O susto que mobilizou

A derrota no 1º turno provocou uma mobilização do eleitorado de Lula que mudou o comparecimento no 2º? Testamos quatro previsões dessa hipótese com a votação das mesmas seções em 2022 e 2026, o perfil do eleitorado, 4,4 mil eventos de campanha de rua e o relatório do TSE sobre o canal "Exército do Lula". A mobilização aconteceu, foi maior onde Lula era forte e começou nas primeiras 24 horas. Mas não foi "orgânica e depois controlada": foi uma adesão em massa a uma estrutura organizada desde o primeiro dia, e o efeito dos atos de rua no voto é pequeno.

Daniel Pessini Sobreira · 27 de outubro de 2026 · votação por seção do TSE (2022 e 2026), perfil do eleitorado por seção, eventos do Bora Lula, Informação Técnica n. 001/2026 do TSE

1. +1,57 p.p.a mais de comparecimento entre os turnos do que em 2022, nas mesmas seções. Em 2014 e 2018 o comparecimento caiu.
2. +1,2 → +2,1do décimo de seções mais favorável a Flávio ao mais favorável a Lula. Em 2022 a inclinação era a oposta.
3. 33 horaspara o canal de Janones ir de 55 mil a 1 milhão de seguidores, entre 5 e 6/out, antes do vídeo de Lula.

Uma hipótese, quatro previsões

A análise sobre o que as pesquisas e os mercados não viram levantou a hipótese de que o resultado de 4/out chocou o eleitorado de Lula e despertou uma mobilização orgânica e autônoma, que só em parte foi controlada quando o canal de WhatsApp de André Janones cresceu. Este artigo testa essa hipótese com mais dados e com desenhos que permitem que ela falhe.

Ela diz quatro coisas diferentes, e cada uma tem uma previsão que os dados podem contrariar. As previsões abaixo foram escritas antes de os testes serem rodados.

Por que um susto mobilizaria

O cálculo do voto. Na teoria clássica, votar vale a pena quando a chance de o próprio voto decidir é alta o bastante para cobrir o custo de ir à urna (DOWNS, 1957; RIKER; ORDESHOOK, 1968). Essa chance é minúscula para qualquer eleitor, e por isso o comparecimento depende menos do cálculo e mais do senso de dever, da pressão social e da percepção de que a eleição está apertada (BLAIS, 2000). Um 1º turno em que o favorito das pesquisas perde transforma uma eleição "decidida" numa eleição incerta: é exatamente o tipo de choque que aumenta a percepção de que cada voto conta.

Emoção. A teoria da inteligência afetiva diz que a ansiedade leva as pessoas a prestar mais atenção, e a raiva leva à ação (MARCUS; NEUMAN; MACKUEN, 2000). Valentino et al. (2011) mostraram que a raiva, mais que o medo, aumenta a participação de alto custo, como ir a atos e trabalhar em campanhas. A derrota inesperada de Lula é um candidato natural a gerar as duas emoções no seu eleitorado. A literatura do efeito "azarão" vai na mesma direção: quem está atrás pode mobilizar mais (SIMON, 1954; MORTON et al., 2015).

Redes e pressão social. O que mais move o comparecimento é o contato pessoal (GERBER; GREEN, 2000) e a pressão de quem se conhece (GERBER; GREEN; LARIMER, 2008). Num experimento com 61 milhões de usuários do Facebook, a mensagem que mostrava amigos que já tinham votado aumentou o comparecimento muito mais que a mensagem sem rostos conhecidos (BOND et al., 2012). Mobilização, nesse sentido, é a ativação de redes que já existem (ROSENSTONE; HANSEN, 1993).

Ação conectiva e tecnopolítica. A parte da hipótese que fala em mobilização "orgânica e autônoma" e em "controle" posterior remete a um debate da sociologia dos movimentos. Bennett e Segerberg (2013) distinguem a ação coletiva clássica, coordenada por organizações, da ação conectiva, em que pessoas se juntam por redes digitais sem uma organização central, e de um tipo híbrido, a ação conectiva "habilitada por organizações", em que alguém oferece a plataforma e as tarefas e a adesão é individual. Tufekci (2017) mostra que a mobilização puramente em rede cresce rápido mas é frágil; a tradição do confronto político lembra que a escala vem de estruturas de mobilização e de oportunidades políticas (McADAM; TARROW; TILLY, 2001; TARROW, 2011). Toret (2015) chama de tecnopolítica o uso estratégico das redes para organizar e ampliar a ação coletiva, a partir do 15M espanhol. Sobre o caso brasileiro, Toret e Guerrero (2026) descrevem o "Exército do Lula" como uma ativação "coordenada, sincronizada e centralizada", em que "lo centralizado era la orientación estratégica y lo distribuido eran las cuentas".

