Rodrigo Mahlmeister explica como o modelo utiliza dados de eleições anteriores para estimar a evolução da apuração e destaca a contribuição das projeções para a compreensão do processo eleitoral
O segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2026, realizado em 25 de outubro, foi marcado por um resultado histórico: pela primeira vez, um candidato que ficou em segundo lugar no primeiro turno venceu a etapa final e foi eleito presidente da República.
Projeções divulgadas por veículos de comunicação apontavam para a vitória de Luiz Inácio Lula da Silva, do Partido dos Trabalhadores (PT), sobre Flávio Bolsonaro, do Partido Liberal (PL), com a confirmação da virada na contagem dos votos antes do encerramento da apuração.
Uma das projeções que chamou a atenção pela precisão foi desenvolvida por Rodrigo Mahlmeister, economista e mestre em Ciência Política pela Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária (FEA) da USP. Ele explica como o modelo funciona e quais fatores contribuem para a estimativa dos resultados.
Resultados da apuração
No primeiro turno, realizado em 4 de outubro, Flávio Bolsonaro ficou à frente, com 47% dos votos válidos, enquanto Lula obteve 45%. O desempenho do PL também se destacou nas disputas para outros cargos, incluindo vagas no Legislativo e governos estaduais.
No segundo turno, Lula conquistou cerca de 52% dos votos válidos, contra 48% de Flávio Bolsonaro. Com o resultado, foi eleito para um quarto mandato presidencial, ao lado do vice-presidente Geraldo Alckmin, com início previsto para 5 de janeiro de 2027.
A votação de 25 de outubro também registrou o menor índice de abstenção em duas décadas. Cerca de 30 milhões de eleitores aptos a votar não compareceram às urnas, o equivalente a aproximadamente 19% do eleitorado. O índice foi cerca de dois pontos percentuais inferior ao registrado no primeiro turno.
Como funciona a projeção
O modelo desenvolvido por Mahlmeister utiliza resultados de eleições anteriores para estimar o comportamento da apuração. O pesquisador compara os dados por seção eleitoral divulgados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e identifica padrões relacionados a fatores geográficos e ao porte dos municípios.
“Eu uso esses critérios geográficos e também o porte de cada município para entender esse padrão e, a partir dele, eu consigo projetar essa mudança nas seções que ainda não foram apuradas”, explica.
A semelhança entre os padrões eleitorais observados em diferentes pleitos contribui para a precisão das estimativas. Mahlmeister destaca, porém, que mudanças significativas no perfil dos candidatos ou na configuração partidária podem dificultar as previsões.
“Se mudar muito o candidato fica um pouco mais difícil de prever. Não é que esses modelos perdem totalmente o poder de indicar um vencedor, de indicar alguma tendência, mas ele fica um pouco mais vulnerável a erro, especialmente no começo”, afirma.
Para que servem as projeções?
Apesar da repercussão do modelo, o próprio Mahlmeister questiona até que ponto as projeções antecipadas são necessárias para informar o público, considerando a rapidez da apuração eleitoral brasileira, que costuma apresentar resultados consolidados em poucas horas.
Por outro lado, ele avalia que as estimativas podem ajudar a reduzir a ansiedade dos eleitores e a tornar mais compreensível a dinâmica da contagem dos votos, especialmente quando a ordem de divulgação dos resultados difere daquela observada em eleições anteriores.
“O modelo deixa os eleitores menos preocupados, entendendo um pouco mais o que estava acontecendo, especialmente esta foi uma eleição atípica porque teve uma ordem de apuração um pouco diferente do que normalmente estamos acostumados. Então, eu divulguei não só o resultado final, mas também qual tenderia a ser a trajetória das curvas”, relata.
Mesmo quando apresentam resultados próximos aos oficiais, as projeções não substituem a apuração do TSE. Mahlmeister ressalta que os modelos estão sujeitos a incertezas e devem ser interpretados como estimativas, e não como resultados definitivos.
*Sob supervisão de Marcia Avanza
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