O segundo turno das eleições para a prefeitura do Rio de Janeiro em 2008 foi o mais disputado da história eleitoral da cidade. Eduardo Paes (PMDB) venceu Fernando Gabeira (PV) por uma diferença de apenas 55.521 votos (1,6 ponto percentual).1 Mas além desta vantagem mínima, um outro fato das eleições de 2008 chamou a atenção: a divisão social da cidade. Paes foi amplamente vitorioso nas áreas mais pobres da cidade, enquanto Fernando Gabeira obteve uma votação avassaladora na Zona Sul e nos bairros mais prósperos de outras áreas da cidade.

O objetivo deste artigo não é tentar explicar as razões dessa divisão, mas explorar em mais cuidadosamente a sua configuração social e espacial. Para tal, trabalharemos exclusivamente com macro-dados (resultados do Censo 2010 e das eleições de 2008). Os pesquisadores que lidam com este tipo de dados sabem que compatibilizar os resultados eleitorais com os dados sócio-demográficos da cidade do Rio de Janeiro não é uma tarefa simples, particularmente porque as zonas eleitorais não seguem o delineamento dos bairros ou das áreas de planejamento.

Na primeira seção apresentamos as justificativas de nossa opção por utilizar o bairro como unidade para compatibilização dos dados. Apesar de algumas dificuldades, acreditamos que este é um caminho promissor para a análise dos resultados eleitorais da cidade. Na seção seguinte, apresentamos um breve quadro da estrutura social dos bairros da cidade do Rio de Janeiro, a partir de três indicadores: população, renda e cor. O objetivo da terceira seção é explorar a clássica relação entre renda e voto: Será que existe alguma relação entre os candidatos e a renda dos bairros? Na quarta seção mostramos os resultados de uma análise espacial exploratória, realizada com o objetivo de dimensionar o grau de concentração/dispersão da votação dos candidatos no território.

1. Por que bairro?

Todo o pesquisador que se dedica à analise da distribuição do voto pelo território tem que fazer esta escolha fundamental: que unidade geográfica adotar? Em alguns casos, esta escolha é óbvia. Por exemplo, nos países que utilizam o voto majoritário-distrital, o distrito uninominal é a unidade fundamental de análise; um número expressivo de estudos sobre as eleições legislativas da França, Estados Unidos e Reino Unido compara os votos que os partidos recebem nos diversos distritos eleitorais do país (Abramowitz 2010; Jacobson 2012; Kavanagh and Cowley 2010). Outra escolha óbvia é a utilização de unidades político-administrativas formalmente definidas (estados, províncias, departamentos). Por exemplo, os estudos sobre as eleições presidenciais na Argentina e no México tradicionalmente comparam os resultados da votação dos partidos nas diferentes províncias do país (Gelman 2009).

É comum que o pesquisador queira trabalhar com um nível mais detalhado de análise. No caso das eleições presidenciais americanas, por exemplo, o condado tem sido privilegiado em diversos estudos (Kim, Elliott, and Wang 2003). O aumento do número de casos (existem 3.143 condados nos Estados Unidos) permite o uso de recursos estatísticos muito mais poderosos. No Brasil, diversos estudos sobre as eleições presidenciais e para a Câmara dos Deputados têm utilizado os municípios como unidade de análise (Ames 2003; Carvalho 2003; Nicolau e Peixoto 2007; Terron 2009; Terron e Soares 2010; Zucco 2008). O grande número de municípios brasileiros (5.565 municípios) possibilita que sejam observados diferentes padrões de votação dos candidatos no território nacional.

A escolha do município como unidade para a análise eleitoral não está isenta de problemas metodológicos. O principal deles é a desigualdade entre as cidades (por exemplo: população, renda, indicadores sociais, grau de dependência de recursos da União). Uma série de fatores, porém, dão lastro a utilização do município como unidade analítica. Destacamos três: o status do município como um ente da estrutura administrativa definido na Constituição; o fato de o município se caracterizar como o distrito eleitoral nas eleições para prefeito e vereador; a exigência legal de todo político estar formalmente ligado a uma determinada cidade (domicílio eleitoral).

