Cómo encontrar partidos arreglados en las apuestas deportivas

¿Puedes detectar partidos arreglados mirando las estadísticas?

El amaño de partidos es impensable para la mayoría de los profesionales del deporte cuyas personas, carreras y reputaciones se basan en un único deseo de ganar. Sin embargo, afirmaciones realizadas a lo largo de varios años, en una variedad de deportes, han sugerido que, para algunos, la capacidad de perder de manera convincente genera los mayores ingresos.

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Primero fueron las prohibiciones de amañar partidos impuestas a algunos jugadores de críquet a principios de la década de 2000 y luego nuevamente en 2011. Ahora hay acusaciones de que los funcionarios ignoraron las señales de alerta sobre hasta 16 jugadores de tenis clasificados entre los 50 mejores que podrían haber iniciado partidos, incluidos en Wimbledon, acusaciones que ellos niegan.

En la mayoría de las jurisdicciones, el amaño de partidos es un delito penal, o al menos un delito profesional muy grave que socava cualquier valor que pueda tener un juego o deporte. Después de todo, ¿quién quiere jugar contra alguien que intenta perder el juego? El problema para la policía y los organismos deportivos es cuán convincentes son las pruebas.

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Perder es parte del juego.

La evidencia puede provenir de varias fuentes: confesiones y grabaciones de conversaciones, como en la serie de escándalos de cricket de 2010-2011, y patrones de París sospechosos en torno a determinados partidos, como se alega en el asunto del tenis. Lo más controvertido, sin embargo, es la evidencia de los resultados deportivos reales en sí y si estos pueden usarse para verificar una acusación. ¿Que un jugador de talla mundial pierda contra otro que no se considera tan bueno es realmente una prueba de que el primero está perdiendo deliberadamente?

Si no hubiera incertidumbre en los resultados de los eventos deportivos, en realidad no sería un juego. Una cierta cantidad de malestar es parte integral de cualquier deporte. El año pasado, Sudáfrica sufrió una sorprendente derrota contra Japón durante la Copa Mundial de Rugby, Holly Holm venció a Ronda Rousey en Ultimate Fighting Championship 193 y Dustin Brown, en el puesto 102, venció al bicampeón Rafael Nadal en segunda ronda de Wimbledon.

Los ejemplos más antiguos incluyen el equipo estadounidense de hockey sobre hielo que derrotó al Ejército Rojo de la Unión Soviética en el Jeux Olympiques invierno de 1980. Todos fueron acontecimientos clásicos y, por supuesto, no hay indicios de que alguno de ellos haya sido solucionado.

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Entonces, ¿cómo podemos utilizar la evidencia de pérdidas inesperadas en juegos como prueba de que estos juegos fueron manipulados deliberadamente de alguna manera?

Analizar estadísticas

Esta área de datos estadísticos tiene estrechas similitudes estructurales con lo que podría denominarse “el problema de la enfermería”. Aquí es donde se sospecha que un profesional médico daña a quienes están bajo su cuidado, y la única evidencia es una serie de resultados adversos para los pacientes. Esto puede parecer más grave que el amaño de partidos, pero como problema tiene exactamente las mismas características y exactamente las mismas razones por las que aún no tenemos una solución completamente satisfactoria.

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No es posible calcular directamente las probabilidades de hipótesis o proposiciones. Sin embargo, muchos creen que es posible, lo que puede confundir la comprensión. Por ejemplo, no podemos calcular la probabilidad de que una enfermera haya herido a un paciente o que un jugador de tenis haya perdido deliberadamente un partido. Lo que podemos hacer es calcular la probabilidad de ver un resultado determinado si fuera cierto que perder el partido fue totalmente accidental, y para eso las estadísticas son bastante buenas.

Podemos observar las probabilidades relativas a dos proposiciones en competencia: que un partido o juego se haya perdido deliberadamente; y que se perdió por completo por accidente. Luego consideramos la razón de las dos probabilidades calculadas bajo las dos proposiciones. Esta proporción, a veces llamada proporción de verosimilitud, es un número que representa la fuerza de la evidencia para influirnos de una forma u otra.

