A virada digital

A mudança da campanha de Lula para as redes, os criadores de conteúdo e as comunidades de fãs mudou votos? Testamos cinco previsões com 700 reels lidos no Instagram, a votação de 442 mil seções, a conectividade de cada município e as falhas que a Meta admitiu. O alcance de Lula explodiu, mas no dia seguinte ao 1º turno, antes da nova estratégia; a estratégia trouxe volume. As seções com mais jovens viraram mais, sobretudo nas cidades mais conectadas, mas as pesquisas não mostram os jovens mudando mais que os outros. Não há sinal de que o alcance tenha antecedido as pesquisas, nem de que as falhas da Meta tenham derrubado o alcance de Lula.

Daniel Pessini Sobreira · 27 de outubro de 2026 · reels do Instagram lidos nos perfis, votação por seção e perfil do eleitorado (TSE), acessos e cobertura (Anatel), séries de monitoramento de redes

1. ×3,8o alcance por reel de Lula, relativo ao de Flávio, no dia seguinte ao 1º turno. A nova estratégia (7/out) não acrescentou nada a esse salto.
2. +0,28 pontode virada por desvio-padrão a mais de eleitores de 16 a 24 anos na seção, dentro do mesmo município; +0,20 nas cidades menos conectadas e +0,33 nas mais conectadas.
3. |z| ≤ 1,3nos dias das falhas admitidas pela Meta: nenhuma queda anormal no alcance relativo de Lula.

Cinco previsões sobre a virada nas redes

A análise sobre o que as pesquisas e os mercados não viram mostrou que, depois do 1º turno, Lula passou a dominar as redes abertas e propôs a hipótese de que a mudança da campanha para as redes, os criadores e comunidades como as de fãs ajudou na virada. A mesma análise registrou as falhas técnicas que a Meta admitiu. Este artigo transforma essas ideias em previsões que podem falhar. Elas foram escritas antes de os testes serem rodados.

Campanha digital, persuasão e algoritmos

A campanha no sistema híbrido. Chadwick (2017) descreve um sistema de mídia em que a lógica da televisão e a das redes se misturam: o que viraliza nas redes pauta a imprensa, e vice-versa. Kreiss (2016) e Stromer-Galley (2019) mostram como as campanhas passaram a organizar a comunicação em torno de dados e de redes, e Bossetta (2018) lembra que cada plataforma tem uma arquitetura própria, que favorece certos formatos (o vídeo vertical e curto, no caso do Instagram e do TikTok). Riedl, Lukito e Woolley (2023) acrescentam o papel dos influenciadores políticos, que emprestam a uma campanha a confiança de públicos que ela não alcançaria sozinha.

Fãs como cidadãos. A literatura sobre fandom mostra que comunidades de fãs têm infraestrutura de organização (contas, calendários, metas de engajamento) que pode ser convertida em ação política (BROUGH; SHRESTHOVA, 2012; HINCK, 2019), e que o conteúdo circula pelas escolhas de quem compartilha, não só pela distribuição de quem publica (JENKINS; FORD; GREEN, 2013).

Quanto isso muda votos. Aqui a literatura é cética. Em 49 experimentos de campo, o efeito persuasivo médio do contato de campanha nas eleições gerais americanas foi praticamente zero (KALLA; BROOCKMAN, 2018). Coppock (2023) mostra que as pessoas mudam de opinião na direção da informação nova, mas pouco e de forma parecida em todos os grupos. Os experimentos feitos com a Meta na eleição americana de 2020 trocaram o algoritmo do feed de milhares de usuários e quase não mudaram atitudes políticas (GUESS et al., 2023; NYHAN et al., 2023), embora a exposição seja muito segregada ideologicamente (GONZÁLEZ-BAILÓN et al., 2023). As meta-análises encontram uma relação positiva, mas modesta, entre uso de redes e participação (BOULIANNE, 2015; 2020).

Assimetrias. Freelon, Marwick e Kreiss (2020) mostram que a direita e a esquerda usam as redes de modos diferentes: a direita aposta em mídia própria e manipulação de plataforma, a esquerda em ativismo de rua e hashtags. No Brasil, os estudos sobre o WhatsApp em 2018 mostraram a força da circulação em grupos fechados, fora do alcance das métricas públicas (RESENDE et al., 2019; EVANGELISTA; BRUNO, 2019). Toret e Guerrero (2026) descrevem o caso de 2026 como uma "pedagogia digital" que buscava "hackear o algoritmo" sem notícias falsas nem robôs.

O alcance explodiu antes da nova estratégia

Lemos no Instagram, em 27/out, todos os reels publicados por Lula e por Flávio desde o fim de agosto (503 de Lula e 173 de Flávio entre 1º/set e 24/out), com as visualizações de cada um. O gráfico mostra a mediana diária de visualizações por reel, que não depende de quantos vídeos foram publicados, e embaixo os reels por dia.

Em setembro, o reel típico de Lula tinha entre 1 e 3 milhões de visualizações; o de Flávio subiu ao longo do mês e chegou a 8 a 20 milhões na última semana antes do 1º turno. No dia 5/out, o reel típico de Lula passou para 12 milhões e ficou nesse patamar. Uma regressão segmentada do logaritmo da mediana de Lula menos o de Flávio, com tendência e duas quebras, uma no choque do 1º turno (5/out) e outra na nova estratégia (7/out), dá um salto de 1,33 no choque (×3,8; erro-padrão de Newey-West de 0,21) e 0,00 na estratégia (erro-padrão de 0,18).

A nova estratégia mudou outra coisa: o volume. Lula publicava 7,9 reels por dia antes do 1º turno e passou a 12,1; Flávio, de 3,0 para 3,6. Como o alcance por vídeo dos dois ficou parecido no 2º turno (mediana de 8,5 milhões para Lula e 11,8 para Flávio), a vantagem de Lula no total, 2,47 bilhões de visualizações contra 0,90, veio de publicar mais, não de alcançar mais por vídeo. A previsão H2a se confirma em parte: houve quebra, mas no choque do 1º turno, não na mudança de estratégia, que aumentou o volume.

O conteúdo

Classificamos as legendas dos reels de Lula por tema, por palavras-chave. Depois do 1º turno, todos os temas passaram a render de três a seis vezes mais por vídeo, o que indica uma mudança de audiência, não de assunto. A mudança de assunto mais clara foi o contraste com o adversário: os reels que citam Flávio ou a família Bolsonaro foram de 25 para 74.

O alcance não antecedeu as pesquisas

Se o alcance nas redes movesse votos, a fatia de Lula nas visualizações deveria subir antes da média das pesquisas. Não é o que aparece: a correlação entre a fatia de Lula nas visualizações (média de 3 dias) e a média das pesquisas alguns dias depois vai de −0,56 a +0,22, é negativa quando a pesquisa vem de 0 a 3 dias depois e fica perto de zero nas defasagens maiores.

Com menos de vinte dias de dados e pesquisas que chegam em ondas, o teste tem pouco poder, e uma correlação negativa pode vir de coincidências de calendário (os picos de alcance nos debates e fins de semana). O que ele permite afirmar é mais modesto: não há nenhum sinal de que as pesquisas tenham seguido o alcance. A previsão H2b não se confirma.

Os lugares jovens viraram mais; nas pesquisas, os jovens não

Se a estratégia digital moveu votos, o efeito deveria aparecer entre os mais expostos às redes. Nas 442.458 seções que existiam em 2022 e em 2026, comparando seções do mesmo município e controlando idade, escolaridade, brancos e nulos e margem no 1º turno e a virada de 2022 na mesma seção, um desvio-padrão a mais de eleitores de 16 a 24 anos corresponde a +0,28 ponto de virada (erro-padrão de 0,009).

Esse efeito depende da conectividade do município, medida pelos acessos de banda larga fixa por 100 habitantes (Anatel). Ele vai de +0,20 no quarto de municípios menos conectados para +0,33 no mais conectado. A interação resiste aos controles do tamanho e da escolaridade do município, para não confundir conexão com cidade grande: +0,102 ponto por desvio-padrão de conectividade (erro-padrão de 0,014).

Os jovens não foram mais às urnas em média, mas foram mais nas cidades conectadas (interação de +0,117 ponto no comparecimento). O padrão é o que se esperaria se uma parte da virada tivesse passado pelas redes: maior entre quem mais as usa, e onde o acesso é mais fácil. É também um efeito pequeno perto do dos brancos e nulos do 1º turno, e a conectividade ainda pode carregar diferenças de renda que o controle de escolaridade não pega.

