Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020


Taxas de resposta desiguais, abstenção e polarização afetam qualidade das pesquisas; entenda o que podemos fazer
POR DANIEL FERREIRA • 11/12/2020

Após um primeiro turno sem grandes surpresas no desempenho das pesquisas eleitorais, os institutos de pesquisa brasileiros têm sido alvos de críticas neste segundo turno. O Poder360 noticiou que “resultados das pesquisas do Ibope não se confirmaram em 15 de 26 cidades”. À Carta Capital, o cientista político Jairo Pimentel classificou os resultados como “fora da curva” para pior. Jornalistas até fizeram piada com uma pesquisa falsa ter chegado mais perto do resultado que qualquer outra em Porto Alegre.

De fato, o desempenho dos institutos de pesquisa piorou em 2020. De acordo com dados levantados pelo Pindograma, o erro médio das pesquisas de segundo turno foi de 3,7 pontos percentuais em 2012 e de 3,5 pontos em 2016. Este ano, o erro subiu para 4,9 pontos percentuais.

Para entender as razões dessa piora no desempenho das pesquisas eleitorais, o Pindograma conversou com representantes dos institutos de pesquisa e analisou dados do nosso agregador de pesquisas. Abordamos cinco teorias que buscam explicar o erro dos institutos este ano e mostramos que passos as empresas de pesquisa e a imprensa podem tomar para informar melhor o público sobre o estado das corridas eleitorais.

Cinco teorias para o erro das pesquisas, da menos à mais plausível

1) O eleitor de direita tímido

Quando Donald Trump venceu a eleição de 2016 nos Estados Unidos a despeito dos prognósticos das pesquisas, se popularizou na mídia estadunidense a chamada teoria do eleitor do Trump tímido. A ideia é que os eleitores teriam vergonha de dizer a estranhos pelo telefone que queriam votar em Trump e, por isso, não expressavam suas preferências verdadeiras aos institutos de pesquisa. Dessa forma, os institutos teriam subestimado as reais intenções de voto de Trump.

Neste ciclo eleitoral no Brasil, o proponente dessa teoria foi ninguém menos que o youtuber Felipe Neto. Nas suas palavras, “enquanto os institutos de pesquisa não entenderem que parte da população tem vergonha em admitir que vota em candidatos da extrema direita, vai continuar errando tudo”.

O problema é que essa teoria não parece valer nem nos Estados Unidos nem no Brasil. Na terra do Tio Sam, o site FiveThirtyEight elenca uma série de provas contra a teoria do eleitor de Trump tímido. No Brasil, vale notar que as pesquisas presidenciais de 2018 — quando havia um candidato de extrema-direita concorrendo — foram mais precisas que as de 2014. Isso indica que os eleitores de Jair Bolsonaro não foram particularmente “tímidos” ao responderem às empresas de pesquisa.

Já em 2020, há poucos indícios de que o erro das pesquisas tenha se aplicado exclusivamente a candidatos de extrema-direita. Em Fortaleza, as pesquisas eleitorais da última semana podem ter subestimado a candidatura do bolsonarista Capitão Wagner (PROS) por 7,7 pontos percentuais, mas, no Recife, subestimaram a candidatura de centro-esquerda de João Campos (PSB) por uma margem parecida. Apoiado por Bolsonaro, Marcelo Crivella (Republicanos) conquistou 3,2 pontos percentuais a mais do que previam as pesquisas no Rio. Mas o mesmo se deu com Bruno Covas (PSDB) em São Paulo — uma figura pouco polêmica que dificilmente inspiraria vergonha em seus eleitores.

Pelo menos um especialista não descarta completamente esse tipo de efeito no Brasil. Andrei Roman, diretor do instituto Atlas Intel, aposta que eleitores tímidos podem explicar, em parte, por que as pesquisas subestimaram os bolsonaristas Capitão Wagner em Fortaleza e Delegado Eguchi em Belém, que perderam por uma margem bem menor que a prevista pelas pesquisas. Mas em casos de candidatos mais moderados — como os que concorreram na maioria dos segundos turnos em 2020 — Roman afirma que “a chance disso é menor”.

2) Taxas de resposta desiguais

Pesquisas eleitorais dependem da boa-vontade de estranhos. Os entrevistados têm de simplesmente concordar em gastar seu tempo respondendo a um questionário sem qualquer recompensa. Tradicionalmente, esse esquema tem funcionado para produzir bons resultados. Mas e se pessoas com certas preferências políticas tivessem uma propensão menor a responder aos entrevistadores dos institutos?

Esse problema — possivelmente o maior responsável pelo viés das pesquisas nos Estados Unidos — é um dos mais difíceis de se resolver para as empresas de pesquisa. Se eleitores de uma candidata recusarem entrevistas mais frequentemente, as pesquisas podem a subestimar. E não é como se os institutos pudessem forçar esses eleitores a responderem os seus questionários.

