Em época de eleição, institutos entrevistam milhares de pessoas para tentar responder a uma pergunta aparentemente simples: o que o eleitor está pensando? Com o avanço da inteligência artificial, algumas empresas começam a propor um caminho diferente, no qual em vez de perguntar diretamente às pessoas seria possível criar versões digitais delas, abastecidas com informações demográficas, comportamentais e políticas, e deixar que a IA respondesse em seu lugar. O Pew Research Center resolveu testar até que ponto essa ideia funciona e chegou a uma conclusão pouco animadora para quem imagina substituir entrevistados reais por “eleitores sintéticos”.
No experimento, publicado no fim de setembro, pesquisadores usaram informações de milhares de norte-americanos que já participavam do painel de pesquisas do Pew para criar versões sintéticas desses participantes. Os modelos receberam dados demográficos, preferências políticas e respostas dadas anteriormente pelos próprios entrevistados e foram instruídos a assumir essas personas para responder a novas perguntas. Como o Pew já sabia o que os seres humanos haviam respondido, conseguiu comparar a opinião real de cada grupo com aquela produzida pela IA. Nas três pesquisas reproduzidas, a diferença absoluta média entre os resultados reais e os sintéticos foi de 12,4 pontos percentuais.
Em alguns casos, os modelos até chegaram perto das respostas humanas. Em outros, produziram uma população bem diferente da verdadeira. Em janeiro, por exemplo, 69% dos americanos entrevistados pelo Pew disseram estar insatisfeitos com os rumos dos EUA e, quando os mesmos perfis foram simulados pelo Claude, da Anthropic, o resultado foi praticamente idêntico, de 70%. O Chat GPT, porém, concluiu que 100% estariam insatisfeitos. Em outra pergunta, sobre a existência de soluções claras para os grandes problemas do país, ocorreu o contrário: 56% das pessoas reais concordaram com a afirmação, o GPT chegou a 57%, enquanto o Claude apontou apenas 25%.
O Pew encontrou um padrão ao comparar os modelos: o GPT tendia a colocar as pessoas em posições mais extremas, enquanto o Claude apresentava uma população mais moderada. Nas perguntas que permitiam uma escala de respostas, como concordar muito, concordar um pouco ou discordar, os humanos escolheram posições intermediárias em 45% das vezes, contra 31% entre as personas do GPT e 56% entre as do Claude.
A limitação de acerto da IA a partir dos comportamentos anteriores do usuário ficou ainda mais evidente quando o Pew analisou a mudança de opinião ao longo do tempo. Em janeiro, 37% dos americanos reais aprovavam o desempenho do presidente Donald Trump, enquanto entre os eleitores sintéticos eram 46%. Em abril, quando a pergunta foi repetida, a aprovação entre as pessoas reais havia caído para 34%, mas entre os sintéticos permanecia nos mesmos 46%.
Já existem eleitores sintéticos no Brasil. Neste mês de outubro, pesquisadores da FIA Business School, em parceria com a consultoria Levius, criaram 10 mil eleitores sintéticos a partir de características do eleitorado paulista disponíveis nos microdados do Tribunal Superior Eleitoral, como idade, gênero, escolaridade, raça, estado civil e localização, e os fizeram atravessar uma campanha inteira para o governo de São Paulo. Ao longo de 11 rodadas, esses agentes virtuais foram expostos a notícias, pesquisas e acontecimentos políticos e puderam mudar suas preferências, acumulando mais de 112 mil interações. No cenário simulado, Tarcísio de Freitas terminou com 53,5% dos votos válidos (versus 62,5% da eleição real), contra 41,5% de Fernando Haddad, resultado que daria a vitória ao atual governador ainda no primeiro turno. Os próprios responsáveis pelo estudo ressaltaram, porém, que a experiência não deve ser tratada como pesquisa eleitoral nem possui margem de erro comparável à de levantamentos realizados com eleitores reais.
