"Ni siquiera intentaban esconderse": Cervinka sobre bots, datamining y software auxiliar
GipsyTeam
Ayer, 22:59
Hablamos con el autor de la investigación sobre bots en QQPK y sobre la reacción de la sala, y además tradujimos su publicación viral sobre la prohibición del software auxiliar en GG.
El 15 de octubre, QQPK reconoció la existencia de colusión entre jugadores de su plataforma, informó el bloqueo de 893 cuentas y anunció el pago de compensaciones por $300,000. Ese mismo día, el usuario de X con el nick MTT Database Review publicó los resultados de su propia investigación: según su estimación, en la sala puede haber unos 12.000 bots, que jugaron más del 70% de todas las manos registradas en su base de datos.
Las primeras acusaciones contra QQPK se pueden consultar en un artículo aparte:
El 9 de octubre se publicó simultáneamente en 2+2, Reddit y Twitter una investigación sobre el juego extraño de un número significativo de cuentas en la sala QQPoker. Los autores se centraron en dos preguntas: cuántos bots hay en la sala y si el RNG (generador de números aleatorios) está manipulado.
El nick MTT Database Review pertenece a Vojtech Cervinka, un coach de MTT que analiza de forma constante las bases de datos de regs de límites medios y altos y usa su propio HUD con miles de estadísticas. Los lectores de GipsyTeam pueden recordar su investigación de 2024 sobre los bots en ACR. En 2026 realizó verificaciones similares en WPT Global.
El tema de los bots en QQPK lo inició en 2+2 un usuario anónimo, pero no atrajo mucha atención. Entonces se dirigió a Cervinka para pedirle una verificación independiente de los resultados.
Búsqueda entre miles de bots con Hand2Note
Vojtech publicó su investigación en YouTube.
En un video de 21 minutos, Cervinka primero comparó las estadísticas generales de QQPK con su propia base de datos grande de PokerStars y luego empezó a identificar cuentas sospechosas. Para la primera selección usó un filtro bastante simple: 3-bets regulares exactamente a 11bb con stacks efectivos de 25–60bb y un mínimo de 1.000 manos por jugador. El grupo de cuentas obtenido con ese filtrado jugó unas 9,8 millones de manos. Después, Vojtech estudió otros indicadores, entre ellos los rangos de limp, los sizings en el postflop y las acciones en distintas situaciones de juego. Las estrategias resultaron análogas no solo en el preflop.
El 15 de octubre, Cervinka publicó otro estudio, del período del 16 de julio al 11 de octubre, con una base de 24 millones de manos. Según su estimación, los presuntos bots jugaron 17,5 millones de manos, es decir, más del 70% del total. En conjunto contó unas 12.000 cuentas de este tipo y publicó una lista de 11.469 nicks tras los cuales casi con certeza se esconden bots.
— ¿Qué lograste verificar por tu cuenta y en qué complementaste la investigación inicial?
— Con mis propias herramientas de análisis de bases de datos pude confirmar la mayor parte de lo que encontró el muchacho que se puso en contacto conmigo. En mi video de YouTube también compartí estadísticas adicionales. Ante todo, quería mostrarles a los jugadores cómo explotar a estos bots si QQPK no toma ninguna medida.
En cuanto a la identificación de los bots, todo resultó sorprendentemente simple. Casi siempre hacían 3-bets estrictamente a 6, 8 u 11bb, usaban sizings fijos de c-bet de 2, 3 o 4bb y jugaban limp-reraise con un rango muy concreto: 99+, AJs+ y AQo+. Da la impresión de que ni siquiera intentaban esconderse.
— Según los datos de tu video, las cuentas sospechosas jugaron unas 9,8 millones de manos, y en el nuevo estudio la cifra subió a 17,5 millones. ¿Usaste filtros adicionales o simplemente ampliaste la muestra inicial?
— Sí, la primera muestra era muy conservadora, con los filtros más simples.
— ¿Qué indicadores clave usaste para armar la lista final de 11.469 nicks?
