PROPRIEDADE INTELECTUAL  © 2026 Duplamente Inteligência de Mercado. Estudo conduzido e assinado por Adriano Sampaio. Reprodução proibida sem autorização expressa.

 

Nota metodológica e limites. Este artigo constitui um exercício de inteligência de mercado aplicada à análise do ambiente eleitoral. Não é pesquisa eleitoral registrada, sondagem de intenção de voto, projeção de resultado ou afirmação factual sobre a ocorrência dos eventos narrados. As narrativas citadas são tratadas exclusivamente como variáveis de ruído informacional e de percepção. Os coeficientes, perdas e volumes apresentados são parâmetros de simulação: descrevem o comportamento do modelo sob determinadas premissas, e não fatos observados no eleitorado.

 

Tese central — em uma janela eleitoral curta, a erosão não depende apenas do conteúdo de uma narrativa. Ela emerge da interação entre alcance, repetição, credibilidade percebida, congruência identitária, carga moral, capacidade de correção e propensão à abstenção ou mudança de escolha.

 

1. Sumário executivo

A Duplamente Inteligência de Mercado estruturou uma simulação de cenários para examinar como choques narrativos simultâneos poderiam produzir erosão de apoio ao candidato Lula nos três dias finais de um pleito. O ponto de partida não é uma causalidade linear — “mensagem negativa gera perda de voto” —, mas uma cadeia probabilística: exposição → atenção → credibilidade percebida → ativação emocional ou identitária → revisão de preferência ou desmobilização.

 

O modelo integra sete camadas analíticas, que devem ser lidas como componentes de uma arquitetura de cenários, e não como evidências independentes de causalidade:

• social listening e sentimento líquido como termômetros de circulação discursiva;

• share of voice para estimar competição por atenção entre narrativas;

• curvas de difusão em redes e câmaras de eco, distinguindo alcance de repetição;

• segmentação demográfica para observar heterogeneidade de sensibilidade, sem convertê-la em prescrição de persuasão;

• regressão logística como estrutura de conversão probabilística entre exposição e resposta modelada;

• simulação Monte Carlo para propagar incerteza dos parâmetros;

• elasticidade eleitoral por segmento para representar diferentes graus de estabilidade da preferência.

 

No cenário-base originalmente parametrizado, o exercício produz perda líquida central de 3,2 pontos percentuais, aproximadamente 3,8 milhões de votos válidos. Esse número deve ser interpretado como saída condicional do modelo: ele só é válido dentro das premissas de alta exposição, credibilidade relevante e correção parcial adotadas na simulação.

Cenário	Faixa de perda líquida	Votos estimados
Otimista	0,8 a 1,8 p.p.	1,0 a 2,2 mi
Base	2,5 a 4,0 p.p.	3,0 a 4,8 mi
Pessimista	4,0 a 5,5 p.p.	4,8 a 6,6 mi

Tabela 1 — Faixas paramétricas do exercício de simulação. Os valores não constituem estimativa observacional do eleitorado.

 

2. Decomposição hipotética dos vetores de erosão

A erosão modelada não é homogênea porque as narrativas não competem apenas por audiência; competem por significado. Um mesmo volume de exposição pode produzir efeitos distintos conforme a narrativa encontre ou não uma “porta de entrada” cognitiva: moralidade, segurança econômica, identidade religiosa, confiança institucional ou frustração comportamental. Assim, o peso abaixo representa contribuição assumida no cenário, e não um ranking factual de causalidade.

Vetor narrativo	Perda bruta modelada	Peso no cenário	Segmentos de maior sensibilidade assumida
Declaração atribuída sobre meninas	0,9 a 1,8 p.p.	30–35%	Mulheres, mães, católicas e evangélicas, 25–54
INSS / alegação envolvendo Lulinha	0,7 a 1,5 p.p.	25–30%	60+, pensionistas, baixa renda, Nordeste e Sudeste
Narrativa sobre a padroeira	0,5 a 1,2 p.p.	15–20%	Católicos, interior, mulheres, 45+
Bets / torcidas de futebol	0,3 a 0,9 p.p.	10–15%	Homens 18–34, periferia, Sudeste
Banco Master / STF / autoridades citadas	0,2 a 0,7 p.p.	5–10%	Renda média/alta, Sul e Sudeste

Tabela 2 — Hipóteses de contribuição relativa dentro do cenário. A nomenclatura das narrativas não implica validação de sua veracidade.

