L os Angeles, gennaio 2025. Nel quartiere Pacific Palisades le case bruciano per diversi giorni. Le immagini che circolano sembrano uscite da un film catastrofico, con file di auto abbandonate sulle strade in fiamme, ville ridotte a scheletri anneriti, il fumo che oscura il Pacifico. Quarantaquattro morti accertati, tra 76 e 131 miliardi di dollari di danni stimati. Nel frattempo, su Polymarket, piattaforma che si autodefinisce il più grande mercato predittivo del mondo, sono attivi contratti per 831.000 dollari. Le domande in gioco: quando sarà contenuto al 50% l’incendio di Palisades? Quanti acri brucerà in totale? Tutti i roghi saranno spenti entro febbraio?
La reazione sui social è immediata, c’è indignazione diffusa, qualcuno parla di gamification of disaster. Poi il ciclo delle notizie gira, e tutto finisce lì. Ma fermarsi all’indignazione sarebbe un errore. Le puntate per 831.000 dollari non sono un’anomalia né un guasto del sistema. Sono il sistema che funziona esattamente come previsto. I mercati predittivi non scommettono nonostante la catastrofe, ma scommettono attraverso la catastrofe, perché qualsiasi evento del mondo reale, purché misurabile e risolvibile in un esito binario, diventa un asset. Una casa che brucia è un contratto aperto. Un’elezione è un’opportunità di arbitraggio. Un’epidemia è una serie di quote in movimento. Un bombardamento è un’opportunità di timing. Cosa succede quando l’incertezza smette di essere una condizione dell’esistenza e diventa una materia prima da estrarre?
L’idea di base su cui si fondano i prediction market ha più di trent’anni. Nel 1988, un gruppo di economisti dell’Università dello Iowa lancia Iowa Electronic Markets, una piattaforma sperimentale in cui gli utenti possono acquistare contratti legati all’esito delle elezioni presidenziali americane. L’obiettivo dichiarato è scientifico, per verificare se i prezzi di mercato aggregano informazioni meglio dei sondaggi tradizionali. I risultati sono interessanti, il modello resta di nicchia, per un paio di decenni i mercati predittivi rimangono un territorio frequentato principalmente da accademici e appassionati di teoria dei giochi.
Polymarket e Kalshi arrivano nel 2020 e il panorama cambia completamente. Oggi Polymarket si descrive con una semplicità programmatica: “1. Pick a market. 2. Place a bet. 3. Profit”. Kalshi sceglie un registro più sobrio e si definisce “una borsa valori per gli eventi”. Il suo cofondatore Tarek Mansour, ex trader di Goldman Sachs, ha dichiarato a Bloomberg che la visione a lungo termine è di “finanziarizzare tutto e creare un asset scambiabile da qualsiasi differenza di opinione”. La differenza tra le due piattaforme è superficiale: entrambe sono guidate da giovani miliardari, valgono rispettivamente 11 e 9 miliardi di dollari, operano in un clima regolatorio favorevole a Washington. La distinzione tra investimento speculativo e scommessa, su cui Kalshi insiste molto, è una questione di posizionamento di mercato, non di sostanza.
I mercati predittivi non scommettono nonostante la catastrofe, ma scommettono attraverso la catastrofe, perché qualsiasi evento del mondo reale, purché misurabile e risolvibile in un esito binario, diventa un asset.L’ideologia che legittima tutto questo si chiama wisdom of crowds, per cui la saggezza di una folla di scommettitori motivati produce previsioni più accurate degli esperti. Il meccanismo è semplice e in alcuni contesti sembra funzionare. Ogni contratto vale tra 0 e 1 dollaro e il prezzo riflette la probabilità collettivamente attribuita a quell’evento. La consacrazione coincide con le elezioni statunitensi del 2024. La mattina del voto, Polymarket quota Trump al 65%, mentre i sondaggi lo danno in sostanziale parità con Harris. Trump vince e i mercati predittivi entrano nei telegiornali di mezzo mondo come oracoli della nuova era.
L’interesse dei mercati si amplia. Intercontinental Exchange, gruppo che controlla il New York Stock Exchange (NYSE) investe due miliardi di dollari in Polymarket a ottobre del 2025. Due mesi dopo, CNN e CNBC ufficializzano la partnership con Kalshi per fornire le quote in diretta nelle loro trasmissioni. In brevissimo tempo i prediction market sono diventati infrastruttura mediatica, uscendo dalla nicchia finanziaria. Le probabilità di un evento non vengono più solo calcolate, ma trasmesse in modo continuativo, commentate, citate come fatti.
