← Voltar para a projeção
Metodologia · Eleições 2026 · 2º turno

Como calculamos quem está na frente entre Lula e Flávio Bolsonaro

Este site junta as pesquisas eleitorais de 2º turno, faz uma média estatística e estima a chance de vitória de cada candidato em 25 de outubro de 2026. Aqui explicamos cada passo, sem esconder nenhuma escolha.

Quando o site é atualizado? Duas vezes por dia, às 7h e às 19h (horário de Brasília), até o dia da eleição. Em cada rodada um robô procura pesquisas novas. Se encontrar alguma e conseguir confirmar os números na fonte, a projeção é recalculada e publicada. Se não houver pesquisa nova, os números ficam como estão.

1. A ideia em 30 segundos

Uma pesquisa sozinha erra para cima ou para baixo. Várias pesquisas juntas erram menos. Fazemos uma média em que pesquisas com mais entrevistados pesam mais, corrigimos parte do erro que cada instituto mostrou no 1º turno e, no fim, simulamos 200 mil cenários para saber em quantos deles cada candidato passa de 50% dos votos válidos.

2. Quais pesquisas entram

Uma pesquisa só entra se cumprir todas as condições:

Ficam de fora, com o motivo registrado na lista pública de exclusões: enquetes de sites e redes sociais, pesquisas estaduais, cenários de 1º turno, pesquisas sem registro, boca de urna e pesquisas feitas antes de 04/10. Também usamos no máximo 30 pesquisas, sempre as mais recentes. Enquanto houver menos de 10, o site avisa que se trata de uma leitura preliminar.

3. Como as pesquisas são coletadas e conferidas

A busca é feita por um modelo de inteligência artificial (Gemini, do Google) com acesso à busca na web, instituto por instituto. A IA só encontra e copia os números; ela não calcula nada. Depois, um programa sem IA abre cada página de origem e procura nela os percentuais dos dois candidatos e o registro no TSE ou o tamanho da amostra. Se não encontrar, a pesquisa fica marcada como não verificada e não entra na conta. Wikipédia e agregadores servem só para descobrir pesquisas, nunca como fonte final.

Quando duas fontes divergem num número, vale a de maior prioridade: sistema PesqEle do TSE, depois o próprio instituto, depois o veículo contratante, depois a imprensa. Toda divergência fica registrada.

4. Votos válidos

O resultado oficial do 2º turno conta só votos válidos (sem brancos e nulos). Por isso convertemos cada pesquisa:

fração de Lula = % Lula ÷ (% Lula + % Flávio)

Isso supõe que os indecisos vão se dividir na mesma proporção de quem já decidiu. É uma hipótese simples e declarada; se ela falhar, o erro aparece na faixa de incerteza.

5. A média ponderada

Cada pesquisa pesa o número de pessoas que ela entrevistou:

peso da pesquisa = número de entrevistados projeção de Lula = Σ (peso × fração de Lula) ÷ Σ pesos projeção de Flávio = 1 − projeção de Lula

Por que pesar pela amostra? Porque a margem de erro de uma pesquisa cai à medida que ela ouve mais gente. Pesar pela amostra é, na prática, dar mais voz às pesquisas mais precisas.

Se uma pesquisa não informar a amostra, usamos a média das amostras conhecidas até aquele dia (nunca de pesquisas futuras) e mostramos quanto do peso total veio desse preenchimento. Também mostramos o “tamanho efetivo” da média e avisamos se uma única pesquisa concentrar mais de 35% do peso.

6. O papel do 1º turno

O resultado de 04/10/2026 (Flávio 47,03%, Lula 45,16% dos válidos, segundo o TSE) é usado de duas formas, ambas visíveis no site:

a) Como âncora

Considerando só os votos dos dois finalistas, Lula teve 48,99% e Flávio 51,01%. Esse número entra na média com o peso de uma pesquisa típica. Antes das primeiras pesquisas de 2º turno, ele é praticamente tudo o que temos; com 10 ou 20 pesquisas, passa a pesar pouco. Atenção: o 1º turno não é uma pesquisa de 2º turno, porque cerca de 7,8% dos eleitores votaram em outros candidatos e ainda vão escolher um lado.

b) Para medir o erro de cada instituto

Comparamos a última pesquisa de 1º turno de cada instituto com o resultado oficial, só na disputa entre os dois. Em média, as pesquisas superestimaram Lula em cerca de 2 pontos. Como parte desse erro pode ter sido mudança de voto de última hora, e não falha do instituto, descontamos metade do erro medido de cada instituto nas pesquisas de 2º turno dele:

fração ajustada = fração da pesquisa − 0,5 × erro do instituto no 1º turno

Institutos que não publicaram pesquisa de 1º turno recebem o erro médio. O site mostra a projeção com e sem esse ajuste, para que ninguém precise confiar cegamente nele.

