Voto envergonhado de bolsonaristas é mito ou verdade? Especialista em pesquisas da Universidade de Michigan explica

No momento, o agregador da BBC News Brasil mostra o senador Flávio Bolsonaro (PL) ligeiramente à frente do presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) em um eventual segundo turno.

O escrutínio sobre os institutos brasileiros cresceu nos últimos anos, principalmente com questionamentos vindos do campo bolsonarista. Esse segmento, nota Nishimura, desconfia mais dos levantamentos eleitorais e, por isso, apoiadores mais radicais podem até mesmo se recusar a responder às pesquisas, fenômeno que já foi documentado nos Estados Unidos, entre apoiadores de Donald Trump.

Essa recusa de parte dos eleitores, diz, é uma das hipóteses para explicar por que, em 2018 e 2022, levantamentos divulgados dias antes do primeiro turno presidencial mediram uma intenção de voto menor do que a votação de fato registrada nas urnas por Jair Bolsonaro (PL).

Outra hipótese, nota, é a volatilidade de parte do eleitor, já que cerca de 10% dos brasileiros relatam em pesquisas decidir seu voto no dia do pleito, tornando mais difícil captar em sondagens o provável resultado da urnas.

Há ainda quem levante a hipótese do “voto envergonhado”. Segundo essa teoria, parte dos eleitores que votaram em Jair Bolsonaro não admitiriam nas pesquisas seu voto, por algum receio de reprovação social. Segundo Nishimura, porém, estudos testaram essa hipótese nos Estados Unidos para eleitores do presidente Donald Trump e não encontraram evidências de que isso ocorra.

Para o especialista, apenas um estudo especial, que acompanhe uma amostra de eleitores antes e depois das eleições, poderá entender melhor as causas dessa suposta subestimação dos votos no campo bolsonarista e possíveis problemas metodológicos a serem corrigidos nas pesquisas.

Confira a seguir os principais trechos da entrevista.

BBC News Brasil – Como avalia a qualidade das pesquisas hoje no Brasil?

Raphael Nishimura – Vou fazer comparações com Estados Unidos, que é onde eu tenho experiência e onde esse tipo de indústria está mais avançada no mundo.

O Brasil tem uma variabilidade relativamente grande de institutos. Tem desde institutos fazendo um excelente trabalho até institutos que não vou dizer que fazem um trabalho pobre, mas que é difícil de avaliar porque eles não informam de forma transparente o que exatamente estão fazendo.

Comparados aos dos Estados Unidos, os institutos do Brasil estão num estágio de nível ok, mas que dá ainda para aprimorar bastante. Acho que são poucos os institutos no Brasil, infelizmente, que têm tentado fazer algo realmente mais inovador, mais de vanguarda. Eu evito citar muitos nomes, mas, citando alguns, eu acho que a Quaest, por exemplo, tem tentado métodos que, para o mercado brasileiro, são inovadores. São métodos que talvez aqui nos EUA sejam quase uma coisa de padrão, mas que nunca foram implementados ou que foram raramente implementados no Brasil.

Então, um exemplo: em 2022, eles começaram a testar um modelo de eleitor provável, o likely voter model, para tentar entender a abstenção nas eleições. Isso é uma coisa que nenhum instituto no Brasil fazia na época.

Outro problema no Brasil é a questão da transparência metodológica. Apesar de os institutos serem todos obrigados a colocar no TSE quais são os métodos, na minha opinião, a maioria deles empurra com a barriga. Eles botam o mínimo para passar. E o que o TSE solicita é realmente muito pouco. São poucos os institutos que efetivamente colocam nos relatórios deles informações adicionais que nos ajudariam inclusive a entender o que eles estão fazendo efetivamente.

Para dar um outro exemplo: eu tenho colaborado cientificamente, metodologicamente, com a Palver, mas não estou sendo remunerado em nada para isso. É uma motivação puramente científica e metodológica. A Palver entrou nesse mercado de pesquisa recentemente e a proposta deles é fazer uma pesquisa que seja o mais transparente possível, ainda que com uma série de limitações e problemas metodológicos. Não vejo nenhum outro instituto, por exemplo, com esse tipo de abertura metodológica, infelizmente, no Brasil.