 

O ganho analítico está em distinguir quatro mecanismos que podem coexistir:

1. Saliência: a narrativa precisa ocupar espaço mental suficiente para deslocar temas concorrentes; circulação sem saliência tende a produzir ruído, não necessariamente revisão de voto.

2. Credibilidade percebida: o efeito potencial depende menos da veracidade objetiva — que este estudo não determina — e mais da probabilidade de o receptor considerar a narrativa plausível.

3. Congruência identitária: mensagens que tangenciam valores já relevantes para um grupo podem ter maior capacidade de ativação do que mensagens tecnicamente mais graves, porém distantes de sua identidade cotidiana.

4. Conversão comportamental: erosão não significa necessariamente migração para um adversário. Pode aparecer como dúvida, abstenção, voto nulo, queda de entusiasmo ou simples redução de certeza.

 

Leitura de inteligência — o modelo sugere que narrativas de elevada carga moral podem apresentar elasticidade superior às de natureza institucional quando encontram maior proximidade identitária. Isso é uma hipótese de mecanismo; sua confirmação exigiria dados observacionais, experimento ou pesquisa específica.

 

3. Matriz de sensibilidade por cortes demográficos

A segmentação abaixo deve ser lida como uma matriz de sensibilidade assumida no modelo. Ela não identifica indivíduos persuadíveis nem recomenda microtargeting. Seu objetivo é tornar visível a heterogeneidade da simulação: grupos com diferentes níveis de exposição, credibilidade percebida e propensão à desmobilização geram respostas distintas mesmo diante do mesmo choque informacional.

Corte	Subgrupo	Perda relativa modelada	Votos estimados
Gênero	Mulheres	-3,0% a -5,0%	1,8 a 3,0 mi
Gênero	Homens	-1,0% a -2,0%	0,6 a 1,2 mi
Faixa etária	60+	-3,0% a -5,0%	1,0 a 1,7 mi
Faixa etária	30–59	-2,5% a -4,0%	1,5 a 2,4 mi
Faixa etária	18–29	-1,5% a -3,0%	0,5 a 1,0 mi
Renda	Até 2 SM	-2,0% a -3,5%	1,2 a 2,1 mi
Renda	2–5 SM	-3,0% a -4,5%	1,3 a 2,0 mi
Renda	>5 SM	-1,0% a -2,0%	0,3 a 0,6 mi
Região	Sudeste	-3,0% a -5,0%	1,5 a 2,5 mi
Região	Sul	-2,5% a -4,0%	0,6 a 1,0 mi
Região	Centro-Oeste	-2,0% a -3,5%	0,3 a 0,5 mi
Região	Nordeste	-1,5% a -2,5%	0,6 a 1,0 mi
Região	Norte	-1,5% a -3,0%	0,2 a 0,4 mi
Raça/cor	Branca	-2,5% a -4,0%	1,0 a 1,6 mi
Raça/cor	Parda	-2,0% a -3,5%	1,0 a 1,8 mi
Raça/cor	Preta	-1,5% a -3,0%	0,3 a 0,6 mi
Raça/cor	Indígena	-1,0% a -2,0%	0,05 a 0,1 mi
Religião	Católicos	-2,5% a -4,0%	1,2 a 2,0 mi
Religião	Evangélicos	-2,0% a -3,5%	0,8 a 1,4 mi
Religião	Sem religião	-1,0% a -2,0%	0,2 a 0,4 mi
Profissão/área	Aposentados/pensionistas	-3,5% a -5,5%	1,2 a 1,9 mi
Profissão/área	Educação/saúde/serviços	-3,0% a -5,0%	0,8 a 1,3 mi
Profissão/área	Jovens usuários de apps/apostas	-2,0% a -3,5%	0,4 a 0,7 mi
Profissão/área	Servidores públicos	-1,5% a -2,5%	0,2 a 0,4 mi
Profissão/área	Comércio/indústria	-1,5% a -3,0%	0,5 a 1,0 mi
Profissão/área	Agronegócio	-1,0% a -2,0%	0,2 a 0,4 mi
Profissão/área	Empresários/investidores	-1,0% a -2,0%	0,1 a 0,3 mi

Tabela 3 — Sensibilidade paramétrica por macrocorte. Os volumes não devem ser somados entre si, pois os grupos se sobrepõem.

 

4. Ecossistema informacional: da circulação à erosão

A contribuição distintiva de uma abordagem de inteligência de mercado está em abandonar a leitura episódica — uma notícia, uma postagem, um vídeo — e observar o sistema de propagação. Em ambientes polarizados, o objeto relevante não é apenas “o que aconteceu”, mas como uma narrativa disputa atenção, recebe validação social, atravessa comunidades e se conecta a predisposições existentes.

