Pusimos a 2 000 jugadores virtuales en un casino. Esto es lo que pasó.

Resumen

Contexto. Los casinos sociales —juegos de casino con dinero ficticio— son populares y suelen ocultar lo que en el juego real resulta decisivo: la ventaja estructural de la casa, el costo del crédito y la dinámica de perseguir las pérdidas. Bet Roulette Forecast, una aplicación de ruleta y estadísticas publicada en Google Play, se rediseñó (versión 3.0.0) como un casino social cuyo objetivo colateral es concienciar: el jugador compra una vivienda, muebles y vehículos con lo que gana en la mesa, y puede perderlos por deudas, empeños y embargos.

Objetivo. Estimar, bajo reglas económicas idénticas, cómo evoluciona el patrimonio de distintos estilos de juego, qué papel desempeñan el crédito y la persecución de pérdidas en la ruina, y qué salvaguardas evitan que un juego de concienciación se convierta en una trampa sin salida.

Método. Simulación de Monte Carlo basada en agentes que ejecuta el código de producción de la economía del juego. Se modelaron 2 000 jugadores (cuatro perfiles de 500: casual, normal, arriesgado y compulsivo) durante 90 días, sobre una ruleta europea (ventaja de la casa de 1/37 ≈ 2,70 %), con la corrida del 22 de octubre de 2026 del código V4 de la aplicación. El perfil compulsivo persigue sus pérdidas con crédito el mismo día. La simulación se usó también como herramienta de diseño iterativo.

Resultados. Con reglas idénticas, la mediana del patrimonio a los 90 días fue de $66 292 (normal), $56 261 (arriesgado), $48 961 (casual) y $6 661 (compulsivo). El 100 % de los compulsivos sufrió al menos un embargo, el 65,6 % llegó a la bancarrota y el 13,6 % perdió su vivienda. En el 52,8 % de ellos, lo que se quedó la casa superó todo lo ganado trabajando (mediana: $28 370 frente a $26 375), y además pagaron una mediana de $25 033 en intereses. Durante el diseño, la simulación reveló dos fallos: un ingreso gratuito tan alto que nadie se arruinaba y una deuda con interés compuesto sin límite (el decil más afectado terminaba en −2,4 millones). Tras introducir un régimen de cobranza y la bancarrota automática, solo el 1,0 % de los compulsivos terminó sin salida aparente.

Conclusiones. La ruina en el modelo no la explica solo la ventaja de la casa, sino su combinación con el crédito caro y la persecución de pérdidas. Un juego de concienciación debe mostrar esa dinámica sin convertirse en una espiral sin salida, y la simulación permite comprobarlo antes de exponer a personas reales. Los resultados describen agentes sintéticos, no personas; se propone un estudio con participantes para medir el efecto educativo.

Palabras clave: casino social; juego simulado; ventaja de la casa; persecución de pérdidas; crédito de alto costo; simulación basada en agentes; juegos serios; educación financiera.

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1. Introducción

Una ruleta europea tiene 37 casillas y paga como si tuviera 36. Esa diferencia, 1/37 ≈ 2,70 % de cada apuesta, es invisible en una tirada y decisiva en mil: la casa no necesita ganar cada ronda, le basta con que el jugador siga jugando. Los casinos sociales, que reproducen la experiencia del casino con dinero ficticio, han crecido junto con los teléfonos inteligentes y las redes sociales (King, Delfabbro y Griffiths, 2010; Gainsbury, Hing, Delfabbro y King, 2014). Su relación con el juego con dinero real es objeto de estudio. Por ejemplo, se ha investigado si los jugadores de casino social migran al juego en línea (Kim, Wohl, Salmon, Gupta y Derevensky, 2015).

