Raio-X das Urnas: cinco eleições presidenciais, 1,4 milhão de seções
Um estudo independente das eleições para Presidente de 2010 a 2026, feito exclusivamente com os arquivos públicos do Tribunal Superior Eleitoral. Olhamos do resultado nacional até cada seção eleitoral, e testamos, com métodos estatísticos conhecidos, se os números se comportam como deveriam.
O resultado, eleição por eleição
Em uma fraseEm 2026, Lula venceu o 2º turno com 51,8% dos votos válidos. Desde 2014, três das quatro disputas foram decididas por menos de 4 pontos.
Desde 2010 todas as eleições presidenciais foram decididas no 2º turno, e três das cinco por menos de 4 pontos percentuais dos votos válidos. A de 2022 foi a mais apertada da série; a de 2026 repetiu o duelo PT × PL, agora com Flávio Bolsonaro.
2º turno: votos válidos por candidato
Percentual dos votos válidos (exclui brancos e nulos).
Margem de vitória no 2º turno
Diferença em pontos percentuais e em votos.
1º turno: como os votos se dividiram
Os quatro mais votados de cada ano; os demais somados em “Outros”.
Os estados
Em uma fraseO voto continua dividido por região: o Nordeste vota majoritariamente no PT; o Sul, o Centro-Oeste e boa parte do Norte, no PL; o Sudeste fica dividido.
No mapa, a cor mostra a vantagem do candidato do PT (vermelho) ou do principal adversário (azul) sobre o outro, em votos válidos. Passe o mouse sobre um estado para ver os percentuais.
Vantagem por estado
Por região
Percentual dos votos válidos dos dois principais candidatos.
Tabela por estado
Quem foi votar, e como
Em uma fraseEm 2026, 80,8% dos eleitores votaram no 2º turno, a maior participação em um 2º turno desde 2010, e brancos e nulos caíram para 3,2%.
No 1º turno, a abstenção subiu a cada eleição, de 18,1% em 2010 para 21,1% em 2026. No 2º turno o movimento foi o contrário: 2026 teve o maior comparecimento da série. Brancos e nulos, que chegaram a quase 10% do comparecimento no 2º turno de 2018, caíram para 3,2% no último 2º turno.
Abstenção, brancos e nulos
Abstenção sobre o eleitorado apto; brancos e nulos sobre o comparecimento.
Eleitorado e comparecimento
Milhões de eleitores, 2º turno.
Abstenção por estado: 2º turno de 2022 × 2026
Ordenado pela variação, em pontos percentuais.
5.570 municípios
Em uma fraseDe uma eleição para outra, o voto de cada município muda pouco e de forma gradual: os pontos ficam colados à diagonal.
Cada ponto é um município. Pontos sobre a diagonal votaram em 2026 igual a 2022; acima dela, o candidato do PT ganhou terreno. A nuvem estreita mostra o quanto o voto municipal é estável de uma eleição para outra.
Voto do PT por município
Municípios vencidos
2º turno, por candidato.
Consulte um município
Digite o nome e escolha na lista.
A máquina: seções, locais e urnas
Em uma fraseEm 2026, 99,98% das seções tiveram os votos lidos diretamente da urna; as poucas ocorrências estão registradas nos arquivos oficiais.
Cada seção eleitoral é uma urna e um boletim de urna (BU). Os arquivos do TSE trazem, para cada seção, o modelo do equipamento, a origem do voto e o horário em que o BU chegou à totalização. É a partir desse grão que fazemos os testes das próximas seções.
Modelos de urna em uso
Seções por modelo, 2º turno. A base de 2018 não informa o modelo.
Modelo de urna por região, 2026
Participação de cada modelo nas seções da região.
Ocorrências registradas
Seções em que o voto não veio diretamente da urna original, seções não instaladas e anuladas.
