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Tesis Doctoral
Documento
Autor
Nombre completo
Ivan Roberto Ferraz
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2015
Director
Tribunal
Gouvea, Maria Aparecida (Presidente)
Bido, Diogenes de Souza
Mantovani, Daielly Melina Nassif
Reinhard, Nicolau
Viana, Adriana Backx Noronha
Título en portugués
Mercado preditivo: um método de previsão baseado no conhecimento coletivo
Palabras clave en portugués
Crowdsourcing
Inteligência coletiva
Previsão econômica
Previsão eleitoral
Previsão esportiva
Sistemas e métodos
Resumen en portugués
Mercado Preditivo (MP) é uma ferramenta que utiliza o mecanismo de preço de mercado para agregar informações dispersas em um grande grupo de pessoas, visando à geração de previsões sobre assuntos de interesse. Trata-se de um método de baixo custo, capaz de gerar previsões de forma contínua e que não exige amostras probabilísticas. Há diversas aplicações para esses mercados, sendo que uma das principais é o prognóstico de resultados eleitorais. Este estudo analisou evidências empíricas da eficácia de um Mercado Preditivo no Brasil, criado para fazer previsões sobre os resultados das eleições gerais do ano de 2014, sobre indicadores econômicos e sobre os resultados de jogos do Campeonato Brasileiro de futebol. A pesquisa teve dois grandes objetivos: i) desenvolver e avaliar o desempenho de um MP no contexto brasileiro, comparando suas previsões em relação a métodos alternativos; ii) explicar o que motiva as pessoas a participarem do MP, especialmente quando há pouca ou nenhuma interação entre os participantes e quando as transações são realizadas com uma moeda virtual. O estudo foi viabilizado por meio da criação da Bolsa de Previsões (BPrev), um MP online que funcionou por 61 dias, entre setembro e novembro de 2014, e que esteve aberto à participação de qualquer usuário da Internet no Brasil. Os 147 participantes registrados na BPrev efetuaram um total de 1.612 transações, sendo 760 no tema eleições, 270 em economia e 582 em futebol. Também foram utilizados dois questionários online para coletar dados demográficos e percepções dos usuários. O primeiro foi aplicado aos potenciais participantes antes do lançamento da BPrev (302 respostas válidas) e o segundo foi aplicado apenas aos usuários registrados, após dois meses de experiência de uso da ferramenta (71 respostas válidas). Com relação ao primeiro objetivo, os resultados sugerem que Mercados Preditivos são viáveis no contexto brasileiro. No tema eleições, o erro absoluto médio das previsões do MP na véspera do pleito foi de 3,33 pontos percentuais, enquanto o das pesquisas de opinião foi de 3,31. Considerando todo o período em que o MP esteve em operação, o desempenho dos dois métodos também foi parecido (erro absoluto médio de 4,20 pontos percentuais para o MP e de 4,09 para as pesquisas). Constatou-se também que os preços dos contratos não são um simples reflexo dos resultados das pesquisas, o que indica que o mercado é capaz de agregar informações de diferentes fontes. Há potencial para o uso de MPs em eleições brasileiras, principalmente como complemento às metodologias de previsão mais tradicionais. Todavia, algumas limitações da ferramenta e possíveis restrições legais podem dificultar sua adoção. No tema economia, os erros foram ligeiramente maiores do que os obtidos com métodos alternativos. Logo, um MP aberto ao público geral, como foi o caso da BPrev, mostrou-se mais indicado para previsões eleitorais do que para previsões econômicas. Já no tema futebol, as previsões do MP foram melhores do que o critério do acaso, mas não houve diferença significante em relação a outro método de previsão baseado na análise estatística de dados históricos. No que diz respeito ao segundo objetivo, a análise da participação no MP aponta que motivações intrínsecas são mais importantes para explicar o uso do que motivações extrínsecas. Em ordem decrescente de relevância, os principais fatores que influenciam a adoção inicial da ferramenta são: prazer percebido, aprendizado percebido, utilidade percebida, interesse pelo tema das previsões, facilidade de uso percebida, altruísmo percebido e recompensa percebida. Os indivíduos com melhor desempenho no mercado são mais propensos a continuar participando. Isso sugere que, com o passar do tempo, o nível médio de habilidade dos participantes tende a crescer, tornando as previsões do MP cada vez melhores. Os resultados também indicam que a prática de incluir questões de entretenimento para incentivar a participação em outros temas é pouco eficaz. Diante de todas as conclusões, o MP revelou-se como potencial técnica de previsão em variados campos de investigação.
