Qualcuno sembra essere stato molto abile nell'indovinare cosa avrebbe detto un sondaggio prima ancora che chiunque altro potesse leggerlo.

Polymarket ha aperto un'indagine interna dopo aver identificato una serie di operazioni piazzate con tempistiche sospette poche ore prima della pubblicazione di due sondaggi New York Times/Siena College. Lo schema sospetto è stato segnalato dai ricercatori della Vanderbilt University, e i loro risultati sono stati successivamente riportati dal New York Times.

Lo schema include una scommessa di circa 191.277 dollari sulla rielezione del senatore repubblicano del Nebraska Pete Ricketts, piazzata il 31 ottobre 2026. Un sondaggio NYT/Siena pubblicato poco dopo mostrava Ricketts in vantaggio di sei punti, e il trader ha incassato più di 77.000 dollari sulla posizione.

Un deposito di 2 milioni di dollari e due chiamate ben tempistiche

La sequenza di eventi è ciò che ha catturato l'attenzione dei ricercatori. Il 30 ottobre, intorno alle 17:30 ET, più di 2 milioni di dollari sono arrivati in un portafoglio crypto anonimo. L'account ha quindi iniziato a piazzare scommesse di dimensioni consistenti su Polymarket, un mercato di previsione basato su crypto in cui i trader acquistano e vendono contratti legati a risultati del mondo reale e i prezzi dei contratti funzionano come probabilità implicite. Secondo la ricerca della Vanderbilt, circa 191.000 dollari dei fondi depositati sono stati destinati a scommesse sul mantenimento del seggio al Senato da parte di Ricketts.

Prima della pubblicazione del sondaggio, il mercato assegnava a Ricketts una probabilità di vittoria di circa il 67%. Dopo che il vantaggio di sei punti è divenuto pubblico, quelle quote sono salite a circa il 79%. Quell'aumento è ciò che ha trasformato la posizione in un profitto di oltre 77.000 dollari.

L'operazione nel Nebraska non è stata un episodio isolato. Lo stesso trader ha puntato anche più di 622.000 dollari sul candidato democratico nelle elezioni al Senato del Michigan. Dopo la pubblicazione di un successivo sondaggio NYT/Siena, quella posizione ha generato profitti superiori a 180.000 dollari.

In totale, l'account ha incassato più di 257.000 dollari nelle due competizioni — un'entità di posizionamento che illustra il tipo di denaro che può puntare su pubblicazioni di informazioni programmate nei mercati di previsione.

Cosa dicono ricercatori e piattaforme

Brett Goldstein, il ricercatore della Vanderbilt coinvolto nel lavoro, ha evitato accuratamente di accusare direttamente chiunque di illecito, ma ha reso chiaro che la tempistica delle operazioni appariva sospetta.

"Richiede ulteriori indagini", ha detto, descrivendo l'attività come difficile da liquidare come semplice coincidenza e meritevole di un esame più approfondito.

Polymarket ha confermato di aver rilevato le operazioni e di aver avviato una propria revisione dell'attività, ma non ha annunciato conclusioni o sanzioni. La ricerca della Vanderbilt ha coperto anche Kalshi, l'altro importante mercato di previsione citato nei risultati. Kalshi ha declinato di commentare. I nodi ancora aperti sono le conclusioni della revisione di Polymarket e l'eventuale identificazione di chi controlla il portafoglio.

Perché i sondaggi sono un bersaglio evidente

I sondaggi dei grandi media sono eventi programmati, e un ristretto gruppo di persone — tra cui sondaggisti, redattori e personale di produzione — vede i risultati prima della pubblicazione. Quell'accesso anticipato è ciò che rende i sondaggi programmati un bersaglio per i trader nei mercati di previsione, ed è il motivo per cui le domande su chi abbia visto per primo i numeri toccano il cuore del funzionamento di queste piattaforme.

L'elemento crypto aggiunge un ulteriore twist al caso. Poiché i fondi sono transitati attraverso un portafoglio anonimo, le operazioni stesse sono visibili on-chain, ma l'identità della persona o del gruppo che vi sta dietro no. I ricercatori sono stati in grado di tracciare con precisione il deposito di 2 milioni di dollari e la tempistica delle scommesse, ma non sono riusciti a determinare chi controllasse effettivamente i fondi.

Questo articolo è stato pubblicato originariamente da CryptoBriefing.