В мире финансов и общественного здравоохранения зарождается новый и весьма спорный тренд: люди делают ставки на миллионы долларов на распространение инфекционных заболеваний. С начала этого года через такие рынки прогнозирования, как Kalshi и Polymarket, на количество случаев заболевания корью в США было поставлено почти 9 миллионов долларов.
Хотя этичность извлечения прибыли из кризиса общественного здравоохранения вызывает жаркие споры, эти рынки оказываются чем-то большим, чем просто азартной новинкой — они могут поставлять ценные данные для ученых.
Как работают рынки прогнозирования
Рынки прогнозирования работают по простому принципу: участники покупают или продают доли, основываясь на вероятности наступления будущего события.
- Механизм: Если на рынке задается вопрос, произойдет ли определенное количество случаев заболевания корью, цена доли «да» отражает коллективное мнение всех трейдеров. Если 86% трейдеров верят, что событие произойдет, доля «да» будет стоить 86 центов.
- Выплата: Если событие происходит, успешные трейдеры получают 1 доллар за каждую долю. Если нет — они теряют все свои инвестиции.
- Логика: Цена, по сути, представляет собой процент в реальном времени, отражающий воспринимаемую рынком вероятность исхода.
Эта концепция зародилась в 1988 году в Университете Айовы как способ прогнозирования выборов в США. К 2003 году исследователи начали применять эту модель к инфекционным заболеваниям, рассматривая такие рынки как инструмент для «общественного блага» и научного образования.
«Мудрость толпы» против научного моделирования
Внезапная точность этих рынков привлекла внимание научного сообщества. Например, в июне 2025 года рынки прогнозирования предсказали примерно 2000 случаев кори к концу года; фактический показатель составил 2288.
Спенсер Дж. Фокс, исследователь из Университета Северной Аризоны, отмечает, что эти результаты на удивление сопоставимы с традиционными научными моделями. Это явление часто объясняют «мудростью толпы». Как поясняет Эмиль Серван-Шребер, генеральный директор Hypermind, хотя отдельным игрокам может не хватать формальной экспертизы, коллективное «когнитивное разнообразие» тысяч любителей часто способно компенсировать отсутствие специализированной подготовки.
Тем не менее, эксперты предупреждают, что рынки прогнозирования не являются заменой традиционной эпидемиологии. Существуют значительные ограничения в использовании данных от игроков для нужд здравоохранения:
- Низкая детализация: Научные модели учитывают тысячи специфических переменных, в то время как рынки прогнозирования фокусируются на нескольких общих исходах.
- Отсутствие переменных: Эпидемиологи используют сложные потоки данных — такие как уровень вакцинации, климатические условия и геномное секвенирование, — которые игроки не принимают во внимание.
- Проблема «редких событий»: Хотя толпа хорошо предсказывает общие тенденции, она часто пасует перед редкими, но масштабными событиями, требующими глубоких специализированных знаний.
Этические и регуляторные «серые зоны»
Рост этих рынков вызвал бурные дискуссии относительно морали и законности. Такие платформы, как Kalshi и Polymarket, регулируются Комиссией по торговле товарными фьючерсами (CFTC) в США, но они находятся под пристальным вниманием.
Критики бьют тревогу по поводу рынков, связанных с геополитическими конфликтами, такими как войны в Украине и Иране. Также стоит вопрос об использовании инсайдерской информации. Например, один трейдер недавно заработал более 550 000 долларов, верно предсказав серьезный политический сдвиг в Иране, что заставило законодателей США задаться вопросом: не получают ли трейдеры прибыль за счет утечек государственных секретов?
По мере того как число случаев кори в США продолжает расти, пересечение прибыли и патологии остается крайне спорным вопросом.
«Если мы не начнем инвестировать в экспертизу для прогнозирования инфекционных заболеваний прямо сейчас, мы окажемся совершенно не готовы к следующему COVID-19». — Спенсер Дж. Фокс
Заключение
Хотя рынки прогнозирования предлагают уникальный, высокоскоростной поток данных, который может дополнить научное прогнозирование, они остаются спорным инструментом. Они обнажают растущее напряжение между эффективностью децентрализованного «коллективного разума» и необходимостью строгого, экспертного моделирования в сфере общественного здравоохранения.