Título en inglés
Prediction market: a forecasting method based on the collective knowledge
Palabras clave en inglés
Collective intelligence
Crowdsourcing
Economic forecasting
Electoral forecasting
Sports forecasting
Systems and methods
Resumen en inglés
Prediction Market (PM) is a tool which uses the market price mechanism to aggregate information scattered in a large group of people, aiming at generating predictions about matters of interest. It is a low cost method, able to generate forecasts continuously and it does not require random samples. There are several applications for these markets and one of the main ones is the prognosis of election outcomes. This study analyzed empirical evidences on the effectiveness of Prediction Markets in Brazil, regarding forecasts about the outcomes of the general elections in the year of 2014, about economic indicators and about the results of the Brazilian Championship soccer games. The research had two main purposes: i) to develop and evaluate the performance of PMs in the Brazilian context, comparing their predictions to the alternative methods; ii) to explain what motivates people´s participation in PMs, especially when there is little or no interaction among participants and when the trades are made with a virtual currency (play-money). The study was made feasible by means of the creation of a prediction exchange named Bolsa de Previsões (BPrev), an online marketplace which operated for 61 days, from September to November, 2014, being open to the participation of any Brazilian Internet user. The 147 participants enrolled in BPrev made a total of 1,612 trades, with 760 on the election markets, 270 on economy and 582 on soccer. Two online surveys were also used to collect demographic data and users´ perceptions. The first one was applied to potential participants before BPrev launching (302 valid answers) and the second was applied only to the registered users after two-month experience in tool using (71 valid answers). Regarding the first purpose, the results suggest Prediction Markets to be feasible in the Brazilian context. On the election markets, the mean absolute error of PM predictions on the eve of the elections was of 3.33 percentage points whereas the one of the polls was of 3.31. Considering the whole period in which BPrev was running, the performance of both methods was also similar (PM mean absolute error of 4.20 percentage points and poll´s 4.09). Contract prices were also found as not being a simple reflection of poll results, indicating that the market is capable to aggregate information from different sources. There is scope for the use of PMs in Brazilian elections, mainly as a complement of the most traditional forecasting methodologies. Nevertheless, some tool limitations and legal restrictions may hinder their adoption. On markets about economic indicators, the errors were slightly higher than those obtained by alternative methods. Therefore, a PM open to general public, as in the case of BPrev, showed as being more suitable to electoral predictions than to economic ones. Yet, on soccer markets, PM predictions were better than the criterion of chance although there had not been significant difference in relation to other forecasting method based on the statistical analysis of historical data. As far as the second purpose is concerned, the analysis of people´s participation in PMs points out intrinsic motivations being more important in explaining their use than extrinsic motivations. In relevance descending order, the principal factors that influenced tool´s initial adoption are: perceived enjoyment, perceived learning, perceived usefulness, interest in the theme of predictions, perceived ease of use, perceived altruism and perceived reward. Individuals with better performance in the market are more inclined to continue participating. This suggests that, over time, participants´ average skill level tends to increase, making PM forecasts better and better. Results also indicate that the practice of creating entertainment markets to encourage participation in other subjects is ineffective. Ratifying all the conclusions, PM showed as being a prediction potential technique in a variety of research fields.
 
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Fecha de Publicación
2016-02-24
 
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