Lo que un casino social rara vez muestra es la consecuencia acumulada de jugar. Perder fichas gratuitas no duele, y casi nunca aparecen tres mecanismos que en la vida real convierten una mala racha en una ruina: (a) la ventaja estructural de la casa, (b) el crédito de alto costo para seguir jugando y (c) la persecución de pérdidas, es decir, apostar más para "recuperar" lo perdido. La persecución de pérdidas está descrita desde hace décadas como parte de la espiral del jugador compulsivo (Lesieur, 1979) y es uno de los criterios diagnósticos del trastorno por juego (American Psychiatric Association, 2013). El crédito de alto costo, por su parte, tiene efectos documentados sobre las finanzas de los hogares (Melzer, 2011), en un contexto de baja alfabetización financiera generalizada (Lusardi y Mitchell, 2014).

Este artículo parte de un caso concreto. Bet Roulette Forecast nació como una aplicación de estadísticas y simulación de ruleta. Se rediseñó como un casino social en el que el jugador construye un estilo de vida (vivienda, muebles, vehículos) con lo que gana en la mesa, y en el que esas posesiones pueden venderse, empeñarse o embargarse. La intención no es sermonear, sino dejar que el jugador viva la dinámica y vea los números. Antes de publicar ese diseño para personas reales, quisimos saber qué produce. Las preguntas de investigación fueron:

• P1. Con reglas económicas idénticas, ¿cómo evoluciona el patrimonio según el estilo de juego?
• P2. ¿Qué papel desempeñan el crédito y la persecución de pérdidas en la ruina, frente a la sola ventaja de la casa?
• P3. ¿Qué salvaguardas de diseño evitan que un juego de concienciación se convierta en una trampa sin salida, y cómo puede revelarlas la simulación?

2. Antecedentes

Casinos sociales y juego simulado. La convergencia entre videojuegos, redes sociales y juego de azar ha dado lugar a una familia de productos con mecánicas de casino sin premio monetario (Gainsbury et al., 2014). La preocupación central de la literatura es la normalización: familiarizarse con el casino en un entorno sin pérdidas reales puede distorsionar la percepción del riesgo (King et al., 2010).

Sesgos que la mesa explota. Las pérdidas pesan psicológicamente más que las ganancias equivalentes (Kahneman y Tversky, 1979). Esa asimetría ayuda a entender por qué, tras perder, se tiende a asumir más riesgo para volver al punto de partida. Cuando esa conducta se repite y se financia, aparece la persecución de pérdidas descrita por Lesieur (1979).

Juegos serios. La evidencia sobre juegos con fines educativos indica efectos sobre el conocimiento y la comprensión, aunque con gran heterogeneidad metodológica (Connolly, Boyle, MacArthur, Hainey y Boyle, 2012). Un juego serio sobre el riesgo financiero tiene una tensión de diseño propia: debe ser lo bastante atractivo para jugarse y lo bastante honesto para no premiar la conducta que quiere desalentar.

Simulación como herramienta de diseño. Los sistemas económicos de los videojuegos combinan fuentes y sumideros de dinero cuyas interacciones son difíciles de anticipar. Simular muchos jugadores sintéticos antes del lanzamiento permite detectar desequilibrios. En un juego de concienciación, además, permite detectar dinámicas éticamente inaceptables, como deudas imposibles de saldar.

3. El sistema estudiado

3.1 La aplicación

Bet Roulette Forecast está desarrollada en Unity y se distribuye en Google Play. La versión publicada hasta ahora (0.0.4) ofrece ruletas europea y americana con apuestas, estadísticas de resultados y un salón decorable. La versión estudiada aquí, la 3.0.0 (código interno V4, "Noche de Fortuna"), añade una economía de estilo de vida. Todo el dinero es ficticio: no se puede retirar ni canjear, y en esta versión las fichas no se venden por dinero real.

3.2 Reglas económicas

Toda operación pasa por un libro de movimientos con identificador único, de modo que repetir una operación no la duplica, y el efectivo nunca puede ser negativo. Las deudas viven en cuentas de pasivo separadas. La Tabla 1 resume las reglas que intervienen en la simulación.

Tabla 1. Reglas económicas de la versión estudiada (valores tras la calibración).

