Real Time Big Data: metodologia concilia humanos e inteligência artificial

O Real Time Big Data é um dos institutos mais ativos no ciclo eleitoral de 2026, com rodadas frequentes de pesquisas tanto para a disputa presidencial, quanto para as eleições estaduais.

O instituto costuma trabalhar com cenários espontâneos, quando o entrevistado cita o nome do candidato sem qualquer indução, e estimulados, quando uma lista de pré-candidatos é apresentada para escolha do entrevistado.

Estágios da pesquisa Real Time Big Data

O levantamento, antes conduzido na forma de entrevistas presenciais e domiciliares, agora é realizado com questionário estruturado, por entrevistadores humanos e recursos de inteligência artificial. As entrevistas são feitas por telefone e no formato digital.

A definição da área de estudo passa por três estágios:

1. A base da seleção é o sorteio probabilístico dos municípios onde as entrevistas serão realizadas, através do método PPT (Probabilidade Proporcional ao Tamanho), a partir da população eleitora de 16 anos ou mais residente nos municípios;
2. É realizado mais um sorteio probabilístico, desta vez para escolher as localidades dentro dos municípios selecionados, também pelo método PPT (Probabilidade Proporcional ao Tamanho), considerando a população eleitora de 16 anos ou mais residente nessas localidades;
3. Dentro das localidades sorteadas, os respondentes são selecionados por meio de quotas amostrais proporcionais, em função de variáveis significativas — entre as quais gênero, faixa etária, escolaridade e renda mensal.

Para garantir a confiabilidade dos dados, todo o trabalho de coleta é acompanhado por supervisores humanos. Uma equipe especializada confere à exaustão o material coletado, a fim de averiguar e aferir os resultados. Além disso, 15% dos questionários são selecionados para verificação posterior. Em caso de dúvida, o formulário é descartado e o responsável pela coleta, chamado para esclarecimentos.

Definição da amostra

Além de definida em sorteio, a amostra das pesquisas Real Time Big Data busca atender quotas amostrais proporcionais para variáveis de gênero, faixa etária, escolaridade e renda. As proporções costumam corresponder ao eleitorado registrado no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) na região onde o questionário será aplicado.

No geral, as proporções em junho de 2026 eram:

• Por gênero: 52,8% feminino e 47,1% masculino;
• Por faixa etária: 16 anos – 0,46%; 17 anos – 0,79%; 18 a 20 anos – 4,38%; 21 a 24 anos – 6,87%; 25 a 34 anos – 19,03%; 35 a 44 anos – 19,77%; 45 a 59 anos – 25,42%; 60 a 69 anos – 12,59%; 70 a 79 anos – 7,25%; Superior a 79 anos – 1,67%;
• Por escolaridade/grau de instrução: Analfabeto – 3,48%; Ensino Fundamental Completo – 6,13%; Ensino Fundamental Incompleto – 21,17%; Ensino Médio Completo – 27,90%; Ensino Médio Incompleto – 18,21%; Ensino Superior Completo – 11,36%; Ensino Superior Incompleto – 5,69%; Lê e escreve – 6,06%; Não informado – 0,01%.
• Por renda domiciliar mensal, segundo o Censo 2010. São consideradas as faixas: sem rendimentos; até 1/2 salário mínimo; mais de 1/2 a 1 salário mínimo; mais de 1 a 2 salários mínimos; mais de 2 a 5 salários mínimos; mais de 5 a 10 salários mínimos; mais de 10 a 20 salários mínimos; mais de 20 salários mínimos.

O instituto prevê ponderação para correção das variáveis gênero e faixa etária, em caso de diferenças superiores a 3 pontos percentuais entre o previsto e a coleta realizada. Para as variáveis de grau de instrução e nível econômico do entrevistado, o fator previsto para ponderação é 1.

Margem de erro

Nas pesquisas mais recentes de 2026, a margem de erro do Real Time Big Data tem se mantido estável em 2 pontos percentuais, para mais ou para menos. O nível de confiança é de 95%. Isso significa que, em cenários com diferença inferior a essa margem entre dois candidatos, o resultado é considerado empate técnico.

O financiamento das pesquisas varia entre recursos próprios do instituto e contratações externas, com a CNN Brasil como principal parceira na divulgação das rodadas nacionais.