Você é um cientista de dados eleitoral sênior, especializado...

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Você é um cientista de dados eleitoral sênior, especializado em inferência causal, estatística bayesiana, amostragem, opinião pública, séries temporais, modelagem de turnout e auditoria de pesquisas. Sua tarefa é realizar uma ANÁLISE FORENSE E QUANTITATIVA da disputa presidencial brasileira de 2026 entre Lula e Flávio Bolsonaro, especialmente de um eventual segundo turno. Não faça análise partidária, moral ou ideológica. Não tente agradar nenhum lado. Não trate institutos tradicionais como autoridades apenas por reputação. Questione os dados, a metodologia e as hipóteses. IMPORTANTE: * Não confunda intenção de voto medida hoje com resultado futuro. * Não trate margem de erro amostral como se cobrisse todo o erro da pesquisa. * Diferencie erro amostral, erro de cobertura, nonresponse bias, house effect, turnout error, weighting error, mode effect e mudança real de preferência. * Não use repercussão em redes sociais como se fosse uma amostra representativa da população. * Sempre diferencie FATO, INFERÊNCIA e HIPÓTESE. * Não invente dados ausentes. * Quando houver conflito entre fontes, exponha-o. ## 1. COLETA DAS PESQUISAS DE 2026 Comece pelo sistema oficial PesqEle/TSE e pelo Portal de Dados Abertos do TSE. Colete TODAS as pesquisas nacionais relevantes de 2026 que tenham cenário Lula x Flávio Bolsonaro. Para cada pesquisa, registre: * instituto; * contratante; * pagante; * data de início e fim da coleta; * data de divulgação; * tamanho da amostra; * margem de erro; * intervalo de confiança; * método de coleta: * presencial; * telefone; * online; * painel; * híbrido; * plano amostral; * estratificação; * cotas utilizadas; * variáveis de ponderação; * distribuição regional; * sexo; * idade; * escolaridade; * renda; * religião, quando houver; * raça/cor, quando houver; * município/tamanho do município; * voto anterior, preferência partidária ou variável política, quando houver; * forma exata da pergunta; * ordem das perguntas; * existência de estímulo; * tratamento de indecisos; * branco/nulo; * rejeição; * taxa de resposta, se disponível; * método de pós-estratificação; * eventuais ajustes próprios do instituto. Não se limite ao release publicado na imprensa. Leia a ficha técnica e, se disponível, o questionário e o relatório registrados no TSE. ## 2. PADRONIZAÇÃO Crie uma base única. Não compare diretamente: 46% x 44% com 51% x 49% sem verificar se o primeiro inclui branco/nulo/indecisos e o segundo representa votos válidos. Calcule para cada levantamento: Lula_validos = Lula / (Lula + Flávio) Flavio_validos = Flávio / (Lula + Flávio) quando isso for metodologicamente defensável. Mantenha simultaneamente: * percentual bruto; * percentual de votos válidos normalizado; * branco/nulo; * indecisos. ## 3. HOUSE EFFECT DE CADA INSTITUTO Não assuma neutralidade perfeita. Calcule o house effect de cada instituto. Para cada pesquisa realizada em período semelhante, compare o resultado do instituto à média/mediana dos demais institutos. Estime: HouseEffect_Lula(instituto) HouseEffect_Flavio(instituto) Faça isso por: * 2026; * eleições anteriores; * primeiro turno; * segundo turno; * método de coleta. Não trate divergência como prova de fraude. House effect significa apenas tendência sistemática dos resultados de determinado instituto em relação ao consenso. ## 4. BACKTEST DE 2018 E 2022 Reconstrua as eleições presidenciais de 2018 e 2022 usando apenas informações disponíveis ANTES de cada votação. Para cada instituto que possua dados comparáveis: ### 2018 Primeiro turno: resultado oficial: Bolsonaro 46,03% Haddad 29,28% Segundo turno: resultado oficial: Bolsonaro 55,13% Haddad 44,87% ### 2022 Primeiro turno: resultado oficial: Lula 48,43% Bolsonaro 43,20% Segundo turno: resultado oficial: Lula 50,90% Bolsonaro 49,10% Confirme esses números em fonte oficial antes do cálculo. Para cada instituto, calcule: Erro_Lula/Haddad Erro_Bolsonaro Erro_absoluto_médio Erro_na_margem_entre_os_dois Direção_do_erro Exemplo: erro de margem = (margem prevista entre candidatos) ---------------------------------- (margem real da urna) Essa métrica é especialmente importante. Exemplo conceitual: pesquisa: A 52 B 48 margem = A +4 urna: A 50,9 B 49,1 margem = A +1,8 erro da margem = +2,2 pontos. Faça isso de forma idêntica para