3.3 Principios de diseño ético

1. Siempre existe una salida sin pagar dinero real: sueldo, mesa de práctica gratuita y bancarrota.
2. El castigo es visible y explicable: cada embargo, mora o retención genera un aviso con su cifra.
3. El "Espejo de realidad": un panel muestra, sin moraleja, cuánto se ha apostado, cuánto se quedó la casa, cuánto se pagó en intereses y cuánto se tendría sin esas pérdidas.
4. Ningún ciclo de compra, empeño o crédito produce ganancia: está verificado con pruebas automáticas.

4. Método

4.1 Diseño de la simulación

Se construyó una simulación de Monte Carlo basada en agentes que ejecuta el código de producción de la economía del juego en un modo sin persistencia en disco, de modo que las reglas simuladas son exactamente las que aplicaría la aplicación. Cada agente empieza con $2 000 y vive 90 días. En cada día en que juega cobra su sueldo y sus recompensas, paga deudas según su perfil, consigue dinero si no tiene, juega una sesión de ruleta, decide compras y, si se ahoga en deudas, puede declararse en bancarrota.

Las apuestas son a rojo (pago 1:1, probabilidad 18/37) o a número único (pago 35:1, probabilidad 1/37), con números aleatorios uniformes. Los generadores aleatorios usan semillas estables, por lo que cada ejecución es reproducible. Los resultados que se reportan provienen de la corrida del 22 de octubre de 2026 con el código V4 de la aplicación (commit 7ce3dcf), mediante SimuladorEconomico.Ejecutar(500, 90, carpeta).

4.2 Perfiles de conducta

Se definieron cuatro perfiles (Tabla 2). No pretenden representar proporciones de la población, sino estilos de juego contrastados que someten las reglas a tensiones distintas.

Tabla 2. Parámetros de los perfiles (500 agentes cada uno).

En el modelo, perseguir pérdidas significa que, si tras la sesión el efectivo cayó por debajo de la mitad, el agente obtiene crédito (disposición de la tarjeta o, si está agotada, el prestamista) y vuelve a la mesa ese mismo día.

4.3 Medidas

Para cada agente se registraron: el patrimonio neto (efectivo + ahorro + valor de reventa de objetos y vivienda − deudas) cada día; lo que se quedó la casa (total apostado − total pagado); el sueldo acumulado; los intereses y cargos pagados; los embargos, desalojos y bancarrotas; el uso del prestamista; los días hasta la primera compra, el primer vehículo, la mudanza y la colección completa del salón; y la condición de atrapado (al final tiene deuda, patrimonio ≤ 0 y menos de $50 para sentarse a la mesa).

4.4 Uso iterativo: la simulación como herramienta de diseño

La simulación se ejecutó varias veces durante el desarrollo. Cada ejecución reveló un problema, se corrigió la regla correspondiente en el código del juego y se volvió a simular (Tabla 3). Las iteraciones intermedias usaron muestras más pequeñas (40 a 150 agentes por perfil). Se reportan como registro del proceso de diseño, no como resultados comparables entre sí.

Tabla 3. Iteraciones de diseño guiadas por la simulación (perfil compulsivo).

4.5 Ejemplos analíticos

Para ilustrar los mecanismos sin depender del azar se calcularon dos casos deterministas con las mismas reglas: (a) una deuda de tarjeta de $4 000 pagando solo el mínimo y (b) un préstamo de $3 000 del prestamista que no se paga, con y sin régimen de cobranza.

5. Resultados

5.1 Trayectorias de patrimonio (P1)

Con reglas idénticas, los tres perfiles que no persiguen pérdidas acumularon patrimonio de forma sostenida, mientras que el compulsivo se mantuvo cerca de cero durante los 90 días (Tabla 4). El jugador normal completó la colección del salón con una mediana de 69 días y el 17,8 % se mudó al depa. Entre los compulsivos, solo el 1,6 % completó la colección.

Tabla 4. Resultados a los 90 días (500 agentes por perfil).

