2026年4月、分散型予測市場におけるインフォームドトレーディングの学術的研究において、注目すべき方法論的な収束が見られた。ほぼ同時期に3つのアプローチが浮上している。MittsとOfir（2026）は21万以上のウォレット・市場ペアに対して複合スクリーニングを適用し、Gomez-Cramら（2026）はPolymarketの完全な取引履歴に対してイベントレベルの符号ランダム化検定を適用して3.14%のアカウントを「スキル保有者」として分類し、1,950のアカウントをライフサイクルヒューリスティックを通じて「インサイダー」としてフラグを立てている。そしてNechepurenko（2026）は、記事由来の公開イベントタイムスタンプで市場別の情報先行負荷を定量化するInformation Leakage Score（ILS）フレームワークを開発した。 本論文はこれらの方法論の比較検証を行うもので、中心的な主張は、これら3つが単一の層における競合する手法ではなく、検出の3つの異なる層であるということである。符号ランダム化検定は、機会選択を条件とした持続的方向性スキルのアカウントレベルテストとして最も理解されるべきものであり、インサイダー取引の直接的なテストでもなく、市場別測定でもない。ヒューリスティックなインサイダーフラグは、スキル分類器から独立しており、分類器が設計上除外する母集団に適用され、精度は未知である。Polymarketのサンプルは政治、スポーツ、暗号資産など異なる情報テクノロジーを持つカテゴリを統合しているため、プラットフォーム全体の「スキル保有者」分類は機構的に曖昧である。 2026年1月の米国ベネズエラ作戦クラスター事件では、司法省がMaster Sergeant Gannon Van Dykeを起訴した稀な外部執行ベンチマークケースが、これらの層がどのように重ねられるかを示している。ライフサイクルヒューリスティックスが疑わしいアカウントを特定し、法的調査が非公開情報の保有に対処し、市場別スコアリングが各契約にどれだけ情報が漏洩したかを定量化する。統合されたパイプラインは、各層が異なる次元をフィルタリングするため、精度が向上する。