A unidade de pesquisa da VotoData decodifica as arquiteturas de Machine Learning que movem mercados e definem campanhas — modelos Bayesianos, MRP e ensembles aplicados ao ano eleitoral mais denso da década: Brasil, EUA e Europa.
Cada sistema exige uma arquitetura distinta. O proporcional aberto brasileiro, o majoritário americano e a fragmentação europeia pedem modelos diferentes — e a unidade cobre os três.
Câmara por proporcional aberto e dois terços do Senado em disputa. A hegemonia conservadora (PL na liderança) torna a modelagem decisiva para a governabilidade.
Referendo sobre o segundo mandato de Trump. O Senado em equilíbrio extremo e a Câmara com vantagem democrata no generic ballot do Silver Bulletin.
Hungria, Suécia, Eslovênia, Letônia e mais — fragmentação partidária e risco de interferência externa testam a robustez dos modelos cross-nacionais.
Não existe um modelo para governar todos. A unidade compara as arquiteturas de previsão das consultorias que movem o mercado global.
MCMC + fundamentals + média ponderada de pesquisas, com correlação entre estados similares. Estado da arte em previsão Bayesiana.
Regressão multinível com pós-estratificação. Granularidade subnacional via matching com o voter file e tracking longitudinal.
Modelo combinado House/Senate que integra pesquisas, fundamentals e qualidade de candidatos em simulação Monte Carlo.
KnowledgePanel© com calibração demográfica e abordagem online de amostragem probabilística. Alcance global.
Mede sentimentos não-declarados por tempo de reação — uma janela para o "shy voter" que pesquisas tradicionais não capturam.
Amostragem não-probabilística com ponderação e alta frequência. Dados em tempo real para tracking contínuo.
Acurácia por metodologia, calendário global, composição do Congresso brasileiro, mapa do Senado americano e radar de modelos de ML — tudo em uma superfície interativa, no design system VotoData.