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Transparência

Como a afinidade é calculada

Versão v205/07/2026.

Este texto descreve, em linguagem simples, como o Meu Político Favorito decide qual parlamentar federal tem o histórico de votação mais parecido com as suas respostas. Nenhuma informação aqui é confidencial — o código-fonte também é público.

Por que não damos uma nota

Existem rankings que atribuem a cada parlamentar uma nota de 0 a 10 e publicam uma lista única do “melhor” ao “pior”. Nós fazemos o oposto, de propósito. Uma nota dessas exige que alguém decida, antes de você, qual é o voto “certo” em cada projeto — e essa escolha, por mais técnica que pareça, embute uma visão de mundo. Quem define que votar a favor de um projeto é “bom” está te entregando a opinião de um conselho, não a sua.

Aqui não existe voto certo nem errado, e não há um ranking único: há o seu. Você responde o que pensa sobre cada projeto, com o peso que quiser, e nós apenas medimos quem votou como você. A ausência de viés não é uma promessa de marketing — é uma consequência da forma como o cálculo funciona: o ponto de referência é você, não uma régua editorial. Dois eleitores com opiniões opostas recebem, corretamente, rankings opostos.

1. De onde vêm os dados

Todos os votos vêm dos portais oficiais do Congresso. Para a Câmara dos Deputados, usamos o dadosabertos.camara.leg.br; para o Senado Federal, usamos o legis.senado.leg.br/dadosabertos. Ambos são atualizados regularmente. A cada votação nominal em plenário, a casa registra como cada parlamentar votou: sim, não, abstenção, obstrução, art. 17 (presidindo a sessão) ou ausente. Internamente separamos ausência em duas situações: ausente enquanto estava em exercício e fora de exercício na data da votação. Votações simbólicas (sem registro individual), secretas e requerimentos processuais (retirada de pauta, adiamento, etc.) são excluídas.

O resultado mostra duas afinidades: o deputado federal e o senador(a) cujas votações em plenário mais se alinham com as suas respostas. As perguntas vêm de votações em ambas as casas e cada resposta atualiza apenas o ranking da casa onde a votação ocorreu.

O algoritmo usa apenas votações marcadas como viáveis no banco e apenas parlamentares com histórico mínimo de votos direcionais nesse conjunto. Essa marcação é recalculada de forma automática a partir dos parâmetros operacionais do algoritmo de afinidade.

2. De onde vêm as perguntas

Para cada projeto de lei votado, um modelo de linguagem escreve três textos em português: (a) uma pergunta neutra sobre o mérito do projeto, (b) o que significa Concordo para aquela pergunta, (c) o que significa Discordo. A geração é offline — o modelo nunca é chamado enquanto você responde o questionário — e passa por uma revisão editorial que descarta perguntas mal formuladas, tendenciosas ou com a semântica invertida. O estado atual (aprovada, em revisão, rejeitada) fica registrado junto com a pergunta.

3. Como as respostas viram um ranking

O sistema começa com um palpite uniforme: qualquer deputado tem a mesma chance de ser a sua maior afinidade. A cada resposta, essa chance é atualizada por uma regra de Bayes, comparando o que você respondeu com o que cada deputado registrou no voto correspondente:

A próxima pergunta é sempre aquela que, de acordo com o estado atual da sua afinidade, tem maior chance de distinguir entre os deputados ainda competitivos. É o mesmo princípio que um jogo tipo Akinator usa: perguntar o que melhor separa as hipóteses.

4. Quando o questionário para

O questionário termina quando algum deputado acumula uma vantagem considerada suficiente (posterior ≥ 40%) ou quando nenhuma das perguntas restantes traria informação útil. Não existe limite rígido de quantidade de perguntas — se o seu perfil for muito diferente de qualquer deputado atual, o questionário simplesmente continua.

5. O que o resultado mostra

A tela final traz o deputado mais provável e mais cinco candidatos próximos. A afinidade exibida é a porcentagem de respostas opinativas em comum nas votações comparáveis; o ranking continua usando a confiança interna do modelo. Abaixo, uma lista paginada mostra, para cada pergunta respondida, como o deputado votou — ordenada pelas votações mais apertadas (aquelas em que a decisão do voto teve mais peso na afinidade). Essa transparência é intencional: você sempre pode auditar por que um determinado deputado apareceu.

6. Viés e limites conhecidos

7. Como avaliamos a precisão

Dois sinais combinados — com pesos iguais — compõem nossa métrica de precisão:

  1. Autoafinidade. Para cada deputado, simulamos um usuário cujas respostas são exatamente os votos dele. A fração de vezes em que o algoritmo o identifica como top-1 é uma cota superior de quão bem ele consegue distinguir posições que já existem no pool.
  2. Thumbs-up rate. Fração de sessões reais em que a pessoa marcou 👍 ao ver o resultado. Esse sinal só aumenta com uso real da ferramenta.
Código aberto. Auditável. Em caso de dúvidas, volte ao início.
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