Marina Silva como “terceira via” nas Eleições de 2014: o “efeito” Eduardo Campos

Marina Silva como “terceira via” nas Eleições de 2014: o “efeito” Eduardo Campos Thiago Perez Bernardes de Moraes Doutor em Psicologia Social pela Universidad Argentina John Fitzgerald Kennedy (UAJFK). Cientista político. Professor no Centro Universitário Campos de Andrade (UNIANDRADE).

Suelen Patricia Alves Maia Perez de Moraes Bacharela em Comunicação Social – Jornalismo, com MBA em Marketing Político e Organização de Campanha Eleitoral (Centro Universitário Internacional de Curitiba – UNINTER).

Resumo: As eleições de 2014 foram marcadas por um episódio trágico, a morte do candidato à presidência da República Eduardo Campos, o que gerou relativa comoção e espaço no enquadramento midiático. Nesse sentido, a pergunta que guia este trabalho é: a morte de Eduardo Campos pode ter transferido votos para Marina Silva? A hipótese deste artigo é que nas regiões onde houve maior interesse pelo evento da morte de Campos, houve maior transferência de votos para Marina. Para testar essa hipótese foram utilizados dados gerados com a ferramenta Google Trends acerca do interesse em Eduardo Campos (no período post mortem) e dados sobre a distribuição de votos de Marina Silva nas eleições de 2010 e 2014. Os resultados obtidos através de estudos de correlações e previsões apontam que a hipótese usufrui de aderência, primeiro por que se verificou que pelo menos 11% da votação de Marina em 2014 (2.437.594), pode ser explicado pelo “fator” Campos; segundo, ao traçar a previsão para as eleições de 2014, o modelo que continha apenas os dados da votação de 2010 conseguiu prever 32% da votação, enquanto o modelo que agregou esses dados e também o interesse manifesto em Eduardo Campos conseguiu prever 52% da distribuição de votos de Marina em 2014. Palavras-chave: Eleições 2014. Marina Silva. Eduardo Campos. Google Trends.

– 2 Eleições presidenciais 2014 – 3 Internet, Google Trends e estudos eleitorais – 4 Metodologia – 5 Resultados – 6 Considerações finais – Referências

Sumário: 1 Introdução

1 Introdução A eleição presidencial brasileira de 2014 foi uma das eleições mais acirradas da história e foi marcada por alguns eventos inusitados, tal como a vaia que sofreu Dilma Rousseff na abertura da Copa do Mundo e a morte do então candidato a presidência Eduardo Campos. Após a morte de Campos, a vice de sua chapa, Marina Silva, assume seu lugar natural na candidatura, se destacando como uma promessa de terceira via, considerando

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que historicamente, as eleições presidenciais são polarizadas entre PT e PSDB. Indubitavelmente, o acidente de avião que provocou a morte de Eduardo Campos, causou também grande comoção entre os brasileiros, sendo um dos eventos que mais recebeu cobertura da mídia nacional e também internacional. No final do primeiro turno, Marina Silva atinge o terceiro lugar com 22.159.951 votos obtendo assim 2.523.592 votos a mais do que a votação de 2010 onde ela obteve 19.636.359 votos. Nesse sentido, a pergunta que guia este trabalho é: o evento da morte de Eduardo Campos, em alguma medida, pode ter transferido votos para Marina Silva na eleição presidencial de 2014? A hipótese é de que, nos estados onde os indivíduos tiveram mais interesse pela morte de Eduardo Campos, houve uma maior tendência de acréscimo de votos para a candidatura de Marina Silva. A justificativa para execução desse trabalho reside no fato de que na literatura recente não houve ainda nenhum trabalho empírico que buscou analisar o efeito que a morte de Eduardo Campos pode ter trazido para a arena eleitoral de 2014. Neste ponto, nosso trabalho visa preencher tal lacuna. Para testar a hipótese foram utilizadas duas fontes de dados sendo elas: a) dados do TSE referente à distribuição geográfica de votos em Marina Silva nas eleições de 2010 e 2014; b) dados gerados com o Google Trends sobre a distribuição geográfica de interesse no político Eduardo Campos após a sua morte, considerando uma média única para os meses de agosto, setembro e outubro. Realizou-se um estudo de regressão linear e também foram traçadas previsões (com um modelo ARIMA) para a votação de Marina Silva. Os resultados mostram que a hipótese desfruta de aderência, primeiro, pois o teste de regressão linear indicou que pelo menos 11% da votação de Marina em 2014 pode ser atribuído ao efeito Eduardo Campos, ou seja, praticamente todo votação que Marina teve a mais em relação a 2010 (2.523.592) parece ter advindo do efeito Eduardo Campos (2.437.594). Segundo, a previsão utilizando apenas os dados da votação em Marina de 2010 conseguiu prever 32% da votação enquanto a previsão que utilizou os dados da votação de 2010 e também o interesse manifesto em Campos conseguiu prever 52% dos votos em Marina.