Como ejemplo : un tenista puede, cuando se enfrenta a otro tenista concreto, haber jugado cuatro partidos, sólo ganar uno, y estamos seguros de que ninguno de esos partidos ha sido arreglado. A continuación, digamos que nuestro jugador de tenis más hábil pierde un partido ante el jugador más bajo. Si fuera cierto que la pérdida fue puramente no intencional, entonces una estimación de la probabilidad de este resultado particular podría ser de una entre cuatro.

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Si el mejor de los dos jugadores es muy bueno, y si se considerara inevitable que perderían el partido si intentaran hacerlo, entonces la probabilidad de perder el partido dado que intentaron perder podría ser de uno. En este caso, el valor de la prueba de que el partido se perdió inesperadamente podría ser uno, dividido por uno entre cuatro; que son cuatro. Esto significa que una pérdida de partido es cuatro veces más probable si se estaba amañando un partido que si no se había amañado un partido. Esto, en sí mismo, no es una cifra muy convincente a favor del fraude. partidos.

El verdadero problema aquí es el valor de la probabilidad de que se pierda un partido si el mejor jugador realmente intentara perder. En el ejemplo anterior, hemos asumido un valor de uno, pero no hay justificación –ni teórica ni histórica– para este valor. Esta es la desventaja de este tipo de problemas de prueba, ya sea en el contexto de eventos deportivos o en profesiones médicas y sanitarias. Por lo general, se puede recurrir a datos históricos para estimar la probabilidad de un resultado adverso inesperado si fuera cierto que no se ha cometido ningún delito.

En el tenis, la mayoría de los jugadores han jugado varias veces contra la mayoría de los demás jugadores y, en el contexto médico, los hospitales mantienen registros meticulosos de los incidentes graves. Ambas fuentes pueden proporcionar estimaciones de probabilidades perfectamente legítimas. Sin embargo, no existen datos en los que basar las estimaciones de las probabilidades de un resultado adverso en un hospital si uno de los miembros del personal médico estuviera realmente tratando de dañar a los pacientes.

Es una experiencia que no puedes vivir. No podemos simplemente dejar que un asesino conocido ande suelto en unidades de alta dependencia para ver cuántos pacientes resultan perjudicados.

Sigue las apuestas

En el caso del cricket de Pakistán de 2010, que involucró apuestas en el sitio En el caso de las bolas que no se pisan, podemos hacer algunas estimaciones porque algunos jugadores admitieron más tarde haber pasado deliberadamente por encima del área, y dado que se conoce todo su historial de juego y no intentaron corregir las jugadas en su mayor parte, se pueden realizar estimaciones de probabilidades decentes. hacerse. Sin embargo, la mayoría de las veces hay muy pocos datos sobre juegos lanzados deliberadamente.

Es decepcionante que los estadísticos no tengan una forma infalible de evaluar estos dos tipos de evidencia que suenan dispares, pero estructuralmente similares. Como estadísticos debemos seguir trabajando en las cuestiones de las enfermeras y los cuidadores, pero si a la gente le preocupa que sus deportes y juegos estén siendo corrompidos por arreglos deliberados, entonces reducir la dependencia de las apuestas, o cambiar la naturaleza de las apuestas de alguna manera, puede ser ofrecer un camino a seguir. porque todo el amaño de partidos parece estar vinculado a ello y las enormes sumas de dinero vinculadas a ello.

#Resumen#

El amaño de partidos plantea una amenaza creciente a la integridad del deporte, facilitada por nuevos mercados de apuestas en línea que son lo suficientemente líquidos como para permitir que se obtengan ganancias sustanciales mediante la manipulación de un evento. Las pantallas para detectar una solución utilizan modelos de predicción en el juego cuyas predicciones se comparan en tiempo real con las probabilidades de apuestas observadas en sitios web de todo el mundo.

Las sospechas surgen cuando las calificaciones de los modelos y las calificaciones del mercado divergen. Proporcionamos ejemplos de monitoreo de partidos del mundo real de fútbol y tenis y describir cómo los analistas investigan los partidos sospechosos antes de realizar una evaluación final de la probabilidad de que se haya producido una solución. Los resultados del seguimiento resultante de este solicitud en línea. de estadísticas forenses han sido aceptadas como prueba primaria en casos ante el Tribunal de Arbitraje Deportivo,