C’è una parola che descrive quello a cui stiamo assistendo: gamblification, in italiano talvolta resa con “azzardificazione”. Non va confusa con gamification, termine ormai consumato dal marketing, che indica l’applicazione di meccaniche ludiche a contesti non ludici, dai badge delle app di fitness ai punti fedeltà della carta del supermercato, dalle classifiche di Duolingo alle sfide per la produttività proposte nelle aziende o nelle catene commerciali. La gamification rende il mondo più simile a un gioco. La gamblification rende il mondo più simile a una scommessa, trasformando l’azzardo in paradigma chiave della contemporaneità
La distinzione, elaborata sistematicamente da Joseph Macey e Juho Hamari nel 2022, non è solo terminologica. La gamblification descrive la progressiva espansione e colonizzazione da parte delle logiche strutturali dell’azzardo: la ricompensa incerta, il rinforzo variabile, la monetizzazione dell’esito, la trasformazione di qualsiasi evento in un contratto con un risultato binario. La posta in gioco non è l’intrattenimento ludico, ma la costruzione di architetture del desiderio in cui l’incertezza è la materia prima e la speranza è il carburante che muove tutto. Una slot machine non è attrattiva perché fa vincere, ma perché potrebbe far vincere, e lo spazio tra l’inserimento della puntata e l’attesa del risultato ancora ignoto è il luogo in cui il cervello produce dopamina e il casinò produce profitto.
La gamblification rende il mondo più simile a una scommessa, trasformando l’azzardo in paradigma chiave della contemporaneità.Nel suo fondamentale studio sulle slot machines di Las Vegas, Natasha Dow Schüll ha spiegato come questo meccanismo non sia una caratteristica accidentale del gioco d’azzardo, ma il suo principio ingegneristico fondante. Le macchine sono progettate per massimizzare il tempo nella zone, quello stato di sospensione in cui il giocatore non vuole vincere né perdere, vuole solo continuare a giocare. Addiction by design, recita il titolo originale del libro, che ben sintetizza la progettazione di ambienti costruiti per trattenere e creare dipendenza, non per premiare.
I prediction market sono gli eredi più sofisticati di questa logica, con una differenza cruciale che li rende più insidiosi. Le slot vendono l’emozione di poter vincere. I mercati predittivi vendono qualcosa di più prezioso e più difficile da contestare: l’illusione di sapere. Non stai scommettendo, stai analizzando. Non stai giocando, stai facendo ricerca. Il contratto su Polymarket non è una puntata, è una “posizione informata”. L’azzardo si traveste da epistemologia, e il travestimento è così ben riuscito che persino chi lo indossa fatica a riconoscerlo.
È questa, attualmente, la forma più compiuta della gamblification nell’era digitale: non quando l’azzardo imita il gioco, ma quando imita la conoscenza. Per cogliere in che modo i prediction market trasformano la cronaca in una scommessa, va compresa la dinamica che li caratterizza. Se compro una quota “sì” a 65 centesimi su un mercato che chiede “Trump vincerà le elezioni?”, sto implicitamente affermando che la probabilità che accada è del 65%. Se ho ragione, incasso un dollaro. Se ho torto, perdo i 65 centesimi che ho puntato. Questa semplicità è la scenografia formale, in apparenza trasparente, ma non sufficiente a celare tre problemi complessi.
Il primo problema riguarda chi muove davvero i prezzi. I prediction market non sono mercati di persone ordinarie che mettono in comune le proprie opinioni, ma sono ambienti in cui operatori istituzionali, fondi speculativi e grandi scommettitori, in gergo balene (whale), detengono volumi tali da orientare le quote in modo significativo. La presunta saggezza della folla presupponeva un gruppo numeroso composto da attori con informazioni distribuite e pesi comparabili. Nei prediction market quella folla non esiste, sostituita da una struttura asimmetrica in cui chi ha più capitali, più dati e più accesso alle informazioni rilevanti parte da una posizione di vantaggio sistematico rispetto all’utente medio.