2  Eleições presidenciais 2014 Pode-se dizer que o Brasil é um país onde os partidos políticos têm pouca tradição, além disso, nota-se que os partidos são em sua maioria recentes e frágeis. Outro fato importante que deve ser considerado é de que a maioria do eleitorado está acostumada de alguma forma a valorizar mais os candidatos individuais do que com as legendas partidárias. É nesse cenário que em 2014 pela sexta vez consecutiva1

1

Podemos elencar quatro fatores que garantem a bipolarização entre PT e PSDB em eleições presidenciais no Brasil: a) a capacidade de manter coerência nas plataformas políticas nacionais; b) o fato de apresentarem

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apenas dois partidos, PT e PSDB, polarizam a disputa presidencial (MELO, 2015). Em relação à eleição de 2014, pode-se mencionar que ela marcou a história, como sendo uma das mais polarizadas, dinâmicas2 e também cercada de imprevistos que afetaram os rumos das campanhas. De toda forma, a coligação governista composta de PT, PMDB, PDT, PCdoB, PP, PR, PSD, PROS e PRB elegeu Dilma Rousseff com 53 milhões de votos válidos, enquanto a segunda grande coligação formada por PSDB, PTB, PTC, PMN, PTdoB, PTN, SD, DEM e PEN deram ao candidato Aécio Neves 5 milhões de votos válidos (JUNIOR; LIMA, 2014). A morte3 de Eduardo Campos em um trágico acidente de avião incendiou as eleições na medida em que Marina Silva confirmou sua candidatura, sendo que ela originalmente era vice na chapa. Nesse ponto ela surgiu como uma terceira via natural dentro da clássica polarização PT x PSBD. A campanha de Marina Silva baseou-se no pressuposto de uma “nova política”, algo que rapidamente tomou força. Outro fator que merece destaque são os antecedentes políticos de Marina Silva, ex-senadora e ministra, com um currículo histórico de defesa do meio ambiente e também com grande lisura pessoal visto que nunca foi vinculada a escândalos de corrupção. É interessante notar que os principais candidatos ao pleito presidencial adotaram em suas estratégias eleitorais o uso da figura de Eduardo Campos. Nesse sentido, dos 11 partidos que disputaram de forma nominal a presidência da república, cinco deles (PSDB, PT, PSSDC, PV e PSB) citaram Eduardo Campos em seus programas eleitorais. Em uma análise mais acurada dos programas eleitorais que citaram Eduardo Campos, identificaram-se diferentes estratégias para tentar obter capital social. Na propaganda do PSB houve uma clara tentativa de construção da imagem de Eduardo Campos como sendo o político ideal e se criou também uma promessa de que Marina Silva seria a única candidata capaz de dar continuidade ao projeto político do mesmo (SILVA; DA SILVA, 2014). sempre candidatos competitivos; c) a obtenção de apoio aos candidatos nos estados e municípios, e IV) a elaboração assertiva de estratégias de outros níveis de competição eleitoral com base no objetivo nacional. (MELO, 2015). 2 Outro fator marcante desta eleição foi o grande uso de memes eleitorais na internet. Veículos online e off-line como a Folha de S.Paulo, O Estado de S.Paulo e o portal R7, por exemplo, repercutiram de forma intensa piadas eleitorais. Os candidatos, entretanto, compartiram essa percepção e em larga medida buscaram desenvolver estratégias para gerar influência na web, para isso, eles utilizaram desde Facebook, blogs, material próprio para Twitter, até supostos robôs que ampliariam o alcance das mensagens através de contas falsas. Essa dinâmica da internet e dos memes possibilitou um acréscimo de visibilidade sobretudo para candidatos outsiders da disputa de 2014, como no caso, por exemplo, de Levy Fidélix e Eduardo Jorge (CHAGAS et al., 2014). 3 A morte é em muitos casos um trunfo para a mídia, porém, a forma com que cada morte é narrada, assim como seu peso midiático é definido por fatores relacionados à posição social. Indivíduos com tradição política, que ocupam lugares de destaque na sociedade, geralmente têm suas mortes associadas a narrativas midiáticas ligadas não só à função de informar, mas sim de “canonizar” o indivíduo. No caso de Eduardo Campos, a repercussão da imprensa buscou construir a imagem de Eduardo Campos como algo muito além de um presidenciável, de um ex-governador de Pernambuco, ou como neto de outro político, mas sim, a imagem de um Eduardo Campos que é bom pai, esposo, filho, amigo, algo como um mito para a posteridade. Em alguma medida podemos dizer que a morte de Eduardo Campos se igualou, em nível de noticiabilidade, às mortes de Getúlio Vargas e JK, gerando como refluxo um discurso mitológico que se plasma na “galeria dos grandes mortos da mídia” (ASSIS, 2015).

