Pesquisas Eleitorais – Como ler?

Iniciado o período da Propaganda Eleitoral nas rádios e TVs para as Eleições Municipais de 2024, vem a pergunta: como ler as Pesquisas Eleitorais que estarão sendo divulgadas?

Ricardo Guedes

Belo Horizonte, MG – 16/08/2024
3 Minutos.

Em primeiro lugar, devemos considerar, metodologicamente, o que são as pesquisas, em sua representatividade e limites.

Na Epistemologia, ou Filosofia da Ciência, há o consenso de que a Ciência é um modelo da realidade, e não a realidade em si. Segundo Carl Hempel, em sua obra “Philosophy of Natural Science”, a ciência é um modelo formatado pelo homem que tenta explicar e se aproxima de dados verificáveis.

Assim, nas Ciências Físicas, a Mecânica Newtoniana, através da Lei da Gravidade, explica a trajetória de uma nave para Marte, mas não explica a órbita de Mercúrio em torno do Sol. Segundo Thomas Kuhn, em “The Structure of Scientific Revolutions”, a ciência progride segundo paradigmas de explicação, na criação de sucessivos modelos. Deste forma, a Mecânica Relativística de Einstein explica o movimento dos planetas através da deformação do espaço que a massa gera, em conceito mais abrangente do que o modelo anterior.

As Ciências Físicas são mais preditivas do que as Ciências Biológicas, as Ciências Sociais com menor capacidade de previsão. Max Weber, em “The Methodology of the Social Sciences”, diz que os conceitos nas Ciências Sociais são “construtos”, que uma vez formulados regem-se pela lógica científica, com capacidade preditiva de mais curto prazo. Os “construtos” variam no tempo, como o conceito de “família” ao logo da história, gerando nas Ciências Sociais o que Simon Schwartzman chama de “O dom da eterna juventude”.

Variáveis das línguas

A Estatística, como toda área científica, é um capítulo à parte, que deve ser entendida dentro de seus princípios e proposições. O conceito de “amostra” e de “margem de erro” na Estatística são conceitos difíceis de se entender, que saem fora da “lógica comum”, ou do “common sense”, em inglês. O Cálculo Integral, por exemplo, é difícil de se assimilar, mas retrata o que é e o que se vê. Já as Variáveis Complexas, requerem um nível de percepção abstrata que nem todos nós podemos atingir.

Pesquisas Eleitorais – Como ler?

O conceito de “margem de erro” requer percepção específica por parte de estatísticos que a estudam. Uma “amostra” é um pedaço da realidade, homogeneamente distribuída pelo todo, que guarda as características da totalidade, com certas variações em torno da “média”, posto ser a “amostra” parte desta totalidade. Às variações da “amostra” em torno da “média” do universo, dá-se o nome de “margem de erro”.

Em inglês, a palavra “erro” atende a duas nomenclaturas: “error”, que pode ser entendido como variação técnica; e “mistake”, no juízo de valor sobre o ato cometido. A palavra “erro”, em português, implica na noção de algo equivocado. Melhor teria sido chamado, em nossa língua, de “índice de variação técnica”, o que não emprestaria atribuição negativa ao conceito, como observação semântica.

Erros e acertos dentro da margem

A lógica amostra é a seguinte: Imagine uma sala cheia de bolas brancas e vermelhas na proporção de ½. Queremos fazer um experimento para determinar qual é a proporção entre as bolas, através de um procedimento “aleatório”. A probabilidade de uma bola sair é igual a probabilidade de qualquer outra bola, em um experimento “equiprovável”. Ao tirarmos a primeira bola, necessariamente branca ou vermelha, temos 100% de certeza de que erramos a média de nosso universo em 100%.

Se fizermos isto sucessivamente, quando chegarmos a 1.000 bolas, os cálculos matemáticos indicam que termos 95% de chance. Ou “confiança = 95%”, de que a média obtida no experimento deverá estar em até 3% da média do universo, ou “margem de erro = ± 3%”, mesmo que a sala seja infinita.

