O pleito presidencial brasileiro de 2026 entrou para a história política nacional em 25 de outubro ao registrar uma virada inédita no segundo turno. Pela primeira vez, o candidato que havia terminado a primeira etapa na segunda colocação conseguiu reverter o placar e vencer a disputa pelo Palácio do Planalto.
Precisão matemática nas urnas
Enquanto a apuração oficial ainda avançava, projeções estatísticas já indicavam a vitória de Luiz Inácio Lula da Silva, do Partido dos Trabalhadores, sobre Flávio Bolsonaro, do Partido Liberal. O modelo que mais se destacou pela exatidão foi elaborado por Rodrigo Mahlmeister, economista e mestre em Ciência Política pela Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo.
No primeiro turno, realizado em 4 de outubro, Flávio Bolsonaro liderou com 47% dos votos válidos, ao passo que Lula somou 45%, embalados por um bom desempenho geral do PL em disputas legislativas e estaduais. Na fase decisiva, contudo, o cenário se transformou e Lula alcançou cerca de 52% dos votos válidos, assegurando seu quarto mandato ao lado do vice-presidente Geraldo Alckmin, com posse agendada para 5 de janeiro de 2027.
A votação final também foi marcada por uma queda na abstenção, que atingiu o menor patamar em duas décadas. Cerca de 30 milhões de eleitores aptos ficaram de fora, representando aproximadamente 19% do eleitorado, dois pontos percentuais abaixo do índice verificado na etapa inicial.
Como opera o algoritmo de previsão
Para chegar aos resultados antecipados, a ferramenta desenvolvida por Mahlmeister cruza dados históricos de pleitos passados fornecidos pelo Tribunal Superior Eleitoral. O sistema examina registros por seção eleitoral, mapeando tendências ligadas à geografia e ao porte demográfico de cada cidade.
“Eu uso esses critérios geográficos e também o porte de cada município para entender esse padrão e, a partir dele, eu consigo projetar essa mudança nas seções que ainda não foram apuradas”, explica o autor do estudo.
Limitações e desafios do modelo
Apesar da consistência dos padrões eleitorais ao longo dos anos, o pesquisador aponta que alterações profundas no perfil dos concorrentes ou na estrutura partidária tendem a complicar as previsões estatísticas.
“Se mudar muito o candidato fica um pouco mais difícil de prever. Não é que esses modelos perdem totalmente o poder de indicar um vencedor, de indicar alguma tendência, mas ele fica um pouco mais vulnerável a erro, especialmente no começo”, afirma.
Utilidade pública das projeções
Diante da rapidez característica do sistema brasileiro de apuração, que costuma divulgar o panorama oficial em poucas horas, o próprio criador pondera se estimativas antecipadas são estritamente necessárias. No entanto, ele argumenta que tais ferramentas cumprem o papel de abrandar a ansiedade pública e elucidar a dinâmica da contagem.
“O modelo deixa os eleitores menos preocupados, entendendo um pouco mais o que estava acontecendo, especialmente esta, que foi uma eleição atípica porque teve uma ordem de apuração um pouco diferente do que normalmente estamos acostumados. Então, eu divulguei não só o resultado final, mas também qual tenderia a ser a trajetória das curvas”, relata.
Apesar do sucesso preditivo, o autor lembra que simulações matemáticas nunca anulam o trabalho oficial do Tribunal Superior Eleitoral, servindo exclusivamente como balizas analíticas sujeitas a margens de incerteza.
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