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Resumo dos Principais Pontos:
- A pesquisa da UFPE mostra como a distância ideológica entre candidatos afeta a migração de votos do primeiro para o segundo turno.
- Em cidades brasileiras com dois turnos, eleitores de candidatos que ficaram fora tendem a apoiar os finalistas de acordo com afinidade ideológica.
- O estudo usou um modelo matemático, alcançando 74% de acerto nas previsões para 51 municípios em 2024, incluindo capitais.
- Casos de Belo Horizonte, São Paulo e João Pessoa ilustraram previsões de transferência ideológica eficazes.
- Em algumas cidades, como Fortaleza e Porto Velho, fatores externos como coligações e apoio político podem ter influenciado os resultados finais.
Texto Completo
A influência da ideologia na transferência de votos entre turnos foi detalhada em um estudo recente da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), revelando que a polarização entre esquerda e direita continua a ditar o cenário eleitoral brasileiro, mesmo em um país com 28 partidos. Embora esses partidos representem uma diversidade teórica, a realidade prática é que a maioria dos eleitores se alinha a dois grandes blocos: a direita e a esquerda. Dessa forma, a migração de votos dos candidatos derrotados no primeiro turno para os finalistas do segundo turno é profundamente afetada pela afinidade ideológica.
O estudo, liderado pelo cientista político Dalson Figueiredo, desenvolveu um modelo matemático que usa uma escala ideológica para prever como os votos se redistribuem entre os candidatos. A pesquisa, aplicada em 51 cidades que terão segundo turno nas eleições de 2024, incluindo 15 capitais, teve uma taxa de acerto de 74% – 37 de 50 municípios analisados. Em São Paulo, o modelo previu corretamente que Ricardo Nunes (MDB) venceria contra Guilherme Boulos (PSOL), com a estimativa apontando uma transferência de votos de partidos mais alinhados à direita, como o PRTB, para Nunes.
Em cidades como Belo Horizonte, o estudo mostrou como partidos com menor distância ideológica entre si influenciam diretamente o resultado final. Lá, os eleitores de Gabriel (MDB) e Mauro Tramonte (Republicanos) migraram em massa para Fuad Noman (PSD), em vez de apoiarem o candidato do PL, Bruno Engler. Na capital mineira, o modelo foi bastante preciso, projetando um placar de 52,29% para Fuad contra 47,71% para Engler – resultado que, nas urnas, ficou em 53,73% para o primeiro colocado.
Na capital paraibana João Pessoa, onde a disputa também foi analisada, o modelo projetou uma vantagem expressiva para Cícero Lucena (PP) sobre Marcelo Queiroga (PL). Estima-se que a transferência de votos de partidos ideologicamente mais próximos de Lucena contribuiu para a sua vitória, com um acerto considerável nas projeções: 61,01% a 26,34%. O resultado final mostrou uma proximidade impressionante: Lucena venceu com 63,91% dos votos válidos.
Entretanto, o modelo não conseguiu prever todos os cenários. Em Fortaleza, Evandro Leitão (PT) superou André Fernandes (PL) em uma disputa acirrada que contradisse a projeção inicial de vitória do candidato do PL. Porto Velho também surpreendeu: a cidade presenciou a maior virada do segundo turno, com Léo (Podemos) ultrapassando uma vantagem de quase 19 pontos percentuais da candidata Mariana Carvalho (União), contrariando a previsão do modelo.
O cientista Dalson Figueiredo comentou que a equipe pretende refinar o modelo com novos parâmetros, incluindo o apoio explícito de governadores, a força das coligações e até o impacto de campanhas realizadas pelo presidente. Esse avanço tem como objetivo tornar a ferramenta ainda mais precisa e ajustável ao cenário político brasileiro, onde coligações e apoios de figuras públicas exercem uma força considerável na decisão do eleitor.
Frase Motivacional para o Leitor:
Conhecer o impacto de cada escolha fortalece nossa democracia. Cada voto, refletido e consciente, é uma ação poderosa para o futuro.
Assinatura:
JORNALISTA AIELLO