Antes da eleição, eu supus que as taxas de resposta desiguais pudessem favorecer candidatos de direita nas pesquisas presenciais. Teoricamente, eleitores mais preocupados com a pandemia tenderiam a recusar entrevistas com estranhos na porta de casa e teriam menos chance de serem interpelados na rua por pesquisas de ponto de fluxo. Esses eleitores, provavelmente mais críticos à gestão da pandemia pelo governo, estariam subrepresentados nas pesquisas, o que acabaria por favorecer candidatos alinhados a Bolsonaro nas projeções.

Não foi o que aconteceu. Em corridas que tiveram maior participação de Bolsonaro — como as do Rio de Janeiro e de Fortaleza — os eleitores de candidatos contrários ao presidente acabaram sobrerrepresentados, não subrepresentados, nas pesquisas presenciais (e nas não-presenciais também).

Isso não quer dizer que o problema das taxas desiguais de resposta possa ser descartado no Brasil. A ala ideológica do bolsonarismo, por exemplo, estimula ampla desconfiança ante as empresas de pesquisa. Caso seguidores aguerridos do presidente se recusem a responder pesquisas de opinião com mais frequência, as sondagens eleitorais podem passar a ter, involuntariamente, um viés anti-bolsonarista.

Taxas de resposta desiguais ainda são um fenômeno pouco estudado no Brasil. Por isso, é difícil encontrar provas de que elas estejam por trás do desempenho fraco das pesquisas em 2020. Para Márcia Cavallari, presidente do Ibope Inteligência, investigar essa possibilidade será uma das prioridades do instituto para entender o que aconteceu com as pesquisas em 2020.

3) Desatualização da base censitária

Outra teoria para o erro das pesquisas eleitorais este ano está na desatualização de dados demográficos, dado que o último censo foi realizado em 2010. Segundo a presidente do Ibope Inteligência, Márcia Cavallari, “quanto mais distante [de 2010], pior fica o resultado” das pesquisas. Mas por quê?

Para evitar levantamentos distorcidos, os institutos de pesquisa precisam garantir que seus entrevistados se pareçam com o eleitorado como um todo. Os entrevistados por uma pesquisa não devem ser muito mais velhos, por exemplo, do que o resto da população. O problema é que são dados do governo que informam aos institutos de pesquisa o perfil demográfico de uma cidade. Se esses números estiverem desatualizados, os institutos podem facilmente selecionar uma amostra distorcida frente à população como um todo.

Esse problema não afeta todas as pesquisas eleitorais da mesma forma. Nas capitais, o IBGE atualiza dados de renda e escolaridade trimestralmente através da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD). Já no interior, os dados mais recentes são os do Censo 2010. Portanto, os institutos de pesquisa são obrigados a estimar — com uma margem de erro — quantas pessoas se formaram e quantas pessoas mudaram seu perfil de renda desde 2010. Isso explica, em parte, por que pesquisas em capitais têm resultados melhores que pesquisas no interior.

Além disso, as pesquisas presenciais requerem que os entrevistadores visitem uma amostra representativa de residências. Mas a seleção de bairros que os pesquisadores visitarão é feita através da malha de setores censitários, que também não é atualizada desde 2010. Bairros novos simplesmente não aparecem para os institutos de pesquisa e não incluí-los pode enviesar a amostra.

Isso pode explicar, em parte, por que pesquisas telefônicas e por Internet tiveram desempenho melhor em 2020 do que as presenciais. As não-presenciais tiveram erro percentual médio de 4,3 pontos percentuais nas capitais em que foram realizadas, comparado a um erro de 4,8 entre as presenciais nas mesmas cidades.

De toda forma, mesmo o erro das pesquisas não-presenciais no segundo turno de 2020 nas capitais superou o erro médio dos anos anteriores. Para entender esta piora — que não pode ser atribuída à desatualização dos dados demográficos — precisamos de outras explicações.

4) Aumento da abstenção

O crescimento da abstenção nas eleições de 2020 também pode explicar uma parte do erro das pesquisas. Mesmo que a amostra de um instituto de pesquisas represente perfeitamente o eleitorado, o resultado ainda será enviesado caso parte significativa desse eleitorado deixe de comparecer às urnas. O mais importante para uma pesquisa é representar quem vai votar, não quem pode votar.

No Brasil, o voto é obrigatório, e quem puder votar geralmente vai votar. Nas últimas eleições presidenciais brasileiras, a abstenção ficou em torno de 20%, enquanto nas eleições estadunidenses, onde o voto é facultativo, esse percentual chegou a 40% em 2016. Em 2020, no entanto, a abstenção no Brasil ficou próxima de 30%, o que pode ter gerado um descompasso inédito entre o eleitorado como um todo e quem efetivamente foi às urnas.

Os institutos brasileiros nunca se preocuparam muito com essa discrepância. Andrei Roman, do Atlas Intel, diz que seu instituto não tenta identificar eleitores que pretendem votar de fato. O mesmo se aplica ao Ibope, que incluiu nas intenções de voto mesmo os entrevistados que disseram não saber se iriam votar. Márcia Cavallari, do Ibope, explica que o instituto não podia simplesmente “chegar e falar que esses caras não vão”.

