Associação Brasileira de Ciência Política - 8º Encontro da ABCP … · 2017-02-04 · 1 8º...
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8º Encontro da ABCP
01 a 04/08/2012, Gramado, RS
Área Temática: AT 03 – Eleições e representação política
- Título do Trabalho:
Análise de redes sociais e financiamento de campanhas eleitorais no Brasil
- Nome completo e instituição dos autores:
Ivan Jairo Junckes (UFPR)
Rodrigo Rossi Horochovski (UFPR)
Joseli Maria Silva (UEPG)
Edson Armando Silva (UEPG)
Leandro Batista de Almeida (UTFPR)
Alides Baptista Chimin Junior (UEPG)
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ANÁLISE DE REDES SOCIAIS E FINANCIAMENTO DE CAMPANHAS
ELEITORAIS NO BRASIL
Ivan Jairo Junckes – [email protected]
Rodrigo Rossi Horochovski – [email protected]
Joseli Maria Silva – [email protected]
Edson Armando Silva – [email protected]
Leandro Batista de Almeida – [email protected]
Alides Baptista Chimin Jr. – [email protected]
RESUMO
A metodologia de Análise de Redes Sociais (ARS) vem sendo vastamente utilizada em diversos campos da pesquisa social, podendo-se mencionar investigações em sociologia política voltadas à identificação de redes de movimentos sociais e organizações da sociedade civil ou ainda das interrelações entre atores no âmbito do sistema financeiro. A proposta deste paper é expor os aspectos metodológicos da ARS e explorar as possibilidades de sua aplicação em investigações sobre financiamento legal de campanhas eleitorais no Brasil – como, por exemplo, na prospecção de perfis de doadores e candidaturas e do grau de aproximação entre ambos, considerando variáveis como renda, gênero, filiação partidária, localização geográfica, bancadas e seu comportamento, entre outras. Palavras-chave: Análise de Redes Sociais (ARS); Financiamento Político; Brasil
1. INTRODUÇÃO
Desde 2002, os dados referentes aos resultados e ao financiamento de campanha de
todos os candidatos em pleitos eletivos no Brasil, em todos os níveis e esferas de
governo, estão disponíveis na página eletrônica do Tribunal Superior Eleitoral – TSE. Esta
ampla disponibilidade de dados em um mesmo ambiente eletrônico representa um grande
avanço em relação à maioria dos países democráticos e favorece investigações
motivadas por questões relacionadas ao funcionamento das instituições democráticas no
Brasil, tais como: quem financia o processo eleitoral? Quais as relações estabelecidas
entre grupos pagantes e grupos recebedores? Quais os principais grupos de interesses
articulados nas eleições no Brasil? Qual a espacialidade destas relações?
Dado o mérito de tais questionamentos, muitos têm sido os estudos dedicados a essa
temática no âmbito da ciência política. Grande parte desses estudos tem sido realizada
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através de tratamentos estatísticos convencionais e análises comparativas diversas.
Todavia, a estrutura do financiamento político legal e das redes de financiadores e
candidaturas que se articulam em torno dele são apenas tangenciadas pelos recursos
metodológicos usados nas pesquisas até então realizadas.
Buscando suprir essa lacuna teórico-metodológica, o Grupo de Estudos do Território
(GETE), da Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), desenvolve uma pesquisa
financiada pelo CNPQ e pela Fundação Araucária (Paraná) para integrar o conjunto de
dados disponíveis sobre a dinâmica eleitoral em uma modelagem que permita ampliar a
capacidade de análise revelando sua estrutura e sua espacialidade. As investigações em
curso no GETE alcançam todos os níveis de candidaturas desde o pleito de 2004 até
2010, tanto de candidatas(os) eleitas(os) quanto não eleitas(os), do legislativo e do
executivo em todo o território nacional. O presente paper traz uma exposição da
metodologia e alguns resultados preliminares.
2. A PROBLEMÁTICA DA PESQUISA
Em democracias representativas, especialmente naquelas com pleitos eleitorais
midiatizados, os recursos financeiros tornam-se centrais para o desempenho eleitoral. A
estrutura do financiamento das campanhas influencia fortemente o potencial dos
candidatos, seus partidos e coligações para a conquista de posições favoráveis nos
resultados eleitorais. Distintas condições de financiamento implicam assimetrias pouco
calculáveis na promoção ou cerceamento da representação democrática, produzindo-se
condições dispares de pressão e influência sobre o conjunto das políticas públicas.
A literatura, a dinâmica política e a indústria midiática, esta última notadamente movida
pelos escândalos envolvendo grupos de interesse e elites político-partidárias,
permanentemente suscitam dúvidas sobre os valores oficiais e oficiosos envolvidos nas
campanhas eleitorais e sobre o grau de influência de seus financiadores sobre as
campanhas. Igualmente importantes são os questionamentos acerca dos compromissos
assumidos ou cumpridos pelos mandatários no exercício das funções típicas para a
sustentação do sistema político, a ponto de ter-se generalizado o jargão “quem paga a
banda escolhe a música”. Tal qual aponta Bernard Manin (2006, p. 113), “os intercâmbios
de contribuições políticas por favores de políticos geram distorções através de seus
efeitos na distribuição de recursos. O custo social de tais distorções é provavelmente
muito maior do que aquele do roubo aberto”. No mesmo sentido manifesta-se Emerson
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Cervi (2009),
ganha relevância o debate sobre fontes de recursos, vantagens e desvantagens do uso de financiamento privado ou estatal de campanhas eleitorais. Esse debate tem girado em torno do fato de os eleitos terem que “retribuir” doações feitas por apoiadores de suas campanhas, através de concessões a interesses específicos de empresas ou segmentos privados (CERVI , 2009, p. 03).
