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

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?

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.

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.