— La frecuencia de 3-bets de determinados tamaños, los sizings en el postflop, la frecuencia de limps y los rangos de manos con los que los jugadores hacían limp.
Cervinka aplicó esos filtros a una base de torneos de PokerStars de tamaño comparable y no encontró ni una coincidencia. Fue necesario "relajar" los criterios dos veces para detectar siquiera a tres jugadores sospechosos.
Nicks extraños y una cuenta maestra
Un rasgo distintivo de la lista de QQPK es la gran cantidad de nicks parecidos. Vojtech encontró grupos de cuentas cuyos nicks están armados con las mismas plantillas, entre ellos una tabla de combinaciones de nombres tailandeses y términos de poker. Con todo, esto se explica en parte porque la propia sala asigna nicks de plantilla a los usuarios que no eligen un nombre único al registrarse.
— Al armar la lista, ¿verificaste todas las cuentas por patrones de juego o agregaste algunas por la similitud de los nicks?
— Todo se basa en las estadísticas de juego. Lo que publiqué sobre los nicks es solo una observación adicional, sin mayor importancia.
Varias personas me comunicaron que los nombres con Happy son una plantilla estándar de QQPK. Pero existen otras plantillas parecidas; por ejemplo, en mi informe hay una tabla de 70 combinaciones de nombres tailandeses y términos de poker. Todas las cuentas que aparecen en esa tabla son bots.
Entre los jugadores sospechosos apareció un récord. La cuenta 郑鱼F, a la que Cervinka apodó Big Daddy Bot, jugó unas 153.000 manos. El segundo presunto bot por volumen tiene apenas unas 5.000. Según SharkScope, Big Daddy jugó 8.329 torneos en 33 días. Según los cálculos de Cervinka, participaba en promedio en 8,3 torneos a la vez. Su estrategia, además, es similar a la de las demás cuentas bot descubiertas.
La cuenta a la que Chervinka apodó Big Daddy Bot
Cervinka se pregunta si no sería una cuenta de prueba de la granja de bots, pero no tiene confirmaciones de ello. Por ahora no está claro por qué este bot se destaca tanto en su volumen de juego.
Excedente anómalo en los all-ins y sesgo de supervivencia
Uno de los principales hallazgos de la primera investigación fue un excedente del all-in EV de 138.705bb en 193.757 all-ins de los presuntos bots contra el resto de los jugadores. Según los cálculos de los autores, esto equivale a 14,6 desviaciones estándar: una diferencia tan grande que casi no se puede explicar con la varianza habitual. La mayor parte del excedente se produjo cuando las cuentas sospechosas eran underdogs. Estas cifras dieron lugar a suposiciones de colusión y de posibles manipulaciones del RNG, pero Cervinka llamó la atención sobre otra posible explicación.
— No puedo confirmar ni descartar la colusión sólo con estos datos. Sin embargo, hay un problema estadístico importante que, en mi opinión, pasaron por alto: el sesgo de la muestra.
Si en un alias se agrupan sólo las cuentas que jugaron una cantidad mínima determinada de manos, se puede caer en un sesgo de supervivencia. El requisito de tamaño de muestra es perfectamente lógico cuando se intenta identificar bots de manera fiable. Pero los jugadores que tienen suerte en los all-ins permanecen más tiempo en los torneos, juegan más manos y por eso superan con más frecuencia el umbral establecido. Como resultado, el grupo seleccionado puede tener una desviación positiva respecto del EV incluso sin colusión ni manipulación. Por eso yo no consideraría ese excedente, por sí solo, una prueba suficiente de una cosa ni de la otra.
Cervinka confirmó que el autor de la primera investigación también usó un filtro por cantidad de manos. Sin embargo, cuánto pudo influir esa selección en la desviación final del EV todavía se desconoce.
— ¿Y si se identifican los bots por las manos de un período y luego se verifican sus resultados de EV en una muestra posterior que no participó en la selección? ¿Realizaste esa verificación?