O desafio maior surge quando o pesquisador resolve adotar uma unidade de análise menos tradicional. Nesse caso, é necessário dividir uma grande unidade territorial ou agregar algumas unidades menores. Vários critérios podem ser utilizados para este fim: número de habitantes, perfil socioeconômico, contiguidade geográfica, classificações feitas por órgãos de planejamento governamental. Os estudiosos das eleições municipais precisam utilizar algum critério para dividir o território da cidade em diversas subunidades de análise. Por exemplo, os estudos sobre as eleições na cidade São Paulo feitos nas décadas de 1970 e 1980 utilizavam uma classificação que dividia a cidade em áreas socioeconômicas não contíguas no espaço (Lamounier 1986).

Ao decidirmos estudar as eleições de 2008 na cidade do Rio de Janeiro nos defrontamos com o mesmo problema. Que foi agravado ainda pela inexistência de um critério de classificação consolidado, como o utilizado nos estudos eleitorais da cidade de São Paulo. Quatro opções foram consideradas: as unidades estabelecidas pela justiça eleitoral (zonas eleitorais), as áreas de planejamento municipal (as regiões administrativas), os bairros, e alguma unidade especialmente criada por nós.

Optamos por utilizar o bairro por uma série de razões. A primeira delas é a sua importância histórico e cultural. Existem muitas unidades de referência geográfica para os moradores da cidade do Rio. Uma delas é a clássica menção às Zonas Sul, Norte e Oeste do município, por exemplo, que remete à situação geográfica e ao perfil socioeconômico diferenciados. As favelas também são unidades fundamentais. Em muitos bairros, morar nas proximidade da praia está associado a um maior status. E, sobretudo, a principal estratificação socioeconômica da cidade está baseada nos bairros, que além de serem unidades mais tradicionais e estáveis, são referências socioeconômica e cultural da cidade. É interessante observar que diversas favelas – tais como o Complexo do Alemão, a Rocinha, a Mangueira e a Maré - foram recentemente transformadas em bairros.

A segunda razão para privilegiar o bairro como unidade de analise é de ordem administrativa. Os bairros são áreas legalmente estabelecidas pelo poder municipal, e reconhecidas pelos órgãos públicos, o principal deles o IBGE, que organiza resultados dos censos por bairros da cidade. Por fim, temos ainda uma razão de ordem metodológica. A opção de trabalhar com os bairros nos garante um número relevante de casos(160) para análise estatística.

Infelizmente, a Justiça Eleitoral utiliza um critério particular para organizar os eleitores. Estes são agregados em seções eleitorais, que por sua vez são agrupadas em zonas eleitorais. O delineamento das zonas eleitorais não são compatíveis com o delineamento dos bairros. Em geral, as zonas eleitorais agregam diversos bairros de pequeno eleitorado, ou trechos de um bairro com grande eleitorado. Para compatibilizar os bairros com as unidades eleitorais nossa opção foi agregar as seções eleitorais.

Os resultados eleitorais de 2008 para o cargo de prefeito do Rio de Janeiro foram disponibilizados pelo TSE (2008) para 10.849 seções eleitorais, agrupadas em 1.149 locais de votação. A delimitação dos bairros é definida pelo Instituto Municipal de Urbanismo Pereira Passos (IPP). As seções eleitorais organizadas por local de votação foram agregadas aos respectivos bairros em que estes estavam localizados. Este procedimento não é perfeito, já que os moradores de muitos bairros votam em seções localizadas em bairros vizinhos. Outra dificuldade é que não existe seção eleitoral/local de votação em três bairros: Campinho, Vista Alegre e Pitangueiras; como a população destes bairros era muito pequena, achamos mais conveniente excluí-los da análise.

O Rio de Janeiro tem atualmente 160 bairros. Deste total, além dos três bairros onde não havia seção eleitoral, excluímos da análise dois bairros que foram criados recentemente (Gericinó e Vasco da Gama), e dois bairros (Grumari e Joá) com populações muito reduzidas (abaixo de 1000 habitantes). Desta forma, nossa análise é baseada em dados de 153 bairros.

