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Pesquisa Prefeitura São Paulo
Real Time Big Data entrevistou 1.000 eleitores em São Paulo.| Foto: Infografia/Gazeta do Povo

O instituto Real Time Big Data divulgou nesta sexta-feira (4) uma nova pesquisa eleitoral que mostra como está a intenção de voto à prefeitura de São Paulo (SP) nas eleições municipais de 2024. A pesquisa estimulada, quando os nomes dos candidatos são apresentados para o eleitor, mostra empate técnico triplo entre Pablo Marçal (PRTB), Guilherme Boulos (Psol) e Ricardo Nunes (MDB).

Neste cenário, Marçal tem 27% das intenções de voto,Boulos 26% e Nunes 24%. Na pesquisa espontânea, quando os nomes não são mostrados ao eleitor, os três concorrentes também estão empatados tecnicamente. Marçal e Boulos com 21%, além de Nunes com 19%.

Real Time Big Data: pesquisa para a prefeitura de São Paulo

Estimulada

  • Pablo Marçal (PRTB): 27%
  • Guilherme Boulos (Psol): 26%
  • Ricardo Nunes (MDB): 24%
  • Tabata Amaral (PSB): 12%
  • Datena (PSDB): 3%
  • Marina Helena (Novo): 3%
  • Altino Prazeres(PSTU): 0%
  • Bebeto Haddad(DC): 0%
  • João Pimenta(PCO): 0%
  • Ricardo Senese(UP): 0%
  • Branco/Nulo: 3%
  • Não sabe/Não respondeu: 3%

Espontânea

  • Guilherme Boulos (Psol): 21%
  • Pablo Marçal (PRTB): 21%
  • Ricardo Nunes (MDB): 19%
  • Tabata Amaral (PSB): 9%
  • Datena (PSDB): 2%
  • Marina Helena (Novo): 1%
  • Branco/Nulo: 7%
  • Não sabe/Não respondeu: 17%

Real Time Big Data simulou cenários de segundo turno

Cenário 1

  • Ricardo Nunes (MDB): 48%
  • Guilherme Boulos (Psol): 36%
  • Branco/Nulo: 8%
  • Não sabe/Não respondeu: 8%

Cenário 2

  • Ricardo Nunes (MDB): 43%
  • Pablo Marçal (PRTB): 35%
  • Branco/Nulo: 11%
  • Não sabe/Não respondeu: 11%

Cenário 3

  • Guilherme Boulos (Psol): 41%
  • Pablo Marçal (PRTB): 40%
  • Branco/Nulo: 11%
  • Não sabe/Não respondeu: 8%

Pesquisa em São Paulo apurou conhecimento e votabilidade

Ricardo Nunes (MDB)

  • Votaria com certeza: 18%
  • Poderia votar: 39%
  • Não votaria: 40%
  • Não conhece suficiente para opinar: 3%

Guilherme Boulos (Psol)

  • Votaria com certeza: 21%
  • Poderia votar: 25%
  • Não votaria: 51%
  • Não conhece suficiente para opinar: 3%

Pablo Marçal (PRTB)

  • Votaria com certeza: 22%
  • Poderia votar: 19%
  • Não votaria: 53%
  • Não conhece suficiente para opinar: 6%

Tabata Amaral (PSB)

  • Votaria com certeza: 10%
  • Poderia votar: 48%
  • Não votaria: 34%
  • Não conhece suficiente para opinar: 8%

Datena (PSDB)

  • Votaria com certeza: 3%
  • Poderia votar: 37%
  • Não votaria: 57%
  • Não conhece suficiente para opinar: 3%

Marina Helena (Novo)

  • Votaria com certeza: 2%
  • Poderia votar: 31%
  • Não votaria: 37%
  • Não conhece suficiente para opinar: 30%

Metodologia da pesquisa à prefeitura de São Paulo: 1.000 entrevistados pelo Real Time Big Data entre os dias 2 e 3 de outubro de 2024. A pesquisa em São Paulo foi contratada pela 3 Poderes Mídia e Comunicação Ltda. Confiança: 95%. Margem de erro: 3 pontos percentuais. Registro no TSE nº SP-02479/2024.

Por que a Gazeta do Povo publica pesquisas eleitorais  

A Gazeta do Povo publica há anos todas as pesquisas de intenção de voto realizadas pelos principais institutos de opinião pública do país. As pesquisas de intenção de voto fazem uma leitura de momento, com base em amostras representativas da população.

Métodos de entrevistas, composição e número da amostra e até mesmo a forma como uma pergunta é feita são fatores que podem influenciar no resultado. Por isso é importante ficar atento às informações de metodologias, encontradas no fim das matérias da Gazeta do Povo sobre pesquisas eleitorais.

Pesquisas publicadas nas últimas eleições, por exemplo, apontaram discrepâncias relevantes em relação ao resultado apresentado na urna. Feitos esses apontamentos, a Gazeta do Povo considera que as pesquisas eleitorais, longe de serem uma previsão do resultado das eleições, são uma ferramenta de informação à disposição do leitor, já que os resultados divulgados têm potencial de influenciar decisões de partidos, de lideranças políticas e até mesmo os humores do mercado financeiro.

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