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Los mercados de predicción electoral están captando más atención que nunca, ya que se están incorporando a la publicidad política, la comunicación de las campañas y la cobertura informativa
Para el observador inexperto, los mercados de predicción sugieren que el ganador de la contienda por el Senado de Minnesota está prácticamente asegurado: las probabilidades de Kalshi le dan a la demócrata Peggy Flanagan 90% de posibilidades de ganar. Sin embargo, según las encuestas, la contienda podría parecer más reñida. Los promedios de VoteHub muestran a Flanagan con una ventaja de poco menos de seis puntos porcentuales, un margen sólido pero no seguro.
Esas cifras pueden parecer contradictorias. De hecho, son simplemente dos maneras de obtener una imagen similar.
Las probabilidades de los mercados de predicción han acaparado mayor atención en este ciclo electoral, ocupando un lugar destacado en la cobertura informativa, los materiales de campaña y los anuncios políticos. Algunos han acusado a plataformas como Kalshi y Polymarket de cometer errores cuando el candidato que favorecían perdió. Otros, armados con capturas de pantalla que muestran cómo las probabilidades de un candidato se desploman a medida que se conocen los resultados, han señalado a los mercados de predicción como prueba de irregularidades.
A pesar de su publicidad que los presenta como "máquinas de la verdad", los mercados de predicción tienen sus limitaciones, al igual que las encuestas. Pero parte del rechazo hacia ellos se basa en suposiciones erróneas sobre lo que nos dicen y lo que no.
En lo que respecta a las elecciones de mitad de mandato, las probabilidades en Kalshi y Polymarket generalmente coinciden con las encuestas. Si bien una división de 75-25 en los mercados de predicción puede parecer una victoria aplastante junto a un margen de cinco puntos en las encuestas, en realidad esas cifras están bastante alineadas. Esto se debe a que miden cosas diferentes. El margen de las encuestas indica la magnitud de la ventaja de un candidato, mientras que las probabilidades del mercado indican la probabilidad de que ese candidato gane el día de las elecciones. Al comparar ambos indicadores en las principales contiendas de mitad de mandato, las encuestas reflejan en gran medida la tendencia de los mercados.
Algunos expertos en mercados de predicción expresan su preocupación por cómo la gente interpreta estas probabilidades. "Estamos intentando enseñar a la gente a aceptar esta nueva forma de pensar sobre política, resultados y pronósticos", declaró John Phillips, cofundador de PredictIt, plataforma de mercados de predicción centrada en la política, durante una conferencia sobre mercados de predicción la semana pasada.
Dicho esto, existen algunas contiendas en las que las encuestas y los mercados discrepan notablemente. Las elecciones a gobernador en Nevada y Oregón se presentan como muy reñidas, mientras que los mercados de predicción favorecen a los demócratas. En Carolina del Sur y Nebraska, las encuestas muestran a los candidatos republicanos al Senado con una ligera ventaja, mientras que los mercados les otorgan aproximadamente 70 % de probabilidades de victoria.
Las encuestas y los mercados de predicción pueden divergir por varias razones. Los operadores podrían estar reaccionando a las noticias en tiempo real, desviándose de las encuestas que reflejan el sentir general. Los usuarios podrían realizar apuestas basándose en información privilegiada. (Tanto Kalshi como Polymarket han investigado numerosos casos de uso de información privilegiada durante las elecciones de mitad de mandato). Algunos podrían simplemente guiarse por intuiciones. Pero es difícil explicar completamente las diferencias. Los mercados de predicción muestran cómo se comportan los operadores, no por qué.
Aunque coincidan, las encuestas y los mercados de predicción responden a preguntas diferentes. Una encuesta estima quién lidera y en qué medida en un momento dado, con la incertidumbre reflejada en un margen de error. Un mercado de predicción traduce las apuestas financieras en una estimación de la probabilidad de victoria de un candidato, con la incertidumbre inherente a las propias probabilidades.
En la reciente conferencia sobre mercados de predicción, el veterano periodista político Chuck Todd expresó su frustración por la dificultad que tiene el público en general para hacer esta distinción. "¿Se subiría usted a un avión con solo un 80 % de probabilidad de aterrizar?", preguntó. "Entonces, de repente, la gente empieza a pensar en la probabilidad de otra manera".
Pero a veces, los expertos hablan de los mercados de predicción como si tuvieran la capacidad predictiva de una bola de cristal. El año pasado, el director ejecutivo de Polymarket, Shayne Coplan, declaró en el programa 60 Minutes que los mercados de predicción son "lo más preciso que tenemos como humanidad en este momento". Tras la victoria de Donald Trump en las elecciones presidenciales de 2024, el director ejecutivo de Kalshi, Tarek Mansour, afirmó que su plataforma "demostró ser la fuente más precisa para predecir los resultados electorales".
La seguridad con la que estos ejecutivos hablan de sus predicciones cuando parecen acertar ayuda a explicar por qué algunas personas se sienten engañadas cuando no lo hacen. La noche anterior a las primarias para gobernador de Wisconsin en agosto, un mercado de Kalshi le otorgó a la candidata progresista Francesca Hong 95 % de probabilidades de ganar. Cuando finalmente perdió por menos de un punto porcentual, los críticos señalaron que la elección fue un fallo del mercado de predicciones.
