A medida que aumentan los casos de sarampión en Estados Unidos, está surgiendo una tendencia nueva y controvertida en el mundo financiero: los jugadores están apostando millones de dólares a la propagación del virus.
Desde enero, se han apostado casi 9 millones de dólares en mercados de predicción como Kalshi y Polymarket con respecto a futuras infecciones de sarampión. Si bien la ética de sacar provecho de una crisis de salud pública es muy debatida, estos mercados están revelando un beneficio potencial sorprendente: en realidad pueden servir como una herramienta funcional para el pronóstico epidemiológico.
Cómo funcionan los mercados de predicción
Los mercados de predicción funcionan según el principio de compra y venta de “acciones” en un evento futuro. A diferencia de las apuestas deportivas tradicionales, estos mercados funcionan más como una bolsa de valores para resultados del mundo real.
- Precio como probabilidad: El costo de una “acción” refleja la creencia colectiva del mercado. Si el 86% de los comerciantes cree que ocurrirá un evento, una acción que diga “sí” costará 86 centavos.
- El pago: Si el evento ocurre, el ganador recibe $1 por acción. Si no es así, la acción pierde su valor y los operadores perdedores financian efectivamente las ganancias de los ganadores.
- La “sabiduría de las multitudes”: Sus defensores, como el director ejecutivo de Hypermind, Emile Servan-Schreiber, sostienen que estos mercados tienen éxito porque aprovechan la “diversidad cognitiva”. Incluso si los apostadores individuales carecen de experiencia médica, la inteligencia colectiva de un grupo diverso a menudo puede sumarse a un pronóstico muy preciso.
De la investigación académica a la controversia comercial
El concepto de utilizar los mercados para pronosticar acontecimientos comenzó en 1988 en la Universidad de Iowa, donde los economistas utilizaban mercados de pequeña escala para predecir las elecciones estadounidenses. En 2003, los investigadores comenzaron a incorporar enfermedades infecciosas en estos modelos, viéndolos como una forma de servir al “bien público” a través de mejores pronósticos.
Sin embargo, la transición del ejercicio académico a la empresa comercial ha traído fricciones importantes:
1. Reacción ética: Los críticos argumentan que apostar en guerras (como las de Ucrania o Irán) es inmoral.
2. Preocupaciones de seguridad: Victorias de alto perfil, como la de un comerciante que obtuvo 553.000 dólares al predecir la destitución del ayatolá Ali Jamenei de Irán, han llevado a los legisladores estadounidenses a preguntarse si los comerciantes están utilizando información privilegiada o secretos de estado para obtener una ventaja.
3. Escrutinio regulatorio: Si bien empresas como Kalshi están reguladas por la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos, enfrentan una presión cada vez mayor por parte de los gobiernos federal y estatal.
¿Un nuevo flujo de datos para los epidemiólogos?
A pesar de las zonas moralmente grises, los científicos están empezando a ver un “lado positivo” en los datos generados por estas apuestas.
En junio de 2025, los mercados de predicción pronosticaron aproximadamente 2.000 casos de sarampión para fin de año. El número real era 2.288. Para los epidemiólogos, este nivel de precisión es notable. Spencer J. Fox, de la Universidad del Norte de Arizona, que se especializa en pronosticar virus como el COVID-19 y el RSV, señaló que este pronóstico era en realidad superior a muchos modelos científicos tradicionales.
“Todo el mundo busca una ventaja para pronosticar enfermedades infecciosas y nosotros estamos constantemente buscando nuevos flujos de datos”. — Spencer J. Fox
Los límites de la “inteligencia colectiva”
Si bien los mercados de predicción ofrecen un flujo de datos novedoso, no reemplazan a la ciencia tradicional. Los expertos destacan varias limitaciones críticas:
- Falta de granularidad: Los modelos científicos pueden producir miles de pronósticos específicos y muy detallados. Para replicar esto a través de mercados de predicción, un usuario tendría que realizar miles de apuestas individuales cada semana.
- El problema de los “eventos raros”: Si bien las multitudes son buenas para predecir tendencias generales, los expertos sostienen que sólo los especialistas pueden predecir con precisión eventos raros y de alto impacto.
- Complejidad de las variables: La epidemiología tradicional se basa en datos complejos (como tasas de vacunación, secuenciación genómica y patrones climáticos) que los mercados de predicción no procesan inherentemente.
Mientras el mundo se prepara para futuras pandemias, la tensión persiste: ¿podemos confiar en la “sabiduría de la multitud” para proteger la salud pública, o la comercialización de los brotes socava la experiencia necesaria para gestionarlos?
Conclusión: Si bien los mercados de predicción ofrecen una forma controvertida y éticamente compleja de rastrear los brotes de enfermedades, su capacidad para proporcionar datos precisos en tiempo real sugiere que podrían convertirse en una herramienta valiosa, aunque complementaria, para la epidemiología moderna.
