Estudo com quase 500 mil seções eleitorais identifica três perfis de votação no Brasil
Análise com inteligência artificial revela diferenças de participação, concentração de votos e distribuição geográfica dos padrões eleitorais brasileiros
Um levantamento realizado a partir de 497.897 seções eleitorais brasileiras identificou três grandes perfis de comportamento eleitoral no país. A análise, desenvolvida com técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado, utilizou 33 variáveis para identificar semelhanças estatísticas entre seções, considerando indicadores como distribuição dos votos presidenciais, abstenção, votos brancos e nulos e grau de competitividade entre candidatos.
Os resultados estão reunidos no relatório Perfis Eleitorais do Brasil: Análise não enviesada das seções eleitorais – 2026, elaborado por Ricardo Villaça e gerado em 10 de outubro de 2026. O estudo aponta que 46,02% das seções analisadas pertencem a um grupo denominado “Seções Flávio-majoritárias”, enquanto 36,91% integram o perfil “Bipolar Absentista”. Os 17,07% restantes foram classificados como “Bases majoritárias pró-Lula”.
A pesquisa utiliza uma abordagem de inteligência artificial conhecida como clustering, que permite agrupar grandes volumes de dados a partir de características semelhantes, sem exigir que os grupos sejam previamente definidos pelo pesquisador. Dessa forma, o modelo procura identificar padrões estatísticos existentes nas informações eleitorais.
Diferentemente de uma pesquisa de intenção de voto, o levantamento trabalha com dados agregados por seção eleitoral. Portanto, os resultados não representam projeções de votos, não permitem identificar o comportamento individual dos eleitores e não devem ser interpretados como previsão de resultados eleitorais.
Inteligência artificial identifica três padrões eleitorais
O primeiro perfil, denominado “Seções Flávio-majoritárias”, reúne 229.144 seções eleitorais, equivalentes a 46,02% do total analisado. Nesse grupo, a participação média atribuída a Flávio Bolsonaro é de 54,20%, enquanto a de Lula alcança 37,95%. A diferença média entre os dois candidatos é de aproximadamente 16,3 pontos percentuais.
O segundo grupo, chamado “Bipolar Absentista”, compreende 183.782 seções, ou 36,91% do total. Sua principal característica é a combinação de maior abstenção, incidência mais elevada de votos brancos e nulos e competição mais equilibrada entre os principais candidatos. A margem média entre os dois primeiros colocados é de 16,26 pontos percentuais, inferior à média nacional de 27,88 pontos.
Já o terceiro perfil, “Bases majoritárias pró-Lula”, reúne 84.971 seções, correspondentes a 17,07% do universo analisado. Nessas localidades, a participação média atribuída a Lula chega a 68,69%, acompanhada por maior concentração dos votos no primeiro colocado e menor fragmentação eleitoral.
A distribuição dos três grupos mostra que o comportamento eleitoral brasileiro não pode ser explicado apenas pela preferência por um candidato. Indicadores de participação e competitividade também ajudam a diferenciar seções que, à primeira vista, poderiam apresentar resultados semelhantes.
Gráfico disponível para download abaixo.
Gráfico 1. Distribuição das seções eleitorais entre os três perfis. Fonte: relatório de Ricardo Villaça, outubro de 2026.
Visualizar gráfico de distribuição dos perfis
Mapas revelam diferenças regionais no comportamento eleitoral
A distribuição geográfica dos perfis mostra diferenças importantes entre as regiões brasileiras. O primeiro grupo, associado à maior participação média de Flávio Bolsonaro, aparece em diferentes partes do território nacional, com maior número absoluto de seções em São Paulo, Minas Gerais, Paraná, Rio de Janeiro e Rio Grande do Sul.
São Paulo concentra 37.467 seções desse perfil, seguido por Minas Gerais, com 20.967, e Paraná, com 19.123. Entre os municípios com maior quantidade de seções classificadas nesse grupo estão Brasília, com 5.626, São Paulo, com 3.674, e Rio de Janeiro, com 3.617.
O perfil Bipolar Absentista apresenta presença expressiva nos grandes centros urbanos, especialmente no Sudeste. Somente o estado de São Paulo reúne 65.095 seções dessa categoria, seguido por Minas Gerais, com 27.895, e Rio de Janeiro, com 20.033.
Na capital paulista, 22.938 seções foram classificadas nesse grupo. O Rio de Janeiro aparece com 8.987, enquanto Belo Horizonte registra 3.895.