O 2º turno brasileiro. O comparecimento costuma cair do 1º para o 2º turno: há menos cargos em disputa, e parte do eleitorado do 1º turno fica sem candidato (PONS; TRICAUD, 2018). Quem decide são os eleitores sem partido e os antipartidários (SAMUELS; ZUCCO, 2018), e a geografia do voto lulista se concentra no eleitorado mais pobre e menos escolarizado, que é também o que mais se abstém (NICOLAU, 2020).

O comparecimento subiu como não subia

O comparecimento caiu do 1º para o 2º turno em 2014 e em 2018 e subiu +0,4 ponto em 2022. Em 2026, subiu +1,9.

A comparação nacional mistura mudanças de eleitorado e de seções. A comparação limpa é seção a seção: 442.458 seções de 5.547 municípios existiam com o mesmo código e no mesmo local de votação em 2022 e em 2026. Nelas, o comparecimento subiu +1,92 ponto entre os turnos de 2026 e +0,35 entre os de 2022: +1,57 ponto acima do padrão, o que, aplicado aos cerca de 159 milhões de aptos, dá algo como 2,5 milhões de eleitores a mais do que um 2º turno "normal" teria levado às urnas. A previsão H1a se confirma.

A mobilização veio de onde Lula era forte

Se a mobilização veio do eleitorado de Lula, o comparecimento a mais deveria aparecer nas seções onde ele já era forte, e não nas outras. O gráfico divide as seções em dez grupos do mesmo tamanho, da mais favorável a Flávio à mais favorável a Lula no 1º turno de 2026, sempre em relação à média do próprio município, e mostra quanto o comparecimento subiu entre os turnos em 2022 (cinza) e em 2026.

Em 2022, o comparecimento subiu um pouco menos nas seções mais lulistas: um desvio-padrão a mais de margem de Lula correspondia a −0,08 ponto. Em 2026 o sinal se inverte: +0,23 ponto por desvio-padrão, e a diferença entre os dois anos cresce de +1,23 no décimo mais favorável a Flávio para +2,13 no mais favorável a Lula. O efeito resiste aos controles de brancos e nulos no 1º turno, idade e escolaridade (coeficiente de +0,22 ponto por desvio-padrão, com erro-padrão de 0,01). A previsão H1b se confirma.

Quem era o eleitor a mais

Uma pergunta diferente é para quem foram os votos de quem passou a votar. Dentro de cada município, as seções onde o comparecimento subiu mais deram a Lula 53 votos a mais e a Flávio 35 para cada 100 eleitores a mais. Em 2022, a proporção era quase a mesma: 52 para Lula e 38 para Bolsonaro.

O eleitor que voltou às urnas não era diferente do de outras eleições: votava em Lula numa proporção de três para dois. O que mudou foi quanto ele voltou e onde. É compatível com a estimativa da análise da vitória, em que os ausentes do 1º turno que votaram no 2º deram 3,0 mi de votos a Lula e 0,6 mi a Flávio.

Orgânica, mas organizada desde o primeiro dia

A parte mais específica da hipótese é a ordem dos acontecimentos: primeiro uma mobilização espontânea, depois a organização em torno do canal de Janones. O relatório técnico do TSE sobre o canal (TRIBUNAL SUPERIOR ELEITORAL, 2026), feito a partir das mensagens públicas, permite datar o crescimento hora a hora: cerca de 55 mil seguidores na manhã de 5/out; meio milhão às 7h19 de 6/out; 1 milhão às 15h55; 1,5 milhão à meia-noite de 7/out; 3,3 milhões em 11/out. O texto-convite ("Acabei de entrar. Gente, entra!"), publicado na noite de 5/out, foi reencaminhado 344 mil vezes. Em áudio do mesmo dia, Janones fixou a meta: "se eu conseguir colocar meio milhão de pessoas até segunda-feira a gente bate essa eleição".

A sequência tem três tempos. O canal explode entre 5 e 7/out, antes do vídeo em que Lula pediu adesão (7/out). Os eventos de rua crescem a partir de 8/out, com picos nos fins de semana (o ato da Paulista, em 11/out, e a véspera da eleição, com mais de 600 eventos); entre 9 e 14/out houve eventos em 243 municípios. As pesquisas só se movem depois: a média de Lula nos válidos fica entre 47,5% e 48% até 12/out e sobe para cerca de 49% entre 13 e 17/out.

A adesão foi espontânea no sentido de que milhões de pessoas entraram por convite de outras pessoas em dois dias, sem anúncio pago e sem a campanha oficial. Mas ela não aconteceu antes da estrutura: aconteceu dentro dela. O mesmo relatório do TSE descreve a atuação do canal como "coordenada, centralizada e sincronizada", com "missões", prazos e pedidos de confirmação desde 5/out. É o tipo híbrido que Bennett e Segerberg (2013) chamam de ação conectiva habilitada por organizações, e o que Toret e Guerrero (2026) resumem como orientação central e contas distribuídas: "Janones no esperaba a que un contenido se hiciera viral: organizaba la viralidad". A previsão H1c se confirma só em parte: houve adesão em massa imediata, mas não uma fase autônoma que tenha sido "controlada" depois.