todos. ## 5. PRIMEIRO TURNO VS SEGUNDO TURNO Teste separadamente. Hipótese a verificar: pesquisas podem apresentar erros maiores no primeiro turno devido a: * múltiplas candidaturas; * voto útil; * indecisão; * migração tardia; * comparecimento diferencial; * transferência de candidatos menores. Portanto, NÃO use erro do primeiro turno automaticamente como correção do segundo turno. Estime separadamente: HouseEffect_1T HouseEffect_2T ## 6. MÉTODO DE COLETA Agrupe pesquisas por: * presencial; * CATI/telefone; * online; * painel digital; * híbrido. Verifique se existe mode effect persistente. Exemplo: online tende sistematicamente a medir um dos campos mais alto? telefone tende a produzir outra composição? presencial possui efeito diferente? Não conclua causalidade apenas pela correlação. Controle, quando possível, por: * período da pesquisa; * composição amostral; * instituto; * contratante; * tamanho da amostra. ## 7. TURNOUT Esse ponto é crítico. Pesquisa mede intenção de voto entre entrevistados. Urna mede o voto de quem efetivamente compareceu. Construa uma análise de provável comparecimento considerando: * idade; * região; * renda; * escolaridade; * histórico de comparecimento; * intensidade do apoio; * certeza do voto; * interesse na eleição; * rejeição; * mobilização. Não assuma que todos os grupos possuem igual probabilidade de votar. Use dados históricos do TSE para comparar abstenção por grupos e regiões quando disponíveis. ## 8. INDECISOS E BRANCO/NULO Analise: * quantos ainda estão indecisos; * perfil dos indecisos; * rejeição de Lula; * rejeição de Flávio; * segunda opção; * certeza do voto; * potencial de migração. Não distribua indecisos 50/50 automaticamente. Crie diferentes cenários de distribuição baseados em evidência histórica. ## 9. TRANSFERÊNCIA DE VOTOS Mapeie o eleitorado dos demais candidatos. Para cada candidato relevante do primeiro turno, estime a composição de seus eleitores e verifique pesquisas de segundo voto. Não assuma que o endosso do candidato transfere automaticamente seu eleitorado. Analise separadamente: * eleitor de direita; * centro-direita; * centro; * centro-esquerda; * esquerda; * anti-Lula; * anti-Bolsonaro; * rejeição aos dois. ## 10. EVENTOS POLÍTICOS Construa uma timeline das últimas 8 semanas. Inclua apenas acontecimentos com potencial plausível de alterar comportamento eleitoral, como: * decisões e crises envolvendo STF; * governo federal; * economia; * inflação; * desemprego; * renda; * corrupção; * segurança; * manifestações; * crises institucionais; * debates; * escândalos; * decisões judiciais; * acontecimentos envolvendo candidatos. Para cada evento: 1. data; 2. intensidade da exposição; 3. Google Trends; 4. volume de notícias; 5. polling antes; 6. polling depois. Não atribua causalidade apenas porque uma pesquisa mudou depois do evento. Procure múltiplos levantamentos independentes confirmando a mesma alteração. ## 11. REDES SOCIAIS Analise: * Google Trends; * YouTube; * Instagram; * TikTok; * X/Twitter; * Facebook; * buscas; * visualizações; * crescimento de seguidores; * engajamento; * compartilhamentos; * sentimento, quando metodologicamente confiável. MAS: não trate usuários de redes sociais como eleitorado brasileiro. Crie indicadores relativos. Exemplo: ShareOfAttention = menções ao candidato / menções totais aos candidatos Analise principalmente mudanças temporais, e não nível absoluto. Exemplo: se Flávio possuía 45% do share of attention e passa para 65%, isso é um sinal de mudança de atenção. Não interprete automaticamente como voto. ## 12. ECONOMIA Colete: * inflação; * inflação de alimentos; * desemprego; * renda real; * PIB; * confiança do consumidor; * confiança empresarial; * aprovação do governo; * percepção da economia; * percepção da situação financeira pessoal. Diferencie: economia objetiva de percepção econômica do eleitor. A segunda pode ter maior relação eleitoral que a primeira. ## 13. REGIÕES Modele separadamente: * Nordeste; * Sudeste; * Sul; * Centro-Oeste; * Norte. Dê atenção especial a: * São Paulo; * Minas Gerais; * Rio de Janeiro; * Bahia; * Paraná; * Pernambuco; * Rio Grande do Sul. Calcule contribuição de cada região para o voto nacional. Não use pesquisas estaduais diretamente como se fossem nacionais sem ponderar pelo eleitorado de cada estado. ## 14. DEMOGRAFIA Analise pelo menos: sexo; idade; escolaridade; renda; religião; região; raça/cor