As pesquisas, porém, não mostram a mesma coisa. Em 12 institutos que publicaram recortes por idade em mais de uma onda do 2º turno (a Datafolha entre eles), comparamos a mudança da margem de Lula entre os mais jovens (16 a 24 anos, ou 16 a 34 onde é o único corte) e entre os de 60 anos ou mais, da primeira à última onda de cada instituto. Em média, os jovens andaram 4,0 pontos a menos na direção de Lula que os mais velhos (erro-padrão de 3,6), e os jovens se moveram mais para Lula em só 3 dos 12 institutos. A grande mudança entre os jovens na Datafolha é a exceção, não a regra. Os recortes de idade têm de 90 a 230 entrevistas, e a margem de erro de cada um passa de 6 pontos; mesmo assim, o conjunto não confirma que os jovens tenham sido o grupo que mais mudou.

As duas evidências medem coisas diferentes. A das seções mede lugares: seções com mais jovens podem ser também seções de periferia e de moradores recentes, e a virada maior pode vir de qualquer pessoa que vote ali, de qualquer idade. A das pesquisas mede pessoas, mas com amostras pequenas e num 2º turno em que as próprias pesquisas erraram o resultado. Juntas, elas sustentam que a virada foi maior nos lugares jovens e conectados, e não sustentam que os jovens, como grupo, tenham mudado mais de voto que os outros.

A previsão H2c se confirma só em parte: nos lugares, sim; nas pessoas, as pesquisas não mostram.

Os fandoms: adesão espontânea, sem medida de efeito

Não há série própria sobre os fandoms, e o Instagram não mostra o volume da hashtag #FandomsComLula. O que as fontes registram é que a aproximação partiu dos fãs: na noite do 1º turno, perfis de fãs ofereceram seus canais a Lula, com mensagens coordenadas, e a equipe respondeu no dia seguinte; os organizadores falam em cerca de 500 fã-clubes e 20 milhões de seguidores somados, número que não pôde ser verificado. Houve contato prévio com o governo, numa cerimônia no Planalto em 31/ago. A teoria do fandom como infraestrutura cívica (BROUGH; SHRESTHOVA, 2012; HINCK, 2019) descreve bem o fenômeno, mas os dados disponíveis não permitem separar o efeito dos fandoms do resto da onda digital. A previsão H2d não pode ser testada com os dados públicos; como estratégia deliberada da campanha, não se sustenta.

As falhas da Meta não aparecem no alcance

A Meta admitiu falhas técnicas que atingiram a conta de Lula: a conta de anúncios desativada "por engano" (23/set), uma pane de cerca de cinco horas (7/out), a contagem de visualizações interrompida (8/out) e o impulsionamento bloqueado (9 e 10/out). Se elas tivessem reduzido o alcance orgânico, o alcance relativo de Lula deveria cair nesses dias abaixo do que o modelo da série prevê. O gráfico mostra o desvio de cada dia, em desvios-padrão.

Nenhum dos cinco dias sai da faixa normal (o maior desvio é de 1,3 desvio-padrão), e dois deles são positivos. O teste mede o alcance orgânico dos reels, não a distribuição de anúncios, a busca dentro do aplicativo nem o efeito do bloqueio do impulsionamento, que podem ter sido afetados sem que isso apareça nas visualizações. Ele é coerente com a conclusão do relator do TSE, que determinou isonomia sem ver favorecimento deliberado, e com os experimentos de 2020, em que mudar o algoritmo pouco mudou o comportamento (GUESS et al., 2023). A previsão H2e não se confirma para o alcance orgânico.

O que fica da hipótese

A virada nas redes foi real, mas a sua cronologia conta uma história diferente da hipótese. A audiência de Lula mudou no dia seguinte ao 1º turno, junto com a mobilização descrita no artigo O susto que mobilizou: o choque levou milhões de pessoas a procurar, compartilhar e comentar os vídeos de Lula antes de a campanha mudar o formato. A campanha soube aproveitar a onda, publicando muito mais e confrontando o adversário, e o efeito no voto aparece nos lugares onde se esperaria, as seções jovens das cidades conectadas, sem confirmação nas pesquisas por idade e em escala pequena perto do que decidiu a eleição: o voto de quem não tinha escolhido ninguém no 1º turno.

