Se você buscar informações um pouco mais aprofundadas sobre Big Data, análise de dados e algoritmos de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina, um ramo do escopo da Inteligência Artificial), um ponto que certamente será muito frisado é a importância da massa de dados a ser utilizada, o volume a ser considerado e a qualidade das informações.
Para que um algoritmo de Machine Learning possa realmente ser útil e tomar decisões que denotem "inteligência", ele se baseia em sólidas fórmulas matemáticas/estatísticas que funcionam se houver uma grande quantidade de dados (Big Data) disponível.
Com arquiteturas e sistemas planejados para absorver as informações, a análise de dados é facilitada, ou seja, uma empresa que tem clientes em lojas físicas e digitais, pode usar artifícios de software e analytics, bem como artifícios do que se conhece por IoT (Internet of Things/Internet das Coisas), dispositivos espalhados pela loja que mostram quais departamentos são mais visitados, quais vitrines tem melhor desempenho e etc.
Faz parte do trabalho do cientista de dados acessar toda essa imensa gama de informações e descobrir ali dentro padrões úteis.
Existe inclusive atualmente uma enorme demanda por novas aplicações que façam análises em bases de dados imensas e mostram insights em tempo real, padrões que persistem e padrões que podem mudar em minutos são mostrados dando base para tomadores de decisão.
De forma resumida, para que tecnologias atuais de Inteligência Artificial e aplicações de Big Data tenham de fato valor e utilidade, são necessários altos volumes de informação a ser estratificada e analisada. Poucos dados significam resultados geralmente errados e distantes da realidade.
E as eleições ?
Muitos que criticam os institutos de pesquisa atualmente citam erros recorrentes nos resultados finais como indicativo de fraude.
Meu intuito aqui não é seguir por essa linha, embora eu não possa descartar tal hipótese, neste texto busco atentar para um outro ponto, a eficácia ou não da metodologia utilizada.
Em linhas gerais, se obtêm a conclusão de que supostamente gira em torno de 95% as chances de as pesquisas retratarem a realidade com margens de erro que giram em torno de 2% para mais ou para menos.
No caso da eleição do Brasil, agora em 2018, que conta com aprox. 147 milhões de eleitores, a maioria dos institutos de pesquisa afirma ter 95% de chances de retratar a realidade das intenções de voto baseados em entrevistas com uma média de 2 mil a 3 mil eleitores.
A opinião de 2 mil indivíduos, retratando a suposta realidade de 147.000.000 (cento e quarenta e sete milhões) de eleitores.
A metodologia não é fraudulenta ou errônea em si, o que questiono é se ela é eficiente diante da realidade dinâmica e da influência do mundo digital/virtual na vida e opinião das pessoas atualmente.
Ao buscar um histórico de erros em pesquisas de intenção de votos do passado e das mais recentes, é possível perceber que antigamente (quando pouco ou nada se falava em Big data e afins) as pesquisas tinham uma assertividade bem interessante perto de eventos constrangedores como as pesquisas da eleição americana de 2016, do Brexit e do plebiscito colombiano em legitimar ou não as FARC também em 2016, sendo estes exemplos emblemáticos de que pesquisas de intenções de voto, a despeito de suas fórmulas e métodos estatísticos, erram e erram feio.
Algumas cidades, as maiores, mais populosas e representativas são frequentes nas entrevistas, já cidades menores são escolhidas via sorteios para que não existam vícios.
Isso nos leva a concluir que existe uma prática de fazer entrevistas aleatórias, sem considerar grandes grupos específicos, o que supostamente traz imparcialidade.
Talvez este seja um grande ponto de atenção com tais metodologias.
Se existem grupos específicos, altamente engajados e atuando 24 horas por dia durante um período eleitoral, seja voluntariamente ou seja através de algum tipo de incentivo, se estes grupos conseguem de forma coordenada ou não, influenciar um enorme número de pessoas e se esse tipo de influência pode ganhar poder ou perder intensidade em curtos períodos de tempo, ignorar grandes grupos específicos não parece ser algo interessante ao tentar prever qual a realidade das intenções de voto.
Pesquisas de rua podem dar uma leve ideia sobre intenções de voto, podem trazer uma pequena noção da realidade, mas diferente de algumas décadas atrás, onde os horários eleitorais gratuitos antes da novela de maior audiência tinham enorme poder de persuasão que conseguia se manter por semanas, hoje, as mídias digitais diversas se tornaram ferramentas muito mais abrangentes e fortes de influência.
O tema sobre audiência inclusive, teve uma enorme mudança de significado nas últimas décadas. Conhecer o público alvo e quais são suas reais demandas e intenções através dos dados digitais destronou impérios como o Walmart e erigiu outros como a Amazon.
Enfraqueceu potências como a Rede Globo e aumentou o poder de outras como o Google através do Youtube e afins.
Tudo está convergindo de forma avassaladora através dos meios digitais e dos dados gerados neles.
Por qual motivo eventos que tratam de intenções de votos como as eleições deveriam ser ainda pautados por metodologias de algumas décadas atrás ?
Fontes: