O que deu a vitória a Lula

Lula terminou o 1º turno 2,22 mi de votos atrás de Flávio Bolsonaro e venceu o 2º por 4,43 mi. A diferença entre os dois andou 6,66 mi de votos. Quase nada disso veio de eleitores de Flávio que mudaram de lado, e pouco veio, no saldo, dos eleitores dos candidatos eliminados. A virada veio sobretudo de quem não tinha escolhido ninguém para presidente no 1º turno: quem votou em branco, anulou ou não foi votar.

Daniel Pessini Sobreira · 26 de outubro de 2026, atualizada em 27/10 · totalização final do TSE nos dois turnos (100% das seções)

1. +6,3 miBrancos, nulos e quem faltou no 1º turno: a maior parte da virada, pela estimativa (entre 6,0 mi e 6,5 mi, conforme o método).
2. +0,3 miEleitores de Cury, Renan, Caiado e Zema: os de Cury foram mais para Lula, os de Caiado e Zema mais para Flávio. No saldo, quase empate (entre +0,12 mi e +0,44 mi).
3. ≈ 0Trocas diretas: Lula e Flávio mantiveram cerca de 99% de quem votou neles no 1º turno, e as trocas entre os dois se anularam (saldo de +0,09 mi a +0,15 mi).

1 · A conta exata

Entraram 14,1 mi de votos novos para os dois. Lula ficou com 74%

Do 1º para o 2º turno, Lula ganhou 10,38 mi de votos e Flávio, 3,72 mi. Esses 14,10 mi de votos a mais têm só três origens possíveis, e a soma fecha com os totais do TSE:

Essa conta é exata, mas é de saldo: ela não separa quem trocou de candidato de quem estava indeciso. Um eleitor de Flávio que passou a votar em Lula e um de Lula que passou a votar em Flávio se anulam nela. Para saber de onde vieram os votos, é preciso olhar como cada lugar mudou, e é isso que as próximas seções fazem.

2 · De onde veio a virada

Da margem do 1º turno à do 2º, grupo por grupo

O gráfico parte da desvantagem de Lula no 1º turno (−2,22 mi) e soma o que cada grupo de eleitores do 1º turno acrescentou à diferença entre os dois no 2º. As contribuições vêm de uma inferência ecológica (explicada no método): para cada região, estimamos que parte de cada grupo do 1º turno foi para Lula, para Flávio, para o branco ou nulo e para a abstenção, usando as 497.897 seções eleitorais do país. Passe o cursor numa barra para ver o intervalo.

Os brancos e nulos do 1º turno são o maior bloco: +3,83 mi na diferença (de 3,65 mi na estimativa por estado a 3,93 mi). Uma explicação possível é que parte deles não marcou presidente no 1º turno, quando a urna pedia seis votos, e marcou Lula no 2º, quando eram um ou dois. Os brancos e nulos do 1º turno eram mais frequentes nos municípios de margem intermediária e favoráveis a Lula (correlação de 0,31 com a margem dele). Pela estimativa, 65% deles votaram em Lula, 1% em Flávio e 34% votaram em branco ou anularam de novo.

Quem não votou no 1º turno vem depois: +2,43 mi (2,42 mi a 2,65 mi). A grande maioria dos faltosos faltou de novo (88%), mas, dos que apareceram, quase todos votaram em Lula (9,1% do grupo inteiro foi para Lula e 1,8% para Flávio).

Os eleitores dos eliminados se dividiram. Os de Augusto Cury deram +0,84 mi a Lula, e os de Renan Santos, +0,05 mi (até +0,14 mi na conta por estado). Os de Ronaldo Caiado tiraram 0,49 mi, e os de Zema e dos demais, 0,14 mi. No total, os eliminados renderam a Lula +0,27 mi, pouco perto dos 6,66 mi da virada. As trocas diretas entre os dois deram saldo de +0,09 mi, praticamente zero.

