Escándalo en torno a Polymarket: la plataforma pagaba por videos falsos de apuestas y ganancias
La plataforma de mercados de predicción Polymarket se ha visto envuelta en un gran escándalo. Se ha descubierto que la empresa pagaba sistemáticamente a creadores de contenido para producir videos escenificados en los que se mostraban apuestas y ganancias falsas. Estos videos se difundían activamente en redes sociales y se utilizaban como material publicitario para atraer nuevos usuarios.
Mi investigación muestra que el esquema era de gran escala: participaban decenas de autores y el número total de videos sospechosos superaba los 1100. Los creadores de contenido recibían pagos mensuales de entre $2000 y $3000, con la prohibición categórica de revelar su colaboración con la plataforma. Para las grabaciones se utilizaban copias exactas del sitio de Polymarket, simulando transacciones reales.
Cómo funcionaba el esquema
Una agencia de marketing independiente se encargaba de promocionar estos videos. Entre diciembre y mediados de mayo, 1105 videos de 10 autores patrocinados acumularon más de 140 millones de visualizaciones. Uno de estos colaboradores, el estudiante George Makihara, publicó en enero un video en el que supuestamente ganaba $100 000 apostando a que Donald Trump diría la palabra "McDonald’s". En realidad, ninguna de las 145 transacciones mostradas, por un valor de casi $410 000, existía.
Después de que la información se hiciera pública, muchos autores se apresuraron a eliminar los videos sospechosos. Polymarket también eliminó los sitios duplicados que se usaban para grabar el material escenificado. Sin embargo, la desconfianza persiste: la credibilidad de la plataforma se ha visto afectada.
Mi valoración experta: Este incidente es una señal de alerta para toda la industria de los mercados de predicción. Polymarket, que se presenta como una herramienta innovadora para la recopilación de información, ha recurrido en realidad a métodos más propios de casas de apuestas dudosas. Si la plataforma está dispuesta a falsificar la experiencia del usuario para atraer audiencia, surge una pregunta legítima: ¿qué tan fiables son sus propios datos de mercado y predicciones? Los reguladores e inversores deberían prestar más atención a este tipo de prácticas.