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QQPK reconoció los bots, pero el problema persiste
En el informe oficial del 15 de octubre, QQPK comunicó el bloqueo permanente de 893 cuentas. De ellas, 567 figuraban en la lista inicial de los investigadores y otras 326 las detectó el servicio de seguridad de la sala. Las 2.020 cuentas restantes de la lista inicial se están verificando adicionalmente.
QQPK también reconoció la existencia de colusión. Según la versión de la sala, los integrantes del "grupo criminal" usaban varias cuentas en una misma mesa e intercambiaban información sobre las cartas ocultas en tiempo real. Conocer los blockers les permitía evitar all-ins desfavorables. Con esto, la sala explica el excedente anómalo del all-in EV. Al mismo tiempo, la verificación interna de QQPK no encontró indicios de manipulaciones del RNG ni de acceso no autorizado a datos del servidor.
Otro punto controvertido es la metodología de cálculo de los resultados en Hand2Note. QQPK sostiene que, tras cotejar 4,87 millones de manos con los datos del servidor, quedaron apenas 1,76 millones de manos únicas. En opinión de la compañía, agrupar muchas cuentas en un solo alias llevó a que las mismas manos se contaran varias veces. Cervinka puso en duda esa interpretación.
— QQPK contó 1,76 millones de manos únicas en lugar de los 4,87 millones de manos de la estadística original. ¿Por qué dudas de su explicación sobre los duplicados?
— No creo que eso deba afectar el EV en absoluto. Cada all-in se cuenta una sola vez. Hay más manos que manos únicas porque el programa recopila las estadísticas de cada jugador y luego las une para calcular las estadísticas de todo el alias.
Por supuesto, otros jugadores también ven ese all-in en sus historiales de manos, pero en el gráfico se contabiliza solo para el jugador que participó directamente en él. Para el otro jugador del mismo alias, esa mano también está en la base, pero puede que simplemente tenga -0,12bb, porque tiró sus cartas preflop y perdió el ante. O un jugador del alias ganó la mano y otro la perdió. Por eso, después de contabilizar todos los resultados, se compensan entre sí. Así es como el resultado final de toda la muestra termina siendo cero.
Como ejemplo, Cervinka envió dos fragmentos del gráfico de su base de datos de PokerStars. En el de la izquierda, tras 10,6 millones de manos, el resultado total de los jugadores difiere un poco de cero. En el de la derecha, tras 15,7 millones de manos, el resultado total y el all-in EV son prácticamente nulos: las ganancias de unos jugadores se compensan con las pérdidas de otros.
Cervinka explica la pequeña diferencia en el corte intermedio porque las manos de algunos participantes de los botes ya entraron en la muestra y las de otros todavía no. Una misma mano puede figurar en la estadística de varios jugadores, pero eso no significa que la ganancia de un all-in se contabilice varias veces. De los datos publicados no está claro cómo influyó la eliminación de duplicados en el EV y en la significancia estadística de los resultados.
Llama la atención que, incluso tras su propio recálculo, QQPK encontró un excedente de EV de 69.700bb en las 893 cuentas bloqueadas. Según el modelo de cálculo de la compañía, esto equivalía a 14,17 desviaciones estándar.
Cálculos de QQPK: muestra original, datos tras eliminar duplicados, 893 cuentas bloqueadas y 2020 cuentas bajo observación.
En el informe del 15 de octubre, QQPK también anunció su intención de premiar a los investigadores independientes que participaron en la exposición de los tramposos e invitarlos a seguir colaborando.
— QQPK explica esta anomalía por el intercambio de información sobre las cartas entre los integrantes del grupo. ¿Qué tan convincente te parece esa versión?
— No lo sé. Hablan de colusión, pero yo mismo no investigué ese tema en detalle.
— ¿Los representantes de QQPK se comunicaron contigo después de la publicación del informe?
— No, nadie se comunicó conmigo.
— ¿Cómo evalúas en general la reacción de la sala? Bloquearon 893 cuentas, pero tu nuevo estudio sugiere que los bots pueden ser casi 12.000. ¿Está haciendo QQPK lo suficiente para resolver el problema?