3 · Transferências de voto

Para onde foi, no 2º turno, cada voto do 1º

Cada barra é um grupo de eleitores do 1º turno, dividido pelo que fez no 2º: Lula, Flávio, branco ou nulo, ou não votou. Troque a região para ver como o mesmo grupo se comportou em cada parte do país.

No país, os eleitores de Augusto Cury (3,44 mi) foram 54% para Lula, 29% para Flávio e 16% para o branco ou nulo. No Sul, a divisão se inverte: 42% foram para Flávio. Os de Ronaldo Caiado (2,60 mi) foram 52% para Flávio e 33% para Lula, com exceção do Nordeste, onde 54% votaram em Lula. Os de Renan Santos (2,67 mi) se dividiram quase ao meio (40% Lula, 38% Flávio).

Uma parte dos eleitores dos eliminados, de 13% a 18% entre os de Cury, Renan e Caiado, não escolheu nenhum dos dois e votou em branco ou anulou. É por isso que os brancos e nulos caíram tão pouco (1,82 mi): a maioria dos do 1º turno foi para Lula, e o lugar deles foi ocupado em parte por eleitores dos eliminados.

Estimativas por região, com intervalo de 90% por bootstrap de municípios (200 reamostragens), ao passar o cursor em cada trecho. Grupos pequenos (Zema e outros, 0,59 mi) têm estimativas instáveis.

4 · Onde a virada aconteceu

Dois terços do ganho saíram das grandes cidades

Aqui não há estimativa: é a variação, município a município, da diferença de votos entre Lula e Flávio, somada. O Sudeste respondeu por 2,86 mi (43%) e o Nordeste por 2,56 mi (39%) dos 6,64 mi de ganho líquido de Lula.

Para olhar além das regiões, agrupamos os 5.542 municípios pelo perfil político e social (margem e votos em terceiros no 1º turno, virada, variação do comparecimento, escolaridade, religião, idade, renda e porte), com o método k-médias. Os 5 tipos que saíram (silhueta de 0,24, o que indica grupos que se sobrepõem, e não fronteiras nítidas) mostram onde a virada pesou em votos: as 940 grandes cidades e polos regionais, com 104,5 mi de eleitores, deram 4,36 mi do ganho líquido, 66% do total.

Médias ponderadas pelo eleitorado. Margem e virada em pontos percentuais dos votos dados a Lula e Flávio; comparecimento, variação em pontos; terceiros, % dos votos válidos do 1º turno. No país: margem −2,6 → +3,4, virada +6,0, superior 16,9%, evangélicos 26,6%.

5 · O que explica a virada

A virada foi maior onde havia mais voto sem dono e mais jovens

Para separar os fatores, fizemos uma regressão da virada de cada município (pontos que a margem de Lula andou) contra o voto no 1º turno, o perfil do eleitorado, a religião, a renda, o porte e a região. Todas as variáveis estão padronizadas: cada ponto mostra quantos pontos a mais (ou a menos) de virada acompanham um desvio-padrão a mais da variável, com as outras fixas. O modelo ponderado pelo eleitorado explica 70% da variação entre municípios.

Quanto cada grupo de fatores explica

Divisão do R² pelo valor de Shapley (média da contribuição de cada grupo em todas as ordens de entrada no modelo).