2. Dados da cidade do Rio de Janeiro

Para caracterização socioeconômica dos bairros selecionamos três variáveis: população residente, renda média da população e cor dos moradores. Os dados foram extraídos do Censo de 2010. Neste ano, havia 6,3 milhões de moradores na cidade do Rio de Janeiro, distribuídos por 160 bairros, com intensa variação populacional, demográfica e econômica. Em Campo Grande, bairro com maior população moram 328 mil pessoas; no outro extremo, Campo dos Afonsos tem menos de 2 mil moradores. O Mapa 1 apresenta os bairros (representados pelas circunferências) distribuídos pelo território da cidade; o tamanho de circunferência é proporcional à população residente no bairro sobre a população total da cidade.

O mapa mostra que a ocupação da cidade é bastante desigual. Há um enorme vazio no centro, onde está o maciço da Tijuca (uma extensa área de montanhas e florestas). Existe um grande adensamento populacional do lado direito do mapa, faixa que vai dos bairros litorâneos da Zona Sul, passa pelo pouco povoado Centro da cidade, pela Zona Norte e vai até às áreas limites com os municípios da Baixada Fluminense. Nesta faixa estão os bairros organizados em torno da tradicionais linhas ferroviárias da Central do Brasil e da Leopoldina. Nas partes superior (Zona Oeste) e inferior (Barra da Tijuca) estão os bairros de áreas que conheceram um acelerado crescimento populacional nas últimas décadas.

A presença de favelas em quase todos os bairros de renda média e alta dificulta que se faça um mapeamento socioeconômico da cidade. Mas apesar destas dificuldades, encontramos áreas que concentram diversos bairros de alta renda, e áreas com muitos bairros de baixa renda. Ordenamos os bairros da cidade por renda média2 e dividimos em cinco faixas (quintis). Eles foram classificados nas seguintes faixas de renda: muito baixa, baixa, média baixa, média alta e alta. Ainda que as faixas sejam arbitrárias, elas ajudam a observar a disposição sócio-espacial da cidade.

Os resultados são apresentados no Mapa 2. As cores representam cada uma das faixas de renda. Os bairros de menor renda estão concentrados na Zona Oeste (parte superior do mapa) e no canto superior direito (bairros da Zona da Leopoldina). Por outro lado, os bairros de maior renda concentram-se na Zona Sul (canto inferior direito do mapa) e na Zona Norte (Tijuca e adjacências).

Mapa 1: Bairros da cidade do Rio de Janeiro, 2010

Nota: O diâmetro das esferas representa a proporção da população do bairro sobre a população total do município.

Mapa 2: Bairros segmentados em cinco faixa de renda. Rio de Janeiro, 2010

Nota: o diâmetro das esferas representa a proporção da população do bairro sobre a população total do município.

Segundo o Censo de 2010 a distribuição da população carioca por cor é a seguinte: 51,1% de brancos, 36,5% de pardos, 11,5 % de pretos, 0,7% de amarelos e 0,1 % de indígenas. Uma das características da cidade do Rio de Janeiro é a estratificação do território por cor; o percentual de população branca de cada bairro, por exemplo, varia entre 11% e 91%. Esta diferenciação territorial está associada a história da cidade, particularmente, à expressiva presença de população escrava durante a Colônia e o Império. Desde de fins do século XIX os bairros da Zona Sul tornaram-se o território predileto de moradia da população mais rica (quase sempre branca), enquanto a população de libertos (negros e pardos) e migrantes foi ocupando os morros e as áreas de renda mais baixa. A implantação das primeiras linhas de bondes puxados por burro e, posteriormente, a inauguração da Estrada de Ferro permitiram uma expansão acelerada da malha urbana do Rio de Janeiro. Os bondes facilitaram a expansão das áreas de residência da elite na zona Sul, e os trens a ampliação da moradia para a população de baixa renda nos subúrbios (Abreu 1987).

O Gráfico 1 mostra como é intensa a relação entre o percentual de brancos e a renda média de cada bairro. Quanto maior o percentual de brancos no bairro, maior a renda média dos moradores. A relação entre as duas variáveis é melhor observada não por um modelo linear, mas por um modelo logarítmico: a renda cresce linearmente à medida que aumenta o total de população branca no bairro. A partir de um ponto, com o mesmo patamar de população branca encontramos bairros com rendas crescentes. O R2 do modelo com apenas as duas variáveis alcança um valor expressivo: 0,91.

