Por Tulio Kahn
A cada ciclo eleitoral brasileiro, um debate reaparece com força quase automática: quais institutos “erraram”, quais “acertaram” e quem estaria “inflando” ou “escondendo” o apoio a determinados candidatos. No centro desse debate, especialmente quando Luiz Inácio Lula da Silva está no páreo, surgem acusações recorrentes de que certas pesquisas “superestimam” o petista, enquanto outras o “subestimam”. O problema é que, na maioria das vezes, esses termos são usados de forma imprecisa, confundindo conceitos estatísticos, diferenças metodológicas e julgamentos políticos.
Entender corretamente o que é superestimação ou subestimação não é apenas um exercício acadêmico. Trata-se de uma chave fundamental para interpretar pesquisas de opinião, evitar conclusões apressadas e compreender por que leituras isoladas costumam ser enganosas. A análise cuidadosa de dados das eleições presidenciais passadas — especialmente 2018 e 2022 — e do atual ciclo pré-eleitoral de 2026 mostra que essas tendências existem, são recorrentes, mas não significam manipulação nem incompetência. Elas refletem, antes de tudo, estilos metodológicos distintos.
O conceito: superestimação e subestimação não são “erro”
Do ponto de vista técnico, dizer que um instituto “superestima” Lula não significa dizer que ele “erra mais” ou que esteja “puxando” resultados de forma deliberada. O conceito correto é relativo, não absoluto.
Superestimação ocorre quando um instituto, de forma sistemática, mede a intenção de voto de um candidato acima do consenso formado pelo conjunto das pesquisas. Subestimação ocorre quando esse mesmo instituto, também de maneira recorrente, aparece abaixo desse consenso. O ponto central é a persistência do desvio — não um resultado isolado.
Esse consenso, por sua vez, não é uma média simples. Ele emerge de agregações estatísticas que ponderam pesquisas por precisão, recência e desempenho histórico. Em outras palavras, o consenso é uma tentativa de estimar o “centro de gravidade” do eleitorado naquele momento. Estar acima ou abaixo dele não implica estar certo ou errado em relação ao resultado final da eleição.
Essa distinção é crucial. Um instituto pode subestimar Lula em relação ao consenso e, ainda assim, acertar com grande precisão o resultado final — como ocorreu em 2022. Da mesma forma, um instituto pode superestimar Lula em diversos momentos e continuar dentro da margem de erro no dia da eleição.
Por que essas diferenças existem?
As causas da superestimação ou subestimação são estruturais. Institutos não medem “o eleitorado brasileiro” de forma homogênea; eles medem amostras e tentam corrigir imperfeições com modelos próprios. Entre os fatores que explicam diferenças persistentes estão:
Modo de coleta (presencial, telefone, online);
Tratamento de indecisos e não resposta;
Ponderações regionais e socioeconômicas;
Sensibilidade a voto envergonhado ou socialmente pressionado;
Formulação de perguntas e ordem dos estímulos.
Esses elementos tendem a ser estáveis ao longo do tempo. Institutos raramente “mudam de personalidade metodológica” entre eleições. Por isso, padrões observados em 2018 reaparecem em 2022 e voltam a se manifestar no atual ciclo.
Os grupos metodológicos: quem mede Lula acima, abaixo ou perto do consenso
Ao analisar o comportamento relativo dos principais institutos ao longo de múltiplos ciclos eleitorais, é possível identificar três grandes grupos.
Institutos que tendem a medir Lula acima do consenso
Neste grupo aparecem, de forma recorrente:
Datafolha
Ipec (ex-Ibope)
Quaest
Esses institutos costumam capturar com mais intensidade o voto lulista declarado, especialmente em regiões de menor renda e no Nordeste. Em médias móveis e agregações, frequentemente posicionam Lula alguns pontos acima do centro do sistema. Isso não significa erro: em vários momentos, especialmente em 2022, esses levantamentos anteciparam corretamente movimentos de crescimento do petista.
Institutos que tendem a medir Lula abaixo do consenso
Aqui se destacam:
AtlasIntel
Paraná Pesquisas
Real Time Big Data
Esses institutos, em geral, apresentam Lula em patamares inferiores ao agregado, muitas vezes compensados por números mais altos para candidatos conservadores. Metodologias online, correções agressivas de não resposta e maior sensibilidade ao voto silencioso ajudam a explicar esse padrão.