5.2 La casa frente al trabajo (P2)

El compulsivo fue el que más ganó trabajando, porque juega todos los días, y el que menos patrimonio conservó. En el 52,8 % de los compulsivos (algo más de la mitad), la casa se quedó con más de lo que ganaron trabajando en tres meses. Ocurrió en el 49,4 % de los arriesgados y en ningún normal ni casual. Como la ventaja de la casa es una fracción fija de lo apostado, la diferencia entre perfiles no se debe a que el azar los trate distinto, sino al volumen apostado. Una pérdida de $28 370 al 2,70 % implica haber apostado del orden de $1,0 millones ficticios partiendo de $2 000.

5.3 El crédito como acelerador de la ruina (P2)

La ventaja de la casa no explica por sí sola la ruina del compulsivo. Su mediana de intereses y cargos ($25 033) es del mismo orden que lo que se quedó la casa ($28 370): el crédito casi duplica el costo de jugar. Todos los compulsivos recurrieron al prestamista y sufrieron al menos un embargo. Dos de cada tres terminaron en bancarrota y uno de cada siete perdió su vivienda.

5.4 El hallazgo de diseño: la espiral sin límite (P3)

En la iteración 3, la décima parte más afectada de los compulsivos terminó con un patrimonio de −$2,4 millones. Esa cifra no comunica nada al jugador, salvo que no hay salida. Un juego que dice enseñar las consecuencias no debe fabricar una deuda impagable que solo se resuelve abandonándolo. Con la cobranza y la bancarrota automática, la economía quedó acotada: en la versión final, el percentil 10 del compulsivo fue de −$477 y solo el 1,0 % terminó atrapado.

6. Discusión

Sobre P1. Bajo reglas idénticas, el estilo de juego separó las trayectorias de forma marcada: los jugadores moderados progresaron y el compulsivo se estancó cerca de cero pese a ser el que más días jugó y el que más ganó trabajando. Es la idea que el juego quiere transmitir: no es mala suerte, es volumen apostado más costo del dinero.

Sobre P2. El modelo sugiere que la combinación de crédito caro y persecución de pérdidas es lo que convierte una pérdida esperable (2,70 % de lo apostado) en una ruina. Sin crédito, el compulsivo de la iteración 2 apostaba mucho y aun así conservaba patrimonio. Con crédito para "recuperarlo", la misma conducta llevó a embargos generalizados. Es coherente con la descripción clásica de la espiral del jugador compulsivo (Lesieur, 1979) y con la relevancia del crédito de alto costo para la salud financiera (Melzer, 2011), aunque aquí se trate de agentes sintéticos.

Sobre P3. La contribución más práctica es metodológica: simular antes de publicar reveló dos fallos que habrían afectado a personas reales. Uno era de calibración (demasiado dinero gratuito, sin consecuencias). El otro era ético (una deuda que crecía sin límite). El segundo es especialmente relevante: un juego que se presenta como herramienta de concienciación podría, por un error de diseño, reproducir lo que critica. La solución adoptada (cobranza y bancarrota automática) se inspira en instituciones reales y mantiene el mensaje: la deuda tiene consecuencias duraderas, pero existe una salida.

Implicaciones para el diseño de juegos de concienciación. (1) Las consecuencias deben ser visibles y cuantificadas: el Espejo de realidad convierte estas cifras en información para el jugador. (2) La economía debe estar acotada y verificada con simulación y pruebas automáticas. (3) Nunca debe venderse la salida: si el jugador arruinado pudiera comprar fichas con dinero real, el juego monetizaría exactamente la conducta que pretende desalentar. La versión estudiada no lo permite.

