Cecilia Pastor abrió la sesión destacando la importancia de los estudios que respaldan la detección temprana del juego problemático como herramienta clave para abordar los riesgos asociados a la salud pública. Subrayó la necesidad de aprovechar la información generada por operadores y reguladores para fortalecer los análisis predictivos y los modelos de prevención.
La primera intervención correspondió a Rosa Elvira Lillo, quien presentó el Instituto de Big Data (IBiDat), entidad pionera en el ámbito de la analítica avanzada de datos. Explicó que el instituto combina investigación tecnológica, formación empresarial y proyectos aplicados a distintos sectores, entre ellos el del juego online.
Lillo detalló el proceso habitual de trabajo en el sector: la recogida de datos por parte de los operadores, su análisis mediante algoritmos predictivos cada vez más sofisticados y una tercera fase de hiperpersonalización, destinada a aumentar la retención y la actividad de los usuarios.
Recordó que la DGOJ ha endurecido los requisitos de cumplimiento normativo, lo que ha supuesto un incremento de los costes de auditoría y compliance, así como un mayor número de operadores con comités especializados.
También se refirió al desarrollo de algoritmos y a la necesidad de interpretar correctamente los datos para evitar sesgos sociales, un aspecto que, aunque aún sin aplicación directa en el sector, considera esencial en cualquier proceso analítico.
Por su parte, Guillaume Lacraz explicó cómo Winamax utiliza los datos para detectar comportamientos de riesgo. La compañía, que lleva trabajando en políticas de Juego Responsable desde 2010, decidió en 2021 desarrollar su propio modelo de detección.
Este sistema convierte patrones de juego problemático en variables de datos y se apoya en el algoritmo XGBoost, un “marcador de adicción” con el que supervisan semanalmente la actividad de más de 500.000 usuarios.
El modelo analiza nueve semanas de comportamiento y activa alertas cuando el promedio de las cuatro últimas supera el umbral de 0,95, lo que ayuda a reducir falsos positivos. Los datos se agrupan en cuatro bloques: depósitos, juego, retiradas y comportamiento del usuario (autoexclusiones, cambios de límites o vetos en el chat, entre otros).
En paralelo, Winamax dispone de un sistema complementario que permite detectar pérdidas de control diarias para intervenir de inmediato. Lacraz adelantó que el modelo seguirá actualizándose y adaptándose a los cambios regulatorios, con el objetivo de ofrecer un soporte cada vez más sólido al jugador.
A continuación, José Antonio Salmerón Garrido explicó la motivación de la DGOJ para construir su propio mecanismo de detección de comportamientos de riesgo. Señaló que el reto principal consiste en identificar las variables que caracterizan a los jugadores con potencial de desarrollar conductas problemáticas, tomando como referencia el Manual de Trastornos Mentales (DSM-V) y los Indicadores de Daño (CEN).
Entre las variables más relevantes destacó la persecución de pérdidas —jugadores que repiten secuencias de ingreso, pérdida y reintegro en cortos intervalos— y el tiempo total de juego.
El sistema, precisó, trabaja con datos de los seis meses previos y aplica el modelo XGBoost sobre distintos perfiles de usuario, desde los esporádicos hasta los catalogados de riesgo. A través de gráficos y ejemplos, mostró cómo el modelo analiza 62 variables y resumió su estructura en tres pilares: consentimiento, definición de variables y entrenamiento continuo.
Durante el debate posterior, Rosa Elvira Lillo insistió en la necesidad de contar con especialistas capaces de interpretar los modelos en función de su fiabilidad. José Antonio Salmerón añadió que resulta esencial monitorizar los resultados de forma constante para corregir desviaciones y garantizar la precisión de los sistemas.
Desde la perspectiva del operador, Guillaume Lacraz recalcó la responsabilidad compartida de la industria en asegurar que los modelos funcionan correctamente en el entorno real, y defendió una colaboración estrecha con las entidades reguladoras.
Cuestionado sobre cuándo es pertinente actualizar los modelos, Salmerón recordó la importancia de adaptarlos a los nuevos juegos, patrones y comportamientos que van surgiendo. Finalmente, Lacraz puntualizó que el modelo de Winamax no diferencia entre los mercados español y francés, salvo por variables puntuales como la renta, manteniendo un nivel de precisión similar en ambos.
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