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Na propaganda do PSDB explorou-se também a imagem de Eduardo como político ideal ao mesmo tempo que se evidenciou Aécio Neves como o candidato que mais se alinhava ideologicamente ao mesmo, sendo assim ele uma via para dar continuidade às ideias de Campos. Por fim, podemos citar que a propaganda do PT tentou criar a imagem de que Dilma Rousseff estaria disposta a dar continuidade à “luta” de Eduardo Campos pelo Brasil. Em suma podemos dizer que entre os três principais candidatos à presidência da republica, houve uma tentativa clara de vangloriar a imagem de Eduardo Campos ao mesmo tempo que se autoassociavam a uma continuidade do pensamento político do mesmo (SILVA; DA SILVA, 2014). É importante ressaltar que o debate público e mais especificamente a opinião pública caracterizam-se como fenômenos transitórios que são determinados por comportamentos próprios de outros indivíduos, por sentimentos e percepções. Assim, mudanças quanto aos elementos que constroem o debate, como que por inclusão de novos temas na agenda, têm significativo poder de influência sobre a opinião pública (CERVI, 2013). De toda forma, além da comoção e do uso eleitoral da figura de Eduardo Campos, podemos dizer que parte do razoável resultado obtido por Marina deve-se ao fato de que Eduardo Campos já havia realizado previamente um bom trabalho de base, o que em alguma medida levou Marina a obter mais apoio em determinados estados do que outros candidatos em eleições anteriores. Outro fator que colaborou foi a estratégia de Marina de se lançar como uma “novidade”, algo que aumentou consideravelmente as chances dela de desafiar a hegemonia do PT e do PSDB (MELO, 2015).

3 Internet, Google Trends e estudos eleitorais O uso da internet como ferramenta eleitoral é uma das consequências dos intensos câmbios sociais e tecnológicos do último quarto do século XX. Para candidatos, o ciberespaço representa um complemento às estratégias de exposições tradicionais. Nesse ponto, a internet é como uma plataforma em nuvem onde o candidato pode ampliar seu leque de visibilidade e atingir aproximação para com potenciais eleitores (WU; WEAVER, 1997). Nesse diapasão a modernização da comunicação política levou por um lado à personalização das campanhas, num patamar de maior profissionalização da classe política e com uma menor centralidade dos partidos políticos, com custos de campanha que sobem em ritmo exponencial. A internet começou a ser usada como ferramenta eleitoral por volta de 1994 e 1996 nos Estados Unidos, de lá para cá, o uso político da internet se multiplicou e se disseminou por todo o planeta de forma desigual (GIBSON et al., 2003). Da hipertrofia dessa tendência, houve o surgimento de um campo denominado cibercomunicação política, que em síntese, visa mensurar o impacto que as mídias eletrônicas podem exercer sobre campanhas eleitorais. Esse campo foi formado por três correntes mais ou

