Los mercados de predicciones, una solución contra los bulos en internet

Los mercados de predicciones pueden ser un instrumento valioso para disciplinar y exponer afirmaciones engañosas de una manera que evite el sesgo político y no limite la libertad de expresión, la privacidad de los usuarios online y la competencia entre plataformas

La pandemia del Covid-19 ha venido acompañada de un aumento de teorías conspiratorias, dañinas y engañosas, difundidas en su mayor parte en las redes sociales. Incluso antes del coronavirus, la difusión de información falsa y de discursos de odio en las plataformas online ha sido objeto de debate y preocupación para empresas y legisladores, y ha ocasionado la aprobación de regulaciones que, si bien intentaban mitigar el problema, a menudo lo han hecho a expensas de la libertad de expresión, la privacidad de los usuarios o la competencia en el mercado tecnológico.  

Como afirma el viejo refrán, “hablar es barato”, especialmente en las redes sociales. En Twitter, Facebook o YouTube, usuarios anónimos pueden publicar falsedades sin miedo a sanciones o demandas por difamación. A medida que se propagó la pandemia, se extendieron los bulos y las conspiranoias, y diversas empresas tomaron medidas para obstaculizar la difusión de contenido nocivo para la salud pública. Sin embargo, dada la escala de las redes sociales modernas, la difusión de información falsa es inevitable. Cada minuto se suben a YouTube unas 500 horas de contenido de video. Las nuevas herramientas de inteligencia artificial pueden identificar y eliminar contenidos que infringen la política de la plataforma, pero incluso estos sistemas son falibles y dejan pasar contenido infractor a través de sus redes.

Los mercados de predicciones, como la bolsa, son una forma clara de la sabiduría de las multitudes

Una potencial alternativa a la moderación centralizada del contenido en redes es usar lo que se conoce como la ‘sabiduría de las multitudes’. Este término fue acuñado por James Surowiecki, al describir la búsqueda del Scorpion, un submarino que desapareció en 1968. La Marina norteamericana desconocía la distancia que había recorrido el Scorpion desde su última ubicación reportada. Un oficial naval, John Craven, reunió a distintos expertos (matemáticos, submarinistas, etc.) y les pidió que adivinaran la ubicación del submarino sin permitirles comunicarse entre ellos. Los expertos hicieron sus predicciones sobre la localización del Scorpion, apostando una botella de whisky escocés como premio. Usando el teorema de Bayes, Craven construyó una estimación colectiva a partir de las conjeturas del grupo. La predicción situó el submarino a solo 220 yardas de los restos del Scorpion. 

Los mercados de predicciones, como la bolsa, son una forma clara de la sabiduría de las multitudes; consiguen que las personas revelen información, pagándolas por sacarla a la luz. No son un invento contemporáneo. Los residentes de las ciudades-estado italianas del siglo XVI podían apostar por los resultados de las elecciones papales. En los EE. UU., las apuestas políticas se popularizaron durante la Era Jacksoniana. Empresas tecnológicas como Google o Microsoft también utilizan frecuentemente mercados de predicciones internos para ayudar a informar sus decisiones comerciales. Un estudio de las elecciones australianas de 2001 encontró que los mercados de apuestas políticas superaron las encuestas demoscópicas no solo en la predicción del ganador, sino también en la estimación de los escaños de las distintas formaciones.

Con los mercados de predicciones, otro usuario podría apostar contra la veracidad de estos comentarios

Para combatir la desinformación, las plataformas de redes sociales podrían crear un mercado de predicciones que permita apostar por la exactitud o falsedad de una afirmación. Como dice el dicho, las apuestas son “un impuesto a las tonterías”. Con el tiempo, los usuarios podrían desarrollar su reputación y crear registros de valoraciones de la veracidad del contenido publicado.  

Actualmente, cualquier usuario en Twitter con seudónimo puede publicar “La vacuna del Covid-19 provocará autismo” o “En 10 años los casquetes polares se habrán derretido”, sin dar ninguna señal de su confianza en la predicción o sin acompañar el comentario con su historial de precisión. Con los mercados de predicciones, otro usuario podría apostar contra la veracidad de estos comentarios, por ejemplo, prediciendo las cifras de mortalidad asociada con la vacuna o la tasa de variación del nivel del mar.

Aquellos con más conocimiento que el usuario promedio en el campo de la medicina o de la ciencia del clima tendrían un incentivo mayor para acudir en masa al mercado y mejorar su reputación. Mientras que un sistema en el que los usuarios pudieran simplemente votar sobre la veracidad de las informaciones publicadas sería vulnerable al sesgo político, el mercado de apuestas ponderaría la confianza (y, por lo tanto, el conocimiento) de los distintos usuarios.

Las plataformas podrían brindar incentivos a los usuarios para que actúen como árbitros de los mercados, ofreciéndoles un porcentaje de la apuesta total

Los usuarios podrían obtener puntos relacionados con la frecuencia con la que predicen correctamente los resultados. Con el tiempo, estos puntos podrían usarse como una herramienta de evaluación, de forma que los usuarios sabrían que deben desconfiar de otros aquellos con una calificación baja. Los periódicos podrían usar tales puntos de calificación para resaltar la precisión de sus informaciones. Asimismo, las plataformas podrían brindar incentivos a los usuarios para que actúen como árbitros de los mercados, ofreciéndoles un porcentaje de la apuesta total. Algunas instituciones, como universidades, think tanks, museos, etc., podrían anunciarse como árbitros o mediadores de conflictos de mercados específicos, como ya sucede en algunos videojuegos en línea.  

Otra posibilidad es que las plataformas aumentaran automáticamente el volumen de contenido asociado con los usuarios con un historial de buenas predicciones y afirmaciones veraces, limitando a la vez el alcance de las cuentas con un historial de informaciones inexactas. Esta es una estrategia de moderación de contenido más razonable que los sistemas centralizados utilizados actualmente por Facebook, Twitter y Youtube. Bajo este nuevo sistema, las empresas tecnológicas podrían evitar gran parte de la reacción negativa que enfrentan actualmente en todo el espectro político al demostrar que sus decisiones de moderación son el resultado de las predicciones descentralizadas de los usuarios, y no de un diseño centralizado.  

La difusión de bulos, informaciones falsas y teorías de la conspiración abundan en redes sociales donde miles de millones de usuarios se reúnen para compartir y consumir contenido sin tener que pagar. Los mercados de predicciones pueden ser un instrumento valioso para disciplinar y exponer afirmaciones engañosas de una manera que evite el sesgo político y no limite la libertad de expresión, la privacidad de los usuarios online y la competencia entre plataformas.