Como saber o que os eleitores esperam dos candidatos a uma eleição? O desenvolvimento de novas ferramentas digitais de previsão, o advento das redes sociais e o tratamento de dados que circulam on-line revolucionaram as campanhas eleitorais e ajudaram a moldar o discurso político. A revolução provocada pelos algoritmos preditivos ainda é difícil de avaliar, mas pode ser constatada na realidade. Um bom e recente exemplo é a eleição presidencial francesa. O presidente Emmanuel Macron, 39 anos, do movimento Em Marcha, nunca havia ocupado um cargo eletivo, era um novato dos comícios e da batalha pelos votos, mas sua equipe soube, como ninguém, tirar partidos das novas tecnologias. Por trás dessa máquina política está a start-up francesa Liegey Muller Pons, especializada em estratégia de comunicação eleitoral. A empresa criou um programa, Cinquante Plus Un (Cinquenta mais um, em tradução livre) que permite, através de um cálculo sofisticado, identificar dois tipos de eleitores: os abstencionistas “tradicionais”, que votam apenas nas eleições presidenciais, e os indecisos, que mudam de partido político em função do pleito. Eles representam uma pequena parte do eleitorado, mas são preciosos no resultado final da disputa. No caso de Macron, a estratégia eleitoral foi construída em várias etapas. A primeira, há cerca de um ano, consistiu, no início do movimento Em Marcha, em construir um diagnóstico compartilhado da situação na França. Como em uma pesquisa de mercado, mas não-remunerada, centenas de voluntários militantes, recrutados nas redes sociais, bateram nas portas das casas de milhares de eleitores franceses, em diferentes regiões do país. O objetivo era obter respostas para questões listadas em um aplicativo criado pela agência. “Para fazer as perguntas, eles utilizaram seus próprios telefones celulares e nosso aplicativo. Questionaram sobre o a França, o que vai bem, o que não vai, o que poderia ser feito…etc. Foi baseando-se nas respostas que o movimento pôde construir um projeto e suas propostas”, diz Fabrice Rivière, gerente de produto da agência. “Estamos contentes e orgulhosos em 2017, porque essa é a primeira campanha na França com essa quantidade de análises em Big Data desenvolvidas em escala eleitoral”. A ideia, diz, não era convencer o eleitorado, mas definir, com precisão estatística, quais eram as principais preocupações dos franceses. Em seguida, esse conjunto de informações obtidas na rua foi analisado pelo programa da agência. Os resultados orientaram a campanha do novo presidente, incluindo locais de comícios ou participações públicas, definidos em função de onde a proporção de eleitores que poderia mudar de opinião seria maior. Com a vitória de Macron, é possível dizer que os algoritmos acertaram na mosca. Big Data Para atender a demanda de seus clientes, a empresa constituiu uma base de dados que reúne os resultados eleitorais de mais de 65 mil bairros na França, desde 2007, e mais de uma centena de variáveis sociodemográficas obtidas em seus recenseamentos, que incluem,entre outros dados, a taxa de desemprego, o salário médio, o tempo de trajeto entre o trabalho e o domicílio, por exemplo. Além do porta a porta, as informações dessa base também provém do “Open Data”, dados públicos sobre os resultados obtidos em cada local de votação, que podem ser baixados no site do Ministério do Interior francês. Os dados sociológicos são do Insee, Instituto de Demografia e Estatística. “Todo mundo tem acesso a esses dados. Nós as exploramos, formatamos e as analisamos”, diz Rivière. Nos dois casos, os algoritmos de estatística, desenvolvidos pela equipe de Data Scientists da empresa, tentam decodificar as “variáveis explicativas do voto” e estimar, nas regiões, o número de eleitores que podem m