Este ano, essa falta de tratamento para a abstenção pode ter afetado o resultado das pesquisas. O diretor de pesquisas do Datafolha, Alessandro Janoni, escreveu na Folha a um dia da eleição paulistana que “entre os jovens, segmento onde [Guilherme] Boulos (PSOL) tem quase 70% dos votos válidos, o medo [de votar] supera em 11 pontos percentuais o índice verificado entre os que têm 60 anos ou mais”. No dia seguinte, ficou claro que as pesquisas haviam superestimado Boulos.

O problema fica ainda mais claro ao cruzarmos o voto em Bruno Covas com a abstenção em locais de votação na cidade de São Paulo. Mesmo quando controlamos pela renda — fator que afeta a taxa de abstenção do eleitor — Covas teve desempenho melhor em locais com maior abstenção. Isso sugere que algumas pessoas podem ter dito aos institutos de pesquisa que votariam em Boulos, mas deixaram de comparecer no dia da eleição:

Embora essa explicação se aplique bem a São Paulo, padrões como este não aparecem tão nitidamente em cidades como Recife e Fortaleza, que também tiveram um erro alto nas pesquisas eleitorais. O Pindograma ainda pretende publicar matérias sobre os padrões de abstenção nas eleições brasileiras e a dimensão de seu impacto nas pesquisas.

5) Eleitores demoraram mais para decidir o voto em 2020 que em outros anos

A resposta padrão dos institutos de pesquisa para justificar erros nas suas sondagens é afirmar que os eleitores mudam de ideia entre a última pesquisa e a hora de votar. A pesquisa seria um termômetro do momento, não uma previsão de quem vai ganhar a eleição.

Tudo isso é verdade, mas é tão verdade para 2020 quanto para os anos anteriores. A indecisão do eleitor não é um fenômeno particular às eleições deste ano. A pergunta é se haveria algum fator em 2020 que tornaria os pleitos ainda mais incertos do que haviam sido nos anos anteriores.

O cientista político Jairo Pimentel, pesquisador da Fundação Getúlio Vargas, acredita que sim. Em entrevista à Carta Capital, ele afirmou que “as informações da internet abastecem o eleitor com fatos contraditórios a todo momento… Essa pressão dificulta a sustentação de uma relação de longo prazo com um partido ou uma liderança, o que torna o eleitor mais suscetível ao impacto do curto prazo”. Exemplos desses impactos de curto prazo incluem notícias publicadas ou debates realizados a poucos dias do pleito.

Para Andrei Roman, do Atlas Intel, o clima de polarização foi maior em 2020 que em 2016, o que também aumenta a incerteza anterior ao pleito.

Segundo ele, a polarização aumenta a rejeição aos candidatos que chegam ao segundo turno e os eleitores que rejeitam ambos os candidatos demoram mais para decidir em quem vão votar: “boa parte do eleitorado do primeiro turno que pertencia aos candidatos derrotados não gostava de nenhum dos dois candidatos do segundo turno e, por conta disso, declarava nas pesquisas uma opção de voto branco ou nulo. Em torno de 70% do eleitorado da Delegada Patrícia [no] Recife estava nessa situação. Mas não é razoável pensar que tantos eleitores assim vão realmente votar branco ou nulo e acho que isso acabou não acontecendo”.

Essa explicação é atraente porque explica, diferentemente das teorias anteriores, por que o desempenho das pesquisas ficou abaixo do esperado no segundo turno, embora não tenha sido particularmente ruim no primeiro.

A teoria também explica, em parte, por que as pesquisas subestimaram candidatos mais à direita em cidades como o Rio, São Paulo, Vitória, Porto Alegre, Fortaleza e Belém.

Candidatos de esquerda derrotados no primeiro turno parecem ter facilmente transmitido seus votos para o candidato mais à esquerda que chegou ao segundo turno, como Jilmar Tatto (PT) para Guilherme Boulos em São Paulo e Luizianne Lins (PT) para José Sarto (PDT) em Fortaleza. Já quem votou em candidatos de centro ou de direita no primeiro turno parece ter demorado mais para decidir o voto no segundo turno. Por isso, as pesquisas podem ter sido mais imprecisas ao capturar as intenções desse segmento.

Entretanto, há pelo menos um fato que se contrapõe à teoria. No segundo turno de 2020, a proporção de eleitores que pretendiam votar nulo, em branco ou que se declararam indecisos na última semana foi, em média, de 16%. Já em 2016, esse número havia sido de 17%. Em outras palavras, o contingente de eleitores que ainda não haviam declarado um candidato aos institutos às vésperas da eleição — e que, portanto, tinham chances mais altas de votar imprevisivelmente — não parece ter sido maior em 2020 do que na eleição anterior.