— No diría que es excelente, pero tampoco es terrible. Creo que habrá que esperar unos días más hasta el próximo comunicado.
QQPK destinó $300,000 a compensaciones
El 16 de octubre, QQPK publicó las condiciones detalladas de los pagos a los jugadores afectados. Según los cálculos de la compañía, recibirán compensaciones 13.928 personas, entre las cuales se repartirán $300,000. Del fondo total, $64,627 corresponden a los saldos confiscados en las cuentas bloqueadas, y los $235,373 restantes la sala promete aportarlos de sus propios fondos. Los pagos debían comenzar el 20 de octubre. QQPK informa que el dinero se acreditará automáticamente en las cuentas de juego, tras lo cual se podrá retirar. No es necesario presentar una solicitud aparte.
Sin embargo, las condiciones de las compensaciones resultaron bastante particulares. Para recibir el pago, el jugador debe cumplir tres criterios a la vez: haber participado en MTT en los últimos tres meses, haberse sentado a la misma mesa con al menos dos cuentas infractoras en una misma mano y haber jugado en negativo los torneos correspondientes. Las cuentas bloqueadas y desactivadas quedan excluidas del programa de compensaciones.
Este enfoque deja afuera a los jugadores que se enfrentaron a un solo infractor. Tampoco recibirán un pago los participantes que quedaron en positivo en el resultado total de los torneos correspondientes, aunque las acciones de los estafadores también pudieron reducir su ganancia o su EV. En el plan publicado, QQPK no reveló la fórmula detallada de los cálculos individuales. Los jugadores pueden dirigir sus consultas sobre las compensaciones al soporte de la sala hasta el 30 de noviembre.
— ¿Cómo evalúas los criterios de QQPK? ¿Te parece razonable compensar las pérdidas solo a quienes se enfrentaron a al menos dos infractores y terminaron en negativo los torneos correspondientes?
— No, no tiene ningún sentido. Es una locura pagar compensaciones cuando bloquearon apenas una pequeña parte de los bots. ¿Cuánto de ese dinero terminará en manos de otros bots?
— Te dedicaste a identificar bots en ACR, WPT Global y ahora en QQPK. ¿Qué deberían hacer distinto las salas de poker?
— Considero que las salas de poker deben colaborar estrechamente con jugadores experimentados y analistas independientes que se especializan en este tipo de investigaciones.
Las salas tienen acceso a un volumen de información mucho mayor que el nuestro: cuentan con los historiales de manos completos, datos de los dispositivos, depósitos y retiros, direcciones IP y demás. Pero a veces, para reconocer los patrones que pasan por alto los sistemas de seguridad automatizados, hace falta una persona que haya dedicado miles de horas a analizar distintas estrategias.
Lo ideal es que esa colaboración sea permanente y proactiva, y no que empiece solo después de que alguien exponga públicamente a cientos o miles de bots.
Y, desde luego, si los investigadores independientes potencialmente les ahorran a las salas millones de dólares y protegen su reputación, deben recibir una recompensa adecuada. Premios sustanciales por las infracciones detectadas y contratos de consultoría remunerados y completos motivarían a los especialistas a dedicar mucho tiempo a este trabajo. Al fin y al cabo, quienes crean los bots, por su parte, seguramente cobran muy buen dinero por su trabajo.
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Prohibir los HUD solo ayuda a los tramposos
El 17 de octubre, Cervinka publicó en X una extensa publicación sobre la prohibición del software de terceros en GGPoker. El investigador explicó por qué considera prácticamente imposible hacer cumplir esas restricciones y propuso varias alternativas.
Prohibir los HUD es una tontería y prácticamente imposible de aplicar .
No se trata de si les gustan o no los HUD. Entiendo perfectamente que a algunos jugadores les resulta más cercano un enfoque analítico del poker con una gran cantidad de estadísticas, mientras que otros prefieren prescindir del HUD porque consideran que así el juego es más limpio, más honesto y más correcto. Solo quiero decir una cosa: prohibir realmente el HUD es imposible. Más exactamente, solo se pueden prohibir los HUD que usan las personas que cumplen las reglas.