Gráfico 1: Percentual da população de cor branca x renda média. Bairros do Rio de Janeiro, 2010

Fonte: Censo de 2008

3. Renda dos bairros e voto

O primeiro turno da disputa para a prefeitura da cidade do Rio de Janeiro foi disputado por 12 candidatos, mas apenas quatro deles, obtiveram mais de 5% dos votos válidos: Eduardo Paes (PMDB), Fernando Gabeira (PV), Marcelo Crivella (PRB) e Jandira Feghali (PCdoB). Concentraremos nossa análise nestes quatro candidatos, que somados receberam 86% dos votos válidos3. A Tabela 1 apresenta o percentual de votos obtidos por todos os candidatos que concorreram.

Tabela 1: Percentual de votos válidos. Eleições para prefeito do Rio de Janeiro, 2008

Candidatos % votos no Turno 1 % votos no Turno 2
Eduardo Paes (PMDB) 32,0 50,8
Fernando Gabeira (PV) 25,6 49,2
Marcelo Crivella (PRB) 19,0  
Jandira Feghali (PCdoB) 9,8  
Alessandro Molon (PT) 5,0  
Solange Amaral (DEM) 3,9  
Chico Alencar (PSOL) 1,8  
Paulo Ramos (PDT) 1,8  
Outros 1,1  

Fonte: TSE

Será que existe alguma relação entre o perfil social dos bairros e a votação dos candidatos? Como vimos na seção anterior, existe uma forte associação entre o percentual de população branca residente e a renda média do bairro. Por esta razão, utilizaremos somente uma variável (renda) para analisar o desempenho dos candidatos. Os Gráficos 2 e 3 apresentam a associação entre o percentual de votos e a renda, por bairro da cidade.

O Gráfico 2 mostra o padrão dos dois candidatos mais votados no primeiro turno: Eduardo Paes e Fernando Gabeira. Paes obteve uma votação bem distribuída em todas as faixas de renda, com variação entre 15% (Humaitá) e 36% (Parada de Lucas), com uma tendência geral de declínio à medida que a renda do bairro cresce. Já a votação de Gabeira é muito mais desigual, variando de 6% (Barros Filho) a 64% (Lagoa). O desempenho do candidato verde está claramente associada à renda: quanto maior a renda média do bairro, maior tende ser a sua votação. Chama a atenção um caso no lado inferior do gráfico em que a votação de Gabeira é muito inferior a esperada pela renda. Trata-se do bairro de São Conrado. Uma possível explicação é o fato de muitos moradores da Rocinha, com alta concentração de população de baixa renda, votarem em São Conrado.

Gráfico 2: Renda média e percentual de voto de Paes e Gabeira por bairro do Rio de Janeiro. Primeiro turno, 2008

Fonte: Censo de 2010 e TSE.

O Gráfico 3 apresenta os dados de Marcelo Crivella e Jandira Feghali. A análise da votação dos candidatos é particularmente importante, já que ambos apoiaram (e fizeram a campanha) de Eduardo Paes no segundo turno. A votação de Crivella segue um padrão invertido à votação de Gabeira: é melhor nos bairros mais pobres e declina à medida que a renda aumenta. Seu melhor desempenho é na Mangueira (36%) e o pior no Humaitá (4%). No canto esquerdo podemos ver novamente um caso que destoa do padrão mais geral (São Conrado); que reforça a hipótese de que o voto de muitos moradores da Rocinha (reduto de Crivella) votam no bairro vizinho. A candidata do PCdoB obteve uma votação bem distribuída pela cidade; oscilando entre 3% (Barra da Tijuca) e 13% (Sepetiba), com um desempenho um pouco inferior nos bairros de maior renda.