Institutos mais neutros ou oscilantes
Alguns institutos não apresentam viés direcional claro, alternando posições ao redor do consenso:
Ipespe
Vox Populi
Futura
Ideia Big Data
Eles tendem a reagir mais rapidamente a mudanças conjunturais e, por isso, aparecem ora acima, ora abaixo do agregado.
As eleições passadas: o padrão já existia?
2018: Lula fora da urna, mas presente nos dados
Embora Lula tenha sido impedido de concorrer em 2018, ele foi medido intensamente até sua inelegibilidade, e depois transferiu capital político para Fernando Haddad. Esse ciclo já revelou padrões claros. Datafolha e Ibope frequentemente mediam Lula — e depois Haddad — acima do consenso, enquanto Paraná Pesquisas e institutos similares mostravam desempenho mais forte para Jair Bolsonaro.
Mesmo sem Lula na urna, o “efeito Lula” já se manifestava de forma assimétrica entre institutos. Isso indica que o fenômeno não depende exclusivamente do candidato, mas da forma como cada instituto enxerga o eleitorado.
2022: evidência direta e incontornável
A eleição de 2022 oferece o teste mais robusto. Com grande volume de pesquisas e resultado conhecido, foi possível observar com clareza o comportamento relativo dos institutos.
Datafolha, Ipec e Quaest frequentemente posicionaram Lula acima da média do sistema. Paraná Pesquisas, AtlasIntel e Real Time Big Data, por outro lado, o colocaram abaixo. Ainda assim, institutos de ambos os grupos apresentaram bom desempenho no resultado final. O AtlasIntel, por exemplo, apesar de subestimar Lula em vários momentos, acertou com precisão a diferença no segundo turno.
Isso demonstra que viés relativo não equivale a erro absoluto.
O ciclo atual: 2026 e a repetição do padrão
No atual cenário pré-eleitoral de 2026, o mesmo desenho reaparece. Agregações que ponderam recência, precisão e qualidade histórica indicam Lula em torno de 40% das intenções de voto. Mais uma vez, Quaest, Ipec e Datafolha tendem a aparecer acima desse valor, enquanto AtlasIntel, Paraná Pesquisas e Real Time Big Data ficam abaixo.
A repetição do padrão em três ciclos consecutivos reforça a interpretação estrutural. Não se trata de manipulação nem de coincidência. Trata-se de estilos metodológicos consistentes, que capturam diferentes “faces” do eleitorado brasileiro.
E a qualidade dos institutos? O que diz a evidência histórica
Uma pergunta inevitável é se esses grupos diferem em qualidade. A resposta, sustentada por avaliações históricas como o Pindograma — que mede o erro médio dos institutos entre 2012 e 2022 — é clara: não há diferença estatisticamente significativa entre os grupos.
Institutos nota A aparecem tanto entre os que superestimam quanto entre os que subestimam Lula. As médias de erro histórico são semelhantes, e as diferenças observadas são pequenas demais para serem estatisticamente relevantes. Isso reforça a ideia de que o viés relativo é uma característica metodológica, não um indicador de competência.
As conclusões principais
A análise integrada de conceitos, dados históricos e evidências atuais permite chegar a algumas conclusões sólidas:
Superestimação e subestimação são conceitos relativos, não acusações de erro ou fraude.
Os mesmos padrões se repetem ao longo do tempo, atravessando eleições distintas.
Esses padrões não estão associados à qualidade histórica dos institutos.
Leituras isoladas são enganosas; o valor analítico está na agregação.
A diversidade metodológica é uma virtude, não um defeito, do sistema de pesquisas.
Em última instância, entender essas diferenças é essencial para qualificar o debate público. Em vez de perguntar “qual instituto está certo?”, a pergunta mais produtiva é: o que o conjunto das pesquisas está dizendo, e como diferentes metodologias iluminam partes distintas do eleitorado?
Num ambiente político cada vez mais polarizado, essa distinção não é apenas técnica. Ela é democrática.
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