Às 20h55 de domingo, 2 de outubro, o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) confirmou que o presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) e o senador Flávio Bolsonaro (PL) disputariam o segundo turno das eleições presidenciais. Mas quem acompanhou as postagens do pesquisador Rodrigo Mahlmeister nas redes sociais teve acesso, horas antes, a uma projeção bastante próxima do resultado.
Com apenas 2,2% das urnas apuradas, às 17h32, o modelo preditivo de Mahlmeister apontava 47,01% para Flávio e 45,50% para Lula. O pesquisador publicou o resultado no X, antigo Twitter, e a precisão chamou a atenção: a diferença em relação ao resultado final, divulgado na madrugada de segunda-feira foi de apenas 0,02 ponto percentual para Flávio e 0,34 ponto para Lula.
O senador encerrou o primeiro turno com 47,03% dos votos, contra 45,16% do atual presidente. “Antes dos 10%, o modelo já cravava o resultado com precisão decimal”, escreveu o pesquisador após o fim da apuração.
A lógica é diferente da de uma pesquisa eleitoral. Em vez de tentar estimar a intenção de voto de uma população antes da eleição, o modelo parte dos votos que já chegaram ao TSE e tenta projetar como serão os votos que ainda faltam ser contabilizados. Para isso, combina dados históricos, pesquisa eleitoral, comportamento do eleitor e programação.
“Eu vi umas outras seis ou sete iniciativas. O mais inesperado para mim foi que a minha foi claramente mais precisa e mais estável ao longo de toda a apuração. Eu achava que todo mundo iria igual”, diz Mahlmeister, de 31 anos, em entrevista ao NeoFeed.
Economista formado pela Universidade de São Paulo (USP), ele fez mestrado em ciência política na mesma instituição e atualmente é doutorando na Universidade Duke, nos Estados Unidos, com especialização em programação e métodos quantitativos. Seu modelo preditivo de apuração não faz parte do doutorado. É um projeto à parte, iniciado por curiosidade.
A primeira tentativa foi em 2022 e era bem mais rudimentar. Naquele ano, Mahlmeister criou um código para puxar os dados do TSE e acompanhar a evolução das curvas de votação.
A ideia era observar o comportamento da apuração em tempo real e compará-lo com eleições anteriores, especialmente 2014, quando Dilma Rousseff e Aécio Neves protagonizaram uma virada na reta final.
Para 2026, a metodologia evoluiu. Mahlmeister utilizou os dados das eleições de 2022 e de 2018 para, a partir dos boletins de urna, reproduzir a ordem real em que as seções foram contabilizadas.
O modelo compara os votos dos mesmos locais de votação para calcular a variação entre os dois pleitos, chamada de swing. Depois, aplica essa variação às urnas pendentes com uma regressão estatística que considera o perfil de votação e o porte dos municípios.
A metodologia começa com uma regra nacional e se torna mais específica, por região e estado, à medida que a apuração avança.
O modelo, no detalhe
Uma das primeiras hipóteses testadas por Mahlmeister era ponderar o resultado parcial de cada município pelo peso que ele representa no eleitorado nacional. O problema é que as urnas que chegam primeiro não constituem necessariamente uma amostra representativa daquele município.
“Dentro de um mesmo município as urnas que entram no início não são uma amostra aleatória, então não pode ser considerada uma amostra representativa do município”, explica.
A solução foi descer um nível. Em vez de comparar simplesmente municípios, o pesquisador passou a trabalhar com os locais de votação — as escolas e outros locais onde funcionam várias seções eleitorais. Essa unidade é mais estável entre as eleições do que a própria seção, que pode ser transferida, dividida ou extinta.
Para cada local de votação de 2026, Mahlmeister buscou seu correspondente em 2022 e comparou os resultados. A partir daí, calculou a mudança no padrão de votação entre as duas eleições. O modelo projeta esse ajuste para os locais que ainda não tiveram seus votos contabilizados.
Há ainda uma segunda camada de sofisticação. A regra aplicada para estimar o swing não é a mesma durante toda a apuração.
No início, quando há pouca informação disponível, o modelo usa principalmente uma regra nacional. Conforme mais votos chegam, passa a incorporar regras específicas para cada região e, posteriormente, para cada estado.
Antes de a primeira urna ser contabilizada, existe ainda uma variável humana no modelo: a pesquisa usada como ponto de partida. Mahlmeister escolheu a última Quaest disponível, que indicava 46% para Lula e 45% para Flávio nos votos válidos. Mas não utilizou os números diretamente.