Então, de forma geral, acho que a maioria dos institutos faz um trabalho ok, mas que precisa melhorar tanto em termos de inovação metodológica quanto de transparência.

BBC News Brasil – Que outras inovações metodológicas poderiam estar sendo usadas, por exemplo?

Nishimura – Cada metodologia de pesquisa, quanto ao modo de coleta dos dados, tem suas vantagens e desvantagens. Por exemplo, pesquisa presencial é ótima, porque consegue abranger, teoricamente, qualquer [perfil de] pessoa. Mas tem limitações em certas áreas. Não tem um acesso tão fácil a pessoas que moram em condomínios fechados ou em comunidades dominadas pelo tráfico, por exemplo.

Pesquisas telefônicas, por outro lado, até conseguiriam captar pessoas que moram em condomínio ou nesse tipo de comunidade, mas têm um problema grande de não resposta. Muita gente, hoje em dia, nem atende ligação de números que não conhecem.

E a pesquisa online, por exemplo, conseguiria abranger também, mas depende muito do método que você está recrutando. Geralmente, esse recrutamento é feito por meio de anúncios patrocinados em redes sociais, como Instagram, Facebook e Google. Acontece que, de forma geral, sabemos pela literatura de metodologia de pesquisa que pessoas mais politicamente engajadas tendem a responder pesquisas de opinião pública, principalmente eleitorais, a taxas muito maiores do que pessoas desengajadas ou alienadas politicamente.

Em geral, essas pessoas podem ter um comportamento de voto diferente, o que acaba causando um viés de autosseleção. E esse pode ser um problema difícil de se corrigir, mesmo utilizando técnicas estatísticas mais sofisticadas. Além disso, os algoritmos de anúncios dessas redes sociais não foram desenvolvidos para recrutamento de amostras de pesquisas. Eles parecem justamente exacerbar ainda mais esse tipo de problema, procurando maximizar a distribuição dos anúncios entre usuários que apresentam uma maior chance de clicar neles.

Então, uma forma que os institutos deveriam tentar melhorar é em combinar esses diferentes métodos [presencial, telefônico e online]. Aqui nos Estados Unidos, hoje em dia, muitos institutos não estão trabalhando com um único método de coleta de pesquisas. Eles combinam diferentes métodos para, inclusive, tentar compensar os problemas de um método com os do outro e vice-versa.

E eu sei até que existem alguns institutos [no Brasil] que estão tentando fazer isso, então fazendo testes, mas nenhum deles, atualmente, pelo menos, está publicando pesquisas utilizando esses métodos. Então, esse é um exemplo do que poderia ser aprimorado.

Também tem toda uma parte de estatística, de estimação, que eu acho que os institutos estão meio que parados no tempo. Hoje em dia tem muitos métodos estatísticos de ponta que estão sendo utilizados aqui nos Estados Unidos, por alguns institutos, pelo menos, e, aqui no Brasil, me parece que eles pararam lá nos anos 2000.

Desde então, há 20 anos, muita coisa foi desenvolvida em métodos estatísticos para melhorar a qualidade dessas pesquisas.

BBC News Brasil – Sobre essa parte de modelos estatísticos, poderia exemplificar melhor?

Raphael Nishimura – Por exemplo, a própria forma como você ajusta a amostra para refletir a população em diversas características. Você pode fazer isso de duas formas. As pesquisas no Brasil, hoje em dia e desde sempre, contavam muito com o uso de cotas. Então, se a população é composta por 50% de homens e 50% de mulheres, a gente vai garantir que a amostra reflita essa distribuição por sexo, idade, escolaridade, etc.

Uma outra forma de fazer isso é fazer ajustes na amostra depois que você coleta os dados, em que você atribui um peso um pouco maior ou um pouco menor para certos respondentes, certos entrevistados, para que o perfil da amostra, usando esses pesos, reflita a distribuição da população.

