O Real Time Big Data é um dos institutos mais ativos no ciclo eleitoral de 2026, realizando pesquisas frequentes tanto para a disputa presidencial quanto para as eleições estaduais. Com uma metodologia que mescla o formato tradicional de entrevistas presenciais com mecanismos modernos de checagem, o instituto mantém uma margem de erro de 2 pontos percentuais, com nível de confiança de 95%.
Metodologia predominante: presencial e domiciliar
As pesquisas do Real Time Big Data são conduzidas predominantemente por entrevistas presenciais em domicílios, uma das formas mais tradicionais de levantamento eleitoral. As equipes de entrevistadores são acompanhadas por supervisores em campo, garantindo maior controle sobre a coleta. Os dados são coletados tanto em cenários espontâneos, sem indução de nomes, quanto estimulados, com apresentação de uma lista de pré-candidatos.
Para assegurar a confiabilidade, o instituto adota um procedimento de checagem: cerca de 15% das entrevistas são confirmadas por telefone posteriormente. Caso sejam identificadas inconsistências, os questionários são descartados e o processo é revisado. Após a coleta, os dados são consolidados, ponderados conforme o perfil demográfico da população e registrados no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) antes da divulgação.
Amostra estruturada por perfil demográfico
O tamanho da amostra varia conforme o escopo da pesquisa. Nos levantamentos nacionais para presidente, o instituto ouve 2.000 eleitores. Já nas pesquisas estaduais, o número oscila entre 1.600 e 2.000 entrevistados, dependendo do estado. A amostra é ponderada para refletir a distribuição real da população por sexo, idade, escolaridade e renda, buscando representatividade regional.
O Real Time Big Data busca um equilíbrio de 50% entre homens e mulheres. A faixa etária segue a distribuição real do eleitorado, com maior participação de eleitores entre 45 e 59 anos, seguidos pelos grupos de 25 a 34 e 35 a 44 anos. As faixas mais jovens (16-24 anos) e mais velhas (acima de 79 anos) têm menor representação.
Distribuição por escolaridade e renda
Em relação à escolaridade, a amostra não é equilibrada entre níveis, mas ponderada pela distribuição real do eleitorado brasileiro. A maioria dos entrevistados possui Ensino Fundamental (completo, incompleto ou nenhuma educação formal), quase metade da amostra, seguida de perto pelo grupo com Ensino Médio. Eleitores com Ensino Superior são minoria, representando pouco mais de um em cada dez entrevistados. Essa concentração em níveis básicos de instrução é maior do que em pesquisas de outros institutos.
Quanto ao nível econômico, a ponderação segue a distribuição real de renda domiciliar, medida em salários mínimos. A maior fatia dos entrevistados tem renda domiciliar de até um salário mínimo mensal — incluindo quem não tem rendimento, ganha até meio salário mínimo ou entre meio e um salário mínimo. Em seguida, vêm as faixas de um a dois salários mínimos e de dois a cinco salários mínimos. As faixas mais altas (acima de cinco salários mínimos) são proporcionalmente pequenas.
Margem de erro e financiamento
Nas pesquisas mais recentes de 2026, a margem de erro do Real Time Big Data se mantém estável em 2 pontos percentuais, para mais ou para menos, com nível de confiança 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, sendo a CNN Brasil a principal parceira na divulgação das rodadas nacionais.