1. Agenda-setting sob competição: uma pauta negativa pode deslocar temas econômicos ou administrativos sem precisar converter imediatamente opinião. O primeiro efeito é mudar aquilo sobre o que o eleitor pensa.

2. Priming moral: quando uma narrativa ativa valores de proteção, justiça, fé ou confiança, ela pode alterar os critérios usados para avaliar um candidato. O modelo trata essa ativação como variável de sensibilidade, não como efeito comprovado.

3. Cascata de credibilidade: repetição, endosso por pares e circulação em comunidades homogêneas podem elevar a plausibilidade percebida. Isso não transforma narrativa em fato; transforma frequência em um possível sinal social.

4. Desmobilização assimétrica: parte da erosão pode ocorrer sem transferência direta de voto. A perda de entusiasmo ou de certeza pode afetar comparecimento e decisão tardia, mecanismos distintos que não devem ser agregados sem cautela.

5. Correção e backlash: fact-checking, contradiscurso e correção rápida podem reduzir a persistência de uma narrativa; em certos contextos, a reação também pode reforçar identidade prévia. O sentido e a magnitude desse efeito dependem de dados que o presente exercício não observa.

 

Em termos de modelagem, a variável decisiva não é o volume bruto de menções, mas a combinação entre alcance efetivo, frequência, valência, confiança na fonte, distância ideológica, velocidade de correção e tempo restante até a votação. Uma leitura robusta precisa, portanto, separar exposição de persuasão e persuasão de comportamento.

 

5. O que o modelo permite — e o que não permite — concluir

O exercício permite comparar cenários condicionais e identificar quais premissas exercem maior pressão sobre o resultado simulado. Ele não permite afirmar que determinada narrativa causará uma perda específica, que um grupo efetivamente mudará de voto, nem que a eleição terá determinado desfecho. Sem amostra observacional, série temporal, desenho causal e calibração empírica dos coeficientes, os números devem permanecer no domínio da análise de sensibilidade.

 

Dimensão	Leitura adequada	Limite
3,2 p.p. no cenário-base	Saída central da parametrização escolhida	Não é previsão eleitoral
Pesos das narrativas	Hipóteses de contribuição relativa	Não comprovam causalidade
Cortes demográficos	Sensibilidade diferencial assumida	Não descrevem cada eleitor do grupo
Votos estimados	Conversão aritmética do cenário	Não constituem contagem ou pesquisa
72 horas finais	Janela de estresse informacional	Não implica eleitorado integralmente consolidado

Tabela 4 — Regra de leitura para evitar extrapolação indevida dos resultados simulados.

 

6. Conclusão

A cartografia proposta pela Duplamente desloca a discussão de uma pergunta simplista — “quantos votos uma narrativa tira?” — para uma pergunta mais exigente: “sob quais condições um choque informacional consegue atravessar a barreira entre circulação, crença e comportamento?”. Essa mudança é central porque impede que alcance seja confundido com influência e que influência seja automaticamente confundida com voto.

 

Dentro das premissas originais, o cenário-base permanece centrado em 3,2 p.p. de erosão líquida e cerca de 3,8 milhões de votos válidos. O valor, entretanto, ganha significado apenas quando acompanhado de sua arquitetura de incerteza: sensibilidade dos parâmetros, sobreposição dos segmentos, velocidade de difusão, credibilidade percebida e capacidade de correção. Quanto maior a dependência de premissas não observadas, maior deve ser a disciplina na linguagem da conclusão.

 

O pertencimento da inteligência de mercado ao debate eleitoral está precisamente aí: não em substituir pesquisa eleitoral, ciência política ou verificação factual, mas em organizar sinais dispersos, explicitar mecanismos, testar cenários e revelar onde a incerteza está concentrada. O produto final não é uma profecia; é um mapa de risco informacional — útil na medida em que deixa claro o que é dado, o que é hipótese e o que permanece desconhecido.

 

*Adriano Sampaio é CEO da Duplamente Inteligência de Mercado, empresa brasileira especializada em pesquisas, inteligência de mercado e análise estratégica. A organização está desenvolvendo um modelo proprietário de análise preditiva de cenários eleitorais, atualmente em processo de validação e aperfeiçoamento

 

*Os artigos reproduzidos neste espaço não representam, necessariamente, a opinião do Bahia Notícias