Este ano, no Guru, ampliamos nosso mandato para conectar pessoas que têm perguntas com respostas confiáveis. E porque há muita confusão e desinformação em torno da eleição de 2020, estamos aqui para ajudar da maneira que sabemos fazer melhor: juntando recursos de fontes verificadas e especialistas para esclarecer as coisas!

Quando começamos a pesquisar, descobrimos que era difícil encontrar respostas para perguntas simples como "Qual é o prazo mais recente para eu me registrar para votar no meu estado?" e "Qual é a amostragem apropriada para uma pesquisa, e por que todo mundo está gritando sobre isso?" Então decidimos começar pelo topo. Coletamos prazos de registro de eleitor por correspondência e online (onde disponível) por estado e entrevistamos Jim Williams, um pesquisador da opinião pública com Public Policy Polling.

Encontre o prazo de registro de eleitor do seu estado

Há um ditado político antigo: “A única pesquisa que conta é a feita no dia da eleição.” Em 2016, quase metade dos eleitores elegíveis… não votou. Então vamos tentar corrigir isso juntos! Compartilhe esta lista de prazos com um amigo ou colega para ajudar todos a exercer seu direito ao voto conquistado com tanto esforço.

Como ler e entender pesquisas políticas

Desviei as pesquisas. Mas o que diz 538? Podemos ignorar essa pesquisa; parece um ponto fora da curva. O que você realmente sabe sobre pesquisas políticas? Há mais sutilezas do que você pode pensar, e tudo, desde o tipo de dia que uma pessoa está tendo até a forma como a pergunta é feita, pode influenciar a interpretação e a narrativa em torno dos números. Além disso, acontece que existem algumas coisas bem básicas — como a margem de erro — que até mesmo profissionais experientes tendem a errar.

Sentamos com Jim Williams do Public Policy Polling (PPP) para esclarecer o que confunde observadores casuais, entusiastas da política e todos entre eles.

Quais são as maiores concepções erradas sobre o que as pesquisas indicam?

Jim Williams: Uma das maiores concepções erradas é que se você olhar para uma pesquisa, ela vai te dizer quem vai ganhar a eleição. "Oh, Obama está três a frente? Bem, então ele vai ganhar." E bem, não, não é isso que a pesquisa diz.

O que as pesquisas realmente dizem é algo como, "Neste momento, no final de agosto, 95 de cada 100 vezes uma pesquisa realizada sob essa metodologia terá um resultado dentro de ±4 desses resultados.”

Então é uma fotografia, mas também não é o tudo e mais um pouco. Não apenas por essa razão; há uma margem de erro, e o fato de que isso se baseia no que 500 pessoas disseram na quinta e sexta-feira passadas.

Certo. Com tudo o que estava acontecendo em suas vidas naquele momento.

Sim. E vimos isso muito em 2016 com Trump e Hillary. Dependendo do que estava acontecendo nas notícias, Trump parecia pior ou melhor. Quando histórias realmente ruins sobre Trump surgiram, as pesquisas pareciam ruins. Mas então, quando elas meio que desapareceram, voltamos a Trump parecendo bastante perto de estar empatado.

E é decepcionante para Hillary Clinton que a eleição tenha ocorrido em um momento em que Trump estava em mares tranquilos para si mesmo. E, enquanto isso, depois, muitas pessoas ficaram tipo, "Eu não posso acreditar. As pesquisas disseram o ano todo que Hillary estava vencendo."

E é como, "Bom, sim e não. O que as pesquisas mostraram foi que estava próximo o ano todo a maior parte do tempo."

Fonte: Centro de Pesquisa Pew

Então, qual é a amostra apropriada para uma eleição local ou federal? Acho que o que realmente estou perguntando é se há uma porcentagem específica que você deve observar com base na população total?

Não. É mais sobre chegar a um determinado limite, como 500 [completions de pesquisa]; é isso que tentamos alcançar no PPP em muitas de nossas pesquisas. Pelo menos 500. É isso que prometo aos clientes que vou conseguir para eles. Isso lhe dá uma margem de erro baixa. E eu diria que, se alguém me dissesse, qual é o padrão da indústria para o número de respostas, eu diria: "Oh, cerca de 500."

