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Para cada indicador ajustamos uma regressão ponderada em que o valor atual de cada município é explicado pelo seu próprio histórico na eleição de comparação (comparecimento, brancos e nulos, votação dos principais candidatos) e por um efeito fixo da UF — ou seja, o que se espera daquele município dado o que ele fez antes e o que o seu estado fez agora. A diferença entre o observado e o esperado (resíduo) é dividida pela dispersão típica (MAD × 1,4826) de municípios do mesmo porte, já que cidades pequenas oscilam naturalmente mais.
O resultado é um z robusto. |z| ≥ 4 vira "atenção" e |z| ≥ 6 vira "forte". Além do z, exigimos um tamanho mínimo de efeito (ex.: 3 p.p. no comparecimento, 5 p.p. na votação) para não sinalizar desvios estatisticamente grandes mas irrelevantes na prática.
Com 5.570 municípios, alguns alertas aparecem por puro acaso mesmo sem nenhum problema. Por isso o painel ordena e explica em vez de acusar.
Baixamos o boletim de urna (BU) de cada seção — o mesmo arquivo assinado que a urna imprime e publica — e decodificamos: eleitores aptos, comparecimento, votos por candidato, brancos, nulos, horários de abertura e encerramento e quantos eleitores foram liberados por biometria ou por código.
Cada seção é comparada com as outras seções do mesmo local de votação (a mesma escola), que têm eleitorado praticamente idêntico. Seções sozinhas no local (aldeias, zona rural, presídios) não entram nessa comparação, porque compará-las com a zona urbana gera falso alarme. Também conferimos se a soma de todos os BUs do município é igual ao total oficial divulgado.
Calibração: rodando sobre as eleições de 2022, dentro da mesma escola nenhuma seção se afastou das vizinhas o bastante para virar alerta de votação, e a soma dos BUs bateu com o total oficial em todos os municípios.
Testes de primeiro dígito (Benford) são populares em redes sociais, mas a literatura de forense eleitoral mostra que contagens de votos não seguem Benford naturalmente — o tamanho das seções limita os dígitos possíveis. O teste gera falsos positivos em eleições limpas e não detecta fraudes reais. Preferimos comparar cada município com o seu próprio passado e com os seus pares.