Como as contas foram feitas

• Reels. Lidos nos perfis de Lula e Flávio no Instagram em 27/out (visualizações, curtidas e comentários exibidos naquele dia; vídeos antigos continuam acumulando). A data de cada reel sai do código da publicação, convertida para o horário de Brasília. Temas por palavras-chave na legenda (lista no código); a classificação é aproximada.
• Série interrompida. MQO do log da mediana diária (Lula − Flávio) com tendência linear e degraus em 5 e 7/out, 1º/set a 24/out; erro-padrão de Newey-West com 3 defasagens (BERNAL; CUMMINS; GASPARRINI, 2017).
• Seções. Painel de seções de 2022 e 2026 do artigo sobre a mobilização (mesmo código e mesmo local), com o perfil do eleitorado por seção (TSE, jul/2026); variáveis como desvio da média do município; MQP pelo eleitorado; erro agrupado por município. Conectividade: densidade de banda larga fixa (acessos por 100 habitantes, nov/2025) e cobertura 4G/5G (Anatel, Meu Município).
• Limites. Alcance não é voto, e as métricas públicas não cobrem os aplicativos de mensagem, onde a Palver viu Flávio à frente ou empatado. Os efeitos por seção descrevem lugares, não pessoas. A conectividade se correlaciona com renda e urbanização; os controles reduzem, mas não eliminam, essa confusão.
• Arquivos. hipotese2.json; dados em analise-hipotese2/dados/ e analise-previsoes/dados/; código em hipotese2_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.

BERNAL, James Lopez; CUMMINS, Steven; GASPARRINI, Antonio. Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, v. 46, n. 1, p. 348-355, 2017.

BOSSETTA, Michael. The digital architectures of social media: comparing political campaigning on Facebook, Twitter, Instagram, and Snapchat in the 2016 U.S. election. Journalism & Mass Communication Quarterly, v. 95, n. 2, p. 471-496, 2018.

BOULIANNE, Shelley. Social media use and participation: a meta-analysis of current research. Information, Communication & Society, v. 18, n. 5, p. 524-538, 2015.

BOULIANNE, Shelley. Twenty years of digital media effects on civic and political participation. Communication Research, v. 47, n. 7, p. 947-966, 2020.

BROUGH, Melissa M.; SHRESTHOVA, Sangita. Fandom meets activism: rethinking civic and political participation. Transformative Works and Cultures, v. 10, 2012.

CHADWICK, Andrew. The hybrid media system: politics and power. 2. ed. Oxford: Oxford University Press, 2017.

COPPOCK, Alexander. Persuasion in parallel: how information changes minds about politics. Chicago: University of Chicago Press, 2023.

EVANGELISTA, Rafael; BRUNO, Fernanda. WhatsApp and political instability in Brazil: targeted messages and political radicalisation. Internet Policy Review, v. 8, n. 4, 2019.

FREELON, Deen; MARWICK, Alice; KREISS, Daniel. False equivalencies: online activism from left to right. Science, v. 369, n. 6508, p. 1197-1201, 2020.

GONZÁLEZ-BAILÓN, Sandra et al. Asymmetric ideological segregation in exposure to political news on Facebook. Science, v. 381, n. 6656, p. 392-398, 2023.

GUESS, Andrew M. et al. How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign? Science, v. 381, n. 6656, p. 398-404, 2023.

HINCK, Ashley. Politics for the love of fandom: fan-based citizenship in a digital world. Baton Rouge: Louisiana State University Press, 2019.

JENKINS, Henry; FORD, Sam; GREEN, Joshua. Spreadable media: creating value and meaning in a networked culture. New York: New York University Press, 2013.

KALLA, Joshua L.; BROOCKMAN, David E. The minimal persuasive effects of campaign contact in general elections: evidence from 49 field experiments. American Political Science Review, v. 112, n. 1, p. 148-166, 2018.

KREISS, Daniel. Prototype politics: technology-intensive campaigning and the data of democracy. New York: Oxford University Press, 2016.

NYHAN, Brendan et al. Like-minded sources on Facebook are prevalent but not polarizing. Nature, v. 620, n. 7972, p. 137-144, 2023.

RESENDE, Gustavo et al. (Mis)information dissemination in WhatsApp: gathering, analyzing and countermeasures. In: THE WORLD WIDE WEB CONFERENCE, 2019, San Francisco. Proceedings [...]. New York: ACM, 2019. p. 818-828.

RIEDL, Martin J.; LUKITO, Josephine; WOOLLEY, Samuel C. Political influencers on social media: an introduction. Social Media + Society, v. 9, n. 2, 2023.

STROMER-GALLEY, Jennifer. Presidential campaigning in the internet age. 2. ed. New York: Oxford University Press, 2019.

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.

AGÊNCIA NACIONAL DE TELECOMUNICAÇÕES (Brasil). Painel de dados Meu Município: acessos e cobertura. Brasília: Anatel, 2026. Disponível em: https://www.anatel.gov.br/dadosabertos/paineis_de_dados/meu_municipio/. 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.

O que as pesquisas e os mercados não viram · O susto que mobilizou · Página inicial do Placar