Tras las elecciones presidenciales de Brasil, Kalshi fue objeto de críticas similares por otorgarle a Flávio Bolsonaro 80% de probabilidades de victoria antes de que fuera derrotado por Luiz Inácio Lula da Silva. En X, Mansour afirmó que se trataba de uno de los muchos ejemplos de alguien que "no entiende de probabilidad". En un intercambio de opiniones posterior, el ejecutivo admitió que las afirmaciones de los mercados de predicción sobre el resultado de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024 podrían haber exagerado los datos, contribuyendo a la confusión sobre las probabilidades.
Estos debates no son nuevos. Los analistas electorales llevan décadas asignando probabilidades a los resultados de las elecciones, introduciendo encuestas junto con los llamados factores fundamentales, como la tendencia partidista, la reelección, la recaudación de fondos y la fuerza del candidato, en modelos estadísticos. Nate Silver contribuyó a popularizar esta práctica en 2008, cuando su modelo de FiveThirtyEight acertó con el ganador de las elecciones presidenciales en 49 de 50 estados y, cuatro años después, acertó en 50.
Pero en 2016, casi todos los modelos importantes favorecían a Hillary Clinton sobre Donald Trump. El modelo Upshot del New York Times le daba a Clinton 85 % de probabilidades de ganar antes del día de las elecciones, pero se inclinó drásticamente hacia Trump a medida que se iban conociendo los resultados. Este cambio se representaba en tiempo real mediante la Aguja, un gráfico similar a un velocímetro que oscilaba para reflejar la probabilidad de victoria de cada candidato.
FiveThirtyEight fue más cauteloso que la mayoría, pero también subestimó las posibilidades de Trump, otorgándole 29%. Posteriormente, se desató un debate sobre si los modelos habían fallado o si el público había interpretado erróneamente una probabilidad de 71% como algo seguro.
En este ciclo electoral, Polymarket y Kalshi coinciden en gran medida con los modelos de predicción. En la cuestión más importante, qué partido obtendrá el control del Senado, la mayoría de los modelos consultados por Bloomberg otorgan a los demócratas entre 62 % y 79 % de probabilidades de ganar 51 o más escaños. Hasta el viernes, las probabilidades de Kalshi se situaban en el punto medio de ese rango, en 71 %.
Un argumento común a favor de los mercados de predicción es que pueden reaccionar instantáneamente a los cambios en la opinión pública, mientras que las encuestas, por su naturaleza, presentan un desfase. Tras un controvertido anuncio de ataque publicado por Vivek Ramaswamy, candidato republicano a gobernador de Ohio, los operadores de Kalshi y Polymarket aumentaron las probabilidades de su oponente, la demócrata Amy Acton. En los agregadores de encuestas y en muchos pronósticos, la contienda sigue pareciendo tan reñida como hace unas semanas.
“Cuando hablamos de unas elecciones rutinarias, cuando no ocurre nada particularmente inusual, las encuestas y los modelos basados en datos de sondeos y otros tipos de datos suelen ser bastante precisos a la hora de generar pronósticos”, afirmó Rajiv Sethi, profesor de economía en el Barnard College que estudia los mercados de predicción. “Pero cuando sucede algo realmente inusual, los mercados son capaces de adaptarse y responder”.
Según Sethi, las encuestas siguen siendo uno de los insumos más importantes para los mercados de predicción. Los operadores siguen de cerca sus resultados al realizar sus apuestas. Por otro lado, un número creciente de modelos incorpora los mercados de predicción en sus pronósticos, creando una relación circular que dificulta establecer una distinción clara entre ambos.
Los mercados de predicción electoral están captando más atención que nunca, ya que se están incorporando a la publicidad política, la comunicación de las campañas y la cobertura informativa. Algunos expertos están alertando sobre sus posibles repercusiones en la democracia.
Los mercados de predicción se han utilizado para sembrar dudas sobre la integridad de las elecciones una vez concluidas. En medio de las primarias para la alcaldía de Los Ángeles, Kalshi pidió a personas influyentes políticas pagadas que eliminaran las publicaciones que sugerían que el candidato Spencer Pratt estaba siendo víctima de un fraude, señalando como prueba sus altas probabilidades en un mercado de Kalshi, tal como informó Semafor inicialmente.
Los expertos en integridad electoral se preparan para un aumento de las acusaciones de fraude basadas en las predicciones de los mercados, a medida que se vayan conociendo los resultados. "Prevemos que los mercados de predicción desempeñarán un papel muy importante en la difusión de rumores la noche de las elecciones", declaró Priya Dhawka, investigadora del Centro para un Público Informado de la Universidad de Washington.
Un estudio reciente del Centro Brennan para la Justicia reveló que las probabilidades en los mercados de predicción influyen en la percepción que tienen los votantes del panorama electoral. Esto ha generado preocupación sobre la posibilidad de manipulación del mercado, ya que las apuestas estratégicamente colocadas pueden alterar significativamente las probabilidades de un candidato, lo que podría determinar a qué donantes contribuyen y cómo vota la gente.
Sin una regulación adecuada, los mercados electorales son vulnerables a convertirse en profecías autocumplidas, afirmó Sethi, economista de Barnard. Eso los diferencia de, por ejemplo, un mercado basado en el clima, añadió.
“No voy a provocar lluvia simplemente pensando que es más probable que llueva”, dijo. “Pero las elecciones tienen la particularidad de que las creencias de la gente sobre lo que va a suceder pueden influir en lo que sucede”.
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