RED (Recuperador de Dados) é o procedimento que recupera os votos gravados quando a urna apresenta falha; “Sistema de apuração” indica votação em cédula ou digitação posterior; “Totalização” indica seções não instaladas ou agregadas, registradas sem BU próprio.
O modelo da urna muda o voto?
Em uma fraseO modelo da urna não muda o voto: comparando seções da mesma escola, a diferença entre modelos é menor que um voto por seção.
A votação bruta de cada finalista varia conforme o modelo da urna. A questão é por quê: modelos diferentes foram distribuídos para regiões diferentes, e as regiões votam diferente.
Comparação bruta
% do PT entre os dois finalistas, por modelo de urna, todas as seções.
Comparação dentro do mesmo local
Desvio médio em relação ao próprio local de votação, pontos percentuais, com intervalo de 95%.
A noite da apuração: por que o placar “vira”
Em uma fraseA ordem em que as regiões são apuradas move o placar parcial ao longo da noite; o resultado final não depende dessa ordem.
Os boletins chegam ao TSE em ordem geográfica, não aleatória. Estados com maior velocidade de transmissão e fuso horário diferente entram antes. Quando a primeira metade da apuração vem de regiões que votam diferente da segunda, o placar parcial se move até o resultado final. Isso é uma consequência da ordem de chegada, e não muda nenhum voto já contado.
Placar acumulado ao longo da apuração
% do PT entre os dois finalistas, conforme as seções eram totalizadas.
Ritmo por região
% das seções de cada região já totalizadas, por horário (Brasília).
Hora a hora: a prorrogação até as 19h no 2º turno de 2026
Em uma fraseDepois das 17h houve cerca de 33 mil votos, menos de 1% da diferença final, e as seções que fecharam mais tarde votaram como as demais.
No 2º turno de 2026, por decisão judicial, o horário de votação foi estendido até as 19h nas seções que ainda tinham eleitores. Este capítulo mede o que aconteceu depois das 17h: quantos votos houve, em quantas seções, e se as seções que fecharam mais tarde votaram de forma diferente das demais.
Quando os boletins de urna chegaram ao TSE
BUs recebidos a cada 10 minutos, horário de Brasília. Em 2026, quase nenhum BU do 2º turno chegou entre 17h15 e 19h: a transmissão se concentrou depois do novo horário de encerramento.
Seções que fecharam mais tarde votaram diferente?
E o comparecimento?
Mudança no comparecimento do 1º para o 2º turno, em relação à média do próprio estado, por décimo da ordem de chegada do BU.
Votos dados a cada 10 minutos, segundo os logs das urnas
Eleitores liberados sem digital e voto
Retrato de cada seção
Em uma fraseAs distribuições seção a seção não mostram as assinaturas estatísticas típicas de alterações em grande escala.
Alterações sistemáticas em grande escala tendem a deixar assinaturas estatísticas na distribuição seção a seção: picos em 100% de comparecimento, aglomerados de seções com votação unânime, ou uma “segunda montanha” no gráfico de comparecimento × voto (a chamada impressão digital eleitoral, de Klimek et al., 2012). Procuramos essas assinaturas.
Voto do PT por seção
Quantas seções deram cada % do PT entre os finalistas. Curvas suaves, sem picos isolados, são o esperado.
Comparecimento por seção
Quantas seções tiveram cada % de comparecimento. Um pico perto de 100% seria atípico.
Impressão digital eleitoral
Cada célula conta as seções com aquele comparecimento (vertical) e aquele % do PT (horizontal). O normal é uma única mancha. Uma segunda mancha no canto superior, com comparecimento perto de 100% e voto quase todo num só lado, seria o sinal de alerta.
Seções extremas
Contagem de seções com resultados muito concentrados.
Do 1º para o 2º turno
Em uma fraseCada seção vota de forma muito parecida nos dois turnos: a correlação passa de 0,97 em todos os anos.
