Haalt Trump 2028? Vraag het de ‘crowd’

Hoe ‘prediction markets’ de toekomst voorspellen

Prediction markets waren doorgaans beter dan opiniepeilingen en social media in het voorspellen van de toekomst. Toch blijken er in de praktijk diverse haken en ogen te zitten aan deze methode die gaan overheersen en de betrouwbaarheid verstoren. Hoe kunnen ze dan wel zo nuttig mogelijk gebruikt worden?

Gaat Trump Groenland inlijven in 2025? Koopt Elon Musk TikTok in 2025? Wordt de naam van Golf van Mexico gewijzigd in Google Maps voor maart 2025? Wie gaat de Duitse parlementsverkiezingen in februari winnen? Komt het dit jaar tot een staakt het vuren tussen Rusland en Oekraïne?

Zo maar een greep uit de vele vragen die ons bezig houden. Vragen waarop je kunt wedden op de uitkomst via de prediction markets van onder andere Polymarket, Kalshi of PredictIT door aandelen te kopen en verkopen in antwoordopties op zulke vragen. Een Fransman, ‘Theo’, haalde het nieuws omdat hij zo’n 85 miljoen dollar verdiende op Polymarket door al zijn geld in te zetten op een overwinning van Trump. In totaal werd er voor zo’n 3,7 miljard dollar gewed over wie de laatste presidentsverkiezingen in Amerika zou winnen.

Prediction markets zijn vooral populair in de Verenigde Staten en Engeland, waar een lange traditie is in het gokken en wedden op wedstrijden en uitslagen. De Franse overheid onderzoekt mede naar aanleiding van de winst van Theo, of het platform niet strijdig is met de Franse gokwetgeving die politieke beïnvloeding verbiedt.

De toekomst voorspellen met de crowd

De gedachte achter prediction markets is dat een financiële prikkel ervoor zorgt dat mensen hun best doen in het zoeken naar de beste inschatting (van een toekomstige uitkomst) of beoordeling (van een situatie of de waarde van een bedrijf). Hoe meer overtuigd ze zijn van een bepaalde uitkomst hoe meer aandelen ze zullen kopen in die uitkomst en tegen een hogere prijs. Hoe meer mensen overtuigd zijn van een bepaalde uitkomst hoe hoger het aandeel in die uitkomst zal stijgen. Als de markt goed werkt dan representeert de prijs van een aandeel de waarschijnlijkheid dat iets zal gebeuren of dat een uitkomst werkelijkheid wordt. Net als bij aandelenmarkten wordt zo de kennis van een groep, de wisdom of crowds, aangeboord. Via het voortdurend handelen tussen onafhankelijke individuen met verschillende overtuigingen en kennis, komt de uitkomst naar boven (aggregatie).

Prediction markets hebben in het verleden meerdere malen bewezen behoorlijk goed de toekomst te kunnen voorspellen met name de uitslag van verkiezingen. Beter dan experts, met hun risico op tunnelvisie, en beter dan opiniepeilingen, met hun risico op sturende vragen.

Verbeteren van beleid en uitvoering

Daarom wordt er voortdurend nagedacht over de bredere inzetbaarheid van prediction markets. Het zou bedrijven kunnen helpen om beter in te spelen op de toekomst, door inzicht te krijgen in mogelijke marktontwikkelingen en consumentenvoorkeuren.  

Maatschappelijke toepassingen zijn eveneens denkbaar. In deze tijd vol fake news en het ongefilterd verspreiden van (incorrecte, sensationele, radicale) informatie via social media, zouden prediction markets mensen ertoe kunnen aanzetten om op zoek te gaan naar de waarheid.

“Prediction markets kunnen wijsheid in een netwerk losmaken. Wat als je mensen beloont om het goede door te sturen en niet het leukste of stompzinnigste?”