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menos identificáveis: 1) “ciberotimistas”, 2)”ciberpessimistas” e 3) “ciberrealistas” (RAMIREZ, 2009; SCHLEGEL, 2009). A solidificação do uso da internet por parte de partidos e candidatos vem reforçando tendências tradicionais, ou seja, medidas concentradas na persuasão dos eleitores, sobretudo por meio da empatia. Um estudo recente sobre a utilização de páginas de Facebook por 12 grandes jornais nacionais durante as eleições de 2014 observou que: 1) de maneira geral o tema campanha eleitoral foi representado nas páginas de Facebook dos jornais; 2) mesmo no período eleitoral de 2014, mais da metade das postagens dos jornais em suas fanpages referia-se a temas soft; 3) identificou-se que num sentido quantitativo, primeiro Dilma, depois Marina e por fim Aécio, nessa respectiva ordem, foram os candidatos mais citados nas postagens; 4) os jornais do Nordeste demonstraram um padrão de valência mais positiva em suas postagens sobre a candidata Dilma Rousseff; 5) houve diferenças substanciais entre o padrão de valência no primeiro e no segundo turnos. Considerando todas as regiões do Brasil, Dilma e Aécio durante o primeiro turno tiveram predominantemente valências negativas. No segundo turno a lógica permanece igual para Dilma Rousseff (predominância de valência negativa), mas se inverte para Aécio Neves, que passa a ser predominantemente positiva (CERVI; CARLOMAGNO; MOREIRA, 2015). Recentemente, uma série de pesquisadores vem utilizando a internet como meio de pesquisa, onde se busca aferir que tipo de ações no mundo online têm impacto político no mundo off-line, num esforço metodológico hoje conhecido como ciberpolítica. Basicamente podemos definir a ciberpolítica como um escopo de análise onde se investiga a profundidade, a natureza e a finalidade do uso da internet para fins políticos. Nesse diapasão, uma série de formas sociais de software é abrangida, como, por exemplo, pesquisas realizadas em motores de buscas, atividades em blogs, redes sociais, websites de candidatos e partidos políticos, entre outros (JIN-HUA, 2009; FERNÁNDEZ, 2012). Uma das ferramentas que vem sendo empregada para estudos de ciberpolítica é o Google Trends. O Google Trends funciona tal qual um motor de busca reversa, ou seja, enquanto o motor de busca do Google4 oferece uma lista de hyperlinks para cada um dos termos buscados, o Google Trends oferece um detalhado mapa sobre a distribuição do interesse temporal e espacial sobre o interesse dos internautas em determinado tópico ou tema. Dito de outra forma, o Google Trends aponta onde está a localização geográfica dos que realizaram pesquisas no Google, e também aponta a frequência no tempo em que essas pesquisas foram feitas. A ferramenta gera de 4

Os dados de motores de busca reversa são interessantes se considerarmos três questões: a) os motores de busca são como portais de entrada de internet, ou seja, é por onde os indivíduos guiam suas buscas; b) o Google é de longe o motor de busca mais utilizado em todo mundo; e c) estima-se que em média mais de 100 bilhões de pesquisas sejam feitas por mês, o que reforça o valor heurístico dos dados (BUTLER, 2000; VARIAN, 2014).

