O comparecimento às urnas apresentou variações expressivas em diversos municípios do país durante o pleito presidencial de 2026. Dados cruzados da Justiça Eleitoral apontam as localidades que conseguiram atrair de volta os eleitores que haviam faltado na primeira etapa da votação.
Tacuru e Narandiba lideram a queda na ausência As maiores reduções percentuais na ausência de eleitores foram observadas em Tacuru, no Mato Grosso do Sul, e em Narandiba, em São Paulo. Em ambas as localidades, a taxa de eleitores que deixaram de comparecer recuou mais de oito pontos percentuais na comparação entre os dois turnos.
Em Tacuru, o índice de abstenção despencou de 33,41% no primeiro turno para 25,26% no segundo, configurando uma retração de 8,15 pontos percentuais. Na mesma cidade, o presidente Lula (PT) alcançou 3.189 votos na etapa final, ao passo que Flávio Bolsonaro (PL) somou 1.939 sufrágios.
Panorama regional dos municípios Já no município paulista de Narandiba, a abstenção passou de 19,87% para 11,73%, registrando uma diferença de 8,14 pontos percentuais. No segundo turno, o candidato petista obteve 1.841 votos, enquanto seu adversário contabilizou 1.938.
No balanço geral, os estados de Mato Grosso do Sul e São Paulo abrigam seis das dez cidades que integram o levantamento, com três municípios cada um. As demais quatro posições da lista estão distribuídas entre Pernambuco, Bahia, Paraná e Minas Gerais.
Metodologia do cruzamento de dados A apuração teve como base o cruzamento dos registros oficiais de comparecimento e abstenção fornecidos pela Justiça Eleitoral em todos os 5.571 municípios brasileiros. A partir disso, calculou-se a variação matemática entre as porcentagens de faltosos das duas etapas da eleição para identificar as dez maiores quedas.
Por fim, os analistas ressaltam que a redução na abstenção não revela o comportamento político específico de quem votou apenas na segunda fase. Os números demonstram exclusivamente a oscilação na participação ciudadã e o panorama final de votos em cada um desses redutos, sem estabelecer vínculo direto de causalidade.
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