Lições para o futuro

Nenhuma das cinco teorias — nem a mais plausível — é uma bala de prata que explica o erro das pesquisas eleitorais em todas as cidades. Mas elas sugerem alguns passos que tanto a imprensa quanto os institutos podem tomar para tornarem as sondagens mais confiáveis:

1) Institutos têm que implementar “modelos de probabilidade do voto”

Em países com taxas de abstenção altas, as empresas de pesquisa não se contentam com resultados piores. É praxe dos institutos criar técnicas para separar os eleitores que podem votar dos eleitores que efetivamente vão votar.

A complexidade dessas técnicas pode variar de acordo com os institutos. Nos Estados Unidos, algumas empresas simplesmente excluem da contagem todo entrevistado que não tenha certeza se irá votar. Outros institutos tentam extrapolar, analisando eleições passadas, qual é o perfil do eleitor que vai às urnas no país. Essas técnicas são chamadas de modelos de probabilidade de voto.

Os níveis de abstenção de 2020 indicam que está na hora dos institutos brasileiros implementarem esse tipo de modelo no país — um desafio que a presidente do Ibope, Márcia Cavallari, parece ter aceito.

“A abstenção deixa um aprendizado pra gente melhorar pras próximas… A gente já tá estudando pra ver como é que a gente consegue resolver isso”, diz. Para ela, com dados sobre o gênero, a idade e a escolaridade dos eleitores que se abstiveram em 2020, “já conseguimos resolver um monte de coisa”. Resta ver se os outros institutos brasileiros pretendem seguir passos similares.

2) Precisamos transmitir melhor a incerteza das pesquisas

Toda pesquisa eleitoral carrega consigo uma incerteza. Só que a “margem de erro” divulgada na imprensa é um índice péssimo para quantificar essa incerteza. Ela dá ao público a impressão de que as pesquisas são mais certeiras do que realmente são e, com isso, cria uma expectativa que não corresponde à realidade do pleito.

Como vimos, existe uma série de erros que podem afetar a qualidade das pesquisas — como taxas de resposta desiguais, desatualização em dados censitários ou a inclusão de eleitores que irão se abster. Absolutamente nenhum desses erros é capturado pela “margem de erro”.

A única coisa que a “margem de erro” busca quantificar é o chamado erro amostral, isto é, a imprecisão dos levantamentos por conta de um número reduzido de entrevistados. Por exemplo, uma pesquisa no Rio de Janeiro com 600 entrevistados terá uma margem de erro maior que uma pesquisa com 2.000 entrevistados.

Mas nem para isso a “margem de erro” serve bem. Praticamente todos os estatísticos e donos de instituto ouvidos pelo Pindograma concordam que as margens de erro divulgadas junto com a maioria das pesquisas brasileiras têm pouca validade estatística. Mesmo Márcia Cavallari, do Ibope, as descreve como “margens de erro fictícias”. O Pindograma só as divulga no nosso agregador de pesquisas porque a legislação assim o exige, e fazemos questão de dar o mínimo destaque para este número.

Hoje, o melhor indicador que temos para informar aos nossos leitores quão incertas são as pesquisas é o erro retrospectivo das sondagens. Em 2016, por exemplo, as pesquisas para prefeito feitas a uma semana do segundo turno haviam errado 3,6 pontos percentuais em média. Mesmo que a qualidade das pesquisas não tivesse piorado em 2020, já era improvável que o resultado de uma eleição para prefeito caísse dentro de uma “margem de erro” de 2 ou 3 pontos percentuais, como as declaradas pelo Datafolha.

Pode ser difícil — se não impossível — para os institutos resolverem problemas como taxas de resposta desiguais ou a imprevisibilidade do eleitorado. Portanto, a imprensa precisa aceitar essas incertezas, transmitindo de forma mais realista e honesta o grau de precisão que podemos realmente esperar das pesquisas eleitorais.

Em 2024, se virmos uma pesquisa na última semana do pleito dando 53% dos votos para uma candidata e 47% para outra, uma virada deveria ser tratada como um evento quase tão provável quanto uma vitória da líder — não como uma possibilidade remota “no limite”, ou fora, da “margem de erro”.

Ao mesmo tempo, é ilusório acreditar meramente que “as pesquisas erram” e que, por isso, vale tudo na análise política. Apesar dos erros em 2020, quase nenhum prefeito eleito no segundo turno foi uma surpresa completa. E desde o fim de outubro, as pesquisas já nos permitiam prever que o Centrão seria o grande vitorioso do pleito.

As pesquisas carregam incertezas, mas essas incertezas também têm limites. Entre uma série de pesquisas que deem 60% dos votos para um candidato e a opinião de um “especialista” em sentido contrário, o Pindograma não hesitará em prever uma vitória desse candidato com chances bem altas.


Dados utilizados na matéria: Resultados de Pesquisas Eleitorais (Pindograma, Poder360); Locais de Votação (Pindograma); Resultados das Eleições (Tribunal Superior Eleitoral).

Contribuiu com Dados: Pedro Fonseca.

Créditos da imagem: Cornelius Kibelka/Flickr.

Para reproduzir os números citados na matéria, o código e os dados podem ser acessados aqui.

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Daniel Ferreira é editor do Pindograma.

Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020

Taxas de resposta desiguais, abstenção e polarização afetam qualidade das pesquisas; entenda o que podemos fazer

POR DANIEL FERREIRA

11/12/2020

Após um primeiro turno sem grandes surpresas no desempenho das pesquisas eleitorais, os institutos de pesquisa brasileiros têm sido alvos de críticas neste segundo turno. O Poder360 noticiou que “resultados das pesquisas do Ibope não se confirmaram em 15 de 26 cidades”. À Carta Capital, o cientista político Jairo Pimentel classificou os resultados como “fora da curva” para pior. Jornalistas até fizeram piada com uma pesquisa falsa ter chegado mais perto do resultado que qualquer outra em Porto Alegre.

De fato, o desempenho dos institutos de pesquisa piorou em 2020. De acordo com dados levantados pelo Pindograma, o erro médio das pesquisas de segundo turno foi de 3,7 pontos percentuais em 2012 e de 3,5 pontos em 2016. Este ano, o erro subiu para 4,9 pontos percentuais.

Para entender as razões dessa piora no desempenho das pesquisas eleitorais, o Pindograma conversou com representantes dos institutos de pesquisa e analisou dados do nosso agregador de pesquisas. Abordamos cinco teorias que buscam explicar o erro dos institutos este ano e mostramos que passos as empresas de pesquisa e a imprensa podem tomar para informar melhor o público sobre o estado das corridas eleitorais.

Cinco teorias para o erro das pesquisas, da menos à mais plausível

1) O eleitor de direita tímido

Quando Donald Trump venceu a eleição de 2016 nos Estados Unidos a despeito dos prognósticos das pesquisas, se popularizou na mídia estadunidense a chamada teoria do eleitor do Trump tímido. A ideia é que os eleitores teriam vergonha de dizer a estranhos pelo telefone que queriam votar em Trump e, por isso, não expressavam suas preferências verdadeiras aos institutos de pesquisa. Dessa forma, os institutos teriam subestimado as reais intenções de voto de Trump.

Neste ciclo eleitoral no Brasil, o proponente dessa teoria foi ninguém menos que o youtuber Felipe Neto. Nas suas palavras, “enquanto os institutos de pesquisa não entenderem que parte da população tem vergonha em admitir que vota em candidatos da extrema direita, vai continuar errando tudo”.

O problema é que essa teoria não parece valer nem nos Estados Unidos nem no Brasil. Na terra do Tio Sam, o site FiveThirtyEight elenca uma série de provas contra a teoria do eleitor de Trump tímido. No Brasil, vale notar que as pesquisas presidenciais de 2018 — quando havia um candidato de extrema-direita concorrendo — foram mais precisas que as de 2014. Isso indica que os eleitores de Jair Bolsonaro não foram particularmente “tímidos” ao responderem às empresas de pesquisa.

Já em 2020, há poucos indícios de que o erro das pesquisas tenha se aplicado exclusivamente a candidatos de extrema-direita. Em Fortaleza, as pesquisas eleitorais da última semana podem ter subestimado a candidatura do bolsonarista Capitão Wagner (PROS) por 7,7 pontos percentuais, mas, no Recife, subestimaram a candidatura de centro-esquerda de João Campos (PSB) por uma margem parecida. Apoiado por Bolsonaro, Marcelo Crivella (Republicanos) conquistou 3,2 pontos percentuais a mais do que previam as pesquisas no Rio. Mas o mesmo se deu com Bruno Covas (PSDB) em São Paulo — uma figura pouco polêmica que dificilmente inspiraria vergonha em seus eleitores.

Pelo menos um especialista não descarta completamente esse tipo de efeito no Brasil. Andrei Roman, diretor do instituto Atlas Intel, aposta que eleitores tímidos podem explicar, em parte, por que as pesquisas subestimaram os bolsonaristas Capitão Wagner em Fortaleza e Delegado Eguchi em Belém, que perderam por uma margem bem menor que a prevista pelas pesquisas. Mas em casos de candidatos mais moderados — como os que concorreram na maioria dos segundos turnos em 2020 — Roman afirma que “a chance disso é menor”.

2) Taxas de resposta desiguais

Pesquisas eleitorais dependem da boa-vontade de estranhos. Os entrevistados têm de simplesmente concordar em gastar seu tempo respondendo a um questionário sem qualquer recompensa. Tradicionalmente, esse esquema tem funcionado para produzir bons resultados. Mas e se pessoas com certas preferências políticas tivessem uma propensão menor a responder aos entrevistadores dos institutos?

Esse problema — possivelmente o maior responsável pelo viés das pesquisas nos Estados Unidos — é um dos mais difíceis de se resolver para as empresas de pesquisa. Se eleitores de uma candidata recusarem entrevistas mais frequentemente, as pesquisas podem a subestimar. E não é como se os institutos pudessem forçar esses eleitores a responderem os seus questionários.

