Foram divulgados nesta terça-feira (16/10), os resultados de um estudo que investigou a existência de indícios de fraude no 1º turno da eleição presidencial de 2018. A pesquisa foi coordenada pelo pós-doutor Hugo César Hoeschl, especialista em Inteligência Artificial e Governo Eletrônico. O levantamento apontou, por meio de um modelo matemático, 77,68% de inconsistências.
A regra estatística utilizada no estudo, denominado “Operação Antifraude”, utiliza um modelo criado pelo físico Frank Benford na década de 1930. Chamada de “Lei de Benford”, a regra matemática constata a frequência com que determinados números se repetem. O modelo já foi utilizado para investigar fraudes no sistema financeiro e inconformidades em proporções numéricas.
Em um vídeo divulgado nas redes sociais, Hoeschl defende que o método, apesar de não garantir a existência de fraudes, serve de parâmetro para que investigações mais complexas possam ser realizadas. O pesquisador reforça ainda que no Brasil o próprio Tribunal de Contas da União (TCU) reconhece a “Lei de Benford” como exemplo de auditoria na área pública, inclusive eleitoral.
“Os dados oficiais divulgados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE) passaram por uma organização e mineração. Na primeira etapa da análise, identificamos a necessidade de aprofundar o estudo em quatro grupos numéricos, incluindo os resultados dos candidatos Fernando Haddad, Jair Bolsonaro, brancos e nulos, contabilizados por cada zona eleitoral do país”, explica Hoeschl.
Confira a integra do vídeo onde o pesquisador fala sobre os resultados:
Estudo não é conclusivo:
Apesar da análise se pautar por um modelo matemático real e já testado, muitos pesquisadores defendem que ele não se aplica às eleições brasileiras e pode provocar medições equivocadas da realidade. Por outro lado, existem especialistas que defendem que o método funciona como um sinal de alerta, indicando a necessidade de investigações mais aprofundadas.