Una nueva y controvertida tendencia está surgiendo en el mundo de las finanzas y la salud pública: la gente está apostando millones de dólares a la propagación de enfermedades infecciosas. Desde principios de este año, se han apostado casi 9 millones de dólares al número de casos de sarampión en los Estados Unidos a través de mercados de predicción como Kalshi y Polymarket.
Si bien la ética de sacar provecho de una crisis de salud pública es muy discutible, estos mercados están demostrando ser más que una simple novedad del juego: en realidad pueden estar proporcionando datos valiosos para los científicos.
Cómo funcionan los mercados de predicción
Los mercados de predicción funcionan según un principio simple: los participantes compran o venden acciones en función de la probabilidad de que ocurra un evento futuro.
- El mecanismo: Si un mercado pregunta si se producirá un determinado número de casos de sarampión, el precio de una acción de “sí” refleja la creencia colectiva de todos los comerciantes. Si el 86% de los comerciantes cree que el evento sucederá, una acción que diga “sí” costará 86 centavos.
- El pago: Si el evento ocurre, los operadores exitosos reciben $1 por acción. Si no es así, pierden toda su inversión.
- La lógica: El precio es esencialmente un porcentaje en tiempo real que representa la probabilidad percibida por el mercado de un resultado.
Este concepto se originó en 1988 en la Universidad de Iowa como una forma de pronosticar las elecciones estadounidenses. En 2003, los investigadores comenzaron a aplicar este modelo a las enfermedades infecciosas, considerando estos mercados como una herramienta para el “bien público” y la educación científica.
La “sabiduría de la multitud” versus el modelado científico
La repentina precisión de estos mercados ha llamado la atención de la comunidad científica. Por ejemplo, en junio de 2025, los mercados de predicción pronosticaron aproximadamente 2.000 casos de sarampión para fin de año; la cifra real fue 2.288.
Spencer J. Fox, investigador de la Universidad del Norte de Arizona, señala que este desempeño es sorprendentemente competitivo con los modelos científicos tradicionales. Este fenómeno a menudo se atribuye a la “sabiduría de la multitud”. Como explica Emile Servan-Schreiber, director ejecutivo de Hypermind, si bien los apostadores individuales pueden carecer de experiencia formal, la “diversidad cognitiva” colectiva de miles de aficionados a menudo puede compensar esa falta de capacitación especializada.
Sin embargo, los expertos advierten que los mercados de predicción no sustituyen a la epidemiología tradicional. Existen limitaciones importantes a la hora de confiar en los jugadores para obtener datos de salud pública:
- Falta de granularidad: Los modelos científicos analizan miles de variables específicas, mientras que los mercados de predicción se centran en unos pocos resultados generales.
- Variables faltantes: Los epidemiólogos utilizan flujos de datos complejos (como tasas de vacunación, patrones climáticos y secuenciación genómica) que los jugadores no consideran.
- El problema de los “eventos raros”: Si bien las multitudes son buenas para predecir tendencias generales, a menudo tienen dificultades con eventos raros y de alto impacto que requieren experiencia profunda y especializada.
Zonas grises éticas y regulatorias
El auge de estos mercados ha provocado un intenso debate sobre la moralidad y la legalidad. Plataformas como Kalshi y Polymarket están reguladas por la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) de EE. UU., pero se enfrentan a un escrutinio importante.
Los críticos han dado la alarma sobre los mercados que involucran conflictos geopolíticos, como las guerras en Ucrania e Irán. También está la inminente cuestión de la información privilegiada. Por ejemplo, un comerciante recientemente ganó más de 550.000 dólares al predecir correctamente un cambio político importante en Irán, lo que llevó a los legisladores estadounidenses a cuestionar si los comerciantes se están beneficiando de los secretos de estado filtrados.
Mientras los casos de sarampión siguen aumentando en Estados Unidos, la intersección entre ganancias y patología sigue siendo un tema polémico.
“Si no invertimos ahora en conocimientos especializados para pronosticar enfermedades infecciosas, el próximo COVID-19 nos pillará desprevenidos.” — Spencer J. Fox
Conclusión
Si bien los mercados de predicción ofrecen un flujo de datos único y de alta velocidad que puede complementar los pronósticos científicos, siguen siendo una herramienta controvertida. Destacan una tensión creciente entre la eficiencia de la “inteligencia colectiva” descentralizada y la necesidad de modelos de salud pública rigurosos y dirigidos por expertos.
