Guilherme Jardim Duarte

Fernando Mello

A nova pesquisa do Instituto Datafolha, divulgada no dia 15 de Abril, permite a atualização com novas informações do <a href="https://data.jota.info/agregador/index.html">agregador </a>de pesquisas do JOTA. A principal conclusão é de que o ex-presidente Lula teve queda real nas suas intenções de voto. A modelagem utiliza apenas respostas espontâneas dos eleitores. 
O agregador de pesquisas revelou os seguintes resultados na última segunda-feira (16/4):
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<li style="font-weight: 400;">Lula (PT), apesar de dificilmente ser candidato, está com 13%, variando entre 11% e 16%. Há uma tendência de queda nas respostas espontâneas, considerando os novos dados.  </li>
<li style="font-weight: 400;">Jair Bolsonaro (PSL) aparece com 11%, variando entre 8.5% e13%. Ou seja, o deputado permanece igual.</li>
<li style="font-weight: 400;">Desde nossa modelagem anterior, Geraldo Alckmin (PSDB) aparece com 1%, podendo chegar a 4%. Ele permanece estável.</li>
<li style="font-weight: 400;">Ciro Gomes (PDT) aparece com 1%, podendo chegar a 4.5%. Ele também permanece estável.</li>
<li style="font-weight: 400;">Marina Silva (REDE) e Joaquim Barbosa (PSB) aparecem pela primeira vez nas perguntas espontâneas do Datafolha. Apesar do resultado das pesquisas individuais e estimuladas, no agregador de pesquisas, Marina permanece como estava, ficando em 1%.</li>
<li style="font-weight: 400;">O valor de não sabe no nosso modelo chegava a 42,3%, variando de 38,8% até 45,7%. Agora está em 46,4%, indo de 42,8% a 48%. 
</li>
</ol>
<img class="alignnone wp-image-125891 size-full" src="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2018/04/agregadorjota.jpg" alt="" width="801" height="520" />
A prática de agregar pesquisas é pouco comum no Brasil e ficou famosa nos EUA no site de Nate Silver, o FiveThirtyEight, que usa ferramentas estatísticas para analisar eleições. Nos últimos meses, criamos um modelo estatístico próprio para agregar as diferentes pesquisas e mostrar tendências eleitorais.
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O modelo é bayesiano e usa informações anteriores para aprender a partir dos dados e tentar diminuir o grau de incerteza. Outros modelos feitos por jornalistas e profissionais diversos usam média de pesquisas, mas acreditamos que isso pode inserir distorções nos resultados, por vários motivos.
O primeiro é que existem institutos mais confiáveis que outros. Além disso, as amostras são coletadas de forma diferente, usando métodos diferentes e em datas diferentes. 
Por fim, a inferência bayesiana permite que nosso modelo seja explícito em relação aos pressupostos que estamos assumindo. Ao contrário dos EUA, em que o número de pesquisas é elevado, no Brasil, contamos com poucas, e para isso precisamos fazer algumas considerações para lidar com essa escassez. Seguindo padrões internacionais, nosso agregador de pesquisas usa resultados de pesquisas espontâneas e não estimuladas, por acreditarmos que esses dados tenham mais precisão. 
É natural que para este momento, o modelo assuma uma grande incerteza para o futuro. Com a entrada de novas pesquisas, e com a consolidação do cenário eleitoral, com a fim do prazo para inscrição de candidaturas, o modelo se aprimora e obtém uma acurácia preditiva maior.
Existe uma chance de que as próprias amostras sejam enviesadas simplesmente por falta de sorte, o que os americanos chamam de luck of the draw. Para lidar com todos esses problemas, montamos uma modelagem estatística para agregar as pesquisas. Usamos resultados de institutos como o Datafolha, Ibope e MDA. Uma das vantagens dessa modelagem é que podemos comparar institutos que utilizam metodologias razoavelmente diferentes e melhorar a acurácia de seus resultados. Para o futuro, com a proximidade das eleições, uma vez que será mais fácil introduzir medidas como o cálculo de “house effects”, acrescentaremos  pesquisas de outros institutos.
Os valores do agregador de pesquisas diferem de pesquisas individuais justamente porque a modelagem busca diminuir incertezas de amostras específicas e buscar tendências diárias. 
Cenário estimulado
Novos nomes, como Joaquim Barbosa (PSB), aparecem com mais força nas pesquisas estimuladas. Mas há um problema sério em comparar cenários diferentes e pesquisas estimuladas diferentes, o que ajuda a enviesar os resultados.
Por isso, seguimos a literatura internacional para usar pesquisas espontâneas. Neste momento de incerteza, isso dificulta comparações, mas o modelo ganha poder com o crescimento do número de pesquisas.
Por enquanto, notamos que cenários oriundos das respostas estimuladas trazem ainda mais incerteza. Com a prisão de Lula, foram testadas hipóteses de eleição sem ele como candidato. Um dos destaques é Marina Silva, que atingiu patamares semelhantes a Bolsonaro no 1º Turno (em torno de 13%). No 2º Turno, ela vence com folga tanto Bolsonaro ( 44% a 31%) quanto Alckmin (44% a 27%), segundo o Datafolha. 
Sobre Bolsonaro, os cenários da estimulada também  mostram que o deputado mantém segunda colocação nas disputas com Lula. Com a exclusão deste, Bolsonaro vai para o primeiro lugar. 
Os cenários para o 2º Turno não são tão favoráveis. Ele venceria com facilidade apenas candidatos do PT, como Fernando Haddad e Jacques Wagner. Contra Alckmin e Ciro Gomes, Bolsonaro permanece empatado.

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JOTA

Apesar de dificilmente conseguir ser candidato, Lula está com 13%, variando entre 11% e 16%

Agregador de pesquisas do JOTA mostra queda de Lula depois de novo Datafolha

Apesar de dificilmente conseguir ser candidato, Lula está com 13%, variando entre 11% e 16%