Índice de Aprovação dos Presidentes do Brasil

Metodologia

O JOTA reuniu dados e informações sobre resultados de pesquisas de opinião conduzidas no Brasil desde 1986. Ao todo são mais de 750 pesquisas eleitorais e de avaliação de governo, cobrindo mais de 33 anos da história política do país, oito presidentes e 11 governos. O agregador de Avaliação do Governo contabiliza mais 545 pesquisas conduzidas no país e que perguntaram aos brasileiros sobre o desempenho dos governos e presidentes desde então. Os dados mais antigos foram recuperados a partir de repositórios de dados pessoais de pesquisadores da área e por meio de monitoramento do que é divulgado em sites de jornais e revistas sobre popularidade e avaliação de governo.

Desde pelo menos 2002, métodos de agregação de pesquisas usando médias e técnicas de análise de tendências têm sido empregados durante campanhas eleitorais para prever seus resultados. É uma técnica bastante utilizada nos Estados Unidos, com destaque para os sites RealClearPolitics e FiveThirtyEight. O primeiro foi o pioneiro nos métodos de agregação de pesquisas enquanto o segundo ganhou notoriedade por prever precisamente o resultado das eleições em 2008 e 2012 - apesar de ter cometido erros em 2016.

O JOTA tem experiência com esse tipo de método de agregação. Na eleição de 2018, Bolsonaro apareceu com 54,8% no nosso agregador de pesquisas eleitorais e acabou com 55,1%. Já Haddad apareceu com 45,2% no modelo e acabou com 44,9%. O agregador chegou mais perto do resultado final do que qualquer um dos institutos individualizados. O resultado pode ser conferido aqui.

O modelo de fusão de dados do JOTA é baseado na técnica conhecida como Filtro de Kalman, utilizada em várias áreas, das telecomunicações à indústria de carros autônomos e compreende as seguintes etapas:

1. O modelo faz uma previsão da posição ou nível de aprovação do governo com base em algumas expectativas anteriores;
2. Em seguida, obtemos uma medição (ainda que imprecisa) dessa posição a partir das sondagens;
3. Com base nos erros e acertos, o modelo atualiza a previsão para a próxima posição;
4. Este processo é repetido para a próxima etapa.

O modelo também considera house effects, ou seja, um componente de erro não aleatório que cada empresa, eventualmente, adiciona ao valor estimado da aprovação de governo. Uma vez que a verdadeira taxa de aprovação não é revelada, como acontece com a intenção de voto, o modelo assume que os house effects deveriam somar zero (devido ao cancelamento mútuo das diferenças). Desse modo, o impacto médio do erro não aleatório de um instituto de pesquisa poderia ser estimado pelo modelo, subtraindo o valor individual da pesquisa do valor agregado, que é a média das pesquisas.

Disclaimer: Os números reproduzidos neste agregador são de inteira responsabilidade dos institutos mencionados. O agregador de pesquisas do JOTA apenas faz uma compilação dos levantamentos realizados. Portanto, não nos responsabilizamos pelas amostras e técnicas utilizadas pelos institutos. Mas estamos à disposição para eventuais esclarecimentos sobre o modelo de agregação os números aqui reproduzidos.