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forma gratuita dados para download relativos às frequências espaciais e temporais considerando como valor mínimo 0 (zero) e como valor máximo 100 (cem) (MORAES; SANTOS, 2013; MORAES; MAIA, 2014). O Google Trends oferece uma série de vantagens5 em relação aos métodos tradicionais de pesquisa social, como as realizadas com questionários de Survey face a face: 1) é comum que os indivíduos mintam e/ou aperfeiçoem informações em pesquisas de opinião, entretanto, o Google Trends consegue superar essa limitação que é a discrepância entre os comportamentos factuais e o que é relatado pelos indivíduos; 2) o Google Trends oferece uma possibilidade infinita de coleta de dados sem nenhum custo; 3) através da ferramenta é possível detectar mudanças repentinas no macrointeresse das populações e também é possível identificar novas tendências e populações; 4) por fim, é possível realizar coletas de múltiplos dados em diferentes períodos (a partir de 2004) e em diferentes localidades (praticamente de todos os países do mundo) (MELLON, 2013, 2014; MORAES; TORRECILLAS, 2014). Por conta desses atributos, o Google Trends tem sido aplicado para o estudo de uma série de fenômenos, como por exemplo os relacionados à epidemiologia de doenças (CARNEIRO; MYLONAKIS, 2009; SEIFTER et al., 2010; VALDIVIA; MONGE-CORELLA, 2010) e o comportamento do valor de ações no mercado financeiro (DZIELINSKI, 2012; KRISTOUFEK, 2013; PREIS; MOAT; STANLEY, 2013). Entretanto, apesar de o Google Trends ser o maior banco de dados sobre as preferências humanas, no Brasil, ele infelizmente ainda é subutilizado para a realização de estudos eleitorais. Um dos primeiros a aplicar a ferramenta para estudos eleitorais foi o economista Seth Stephens-Davidowitz. Ele buscou aferir se o preconceito racial, de alguma forma, influenciou os resultados das eleições presidenciais estadunidenses. Para isso, ele traçou uma métrica utilizando termos relacionados ao racismo, como, por exemplo, o termo nigger (um termo bastante pejorativo para se referir aos negros). Ele verificou que, nos estados onde se buscaram mais termos racistas, Barack Obama obteve menos votos e o candidato da oposição, John Kerry, obteve resultados mais satisfatórios (STEPHENS-DAVIDOWITZ, 2014). Ainda nos Estados Unidos buscou-se aferir se a morte de Osama bin Laden (o “ponto alto” da Guerra ao Terror) afetou de alguma forma o resultado das eleições presidenciais de 2012. Com o Google Trends foram traçados mapas com os cluster de interesse pela morte de Osama bin Laden nos Estados Unidos. Verificou-se que Barack Obama obteve mais votos (e em con5

Entretanto há de se considerar que o Google Trends apresenta limitações que, em alguma medida, enfraquecem seu potencial de uso em alguns casos. Primeiro, há de se considerar que em alguns países há um impedimento legal quanto ao uso da internet, como por exemplo, no caso da Coreia do Norte e Uganda, nesse sentido, os dados do Google Trends não conseguem ser relevantes. Segundo, há alguns países onde outros motores de buscas são mais utilizados, como na China onde a ferramenta de pesquisa hegemônica é o Baidu. Por fim, há de se considerar que em algumas regiões do planeta a taxa de penetrabilidade da internet é muito baixa, o que pode produzir obstáculos para a obtenção de dados fidedignos com a ferramenta Google Trends (CARNEIRO; MYLONAKIS, 2009; MORAES; SANTOS, 2014; 2015).

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trapartida Mitt Romney foi mais prejudicado) nos estados onde se evidenciou maior interesse na morte do ex-líder da Al-Qaeda. A evidência nesse sentido sugere que de alguma forma o evento da morte de Osama bin Laden afetou a cognição dos eleitores estadunidenses, onde esses passaram em parte a associar o sucesso da operação às habilidades políticas de Barack Obama (MORAES; SANTOS, 2015). Outro trabalho relevante, dessa vez no Brasil, buscou correlacionar temas relacionados a políticas públicas e o interesse manifesto por eleições. O resultado apontou que, de forma geral, os eleitores brasileiros não buscam, de forma ativa, se informar sobre temas de políticas públicas para guiarem suas posições em períodos eleitorais (pelo menos na internet). Em alguma medida, é possível dizer que o uso da internet por brasileiros para buscas de assuntos relacionados às eleições é bastante econômico, ou seja, o eleitor busca apenas as informações que lhe possibilitam se documentar para a participação no processo eleitoral (por exemplo, procura por “cartório eleitoral”, por “título de eleitor” etc.) (MORAES; SANTOS, 2014b). Outro estudo recente também no Brasil buscou aferir se o interesse manifesto pelo programa Bolsa Família, em alguma medida, exerce algum tipo de pressão sob a distribuição de votos em eleições presidenciais no Brasil. Para isso, os pesquisadores utilizaram dados do Google Trends referentes à distribuição de interesse pelo programa Bolsa Família e dados das eleições presidenciais de 2006, 2010 e 2014 acerca da distribuição de votos para os candidatos do PSDB e do PT. O estudo concluiu que o programa Bolsa Família pode exercer um efeito significativo nas eleições, nesse sentido, nos estados onde mais se buscaram informações sobre o Bolsa Família houve uma tendência de multiplicação de votos para o PT e de subtração de votos do PSDB (MORAES; SANTOS, 2014a).