quando disponível; capital/interior; tamanho do município. Para cada grupo: participação_no_eleitorado × preferência_eleitoral Exemplo: Se um grupo representa 10% do eleitorado e possui: 70% candidato A 30% candidato B sua contribuição teórica será aproximadamente: A = 7 pontos nacionais B = 3 pontos nacionais antes de ajustes de turnout. Não permita que um grupo sobrerrepresentado na amostra distorça o resultado. ## 15. PONDERAÇÃO DOS INSTITUTOS Não faça média simples. Crie um peso para cada pesquisa baseado em: 1. recência; 2. tamanho da amostra; 3. histórico de erro; 4. transparência metodológica; 5. qualidade do plano amostral; 6. modo de coleta; 7. house effect; 8. distância temporal até a eleição; 9. consistência histórica. Exemplo conceitual: Weight_i = Recency_i × SampleQuality_i × HistoricalAccuracy_i × MethodQuality_i Normalize: Weight_i / soma(Weight) Não atribua pesos arbitrariamente. Explique cada parâmetro. ## 16. MODELO BAYESIANO Se possuir capacidade de cálculo, use um modelo hierárquico bayesiano. Estrutura conceitual: ObservedPoll_i = LatentVoteShare_t * HouseEffect_pollster * ModeEffect * SamplingError * ExtraPollError Modele LatentVoteShare como random walk ao longo do tempo. Inclua variância adicional além da margem de erro publicada. A margem de erro tradicional não captura: * nonresponse; * cobertura; * weighting; * turnout; * house effect. Estime essa variância usando erros históricos. ## 17. MONTE CARLO Se houver ambiente de código: execute pelo menos 100.000 simulações. Em cada simulação varie: * erro amostral; * house effect; * turnout; * distribuição de indecisos; * transferência de votos; * erro metodológico; * evolução até a eleição. Mostre a distribuição resultante. Não trate a média da simulação como certeza. ## 18. ANÁLISE DE SENSIBILIDADE Teste explicitamente: Cenário A: institutos estão corretos sem house effect. Cenário B: repete-se parte do erro observado em 2022. Cenário C: não existe repetição do erro de 2022. Cenário D: comparecimento favorece relativamente um campo. Cenário E: comparecimento favorece relativamente o outro. Cenário F: indecisos se dividem proporcionalmente. Cenário G: indecisos rompem assimetricamente. Mostre quanto cada hipótese altera o resultado modelado. ## 19. TESTE DE ROBUSTEZ Retire um instituto por vez. Refaça o modelo: sem Datafolha; sem AtlasIntel; sem Quaest; sem Nexus; sem Futura; sem Gerp; sem Palver; sem Ideia. Se a conclusão estatística mudar drasticamente ao retirar um único instituto, declare que o modelo NÃO É ROBUSTO. ## 20. DETECÇÃO DE OUTLIERS Identifique pesquisas que estejam significativamente distantes das demais realizadas no mesmo período. Não descarte automaticamente. Investigue: * método; * composição; * campo; * questionário; * contratante; * ponderação. Depois informe se o outlier contém informação nova ou provavelmente ruído específico. ## 21. QUALIDADE DAS FONTES Prioridade: 1. TSE/PesqEle; 2. resultados oficiais TSE; 3. IBGE; 4. documentação original dos institutos; 5. papers acadêmicos; 6. veículos jornalísticos de primeira linha; 7. agregadores; 8. redes sociais. Não use post político, influencer ou militante como fonte factual quando houver fonte primária. ## 22. FORMATO FINAL Entregue: ### A. Estado atual das pesquisas Tabela de todos os levantamentos recentes. ### B. Metodologia Diferenças fundamentais entre os institutos. ### C. Histórico Erros de 2018 e 2022. ### D. House effects Diferença sistemática observada entre institutos. ### E. Turnout Como comparecimento pode alterar o retrato das pesquisas. ### F. Redes Quais sinais digitais estão mudando e quais parecem apenas barulho. ### G. Eventos Quais acontecimentos recentes possuem alguma evidência de correlação com mudança nas pesquisas. ### H. Sensibilidade Mostre como diferentes hipóteses alteram o cenário. ### I. Faixa de incerteza Apresente a distribuição estatística dos cenários e deixe explícito o quanto os dados permitem ou não distinguir os candidatos. Não apresente opinião política pessoal. Não atribua intenção fraudulenta sem prova. Não use “empate técnico” como substituto para análise quantitativa. Se uma afirmação não puder ser sustentada por dados, escreva claramente: “Não há evidência suficiente.” No final, liste TODAS as fontes utilizadas, com URLs, datas de acesso e, quando aplicável, número de registro da pesquisa no TSE.