• O ponto de partida pesa mais. Onde Lula já vencia com folga no 1º turno, a margem andou menos (−2,18 ponto por desvio-padrão): havia menos eleitor a conquistar. O voto do 1º turno, junto, responde pela maior fatia do que o modelo explica.
• Voto sem dono. Com o resto fixo, a virada foi maior onde houve mais brancos e nulos (+0,42), mais votos em Cury (+0,35) e, também, em Caiado (+0,22) no 1º turno. Isso combina com a ponte da seção 2: o que estava em disputa eram os votos que não tinham ido para nenhum dos dois.
• Jovens e mulheres. Municípios com eleitorado mais jovem viraram mais (+0,71 para a fatia de 16 a 24 anos), e os com mais homens viraram menos (−0,80). O mesmo aparece nas pesquisas de outubro, que mostraram Lula crescendo entre jovens. Mas, onde há mais jovens, o comparecimento caiu mais (−1,49 ponto por desvio-padrão).
• Religião, escolaridade, renda e porte pesam pouco. A fatia de evangélicos não tem efeito próprio sobre a virada quando o resto é controlado (−0,04, sem significância), embora esteja associada a uma queda maior do comparecimento (−0,31). O sinal da escolaridade muda conforme o peso do modelo, e renda e porte têm efeitos pequenos.
• O Sudeste virou mais do que tudo isso prevê. Comparado a um município do Sudeste de mesmo perfil, um do Norte virou 1,3 ponto a menos, um do Sul 0,9 e um do Nordeste 0,6.

Mínimos quadrados ponderados pelo eleitorado do 1º turno, com erro-padrão robusto (HC3), 5.542 municípios (os que têm todas as variáveis). Correlações entre lugares não dizem como cada pessoa votou nem provam causa. A versão sem peso e o modelo com erro espacial (seção 6) aparecem no mesmo gráfico.

6 · Análise espacial

A virada tem geografia: I de Moran de 0,56

Municípios vizinhos viraram de forma parecida. O I de Moran global, que vai de −1 (vizinhos opostos) a +1 (vizinhos iguais) e fica perto de zero quando não há padrão, é de 0,56 para a virada (z = 88, p < 0,001 em 999 permutações). Os vizinhos de cada município são os 8 mais próximos. O mapa mostra os tipos de município, os agrupamentos locais (LISA) e os pontos quentes do ganho de Lula (Getis-Ord Gi*).

Agrupamentos locais (LISA)

O Moran local testa, município a município, se o lugar e seus vizinhos formam um bloco. Há 1.149 municípios alto-alto (virada grande cercada de virada grande), com 70,8 mi de eleitores, sobretudo no interior de São Paulo, em Minas, no Rio, em Goiás e em Santa Catarina, onde Flávio era forte e perdeu terreno. Os 1.125 baixo-baixo (18,3 mi de eleitores) ficam sobretudo na Bahia, no Piauí, no norte de Minas e no sertão: lugares em que Lula já tinha quase todos os votos e a margem andou pouco.

Pontos quentes do ganho de Lula (Gi*)

O Gi* olha outra coisa: onde o ganho líquido de Lula, medido em proporção do eleitorado, se concentra. Os 1.402 municípios em pontos quentes (95% ou 99%), com 63,5 mi de eleitores, somaram 3,69 mi do ganho líquido. Eles estão nas regiões metropolitanas de São Paulo e do Rio e em boa parte do litoral e do agreste do Nordeste. Os 1.337 pontos frios ficam no Rio Grande do Sul, em Santa Catarina, no Paraná, em Goiás e em Mato Grosso, e também em boa parte do Amazonas, do Pará e de Rondônia, onde o comparecimento caiu.

Diagrama de Moran

Cada ponto é um município: no eixo horizontal, a sua virada; no vertical, a média dos seus 8 vizinhos, ambos padronizados. A inclinação da reta é o I de Moran. As cores são as do LISA.

Autocorrelação de outras variáveis

C de Geary abaixo de 1 indica vizinhos parecidos. Pesos de 8 vizinhos mais próximos, padronizados na linha; p por 999 permutações.

Os fatores resistem à geografia?

Os resíduos da regressão da seção 5 ainda têm autocorrelação (I de Moran de 0,29): parte da virada se explica por proximidade, não pelas variáveis medidas. Por isso estimamos também um modelo de erro espacial. Ele absorve essa dependência (λ = 0,64; o I de Moran dos resíduos cai para −0,03) e se ajusta melhor (AIC de 20.452 contra 21.687 da regressão comum; o modelo de defasagem espacial fica em 20.662). Os principais fatores mantêm sinal e significância: margem do 1º turno (−1,79), brancos e nulos (+0,41), Cury (+0,15), Caiado (+0,18), jovens (+0,17) e homens (−0,35). O PIB por habitante perde força (+0,08, contra +0,27 sem o termo espacial).