Esse é o número que você deve almejar em uma pesquisa típica de corrida à presidência entre democratas e republicanos em Nebraska, ou mesmo em uma pesquisa nacional ou congressual. Mas então também há cenários onde é aceitável ter menos de 500. Como se você estiver tentando obter uma amostra de afro-americanos, é difícil e caro conseguir 500 deles. Então, talvez em uma situação como essa, você fique mais confortável com 300, se estiver fazendo um oversample. Ou se você estiver em um ambiente realmente desafiador onde está tentando pesquisar uma corrida para a casa estadual na Carolina do Norte na primária democrata.

Então você fica tipo, “Bem, só 9.000 pessoas normalmente votam nessas coisas. Como vou conseguir 500?” E, nesse caso, o que dizemos aos clientes é: "Ei, vamos fazer o melhor que podemos. Gostamos de conseguir pelo menos 300 nessa situação. Vamos fazer o nosso melhor para você. Não posso prometer que conseguirei 500."

Então, se você estiver tentando pesquisar pessoas canhotas com olhos marrons, talvez não queira pagar para conseguir 500. Talvez, nesse caso, 300 esteja bom. Uma margem de erro ±6.4 é aceitável. Você pode viver com isso. Você não precisa de 4.1 porque é uma situação de alvo mais difícil.

Eu sei que a maioria das pessoas mal-entende o que a margem de erro realmente significa. Na verdade, eu fiz até 2018!

Então, se uma pesquisa disser Obama 49, Romney 47, e a margem de erro é ±3, Obama poderia estar em 52 ou poderia estar em 46, e Romney poderia estar em 50 ou 43.

Os repórteres mal interpretam isso o tempo todo, onde dizem coisas como, "Biden está liderando por três, mas está dentro da margem de erro da pesquisa." E eu leio isso e fico tipo, "Eu sei o que você acha que está dizendo, e você não está errado, mas você ainda não entende o que a margem de erro significa quando escreve isso.”

Eu pessoalmente acho que a margem de erro é uma das métricas mais discutidas e superestimadas em relação às pesquisas. Sua pesquisa provavelmente estará em torno de 500 respostas. Não importa se sua margem de erro é 5.5 ou 3.9. Não importa.  Isso nem ajuda você a entender muito a pesquisa. Vai ser 4 ou vai ser 5 ou vai ser 3.9. As pessoas enfatizam isso demais.

Eu acho que é provavelmente uma forma de as pessoas pensarem que podem confiar ou desconsiderar uma pesquisa.

Sim. E lidamos [com isso] muito, e todo mundo faz isso. Pessoas tentando desacreditar pesquisas. Eu costumava trabalhar em campanhas políticas e muito ingenuamente pensei, em 2011, quando fiz a transição de trabalhar em campanhas e trabalhar no governo estadual para trabalhar em pesquisas, que agora estaria acima da batalha. E como, "Estou apenas lidando com números." Eu não preciso me envolver tanto na manipulação ou na briga.

Nada disso é verdade, especialmente porque logo naquela época foi quando surgiu o aumento dos agregadores de pesquisas, e as pessoas começaram a se obsesionar muito mais com pesquisas, o Twitter explodiu, e todos os meios de comunicação conseguiram seus próprios agregadores de pesquisas. As pessoas começaram a tentar manipular as pesquisas e desfazer as pesquisas e tudo isso. E eu percebi rapidamente, "Oh, isso é apenas outro campo de batalha para mais política." Eu suponho que fui ingênuo.

Qual é o impacto da ponderação partidária? Ou, por que as pessoas acham que uma amostra que inclui mais democratas é distorcida?

Estamos tendo isso bastante, especialmente na Carolina do Norte, porque estamos baseados na Carolina do Norte. E a Carolina do Norte é um desses estados que as pessoas pensam como um estado flutuante ou talvez até mesmo um estado cor-de-rosa.