Métodos de ponderação, aqui nos EUA, são extremamente utilizados, porque eles ajudam a refinar a amostra para refletir a população, o que essas cotas sozinhas não conseguem fazer. Então, esse ajuste estatístico que chamam de ponderação de dados, eu acho que muitos institutos ainda têm uma resistência em utilizar. Ou, se eles usam, são ajustes muito mais simples do que hoje em dia a gente tem na literatura estatística.

BBC News Brasil – Críticos dos institutos dizem que, nas eleições de 2018 e 2022, as pesquisas teriam subestimado os votos em Jair Bolsonaro, porque a votação dele no primeiro turno veio acima do que as pesquisas realizadas perto do pleito indicavam. Por que isso acontece? Isso pode indicar algum problema de metodologia?

Nishimura – Uma coisa que insisto muito é que pesquisa não tem esse papel prognóstico das eleições. Então, em parte, o que pode estar acontecendo ali é que o eleitor que estava mais indeciso nos últimos dias da eleição acaba decidindo o seu voto na noite anterior ou no próprio dia da eleição [e por isso seu voto não é captado na pesquisa]… Ou alguém que pensava em votar em um candidato, mas, chegando na reta final, quer evitar que outro candidato tenha uma vantagem muito grande ou mesmo vença no primeiro turno, acaba mudando o voto para fazer voto útil.

Então, eu acho que isso [a diferença entre a pesquisa e o resultado das urnas] acontece porque a pesquisa está retratando um momento, um ou dois dias antes da eleição, e, entre a pesquisa e a eleição, os eleitores podem mudar o seu voto.

Entretanto, não dá também para a gente redimir os institutos completamente disso. Pode haver problemas metodológicos? Pode. Só que, para avaliar isso de uma forma mais justa e correta, deveria ser feito um estudo especial, uma coisa que eu tenho proposto para alguns institutos.

O que seria isso? Você faz uma pesquisa dias antes da eleição, com uma amostra. Depois que passou o primeiro turno, você volta e entrevista essas mesmas pessoas e vê em quem elas efetivamente votaram. Então, vê se existe ali um movimento desses respondentes, de que, antes da eleição, eles falaram que iam votar no candidato X, mas acabaram votando no candidato Y.

Se o estudo mostra que houve essa mudança, isso explica a diferença entre o que as pesquisas antes da eleição mostravam e o que a eleição mostrou. Então, perfeito, não existe um problema metodológico.

Mas, se, mesmo depois de controlar isso, o estudo mostrar uma certa diferença [entre o resultado das urnas e os votos dos entrevistados], aí pode ser que seja realmente um caso de ter algum problema metodológico e tem que se investigar o que pode efetivamente ser feito para tentar melhorar isso.

BBC News Brasil – Ou seja, se as respostas colhidas após a votação convergirem para o resultado das urnas, é porque não houve falha metodológica na pesquisa. Mas, se o resultado colhido após as eleições continuar divergindo do resultado das urnas, é sinal de algum problema. Correto?

Nishimura – Exatamente.

BBC News Brasil – Esse tipo de estudo é feito nos Estados Unidos?

Raphael Nishimura – Não pelos institutos de pesquisa que fazem pesquisas eleitorais. Tem um estudo muito especial, acadêmico, que a gente faz aqui em Michigan desde 1948. Chama-se American National Election Study. Mas esse é um estudo completamente acadêmico. Tem uma pesquisa pré-eleição e a pesquisa pós-eleição. Na pré-eleição, é aplicado um questionário bem longo. O objetivo é tentar entender como e por que as pessoas votam. E, depois da eleição, eles voltam para essas mesmas pessoas e perguntam, inclusive, em quem ela votou. Então, dá para se comparar, por exemplo, os movimentos do eleitorado usando esse tipo de estudo. Mas esse é um estudo completamente acadêmico, não tem essa intenção de tentar avaliar institutos de pesquisa.

BBC News Brasil – Analistas como Mauricio Moura, do instituto Idea, dizem que os votos em Jair Bolsonaro no primeiro turno de 2018 e de 2022 ficaram acima do que as pesquisas captavam por causa de um fenômeno chamado de “antipetismo de chegada”. Segundo ele, isso ocorre quando eleitores que têm rejeição ao Lula e ao PT convergem na reta final do primeiro turno para o candidato que pareça mais forte para derrotar o candidato petista. Essa tese faz sentido? Isso pode se repetir esse ano com Flávio Bolsonaro?