Econoom Robin Hanson stelde voor om prediction markets te gebruiken voor een beter bestuur, genaamd Futarchy met als motto: “Vote values but bet beliefs”. Kiezers zouden dan (met hun hart) mogen stemmen op wat ze belangrijk vinden en willen dat er wordt bereikt. Bijvoorbeeld door te stemmen op partijen en politici die hen kunnen vertegenwoordigen in het besluitvormingsproces. Hóe deze doelen (values) bereikt worden dus via welk beleid en welke uitvoering, zou vervolgens bepaald worden door prediction markets. Dit zou de beste ideeën opleveren en meer rationele informatie naar boven brengen over de haalbaarheid (beliefs) en effectiviteit van bepaalde maatregelen van het beleid.

Politiek is het Futarchy model nog nooit uitgeprobeerd. Wel hebben diverse online groepen en gemeenschappen ermee geëxperimenteerd. Deze zogeheten DAOs (decentralized autonomous organizations) kenmerken zich door het ontbreken van een hiërarchie: er is niet één leider en geen centraal bestuur. De groepsleden nemen samen de beslissingen over de koers van de organisatie, net als bij bijvoorbeeld Liquid Democracy, een vorm van directe en representatieve democratie gebruikt door de Piratenpartei.

Verbeteren

Een grote en actieve deelname is belangrijk voor een goedwerkende voorspellingsmarkt. Belangrijke voorwaarden voor de wisdom of crowds (zoals besproken in het gelijknamige boek van James Surowiecki) zijn dat de groep deelnemers divers is, dat deelnemers decentraal en verspreid zijn en onafhankelijk van elkaar hun inschattingen en beoordelingen kunnen baseren op hun eigen lokale kennis.

Meerdere bedrijfjes hebben daarom geprobeerd om decision markets te verbeteren. Zo’n tien jaar geleden begonnen diverse bedrijfjes decentrale prediction markets te ontwikkelen gebaseerd op blockchains: HiveMind (op Bitcoin), Augur en Gnosis (op Ethereum).

De toekomst voorspellen met de blockchain

Blockchains en de bijbehorende tokens (zoals de welbekende cryptocurrencies) bieden een ideale infrastructuur voor decentrale en gedistribueerde organisaties om te stemmen, inbreng te belonen en informatie uit te wisselen. Iedereen kan waar dan ook ter wereld laagdrempelig en anoniem (precies gezegd: pseudoniem) meedoen en zo zijn kennis inbrengen. Bovendien is er geen centrale eigenaar die de uitkomsten kan domineren of manipuleren.

Dit zou tot betrouwbare prediction markets kunnen leiden en tot een grootschalig gebruik ervan. Het past ook bij een veelgekoesterd ideaal van een wereld waarin mensen decentraal en los van instituties (banken, overheden, e.a.) met elkaar kunnen samenwerken, handelen en beslissen.

Haken en ogen van prediction markets

Tien jaar later blijken de projecten van de idealistische bedrijfjes een uiterst bescheiden bestaan te leiden of nagenoeg tot stilstand te zijn gekomen. Het zijn de grote betting platforms waar het accent op het gokken met grote bedragen ligt, zoals Polymarket en PredictIt, die bloeien (en met name in de VS).

Zoals vaker zien we dat zelfsturende groepen, zie het als een zelfsturend burgerberaad, een kwakkelend bestaan leiden en dat er een viraal effect is waarbij enkele aanbieders alles naar zich toetrekken.

Tegelijkertijd hebben prediction markets hun belofte de afgelopen jaren al meerdere malen niet waargemaakt. Zo voorzagen ze noch Brexit noch de overwinning van Trump, beide in 2016. Bij de laatste presidentsverkiezingen eind 2024 konden ze geen overtuigende overwinning voorspellen voor Trump of Harris, iets wat in efficiënt werkende markten niet zou mogen voorkomen. Ze deden het dus eigenlijk niet beter dan de opiniepeilingen en experts, die tot het allerlaatste bleven twijfelen over de mogelijke winnaar.

Er zijn factoren die samenhangen met het werken van de markt zelf zoals de diversiteit van de deelnemers en de liquiditeit: er moet voldoende handel zijn om tot een goede prijsvorming, dus voorspelling, te komen. Bovendien is er bij de prijsvorming altijd sprake van pad-afhankelijkheid: de nieuwe prijs wordt bepaald door de voorgaande.