Entre os turnos, a mesma seção, com os mesmos eleitores e a mesma urna, vota de novo. Se houvesse uma inconsistência localizada em um dos turnos, a relação entre os dois resultados se quebraria. Ela não se quebra: a correlação seção a seção fica acima de 0,97 em todos os anos.
Mesma seção, dois turnos
Para onde foram os votos do 1º turno de cada escolha está no próximo capítulo, na matriz de migração estimada pelo Monte Carlo.
O esperado e o real: simulação de Monte Carlo
Em uma fraseUsando só o 1º turno de cada seção e o comportamento das vizinhas, o modelo acerta o resultado nacional do 2º turno com erro de menos de 0,1 ponto.
Se cada seção mudasse do 1º para o 2º turno como as seções vizinhas mudaram, qual seria o resultado? Estimamos, para cada local de votação, município e estado, a probabilidade de quem votou em cada opção no 1º turno ir para cada destino no 2º. Depois sorteamos o 2º turno de cada seção, grupo a grupo de eleitores, e comparamos o resultado real com o que os sorteios produzem.
Resultado nacional: real × previsto
Onde o real caiu entre os sorteios
Para cada seção, em que ponto da faixa sorteada caiu o resultado real. Se o modelo descreve bem as seções, as barras ficam todas na altura da linha; barras mais altas nas pontas indicam seções mais variáveis do que o modelo supõe.
De onde vieram os votos do 2º turno
Votos de cada finalista no 2º turno, pela escolha do eleitor no 1º turno, com intervalo de 95%.
Probabilidade de migração
Para cada escolha do 1º turno, a chance de ir para cada destino no 2º.
Seções muito fora do esperado, por estado
Seções fora da faixa de 99,9% dos sorteios, comparadas com o número que o acaso produziria (0,1% das seções). Acima de 1 há mais seções extremas do que o acaso explica.
Município a município: o esperado e o real
Em uma frasePrevendo cada município sem usar a própria cidade, menos de 1% fica fora da faixa de 99,9%, com desvios nos dois sentidos.
Para cada um dos mais de 5.700 municípios (incluindo as cidades do exterior), calculamos o 2º turno esperado a partir do 1º turno da própria cidade e das taxas de migração dos outros municípios do mesmo estado. A cidade nunca entra na conta da sua previsão. A faixa esperada inclui a variação natural entre seções e entre municípios, já que cada cidade tem sua política local.
Quão longe do esperado ficou cada município
Saldos de poucos votos são comuns
Municípios em que um finalista variou no máximo 1, 5 ou 10 votos do 1º para o 2º turno. O saldo é ganhos menos perdas; ficar perto de zero não exige que ninguém tenha mudado de voto.
Municípios mais distantes do esperado
Os desvios mais fortes nos dois sentidos, entre municípios com pelo menos 1.000 votos nos finalistas. O z mede a diferença entre os dois candidatos (real × esperado) em desvios-padrão; por isso as duas colunas importam. Em geral são municípios pequenos, com dinâmica política local própria, ou cidades do exterior.
Teste do último dígito
Em uma fraseO último dígito das contagens segue o padrão esperado, igualmente para os dois finalistas.
Contagens registradas sem um processo de contagem real tendem a ter dígitos finais com frequências atípicas. O teste do último dígito das contagens de cada seção olha para isso.
Último dígito × referência suavizada
Contagens com 100 ou mais votos.
Testes complementares
Em uma frase
Quatro testes usados na literatura de análise eleitoral que completam os capítulos anteriores: a recontagem do registro digital dos votos, o ritmo da votação nos logs das urnas, a frequência de percentuais redondos e a distribuição geográfica dos desvios.
1. Recontagem: registro digital dos votos × boletim de urna
O RDV guarda cada voto da urna, embaralhado e sem identificar o eleitor. Recontamos o RDV de cada urna da amostra e comparamos com o boletim de urna (BU) e com o arquivo público de votação por seção.
