Modelo estatístico de pesquisador brasileiro acerta resultado da eleição com precisão impressionante

Foto: Rodrigo Mahlmeister, economista formado pela USP e doutorando na Duke University. Foto: Reprodução · Original e licença

Um modelo estatístico desenvolvido pelo economista paulistano Rodrigo Mahlmeister conseguiu prever o resultado das eleições com uma margem de erro inferior a 0,2%, utilizando apenas 2,42% das urnas apuradas. O pesquisador, que é formado pela USP e atualmente cursa doutorado na Duke University, nos Estados Unidos, utilizou ferramentas de inteligência artificial para processar os dados.

O método consistiu em cruzar as informações das seções eleitorais com o histórico do pleito de 2022, aplicando cálculos estatísticos para projetar o comportamento das urnas que ainda não haviam sido contabilizadas. Segundo Mahlmeister, a primeira versão da ferramenta foi estruturada em apenas três dias com o auxílio do sistema Claude. O pesquisador admitiu surpresa com o desempenho do modelo, afirmando que não esperava atingir tal grau de precisão logo no início da contagem.

Sobre a divergência entre as pesquisas de intenção de voto e o resultado das urnas, o economista avalia que o fenômeno não indica necessariamente falhas metodológicas. Ele aponta fatores como o voto útil no primeiro turno e a mobilização de eleitores no segundo como variáveis cruciais. Além disso, Mahlmeister destacou o papel dos algoritmos das redes sociais, que, ao priorizarem conteúdos de alto engajamento, exercem influência direta nas disputas eleitorais.

Em resumo

• O economista Rodrigo Mahlmeister previu o resultado final com menos de 0,2% de margem de erro.
• A projeção foi feita quando apenas 2,42% dos votos haviam sido apurados.
• O modelo utilizou inteligência artificial e dados comparativos da eleição de 2022.