O padrão de voto de Gabeira se mantém no segundo turno: ele tende a ser melhor à medida que se aumenta a renda do bairro. Mas seu bom desempenho deve-se, sobretudo, à ampliação da votação em bairros de menor renda, onde ele obteve baixa votação no primeiro turno. Eduardo Paes cresceu particularmente nas áreas mais pobres da cidade. O Gráfico 4 mostra como ao padrão de voto do candidato do PMDB se alterou no segundo turno. A votação relativamente homogênea do primeiro turno deu lugar a uma votação com um padrão associado negativamente à renda: quanto menor a renda do bairro, maior tende ser a votação do candidato. Um padrão inverso ao do candidato verde.

Gráfico 3: Renda média e percentual de voto de Crivella e Feghali por bairro do Rio de Janeiro. Primeiro turno, 2008*.

Fonte: Censo de 2010 e TSE.

Gráfico 4: Renda média e percentual de voto de Paes e Gabeira por bairro do Rio de Janeiro. Segundo turno, 2008

Fonte: Censo de 2010

4. Território e voto

Nas duas seções anteriores observamos a segmentação sócio-espacial da cidade em relação à renda média da população dos bairros, e a relação desta com a votação dos quatro candidatos no primeiro turno (Fernando Gabeira, Eduardo Paes, Marcelo Crivella e Jandira Feghali), e a dos finalistas, Gabeira e Paes. Nesta seção analisamos os padrões espaciais da votação dos candidatos, em particular a composição dos territórios eleitorais de cada um deles.

Há um grande número de técnicas que podem ser utilizadas para a representação, mensuração e análise das relações espaciais. Empregaremos três delas: mapa de desvio-padrão, índice de autocorrelação espacial global de Moran (I de Moran) e mapa de cluster (baseado nos indicadores locais de autocorrelação espacial).

O primeiro passo é avaliar como a competição eleitoral se distribuiu geograficamente. Para este fim utilizamos os mapas de desvio-padrão das votações dos quatro candidatos do primeiro turno (Mapa 3). Os mapas de desvio-padrão mostram a dispersão da votação percentual dos bairros, em relação à média de todos os bairros. Pode-se observar que as votações percentuais de Eduardo Paes, Marcelo Crivella e Jandira Feghali se superpõem em grande parte dos bairros das regiões Centro-Norte e Oeste da cidade. Entretanto, a intensidade é decrescente, conforme mostram as médias e os intervalos de desvio-padrão de cada candidato. Entre parêntesis do mapa estão os quantitativos de bairros em cada classe. Nos bairros da região litorânea, especialmente os da Zona Sul, Fernando Gabeira predomina, com intensidade semelhante ao da votação que Eduardo Paes recebe no lado oposto da cidade.

Mapa 3: Desvio-padrão do percentual de votos no primeiro turno (2008)

O segundo passo é observar o grau de concentração ou dispersão espacial da votação de cada candidato. Para avaliá-lo empregamos o Índice de Moran, que é similar ao coeficiente de correlação de Pearson, e também varia no intervalo entre 1 e -1. Os valores positivos indicam autocorrelação espacial positiva (existência de clusters), e quanto mais próximo de 1, mais agrupado regionalmente é o padrão. As votações dos quatro candidatos do primeiro turno são bastante concentradas, como mostram os Índices da Tabela 2. Os padrões de Gabeira e Paes são mais concentrados que os dois outros (autocorrelação espacial mais alta). Os índices altos se repetem para os percentuais de votos do segundo turno, o que confirma o padrão de votação fortemente regionalizado. Ainda que os candidatos sejam bem votados em praticamente todos os bairros, há clusters significativos formados por grupos de bairros vizinhos onde há o predomínio de um deles.

Tabela 2: Índice de Moran dos percentuais de votos recebidos pelos candidatos nos Bairros

Turno Candidato I de Moran
Fernando Gabeira 0,67
  Eduardo Paes 0,77
  Marcelo Crivella 0,45
  Jandira Feghali 0,52
Fernando Gabeira 0,75
  Eduardo Paes 0,74

Fonte: TSE, IPP.