Les guste o no, las estadísticas sobre los oponentes hace tiempo que son parte del poker online. Los jugadores las usan desde hace demasiado como para simplemente renunciar a ellas. Se pueden prohibir los HUD legales, pero prácticamente no existe una forma fiable de hacer cumplir la prohibición de los equivalentes clandestinos.
Las salas de poker pueden monitorear los procesos en ejecución, pero existen maneras de capturar la imagen de la pantalla sin ejecutar en la computadora ningún programa para grabarla. Hoy sus amigables amigos ChatGPT, Grok, Claude y Gemini les ayudarán con gusto a escribir una aplicación que reconozca los nicks y las acciones de los jugadores en un video o en capturas de pantalla, los convierta en historiales de manos de texto, los envíe a otra computadora con Hand2Note, PokerTracker, Hold'em Manager o DriveHUD y muestre allí el HUD.
En lugar de un programa de acceso remoto, que se puede detectar entre los procesos en ejecución, basta con ver el resultado a través del navegador. No creo que ninguna sala de poker vaya a prohibir abrir Chrome, Safari o Firefox durante el juego. Y detectar un esquema así es prácticamente imposible. ¿Quizás por alguna particularidad del comportamiento, si se explota a los oponentes con demasiada dureza? Lo dudo mucho.
Si aun así esto parece demasiado complicado, ya existen sitios que en la práctica ofrecen HUD en la nube por suscripción. Tienen gigantescas bases de manos ya preparadas, reunidas mediante datamining. Según tengo entendido, esos servicios están pensados sobre todo para cash. Pero si prohíben los HUD comunes, estoy seguro de que aparecerán también equivalentes en la nube para MTT. Sobre todo ahora, cuando gracias al vibe coding es tan fácil crear cosas así. Usar una solución de ese tipo no será tan cómodo como un HUD normal, pero detectarla será prácticamente imposible.
Y entonces, en lugar de reconocer que los HUD dan cierta ventaja pero en algunos sitios están permitidos y al alcance de todos, ustedes le dan una ventaja todavía mayor a quienes están dispuestos a infringir las reglas y a eludir las restricciones. Mucha suerte con el control del cumplimiento de esa prohibición. A menos que alguien sea tan tonto como para mostrar él mismo en las redes sociales el uso de software prohibido. ¡Saludos a los ex profesionales de ACR! 😂
GG ahora va todavía más allá y prohíbe los trackers que ni siquiera interactúan con GG. Resulta que una persona que juega al mismo tiempo en GG, PokerStars o ACR no puede usar el HUD permitido tampoco en las otras dos plataformas. En cambio, quien está dispuesto a infringir las reglas potencialmente podrá obtener las estadísticas del HUD también en GG.
¿Y ahora qué? ¿Simplemente dejar que los regs malvados y depredadores saquen rápidamente el dinero a los aficionados con ayuda del HUD y de sus propios historiales de manos, y quizás todavía más rápido con ayuda de la minería de datos? No. Hay otras formas de reducir la brecha entre los jugadores profesionales y los aficionados.
Para empezar, se puede ofrecer a todo el mundo un HUD integrado normal. Sí, sé que algunas salas de poker ya tienen HUD básicos directamente en sus clientes. Pero la mayoría de los aficionados ni siquiera entiende qué significa la mitad de los indicadores, y menos aún cuáles deberían ser sus valores. ¿Por qué nadie puede hacerlos cómodos para el usuario común?
Por ejemplo, ¿por qué hasta ahora ninguna sala de poker, hasta donde sé, permite guardar una mano concreta en el perfil del oponente? Abres el historial de la mano, haces clic en "Guardar en las notas sobre el jugador". Listo. La próxima vez que te encuentras con ese oponente, pasas el cursor sobre su nick y ves las cinco últimas manos guardadas en forma de pequeñas vistas previas, como en Hand2Note 4. Haces clic en una de ellas y se abre el replay completo. También se podría permitir a los jugadores marcar a los oponentes con íconos simples, por ejemplo "le gusta cazar bounties". Funciones así serían comprensibles de inmediato para cualquier aficionado.
