, en ciertos momentos, las señales de una contienda muy reñida puedan influir en algunos votantes para cambiar de opinión, pero ese efecto sería muy pequeño. No significa que no debamos preocuparnos por el fraude electoral, sino que debemos centrarnos en los efectos sutiles en elecciones muy ajustadas, en lugar de en factores que distorsionan resultados de manera que una elección reñida se vuelva una victoria aplastante.

Manipular el mercado es difícil y costoso

Esto lleva a la segunda pregunta: ¿qué tan difícil es manipular los precios en los mercados de predicciones?

El estudio de Rhode y Strumpf sobre el mercado electrónico de Iowa durante las elecciones de 2000 encontró que los intentos de manipulación son costosos y difíciles de sostener. En un caso típico, un operador realizaba repetidas órdenes de compra muy grandes para inflar las probabilidades a favor de su candidato preferido. Cada intento alteraba brevemente las cuotas, pero rápidamente otros operadores aprovechaban la arbitraje para eliminar la distorsión, devolviendo los precios a niveles normales. Los manipuladores invertían mucho dinero y terminaban perdiendo, mientras que el mercado mostraba una fuerte tendencia a volver a la media y a ser resistente.

En el caso hipotético de Vans y Cuban, esto sería crucial. Manipular el mercado presidencial en octubre requeriría una gran cantidad de fondos, y muchos operadores estarían listos para vender en cuanto los precios subieran. Estas pequeñas fluctuaciones podrían mantenerse hasta que CNN transmitiera la noticia, pero cuando el presentador Anderson Cooper comenzara a hablar del tema, los precios probablemente ya habrían vuelto a su nivel inicial.

Pero en entornos con baja liquidez, la situación cambia. Los investigadores han demostrado que en mercados con poca liquidez, los precios a largo plazo pueden ser manipulados: nadie puede evitarlo.

Recomendaciones para afrontar el problema

Quizá exista evidencia de que manipular los principales mercados electorales no tendría un impacto significativo, pero eso no significa que debamos actuar sin precaución. En un mundo donde los mercados de predicciones se fusionan con las redes sociales y la televisión por cable, la influencia de la manipulación puede ser mayor que nunca. Aunque el impacto en los precios sea pequeño, esa preocupación puede afectar la percepción pública de la justicia del sistema político. ¿Cómo abordarlo?

Para las emisoras:

Implementar límites de liquidez. CNN y otros medios deben centrarse en reportar los mercados más activos, cuyos precios reflejan expectativas más precisas y donde la manipulación sería más costosa; no deben reportar precios en mercados con poca liquidez, ya que estos son menos precisos y más fáciles de manipular.

Incluir otras señales de expectativas electorales. Los medios también deben monitorear encuestas y otros indicadores de opinión pública. Aunque estos también tienen defectos, son menos susceptibles a manipulación estratégica. Si hay discrepancias importantes entre los precios del mercado y otras señales, los medios deben buscar evidencia de manipulación.

Para los mercados de predicciones:

Desarrollar capacidades de monitoreo. Crear sistemas y equipos capaces de detectar transacciones fraudulentas, operaciones ficticias, picos repentinos en volumen unilateral y actividades coordinadas entre cuentas. Empresas como Kalshi y Polymarket quizás ya tengan algunas de estas capacidades, pero si quieren ser plataformas responsables, deben invertir más recursos.

Intervenir en momentos de volatilidad inexplicada. Esto incluye establecer mecanismos de suspensión en mercados con poca liquidez ante movimientos bruscos, y detener operaciones para realizar subastas de recomposición y restablecer precios.

Mejorar la resistencia a la manipulación en los indicadores de precios. Para los precios mostrados en televisión, usar precios ponderados por tiempo o volumen.

Aumentar la transparencia en las operaciones. La transparencia es clave: publicar métricas de liquidez, concentración y patrones de transacciones anómalas (sin revelar identidades), para que periodistas y público puedan distinguir si los movimientos reflejan información real o ruido en el libro de órdenes. Los grandes mercados como Kalshi y Polymarket ya muestran libros de órdenes, pero métricas más detalladas y paneles comprensibles para el público serían muy útiles.

Para los responsables políticos:

Combatir la manipulación del mercado. El primer paso es dejar claro que cualquier intento de manipular los precios de los mercados de predicciones electorales (para influir en la opinión pública o en la cobertura mediática) está bajo la jurisdicción de las leyes existentes contra la manipulación. Cuando ocurren movimientos de precios inexplicables antes de las elecciones, las autoridades pueden actuar rápidamente.

Regular la intervención de actores políticos nacionales e internacionales. Dado que los mercados electorales son muy vulnerables a influencias extranjeras y a financiamiento de campañas, los responsables políticos deben considerar dos medidas:

(1) Monitorear la manipulación extranjera rastreando la nacionalidad de los operadores, aprovechando las leyes actuales de “KYC” en EE. UU., que son fundamentales para el funcionamiento de los mercados de predicciones.

(2) Crear reglas o prohibiciones de divulgación de información para campañas, comités de acción política (PAC) y altos funcionarios políticos. Si los gastos para manipular precios no se declaran como gastos políticos, las autoridades deberían tratarlos como gastos políticos.

Conclusión

Los mercados de predicciones pueden hacer que las elecciones sean más claras en lugar de más confusas, siempre que se establezcan de manera responsable. La colaboración entre CNN y Kalshi indica que en el futuro, las señales del mercado se integrarán con encuestas, modelos y reportajes, formando parte del ecosistema de información política. Es una oportunidad real: en un mundo saturado de IA, se necesitan herramientas que puedan extraer información dispersa sin distorsionarla. Pero ese futuro depende de una buena gobernanza, incluyendo estándares de liquidez, regulación, transparencia y una interpretación más cautelosa de la dinámica del mercado. Si se gestionan bien estos aspectos, los mercados de predicciones pueden mejorar la comprensión pública de las elecciones y apoyar un ecosistema democrático más saludable en la era de los algoritmos.

Lecturas relacionadas: ¿Quién será el próximo en dominar los mercados de predicciones tras diez años de desarrollo?