por CARLOS ÁGUEDO PAIVA & ALLAN LEMOS ROCHA*

Las peligrosas (co)relaciones entre bolsonarismo, COVID-19 y ayuda de emergencia

Determinaciones de la relación entre la COVID-19 y el bolsonarismo

A lo largo de 2020 y 2021, se realizaron y difundieron un conjunto de encuestas sobre la relación entre votar por Bolsonaro y la contaminación por Covid. Las encuestas revelaron una relación positiva entre el bolsonarismo y el contagio y fueron ampliamente difundidas en revistas. científico, en lo grande medios de comunicación y Blogs críticos del gobierno. A pesar de las diferencias en el tamaño y representatividad de las muestras, así como en las metodologías de las distintas investigaciones, el tamaño y la significancia de las correlaciones dejaban poco lugar a dudas sobre la existencia de dicha relación.

El análisis de correlación, sin embargo, no es un análisis de causalidad y la conexión teórica que un número importante de investigadores (y la gran mayoría de los periodistas) proponían entre estas dos variables parecía prematura. Como regla general, la hipótesis sugerida fue que los votantes y simpatizantes del presidente Bolsonaro subestimarían el peligro de la pandemia en curso, lo que resultaría en la relajación relativa del distanciamiento social y otras prácticas de salvaguardia capaces de deprimir el contagio.

La hipótesis que estructuraba nuestra investigación era discretamente diferente. Nos parecía obvio que el “negacionismo” –tan difundido entre los simpatizantes y seguidores de Bolsonaro– jugó un papel relevante en la promoción de la contaminación. Sin embargo, dudábamos que ese elemento, por sí solo, pudiera explicar la alta disparidad en el porcentaje de contaminación entre los miles de municipios brasileños.^[i]. Nos parecía que, además del negacionismo, detrás de tan altos diferenciales de incidencia debían estar variables de carácter más “estructural”. Más: creíamos que las variables estructurales corresponsables del aumento de la tasa de incidencia de la COVID-19 también podrían contribuir a comprender el perfil socioeconómico y cultural del votante típico de Bolsonaro.

En un intento de probar esta hipótesis, creamos una base de datos con 103 variables para los 5.569 municipios brasileños más el Distrito Federal, generando 5.570 municipios. Entre esas variables, 60 son datos brutos, con informaciones geográficas, demográficas, económicas, políticas y socioculturales de las más diversas fuentes oficiales, en particular del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), el Tribunal Superior Electoral (TSE), el Ministerio de la Ciudadanía (MC), el Ministerio de Salud (MS-DATASUS), el Informe Anual de Información Social del Ministerio del Trabajo y Empleo (RAIS-MTE), entre otros organismos.

A su vez, los datos brutos fueron apropiados y transformados en 69 indicadores de base municipal. Por regla general, estos indicadores fueron relativizados (o normalizados) por la población residente en el municipio; o son tasas de crecimiento del PIB, diferentes VAB, ocupación formal, etc. Los indicadores se agruparon en cinco clases: (1) alineamiento político de la población (p. ej., participación porcentual de votos para Bolsonaro o Haddad en la primera y segunda vuelta de las elecciones de 2018); (2) estructura económica del territorio (por ejemplo, PIB per cápita en 2018; participación del empleo industrial formal en el empleo formal total en 2019; participación de los empleados formales en la población total del municipio en 2019; relación entre empleados formales y personas ocupadas totales en 2010, etc.); (3) estructura sociocultural local (ej: participación de la población negra, evangélica, analfabeta, con estudios superiores en la población total en 2010); (4) impacto de la pandemia en la salud global (por ejemplo, porcentaje de personas infectadas y muertes por COVID-19 en la población total en 2020); y (5) cobertura asistencial (ej.: porcentaje de personas beneficiarias de Ayudas de Emergencia -en adelante, AE- sobre el total de la población; relación entre el total de AE ​​recibidos en un municipio entre mayo de 2020 y abril de 2021 y el PIB municipal en 2018) .

