Alguien parece haber sido muy bueno adivinando lo que diría una encuesta antes de que cualquiera pudiera leerla.

Polymarket abrió una investigación interna tras identificar una serie de operaciones oportunamente ejecutadas horas antes de que se dieran a conocer dos encuestas del New York Times/Siena College. El patrón sospechoso fue señalado por investigadores de la Universidad Vanderbilt, y sus hallazgos fueron posteriormente reportados por el New York Times.

El patrón incluye una apuesta de aproximadamente 191.277 dólares a la reelección del senador republicano de Nebraska Pete Ricketts, realizada el 31 de octubre de 2026. Una encuesta de NYT/Siena publicada poco después mostró a Ricketts con una ventaja de seis puntos, y el operador ganó más de 77.000 dólares en la posición.

Un depósito de 2 millones de dólares y dos llamadas bien cronometradas

La secuencia de eventos fue lo que llamó la atención de los investigadores. El 30 de octubre, alrededor de las 5:30 p.m. ET, más de 2 millones de dólares llegaron a una cartera cripto anónima. La cuenta luego comenzó a realizar apuestas considerables en Polymarket, un mercado de predicción basado en cripto donde los operadores compran y venden contratos vinculados a resultados del mundo real y los precios de los contratos funcionan como probabilidades implícitas. Según la investigación de Vanderbilt, unos 191.000 dólares de los fondos depositados se destinaron a apuestas sobre la permanencia de Ricketts en su escaño senatorial.

Antes de la publicación de la encuesta, el mercado le otorgaba a Ricketts aproximadamente un 67% de probabilidad de ganar la reelección. Después de que su ventaja de seis puntos se hiciera pública, esas probabilidades subieron a alrededor del 79%. Ese salto fue lo que convirtió la posición en una ganancia de más de 77.000 dólares.

La operación en Nebraska no fue un caso aislado. El mismo operador también apostó más de 622.000 dólares al candidato demócrata en la contienda senatorial de Michigan. Tras la publicación de una encuesta posterior de NYT/Siena, esa posición finalmente generó ganancias superiores a 180.000 dólares.

En total, la cuenta ganó más de 257.000 dólares entre ambas contiendas — una escala de posicionamiento que ilustra el tipo de dinero que puede apostarse frente a publicaciones de información programadas en los mercados de predicción.

Lo que dicen los investigadores y las plataformas

Brett Goldstein, el investigador de Vanderbilt involucrado en el trabajo, fue cuidadoso de no acusar a nadie directamente, pero dejó claro que el momento de las operaciones parecía sospechoso.

"Requiere una investigación adicional", dijo, describiendo la actividad como difícil de descartar como una simple coincidencia y merecedora de un análisis más detenido.

Polymarket confirmó que detectó las operaciones y comenzó su propia revisión de la actividad, aunque la empresa no anunció conclusiones ni sanciones. La investigación de Vanderbilt también abarcó a Kalshi, el otro gran mercado de predicción mencionado en los hallazgos. Kalshi declinó comentar. Los cabos abiertos de aquí en adelante son las conclusiones de la revisión de Polymarket y si algún día se identifica al controlador de la cartera.

Por qué las encuestas son un objetivo evidente

Las encuestas de los grandes medios son eventos programados, y un pequeño grupo de personas —incluidos encuestadores, editores y personal de producción— ve los resultados antes de su publicación. Ese acceso anticipado es lo que convierte a las encuestas programadas en un objetivo para los operadores de los mercados de predicción, y es por eso que las preguntas sobre quién vio primero los números tocan el núcleo de cómo operan estas plataformas.

El elemento cripto añade otra arista al caso. Como los fondos llegaron a través de una cartera anónima, las operaciones en sí son visibles en la blockchain, pero no la identidad de la persona o grupo detrás de ellas. Los investigadores pudieron rastrear el depósito de 2 millones de dólares y el momento de las apuestas con precisión, pero no pudieron determinar quién controlaba realmente los fondos.

Este artículo fue publicado originalmente por CryptoBriefing.