Antes da eleição, eu supus que as taxas de resposta desiguais pudessem favorecer candidatos de direita nas pesquisas presenciais. Teoricamente, eleitores mais preocupados com a pandemia tenderiam a recusar entrevistas com estranhos na porta de casa e teriam menos chance de serem interpelados na rua por pesquisas de ponto de fluxo. Esses eleitores, provavelmente mais críticos à gestão da pandemia pelo governo, estariam subrepresentados nas pesquisas, o que acabaria por favorecer candidatos alinhados a Bolsonaro nas projeções.

Não foi o que aconteceu. Em corridas que tiveram maior participação de Bolsonaro — como as do Rio de Janeiro e de Fortaleza — os eleitores de candidatos contrários ao presidente acabaram sobrerrepresentados, não subrepresentados, nas pesquisas presenciais (e nas não-presenciais também).

Isso não quer dizer que o problema das taxas desiguais de resposta possa ser descartado no Brasil. A ala ideológica do bolsonarismo, por exemplo, estimula ampla desconfiança ante as empresas de pesquisa. Caso seguidores aguerridos do presidente se recusem a responder pesquisas de opinião com mais frequência, as sondagens eleitorais podem passar a ter, involuntariamente, um viés anti-bolsonarista.

Taxas de resposta desiguais ainda são um fenômeno pouco estudado no Brasil. Por isso, é difícil encontrar provas de que elas estejam por trás do desempenho fraco das pesquisas em 2020. Para Márcia Cavallari, presidente do Ibope Inteligência, investigar essa possibilidade será uma das prioridades do instituto para entender o que aconteceu com as pesquisas em 2020.

3) Desatualização da base censitária

Outra teoria para o erro das pesquisas eleitorais este ano está na desatualização de dados demográficos, dado que o último censo foi realizado em 2010. Segundo a presidente do Ibope Inteligência, Márcia Cavallari, “quanto mais distante [de 2010], pior fica o resultado” das pesquisas. Mas por quê?

Para evitar levantamentos distorcidos, os institutos de pesquisa precisam garantir que seus entrevistados se pareçam com o eleitorado como um todo. Os entrevistados por uma pesquisa não devem ser muito mais velhos, por exemplo, do que o resto da população. O problema é que são dados do governo que informam aos institutos de pesquisa o perfil demográfico de uma cidade. Se esses números estiverem desatualizados, os institutos podem facilmente selecionar uma amostra distorcida frente à população como um todo.

Esse problema não afeta todas as pesquisas eleitorais da mesma forma. Nas capitais, o IBGE atualiza dados de renda e escolaridade trimestralmente através da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD). Já no interior, os dados mais recentes são os do Censo 2010. Portanto, os institutos de pesquisa são obrigados a estimar — com uma margem de erro — quantas pessoas se formaram e quantas pessoas mudaram seu perfil de renda desde 2010. Isso explica, em parte, por que pesquisas em capitais têm resultados melhores que pesquisas no interior.

Além disso, as pesquisas presenciais requerem que os entrevistadores visitem uma amostra representativa de residências. Mas a seleção de bairros que os pesquisadores visitarão é feita através da malha de setores censitários, que também não é atualizada desde 2010. Bairros novos simplesmente não aparecem para os institutos de pesquisa e não incluí-los pode enviesar a amostra.

Isso pode explicar, em parte, por que pesquisas telefônicas e por Internet tiveram desempenho melhor em 2020 do que as presenciais. As não-presenciais tiveram erro percentual médio de 4,3 pontos percentuais nas capitais em que foram realizadas, comparado a um erro de 4,8 entre as presenciais nas mesmas cidades.

De toda forma, mesmo o erro das pesquisas não-presenciais no segundo turno de 2020 nas capitais superou o erro médio dos anos anteriores. Para entender esta piora — que não pode ser atribuída à desatualização dos dados demográficos — precisamos de outras explicações.

4) Aumento da abstenção

O crescimento da abstenção nas eleições de 2020 também pode explicar uma parte do erro das pesquisas. Mesmo que a amostra de um instituto de pesquisas represente perfeitamente o eleitorado, o resultado ainda será enviesado caso parte significativa desse eleitorado deixe de comparecer às urnas. O mais importante para uma pesquisa é representar quem vai votar, não quem pode votar.

No Brasil, o voto é obrigatório, e quem puder votar geralmente vai votar. Nas últimas eleições presidenciais brasileiras, a abstenção ficou em torno de 20%, enquanto nas eleições estadunidenses, onde o voto é facultativo, esse percentual chegou a 40% em 2016. Em 2020, no entanto, a abstenção no Brasil ficou próxima de 30%, o que pode ter gerado um descompasso inédito entre o eleitorado como um todo e quem efetivamente foi às urnas.

Os institutos brasileiros nunca se preocuparam muito com essa discrepância. Andrei Roman, do Atlas Intel, diz que seu instituto não tenta identificar eleitores que pretendem votar de fato. O mesmo se aplica ao Ibope, que incluiu nas intenções de voto mesmo os entrevistados que disseram não saber se iriam votar. Márcia Cavallari, do Ibope, explica que o instituto não podia simplesmente “chegar e falar que esses caras não vão”.