7. Limitaciones

• Agentes sintéticos. Los perfiles y sus parámetros son supuestos de diseño, no estimaciones empíricas de la conducta humana. Las proporciones de embargo o bancarrota describen el modelo, no a la población.
• Sin aprendizaje. Los agentes no adaptan su conducta tras perder. Una persona real podría moderarse o, al contrario, escalar.
• Reglas estilizadas. Los intereses, plazos y recompensas son valores de juego, no los de un producto financiero real. El "día" es un día activo en el juego.
• Apuestas simplificadas. Solo se modelaron apuestas a rojo y a número único. La ventaja de la casa es la misma en todas las apuestas de la ruleta europea, pero la varianza no.
• Horizonte de 90 días y una sola variante de reglas finales.
• Conflicto de interés. El autor es el desarrollador de la aplicación (ver Declaraciones).
• Efecto educativo no medido. Este estudio no evalúa si jugar cambia el conocimiento, las creencias o la conducta de las personas.

8. Trabajo futuro

Se propone un estudio con participantes adultos, con consentimiento informado y aprobación de un comité de ética. Incluiría una medición antes y después de conocimientos financieros (por ejemplo, las preguntas de alfabetización financiera de Lusardi y Mitchell, 2014) y de cogniciones relacionadas con el juego, como la Gambling Related Cognitions Scale (Raylu y Oei, 2004). Se compararían una condición con Espejo de realidad y otra sin él. También se propone recoger telemetría anónima y consentida de jugadores reales para contrastar las trayectorias simuladas con las observadas.

9. Compruébalo tú mismo

Este artículo describe un modelo, y la mejor forma de entenderlo es vivirlo. La aplicación permite repetir, a escala personal, cada resultado:

1. La ventaja de la casa. Juega 100 tiradas apostando siempre lo mismo al rojo. Anota lo apostado y lo que te queda. Compara la pérdida con el 2,70 % de lo apostado: con muchas tiradas, se acerca.
2. Pagar solo el mínimo. Compra algo con la tarjeta y paga únicamente el mínimo cada día. Antes de confirmar, el juego te dice cuántos días tardarás y cuánto pagarás de intereses.
3. El prestamista. Pide prestado a "El Chueco" y deja pasar 7 días sin pagar. Observa qué se llevan y en qué orden.
4. El espejo. Abre el Espejo de realidad en tu perfil: cuánto apostaste, cuánto se quedó la casa, cuánto pagaste en intereses y cuánto tendrías sin todo eso.

Bet Roulette Forecast está disponible en Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.yoedCompany.betroulettepro. Las funciones de economía descritas (vivienda, vehículos, banco, tarjeta, prestamista, cobranza y Espejo de realidad) ya están en la versión 3.0.0. El Espejo de realidad muestra cuánto se quedó la casa de cada $100 apostados, los intereses pagados y el patrimonio "solo trabajando" frente al de hoy. La aplicación incluye también una pausa suave que propone un respiro a los 20 minutos de mesa o a las 50 tiradas, y muestra la ventaja de la casa de cada mesa (2,70 % la europea, 5,26 % la americana).

Todo el dinero del juego es ficticio y no se puede canjear. Si el juego con dinero real te está causando problemas a ti o a alguien cercano, busca ayuda profesional en los servicios de salud de tu país. En México puedes llamar a la Línea de la Vida: 800 911 2000.

10. Conclusión

En un casino social diseñado para concienciar, 2 000 jugadores simulados con las reglas reales del juego muestran que la ventaja de la casa, por sí sola, es una pérdida lenta y predecible. Combinada con crédito caro y con la persecución de pérdidas, se convierte en embargos, desalojos y bancarrotas. La simulación también mostró que el propio diseño puede fallar en ambas direcciones: ser demasiado generoso para enseñar nada, o tan implacable que atrapa sin salida. Simular antes de publicar permitió corregir ambos extremos. El siguiente paso es comprobar con personas si vivir esa dinámica en un juego, con los números a la vista, cambia la forma de entender el riesgo.

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Declaraciones

Conflicto de intereses. El autor es el desarrollador de Bet Roulette Forecast, una aplicación comercial (la edición PRO es de pago en Google Play). La versión estudiada no vende fichas ni ofrece premios en dinero.

Financiación. Este trabajo no recibió financiación externa.