Já as bases majoritárias pró-Lula apresentam maior concentração no Nordeste e em áreas do Norte. A Bahia lidera em número absoluto de seções desse perfil, com 17.686, seguida por Ceará, com 10.617, Maranhão, com 8.642, Pernambuco, com 8.137, e Piauí, com 7.114.
Mapa 1. Perfil eleitoral dominante por município. Reprodução fiel do mapa apresentado na página 3 do estudo. As cores correspondem aos perfis 1, 2 e 3 definidos pelo modelo, e não a uma votação individual ou projeção eleitoral.
Abstenção e votos inválidos também diferenciam os perfis
Um dos resultados mais relevantes da análise está na identificação de diferenças entre as taxas de participação eleitoral. O perfil Bipolar Absentista registra abstenção média de 21,67%, superior aos 20,45% observados nas seções Flávio-majoritárias e aos 19,29% registrados nas bases pró-Lula.
O segundo perfil também apresenta maior incidência de votos nulos e brancos, com médias de aproximadamente 3,80% e 2,69%, respectivamente. Nas seções Flávio-majoritárias, esses percentuais são de 2,10% e 1,33%.
Esses indicadores ajudam a explicar por que o modelo separa as seções em grupos distintos mesmo quando há concentração de votos nos mesmos candidatos. A classificação considera simultaneamente diferentes dimensões do comportamento eleitoral, em vez de observar apenas quem recebeu mais votos.
Gráfico 2. Taxa média de abstenção em cada perfil, conforme os percentuais apresentados no relatório.
Estudo também identifica municípios com maior diversidade de perfis
Além de mapear o padrão dominante em cada município, o relatório apresenta uma segunda representação territorial, denominada “Mapa Brasil Pureza Perfil”.
Esse indicador procura demonstrar o grau de predominância de determinado perfil dentro de cada município. Valores próximos de 1 representam maior concentração de seções pertencentes ao mesmo grupo, enquanto valores menores indicam maior heterogeneidade entre os padrões identificados.
A informação é relevante porque municípios classificados sob um mesmo perfil dominante podem apresentar diferentes níveis de diversidade eleitoral internamente.
Mapa 2. Grau de predominância do perfil eleitoral por município. Reprodução fiel da página 4 do estudo, com a escala de cores original.
Como a inteligência artificial foi utilizada
Para realizar a classificação, o levantamento aplicou técnicas de agrupamento estatístico a 33 variáveis eleitorais. O modelo compara as características das seções e identifica aquelas que apresentam padrões semelhantes.
A metodologia também calcula a distância de cada seção em relação ao centro estatístico do grupo ao qual pertence, denominado centróide. Quanto menor essa distância, mais representativa é a seção daquele perfil.
O relatório apresenta indicadores de qualidade do agrupamento, incluindo Silhouette, Calinski-Harabasz e Davies-Bouldin. Na configuração escolhida, com três grupos, o índice Silhouette alcançou 0,1187. Esse resultado sugere que a separação entre os perfis é limitada, o que exige cautela na interpretação das categorias.
Outro aspecto importante é que a localização geográfica não foi utilizada para determinar previamente os grupos. Segundo o estudo, as características territoriais foram consideradas posteriormente, para interpretar a distribuição dos padrões identificados pelo algoritmo.
Dados não permitem prever o resultado das eleições
Embora o levantamento apresente diferenças expressivas entre os perfis, seus resultados precisam ser interpretados dentro dos limites da metodologia utilizada.
A análise considera seções eleitorais como unidades estatísticas, e não eleitores individualmente. Dessa forma, a presença de determinado perfil em um município não significa que todos os seus habitantes compartilhem as mesmas preferências políticas.
Também é importante observar que a proporção de seções pertencentes a cada grupo não corresponde necessariamente à proporção de votos recebidos por determinado candidato no conjunto do eleitorado brasileiro.
O relatório não apresenta, em seu sumário executivo, uma validação temporal que permita tratar os padrões identificados como previsão da votação futura. Também não detalha suficientemente, no documento disponibilizado, a origem e o período de referência das variáveis associadas aos candidatos. Por isso, os percentuais devem ser compreendidos como resultados da base analisada, e não como desempenho eleitoral oficialmente confirmado em 2026.
Apesar dessas limitações, o estudo demonstra uma aplicação da inteligência artificial à análise de grandes bases de dados eleitorais. Ao combinar participação, distribuição de votos e características territoriais, a metodologia oferece uma forma adicional de investigar diferenças regionais e identificar padrões que poderiam passar despercebidos em análises concentradas exclusivamente nos resultados por estado ou município.