Las diferencias en las fechas de los datos y los indicadores se relacionan con la disponibilidad de los datos. Los datos socioculturales, por ejemplo, se basan en el Censo Demográfico más reciente, que data de 2010; el PIB municipal se calcula con un rezago de tres años en relación al PIB nacional. Como las variables son de carácter estructural, creemos que los cambios ocurridos a lo largo del período no fueron muy significativos. La base de datos construida por nosotros está disponible aquí para el uso y/o investigación de cualquier parte interesada.

Resultados básicos: dos Brasil en pugna

Los resultados que encontramos no solo confirmaron nuestras hipótesis iniciales, sino que también sacaron a la luz nuevas dimensiones del “campo” político-electoral del bolsonarismo y sobre las consecuencias económicas, políticas y sanitarias de la Ayuda de Emergencia. De hecho, algunos de los resultados logrados son tan contradictorios que aparentemente generaron dudas sobre la consistencia de las pruebas que realizamos.^[ii].

Cuadro 1: Correlaciones seleccionadas entre indicadores socioeconómicos estructurales,
Vota por Jair Bolsonaro y Fernando Haddad, Incidencia del COVID-19 y Ayuda de Emergencia

FDB: IBGE, RAIS-MTE, Datasus, Min. Ciudadanía, TSE

Las 29 variables indicadoras en cada una de las líneas de la Tabla 1 anterior están ordenadas según sus correlaciones con el voto por Bolsonaro en la primera vuelta de las elecciones de 2018. La columna “Rank1” corresponde al ranking de correlaciones: cuanto menor es el valor de Rango 1 (primero, segundo, etc.) cuanto mayor sea la correlación, y viceversa. No todas las variables probadas están representadas en el Gráfico 1. Extrajimos variables con alta autocorrelación (voté por Bolsonaro en la primera y segunda vuelta, por ejemplo), así como variables con correlación cercana a cero y/o baja confiabilidad (significación ). La significación de todas las correlaciones presentadas es inferior al 0,01%. Dicho esto, en las líneas superiores se encuentran aquellas variables-indicadores que tienen una relación fuertemente positiva y significativa con el voto por Bolsonaro. A medida que "bajamos" hacia la parte inferior del gráfico 1, las correlaciones caen y se vuelven fuertemente negativas.

Como era de esperar, se confirma la relación anunciada en varias encuestas entre votar por Bolsonaro y la incidencia de la COVID-19. Si abstraemos las dos correlaciones tautológicas (correlación de la tasa de contaminación consigo misma y con las muertes por COVID-19), tomando solo las variables estrictamente independientes, el voto por Bolsonaro en las dos vueltas surge como la variable con mayor poder explicativo de los diferenciales en la tasa de contaminación municipal: a mayor porcentaje de votos por Bolsonaro en 2018, mayor porcentaje de población contaminada (correl 0,416, sig 0,0000). Desde nuestro punto de vista, el hecho de que surja esta correlación demuestra en primer lugar la existencia de un componente político-ideológico autónomo -expresado en el negacionismo- que aumenta los contagios por la resistencia al distanciamiento social, la vacunación y los cuidados de higiene necesarios para el control y la depresión del factor de difusión del virus. En resumen: nuestras pruebas corroboran completamente los estudios mencionados anteriormente.

Por otro lado, nuestras pruebas también prueban que la relación entre el COVID-19 y el bolsonarismo trasciende –¡y mucho! – la dimensión estrictamente ideológica. Tomemos las líneas tercera y cuarta de la Tabla 1. Lo que nos dicen es que a mayor porcentaje de población ocupada (formal o informal, datos del Censo) en 2010 y mayor porcentaje de población ocupada formalmente en 2019 (datos de RAIS-MTE ) en la población total de los municipios: (1) cuanto mayor sea el número de votos para Bolsonaro; (2) mayor incidencia de COVID-19; (3) menor porcentaje de ciudadanos que recibieron Ayuda de Emergencia; (4) menor expresión relativa del valor total de la EA frente al PIB municipal; y (5) un menor porcentaje de votos para Haddad en la segunda vuelta de las elecciones presidenciales.