I mercati predittivi vendono l’illusione di sapere. Non stai scommettendo, stai analizzando. Non stai giocando, stai facendo ricerca. L’azzardo si traveste da epistemologia.Il caso di Don Trump Jr., figlio dell’attuale presidente degli Stati Uniti, è emblematico. A gennaio 2025 è nominato advisor strategico retribuito di Kalshi; ad agosto dello stesso anno, tramite il suo fondo 1789 Capital, investe decine di milioni di dollari in Polymarket e entra nel suo board consultivo, sedendo contemporaneamente ai tavoli delle due piattaforme teoricamente rivali, mentre le decisioni politiche di suo padre muovono ogni giorno le quote di decine di mercati aperti. Il 7 aprile 2026, poche ore prima dell’annuncio ufficiale della tregua con l’Iran, su Polymarket compaiono una cinquantina di nuovi account che piazzano scommesse sul cessate il fuoco, generando profitti documentati fino a 200.000 dollari per singolo portafoglio. Il 9 aprile, anticipando di poco l’annuncio della sospensione dei dazi, i contratti su Polymarket registrano picchi anomali di attività. Il 23 marzo, un minuto prima che Trump annunciasse la sospensione degli attacchi alle infrastrutture energetiche iraniane, qualcuno ha scommesso 500 milioni di dollari sui futures del petrolio. Chi aveva quelle informazioni? Nessuno lo sa con certezza. Ma la struttura del sistema è costruita esattamente per non permettere di saperlo.
L’accesso privilegiato all’informazione non è un’eccezione al sistema, ma una caratteristica strutturale di qualsiasi mercato in cui le asimmetrie informative non vengono regolate. I prediction market, in questo, non sono diversi dalla finanza tradizionale, con la differenza che quest’ultima ha un quadro normativo sull’insider trading, per quanto imperfetto. I mercati predittivi per ora operano in un quadro normativo indefinito. L’autorità federale sui mercati dei derivati (CFTC, Commodity Futures Trading Commission) ha formalmente rivendicato competenza sull’insider trading in questo settore solo nel febbraio 2026, con un advisory che ha sanzionato due casi per poche migliaia di dollari. Polymarket, la piattaforma più grande al mondo, opera formalmente offshore, fuori dalla giurisdizione americana.
Il secondo problema è più sottile. I mercati predittivi non si limitano a osservare la realtà, la modificano. Quando le quote di Polymarket vengono citate in diretta su CNN e CNBC, smettono di essere una previsione e diventano un’informazione. Un elettore indeciso che vede Trump quotato al 65% non sta leggendo un’analisi, ma percepisce qualcosa che assomiglia a un dato. La quota trasmessa in diretta orienta percezioni, rinforza aspettative, alimenta le scommesse. Il mercato predice l’evento e, nel farlo, contribuisce a produrlo. È una profezia che si autoavvera, con la differenza che durante il processo qualcuno ci guadagna.
I mercati predittivi non si limitano a osservare la realtà, la modificano. È una profezia che si autoavvera, con la differenza che durante il processo qualcuno ci guadagna.Il terzo problema è il più vecchio di tutti, e riguarda chi vince davvero. Le piattaforme guadagnano una commissione su ogni transazione, indipendentemente dall’esito.
Polymarket nel 2025 non ha applicato commissioni dirette agli utenti, per conquistare volumi e liquidità globale, finanziandosi attraverso investitori disposti a scommettere sulla piattaforma prima ancora che fosse attiva. Le commissioni sono arrivate solo nel 2026, con ricavi che nella settimana del 6 aprile 2026 hanno registrato il massimo storico, con 6,8 milioni di dollari di commissioni incassate nella singola settimana. Kalshi applica invece commissioni variabili calcolate sul prezzo del contratto, più alte quando la probabilità dell’evento è intorno al 50%, più basse agli estremi, per un’incidenza media intorno all’1,2% del volume totale, che nel 2025 ha generato ricavi per circa 260 milioni di dollari. Il banco vince sempre, non perché abbia una posizione sul risultato, ma perché il risultato, qualunque esso sia, porta profitto. In un casinò questa struttura si chiama house edge. Nei prediction market si chiama modello di business.
I prediction market vengono presentati come strumenti di conoscenza superiori ai sondaggi tradizionali. Ma i dati più recenti raccontano un’altra storia. In un recente studio di ricercatori della London Business School e di Yale emerge che tutta l’accuratezza previsionale è concentrata nel 3% dei trader, mentre il restante 97% finanzia semplicemente i loro profitti. Non è la saggezza della folla, è la folla che paga il conto a una minoranza informata. Questa pretesa epistemica continua a funzionare come copertura ideologica. Appare credibile perché funziona in parte, risulta inattaccabile se chi partecipa non intende verificarne i limiti.
