El hombre que descifró el código de la lotería


El hombre que descifró el código de la lotería
Mohan Srivastava logró descifrar el código de los boletos de raspaditoUna tarde, mientras el matemático y especialista en estadísticas Mohan Srivastava se encontraba en su oficina revisando unos documentos, se encontró con varios boletos de lotería que había comprado unos días atrás.

Los boletos eran del tipo de lotería conocido como “raspado” o “raspadito”, donde el jugador debe “raspar” una porción del boleto para conocer si ganó algún premio.

Entre los boletos que Mohan Srivastava tenía ante sí, había un ganador; un boleto con un premio de 3 dólares.

Aunque no era mucho dinero, Srivastava cambió el boleto en una tienda cercana a su trabajo, sin embargo mientras iba de regreso a casa, se preguntó si había alguna forma de romper el algoritmo que se utilizaba para crear los boletos de la lotería.

Decidido a investigar si era posible, Srivastava compró varios boletos más y se dispuso a estudiarlos.

Lo primero que notó el estadista es que los raspaditos eran producidos masivamente, por lo que la frecuencia de ganadores era decidida previamente por un sistema de computadora, aún antes de ser impresos.

También supo que bajo las leyes que regulan la lotería, debían de haber una cierta cantidad de ganadores por cada ticket impreso.

El siguiente paso fue estudiar los números que aparecía en el boleto. Este boleto en particular tenía dos paneles, uno con una serie de números visibles, y otro con los números cubiertos que debían ser “raspado” por el jugador. Si ambos números coincidían en una hilera horizontal, el boleto era ganador.

Srivastava analizó los números visibles y notó que existía un patrón de repetición.

Acto seguido apuntó cuantas veces aparecía cada número en el panel, después raspó los números ocultos y descubrió que había una relación entre la cantidad de veces que un número visible aparecía repetido con el hecho de que el boleto fuera ganador o no.

Cuando habían una hilera de 3 números visibles que no se repetían, el boleto tenía un premio.

Para corroborar su teoría, Srivastava compró varias docenas de boletos de varias tiendas y descubrió que utilizando su sistema, era capaz de predecir en un 90% de los boletos ganadores sin necesidad de rasparlos.
Inicialmente Srivastava jugó con la idea de utilizar su sistema para hacerse rico, sin embargo poco después desechó la idea y decidió avisarle a la oficina de la lotería del problema.

Inicialmente sus llamadas al director de seguridad de la lotería no fueron contestadas. Fue entonces que Srivastava decidió enviar un paquete a la oficina del director.

El paquete contenía dos grupos de boletos sin usar.

En un grupo estaban los boletos que Srivastava consideraban que eran ganadores, en la otra los perdedores. Srivastava le agregó una nota al paquete que decía: “le estoy enviado dos grupos de boletos de lotería, si mi predicción es correcta, el grupo de tiques premiados le indicará que hay un problema con la lotería”
Dos horas después, el director de seguridad de la lotería lo estaba llamando.

Srivastava había escogido correctamente 19 de los 20 boletos que había predicho como ganadores
Unos día después la lotería de Ontario retiró todos los boletos del mercado e inició una investigación.

Srivastava ha probado su sistema en muchos otros juegos de raspadito y aunque el número de ganadores que puede predecir no es tan alto como en el primer caso, todavía es capaz de predecir entre un 20 y un 40 % de los boletos ganadores.

El piensa que el algoritmo para crear la lotería de raspaditos tiene un fallo muy grande, ya que los números que utiliza para crear los boletos no puede ser completamente al azar dado las limitaciones que impone la ley sobre la cantidad de ganadores que cada juego debe producir.

El mayor problema, según Srivastava es que estos juegos están en manos de compañías privadas que son contratadas por el gobierno para crear los boletos, y ellos no quieren reconocer que existe una falla en el algoritmo por miedo a perder los contratos.

La historia de un estadístico que logró resolver los algoritmos de unos boletos de «rasca y gana»

BITACORAS / MADRID
Día 04/02/2011 – 10.08h

Mohan Srivastava, un avezado estadístico residente en Toronto, se encontraba en su despacho esperando que unos archivos se descargasen a su ordenador cuando, bajo una montaña de papeles, encontró unos boletos de lotería que había comprado días atrás. Tras comprobar que uno de ellos había sido premiado con 3 dólares, se dirigió a retirar el dinero de una tienda cercana a su oficina.

La curiosidad hizo que Srivastava, nada dado a los juegos de azar, se plantease la posibilidad de descifrar el algoritmo detrás de los boletos, de la modalidad «tic-tac-toe game» —rasca y gana—. Con este fin adquirió varios boletos más; todos estaban formados por dos series de números: la primera serie era visible y la segunda oculta por tras una lámina de látex «rascable». En función de la cantidad de números repetidos en la misma posición, en una y otra serie, el premio aumentaba de cuantía.

Srivastava se centró en los números visibles y descubrió un patrón: a menor repetición de los números visibles, mayor probabilidad de obtener un premio al rascar la banda de látex. Varias docenas de boletos adquiridos en distintas tiendas le sirvieron para corroborar su teoría. Su primer impulso fue utilizar el descubrimiento para hacerse millonario, pero desistió poco después.

Tras varias llamadas al director de seguridad de la empresa fabricante de los boletos sin respuesta, le envió una caja a su despacho con dos montones de boletos y una nota en la que indicaba que los situados en el primer grupo tenían una altísima probabilidad de resultar premiados, mientras los del segundo grupo serían perdedores. No tardó en recibir la llamada del responsable de seguridad que, sorprendido, había corroborado que diecinueve de los veinte boletos del primer grupo eran ganadores.

Los boletos, lógicamente, fueron retirados a los pocos días. Encontramos la particular historia de Mohan Srivastava en el blogTecnomundo y en la revista Wired.

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