E isso é praticamente verdade, mas também é um estado interessante no sentido de que, se você olhar as estatísticas do Secretário de Estado da Carolina do Norte, há mais democratas registrados aqui do que republicanos registrados, e isso é muito. E isso é parcialmente porque é meio que um estado do sul, e é um desses estados interessantes onde você tem muitas pessoas que se registraram como democratas nos anos 70 ou 80 ou seja lá o que for, e ainda estão registradas como democratas, mas sabemos que provavelmente não estão votando nas primárias democratas mais. Ou talvez se vejam como democratas, mas não como um democrata "Pelosi".

Mas o que isso se resume é que, ao criar sua composição para a sua amostra de pesquisa na Carolina do Norte, você realmente quer ter mais democratas lá. Isso é correto; não significa que a pesquisa está errada.

Mas recebemos pessoas que querem tentar desacreditar nossa pesquisa, nos enviando e-mails e dizendo: "Vocês estão tentando publicar essa pesquisa falsa. Sua pesquisa tem mais democratas nela. Todo mundo sabe que a Carolina do Norte não é um estado azul. Vocês estão trapaceando." Não é verdade. Kentucky é outro exemplo disso. É ainda mais pronunciado.

Isso é o que se chama democratas ancestrais?

Sim— há muitos deles em Kentucky, mas como todos sabemos, no nível federal, Kentucky é um dos estados mais vermelhos agora. Mas eles ainda gostarão do governador democrata, e ainda se chamarão de democratas na pesquisa. Portanto, se você não sabe do que está falando ou quer ser deliberadamente obtuso, você poderia dizer: "Ei, acho isso suspeito. Eles têm mais democratas aqui do que republicanos. Isso não parece certo para Kentucky." Mas se você souber melhor, saberá que isso está certo.

Analisando as tabelas cruzadas, o que elas são e como você pode entendê-las?

O que uma tabela cruzada faz é te dizer o que um grupo individual disse a respeito de qualquer pergunta dada em uma pesquisa. Então, se você tiver uma pergunta em sua pesquisa e estiver tipo, "Ok, bem, quero saber o que apenas aquele grupo específico de pessoas pensa", é aí que você entra nas tabelas cruzadas.

É uma maneira rápida de aprofundar e dizer, "Ok, estou me candidatando ao cargo. Eu sei que esta pesquisa diz que estou à frente por 1, mas qual é minha diferença de gênero? Com as mulheres, eu tenho uma vantagem de 15 pontos. Eu tenho um déficit de 13 pontos com os homens, mas parece que 20% das mulheres estão indecisas e apenas 9% dos homens estão indecisos. Então, isso me faz pensar que ainda tenho espaço para crescer minha posição com as mulheres, e posso trazer alguns eleitores indecisos para o meu lado.” É para isso que as pessoas usam tabelas cruzadas; para obter uma compreensão mais específica.

Como você pode identificar se um instituto de pesquisa é partidário ou não partidário?

Antes de mais nada, eles geralmente identificam isso em seu site, mas a maioria das instituições de pesquisa que não estão associadas a um grupo de mídia ou uma universidade são partidárias.

Em outras palavras, se eles forem uma empresa privada, a maior parte do tempo eles estarão trabalhando para um lado ou outro. Assim como alguém que faz comerciais de campanha política provavelmente vai trabalhar para os democratas ou republicanos. Ou alguém que faz mala direta para campanhas provavelmente vai trabalhar para os democratas ou republicanos.

E há muitas razões pelas quais isso faz sentido. Antes de mais nada, talvez se eu for alguém que tenta contratar alguém, eu quero saber que eles compartilham meus valores. Mas também, eu quero saber que eles sabem como se conectar com os eleitores que estão votando nas minhas primárias democratas.

E eles estão acostumados a isso, e já fizeram isso antes; eles sabem o que funciona e o que não funciona. Se eu sou um democrata, não quero contratar um republicano. Posso confiar neles? Mas é uma maneira fácil de tentar descredibilizar a pesquisa se você quiser.