O Moran bivariado mostra que a virada de um município pouco tem a ver com a variação do comparecimento nos vizinhos (I = 0,06) e mais com a fatia de evangélicos ao redor (I = 0,23). Esta segunda associação some quando os outros fatores entram no modelo: ela reflete a geografia (interior do Sudeste e do Centro-Oeste) e não um efeito da religião.

7 · As pesquisas e a hipótese Tinoco

O erro das pesquisas e a hipótese Tinoco

Nenhum dos instrumentos que acompanhavam a eleição antecipou a dimensão da virada. Na véspera, a média das pesquisas dava Flávio 1,1 ponto à frente na margem; Lula venceu por 3,6. As pesquisas subestimaram Lula em cerca de 4,7 pontos de margem, um viés forte e no mesmo sentido. O Polymarket dava 20,5% a Lula na manhã do domingo e este Placar, 18%. O resultado ficou acima do limite superior do intervalo de 95% do modelo.

No 1º turno, o erro tinha ido para o outro lado, e de um jeito particular:

As pesquisas acertaram Lula e erraram Flávio quase exatamente pelo que os candidatos menores perderam. A leitura mais comum, e a que este Placar usava até então, era tratar isso como um viés das pesquisas contra Flávio que se repetiria no 2º turno: o modelo transferia 25% do erro do 1º turno para as pesquisas do 2º.

Os votos confirmam a hipótese. A seção 3 mostra que, no 2º turno, os eleitores dos eliminados não foram em bloco para Flávio: os de Cury foram mais para Lula, os de Caiado e Zema mais para Flávio, e o saldo ficou em +0,27 mi para Lula. Flávio manteve cerca de 99% dos seus eleitores e cresceu 3,72 mi, bem menos que Lula. O voto útil de que ele se beneficiou já estava contado no 1º turno. Sem a hipótese Tinoco, o modelo teria errado ainda mais. Com ela, errou menos, mas errou: o viés das pesquisas no 2º turno foi contra Lula, e mais forte do que qualquer correção previa.

O que as pesquisas não captaram foi, pelas contas desta análise, o grupo que decidiu a eleição: quem não escolheu presidente no 1º turno, votando em branco, anulando ou faltando, e escolheu Lula no 2º. Por que esse grupo escapou das pesquisas não dá para saber com os dados de urna. Fica como hipótese para os institutos e para este Placar verificarem.

Fontes: o editorial e o método deste Placar (histórico de versões, v56 de 22/10/2026); resultado do TSE.

8 · Conclusão

Então, o que deu a vitória a Lula?

1. Quem não tinha escolhido ninguém. A virada de 6,66 mi na diferença veio, em sua maior parte, de eleitores que no 1º turno votaram em branco, anularam ou não foram votar, e que no 2º votaram em Lula. Pela estimativa, esse grupo deu entre 6,0 mi e 6,5 mi à diferença.
2. Não foi troca de lado. Quase todos os eleitores de Lula e de Flávio repetiram o voto. A campanha de Flávio não perdeu a base; ela não conseguiu crescer o suficiente fora dela.
3. Os eliminados empataram. Os votos de Cury pesaram para Lula, os de Caiado e Zema para Flávio. Somados, quase se anularam. Com 74% dos votos novos, Lula ficou muito acima dos 58% de que precisava.
4. A virada foi urbana e do Sudeste. As grandes cidades e os polos regionais deram 66% do ganho líquido. O Sudeste virou mais do que o perfil dos seus municípios previa, e o Nordeste, onde Lula já vencia, ampliou a vantagem.
5. As pesquisas erraram, e a hipótese Tinoco apontou a direção certa. A média das pesquisas subestimou Lula em cerca de 4,7 pontos de margem. A hipótese Tinoco, de que o erro do 1º turno foi voto útil e não se repetiria, foi confirmada pela divisão dos votos dos eliminados e levou o Placar de 15% para 21% de chance de Lula.
6. Jovens, mulheres e voto sem dono. Com tudo o mais fixo, a virada foi maior onde o eleitorado é mais jovem e mais feminino e onde havia mais brancos, nulos e votos em terceiros no 1º turno. Religião, escolaridade e renda explicam pouco depois desses fatores.