6b. Modo de coleta: rua, telefone ou internet

No 1º turno, o erro a favor de Lula foi maior nas pesquisas presenciais (+2,9 pontos em média), médio nas por telefone (+2,2) e menor nas feitas pela internet (+0,7). Isso combina com a hipótese de que parte do eleitorado de Flávio, mais ativo nas redes, é mais difícil de alcançar na rua. Usamos essa informação em camadas: cada pesquisa recebe o ajuste do próprio instituto; se o instituto não tiver pesquisa de 1º turno para comparar, recebe a média do seu modo de coleta; se o modo for desconhecido, a média geral. A variante S9 mostra a conta usando só a média do modo.

6c. Redes sociais e gastos digitais

Medimos a presença digital com três fontes gratuitas e públicas:

Redes sociais não são uma amostra de eleitores: robôs, impulsionamento pago e militância organizada inflam os números. Por isso usamos só a variação do sinal, nunca o nível, e definimos a regra antes de olhar o resultado: o sinal só entraria na projeção se, testado nas 56 pesquisas do 1º turno, tivesse efeito estatisticamente diferente de zero e previsse a mudança das pesquisas pelo menos 10% melhor do que supor que nada muda. Ele não passou: o efeito ficou indistinguível de zero e a previsão piorou. O sinal aparece no site como contexto e na variante S8 da sensibilidade (com o efeito estimado, encolhido para zero), mas não na projeção principal. A vantagem digital de Flávio está refletida de outra forma: no erro das pesquisas no 1º turno, que é descontado por instituto e por modo de coleta.

7. Incerteza e chance de vitória

Somamos três fontes de incerteza:

  1. Erro amostral das pesquisas, inflado em 50% (efeito de desenho), mais a discordância real entre institutos, medida pelo método de DerSimonian-Laird.
  2. Erro histórico das pesquisas contra a urna: medimos o erro das últimas pesquisas de cada instituto nos 2º turnos de 2014, 2018 e 2022. O erro típico foi de 2,3 pontos, valor que usamos.
  3. Mudança até a eleição: quanto mais dias faltam, mais a opinião pode mudar (0,25 ponto por raiz quadrada de dia).
incerteza total = √(erro da média² + erro histórico² + 0,25² × dias até a eleição)

Depois sorteamos 200 mil cenários a partir de uma distribuição t de Student (que admite surpresas maiores que a curva normal) e contamos em quantos cada candidato passa de 50%. Essa fração é a chance de vitória. Se a faixa de 95% da diferença entre os dois inclui o zero, chamamos de empate técnico.

8. Análise de sensibilidade

Recalculamos tudo com regras alternativas: média simples, mais peso às pesquisas recentes (meia-vida de 7 dias), teto de 3.000 entrevistas por pesquisa, só a pesquisa mais recente de cada instituto, sem a âncora do 1º turno, sem o ajuste de viés, com o ajuste integral, com o sinal de redes (S8) e com o ajuste só pelo modo de coleta (S9). Se alguma dessas variantes trocar o favorito, o site destaca. Isso mostra o quanto a conclusão depende das escolhas do modelo.

9. O que a história diz

Desde 1989, em todas as 7 eleições presidenciais com 2º turno, quem ficou em primeiro no 1º turno venceu o 2º. É um dado relevante, mas são poucas eleições, e a de 2026 teve a menor diferença no 1º turno desde a redemocratização. Por isso esse fato aparece no site como contexto e não entra no cálculo.

10. Limitações

11. Ficha técnica

ItemValor
Atualização07h e 19h (Brasília), diariamente, até 25/10/2026
Janela10 a 30 pesquisas pós-1º turno, as mais recentes
Pesonúmero de entrevistados
Âncoraresultado do 1º turno, peso de 1 pesquisa típica
Ajuste de viés50% do erro de cada instituto no 1º turno
Efeito de desenho1,5
Erro histórico2,3 p.p. (2014, 2018, 2022)
Deriva0,25 p.p. por √dia
Simulação200.000 sorteios, t de Student com 5 graus de liberdade, semente fixa
Redes (só contexto e S8)TSE (impulsionamento), Google Trends, YouTube Data API
ColetaGemini 3.1 Pro com busca Google (Vertex AI) + verificador determinístico
InfraestruturaGoogle Cloud: Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Storage

← Voltar para a projeção · dados em JSON · série diária em CSV