4 Metodologia Neste trabalho utilizou-se a ferramenta do Google, Google Trends, para aferir a distribuição geográfica de interesse dos internautas pelo candidato Eduardo Campos (considerando o período de agosto, setembro e outubro de 2014, possibilitando assim, traçar uma métrica relativa ao impacto da morte de Campos). A frequência traçada foi do tipo Beta,6 a fim de tornar a coleta mais rígida. Utilizaram-se também dados do TSE acerca da distribuição de votos em Marina Silva nas eleições de 2010 e na eleição de 2014. Após a organização das frequências realizou-se um estudo de regressão linear a fim de verificar o impacto que o interesse pelo político Eduardo

6

A frequência Beta do Google Trends mensura cada tópico utilizando um algoritmo que faz uma média relativa a todos os termos que têm alta correlação positiva com o assunto. Neste ponto, a ferramenta, de forma automática, encontra os termos que estão mais relacionados ao tópico e gera uma única frequência relativa à média de todos os termos (MORAES et al., 2014; MORAES; TORRECILLAS, 2014).

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Campos (e consequente, por sua morte) teve sobre a distribuição de votos em Marina Silva nas eleições presidenciais de 2014. Foi realizado também um estudo de previsões (utilizando um modelo ARIMA) a fim de verificar se os dados referentes à distribuição de interesse pelo candidato Eduardo Campos eram suficientes para melhorar o ajuste da previsão eleitoral. Para todos os casos utilizou-se um intervalo de confiança de 95%.

5 Resultados Na Figura 1 elencamos os dados relativos às votações de Marina Silva nas eleições de 2010 e 2014 e também os dados referentes à distribuição espacial de interesse em Eduardo Campos. Figura 1 – Distribuição de votos em Marina Silva e de interesse registrado em Eduardo Campos

Votação Marina Silva 2010

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Votação Marina Silva 2014

Eduardo_Campos_GoogleTrends Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados do TSE e do Google Trends. R. bras. dir. Eleit. – RBDE | Belo Horizonte, ano 7, n. 13, p. 201-217, jul./dez. 2015

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Para melhor estudar tais distribuições, traçou-se na Tabela 1 um estudo de correlação (utilizando o índice de Pearson), entre os dados do Google Trends sobre Eduardo Campos e dados sobre a distribuição geográfica de votos para Marina Silva nas eleições presidenciais de 2010 e 2014. Tabela 1 – Correlações entre as votações de Marina Silva em 2010, 2014 e o interesse por Eduardo Campos Marina_silva_2014

Marina_silva_2010

Eduardo_Campos

Correlação

Marina_silva_2014

1,000

,574

,387

de

Marina_silva_2010

,574

1,000

-,081

Pearson

Eduardo_Campos

,387

-,081

1,000

Marina_silva_2014

.

,001

,023

Marina_silva_2010

,001

.

,344

Eduardo_Campos

,023

,344

.

Sig. (1 extremidade)

Fonte: Elaboração dos autores.

Na Tabela 1 nota-se que há uma consistente correlação positiva entre o interesse manifesto pelo político Eduardo Campos e a distribuição geográfica de votos que Marina Silva obteve em 2014 (r =387, p=023). É interessante notar que para com os dados eleitorais de 2010 não encontramos correlação (r=-0,81, p=344), o que já era de se esperar, pois naquele momento a imagem de Marina Silva ainda não havia sido atrelada à de Eduardo Campos. Na Tabela foi traçada uma regressão linear considerando como variável dependente a distribuição geográfica de votos em Marina Silva em 2014 e como variável independente considerou-se a distribuição de interesse por Eduardo Campos e a distribuição de votos em Marina Silva em 2010. Nesse sentido, executaram-se três modelos, o primeiro considerando como variável independente apenas a votação de Marina em 2010, segundo considerando estes dados eleitorais e também o interesse manifesto por Campos e o terceiro isolando o “efeito” Eduardo Campos como variável independente e a votação de 2014 de Marina como variável dependente.