Uso de inteligencia artificial. Durante el desarrollo se usaron herramientas de inteligencia artificial generativa como apoyo en la programación, la generación del arte en pixel art (modelo FLUX.2 Klein 4B, ejecutado localmente) y la redacción de este manuscrito. El autor revisó y es responsable del contenido.

Disponibilidad de datos y código. Los datos de la simulación final están en datos/: series diarias por perfil (serie_diaria.csv), resultado por agente (resultado_por_jugador.csv) y parámetros (parametros_perfiles.csv). Las figuras se regeneran con scripts/graficas.py. El código del simulador (SimuladorEconomico.cs) y de la economía del juego está disponible bajo petición al autor.

Ética. El estudio no incluyó participantes humanos ni datos personales.

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Referencias

American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5.ª ed.). American Psychiatric Publishing.

Connolly, T. M., Boyle, E. A., MacArthur, E., Hainey, T., y Boyle, J. M. (2012). A systematic literature review of empirical evidence on computer games and serious games. Computers & Education, 59(2), 661–686.

Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H., y King, D. L. (2014). A taxonomy of gambling and casino games via social media and online technologies. International Gambling Studies, 14(2), 196–213.

Kahneman, D., y Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291.

Kim, H. S., Wohl, M. J. A., Salmon, M. M., Gupta, R., y Derevensky, J. (2015). Do social casino gamers migrate to online gambling? An assessment of migration rate and potential predictors. Journal of Gambling Studies, 31(4), 1819–1831.

King, D., Delfabbro, P., y Griffiths, M. (2010). The convergence of gambling and digital media: Implications for gambling in young people. Journal of Gambling Studies, 26(2), 175–187.

Lesieur, H. R. (1979). The compulsive gambler's spiral of options and involvement. Psychiatry, 42(1), 79–87.

Lusardi, A., y Mitchell, O. S. (2014). The economic importance of financial literacy: Theory and evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5–44.

Melzer, B. T. (2011). The real costs of credit access: Evidence from the payday lending market. The Quarterly Journal of Economics, 126(1), 517–555.

Raylu, N., y Oei, T. P. S. (2004). The Gambling Related Cognitions Scale (GRCS): Development, confirmatory factor validation and psychometric properties. Addiction, 99(6), 757–769.

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Apéndice A. Reproducir los resultados

1. Abrir el proyecto en Unity y ejecutar BetRoulette → Simulador económico (90 días), o llamar a SimuladorEconomico.Ejecutar(500, 90, "<carpeta>/datos") para exportar los CSV. La ejecución completa tarda unos 40 s en un equipo de escritorio. Los datos de este artículo son la corrida del 22 de octubre de 2026 con el código V4 (commit 7ce3dcf, rama vista-fortuna), con semillas estables, mediante SimuladorEconomico.Ejecutar(500, 90, carpeta); la corrida anterior (v3, 12 de octubre de 2026) se conserva aparte.
2. Ejecutar python scripts/graficas.py (solo biblioteca estándar) para regenerar las figuras y datos/cifras.json.
3. Las pruebas automáticas de la economía (BetRoulette → Pruebas de economía, más de 1 100 comprobaciones en la versión V4, interfaz incluida) verifican, entre otras cosas, que ningún ciclo de compra, empeño o crédito produce ganancia, que el efectivo nunca es negativo y que atrasar el reloj no produce días adicionales.

Apéndice B. Definiciones

• Patrimonio neto: efectivo + fichas en la mesa + ahorro + valor de reventa de objetos (50 %, más el 25 % de las mejoras) + valor de reventa de la vivienda (50 %) − deudas (tarjeta, prestamista y empeños con su cargo).
• Lo que se quedó la casa: total apostado − total pagado por la mesa, en las sesiones con dinero propio.
• Día activo: día de calendario en que el agente abre el juego; solo en esos días corren intereses, renta y plazos.
• Atrapado: al día 90 tiene deuda, patrimonio ≤ 0 y menos de $50 de efectivo.