Y lo más importante de todo: esta serie de relaciones –más Bolsonaro, más Covid, menos AE y menos Haddad– persiste y se reafirma monótonamente para todas las 15 variables que, de alguna manera, traducen la inclusión social. Así, municipios con mejores índices educativos, con mayor número de empleados formales en la población total, con mayor PIB per cápita, con mayor número de familias recibiendo más de diez salarios mínimos tendieron a votar por Bolsonaro y a presentar índices de contaminación por encima del promedio

Entre estas variables de inclusión, una en particular merece atención: los municipios más industrializados, con mayor número de empleados en la Industria Manufacturera –es decir, donde la clase obrera es relativamente más expresiva– y con mayor participación de la Industria en la El PIB municipal siguió la misma regla: votaron preferencialmente por Bolsonaro, tuvieron mayores índices de contaminación, recibieron un menor porcentaje de EA y, por regla general, no votaron por Haddad en la segunda vuelta. También se destaca la variable “Código de la Unidad de la Federación (UF)”. El sistema de códigos del IBGE es tal que los municipios de la Región Norte comienzan con el número 1, los de la Región Nordeste con el número 2, los de la Región Sudeste con el número 3, los de la Región Sur con el número 4 y los de la Región Centro-Oeste con el número 5. El “Sul Maravilha” y el Cerrado do Agribusiness fueron las bases electorales de Bolsonaro y, simultáneamente, fueron las regiones con mayor incidencia de COVID-19; mientras que las Regiones Norte y Nordeste (con un código más pequeño) fueron (por regla general abierta a excepciones) los principales bastiones electorales de Haddad y los territorios con mayor porcentaje de personas beneficiadas por el AE en 2020.

Finalmente, hay una variable que ayuda a armar un cuadro general de gran poder explicativo: el voto por Bolsonaro presenta una correlación positiva con el grado de urbanización (población urbana/población total). En la Tabla 1, esta correlación se muestra en la decimosexta línea por su opuesto (grado de ruralidad = población rural / población total), y se muestra una correlación negativa (-0,288) entre votar por Bolsonaro y el grado de ruralidad. Pero este resultado es la “versión espejo” de una correlación positiva entre este mismo voto y el grado de urbanización (0,288). Ahora bien, cuanto más urbano e industrial es un municipio y mayor es el porcentaje de la población dedicada a actividades formales (empleo con contrato formal y funcionarios), mayores son las dificultades para mantener el distanciamiento social. En cambio, cuanto más rural, agrícola e informal es la economía de un municipio, más fácil es mantener una distancia mínima. Especialmente por la alta cobertura de las Ayudas de Emergencia. Y, no gratis, las variables-indicadores de cobertura de AE ​​(columnas 3 y 4) también presentan una correlación positiva con el “grado de ruralidad” (correl 0,217 y 0,391, respectivamente) y con el empleo informal (variable 19, correl 0,396 y 0,557 ).

Miremos ahora más de cerca la parte inferior del gráfico 1 (desde la fila 16 hacia abajo). Allí, el intercambio de signos de las correlaciones entre las variables de las columnas 1 y 2 (voto por Bolsonaro e incidencia de COVID), que se vuelven negativas, y entre las columnas 3, 4 y 5 (cobertura de ayuda de emergencia y voto en Haddad), que volverse positivo. El principal determinante de este cambio es que las variables enumeradas en la parte inferior del Cuadro 1 son variables indicativas de exclusión social relativa; y, por eso mismo, se refieren a aquella porción de la población que ingresó significativamente al Presupuesto Federal durante los gobiernos del PT. Objetivamente, lo que nos informa la Tabla 1 es que el % de votos para Bolsonaro será mucho menor (y el % de votos para Haddad será mucho mayor) en aquellos municipios donde sea mayor: (1) el % de personas domiciliadas en el campo (frente a meros propietarios rurales con domicilio urbano); (2) el % de la población menor de 35 años (segmento donde el desempleo y la informalidad son mayores); (3) el % de negros y pardos (que recién empiezan a beneficiarse de una política de inclusión específicamente étnico-racial basada en políticas de cuotas); (4) el % de analfabetos (porción de la población con mayor dificultad para ingresar al mercado laboral formal); (5) el porcentaje de personas pobres (con renta per cápita inferior al salario mínimo, que se beneficiaron de programas como Bolsa Família); (6) el % de trabajadores informales; y (7) desigualdad de ingresos (medida por el Índice Gini).

