O Labirinto dos Dados Eleitorais: Como Padronizar Múltiplos Cenários

Se você já tentou abrir um CSV de pesquisas eleitorais, sabe que a bagunça é a regra. Um instituto coloca "Lula", outro coloca "Luiz Inácio Lula da Silva". Um testa um cenário com 12 candidatos, outro testa apenas o segundo turno. Como transformar esse caos em um gráfico limpo?

No projeto Viés, desenvolvemos uma metodologia de padronização que segue três pilares:

1. A Estrutura "Longa" (Tidy Data)

Em vez de ter uma coluna para cada candidato, transformamos cada resposta de cada candidato em uma linha única.

• Antes: Pesquisa ID | Lula % | Bolsonaro % | Ciro %
• Depois:
  • Pesquisa ID | Candidato: Lula | Valor: 45
  • Pesquisa ID | Candidato: Bolsonaro | Valor: 38

Isso permite que o dashboard filtre qualquer candidato sem precisar reescrever o código do gráfico.

2. O Desafio dos Cenários

Uma única pesquisa pode ter 5 cenários diferentes. Qual escolher? Nossa regra de ouro é: Priorizar o cenário estimulado mais completo do 1º Turno. Se houver múltiplos cenários similares, buscamos aquele que foi reportado de forma consistente pela maioria dos outros institutos na mesma semana.

3. Normalização de Nomes

Criamos um dicionário de "Sinônimos". Não importa se o dado bruto diz "Bolsonaro", "Jair Bolsonaro" ou "Capitão Bolsonaro"; nosso pipeline de dados em Python limpa tudo para um ID único antes de chegar ao banco de dados.

Visualizando a Padronização

Veja como dados de origens diferentes convergem quando aplicamos a mesma régua:

Por que fazemos isso?

Sem padronização, o erro não seria estatístico, seria de leitura. Ao limpar a base, garantimos que o que você vê no dashboard é uma comparação de maçãs com maçãs.

Conclusão: Dados eleitorais são sujos por natureza. O papel de um agregador sério é ser a vassoura que limpa o ruído para deixar o sinal brilhar.