Breve tratado sobre a (im)possibilidade…
O método Hondt é um dos modelo matemáticos utilizados para converter votos em mandatos de órgãos de natureza colegial. Podem espreitar aqui para terem uma ideia de como funciona a aplicação deste método às previsões dos resultados das próximas eleições legislativas.
Resumidamente, para um círculo eleitoral que elege 3 deputados, com as seguintes votações hipotéticas (A = 1000, B = 700, C = 300), funciona assim:
1) divisão sucessiva do número de votos (de 1 até ao número de deputados que o círculo elege)
Partido Votos Divisor Hondt
A 1000 1 1000.0
B 700 1 700.0
C 300 1 300.0
A 1000 2 500.0
B 700 2 350.0
C 300 2 150.0
A 1000 3 333.3
B 700 3 233.3
C 300 3 100.0
2) ordenação dos quocientes
Partido Votos Divisor Hondt Ordem Eleito
A 1000 1 1000.0 1 Sim
B 700 1 700.0 2 Sim
A 1000 2 500.0 3 Sim
B 700 2 350.0 4 Não
A 1000 3 333.3 5 Não
C 300 1 300.0 6 Não
B 700 3 233.3 7 Não
C 300 2 150.0 8 Não
C 300 3 100.0 9 Não
Na prática para círculos eleitorais que elegem 3 deputados, o terceiro partido mais votado só elege 1 deputado se tiver uma votação que seja igual ou superior a metade dos 2 partidos mais votados. Isto faz com que os partidos pequenos nestes círculos estejam muito longe dos lugares elegíveis (último lugar elegível ~20% com as previsões actuais.
Dado o panorama, somente em Évora o 3º deputado parece estar em disputa entre PS, PSD e PCP (com possibilidade de os 3 lugares ficarem distribuídos pelos 3 partidos). Para Bragança, os valores previstos para PS e PSD tornam matematicamente impossível um terceiro partido conquistar 1 lugar.
Move o cursor por cima dos valores do gráfico para perceber como a combinação de valores dos dois partidos mais votados (x, y), condiciona a entrada de um terceiro partido (z) em círculos eleitorais com 3 deputados. As setas no gráfico apontam para os valores previstos para estes 4 círculos (o valor z indica o valor mínimo necessário para entrar na festa).
Source code:
library('dplyr')
library(plotly)
#dados hipotéticos
#3 partidos / círculo com 3 deputados
data3 <- data.frame(Partido = c("A", "B", "C"),
Votos = c(1000, 700, 300))
data3_2 <- cbind.data.frame(data3, Divisor = rep(1:3, each = 3)) %>%
mutate(Hondt = round(Votos / Divisor, digits = 1)) %>%
arrange(-Hondt) %>%
mutate(Ordem = 1:n(),
Eleito = ifelse(Ordem <= 3, "Sim", "Não"))
#heatmap
library(plotly)
data3_4 <- matrix(nrow = 100, ncol = 100)
for(x in 1:100){
for(y in 1:100){
data3_4[x, y] <- max(x/2, y/2)
ifelse(sum(x, y, data3_4[x, y]) > 100,
data3_4[x, y] <- NA,
data3_4[x, y] <- data3_4[x, y])
ifelse(data3_4[x, y] > min(x, y),
data3_4[x, y] <- NA,
data3_4[x, y] <- data3_4[x, y])
}
}
data3_4 <- setNames(reshape2::melt(data3_4), c('P1', 'P2', 'P3')) %>%
filter(!is.na(P3)) %>%
filter(P1 >= P2)
#plot
#previsões consultadas em 2021/01/10
p <- ggplot(data3_4, aes(P1, P2, fill= P3)) +
geom_tile() +
theme_minimal() +
labs(fill = "% mínima 3º partido")
pp <- ggplotly(p) %>%
layout(yaxis = list(title = '<b>%PSD: Évora, Bragança e Guarda<br>%PCP: Beja</b>'),
xaxis = list(title = '<b>% PS</b>'),
annotations = list(
list(showarrow = T,
y = "20.9", x = "39.4", z = 1,
text = "Beja (PSD 3º)", xanchor = "left", xshift = 0, opacity = 0.7),
list(showarrow = T,
y = "35.2", x = "45.2", z = 0, text = "Bragança",
xanchor = "left", xshift = 0, opacity = 0.7),
list(showarrow = T,
y = "20.2", x = "36.8", z = 0, text = "Évora (PCP 3º)",
xanchor = "right", xshift = 0, opacity = 0.7),
list(showarrow = T,
x = "38.7", y = "36.3", z = 0, text = "Guarda",
xanchor = "left", xshift = 0, opacity = 0.7)
))
pp
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For attribution, please cite this work as
JRDANIEL (2022, Jan. 10). caRpintaria: Dois é companhia... três é multidão. Retrieved from https://joaordaniel.github.io/carpintaria/posts/2022-01-09-dois-companhia-3-multido/
BibTeX citation
@misc{jrdaniel2022dois, author = {JRDANIEL, }, title = {caRpintaria: Dois é companhia... três é multidão}, url = {https://joaordaniel.github.io/carpintaria/posts/2022-01-09-dois-companhia-3-multido/}, year = {2022} }