Ahora bien, este cuadro ilumina una realidad ya intuida, pero que -hasta donde sabemos- aún no había sido demostrada con rigor: el hecho de que la campaña electoral de 2018 estuvo marcada por un enfrentamiento de proyectos radicalmente antagónicos en cuanto al rol del Estado. en proceso de inclusión social y de enfrentamiento/superación de las desigualdades. Por más que los medios conservadores trataron de enmascarar la disputa como un enfrentamiento entre “amigos y enemigos de la corrupción” (rescatando y recalentando el maltrecho discurso udenista, que apoyó los golpes de 1954 y 1964) y liberales de toda laya (especialmente aquellos que militan en contra de los impuestos y a favor de los subsidios fiscales para la promoción de inversiones) planteaba una disputa entre “políticos populistas X empresariado meritocrático”, lo que efectivamente estaba en juego era el derecho (o no) de los gobiernos populares a utilizar una parte del presupuestario para apoyar la renta mínima, llevar agua y luz al sertão, facilitar la creación y descongestionar microempresas (incluidas las individuales), apoyar la socialización y el acceso a la educación superior de los descendientes de esclavos, apoyar la inserción social productiva de los pequeños campesinos productores, pueblos indígenas y quilombolas, entre otros sectores desatendidos durante siglos. Más importante aún: los datos recopilados y sistematizados para 5.570 municipios del país revelan que, en general (y salvo excepciones), la gente votó de acuerdo a sus intereses estratégicos. Incluso ante una situación de absoluta excepcionalidad, determinada por el juicio político a Dilma, por el proceso de lawfare que terminó conduciendo a la detención de Lula, debido a la imposición del silencio al expresidente (prohibido dar entrevistas por el STF), aun así, la conciencia popular se manifestó, no sólo en el expresivo porcentaje de votos otorgado a Haddad en la segunda vuelta (45 %) sino, sobre todo, por el hecho de que los sectores que apoyaron a Haddad fueron precisamente los que los gobiernos del PT efectivamente apoyaron y contemplaron.

Resultados sorprendentes: ¿la pandemia en Brasil perdonó a los más pobres?

Existe una vasta literatura sobre la selectividad regresiva de las pandemias, que golpean con mayor fuerza la base de la pirámide social. Esta relación se reconoce incluso en publicaciones de órganos técnicos del sistema de la ONU, famosos por la inflexión predominantemente conservadora de sus análisis (ver, por ejemplo). Sin embargo, una lectura superficial de los resultados que encontramos podría llevar a la conclusión de que la selectividad perversa de la pandemia no se había manifestado en Brasil. Pero no se trata de eso. Entonces veamos.

Al operar con una base de datos municipalizada, es necesario entender que el “individuo de la muestra” no es un individuo real, sino un colectivo compuesto, en sí mismo, por grupos e individuos altamente diferenciados. Un ejemplo puede ayudar a entender este punto. Imaginemos dos municipios vecinos: A y B. El primero (A) tiene una tasa de analfabetismo del 2% de la población total, mientras que B tiene el 20% de los que residen en esta categoría. El neófito en análisis estadístico espacial podría concluir que “el problema del analfabetismo” es mayor en el segundo municipio que en el primero. Sin embargo, esta es una conclusión apresurada y desaparece tan pronto como se le informa que: (1) el primer municipio tiene 500 habitantes y el segundo sólo 8 habitantes. El 2% de analfabetos del primer municipio (10 habitantes) conforman una población mayor que todos los habitantes del segundo. Ahora imaginemos que casi todos los analfabetos del municipio A viven en una comunidad quilombola que, desde hace años, pide la instalación de escuelas primarias y educación para jóvenes y adultos en su interior. ¿Dónde, en qué territorio, es urgente invertir en la lucha contra el analfabetismo?

