Pesquisas Eleitorais 2010–2026

Contexto

As pesquisas eleitorais no Brasil ficam espalhadas entre portais de notícias, divulgações dos institutos e tabelas da Wikipédia. Cada uma é um retrato isolado, então fica difícil ver a tendência ao longo da campanha, comparar institutos ou saber quais acertaram o resultado. Nada reunia 16 anos de pesquisas em um só lugar.

O desafio

Criar um pipeline que colete pesquisas antigas e atuais automaticamente e as padronize em um formato único, mesmo com cada fonte usando nomes de candidatos, formatos de data e layouts de tabela diferentes. Esses dados alimentariam um painel leve, que funcione no celular e cubra presidente (1º e 2º turno), governador e senador nos 27 estados.

O que foi construído

- Desenvolvi um web crawler em Python que extrai as tabelas históricas de pesquisas (2010, 2014, 2018 e 2022) e fontes de notícias de 2026.

- Limpei e padronizei os dados: nomes de institutos, datas de campo, tamanho da amostra, brancos/nulos/indecisos e cenários hipotéticos de 2º turno.

- Tratei casos especiais, como a eleição de dois senadores em 2026, em que os dois votos são reescalados para 100% e os institutos que divulgam a soma bruta ficam de fora.

- Construí o front-end com D3.js: cada pesquisa é um ponto, uma média suavizada passa entre eles e uma faixa mostra a variação entre institutos. Um marcador na data da eleição mostra o resultado oficial.

- Adicionei a comparação entre a média final e o resultado das urnas, além de um ranking dos institutos que chegaram mais perto, calculado pelo erro médio absoluto.

- Entreguei tudo em um único arquivo HTML, com tema claro e escuro e layout responsivo.

Resultado

- 1.370 pesquisas de 52 institutos em um só lugar: 708 pesquisas presidenciais em 5 eleições e 662 pesquisas estaduais de governador e senador nos 27 estados.

- Mostra a precisão de cada instituto. Por exemplo, no 2º turno de 2022 o instituto que mais acertou errou em média apenas 0,19 ponto.

- Leve e sem backend, publicado em danillogomes.com/urna.

Tecnologias

Python · Web Scraping · BeautifulSoup · Pandas · D3.js · JavaScript · HTML · CSS

Links

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