LA MULTITUD CREE EN TI, UN POCO DEMASIADO

En Manifold, un sitio web de mercados de predicción, los usuarios plantean a menudo preguntas sobre sí mismos: «¿Iré al gimnasio tres veces esta semana?», «¿Terminaré el borrador de mi tesis antes del viernes?», «¿Me mantendré alejado de las redes sociales en marzo?». Otros usuarios negocian entonces sobre la respuesta con maná, el dinero ficticio de la plataforma. Cada pregunta acaba con un precio, que se lee como la probabilidad de que la respuesta sea SÍ y que después puede contrastarse con lo que realmente ocurrió.

Los observadores, el remedio de manual contra el optimismo

La psicología tiene aquí una expectativa clara. Quienes pronostican su propio comportamiento son optimistas: subestiman cuánto tardarán sus tareas y sobrestiman su propia constancia, un sesgo conocido como falacia de la planificación. Los observadores que juzgan esos mismos planes se apoyan en las tasas base —con qué frecuencia suelen salir bien planes así— y son menos optimistas. Un mercado de predicción debería reforzar esa ventaja, porque reúne a muchos observadores y premia a quienes corrigen un precio equivocado. Pero un mercado sobre la semana de una sola persona es escaso: pocos operadores y poco dinero en juego.

6.150 apuestas sobre «¿Lograré…?»

Zihan Chen y Di Zhu, del Stevens Institute of Technology de Hoboken (Nueva Jersey), y Lei Nico Zheng, de la Universidad de Massachusetts en Boston, obtuvieron la lista de los 194.347 mercados creados en Manifold entre 2021 y 2026. Conservaron 6.150 automercados resueltos —preguntas en primera persona orientadas al futuro— abiertos por 1.660 personas. Su referencia: 6.272 mercados externos sobre sucesos ajenos, como elecciones, deportes o lanzamientos tecnológicos, creados por personas que nunca preguntaron sobre sí mismas.

A partir de los registros de órdenes de la plataforma, el equipo reconstruyó la trayectoria del precio de cada mercado y cada compra ejecutada. Eso les permitió saber quién movía cada precio: la persona cuyo futuro estaba en juego, un observador humano o un programa de negociación automática. Dos asistentes de investigación cotejaron la reconstrucción con el sitio web en funcionamiento y, con su propio código, recalcularon 23 de las cifras publicadas.

Unos cuatro puntos de más en esperanza

Un mercado está calibrado cuando sus resultados se producen más o menos con la frecuencia que indican sus precios. Los mercados externos casi lo estaban: fallaron por 0,9 puntos porcentuales —un punto porcentual es la simple diferencia entre dos porcentajes—. Los automercados no. Sus precios finales promediaban un 49,4 %, pero se resolvieron con SÍ solo el 45,0 % de las veces: una sobrestimación de 4,4 puntos. La brecha es mayor donde el resultado era más incierto. Entre los mercados que cerraron entre el 20 % y el 80 %, alcanzó 9,4 puntos, y un automercado con un precio de un medio se cumplió solo el 39 % de las veces, frente al 47 % de un mercado externo al mismo precio.

Los automercados son más pequeños y más cortos que los externos, pero eso no basta para explicar la brecha. Comparados al mismo nivel de precio, teniendo en cuenta tamaño y duración, la diferencia sigue siendo de 2,2 puntos. Y entre las 1.222 personas que crearon ambos tipos de mercado, sus preguntas sobre sí mismas acabaron con precios 1,9 puntos más optimistas que sus preguntas sobre el mundo.

Nacido en el primer día de negociación

La persona no incorpora este optimismo al precio de apertura. Al principio, el 95 % de los automercados estaba en el valor por defecto de la plataforma, el 50 %, y con el mismo precio de apertura se cumplían de hecho 3,0 puntos más a menudo que los mercados externos. La sobrestimación apareció con la negociación: un día después de la creación, los automercados ya eran 2,4 puntos más optimistas que los mercados externos con el mismo precio, y la diferencia alcanzó un máximo de 5,3 puntos una semana antes del cierre.

Surgió incluso donde la persona nunca negoció. En el primer día, los observadores humanos vendieron los mercados externos hasta bajarlos 4,5 puntos, desde el 50 % hacia la frecuencia, más baja, con que ocurren esos sucesos. Los automercados sobre metas también se cumplían menos de la mitad de las veces —un 44 %—, pero los observadores solo los bajaron 0,8 puntos y, donde la persona nunca negoció, nada en absoluto. Los observadores aplicaban la visión externa (outside view) —juzgar un caso según cómo suelen acabar casos similares— a los sucesos, no a las personas.

Destaca una excepción exploratoria. En los 294 mercados cuyo SÍ era un resultado que la persona no desearía —una recaída, romper una racha, caer enfermo—, los observadores bajaron los precios 6,4 puntos en el primer día. Estos mercados no estaban sobrevalorados: sus precios finales quedaron a menos de medio punto de la frecuencia con que la desgracia ocurrió realmente.

La persona tiene la respuesta

A lo largo de toda la vida de un mercado, la negociación movió los precios de los automercados 27,8 puntos hacia el resultado final de media, frente a 37,3 en los mercados externos. Las órdenes de la propia persona aportaron el 38 % de ese movimiento, frente al 9 % de los creadores de mercados externos, y casi la mitad de su parte llegó en el último día antes del cierre. Sus compras también eligieron el lado ganador más a menudo que las de los desconocidos, sobre todo cerca del final.

La familiaridad no ayudó. Los observadores que ya habían interactuado con la persona en la plataforma no acertaron el lado ganador más a menudo que los desconocidos. Tampoco el historial de la persona: los precios seguían su historial en automercados anteriores, pero, más allá del precio, ese historial no añadía ningún valor predictivo detectable.

Lo que ninguna fórmula puede aportar

Si el sesgo es sistemático, ¿no se podrían simplemente corregir los precios? Una corrección aprendida de los mercados resueltos antes de 2025 redujo el error de los precios de automercados posteriores —medido con la puntuación de Brier, la distancia cuadrática media entre precio y resultado— solo un 1,5 %, demasiado poco para distinguirlo de cero. La razón: además de inclinarse hacia el SÍ, los precios de los automercados separan peor que los externos los éxitos futuros de los fracasos, y ninguna transformación de un precio puede aportar eso.

Por qué los observadores valoran así a las personas es algo que los datos no pueden zanjar. Puede que compartan las esperanzas de la persona, o que simplemente interpreten una meta declarada como prueba de lo que va a suceder. Los mercados usan dinero ficticio, dentro de una sola comunidad en línea, y los análisis no se registraron previamente. Como hipótesis aún por comprobar, los autores sugieren que las plataformas que muestran la opinión de una multitud sobre la meta de alguien podrían indicar con qué frecuencia tuvieron éxito metas similares de usuarios similares, e invitar a la persona a informar de sus avances o a dar su propia probabilidad. Según su interpretación, la información que le falta a la multitud la tiene la única persona a cuyo futuro se le está poniendo precio.