Trayendo el tema a nuestro campo: cuando decimos que el % de voto para Bolsonaro fue mayor en los municipios caracterizados por un VAB industrial alto y una participación significativa de trabajadores entre los ocupados, no estamos diciendo que la clase obrera se haya convertido en la base electoral de Bolsonaro. Este movimiento puede incluso haber ocurrido. O no. La desindustrialización acelerada del país, el bajo ritmo de crecimiento y la caída de los salarios en algunos sectores industriales pueden incluso haber generado descontento entre sectores laborales que migraron a un voto conservador. Es posible. Pero esto no es lo que revelan los datos. Porque no estamos operando con estratos sociales, sino con promedios municipales. Y cada comunidad está marcada por patrones específicos de estratificación. Los “condados ricos” no son condados donde todos son ricos.

De hecho, es muy probable que los altos índices de contaminación por COVID en ciudades industriales con un alto PIB per cápita hayan afectado mayoritariamente a los estratos sociales ubicados en la base de la pirámide, como la clase trabajadora. Después de todo, este es un segmento que: (1) no puede optar por “trabajar en casa”; (2) en el largo plazo, obtiene rendimientos superiores a los proporcionados por la AE; y (3) en la gran mayoría de los casos, los desplazamientos entre el trabajo y el hogar en vehículos de transporte público que están abarrotados durante las horas pico. Así, cuando operamos con datos e indicadores sistematizados y agrupados por criterios distintos a los elegidos por nosotros (variables municipalizadas), se evidencia fácilmente el carácter socialmente selectivo del COVID-19.

Por ejemplo: en 2020, la tasa de morbilidad entre los pacientes negros (42,78%) y morenos (39,22%) hospitalizados fue significativamente más alta que la tasa de morbilidad entre los caucásicos (36,55%) y los asiáticos (36,48%). Mientras que la tasa de hospitalización de pacientes negros y pardos (4,54% y 34,62% ​​respectivamente) se mantuvo por debajo de la participación relativa de estas etnias en la población total (7,61% y 43,13%, respectivamente).

Sin embargo, ninguna de estas relativizaciones anula o niega dos hechos importantes: 1) La Ayuda de Emergencia se canalizó principalmente al segmento social y a los municipios que, en 2018, dieron el mayor porcentaje de votos a Haddad, es decir, a aquellos ciudadanos. quiénes tenían derecho a ello; 2) la AE contribuye al distanciamiento social de los ciudadanos de estratos sociales menos favorecidos. No se trata de negar el hecho de que una parte de los beneficiarios del AE no tuvieran derecho al mismo. Es sólo cuestión de reconocer que este no fue el caso dominante. En municipios más pequeños y con una economía menos diversificada, es decir, en los municipios donde Haddad logró la mayor cantidad de votos en 2018, la AE correspondió hasta al 30% del PIB y llegó a más del 60% de los residentes.

No creemos que haya dudas sobre el impacto de esta cobertura nacional en los resultados de las elecciones municipales de 2020, en las que el desempeño de la izquierda estuvo por debajo de las expectativas y el desempeño de los partidos aliados y partidarios del Gobierno de Bolsonaro superó las expectativas. Y lo más interesante es que esta “apropiación política” de la AE no parece haber sido planeada. La AE fue impuesta a Jair Bolsonaro y Paulo Guedes por el Congreso, a partir de una fuerte movilización de los partidos de oposición. Y solo tuvo impactos electorales significativos porque, aun después de su imposición, el Gobierno no le prestó la debida atención, utilizando el Registro Único (creado en 2001, en el gobierno de la FHC, pero difundido y consolidado en los gobiernos del PT) como principal elegibilidad. instrumento de cobertura. Vale decir: la AE tuvo efectos electorales precisamente porque el Gobierno no la manipuló electoralmente. Uno de los gobiernos menos republicanos de la historia de la República, al menospreciar la fuerza política de la AE, logró lo que parecía imposible: atraer a parte del electorado del PT, que había sido conquistado con la conversión del Presupuesto Federal en un instrumento de inclusión.