Esta análise descreve lugares, não pessoas: não diz por que cada eleitor decidiu, e não mede o efeito de nenhuma campanha. Para o resultado por região, estado e município, veja o editorial e o painel do resultado.

Método, limites e dados

Como fizemos as contas

• Dados. 2º turno: totalização final do TSE (100% das seções, 25/10/2026, 23h26), por município e, nas cidades que o TSE divulga por zona, por zona eleitoral (6.106 unidades). 1º turno: boletins de urna do TSE (Dados Abertos, bweb), voto de cada candidato por seção, somado nas mesmas unidades. Para as transferências: votação por seção dos dois turnos (TSE, Dados Abertos, arquivo de 26/10/2026), 497.897 seções, com o eleitorado de cada turno pelo cadastro de locais de votação. O exterior entra só na conta nacional. Perfil do eleitorado de 2026 (TSE), religião (Censo 2022, IBGE) e PIB municipal de 2023 por habitante (IBGE, tabelas 5938 e 6579, população estimada de 2024).
• Transferências (seções 2 e 3). Regressão de Goodman com restrições: para cada região, a matriz de taxas (8 grupos do 1º turno × 4 destinos do 2º) que melhor reproduz o resultado de cada seção eleitoral, com taxas entre 0 e 1 e cada grupo somando 100%, ponderada pelo eleitorado. Grupos do 1º turno: Lula, Flávio, Augusto Cury, Renan Santos, Ronaldo Caiado, Zema e demais candidatos, branco ou nulo, não votou. A matriz reproduz o total nacional do 2º turno com erro de 0,02 mi para Lula e 0,04 mi para Flávio. Intervalos de 90% por bootstrap de municípios (200 reamostragens). Conferência: a mesma conta por estado (27 matrizes).
• Validação com 2022. A mesma conta feita para 2022 com seções e com cidades e zonas. Taxas e contribuições (seções / cidades e zonas):

• Determinantes (seção 5). Mínimos quadrados com variáveis padronizadas, ponderados pelo eleitorado e sem peso, erro-padrão HC3; efeito de região com o Sudeste como referência; importância por grupo pelo valor de Shapley do R² (64 combinações de grupos).
• Tipos (seção 4). k-médias sobre 9 variáveis padronizadas (margem, virada, comparecimento, terceiros, escolaridade, evangélicos, jovens, PIB por habitante e porte), k de 4 a 8 testado pela silhueta; ficou k = 5.
• Espacial (seção 6). Centróides dos municípios; pesos de 8 vizinhos mais próximos, padronizados na linha. I de Moran e C de Geary globais, LISA (p < 0,05) e Getis-Ord Gi* com 999 permutações; Moran bivariado; modelos de erro e de defasagem espacial por máxima verossimilhança (PySAL spreg), sem peso.
• Limites. Inferência ecológica: as taxas descrevem grupos de lugares e podem errar quando o comportamento varia dentro de cada região. Não há dado individual de voto. A conta exata da seção 1 é de saldo. Até 26/10 as transferências eram estimadas por cidade e zona eleitoral, porque o TSE ainda não tinha publicado o 2º turno por seção; desde 27/10 são estimadas por seção. As demais partes da análise seguem por município.
• Arquivos. vitoria.json (contas, transferências, modelos, índices espaciais, tipos) e vitoria-municipios.json (por município: tipo, LISA, Gi*, virada, defasagem espacial, resíduo, ganho líquido em votos, UF e nome).

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