Lo stesso meccanismo era alla base della finanza creativa negli ultimi decenni del Novecento, presentata come ingegneria del rischio. I derivati complessi non apparivano scommesse, ma strumenti sofisticati per distribuire e gestire l’incertezza attraverso il mercato. Il ragionamento di fondo si basava sull’idea, elaborata da Friedrich von Hayek negli anni Quaranta, che i prezzi di mercato incorporino informazioni distribuite che nessun singolo attore potrebbe raccogliere centralmente. La teoria non è infondata, ma il problema sorge se viene usata per legittimare pratiche che hanno poco a che fare con la gestione del rischio e molto con la sua moltiplicazione. La crisi dei subprime alla fine del primo decennio degli anni Duemila ha certificato che la moltiplicazione del rischio non finisce sempre bene.
I prediction market ereditano la stessa struttura argomentativa. L’idea hayekiana applicata ai mercati delle merci o ai tassi di interesse può apparire ragionevole. Applicarla a un contratto binario su chi vincerà le primarie del Partito democratico nel 2028 è un salto logico che piega un principio economico in una distorsione ideologica. L’informazione aggregata nelle quote di una scommessa su un evento politico non è la stessa cosa dell’informazione aggregata nei prezzi del grano. La prima dipende da percezioni, narrazioni, asimmetrie di potere e, soprattutto, da chi ha accesso privilegiato alle stanze dei bottoni.
Non è la saggezza della folla, è la folla che paga il conto a una minoranza informata, ma la pretesa epistemica continua a funzionare come copertura ideologica.Il problema più profondo non è l’accuratezza, ma il tipo di incentivi che i prediction market creano nei confronti della realtà che pretendono di misurare. Nell’aprile 2026, all’aeroporto Charles de Gaulle di Parigi, un utente di Polymarket ha manipolato fisicamente il sensore meteorologico di Météo-France posto sul perimetro della pista, verosimilmente con un phon, facendo impennare la temperatura di sei gradi in pochi secondi durante la finestra di risoluzione del contratto. La scommessa ha permesso di incassare 21.398 dollari a fronte di 119 puntati. Météo-France ha sporto denuncia alla gendarmeria dell’aeroporto, ma l’utente aveva già cancellato il proprio account. In questo caso, il mercato non ha previsto il futuro, ma ha creato un incentivo economico preciso per distorcere la realtà che pretendeva di misurare. Questo episodio dimostra la contraddizione strutturale di un sistema che si propone di misurare la realtà, ma costruisce incentivi economici per distorcerla. Più un mercato predittivo diventa liquido e rilevante, più cresce il valore di influenzare l’evento su cui si scommette. L’epistemologia si mangia la coda.
Gli effetti dei prediction market non si limitano a chi partecipa direttamente. C’è un danno sociale e culturale più diffuso e meno visibile, che riguarda il modo in cui una società elabora collettivamente l’incertezza. Quando le quote di un mercato predittivo diventano il formato dominante con cui i media raccontano un’elezione, una guerra, una catastrofe ambientale o un’emergenza sanitaria, la realtà smette di essere il terreno condiviso su cui costruire interpretazioni e diventa una sequenza di eventi binari su cui prendere posizione individuale, possibilmente prima e meglio degli altri.
In questo modo si trasforma la postura cognitiva, non solo il formato e l’oggetto della conoscenza. La gamblification si integra sempre più con l’informazione pubblica, ma non produce post-verità nel senso classico del termine. Trasforma i fatti in asset speculativo, non li nega. Rispetto a un evento, non appare più importante definire se sia vero o falso, ma probabile o improbabile, e quella probabilità ha sempre un prezzo. Chi non ha capitali da investire nel mercato non partecipa alla costruzione della realtà condivisa. Chi ha capitali è incentivato a orientare la realtà a proprio favore.
Quando le quote di Polymarket vengono trasmesse in diretta su CNN e CNBC come indicatori dell’andamento politico, il flusso dell’informazione cambia struttura. I sondaggi, con tutti i loro limiti, misurano le percezioni o i comportamenti di un campione rappresentativo della popolazione. Le quote di un mercato predittivo misurano invece le aspettative di chi ha capitali sufficienti per partecipare e incentivi finanziari precisi per orientare la percezione collettiva. Non è la stessa cosa, ma nella velocità del ciclo informativo contemporaneo, la differenza scompare e ciò che viene trasmesso diventa realtà di riferimento. L’agenda pubblica si ridefinisce attraverso la logica della scommessa, e chi controlla la liquidità del mercato controlla, indirettamente, anche la narrazione.