Lecciones para 2022

Desde que Lula salió de prisión, la situación se aceleró mucho. Vaza-Jato dejó en claro que los juicios y condenas de Lula no fueron más que lawfare. Todo el Poder Judicial se contaminó con el operativo y ha venido buscando redimirse con el (tardío) reconocimiento de la parcialidad de Moro y el archivo de todos los procesos que aún estaban en curso contra el expresidente. Mientras tanto, Lula es recibido como Jefe de Estado en varios países del mundo y el conjunto de candidaturas que quieren ser una “tercera vía” no pueden, ni siquiera sumadas, alcanzar la intención de votar por Bolsonaro y, mucho menos, por Lula. Al mismo tiempo, sin embargo, el rechazo a Bolsonaro sigue creciendo y ya es el más alto entre todos los posibles participantes en las elecciones de 2022.

Desde nuestro punto de vista, definitivamente no. Y esto por tres razones. En primer lugar, porque el sistema que alimentó y ejecutó el golpe de Estado de 2016 y la detención de Lula al año siguiente es complejo, fuerte y muy bien articulado. Involucra medios de comunicación, Poder Judicial, Parlamento, Fuerzas Armadas, gran capital (brasileño y multinacional), Embajadas y Agencias de Inteligencia extranjeras y mucho más. No podemos subestimar los riesgos de la frágil democracia de Brasil. En segundo lugar, porque incluso a trompicones, Bolsonaro ha logrado mantenerse en el poder y sortear la apertura de un proceso de juicio político.

Y, ya sea por error de cálculo, desconocimiento u omisión, su gobierno implementó un programa de ingresos mínimos que evitó el colapso de la economía en 2020 y aseguró el éxito electoral de la derecha ese año. Finalmente, es necesario entender que ningún golpe a la democracia debe darse antes de las elecciones o de la toma de posesión del nuevo Presidente. Los golpes contra Getúlio, Jango y Dilma ocurrieron durante el proceso de gestión. A veces es más fácil dejar que el oponente "gane" el juego y atacar más tarde.

Y aquí vale recordar que la crisis económica brasileña es grave y estructural. Se basa en la desindustrialización. Los cuales vienen imponiendo desde hace años. Incluso en los 13 años de gestión del PT. Y el borrador del programa económico del PT disponible hasta el momento no es muy claro sobre cómo se enfrentará este tema. No nos sorprendería que parte de la intelligentsia anti-PT estaba, en ese momento, meditando si no sería mejor dejar que “Lula tome, pero no gane”. Como Dilma en 2014-2016.

Quizás el aspecto más auspicioso del choque electoral de 2022 se encuentre en el hecho de que, en lugar de adoptar el estándar de gestión presupuestaria de 2020, el gobierno de Bolsonaro parece decidido a administrarlo “electoralmente” en 2022, retrasando los precatorios, reduciendo los montos destinados a Educación, Salud y el nuevo programa de ingresos mínimos, a favor de la liberación de los recursos previstos en las “Enmiendas de la Relatoría”, negociadas por parlamentarios de base bolsonarista para la compra de votos en diferentes corrales electorales. Este tiro tiene una alta probabilidad de fracasar. Aparentemente, ni la izquierda ni la derecha entendieron completamente cuánto los resultados de las elecciones de 2020 (así como los resultados de las carreras presidenciales entre 2002 y 2014) fueron influenciados por el manejo republicano del Presupuesto y la inclusión de los pobres en él. . Como en las relaciones humanas intersubjetivas, muchas veces la forma más efectiva de conquistar al Otro es abandonar los juegos de seducción y operar en el campo de la transparencia y la honestidad.

Conclusión

A modo de conclusión, nos gustaría llamar la atención sobre el hecho de que la intención de voto no es votar. En cierto modo, esto es lo que nos dicen al respecto las correlaciones entre la variable-indicador de la segunda línea del Cuadro 1 -“% de votos válidos en primera vuelta”- y las 5 variables-indicadores de las columnas del mismo Cuadro. . La correlación con “voto por Bolsonaro” es 0,909 positivo, mientras que “voto por Haddad” es -0,989 y “% del Valor AE en el PIB” es -0,787. Una vez más, parte de estas correlaciones reflejan determinaciones exógenas, es decir, expresan correlaciones cruzadas. El porcentaje de votos válidos es mayor cuanto más urbana es la población del municipio (0,447), menor la tasa de analfabetismo del municipio (-0,829) y mayor el porcentaje de personas con estudios superiores (0,614).