In de praktijk blijkt een ander nadeel dominant te zijn: het strategische gedrag van de deelnemers. Een financiële beloning kan een goede motivator zijn om actief en eerlijk bij te dragen aan het voorspellen van de toekomst. Toch blijkt in de praktijk dat bij het handelen met geld en risico op verlies en de spanning van het winnen, het beoordelingsvermogen vertroebelt. Het verdienen van geld in plaats van het geven van een zo eerlijk mogelijk antwoord, kan een doel op zich worden.

In bepaalde gevallen proberen deelnemers de markt te manipuleren door gebruik te maken van meerdere (nep)accounts. Je kunt dan met het ene account valuta dumpen om bepaalde antwoorden heel goedkoop te maken, en vervolgens die antwoorden kopen met en ander, echte account. Zo kun je met je account hoger in de ranglijst van stijgers te komen en invloed uitoefenen op anderen. Dit strategische gedrag om prijzen te beïnvloeden, is ook een bekend probleem bij veilingen (link naar mijn artikel over veilingen). De eerdergenoemde Fransman ‘Theo’, gebruikte naar schatting 11 accounts om te gokken op ‘Trump wint’ bij Polymarket. Er wordt nog onderzocht hoe hij deze inzette tijdens het handelen in aandelen en of dit niet frauduleus was.

De Franse Theo maakte van zijn inzet op de overwinning van Trump een alles of niets wedstrijd. Dit irrationele gedrag verstoorde een goede prijsvorming op de markt. Het riep bovendien een tegenreactie op vanuit de aanhangers van tegenkandidaat Kamala Harris, die op grote schaal begonnen te wedden op haar overwinning. Zo werd de prediction market over de verkiezingswinst als het ware onderdeel van een politieke campagne.

Het is niet duidelijk hoe actief de platformaanbieders zoals Polymarket en PredictIt zich inzetten om de markten zo ‘eerlijk’ mogelijk te laten werken. Het aanmaken van meerdere accounts is in bepaalde gevallen uiterst eenvoudig gebleken. Wanneer er gehandeld wordt in dollars of euro’s is er toezicht vanuit de financieel toezichthouders. Bij prediction markets gebaseerd op cryptovaluta (blockchain tokens) is dat toezicht er vrijwel niet. Dan is het letterlijk te beschouwen als een gokje in een casino.

Hoe krijgen we collectieve intelligentie?

Hoe kunnen we dan wel betrouwbare voorspellingen doen van de toekomst? Voorspellingen waarmee organisaties hun bestuur of beleid kunnen verbeteren? Waarmee nepnieuws op sociale media kunnen worden verminderd door het delen van ‘echte’ informatie wordt beloond? Het antwoord ligt in het ontwerp van het proces en in realistische verwachtingen.

De uitdaging bij het verkrijgen van een uitkomst is hoe tel je de verschillende meningen en beoordelingen op tot één voorspelling? Hiervoor zijn aggregatiemechanismen met weging en filtering. Markten zijn één vorm. Andere mogelijkheden zijn meerdere rondes van consensusvorming waarbij gelijksoortige antwoorden en schattingen worden geclusterd, verschillen worden bediscussieerd, deelnemers scores kunnen geven. Hierbij kan ook een rol zijn voor machine learning in het herkennen van patronen. Ook hier kunnen blockchains het proces in het netwerk van deelnemers faciliteren. Het hoeft bij de inzet van tokens en cryptomunten niet om (echt) geld te gaan zodat dit ook onnodige druk kan wegnemen.

Bovendien gaat het er ook om op wat voor vragen je antwoord wilt krijgen. Gaat het om ‘ja’ of ‘nee’, zoals de meeste prediction markers zijn opgezet? De kwaliteit van het besluitvormingsproces en de rijkheid van informatie die tijdens het proces naar boven komen, zijn net zo waardevol als die ene uitkomst. Er zijn talloze systemen waarmee veel meer kwalitatieve informatie wordt verzameld (later meer). Maar het blijft leuk om af en toe naar een waarzegger te gaan of een gokje te wagen, bijvoorbeeld of Trump het einde van zijn eigen presidentsperiode haalt…

Photo by petr sidorov on Unsplash.