Raphael Nishimura – Estudo metodologia estatística, não sou cientista político, mas, por conta inclusive do que eu estava falando agora há pouco, posso dizer que sim, parece existir esse tipo de movimento. O que posso falar, do ponto de vista metodológico, é que isso poderia ser estudado inclusive pelos institutos.

Só que a melhor forma de pesquisar isso é fazendo um painel de respondentes ao longo de toda a campanha, seguir esse grupo de eleitores e ver como se comportam ao longo do tempo para, inclusive, detectar esse tipo de movimento. Ninguém faz no Brasil esse tipo de estudo. Aqui nos Estados Unidos teve uma vez, em 2016, um instituto que acabou fazendo uma coisa semelhante a essa. Tem suas limitações.

Mas, enfim, eu gosto de trabalhar com evidências empíricas. Então, me parece que o que as pesquisas indicam parece confirmar em parte essa asserção, mas, para ter realmente evidências robustas disso, teria que fazer esse tipo de estudo mais específico para isso.

BBC News Brasil – Por outro lado, outros analistas dizem que o resultado do Flávio pode vir melhor que o esperado, como aconteceu com Jair Bolsonaro, por causa do chamado “voto envergonhado”. O que seria esse voto envergonhado? Há evidência científica sobre esse fenômeno?

Raphael Nishimura – A hipótese de voto envergonhado não é recente. Ela ressurge em 2016, mas antes disso já existia. Essa hipótese é calcada em algo que a gente chama em metodologia de pesquisa de viés de desejabilidade social, em que as pessoas, ao responderem à pesquisa, querem se portar de uma forma que é socialmente desejável. Isso acontece principalmente quando você tem pesquisas sendo conduzidas por entrevistadores, seja presencialmente, seja por telefone, porque existe ali uma interação social.

Exemplos disso são, por exemplo, perguntar para a pessoa se ela já usou drogas ilícitas. Bom, o uso de drogas lícitas é um comportamento socialmente indesejável. Então, ela vai responder que não, numa pesquisa, mesmo se ela já tiver usado.

Em eleição, existe um comportamento socialmente desejável, que é você ir votar. Então a gente sabe que, em geral, quando você pergunta às pessoas se elas foram votar na última eleição ou se elas pretendem votar, as taxas de abstenção da pesquisa, em geral, são bem menores do que as que você observa efetivamente na eleição. Isso é bem documentado.

Aí, em 2016, essa hipótese do voto envergonhado ressurgiu porque muita gente achava que, pelo menos, alguns eleitores do Trump considerariam que era socialmente indesejável dizer que iam votar por conta da figura dele.

A American Association for Public Opinion Research (AAPOR), ao final de cada ciclo eleitoral, reúne um comitê de pesquisadores para fazer avaliação de todas as pesquisas eleitorais daquele ciclo. Em 2016, fizeram esse comitê, principalmente porque 2016 foi um ano considerado desastroso para as pesquisas aqui, e uma das hipóteses que eles testaram foi justamente essa questão do voto envergonhado, do shy Trump effect.

E aí o que eles fizeram foi comparar pesquisas conduzidas por entrevistadores, em geral pesquisas telefônicas, com pesquisas de alto preenchimento, em geral, pesquisas online. E o que eles encontraram é que não existia diferença entre as duas. Segundo essa hipótese, a gente deveria encontrar uma intenção de voto maior para o Trump nessas pesquisas de alto preenchimento do que nas pesquisas telefônicas. Não foi o que eles encontraram. Então, basicamente, a conclusão do relatório que eles escreveram é que “olha, a gente não tem aqui evidências suficientes que sustentem essa hipótese do voto envergonhado”.

Depois, em 2020, a mesma coisa se repetiu. Eles testaram essas mesmas coisas, nunca foi encontrado nada. Então, sou muito cético com relação a isso, porque, do que a gente conhece de evidência, nunca vi nada que suporte isso.

BBC News Brasil – A repetição dessa suposta subestimação dos votos da direita, que estaria acontecendo tanto no Brasil quanto nos Estados Unidos, tem sido um combustível para as críticas aos institutos de pesquisas.