Este ano, essa falta de tratamento para a abstenção pode ter afetado o resultado das pesquisas. O diretor de pesquisas do Datafolha, Alessandro Janoni, escreveu na Folha a um dia da eleição paulistana que “entre os jovens, segmento onde [Guilherme] Boulos (PSOL) tem quase 70% dos votos válidos, o medo [de votar] supera em 11 pontos percentuais o índice verificado entre os que têm 60 anos ou mais”. No dia seguinte, ficou claro que as pesquisas haviam superestimado Boulos.

O problema fica ainda mais claro ao cruzarmos o voto em Bruno Covas com a abstenção em locais de votação na cidade de São Paulo. Mesmo quando controlamos pela renda — fator que afeta a taxa de abstenção do eleitor — Covas teve desempenho melhor em locais com maior abstenção. Isso sugere que algumas pessoas podem ter dito aos institutos de pesquisa que votariam em Boulos, mas deixaram de comparecer no dia da eleição:

Embora essa explicação se aplique bem a São Paulo, padrões como este não aparecem tão nitidamente em cidades como Recife e Fortaleza, que também tiveram um erro alto nas pesquisas eleitorais. O Pindograma ainda pretende publicar matérias sobre os padrões de abstenção nas eleições brasileiras e a dimensão de seu impacto nas pesquisas.

5) Eleitores demoraram mais para decidir o voto em 2020 que em outros anos

A resposta padrão dos institutos de pesquisa para justificar erros nas suas sondagens é afirmar que os eleitores mudam de ideia entre a última pesquisa e a hora de votar. A pesquisa seria um termômetro do momento, não uma previsão de quem vai ganhar a eleição.

Tudo isso é verdade, mas é tão verdade para 2020 quanto para os anos anteriores. A indecisão do eleitor não é um fenômeno particular às eleições deste ano. A pergunta é se haveria algum fator em 2020 que tornaria os pleitos ainda mais incertos do que haviam sido nos anos anteriores.

O cientista político Jairo Pimentel, pesquisador da Fundação Getúlio Vargas, acredita que sim. Em entrevista à Carta Capital, ele afirmou que “as informações da internet abastecem o eleitor com fatos contraditórios a todo momento… Essa pressão dificulta a sustentação de uma relação de longo prazo com um partido ou uma liderança, o que torna o eleitor mais suscetível ao impacto do curto prazo”. Exemplos desses impactos de curto prazo incluem notícias publicadas ou debates realizados a poucos dias do pleito.

Para Andrei Roman, do Atlas Intel, o clima de polarização foi maior em 2020 que em 2016, o que também aumenta a incerteza anterior ao pleito.

Segundo ele, a polarização aumenta a rejeição aos candidatos que chegam ao segundo turno e os eleitores que rejeitam ambos os candidatos demoram mais para decidir em quem vão votar: “boa parte do eleitorado do primeiro turno que pertencia aos candidatos derrotados não gostava de nenhum dos dois candidatos do segundo turno e, por conta disso, declarava nas pesquisas uma opção de voto branco ou nulo. Em torno de 70% do eleitorado da Delegada Patrícia [no] Recife estava nessa situação. Mas não é razoável pensar que tantos eleitores assim vão realmente votar branco ou nulo e acho que isso acabou não acontecendo”.

Essa explicação é atraente porque explica, diferentemente das teorias anteriores, por que o desempenho das pesquisas ficou abaixo do esperado no segundo turno, embora não tenha sido particularmente ruim no primeiro.

A teoria também explica, em parte, por que as pesquisas subestimaram candidatos mais à direita em cidades como o Rio, São Paulo, Vitória, Porto Alegre, Fortaleza e Belém.

Candidatos de esquerda derrotados no primeiro turno parecem ter facilmente transmitido seus votos para o candidato mais à esquerda que chegou ao segundo turno, como Jilmar Tatto (PT) para Guilherme Boulos em São Paulo e Luizianne Lins (PT) para José Sarto (PDT) em Fortaleza. Já quem votou em candidatos de centro ou de direita no primeiro turno parece ter demorado mais para decidir o voto no segundo turno. Por isso, as pesquisas podem ter sido mais imprecisas ao capturar as intenções desse segmento.

Entretanto, há pelo menos um fato que se contrapõe à teoria. No segundo turno de 2020, a proporção de eleitores que pretendiam votar nulo, em branco ou que se declararam indecisos na última semana foi, em média, de 16%. Já em 2016, esse número havia sido de 17%. Em outras palavras, o contingente de eleitores que ainda não haviam declarado um candidato aos institutos às vésperas da eleição — e que, portanto, tinham chances mais altas de votar imprevisivelmente — não parece ter sido maior em 2020 do que na eleição anterior.

