Filiação partidária: uma importante variável esquecida no Brasil

Abstract

Se considerarmos apenas os filiados recentes a partidos políticos no Brasil, eles equivalem ao triplo dos votos recebidos por Jânio Quadros na eleição presidencial de 1960. Segundo a base de dados da justiça eleitoral brasileira, cerca de 16,8 milhões de eleitores estavam filiados a partidos políticos no final de 2018, o equivalente a 11,4% do eleitorado. Como os filiados se distribuem no Brasil? Que variáveis explicam as diferenças geográficas da filiação? Nossos objetivos são: 1) constatar o crescimento da filiação partidária nos municípios brasileiros nos anos eleitorais de 2014, 2016 e 2018; 2) analisar as variações entre eles, desde uma perspectiva socioespacial. É um estudo exploratório. Utilizamos métodos estatístico-espaciais e cartográficos para analisar a base de dados de filiação partidária. Constatamos uma teia de associações com indicadores sociodemográficos, econômicos e eleitorais. Queríamos saber o que mudou, quando mudou, onde mudou. Identificamos padrões de associações que apresentamos no artigo.Abstract If we consider only the recent affiliated to political parties in Brazil, they are three times the votes received by Jânio Quadros in the 1960 presidential election. According to the database of the Brazilian electoral justice, about 16.8 million voters were members of political parties at the end of 2018: the equivalent of 11,4% of the electorate. How are these members distributed in Brazil? What variables explain the geographical differences of the affiliation? Our objectives are: 1) verify the growth of party affiliation in Brazilian municipalities in the 2014, 2016, 2018 election years; 2) analyze de variations between them, from a social-spatial perspective. It is an exploratory study. We use spatial-statistical and cartographic methods to analyze the party affiliation database. We found a network of associations with socio-demographic, economic and electoral indicators. We wanted to know what changed, when it changed, where it changed, and what changed together. We identify patterns of associations that are presented in the article.Résumé Si l’on considère seulement les affiliés récents aux partis politiques au Brésil, ils représentent trois fois les votes reçus par Jânio Quadros lors de l’élection présidentielle de 1960. Selon la base de données de la justice électorale brésilienne, environ 16,8 millions d’électeurs étaient affiliés à des partis politiques à la fin de 2018, soit 11,4% de l’électorat. Comment les affiliés se distribuent-ils au Brésil? Quelles variables expliquent les différences géographiques dans l’adhésion? Nos objectifs sont les suivants: 1) vérifier la croissance de l’affiliation au parti dans les municipalités brésiliennes au cours des années électorales 2014, 2016 et 2018; 2) d’analyser les variations entre eux, d’un point de vue socio-spatial. C’est une étude exploratoire. Nous avons utilisé des méthodes statistiques-spatiales et cartographiques pour analyser la base de données de l’affiliation à un parti. Nous avons trouvé une communauté d’associations avec des indicateurs sociodémographiques, économiques et électoraux. Nous voulions savoir ce qui a changé, quand il a changé, où il a changé. Nous avons identifié les modèles d’associations que nous présentons dans l’article.Resumen Si tomamos en cuenta solo a los afiliados recientes de los partidos políticos en Brasil, son tres veces los votos recibidos por Jânio Quadros en la elección presidencial de 1960. Según la base de datos de la justicia electoral brasileña, alrededor de 16,8 millones de votantes eran miembros de partidos políticos al final de 2018: el equivalente al 11,4% del electorado. ¿Cómo se distribuyen los partidarios en Brasil? ¿Qué variables explanan las diferencias geográficas de la afiliación? Nuestros objetivos son: 1) verificar el crecimiento de la afiliación partidaria en los municipios brasileños en los años electorales de 2014, 2016 y 2018; 2) analizar las variaciones entre ellos, desde una perspectiva socio espacial. Es un estudio exploratorio. Usamos métodos estadístico-espaciales y cartográficos para analizar la base en los datos de afiliación a partidos políticos. Encontramos una red de asociaciones con indicadores sociodemográficos, económicos y electorales. Queríamos saber que cambió, cuándo cambió, dónde cambió y qué cambió juntos. Identificamos patrones de asociaciones que presentamos en el artículo.