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O eleitor sintético: o que acontece quando pesquisas de opinião pública são simuladas por Inteligência Artificial

A promessa de eficiência, rapidez e baixo custo do uso de IA em pesquisas eleitorais esconde o risco de adulteração dos resultados em função dos interesse e quem as encomendou

14 ago 2026 - 05h34
(atualizado às 06h10)
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Em maio de 2026, reportagem de Patricia Mello na Folha de São Paulo abordou sobre os usos da inteligência artificial (IA) em diferentes aspectos das campanhas eleitorais. Um ponto significativo foi apontado sobre como as campanhas estavam substituindo a pesquisa qualitativa (entrevistas e grupos de conversa com as pessoas) por "eleitores sintéticos".

Elaborados com inteligência artificial generativa, tais personas podem imitar múltiplos perfis de eleitores e permitir testes pela campanha sem que pessoas reais sejam envolvidas. O benefício óbvio é o custo significativamente menor.

A reportagem circulou em pelo menos seis veículos e abriu a pergunta que organiza um relatório que acabamos de publicar no Laboratório Interdisciplinar de Inteligência Artificial para Métodos, Democracia e Sociedade (LabIIA). O que acontece com a representação democrática quando a opinião do eleitorado passa a ser simulada por máquinas treinadas para concordar com quem as interroga?

Pesquisa com 'eleitor sintético' custa uma fração da tradicional

A adesão das campanhas se explica por custo e velocidade. Uma pesquisa de opinião quantitativa (daquelas exibidas na mídia sobre a porcentagem dos candidatos) com mil entrevistados custa cerca de R$ 150 mil e uma pesquisa qualitativa de boa qualidade dificilmente sai por menos de R$ 15 mil, ambas demorando a dar uma resposta. O "eleitor sintético" sai por uma fração desse valor, responde em minutos e pode ser acionado a qualquer hora, sem convocar grupos de pessoas.

Parte do mercado brasileiro de pesquisa e tecnologia política se reorganizou em torno dessa promessa ao longo de 2025. As empresas que vendem "personas sintéticas" declaram acurácia entre 80% e 89%, número que nenhuma auditoria confirmou. A fidelidade do simulacro depende, por ora, da palavra de quem o vende.

Promessa de eficiência esconde vieses

A promessa de eficiência esconde dois vieses que se reforçam mutuamente. O primeiro é o fato de modelos de inteligência artificial generativa (como ChatGPT) foram treinados para serem úteis e tendem a concordar com o interlocutor, um efeito conhecido como bajulação.

Um estudo brasileiro com 13 modelos em 38 temas políticos mostrou que o modelo nacional bajulou o usuário em mais de 90% das interações, e que uma plataforma de uso corrente defendeu teses opostas para um eleitor lulista e para um bolsonarista.

Então, se não devidamente configurado, o perfil sintético devolve ao marqueteiro a confirmação que ele quer ouvir, não a visão real do segmento. O perigo é a campanha otimizar a mensagem para um espelho, não para o eleitorado.

O segundo viés é externo e envolve bots que se passam por eleitores reais dentro de pesquisas de opinião online. Um respondente sintético construído pelo pesquisador de opinião pública e comportamento político norte-americano Sean Westwood, da Universidade de Dartmouth, passou por humano em 99,8% de mais de 43 mil testes e contornou o reCAPTCHA. Segundo o estudo, bastam de 10 a 52 respostas falsas, criadas pelo robô, a cinco centavos de dólar cada, para inverter o resultado de sete sondagens nacionais na última semana de uma eleição presidencial.

A contaminação das pesquisas deixou de ser hipótese e passou a ser cálculo eleitoral acessível. O Pew Research Center, famoso instituto de pesquisa estadunidense, recusa o que chama de "silicon sampling" (amostragem de silicone, vulgo artificial) porque a IA estereotipa grupos e subestima o grau de divergência da opinião pública.

A persuasão por IA também deixou o terreno da hipótese. Estudos publicados na Nature e na Science, duas das maiores revistas científicas do mundo, em dezembro de 2025 mediram deslocamentos de intenção de voto entre 1,51 e 25 pontos percentuais entre eleitores expostos a conteúdo promovido por IA, acima do efeito típico de anúncios políticos.

David Rand, de Cornell, identificou que os modelos convencem pela quantidade de alegações que apoiam seu lado, e não pela sofisticação psicológica do argumento. A consequência analítica é desconfortável, quanto mais persuasivo o modelo, menos precisa é a informação que fornece.

O conteúdo sintético político já circula em escala mensurável. O Observatório IA nas Eleições, mantido por organizações da sociedade civil brasileira, levantou mais de 280 casos entre janeiro e novembro de 2025, e outros 137 entre dezembro e fevereiro de 2026. Em 73% deles não havia aviso de origem artificial.

