Bolsonaro tem pior avaliação do pós-redemocratização

Jair Bolsonaro (PSL) detém o pior indicador popularidade entre os presidentes pós-redemocratização do Brasil em primeiro ano de mandato. É o que mostra o Agregador JOTA, ferramenta inédita que leva em consideração mais de 400 pesquisas de opinião conduzidas no país nos últimos 32 anos, comparando 11 governos e 8 presidentes.

O agregador JOTA é uma viagem à montanha russa da percepção popular acerca das gestões pós-redemocratização, entre 1987 e setembro de 2019. O mecanismo permite identificar os picos de popularidade e rejeição dos ex-presidentes, estreitamente relacionados a fatores como o desempenho da economia (o Plano Real, para FHC, e o PIB de 7,5% de Lula) e os escândalos de corrupção (mensalão, para Lula e petrolão, para Dilma).

Conforme o agregador, a aprovação atual do governo está no patamar dos 32%, indicando uma desaceleração na queda nos últimos levantamentos. A reprovação atinge a casa dos 36%. Para usar a ferramenta interativa e comparar momentos diferentes, acesse https://data.jota.info/aprovacao/.

Um fator atenuante para Bolsonaro é o recorte de humor do eleitorado após os protestos de rua que paralisaram o país em junho de 2013. Desde então, governantes têm registrado taxas de reprovação mais acentuadas em todas as esferas de poder.

Contexto
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 utilizada de forma recorrente 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 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.

DANIEL MARCELINO – Cientista de dados
FÁBIO ZAMBELI – Analista-chefe em São Paulo
LUCAS HELFSTEIN – Cientista de dados