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Tabela 2 – Regressão Linear R

Modelo

R quadrado

R quadrado ajustado

Erro padrão da estimativa

1

,574a

,329

,302

7,654

2

,720

,518

,478

6,622

3

,390

,152

,118

8,607

Modelo

Soma dos Quadrados

df

Quadrado Médio

F

Sig.

Regressão

719,060

1

719,060

12,274

,002b

Resíduos

1464,547

25

58,582

Total

2183,608

26

Regressão

1131,145

2

565,573

12,897

,000c

Resíduos

1052,462

24

43,853

Total

2183,608

26

Regressão

331,615

1

331,615

4,476

,044b

Resíduos

1851,992

25

74,080

Total

2183,608

26

b a

1

2

3

Coeficientes não padronizados

Modelo

1

2

a. b. c. d.

t

Sig.

1,706

,100

3,503

,002

,007

,995

B

Modelo padrão

(Constante)

7,233

4,240

Marina_ silva_2010

,733

,209

(Constante)

,030

4,356

Marina_ silva_2010

,778

,182

,609

4,284

,000

Eduardo_ Campos_ GoogleTrends

,223

,073

,436

3,065

,005

15,508

3,144

4,933

,000

,201

,095

2,116

,044

(Constante) 3

Coeficientes padronizados

Eduardo_ Campos_ GoogleTrends

Beta

,574

,390

Variável dependente: Marina_silva_2014 Preditores: (Constante), Marina_silva_2010 Preditores: (Constante), Marina_silva_2010, Eduardo_Campos_GoogleTrends Preditores: (Constante), Eduardo_Campos_GoogleTrends

Fonte: Elaboração dos autores.

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Na Tabela 2 evidencia-se que o segundo modelo demonstra mais aderência, isso considerando a melhora do R quadrado ajustado, a diminuição do erro de estimativa, e também pela significação do teste ANOVA. No primeiro modelo, onde se considerou apenas a votação de Marina Silva em 2010, obtivemos um R quadrado ajustado de 329, o que significa que 32% da votação de 2014 (7.091.184) podem ser explicados por conta da votação de 2010. Já no segundo modelo, onde se considerou a votação de 2010 e também o interesse manifesto em Eduardo Campos, obtivemos um r quadrado mais satisfatório, de 478, o que indica que 47% da votação de 2014 (10.415.176) podem ser explicados por conta da votação de 2010 e por conta do interesse manifesto em Campos. No terceiro modelo de regressão isolamos como variável independente apenas o “fator” Eduardo Campos. Nesse sentido, podemos definir que pelo menos 11% da votação de Marina em 2014 (2.437.594) podem ser explicados por conta do “fator” Eduardo Campos. Observa-se também que o interesse manifesto nos motores de busca pelo político Eduardo Campos exerceu influência significativa dada a significação que teve o valor de Beta padronizado. Em alguma medida, isso nos permite afirmar que Eduardo Campos, mesmo após sua morte, transferiu de forma efetiva capital social para Marina Silva. Uma possível explicação é o fato de que o evento da morte de Eduardo Campos, como já mencionado, causou grande comoção entre os brasileiros, o que de alguma forma influenciou o resultado eleitoral em favor de Marina Silva. Houve, por assim dizer, transferência de capital social, uma cooptação da “herança política”, de Eduardo Campos por Marina Silva. O epifenômeno dessa relação foi apontado em nossos resultados confirmando uma tendência de maior adição de votos nos estados onde foi mais impactante a notícia de morte de Eduardo Campos.

5.1 Previsões Traçaram-se também dois modelos de previsões, os quais se encontram na Tabela 3 e no Gráfico 1. Em um modelo considerou-se como base para previsão de votos em Marina Silva em 2014 apenas a distribuição geográfica da votação de Marina em 2010 e no segundo modelo considerou-se, além destes mesmos dados relativos à eleição de 2010, a distribuição geográfica de interesse por Eduardo Campos medida no Google Trends.

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Tabela 3 – Ajuste do Modelo Estatística de ajuste

Média modelo 1

Média modelo 2

R quadrado estacionário

,329

,518

R ao Quadrado

,329

,518

RMSE

7,654

6,622

MAPE

22,507

20,546

MaxAPE

62,855

61,328

MAE

4,805

4,289

MaxAE

25,946

24,076

BIC normalizado

4,315

4,147

Ljung-Box Q(18)

Estatísticas modelo 1

DF

Sig.

