Investigación iGaming en West Virginia: hallazgos de un doctorando sobre patrones de apuesta

Matt Mullis, investigador doctoral en el West Virginia University Center for Gaming Research and Development, está analizando datos transaccionales estatales permitidos por la Responsible Gaming Research and Industry Development Act de 2024; con ellos ha identificado que la apuesta promedio en slots móviles en el estado es de $1, y que un operador registró 43 millones de apuestas en un mes realizadas por aproximadamente 16 000 jugadores. Mullis también ha conectado picos en la demanda de máquinas Hot Spot con los pagos de la Seguridad Social, que se procesan los segundos, terceros y cuartos miércoles del mes.

Investigación iGaming West Virginia: acceso legal a datos y alcance

La Responsible Gaming Research and Industry Development Act, aprobada por la legislatura estatal en 2024, autoriza a West Virginia University a analizar datos transaccionales de todas las actividades de juego en el estado en colaboración con la State Lottery Commission. Ese acceso es la base del trabajo del Center for Gaming Research and Development de WVU.

El centro obtiene datos a nivel de transacción y, en algunos casos, a nivel de máquina: Mullis relata que el equipo podía decir cuánto había recaudado una máquina de video lottery terminal en un día concreto para 2024–2025. Esa granularidad permite comparar comportamientos en distintos productos —desde video lottery terminals hasta apuestas deportivas y casinos móviles— y levantar preguntas que antes no se podían abordar con experimentos de laboratorio o encuestas.

Hallazgos de comportamiento: microapuestas, ballenas y pérdida perseguida

Mullis ha cuantificado fenómenos concretos. El promedio de apuesta en slots móviles en West Virginia es USD 1. En un caso, un operador registró 43 000 000 apuestas de slots en un mes procedentes de alrededor de 16 000 jugadores. En el mismo conjunto de datos, el 25% de los apostadores móviles realizó más de 1 000 apuestas en un mes.

El investigador identifica además a unos pocos jugadores que actúan como "whales": depositan cientos de dólares en sus cuentas de iGaming casi a diario. Mullis usa esos patrones para intentar distinguir distintos motivos de apuesta y para detectar comportamientos que podrían señalar riesgo, por ejemplo:

• volver a financiar una cuenta tres veces en una hora;

• apostar mil dólares en 30 minutos;

• aumento sostenido de la cuantía apostada después de una racha de pérdidas pequeñas (pérdida perseguida).

Mullis ha observado correlaciones temporales entre la llegada de pagos de la Seguridad Social y un aumento en la actividad en máquinas Hot Spot, lo que sugiere que parte de esos ingresos de transferencia se destinan al juego en el momento de recibirlos.

"Nuestra labor es observar el comportamiento cambiante en este nuevo mercado", dijo Mullis, y añadió que, pese al acceso excepcional a datos, “es difícil identificar ciertos efectos y entender las intenciones de las personas”.

Implicaciones fiscales y mercado: Hot Spots frente a iGaming

Mullis puede comparar productos. Calcula que una máquina Hot Spot en West Virginia ingresa, antes de impuestos, alrededor de USD 1 000 al día. El estado grava esa recaudación de Hot Spot en torno al 50%, frente al impuesto aproximado del 10% que aplica a los ingresos de iGaming. Esas diferencias fiscales abren preguntas sobre cómo la creciente popularidad del juego online puede afectar a la recaudación de máquinas físicas y a la estructura tributaria estatal.

Métodos y origen de la investigación

El acceso a datos detallados llegó tras una pregunta de Brad Humphreys, director del Center for Gambling Research y coasesor de Mullis, quien mostró a la clase de Urban Economics datos diarios a nivel de máquina para 2024–2025. Mullis recordó que, al proponer investigar la relación entre grandes eventos deportivos y uso de slots, el profesor respondió "All right, let's find out" y desde entonces Mullis ha trabajado con conjuntos mensuales masivos que permiten análisis fuera del laboratorio.

Mullis señala que, antes, la evidencia sobre comportamiento de apuestas venía de experimentos de laboratorio o encuestas, con tamaños de muestra limitados y sesgo de ambiente. Los datos reales de transacciones providos por el estado permiten observar efectos en el mundo real, como la reducción de uso de slots cuando juegan equipos universitarios o profesionales (por ejemplo, WVU o Pittsburgh Steelers).

Riesgos, prevención y aplicaciones tecnológicas

El centro explora aplicaciones prácticas derivadas de los patrones detectados. Mullis plantea que las plataformas de iGaming podrían implementar indicadores automáticos de comportamiento de riesgo —por ejemplo, reabonos frecuentes o grandes aumentos de apuesta en corto plazo— que desencadenen pausas forzadas en la app. La idea no es una solución cerrada; es una posibilidad que surge del análisis granular de la actividad.

Mullis practica investigación de campo: abre ocasionalmente apps como Caesar Sports y hace apuestas pequeñas, y comenta que operadores grandes como DraftKings y FanDuel facilitan la vinculación de cuentas bancarias y ofrecen promociones de "Free Bet" que incentivan la participación inicial.

Contexto mayor: marketing, popularidad y cuestiones morales

La legalización y expansión de apuestas deportivas y juegos móviles en EE. UU. impulsan el volumen. Mullis cita el récord de apuestas por la Copa del Mundo de 2026 y referencias publicitarias intensas en retransmisiones deportivas —un estudio indicaba un promedio de 3.5 menciones de juego por minuto en emisiones de la NHL— como factores que aumentan la exposición.

Mullis recuerda que el juego tiene más de 4 000 años de historia, pero los modelos de distribución y marketing actuales son nuevos. Señala también la paradoja moral: las loterías estatales, incluida la de West Virginia, generan millones para infraestructuras y programas sociales, aunque a menudo participan personas que no pueden permitirse perder.

El trabajo del West Virginia University Center for Gaming Research and Development pretende aportar evidencia para entender riesgos y diseñar medidas de protección al consumidor, apoyado por datos nunca antes accesibles para la investigación académica.