En cambio, GG muestra un minigráfico de los resultados del jugador en los últimos cinco torneos. Es difícil imaginar un desperdicio de espacio más inútil. La información sobre si una persona entró en premios o llegó a la mesa final en los cinco últimos torneos no dice casi nada. Para evaluar cómo juega, estos datos son completamente inútiles.
La posibilidad de cambiar de nick sin duda merece discusión. Por ejemplo, permitir que los aficionados perdedores lo hagan con más frecuencia. Una opción totalmente razonable.
Intenten inventar formatos nuevos. Los torneos knockout son un excelente ejemplo. La presencia de bounties grandes puede distorsionar de forma notable los indicadores estadísticos de un jugador. No digo que haya que convertir todos los torneos en un loco festival de Monster Mystery Bounty. Simplemente experimenten, introduciendo pequeños cambios en los formatos, las estructuras y demás.
Y ya que estamos hablando de cómo impedir que los regs agresivos saquen rápidamente el dinero de los fish...
¿POR QUÉ TODAVÍA CONVIENE TANTO REGISTRARSE EN EL ÚLTIMO MOMENTO Y ESTIRAR EL TIEMPO EN CADA MANO?
Es la forma más tonta de obtener ventaja. No gracias al estudio de los rangos de apertura, las c-bets, el ICM, la explotación de los oponentes o la capacidad de mantener el mejor juego durante una sesión larga. No. Simplemente se juega la menor cantidad posible de manos para aumentar la probabilidad de entrar en premios, porque el registro tardío termina demasiado cerca de la burbuja.
En resumen: prohibir los HUD es imposible. Solo se pueden prohibir los HUD legales.
Lo mismo vale para el poker online en general. Se pueden prohibir los operadores legales, pero es imposible prohibir todas las salas de poker dudosas con licencias inventadas, sin ninguna protección de la integridad del juego y con agentes que, muy probablemente, los engañarán. Eso lo sabemos todos perfectamente.
En los comentarios de la publicación, el coach y creador del software de entrenamiento MobiusGTO, Patrick Howard, debatió con Cervinka. Estuvo de acuerdo en que la minería de datos ayuda a descubrir fraudes, pero trazó una línea entre estudiar estadísticas fuera de las mesas y usar un HUD durante el juego:
Howard: — Por lo general estoy de acuerdo contigo, pero esta vez tengo otra opinión.
Todo lo que dices sobre la dificultad de controlar el cumplimiento de las prohibiciones se aplica en la misma medida al RTA. Detectar el RTA también es difícil, pero nadie piensa que eso haga admisible su uso. Que sea difícil hacer cumplir una regla no significa que sea injusta. Solo significa que las salas de poker deben esforzarse más para hacerla cumplir.
El poker es un deporte mental. En la mesa debes tomar las decisiones con tu propia cabeza. El HUD te proporciona en tiempo real información que no podrías retener en la memoria. Es una ayuda externa durante el juego, es decir, la misma categoría que el RTA, aunque menos grave. En el ajedrez rige el mismo principio. Antes de la partida puedes prepararte todo lo que quieras, pero durante ella no se puede recurrir a apuntes.
Fuera de las mesas, la situación es distinta. Estudiar estrategia, trabajar con solvers, analizar la propia base e incluso revisar manos obtenidas por datamining son prácticas, a mi juicio, perfectamente admisibles mientras no estés sentado a la mesa. El datamining aumenta la transparencia del trabajo de las salas de poker y, como bien señalaste, ayuda a desenmascarar a los tramposos. Por eso no me gustaría que desapareciera.
Con las funciones que aumentan la comodidad de juego, como la colocación automática de mesas, las teclas rápidas y el generador de números aleatorios para elegir la acción, no tengo problema. Ayudan a ejecutar acciones, pero no proporcionan información adicional. El mismo efecto que da el generador se puede lograr con un reloj o con un objeto que gire.