Ele fez um ajuste próprio, considerando que parte dos votos destinados aos demais candidatos migraria para Flávio ainda no primeiro turno. Assim, começou a apuração com uma estimativa de 47% para o candidato do PL e 46% para Lula.
A escolha de colocar dois pontos adicionais para Flávio foi, segundo o próprio pesquisador, um palpite. “Foi totalmente um palpite. E eu acho que também todo mundo que faz uma certa projeção tem que admitir que isso é palpite, que não tem muito lastro estatístico, nem científico”, afirma.
O ajuste funcionou para Flávio, mas não para Lula. O resultado final do candidato do PL ficou praticamente em linha com o modelo, enquanto Lula terminou com 45,16%, abaixo dos 46% utilizados como ponto de partida.
Projeções devem se multiplicar
A ideia de projetar o resultado final durante a apuração não era comum no Brasil até as eleições de 2026. Um dos motivos é o próprio sistema eleitoral brasileiro que, por ser eletrônico e centralizado, costuma liberar o resultado da eleição em poucas horas.
Em outros países, como os Estados Unidos, onde a eleição é descentralizada e contabilizada majoritariamente em votos de papel, existe um apelo maior por esse tipo de modelo, já que existe uma janela muito maior de espera entre os primeiros resultados e a consolidação do vencedor.
Ainda assim, a expectativa de Mahlmeister é que esses modelos fiquem mais comuns no Brasil a partir desta eleição de 2026 – tanto em iniciativas independentes, como a sua, quanto vindas de grandes players.
O Instituto DataFolha, por exemplo, divulgou pela primeira vez um modelo de apuração que estima o resultado antes da divulgação oficial. Por lá, Flávio Bolsonaro atingiu a marca dos 47% mais tarde, por volta das 20h30.
“Acredito que o ano de 2026 vai inaugurar essa tradição [de projeções durante a apuração]. É curioso que isso não tenha sido feito antes. E acho curioso também que eu não tenho informação estatística pura e consegui um modelo que foi superior a outros”, afirma.
Mahlmeister avalia que seu modelo tem efeito mais pontual: reduzir a ansiedade dos eleitores durante a apuração. Mas a aplicação pode ir além da contagem.
Uma projeção baseada nas urnas que já chegaram e em uma estimativa do que falta pode ter valor para quem precisa tomar decisões antes da divulgação oficial do resultado.
Em mercados de previsão, por exemplo, esse tipo de informação pode ser diretamente incorporado aos preços. “Enquanto for uma informação restrita, as pessoas podem usar essa projeção para apostar em mercados preditivos, por exemplo”, diz.
Vale lembrar que plataformas de previsão, como a Polymarket e a Kalshi, estão proibidas de operar no Brasil desde abril deste ano, mas apostadores fora do país ainda conseguem apostar nas eleições brasileiras.
E o segundo turno?
Como próximos passos, Mahlmeister quer testar alterações para incrementar o modelo até o segundo turno. A princípio, o modelo deve usar apenas os dados do segundo turno de 2022 como referência, mas ele não descarta incorporar informações do primeiro turno de 2026.
Sua expectativa é que a precisão do modelo traga visibilidade para o seu trabalho e abra portas para oportunidades no futuro – dentro ou fora da academia. Mahlmeister irá voltar ao Brasil ao fim do doutorado, e pretende continuar com o projeto de modelo eleitoral para as próximas eleições.
Para isso, é preciso que a eleição de 2030 mantenha o viés de polarização dos pleitos anteriores. Mahlmeister observou que o modelo depende de uma característica específica do eleitorado brasileiro: a estabilidade dos blocos de votação entre as eleições presidenciais que, por sua vez, é sustentada por um padrão de polarização entre grupos pró e antipetistas.
“Existe um padrão desde 2006 de votação, entre eleitores pró-PT e anti-PT, que se consolidou principalmente após 2018”, afirma. Essa estrutura ajuda a tornar o comportamento de 2022 uma referência útil para estimar 2026. Se os principais candidatos e os grupos eleitorais mudassem radicalmente, a capacidade de projeção cairia.
Em uma eleição municipal, por exemplo, o pesquisador vê mais limitações porque os candidatos e as alianças mudam com mais frequência. Já em uma disputa nacional em que os principais polos permaneçam semelhantes, o modelo tende a encontrar uma base histórica mais comparável. Se houvesse dois candidatos de direita, por exemplo, “o modelo seria inútil”, diz.
Mas é um cenário improvável para 2030, na visão do pesquisador. “Acho que apenas um representante da direita vai para o segundo turno, contra algum candidato de esquerda ou de centro.”