Utilizamos os mapas de cluster para saber qual a conformação dos territórios eleitorais no segundo turno, e o índice de Moran bivariado para medir a semelhança entre os padrões espaciais da votação dos candidatos e da renda dos bairros. Os mapas de cluster classificam a unidade espacial em quatro categorias:alto-alto, alto-baixo, baixo-alto e baixo-baixo. A primeira variável refere-se ao percentual de votos no bairro em relação à média de todos os bairros. A segunda refere-se aos grupamentos de bairros e seus vizinhos, em relação à média destes grupamentos. Por exemplo, se o bairro é classificado como alto-alto, a votação percentual é alta, em relação à média das votações nos bairros, e também a média no grupo de vizinhos é alta. Uma quinta categoria refere-se às unidades não significativas para o teste.4

Os mapas da votação de Fernando Gabeira e Eduardo Paes no segundo turno, e da renda média dos bairros mostram que o grupo de bairros (cluster)onde a votação de Gabeira é alta (tanto no bairro com nos bairros vizinhos) é semelhante ao grupamento de bairros onde a renda é mais alta (bairro e vizinhança). O mesmo ocorre entre a votação de Eduardo Paes e renda, mas no sentido inverso – clusters de votação alta e clusters de renda baixa (Mapa 4).

Os índices de Moran bivariados são altos, e comprovam a forte correlação espacial (negativa) entre os padrões de Gabeira e Paes (I= -0,74), e positiva entre Gabeira e renda (I= 0,64), e negativa entre Paes e renda (I= -0,62). A correlação entre a renda dos bairros e a votação dos candidatos, identificada na seção 3, é também geográfica. A análise geoespacial da relação entre as votações e a renda nos bairros revelou um padrão espacial estruturado em duas grandes regiões que convergem para uma zona de transição onde não há predomínio nem de determinado candidato, nem de valores extremos de renda.

Mapa 4: Mapas de cluster e índices de Moran bivariados. Percenual de votos no segundo turno (2008) e renda média dos bairros (Censo 2010)

Conclusão

As eleições de 2008, além de serem as mais disputadas da história recente do Rio de Janeiro, foram marcadas pelo fato de alguns candidatos apresentarem padrões muito nítidos de votação, particularmente no segundo turno. Eduardo Paes foi vitorioso em bairros que concentram a população de baixa renda e têm reduzido contingente de brancos. No mapa da cidade estes bairros aparecem no quadrante superior, em uma linha que vai da Zona Oeste aos subúrbios da Leopoldina. Fernando Gabeira, obteve altíssima votação nos bairros de maior renda e com maior contingente de brancos; áreas concentradas na faixa litorânea e no entorno da Tijuca, e na Zona Norte da cidade.

O passo seguinte é ampliar a nossa análise para as outras eleições para prefeito realizadas na cidade: Será que o padrão encontrado em 2008 se repete em eleições realizadas a partir de 1985? Se não, que padrões encontramos? Existe alguma relação entre os padrões atuais e os encontrados nas duas eleições da década de sessenta (1960 e 1965)?

Temos ainda um desafio de ordem metodológica. Sugerimos o uso do bairro como unidade de análise dos resultados eleitorais. Ao longo da pesquisa, porém, nos demos conta de que em muitas áreas (particularmente com alta concentração de favelas), os moradores de um bairro votam em seções eleitorais de bairros vizinhos. Nosso intuito é fazer um minucioso levantamento junto ao TRE-RJ para identificar estas seções para que possamos agregá-las no bairro de residência.

Bibliografia

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  1. Este texto foi escrito com Sonia Terron (IBGE) e apresentado no Oitavo Encontro Nacional de Ciência Política (Gramado, 2012) 

  2. Valor do rendimento nominal médio mensal das pessoas residentes no bairro, com 10 anos ou mais de idade (Reais) na data de referência do Censo(01/08/2010). 

  3. Para uma análise da campanha eleitoral, ver: (Vasconcelllos and Figueiredo, 

  4. Sobre autocorrelação espacial, Índice de Moran global (univariado ebivariado), mapas de cluster e matrizes de vizinhança, conferir (Smith,Goodchild, and Longeley 2007) e Terron (2009, 56-68). As estatísticas de Moran são amplamente empregadas na epidemiologia, na criminologia, e mais recentemente na sociologia e geografia urbanas, em especial nos estudos de segregação urbana e desigualdades sociais. Sua utilização nas análises político-eleitorais no Brasil vem crescendo, mas ainda é relativamente pouco difundida