Há um padrão que merece atenção nas eleições brasileiras recentes: em algumas disputas importantes, candidatos da direita chegaram às urnas com votações significativamente superiores às indicadas por pesquisas realizadas às vésperas da eleição.
Em 2018, o último Datafolha (registro: BR-01584/2018) dava Jair Bolsonaro com 40% dos votos válidos. Ele terminou com 46,03%. Em 2022, o mesmo instituto (registro no TSE BR-00245/2022) registrava 36%; Bolsonaro alcançou 43,20%. Foram diferenças de aproximadamente seis e sete pontos percentuais.
O fenômeno também apareceu em algumas eleições municipais de 2024. Em Fortaleza, Datafolha (registro no TSE CE-03351/2024) e Quaest (registro no TSE CE-02146/2024) apontavam André Fernandes com 33% dos votos válidos; ele terminou com 40,20%. Em Belo Horizonte, Bruno Engler tinha 26% no Datafolha (registro no TSE MG-05500/2024) e obteve 34,38% nas urnas.
Esses casos não demonstram que exista um viés permanente contra a direita. Mas levantam uma questão mais interessante: parte das diferenças que vemos entre pesquisas pode ser sistemática, e não apenas ruído estatístico?
Pesquisas eleitorais não são todas produzidas da mesma maneira. O Datafolha entrevista presencialmente em pontos de fluxo; a Quaest trabalha com entrevistas domiciliares; a AtlasIntel utiliza coleta online; outros institutos usam telefone ou modelos mistos. Cada método envolve decisões sobre recrutamento, ponderação, indecisos e probabilidade de comparecimento.
Essas escolhas podem gerar os chamados house effects: diferenças recorrentes entre institutos, mesmo quando pesquisam o mesmo eleitorado no mesmo período. Na literatura de pesquisas, house effect não significa fraude nem necessariamente erro. Significa apenas que determinados métodos e procedimentos podem produzir estimativas sistematicamente um pouco mais altas ou mais baixas para certos grupos ou candidatos.
Se os resultados ficarem próximos das últimas pesquisas, a hipótese de uma subestimação recorrente da direita perderá força. Se candidatos desse campo voltarem a terminar vários pontos acima de diferentes levantamentos, será necessário investigar com mais cuidado quais mecanismos estão produzindo essa diferença
Isso ajuda a interpretar uma característica importante da eleição atual: institutos diferentes podem produzir números distintos sem que um deles necessariamente esteja “certo” e os outros “errados”. Parte da divergência pode estar na própria metodologia.
Há também o problema da não resposta diferencial. Os institutos corrigem suas amostras por características observáveis, como idade, sexo, escolaridade e região. Mas essas correções não resolvem completamente o problema se a disposição de participar de uma pesquisa estiver relacionada a características políticas que não são perfeitamente observadas.
Isso não é exatamente o famoso “voto envergonhado”. O eleitor não precisa mentir para o entrevistador. Basta que determinados grupos tenham probabilidade menor de aceitar a entrevista. Outra possibilidade é ainda mais simples: o voto muda depois da pesquisa.
Primeiros turnos favorecem esse tipo de movimento. Eleitores abandonam candidatos menores, surge voto útil, campanhas intensificam a mobilização e acontecimentos dos últimos dias podem alterar preferências. Uma pesquisa encerrada na sexta-feira não mede uma decisão tomada no sábado ou no domingo.
Por isso, a conhecida margem de erro não resume toda a incerteza de uma pesquisa eleitoral. Ela trata principalmente da variabilidade amostral sob determinadas condições. Não captura integralmente diferenças de cobertura, não resposta, ponderação, método de coleta ou mudanças ocorridas depois do trabalho de campo.
Essa distinção importa particularmente em 2026. No Datafolha divulgado em 17 de setembro (registro no TSE BR-04029/2026), Lula aparece com 39% e Flávio Bolsonaro com 36% das intenções de voto. A distância está dentro da margem informada pelo instituto. Levantamentos divulgados depois não mudaram o quadro: o Datafolha de 24 de setembro (registro no TSE BR-00304/2026) traz Lula com 40% e Flávio com 36%, e a Quaest de 28 de setembro (registro no TSE BR-06520/2026) indica 39% a 34%, com empate em 42% no segundo turno.
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Nada disso autoriza acrescentar automaticamente seis ou sete pontos a Flávio Bolsonaro porque seu pai terminou acima do Datafolha em 2018 e 2022. Seria transformar poucos episódios históricos em uma regra que os dados não sustentam. Mas também seria precipitado concluir que a simples convergência de vários levantamentos elimina toda possibilidade de erro compartilhado.
Se diferentes institutos enfrentarem dificuldades semelhantes para representar determinados segmentos do eleitorado, ou se suas escolhas metodológicas produzirem efeitos parecidos, várias pesquisas podem concordar entre si e ainda assim se afastar do resultado final.
A pergunta relevante para 2026, portanto, não é apenas quem está numericamente à frente. É também quanto das diferenças entre os levantamentos decorre de opinião pública real e quanto decorre de efeitos próprios de cada método e instituto. A eleição ajudará a responder.
Se os resultados ficarem próximos das últimas pesquisas, a hipótese de uma subestimação recorrente da direita perderá força. Se candidatos desse campo voltarem a terminar vários pontos acima de diferentes levantamentos, será necessário investigar com mais cuidado quais mecanismos estão produzindo essa diferença. Por enquanto, a conclusão deve ser mais modesta: há episódios recentes suficientes para justificar a pergunta, mas não para presumir a resposta.
Gabriel Cepaluni é cientista político, professor associado da UNESP, autor de Capitalism and Development (Cambridge University Press, 2026) e tem trabalhos publicados no American Journal of Political Science, Political Analysis e Nature.
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