La realtà smette di essere il terreno condiviso su cui costruire interpretazioni e diventa una sequenza di eventi binari su cui prendere posizione individuale, possibilmente prima e meglio degli altri.Chi sono le persone più a rischio nell’uso in questa tipologia di gamblification? Non i giocatori patologici classici, che perdono lo stipendio alle slot e, si spera, sono presi in carico dai servizi per le dipendenze. Il profilo prevalente è rappresentato da chi è attratto dall’idea di trasformare la propria presunta capacità di analisi in vantaggio competitivo. In un’epoca in cui il mercato del lavoro appare sempre più strutturato sulla precarietà, gli stipendi sono stagnanti e si fa fatica a intravedere le prospettive di medio e lungo termine, la speculazione sull’incertezza diffusa diventa una delle poche arene in cui sembra ancora possibile esercitare agency, misurare le proprie capacità, ottenere una ricompensa proporzionale all’impegno. È un’illusione, come abbiamo visto prima, ma l’azzardo appare così una risposta razionale a un futuro che non promette quasi nulla. Il problema non è l’irrazionalità di chi partecipa, ma la razionalità del sistema che li coinvolge. Addiction by design, per citare nuovamente Dow Schüll.
Il modo in cui trattiamo collettivamente l’incertezza sta cambiando e i prediction market ne sono la forma più compiuta e più presentabile. La critica ai mercati predittivi non va centrata solo sull’architettura basata sull’azzardo che li caratterizza in profondità. Questo è evidente e continuare a negarlo, come fanno le piattaforme con artifici di creatività retorica, è semplicemente disonesto. La vera criticità sta nel fatto che progressivamente si propongano come l’unica forma razionale di fare i conti con ciò che non sappiamo. Il disegno sembra orientato a diffondere e normalizzare l’idea che qualsiasi evento del mondo debba essere prima di tutto prezzato, poi scommesso, infine risolto in un esito binario, per cui si vince o si perde. Il futuro diventa così una sequenza di contratti aperti, in cui però la trasparenza è solo nominale.
I prediction market portano a compimento la logica già presente nelle loot box, nei like dei social, nei feed algoritmici, per cui l’unica risposta sensata all’imprevedibile è puntarci sopra da soli, prima degli altri. In questa accezione, i prediction market non sono un’anomalia nel panorama del capitalismo digitale, ne sono il compimento più emblematico, in piena coerenza con quello che Shoshana Zuboff definisce il capitalismo della sorveglianza, un sistema che estrae dati dal comportamento umano, li trasforma in previsioni e vende quelle previsioni come prodotti.
Siamo ormai consapevoli e abituati alla datificazione operata dalle piattaforme digitali che strutturano ogni nostra esperienza quotidiana, che non ci chiedono esplicitamente di scommettere, ma ci osservano, profilano e ci rendono prevedibili. I prediction market portano in superficie questa logica e la rendono più complessa: tu non sei solo il dato, ma sei anche chi compra il dato. In apparenza non reagisci passivamente all’algoritmo, ma partecipi attivamente al mercato. È un’illusione di agency costruita sul medesimo substrato, la monetizzazione sistematica dell’incertezza che genera la trasformazione di ogni comportamento, opinione o aspettativa in un segnale con un prezzo. La differenza tra chi ti profila per venderti pubblicità e chi ti invita a scommettere sul risultato delle elezioni è più sottile di quanto sembri. In entrambi i casi, qualcuno guadagna dalla tua relazione con il futuro e ha un grande interesse a orientare la tua percezione del futuro.
La speculazione sull’incertezza diffusa diventa una delle poche arene in cui sembra ancora possibile esercitare agency, misurare le proprie capacità, ottenere una ricompensa proporzionale all’impegno.Questa non è più epistemologia, ma diventa una cosmologia. Un modo di stare al mondo che trasforma l’incertezza da condizione condivisa in materia prima individuale, da problema collettivo in opportunità personale. L’alternativa non è sapere di più. È riconoscere e difendere l’idea che l’incertezza si può anche abitare insieme, costruirla, negoziarla, distribuirne il peso, senza ridurla a una quota su uno schermo. Ma questa possibilità non ha un ticker, un codice di borsa a cui agganciare un prezzo in tempo reale. Non genera commissioni. Per questo è così difficile da vedere.