Nós recebemos isso muitas vezes como uma equipe de pesquisa democrata. Não podemos dizer quantas vezes alguém divulgou um comunicado de imprensa dos partidos republicanos do estado dizendo: "Bem, isso é apenas uma pesquisa financiada por democratas. Não vale o papel em que está impresso porque eles só trabalham para democratas. Então, é claro que eles vão publicar uma pesquisa que os democratas gostam." Isso é uma maneira barata e fácil de tentar descredibilizar a pesquisa.

Certo, as pessoas dirão: "Até a Fox News diz XYZ."

Ao mesmo tempo, a Fox e nós, se apenas publicássemos pesquisas que deixassem "nosso lado" feliz, não estaríamos no negócio por muito tempo.

Isso se relaciona à credibilidade. Então, falando sobre a inclinação partidária, como a maneira como uma pergunta é formulada pode impactar a resposta que é dada?

Muita coisa. Realmente importa como você faz uma pergunta. Quero dizer, é tão fácil escrever uma pergunta de uma forma que apenas adicionar uma ou duas palavras mudará a dinâmica de uma pergunta. Se você quiser tentar obter uma resposta, pode fazê-lo.

Acho que eu até vi algumas pesquisas sobre a cultura do cancelamento que eram tipo: "Bem, você acha que a cultura do cancelamento é uma coisa boa ou ruim?" E é tipo... o que você está realmente perguntando?

Sim. Bem, esse é um tão bom exemplo de algo onde realmente importa comovocê caracteriza isso. Porque eu acho que muitas pessoas — mesmo agora — diriam: "Não tenho certeza se entendo o que você quer dizer com cultura do cancelamento."

Vou dar dois exemplos de como você poderia formular essa pergunta:

"Você apoia ou se opõe a vida e carreira de alguém serem arruinadas por causa de uma declaração que fazem online?" Muitas pessoas diriam: "Bem, não, isso não parece muito justo."

Ou poderíamos dizer, "Você não acha que as pessoas deveriam assumir responsabilidade pelo que escrevem na internet? Mesmo que afirmem que estão brincando?” Muitas pessoas diriam: "Bem, sim. Eu realmente acho que sim. Acho que as pessoas deveriam ter responsabilidade pelo que postam online."

Última pergunta: com que frequência as pessoas mentem para os institutos de pesquisa?

Acho que isso acontece às vezes. Há um debate sobre quanto. É difícil de provar. Muitas pessoas consideram as pesquisas por chamadas ao vivo como o padrão de ouro das pesquisas, em oposição à pesquisa online, ou por toque de tom, ou por mensagem de texto, porque você está realmente falando com alguém.

Mas há estudos que mostraram que quando as pessoas estão realmente conversando com outro ser humano, elas darão uma resposta mais socialmente aceitável.

E isso se estendeu até Trump na última vez. E vimos isso um pouco em nossas pesquisas. Coletamos muitos dos nossos dados usando pesquisas IVR [resposta de voz interativa], que são gravadas. E vimos isso ainda mais cedo na década antes do casamento entre pessoas do mesmo sexo. Fizemos pesquisas sobre isso para tentar mostrar que as pessoas estão bem com isso. Mas o que estávamos descobrindo em muitas de nossas pesquisas é que faríamos em Missouri ou qualquer outro lugar, e receberíamos os resultados de volta, e diríamos: "Huh. Isso é meio decepcionante. Estou olhando para essa outra pesquisa que outra pessoa fez em Missouri há três meses, e nossos números são um pouco piores." E ficávamos tipo: "Huh. Por que é isso? Isso é frustrante." E então, lentamente, percebemos, oh, as pessoas se sentem mais confortáveis dizendo: "Não, eu não apoio o casamento entre pessoas do mesmo sexo," se não tiverem que dizer isso em voz alta para outra pessoa.

Isso foi muito útil e eu aprendi muito. Muito obrigado!

Esta entrevista foi condensada e editada para clareza