2. Ritmo da votação
3. Percentuais redondos
4. Os desvios se agrupam no mapa?
O que os dados mostram
Este estudo é estatístico e se limita ao que está nos arquivos públicos. Ele não substitui as auditorias formais do processo eleitoral (testes públicos de segurança, auditoria de funcionamento em dia de votação, verificação de assinaturas digitais e conferência dos BUs impressos), mas é um complemento independente e reproduzível a elas.
Método e dados
Fontes
Arquivos do Portal de Dados Abertos do TSE, cargo Presidente:
- Votação nominal e detalhe da apuração por município e zona, 2010–2026: resultados, comparecimento, brancos e nulos.
- Votação por seção eleitoral e detalhe da apuração por seção, 2018, 2022 e 2026: votos por candidato em cada seção, modelo da urna, origem do voto e horários de recebimento e totalização dos BUs.
Totais nacionais conferidos com a divulgação oficial (ex.: 2026, 2º turno: 124.082.273 votos válidos; Lula 64.256.232).
Definições
- % de um finalista entre os finalistas: votos dele ÷ (votos do 13 + votos do adversário do 13 no 2º turno: PSL em 2018, PL em 2022 e 2026). Usado em toda a análise por seção para comparar turnos na mesma escala. O seletor no topo troca o finalista acompanhado; o percentual de um é o complemento do outro.
- Abstenção: abstenções ÷ eleitores aptos. Brancos/nulos: ÷ comparecimento.
Testes
- Modelo de urna: efeito fixo de local de votação. Para cada seção, desvio do % do finalista em relação à média ponderada do seu local; média por modelo nos locais com mais de um modelo, ponderada pelos votos, intervalo de 95% por erro-padrão com tamanho amostral efetivo.
- Impressão digital: histograma 2D de comparecimento × voto, seções com 20+ aptos (Klimek, Yegorov, Hanel e Thurner, PNAS 2012).
- Consistência entre turnos: correlação de Pearson seção a seção, seções com 20+ votos nos finalistas em ambos os turnos.
- Último dígito: comparado com a curva de contagens suavizada por média móvel centrada de 10 valores. O teste de Benford para o 2º dígito (Mebane, 2006) foi retirado: em contagens por seção ele produz desvios mesmo sem nenhuma inconsistência (Deckert, Myagkov e Ordeshook, 2011).
- Logs das urnas: amostra de 6.176 seções do 2º turno de 2026, estratificada por UF e pelo quinto da ordem de chegada do BU (40% da amostra de cada UF no último quinto), expandida pelo estimador de Horvitz-Thompson. Cada voto é a linha “O voto do eleitor foi computado”; o horário local da urna é convertido para o de Brasília pelo marco de abertura (“Urna pronta para receber votos”, às 8h de Brasília). Os logs trazem números de título de eleitor de mesários: eles não são gravados nem publicados, só contagens.
- Município a município: taxas de migração por UF (Brasil → UF, mesmo ajuste do Monte Carlo) estimadas com metade dos municípios e aplicadas à outra metade, e vice-versa. O 2º turno esperado de cada município soma as seções dele. A incerteza junta o sorteio das seções (Dirichlet-multinomial) e um efeito próprio de cada município, de desvio-padrão τ calibrado pela mediana dos desvios. A quantidade de municípios fora da faixa de 99,9% que o acaso produziria vem de 200 simulações do país inteiro.
- Hora a hora: horário de recebimento do BU no TSE. Seções de 2022 e 2026 ordenadas pela chegada do BU no 2º turno e divididas em dez grupos iguais; em cada grupo, a mudança do 1º para o 2º turno no % do finalista e no comparecimento, descontada a média do próprio estado, ponderada pelos votos, com intervalo de 95% por erro-padrão com tamanho amostral efetivo. O horário de cada voto e do encerramento de cada seção vem da amostra de logs das urnas (abaixo).
