Los mercados de predicción son foros en los que se negocian contratos que generan pagos en función del resultado de eventos futuros inciertos. Existe una creciente evidencia de que este tipo de mercado puede ayudar a producir pronósticos de resultados futuros con un error de predicción menor que otros métodos convencionales de predicción. Por ejemplo, los precios en un mercado de predicción se pueden utilizar para aumentar la precisión de los pronósticos basados en encuestas de resultados electorales, las previsiones de ventas de expertos corporativos o los pronósticos meteorológicos estadísticos utilizados por el Servicio Meteorológico Nacional.
Así comienza la breve nota The Promise of Prediction Markets (La promesa de los mercados de predicción) publicada en el año 2008 en Science por 22 destacados economistas, entre ellos cuatro premios Nobel de economía: Kenneth Arrow (1972), Vernon Smith (2002), Thomas Schelling (2005), Robert Schiller 2013). Alguno, por desgracia, nos ha dejado ya desde entonces, pero otros siguen batallando y son muy activos (y también polemicos) por ejemplo, en Twitter. No descarto que alguno más llegué a conseguir el premio en el futuro (y este es el tipo de conjetura que podríamos testar en este tipo de mercado de predicción ;)).
La idea de los mercados de predicción no es nueva. En otro artículo mucho más famoso publicado en 1945 con el sugerente título de The Use of Knowledge in Society (El uso del conocimiento en la sociedad), Friedrich Hayek mostraba como los mercados, como subproducto de su actividad principal de intercambio de bienes y servicios, se convierten en mecanismos para recopilar grandes cantidades de información que está en poder de las personas y agregarla produciendo información útil para el conjunto de la sociedad. Nos guste o no, la mejor estimación del valor de una compañía, del barril de petróleo o de cualquier otro objeto que pueda negociarse en un mercado con suficiente afluencia, son los precios que fija el mercado como resultado de que muchas personas se están jugando en ellos su dinero y, por medio de sus órdenes de compra o venta, están revelando la información que poseen. Este mecanismo puede utilizarse para crear predicciones sobre el futuro que pueden ir más allá del valor de un activo o mercancía.
Imaginemos un contrato que paga €1 si el candidato X gana las próximas elecciones presidenciales de 2020. Podemos definir los contratos y esquemas de puja para que, si el precio de mercado del contrato X-gana es de 53 céntimos en un momento dado, la interpretación sea que el mercado «cree» en ese momento que X tiene un 53% posibilidades de ganar. Bajo ciertas condiciones (bastante generales) los precios de los mercados de predicción pueden efectivamente interpretarse como la probabilidad que estima el conjunto de los participantes en ese contrato.
El decano de los mercados de predicción, el mercado de Iowa, ha estado centrado desde el año 2006 en la predicción de los resultados electorales, pero existen otros mercados de predicción públicos que intentan extender el objeto de sus predicciones. En un ámbito restringido o privado, los mercados de predicción han sido utilizados como ayuda en la toma de decisiones por el Departamento de Defensa de los EE. UU., y en numerosas corporaciones como Eli Lilly, General Electric, Google, France Telecom, Hewlett-Packard, IBM, Intel, Microsoft, Siemens (o la extinta Yahoo).
Pero los mercados de predicción no han llegado a adquirir la relevancia que muchos estudios y autores llevan años anticipando. Y en particular en ámbitos como la predicción científica y tecnológica, que no ha conseguido superar el método Delphi y el oportunismo de los consultores, y dónde resultarían vitales. Existen numerosas razones, sobre las que espero tener oportunidad de detenerme en otro momento, pero una muy importante son las restricciones legales. Un mercado de estas características en el que las personas pueden apostar con dinero real, suele estar sujeto a la exigente regulación de los mercados financieros, y en la práctica limita el acceso de muchos potenciales inversores y la popularización del concepto. (Curiosamente, los mercados de apuestas deportivas, como el que se muestra en la imagen, sí están en pleno desarrollo.)
En los últimos diez años, en la predicción de resultados electorales, se han impuesto los métodos de agregación de encuestas, por la mayor facilidad que existe hoy en día para recoger, almacenar y procesar datos. (Por lo menos, en países serios). El concepto lo desarrolló y popularizó Nate Silver con sus exitosas predicciones en las elecciones americanas de 2008 y 2012. Nate Silver es famoso por su obra The Signal and the Noise (La señal y el ruido) publicada en 2012, una lectura casi obligada para cualquiera interesado en los futuros y en la prediccion, y también por haber creado y posteriormente vendido con éxito FiveThirtyEight (hoy, propiedad de Walt Disney!), un servicio de predicción de referencia en el ámbito de las elecciones, deportes y también en el científico.
La aparición de Blockchain, también en 2008, generó importantes expectativas sobre la posibilidad de superar las barrera regulatorias y generar fluidez en este tipo de mercados, como de hecho ya está ocurriendo en algunos ámbitos (por ejemplo, la emisión y negociación de activos financieros). Desde entonces, varias iniciativas han conseguido financiación para llevar adelante el concepto, centradas fundamentalmente alrededor de Ethereum. Y por supuesto la alianza de blockchain y los mercados de predicción está ya en la ciencia ficción. Mi expectativa era alta en 2015 y 2016, justo antes del super bombo de las ICO. Pero los problemas persisten y, por el momento, el concepto de mercado de predicción continúa siendo relativamente marginal, limitado a ámbitos y regiones muy concretas o a experiencias en el ámbito privado.
Si te interesa el tema, te animo a seguir este blog alienímagina y #LosJuevesFuturos, porque tengo la intención de relevar algunos pequeños secretos sobre este tema y también proponer alguna idea divertida (si el tiempo y COVID-19 lo permiten).
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Imagen: Mark Bonica, Barcelona. Market cafe. Pastel.
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