Entretanto, em 5% dos experimentos, a “margem de erro” poderá exceder a 3%. Portanto, nada impede que tiremos 1.000 bolas brancas, ou 1.000 bolas vermelhas, embora pouco provável.

Portanto, devemos considerar a validade das pesquisas dentro da ótica da Teoria Estatística, da respectiva “margem de erro” e índice de “confiança”.

Adicionalmente, Amaury de Sousa, saudoso, em seu artigo “Método e improvisação, ou como conseguir uma entrevista naquele setor que vai dos fundos da Igreja Matriz até o córrego e dali às margens da Rio-Bahia”, no excelente livro “A Aventura Sociológica” de Edson Nunes, chama-nos a atenção de que os erros de campo devem ser adicionados ao erro estatístico, chegando a sugerir, figurativamente, a equação [(erro total)2 = (erro estatístico)2 + (erro de campo)2], apropriadamente.

Interpretando resultados concretos

As Pesquisas Eleitorais aferem o fenômeno político no instante coletado, para uma dada “confiança” e “margem de erro”. Daí surgem duas questões, não muito adequadamente interpretadas por parte de leitores. A primeira questão é a de que quanto mais estável é um ambiente político, maior será a equivalência entre os resultados da pesquisa e das eleições. Em ambientes políticos de contínua variação das opiniões, a possibilidade de uma equivalência fica cada vez mais distante.

Pesquisas Eleitorais – Como ler?

A estatística não foi feita para prever os resultados das eleições, não é o seu objeto social, mas sim indicativa de tendências. A segunda questão, diz respeito à interpretação da “margem de erro”. Se a “margem de erro” de uma pesquisa for igual a ± 3%, 51% x 48% e 48% x 51% são resultados equivalentes, posto estarem em “empate técnico”. Contudo, esta afirmação, embora tecnicamente correta, destoa de nosso “senso comum”.

Por isso, alguns dados de pesquisas merecem a nossa atenção. Primeiro, o voto espontâneo, que traz o voto supostamente consolidado no momento; o voto estimulado, que traz a intenção de voto do eleitor se as eleições fossem hoje; e a rejeição aos candidatos, o quanto o eleitor não votaria em um candidato de jeito nenhum. Segundo, a avaliação positiva e a avaliação negativa do governo de um candidato são relevantes para a análise.

A Pesquisa Sensus mostra que um candidato, se incumbente, para se reeleger tem que ter uma avaliação positiva, “ótimo+bom”, de 55%; acima de 40% para concorrer nas eleições; e dificilmente se reelegerá abaixo dos 40%. Terceiro, os candidatos com 40% ou mais de rejeição dificilmente se elegem, posto que dos 100% do eleitorado, 20% vão para a abstenção, brancos e nulos, com 80% de votantes.

Se dividirmos 80% por 2, chegamos a 40%. Se um candidato tiver mais de 40% de rejeição, ele dificilmente se elegerá. Ultimamente, em algumas eleições no 2º turno, devido à crescente polarização política, ambos os candidatos têm desenvolvido rejeições acima de 40%, ganhando, em geral, o candidato de menor rejeição.

Quarto: as eleições geralmente se iniciam com cerca de 30% a 40% de definição do voto, chegando a cerca de 70% a 80% no final das eleições. Se o voto espontâneo nos candidatos fica muito próximo do voto estimulado, isto significa que a eleição tende a estar definida. Se no final das eleições o voto espontâneo encontra-se significativamente distante do voto estimulado, isto indica maior imprevisibilidade dos resultados. São parâmetros para a análise que nos ajudam a entender as eleições, às vezes mais tênues do que gostaríamos, mas por vezes mais fortes do que poderíamos esperar.

Portanto, assim são as Pesquisas Eleitorais. Ruim com elas? Melhor com elas, posto que não há produto substitutivo. Através das pesquisas, temos a indicação de tendências, segundo diferentes graus de probabilidade no curso de cada eleição.

Ricardo Guedes – Física pela UFRJ, Ph.D. em Ciência Políticas pela Universidade de Chicago- CEO do Instituto de Pesquisa Sensus