Lições para o futuro

Nenhuma das cinco teorias — nem a mais plausível — é uma bala de prata que explica o erro das pesquisas eleitorais em todas as cidades. Mas elas sugerem alguns passos que tanto a imprensa quanto os institutos podem tomar para tornarem as sondagens mais confiáveis:

1) Institutos têm que implementar “modelos de probabilidade do voto”

Em países com taxas de abstenção altas, as empresas de pesquisa não se contentam com resultados piores. É praxe dos institutos criar técnicas para separar os eleitores que podem votar dos eleitores que efetivamente vão votar.

A complexidade dessas técnicas pode variar de acordo com os institutos. Nos Estados Unidos, algumas empresas simplesmente excluem da contagem todo entrevistado que não tenha certeza se irá votar. Outros institutos tentam extrapolar, analisando eleições passadas, qual é o perfil do eleitor que vai às urnas no país. Essas técnicas são chamadas de modelos de probabilidade de voto.

Os níveis de abstenção de 2020 indicam que está na hora dos institutos brasileiros implementarem esse tipo de modelo no país — um desafio que a presidente do Ibope, Márcia Cavallari, parece ter aceito.

“A abstenção deixa um aprendizado pra gente melhorar pras próximas… A gente já tá estudando pra ver como é que a gente consegue resolver isso”, diz. Para ela, com dados sobre o gênero, a idade e a escolaridade dos eleitores que se abstiveram em 2020, “já conseguimos resolver um monte de coisa”. Resta ver se os outros institutos brasileiros pretendem seguir passos similares.

2) Precisamos transmitir melhor a incerteza das pesquisas

Toda pesquisa eleitoral carrega consigo uma incerteza. Só que a “margem de erro” divulgada na imprensa é um índice péssimo para quantificar essa incerteza. Ela dá ao público a impressão de que as pesquisas são mais certeiras do que realmente são e, com isso, cria uma expectativa que não corresponde à realidade do pleito.

Como vimos, existe uma série de erros que podem afetar a qualidade das pesquisas — como taxas de resposta desiguais, desatualização em dados censitários ou a inclusão de eleitores que irão se abster. Absolutamente nenhum desses erros é capturado pela “margem de erro”.

A única coisa que a “margem de erro” busca quantificar é o chamado erro amostral, isto é, a imprecisão dos levantamentos por conta de um número reduzido de entrevistados. Por exemplo, uma pesquisa no Rio de Janeiro com 600 entrevistados terá uma margem de erro maior que uma pesquisa com 2.000 entrevistados.

Mas nem para isso a “margem de erro” serve bem. Praticamente todos os estatísticos e donos de instituto ouvidos pelo Pindograma concordam que as margens de erro divulgadas junto com a maioria das pesquisas brasileiras têm pouca validade estatística. Mesmo Márcia Cavallari, do Ibope, as descreve como “margens de erro fictícias”. O Pindograma só as divulga no nosso agregador de pesquisas porque a legislação assim o exige, e fazemos questão de dar o mínimo destaque para este número.

Hoje, o melhor indicador que temos para informar aos nossos leitores quão incertas são as pesquisas é o erro retrospectivo das sondagens. Em 2016, por exemplo, as pesquisas para prefeito feitas a uma semana do segundo turno haviam errado 3,6 pontos percentuais em média. Mesmo que a qualidade das pesquisas não tivesse piorado em 2020, já era improvável que o resultado de uma eleição para prefeito caísse dentro de uma “margem de erro” de 2 ou 3 pontos percentuais, como as declaradas pelo Datafolha.

Pode ser difícil — se não impossível — para os institutos resolverem problemas como taxas de resposta desiguais ou a imprevisibilidade do eleitorado. Portanto, a imprensa precisa aceitar essas incertezas, transmitindo de forma mais realista e honesta o grau de precisão que podemos realmente esperar das pesquisas eleitorais.

Em 2024, se virmos uma pesquisa na última semana do pleito dando 53% dos votos para uma candidata e 47% para outra, uma virada deveria ser tratada como um evento quase tão provável quanto uma vitória da líder — não como uma possibilidade remota “no limite”, ou fora, da “margem de erro”.

Ao mesmo tempo, é ilusório acreditar meramente que “as pesquisas erram” e que, por isso, vale tudo na análise política. Apesar dos erros em 2020, quase nenhum prefeito eleito no segundo turno foi uma surpresa completa. E desde o fim de outubro, as pesquisas já nos permitiam prever que o Centrão seria o grande vitorioso do pleito.

As pesquisas carregam incertezas, mas essas incertezas também têm limites. Entre uma série de pesquisas que deem 60% dos votos para um candidato e a opinião de um “especialista” em sentido contrário, o Pindograma não hesitará em prever uma vitória desse candidato com chances bem altas.


Dados utilizados na matéria: Resultados de Pesquisas Eleitorais (Pindograma, Poder360); Locais de Votação (Pindograma); Resultados das Eleições (Tribunal Superior Eleitoral).

Contribuiu com Dados: Pedro Fonseca.

Créditos da imagem: Cornelius Kibelka/Flickr.

Para reproduzir os números citados na matéria, o código e os dados podem ser acessados aqui.

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foto do autor

Daniel Ferreira

é editor do Pindograma.

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