Big Data en el póker online: negocio altamente probable - Loogic Startups
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Artículo realizado por Jonatan Belarde.

A diferencia de otros juegos en los que la mera probabilidad (y sin necesidad de un volumen ingente de datos) es suficiente para predecir qué apuesta es más o menos segura, el póker tiene un componente de decisión de adversario que complejiza la toma de decisiones y hace que el número de jugadas y situaciones sea inmenso. La dificultad de los juegos de estrategia como el póker estriba en el número de combinaciones posibles y el factor humano, siempre subjetivo e imprevisible, que hace posible desplegar cada una de todas ellas, incluida la posibilidad de errar un movimiento. En este contexto de probabilidades dentro del juego del póker hablamos del orden de 319 billones de posibilidades que cualquier jugador – humano o máquina – debería aprenderse para hacer siempre la partida perfecta.

Pero este factor humano del póker que dificulta la predicción de un resultado es una cuestión que las máquinas y los algoritmos sí han sido capaces de resolver. Si Deep Blue batió al ruso Gary Kasparov en 1997, uno de los mejores jugadores de ajedrez de la historia, y este mismo año el programa de Google, AlphaGo, ha logrado ganar al surcoreano Lee Sedol, campeón mundial de la disciplina milenaria Go de la que se dice es la máxima expresión de la estrategia en el juego, categóricamente se puede afirmar que no existe juego sobre la tierra al que un humano pueda ganar a una máquina matemáticamente programada. El responsable es un algoritmo desarrollado en la Universidad de Alberta en Canadá ex profeso para el póker que se llama CFR+ , y que la ciencia ha determinado es literalmente imposible de ganar por cualquier jugador humano. En el documento donde se publicó el artículo científico expone que el tiempo necesario para probar todas las combinaciones sería de 200 juegos de póker por hora durante 12 horas al día a lo largo de 70 años. La técnica que ha obrado el milagro de anticipar la mejor opción en cada uno de los billones de posibles movimientos se denomina reinforcement learning, y consiste en hacer que la máquina juegue contra sí misma y aprenda tanto de sus aciertos como de sus errores, hasta que haya incorporado a su memoria el mayor número de combinaciones posibles, y realice su elección de movimiento de acuerdo a las probabilidades de ganar la partida a corto, medio o largo plazo. Este algoritmo puede ser utilizado por quien tenga interés a través de una licencia de software libre en la web que el equipo de investigación de la universidad ha habilitado para tal fín.

¿Pero… es esto legal?

Que una plataforma de póker online utilice este algoritmo para ganar a los jugadores que además están apostando su dinero no es legal. La normativa obliga a que el juego ofrezca las mismas probabilidades a todos los jugadores humanos, y a la misma plataforma, impidiendo que se aplique el conocimiento que estas redes neuronales informáticas extraen de ellos durante las partidas para predecir el comportamiento humano individual de cada jugador, ya que esto incluiría las debilidades específicas de cada persona y haría que ganar sería imposible si no eres mejor que Kasparov al ajedrez o Lee Sedol al Go.

¿Entonces dónde está el negocio del juego, las matemáticas y los datos? Digamos que si bien no les está permitido a estas plataformas de juego que generen y utilicen el patrón individual de cada jugador con sus hábitos, estrategias y debilidades para usarlas en favor suyo durante las partidas, la normativa sí permite utilizar otro tipo de algoritmos que decidan, por ejemplo, tomar o ceder el control dentro de una partida en la que saben que tienen más o menos probabilidades de ganar (y aprovecharlas en su interés). Que sean capaces de predecir que perder una apuesta a corto plazo significa ganar más dinero a medio o largo plazo es bueno para el negocio, mejor que la hipotética “honra” de ganar una partida.

Pero lo más destacable no es que gracias a los grandes volúmenes de datos las plataformas de póker online con estos algoritmos sepan cómo perfilar y utilizar el comportamiento del usuario para ganarle o dejarse ganar durante las partidas, se entiende que no es legal y no lo estén haciendo. Lo más importante es que mediante la modelización de la conducta de los jugadores son capaces de atraer, retener y arruinar? a la inmensa mayoría de los 150 millones de jugadores actuales de póker en plataformas online que se estiman juegan hoy en día. Gracias al rastro digital de los datos que se recogen en las interacciones en el medio online, los operadores de estas plataformas son capaces de formular y resolver grandes hipótesis que les permiten responder a las grandes preguntas de su negocio: ¿Cuánto dinero se juega inicialmente el tipo de persona que más dinero se gasta en el juego? (tanto los bonos gratuitos como los bonos sorpresa de hasta 400€ están arrasando en Europa captando miles de nuevos jugadores.) ¿En cuantas partidas logramos retener el jugador medio? ¿Cuantas partidas debe dejarse ganar al jugador que más dinero pierde a futuro en apuestas? ¿Contra qué patrón de adversario hay que ponerle a jugar para que siga jugando?

Este tipo de respuestas mantienen la legalidad garantizando a todos los jugadores que no hay “cartas trucadas” durante la partidas, información privilegiada o deshonesta a otros jugadores, etc… pero permite a los operadores de las plataformas de juego establecer y actuar de acuerdo a sus propias reglas de juego en todo lo que no tiene que ver con una mano de cartas.

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Photo credit: ceslava.com via VisualHunt / CC BY-SA


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