Los HUD se volvieron la norma solo porque los trackers aparecieron en una etapa temprana del desarrollo del poker online, cuando las salas recibían mucho rake de los multitablers, y para cuando alguien se puso a pensar en la justicia del uso de esas herramientas, todos ya se habían acostumbrado a que existieran. A mí no me molesta en absoluto renunciar a los HUD.
En lo que sí estoy de acuerdo contigo es en la necesidad de un buen HUD integrado en cada cliente de poker. Ahí también conviene agregar teclas rápidas y funciones básicas de colocación de mesas, porque implementarlo es muy sencillo. Así las condiciones para los jugadores serán más parejas y disminuirá el incentivo para usar herramientas prohibidas.
¿Por qué los jugadores de poker necesitan la minería?
El 18 de octubre, Cervinka volvió por separado al tema de la minería de datos. En una nueva publicación enumeró las investigaciones en las que el análisis de bases recopiladas ayudó a descubrir bots y otras infracciones, y les propuso a los lectores pensar en qué consecuencias tendría renunciar a esas herramientas.
Cervinka: — Y otra cosa sobre el datamining en sí.
La enorme red de bots en ACR: descubierta gracias al datamining. La gran red de bots en WPT Global: descubierta gracias al datamining. La gigantesca red de bots en QQPK: descubierta gracias al datamining.
Los bots en GG, cuyos patrones de juego coincidían con los de la granja de bots de ACR, aunque aparecían en cantidades mucho menores: descubiertos gracias al datamining. El superusuario en GG: descubierto gracias al datamining.
El jugador de high stakes que presuntamente veía las cartas ocultas de sus oponentes en varias salas de poker: los winrates sospechosos, detectados gracias al datamining, ayudaron a dar la alarma.
La red masiva de bots en Omaha en PokerStars en 2015: desenmascarada por jugadores que analizaron millones de manos obtenidas por datamining. El escándalo de los superusuarios en Ultimate Bet en 2008: los propios jugadores analizaron los winrates sospechosos y los historiales de manos, incluso con el uso de datos de sitios de seguimiento de terceros.
Y esa lista está lejos de ser completa.
Entonces, ¿qué preferirían?
A) Una sala en la que otra persona puede saber cómo jugaron ustedes sus manos en botes en los que ni siquiera participó, y obtener así una ventaja adicional. Sin embargo, esto al menos se puede contrarrestar en parte: estudiar el propio juego, corregir los leaks (por cierto, puedo ayudar con eso) y quizás incluso empezar a explotar a esos oponentes a cambio. Por ejemplo, jugar de forma más agresiva en las situaciones en las que antes eran demasiado pasivos.
O
B) ¿Confianza ciega en las salas de poker, contando con que harán el esfuerzo suficiente para garantizar un juego limpio, porque los propios jugadores ya no tendrán herramientas para investigar las infracciones por su cuenta? ¿Y sólo cabe esperar que las salas detecten a cientos o miles de bots o, como mínimo, a jugadores en colusión, hackers y superusuarios?
¿Qué cambió después del anuncio de QQPK?
El 21 de octubre, Vojtech escribió otra publicación:
El 15 de octubre informé sobre 11.469 bots en @QQPKOFFICIAL.
Hoy reuní una pequeña base de datos con manos recientes jugadas desde el 16 de octubre.
6,6 mil de esas cuentas siguen activas. Pero ¿saben qué es lo más desopilante? ¿Recuerdan su famosa estrategia con limps? Pues ahora hacen limp...
Esperen...
Un poquito más...
Vamos...
Aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaahora....................
NO HACEN LIMP CON NADA.
0%.
Los molesté tanto con mis burlas sobre su estrategia de limp-reraise con 99+, AQo+ y AJs+, ridículamente obvia, que ahora esas 6,6 mil cuentas, que antes TODAS usaban limps, muestran una frecuencia de limp del 0,0%.
Sí, sí, ahora sí que es imposible adivinar que son bots.
Medio millón de manos jugadas en MTT del 16 al 21 de octubre.
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