Ahora bien, ya hemos analizado la superposición del clivaje “inclusión X exclusión” con el clivaje “votantes de Bolsonaro X votantes de Haddad”. Pero esto no es todo. Hay una dimensión específicamente político-ideológica en estas correlaciones. De hecho, el votante de Bolsonaro en 2018 fue un votante más “militante”, con un grado de creencia en la necesidad de “cambiar el país a través de la elección del Mito” que exacerbó y maximizó su decisión de participar en el proceso de votación. En cambio, los votantes de Haddad tuvieron que superar un amplio abanico de dudas e incertidumbres derivadas del bombardeo mediático de la difusión apologética de Lava-Jato y la proliferación de críticas a la corrupción del PT.

Nos parece que esta diferencia entre grados de “convicción” aún no ha sido superada. Estuvo presente en las elecciones de 2020 y debería regresar en las de 2022. En el caso de las elecciones de 2020, a muchos les sorprendió la distancia entre los sondeos de intención de voto (hasta la salida de la urna) y los resultados electorales. Al menos parte de esta discrepancia está asociada a la convicción y al voto militante: el PT y los partidos de izquierda en este país aún cargan sobre sus hombros el peso de campañas mediáticas negativas que funcionan muy bien con sentido común: si la Justicia investiga y arresta y hace no investigar o arrestar a Z, entonces A es culpable y Z es inocente.

Por eso mismo, es muy importante entender que las elecciones de 2022 no estarán definidas por intenciones, sino por conquistar un electorado militante, capaz de exponer con orgullo su opción político-ideológica. Por lo que podemos ver, todavía hay una brecha entre los votantes de Bolsonaro, que exponen con orgullo su opción por preservar la statu quo a través del uso de la bandera nacional y las camisetas de la selección brasileña como símbolos (supuestamente universales y anodinos) del conservadurismo, y el votante de Haddad (en 2018) y Lula (en 2022), que ya no viste su camiseta roja -camisetas y sus estrellas con la soltura de los años ochenta, noventa del siglo pasado y la primera década del siglo actual.

Este es un punto que debe ser objeto de reflexión por parte de los estrategas políticos: las victorias se ganan con adhesión y entusiasmo. La intención de voto es una condición necesaria pero no suficiente.

*Carlos Águedo Paiva es doctor en economía por la Unicamp.

* Allan Lemos Rocha es estadístico y cursa maestría en Planificación Urbana y Regional en la UFRGS.

Nota

[i] Cuando finalizamos la recolección de datos para la construcción de indicadores de contaminación y morbilidad por COVID-19 a mediados de 2021 (con miras a un mayor análisis estadístico y teórico), la disparidad en la tasa de contagios aún era muy alta. En los 100 municipios brasileños con menor tasa de contagio, correspondía a menos del 1% de la población, mientras que en los 100 municipios con mayor incidencia, estaba cerca del 20%.

[ii] Los autores produjeron un artículo con el análisis global de los resultados, que fue ofrecido para publicación en las más importantes revistas brasileñas del área de “Saúde e Sociedade”. Para nuestra sorpresa, el ha sido rechazado por la sorprendente razón de que el trabajo sería irrelevante. Dado que los temas “pandemia”, “elección de Bolsonaro”, “desarrollo político y sanitario de la Ayuda de Emergencia” y las conexiones entre ellos son de indudable relevancia, interpretamos la negativa como un temor a que, ya sea la Base de Datos o las estadísticas pruebas y los resultados encontrados contenían errores. Sin embargo, el riesgo de errores en estas bases es mínimo: el Banco que producimos fue puesto a disposición, las fuentes utilizadas para su armado son públicas y oficiales y pueden ser auditadas, y las pruebas son simples ejercicios de correlación que pueden ser replicados por cualquier red social. científico. . Al final llegamos a la conclusión de que el problema radica en el desconocimiento de las características de la Estadística Espacial, que complican la interpretación de los resultados obtenidos. Por esta misma razón, creamos una sección específica (la tercera) en esta versión resumida del trabajo producido anteriormente con el objetivo de aclarar cómo se deben interpretar los resultados estadísticos en los análisis regionalizados.