21,586

18

0,251

Estatísticas modelo 2

DF

Sig.

11,992

18

0,848

Fonte: Elaboração dos autores.

Observa-se que o modelo de previsão 2, em relação ao 1, mostrou-se mais significativo, isso considerando os valores de r quadrado, de estatística de ajuste e também o valor de Ljung-Box que demonstra uma menor colinearidade entre os resíduos.

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Gráfico 1 – Modelos de previsão para a votação de Marina Silva em 2014 Modelo 1

Modelo 2

Fonte: Elaboração dos autores.

Observando o Gráfico 1, nota-se que o segundo modelo, que inclui o fator “Eduardo Campos” é mais ajustável. O ajuste mais notável na previsão foi referente ao estado de Pernambuco, considerando que Eduardo Campos foi governador nesse

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estado (com razoável índice de aprovação), já era esperável que de alguma forma nesse estado a transferência de capital social do político para Marina Silva fosse mais eficiente.

6  Considerações finais Até o presente, nenhum trabalho empírico mensurou o possível efeito que a morte de Eduardo Campos trouxe para a arena política em 2014. Essa pesquisa visou preencher tal lacuna. Os resultados mostram que a hipótese é aderente por duas razões: 1) a regressão linear indicou que pelo menos 11% da votação de Marina em 2014 (2.437.594) podem ser atribuídos ao efeito Eduardo Campos, valor esse que chega bem perto da soma de votos que Marina obteve a mais em relação a 2010 (2.523.592); 2) a previsão utilizando apenas os dados da votação em Marina de 2010 conseguiu prever 32% da votação, enquanto a previsão que utilizou os dados da votação de 2010 e também o interesse manifesto em Campos conseguiu prever 52% dos votos em Marina. Esse resultado indica que, em larga medida, o Google Trends é uma ferramenta útil para os cientistas políticos e outros pesquisadores que precisam traçar previsões eleitorais. Nossos dados também sugerem que a decisão eleitoral é influenciada por uma série de fatores, como respostas emocionais e fatores exógenos à arena política, algo que não é inteligível para a maior parte da ciência política, sobretudo no Brasil. Este estudo não tem a pretensão de ser conclusivo, antes disso, pode ser caracterizado apenas como um esforço exploratório interdisciplinar. Nesse ponto, fica a sugestão de que em futuros estudos o uso de outras ferramentas além do Google Trends (como, por exemplo, softwares que medem publicações em blogs, hashtags, Twitter, interação no Facebook, entre outras) seja aplicado para o estudo desta questão e também em outros estudos eleitorais.

Marina Silva as a “third way” in the Brazilian presidential election of 2014: the Eduardo Campos “effect” Abstract: A Brazilian presidential election of 2014 was marked by the tragic event of the death of presidential candidate Eduardo Campos. At this point our question is: Eduardo Campos death may have transferred votes for Marina Silva Our hypothesis is that in areas where there was a greater interest in the Fields of Death event occurred also increased transfer of votes for Marina?. To test our hypothesis we used data generated with the Google Trends tool about the interest in Eduardo Campos (in the period that followed his death) and data on the distribution of votes of Marina Silva in the 2010 and 2014 elections The results suggest that the hypothesis enjoys grip for two reasons: first because it was found that at least 11% of the Marina voting in 2014 (2,437,594) can be explained by the “factor” Eduardo Campos; second to trace the forecast for the elections in 2014 the model containing only the 2010 poll data was able to predict 32% of the vote while the model that aggregated this data and also the clear interest in Eduardo Campos predicted 52% of the distribution of votes of Marina in 2014 in the first presidential round. Key words: 2014 Elections. Marina Silva. Eduardo Campos. Google Trends.

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Informação bibliográfica deste texto, conforme a NBR 6023:2002 da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT): MORAES, Thiago Perez Bernardes de; MORAES, Suelen Patricia Alves Maia Perez de. Marina Silva como “terceira via” nas Eleições de 2014: o “efeito” Eduardo Campos. Revista Brasileira de Direito Eleitoral – RBDE, Belo Horizonte, ano 7, n. 13, p. 201-217, jul./dez. 2015.

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