Resposta da Justiça Eleitoral é lenta

A Justiça Eleitoral corre atrás com dificuldade. Nas eleições municipais de 2024, das 591 decisões sobre deepfakes apenas 20% reconheceram manipulação. Em 62% dos casos, o conteúdo foi enquadrado como sátira ou humor. Em Caxias, no Maranhão, um áudio atribuído ao pai de um candidato ajudou a decidir uma eleição por 565 votos, e a ação caiu porque a perícia da Polícia Federal ficou inconclusiva.

A regulação segue parcial. A Resolução 23.755/2026 do TSE exige rotulagem de conteúdo sintético e proíbe deepfakes, mas não menciona eleitores sintéticos nem a contaminação de pesquisas por bots.

O circuito que se fecha

O achado de maior valor do relatório não está em nenhum número isolado, mas na forma como os dois vieses se encaixam. A bajulação faz o simulacro confirmar o marqueteiro, enquanto a contaminação por bots pode adulterar a pesquisa que mede a opinião pública.

A campanha então testa mensagens num espelho que a elogia e as lança a eleitores cuja reação, quando aferida, pode estar poluída pelos mesmos bots. O eleitor real some das duas pontas do processo, quem pergunta e quem responde. O sistema passa a se alimentar de si mesmo, e a divergência, que é o que uma pesquisa deveria capturar, vira ruído eliminado na origem.

Por que isso importa para além de outubro? A pesquisa de opinião é um instrumento de representação, no qual se pergunta às pessoas reais o que pensam para que suas vozes sejam ouvidas na deliberação pública.

Courtney Kennedy, do Pew Research Center, lembra que pesquisas existem para dar voz ao público. Se o respondente deixa de ser humano, a opinião coletada deixa de medir algo e passa a ser construção do próprio instrumento.

A representação democrática começa pela escuta. Quando a escuta é simulada, a representação fica afetada. Nas eleições, por exemplo, as campanhas podem debater e fazer propostas que na realidade não interessam aos eleitores reais.

Há uma consequência desse circuito que ainda não apareceu nas urnas. Se bots inflam sondagens e o voto desmente o número, o eleitor aprende a duvidar de toda pesquisa, inclusive das bem feitas. Westwood adverte que dados adulterados envenenam o ecossistema de conhecimento. A erosão da confiança atinge a credibilidade da pesquisa de opinião como instrumento público.

O próprio acesso à informação pode agravar o quadro. Andrew Hall e Sho Miyazaki, de Stanford e Waseda, mostraram que cinco grandes modelos recomendaram em excesso o Partido Comunista Japonês a eleitores de esquerda na eleição de fevereiro de 2026.

A causa não foi ideologia do modelo, mas o simples fato do jornal do partido ser aberto aos robôs que vasculham a internet, enquanto os grandes veículos japoneses bloqueiam robôs. Sem distinguir jornalismo de propaganda, os modelos trataram o conteúdo partidário como notícia. No Brasil, onde plataformas de jornalismo restringem o acesso e fontes partidárias circulam abertas, a mesma assimetria pode operar.

O que está em jogo

Diante desse quadro, três encaminhamentos se impõem.

O primeiro é estender a regulação eleitoral ao método, porque as regras atuais tratam do conteúdo sintético que circula publicamente, mas não alcançam o uso de simulacros para testar estratégia nem a contaminação de sondagens por respondentes artificiais.

O segundo é criar auditorias independentes dos processos de validação dos perfis, porque quem vende simulacro como representativo deve permitir verificação por terceiros.

O terceiro é exigir que determinadas pesquisas de opinião, como aquelas realizadas pela internet, declarem como previnem contaminação por bots.

Na opinião destes pesquisadores, o que está em jogo nas eleições de 2026 não é apenas a integridade do voto, mas a própria possibilidade de aferir a opinião pública. Se os simulacros substituem os respondentes no bastidor e na pesquisa, o eleitor real, aquele que diverge, resiste e surpreende, desaparece das duas pontas do processo. A representação democrática começa pela escuta e se ela não acontece ou é manipulada pode haver uma perda significativa.

Colaboraram com a pesquisa: Edson Lugatti Silva Bissiati (Doutorando em Ciência Política, pesquisador no LabIIA), Geraldo Homero do Couto Neto (Doutorando em Ciência Política, pesquisador no LabIIA), Maria Gisele Silva (Mestranda em Ciência Política, pesquisadora no LabIIA), Alice Galindo Dalto Costa (Mestranda em Sociologia, pesquisadora no LabIIA), e Ruam Emanuel Rodrigues Chaves Pastor (Doutorando em Ciência da Computação, pesquisador no LabIIA)

The Conversation
The Conversation
Foto: The Conversation

Os autores não prestam consultoria, trabalham, possuem ações ou recebem financiamento de qualquer empresa ou organização que se beneficiaria deste artigo e não revelaram qualquer vínculo relevante além de seus cargos acadêmicos.

The Conversation Este artigo foi publicado no The Conversation Brasil e reproduzido aqui sob a licença Creative Commons
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