Nishimura – Tem um problema, sim, não vou redimir os institutos completamente disso, mas é um problema mais complicado do que possa parecer, inclusive de se resolver, que é o problema de não resposta [pessoas que se recusam a responder a pesquisas].

Então, o que a gente tem observado, e essa foi a conclusão do relatório da AAPOR de 2020, é que, desde 2016 nos Estados Unidos e de 2018 no Brasil, esses movimentos Maga, do Trump, ou bolsonarista, são muito anti-establishment. Eles não veem com legitimidade qualquer tipo de instituição, inclusive institutos de pesquisa. Eles acham que é tudo parte de um grande complô contra seus candidatos. O que acaba acontecendo é que eleitores desses candidatos acabam também respondendo a pesquisas a taxas bem menores do que eleitores de candidatos da esquerda, que acreditam mais nesse tipo de instituição.

Esse é um problema que, em tese, pode ser contornável. Aqueles ajustes estatísticos de que eu estava falando podem, de certa forma, ajustar isso, mas existe um limite para isso. Se a não resposta, ela pode ser explicada por variáveis que a gente observa na pesquisa…. Por exemplo, as mulheres respondem a pesquisas em taxas maiores do que homens; pessoas mais velhas respondem mais do que pessoas mais novas; ou pessoas mais escolarizadas respondem mais que pessoas menos escolarizadas. Então, você consegue ajustar isso porque você sabe qual é a distribuição na população dessas variáveis.

Agora, se a probabilidade de a pessoa não responder à pesquisa depende unicamente ou quase completamente do fato de que ela vai votar naquele candidato, e não depende de outras variáveis, aí você não consegue controlar isso porque você não sabe [quantos são esses eleitores], você está justamente tentando estimar isso. Então, é meio que um problema circular. Em estatística, a gente chama que é um problema de não resposta não ignorável. Você não consegue ignorá-lo mesmo controlando, mesmo ajustando por outras variáveis. Então, não existe um bom ajuste estatístico para isso.

BBC News Brasil – Você costuma dizer que pesquisas não foram feitas para acertar o resultado das eleições. Por que não?

Nishimura – O argumento é relativamente simples, mas eu acho que as pessoas não levam muito a sério isso. O objetivo da pesquisa é fazer inferência para uma população definida geograficamente e definida no tempo. Eu, por exemplo, vou fazer a coleta entre os dias 16 e 18 de setembro. Olha, eu estou capturando a opinião das pessoas nesses dias. Se o eleitor, daqui a dois dias, uma semana, duas semanas, mudar de opinião, eu não consigo [prever]. Não tem como a pesquisa naquele momento refletir algo no futuro.

É aquilo que eu sempre falo: a pesquisa é um retrato do momento. Não só eu falo, é o clichê [sobre pesquisas], mas é um clichê que é muito verdade do ponto de vista técnico. Aí algumas pessoas falam: “Mas as pesquisas divulgadas às vésperas da eleição deveriam refletir o resultado das urnas”. Mais ou menos. Tem duas coisas a se considerar. Primeiro, uma boa parte do eleitorado, como falei, decide o voto na noite anterior ou no próprio dia da eleição. A Quaest fez um estudo em que eles perguntavam: “Quando você decide o seu voto?”. E 10% disse que decide o voto para presidente no dia da eleição. Para senador e para governador, esse índice é ainda mais alto. Então, para presidente, 10% [decidem] no dia da eleição. Outros 10%, alguns dias antes da eleição.

Outra coisa que as pessoas também não levam em conta é que não é porque uma pesquisa é divulgada no sábado à noite que ela vai retratar o eleitorado no sábado à noite. A pesquisa começa a ser feita na quinta-feira. Ela finaliza o campo ali no sábado de manhã ou no começo da tarde. Então, ela vai retratar, na verdade, não o eleitorado ali da noite da véspera da eleição. Ela está retratando o eleitorado que começou na quinta, sexta-feira, até no sábado. E, como falei, cerca de 10% a 20% do eleitorado ainda está decidindo seu voto.