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Uma projeção estatística contratada pelo jornal Estadão conseguiu estimar o resultado de uma eleição presidencial quando apenas 2,42% das urnas haviam sido apuradas pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE). A ferramenta utiliza dados de eleições anteriores e características dos municípios para projetar o comportamento das urnas que ainda não tiveram os votos contabilizados oficialmente.
O modelo foi desenvolvido por Rodrigo Mahlmeister, doutorando em ciência política pela Universidade Duke, nos Estados Unidos, mestre em ciência política pela Universidade de São Paulo (USP) e bacharel em economia pela mesma instituição. A proposta é identificar padrões no comportamento do eleitorado e utilizar os primeiros resultados da apuração para estimar como a votação deve se distribuir no restante do país.
Diferentemente da apuração oficial, que contabiliza os votos à medida que os resultados são recebidos, o modelo trabalha com estimativas para as urnas ainda não totalizadas. Os cálculos são atualizados conforme novas informações são divulgadas, permitindo ajustar a projeção ao longo da noite eleitoral.
Como funciona o modelo estatístico A metodologia parte da comparação entre resultados de diferentes eleições.
Para a disputa presidencial citada pelo Estadão, foram considerados dados do segundo turno de 2022 e do primeiro turno de 2026. A análise busca identificar como o desempenho dos candidatos varia entre pleitos e quais padrões se repetem em diferentes localidades.
Entre os fatores considerados estão o Estado, o tamanho dos municípios e o perfil eleitoral de cada região. Isso porque o comportamento da votação não é necessariamente uniforme em todo o território nacional: capitais, cidades de médio porte e municípios menores podem apresentar tendências distintas.
Com base nesses dados históricos, o modelo estabelece expectativas para o desempenho dos candidatos em cada localidade. Quando os primeiros resultados oficiais começam a ser divulgados, o sistema compara os números observados com os padrões identificados anteriormente e recalcula as estimativas para as urnas restantes.
Na prática, se os primeiros resultados de uma região indicam uma variação no desempenho de determinado candidato, essa informação pode ajudar a estimar o comportamento de municípios com características eleitorais semelhantes. O modelo, assim, combina os votos já contabilizados com projeções sobre as localidades que ainda aguardam apuração.
Em entrevista ao jornal Estadão, Mahlmeister afirmou que a recorrência da disputa entre o PT e candidatos ligados ao bolsonarismo desde 2018 permite identificar mudanças sistemáticas no comportamento eleitoral. “Temos praticamente o PT contra Bolsonaro desde 2018, então é um comportamento eleitoral do brasileiro que de fato muda de uma eleição para a outra, mas muda de uma forma sistemática”, explicou.
O pesquisador afirmou que as características de cada município ajudam a estimar as variações na votação. “Considerando o perfil de votação de cada lugar, o porte de município, então eu consigo usar essas variáveis para conseguir prever qual vai ser a variação em cada Estado e município”, afirmou.
A estimativa não permanece fixa durante a contagem dos votos. À medida que o TSE divulga novos resultados, o modelo incorpora os dados e ajusta os cálculos.
A confiabilidade da projeção depende, entre outros fatores, de quanto os primeiros resultados representam os diferentes perfis eleitorais do país e de como a votação efetiva se comporta em relação aos padrões históricos. Por isso, uma projeção estatística não equivale à contagem oficial nem elimina a possibilidade de revisões.
O método busca antecipar a tendência do resultado final, mas as estimativas podem mudar à medida que novas urnas são contabilizadas. “Se a gente consegue ter um grau de segurança logo no início da apuração, então é para isso que as pessoas querem olhar.
gera muito mais interesse do que o resultado parcial que o TSE divulga”, afirmou Mahlmeister ao Estadão. Leia também
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