Os atos levaram gente às urnas, e quase não mudaram votos

A última previsão é a mais exigente: a mobilização de rua teria efeito próprio no voto. Os eventos pró-Lula registrados no Bora Lula, plataforma que reuniu agendas públicas de movimentos, da campanha e de grupos locais, somam 4.421 ocorrências entre 5 e 24/out em 979 municípios, onde vivem 65% do eleitorado.

Comparar cidades com e sem eventos engana, porque os eventos acontecem nas cidades grandes e lulistas. Por isso comparamos cada um dos 978 municípios com eventos com os cinco municípios sem eventos mais parecidos do mesmo estado (eleitorado, margem e comparecimento no 1º turno, comparecimento e virada entre os turnos de 2022, idade e escolaridade), e repetimos a conta com uma regressão com efeito fixo de estado.

Nas cidades com eventos, o comparecimento subiu +0,33 ponto a mais que nas comparáveis (intervalo de 95% de +0,07 a +0,71), e +0,27 acima do padrão de 2022 (de +0,09 a +0,49). A virada, porém, não foi maior: −0,07 ponto (de −0,39 a +0,25). A regressão aponta uma virada maior (+0,72), mas ela não resiste à comparação com cidades parecidas, que é o teste mais exigente.

O teste com a chuva nos dias de ato (a forma reduzida de Madestam et al., 2013) depende da chuva diária de 10 a 24/out em cada município, que ainda está sendo baixada; o resultado entra nesta seção quando a série estiver completa.

O padrão é coerente com a literatura: a mobilização de rua costuma levar à urna quem já concorda, e convence pouco (GERBER; GREEN, 2000; ROSENSTONE; HANSEN, 1993). A previsão H1d se confirma para o comparecimento, em escala pequena, e não para a virada.

O que fica da hipótese

O susto de 4/out mobilizou, e mobilizou o eleitorado certo: o comparecimento subiu como não subia, e subiu onde Lula era forte. Essa mobilização, porém, não foi uma onda espontânea que alguém depois domesticou. Ela foi, desde as primeiras horas, uma adesão de milhões de pessoas a uma estrutura de comando que oferecia tarefas simples e metas visíveis, exatamente o arranjo que a literatura sobre ação conectiva descreve. E o seu efeito no resultado passou mais pelo comparecimento, que rendeu algo da ordem de 2 a 2,5 milhões de votos líquidos a Lula, do que pela conversão de eleitores de Flávio, que os dados de rua não mostram.

Como as contas foram feitas

• Painel de seções. Boletins de urna de 2022 (1º e 2º turnos) e votação por seção de 2026 (TSE), casados pelo código (UF, município, zona, seção) e mantidos só quando o local de votação é o mesmo e há pelo menos 50 votantes em cada turno: 442.458 seções. Comparecimento = votantes ÷ aptos de cada turno.
• Inclinações. Mínimos quadrados ponderados pelo eleitorado, com cada variável medida como desvio da média do município (efeito fixo de município) e erro-padrão agrupado por município. Controles: brancos e nulos no 1º turno de 2026, eleitores de 16 a 24 anos, de 60 anos ou mais e com ensino superior (perfil do eleitorado por seção, TSE, julho de 2026).
• Eleitor marginal. Inclinação, dentro do município, da variação dos votos de cada candidato entre os turnos na variação do comparecimento, por 100 aptos. É uma estimativa ecológica (KING, 1997): descreve seções, não pessoas.
• Eventos. Visões públicas do Bora Lula (acao_publica e turno_publico), baixadas em 27/out, sem nenhum dado pessoal: tipo, data, município (pelo nome e pelas coordenadas). A plataforma começou a registrar em 8/out e reuniu agendas públicas de movimentos, da campanha e de grupos locais, além de eventos achados nas redes; mede a densidade de mobilização anunciada, não o público. Pareamento: para cada município com eventos, os cinco sem eventos mais próximos do mesmo estado em sete características padronizadas; intervalo por bootstrap (2.000 reamostragens).
• Canal. Mensagens públicas do canal registradas na Informação Técnica n. 001/2026 da AEED/TSE e números da imprensa depois de 11/out.
• Limites. Nenhum desses dados identifica quem, individualmente, foi mobilizado. Os eventos não são aleatórios, e o pareamento só controla o que é observável. A janela de 3 semanas e as pesquisas com poucas ondas não permitem estimar com precisão quanto tempo a mobilização levou para virar intenção de voto. Outras explicações para o comparecimento maior, como transporte gratuito em algumas cidades e o clima nos dois domingos, não foram medidas aqui.
• Arquivos. hipotese1.json e hipotese1-municipios.json; fontes e dados em analise-hipotese1/; código em hipotese1_analise.py.