- Monte Carlo 1º → 2º turno: cinco origens no 1º turno (13, adversário, outros, branco/nulo, abstenção) e quatro destinos no 2º. As taxas de migração são estimadas por mínimos quadrados com as linhas restritas a probabilidades, em quatro níveis encaixados (Brasil, UF, município, local de votação), cada um puxado para o de cima. Validação cruzada em duas metades: a taxa que prevê uma seção nunca usa a própria seção. Cada origem migra por Dirichlet-multinomial, com a sobredispersão calibrada pela mediana dos desvios (o miolo da distribuição, não as caudas). Sorteio completo em 20 mil seções por ano (2 mil sorteios cada) para conferir a aproximação normal usada nas demais. Incerteza nacional por bootstrap de municípios inteiros.
- Recontagem RDV × BU: para as seções da amostra de logs, o registro digital do voto (RDV) e o boletim de urna (BU) do 2º turno de 2026, baixados de resultados.tse.jus.br. Os dois arquivos são ASN.1 (DER) documentados pelo TSE; contamos os votos da eleição presidencial (código 6258) no RDV e comparamos, candidato a candidato, com o BU e com o arquivo público de votação por seção.
- Ritmo da votação: nos mesmos logs, o intervalo entre votos consecutivos de cada urna e o tempo entre a liberação do eleitor e o voto computado. Sequência rápida = 5 votos seguidos, cada um a menos de 15 segundos do anterior.
- Percentuais redondos: seções em que o comparecimento, ou o percentual de cada finalista nos votos válidos, é um número inteiro exato (Kobak, Shpilkin e Pshenichnikov, 2016). Referência: 200 sorteios binomiais de cada seção, com a probabilidade observada nela.
- Agrupamento geográfico: índice de Moran (Moran, 1950) do desvio z de cada município do capítulo 12, com os 8 municípios mais próximos como vizinhos (centro da malha municipal do IBGE) e significância por 999 permutações.
Referências
- Alvarez, R. M.; Hall, T. E.; Hyde, S. D. (orgs.) (2008). Election Fraud: Detecting and Deterring Electoral Manipulation. Washington: Brookings Institution Press.
- Beber, B.; Scacco, A. (2012). What the Numbers Say: A Digit-Based Test for Election Fraud. Political Analysis, 20(2), 211–234.
- Deckert, J.; Myagkov, M.; Ordeshook, P. C. (2011). Benford's Law and the Detection of Election Fraud. Political Analysis, 19(3), 245–268.
- Goodman, L. A. (1953). Ecological Regressions and Behavior of Individuals. American Sociological Review, 18(6), 663–664.
- Horvitz, D. G.; Thompson, D. J. (1952). A Generalization of Sampling Without Replacement from a Finite Universe. Journal of the American Statistical Association, 47(260), 663–685.
- King, G. (1997). A Solution to the Ecological Inference Problem. Princeton: Princeton University Press.
- Klimek, P.; Yegorov, Y.; Hanel, R.; Thurner, S. (2012). Statistical Detection of Systematic Election Irregularities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(41), 16469–16473.
- Kobak, D.; Shpilkin, S.; Pshenichnikov, M. S. (2016). Integer Percentages as Electoral Falsification Fingerprints. The Annals of Applied Statistics, 10(1), 54–73.
- Moran, P. A. P. (1950). Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17–23.
- Myagkov, M.; Ordeshook, P. C.; Shakin, D. (2009). The Forensics of Election Fraud: Russia and Ukraine. Cambridge: Cambridge University Press.
- Rozenas, A. (2017). Detecting Election Fraud from Irregularities in Vote-Share Distributions. Political Analysis, 25(1), 41–56.
- Tribunal Superior Eleitoral. Portal de Dados Abertos (dadosabertos.tse.jus.br) e arquivos de urna do 2º turno de 2026 (resultados.tse.jus.br): votação e detalhe da apuração por seção, logs, RDV e boletins de urna.
Dados agregados
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