Referências

BENNETT, W. Lance; SEGERBERG, Alexandra. The logic of connective action: digital media and the personalization of contentious politics. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.

BLAIS, André. To vote or not to vote? The merits and limits of rational choice theory. Pittsburgh: University of Pittsburgh Press, 2000.

BOND, Robert M. et al. A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization. Nature, v. 489, n. 7415, p. 295-298, 2012.

DOWNS, Anthony. An economic theory of democracy. New York: Harper & Row, 1957.

GERBER, Alan S.; GREEN, Donald P. The effects of canvassing, telephone calls, and direct mail on voter turnout: a field experiment. American Political Science Review, v. 94, n. 3, p. 653-663, 2000.

GERBER, Alan S.; GREEN, Donald P.; LARIMER, Christopher W. Social pressure and voter turnout: evidence from a large-scale field experiment. American Political Science Review, v. 102, n. 1, p. 33-48, 2008.

KING, Gary. A solution to the ecological inference problem: reconstructing individual behavior from aggregate data. Princeton: Princeton University Press, 1997.

MADESTAM, Andreas; SHOAG, Daniel; VEUGER, Stan; YANAGIZAWA-DROTT, David. Do political protests matter? Evidence from the Tea Party movement. The Quarterly Journal of Economics, v. 128, n. 4, p. 1633-1685, 2013.

MARCUS, George E.; NEUMAN, W. Russell; MACKUEN, Michael. Affective intelligence and political judgment. Chicago: University of Chicago Press, 2000.

McADAM, Doug; TARROW, Sidney; TILLY, Charles. Dynamics of contention. Cambridge: Cambridge University Press, 2001.

MORTON, Rebecca B.; MULLER, Daniel; PAGE, Lionel; TORGLER, Benno. Exit polls, turnout, and bandwagon voting: evidence from a natural experiment. European Economic Review, v. 77, p. 65-81, 2015.

NICOLAU, Jairo. O Brasil dobrou à direita: uma radiografia da eleição de Bolsonaro em 2018. Rio de Janeiro: Zahar, 2020.

PONS, Vincent; TRICAUD, Clémence. Expressive voting and its cost: evidence from runoffs with two or three candidates. Econometrica, v. 86, n. 5, p. 1621-1649, 2018.

RIKER, William H.; ORDESHOOK, Peter C. A theory of the calculus of voting. American Political Science Review, v. 62, n. 1, p. 25-42, 1968.

ROSENSTONE, Steven J.; HANSEN, John Mark. Mobilization, participation, and democracy in America. New York: Macmillan, 1993.

SAMUELS, David J.; ZUCCO, Cesar. Partisans, antipartisans, and nonpartisans: voting behavior in Brazil. Cambridge: Cambridge University Press, 2018.

SIMON, Herbert A. Bandwagon and underdog effects and the possibility of election predictions. Public Opinion Quarterly, v. 18, n. 3, p. 245-253, 1954.

TARROW, Sidney. Power in movement: social movements and contentious politics. 3. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2011.

TORET, Javier (coord.). Tecnopolítica y 15M: la potencia de las multitudes conectadas. Barcelona: Editorial UOC, 2015.

TORET, Javier; GUERRERO, Rocío. El Ejército de Lula. Tecnopolítica a la altura de los tiempos. El Salto, Madrid, 27 out. 2026. Blog Atenea Cyborg. Disponível em: https://www.elsaltodiario.com/atenea_cyborg/ejercito-lula-tecnopolitica. Acesso em: 27 out. 2026.

TRIBUNAL SUPERIOR ELEITORAL (Brasil). Assessoria Especial de Enfrentamento à Desinformação. Informação Técnica n. 001/2026 – AEED/TSE. Petição Cível n. 0602791-73.2026.6.00.0000. Brasília, out. 2026. Disponível em: https://static.poder360.com.br/uploads/2026/10/area-tecnica-relatorio-janones-exercito-lula.pdf. Acesso em: 27 out. 2026.

TRIBUNAL SUPERIOR ELEITORAL (Brasil). Dados abertos: votação por seção eleitoral 2022 e 2026; perfil do eleitorado por seção eleitoral 2026. Brasília: TSE, 2026. Disponível em: https://dadosabertos.tse.jus.br. Acesso em: 27 out. 2026.

TUFEKCI, Zeynep. Twitter and tear gas: the power and fragility of networked protest. New Haven: Yale University Press, 2017.

VALENTINO, Nicholas A. et al. Election night's alright for fighting: the role of emotions in political participation. The Journal of Politics, v. 73, n. 1, p. 156-170, 2011.

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