Embora consideremos que “o financiamento eleitoral é pelo menos tão antigo quanto a
democracia” (BOURDOUKAN, 2009, p. 08), a temática ganha expressão de elevada
preocupação quando pesquisadores que tratam do tema observam que ao longo das
últimas décadas as práticas de sustentação militante têm sido residuais quando
comparadas com os recursos oriundos de grupos de interesses, especialmente grandes
grupos empresariais e financistas (CERVI , 2009).
Em extenso estudo comparado sobre a condição de 111 países democráticos, Adla
Bourdoukan (2009) afirma em tom categórico: “dada a relevância do tema do
financiamento político e o grande número de questões que suscita, causa espanto o
pequeno número de trabalhos de ciência política sobre esse tema.” (BOURDOUKAN,
2009, p.14). A autora descreve o campo como marcado pela dificuldade de acesso a
dados e por um grande número de estudos “pouco analíticos” e normativos produzidos
por ONGs e órgãos governamentais. Pode-se ainda acrescentar que muitos estudos
retroalimentam-se em um debate endógeno caracterizado pela intensa utilização de
modelos econométricos que circulam a positividade entre volume de recursos e número
de votos obtidos. Tal qual aponta Daniel Zovatto: “o tema do financiamento político se
converteu em uma questão estratégica de toda democracia, e ao mesmo tempo, dada sua
complexidade e os desafios que apresenta, também tornou-se um problema, uma
verdadeira dor de cabeça” (ZOVATTO, 2005, p. 289).
No Brasil, dispomos de trabalhos bastante profícuos, como, por exemplo, os da
organização Transparência Brasil, referentes ao tratamento estatístico/analítico dos dados
das eleições de 2002, 2004, 2006 e 2010, elaborados a partir dos dados sobre os
financiamentos de campanhas eleitorais divulgados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE)
e disponibilizados nas páginas eletrônicas www.transparencia.org.br e
www.asclaras.org.br. Além disso, uma série de estudos tem sido realizada pelo Instituto
Ethos e pela Transparency International, intitulados A Responsabilidade Social das
Empresas no Processo Eleitoral – Edições 2002, 2004, 2006, 2008 e 2010. Estas análises
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têm abordado o montante e a participação dos partidos políticos, a distribuição por
estados da Federação, os setores financiadores e os financiadores específicos (pessoas
jurídicas) em relação aos partidos e estados.
No campo acadêmico dispomos de diversos estudos consistentes sobre a dinâmica geral
do processo e do comportamento eleitoral, podendo-se destacar Fleischer (2002), Araújo
(2004), Zovatto (2004 e 2005), Abramo (2005 e 2005a), Rubio (2004, 2005 e 2005a),
Baquero (2007), Álvares (2008), Bourdoukan (2009), Cervi (2009) e Peixoto (2009).
Nenhum dos trabalhos citados explora, contudo, a estrutura formada pela rede de
financiadores e candidaturas, certamente porque não fora o propósito de seus autores.
Todavia, mesmo que tivesse sido este o interesse, os dados estavam dispersos de
maneira tal que impossibilitava a sua integração e a sua utilização em uma metodologia
de análise de redes sociais.
Em diversos países a divulgação dos dados relativos ao financiamento político eleitoral
tem-se tornado legalmente obrigatória ou, onde já o era, esta divulgação tem sido
ampliada com novos critérios e mecanismos. No Brasil, em face dos avanços no processo
eletrônico de votação e dos investimentos nos recursos de processamento de dados,
dispomos de acesso a um repositório de dados eleitorais de 1994 até 2010. Tal
disponibilidade tanto amplia as oportunidades de trabalhos que integrem dados e análises
quando acentua o risco de pulverização de esforços em pesquisas específicas, recortes
estatísticos e estudos de caso, com limitada capacidade de generalização explicativa.
Verificada a disponibilidade de dados e a insuficiência na análise da estrutura do processo
eleitoral, o Grupo de Estudos do Território (GETE), da Universidade Estadual de Ponta
Grossa (UEPG), com apoio de pesquisadores de outras instituições, como Universidade
Federal do Paraná (UFPR) e Universidade Federal Tecnológica do Paraná (UTFPR), tem
desenvolvido esforços para integrar tratamentos estatísticos convencionais, o
geoprocessamento e a tecnologia de redes com o objetivo de demonstrar a dinâmica do
financiamento político e sua espacialidade. Este paper é especificamente voltado à
descrição desta última tecnologia, em especial da metodologia de Análise de Redes
Sociais e suas aplicações.
3. A OPERACIONALIZAÇÃO DA PESQUISA
Para possibilitar a operacionalização da pesquisa, o grupo de pesquisadores envolvidos
(vide Anexo) investiu na incorporação de um conjunto de tecnologias livres que
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possibilitasse o tratamento analítico que contemplasse os princípios teóricos esboçados
acima: análise de redes em sua distribuição espacial.
Esforços estão sendo conjugados para viabilizar a análise: primeiramente, organizar os
dados em uma modelagem suportada por um banco de dados robusto e livre. Neste caso
optamos pelo PostgreSQL por este possuir módulos de análise espacial integrados e
também por sua flexibilidade em integrar todos os softwares utilizados para as análises –
a Figuras 1 reproduz exemplos da interface gráfica deste programa.
Figura 1 – Exemplos de interface gráfica do software PostgreSQL
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A partir dessa organização, as consultas e relatórios podem ser exportados para outras
ferramentas de análise conforme as perguntas feitas pelos pesquisadores. Parte dessas
perguntas é de natureza estatística. Escolhemos para isso um software livre chamado
SOFA (Statiscs Open For All). Trata-se de uma ferramenta que se destaca pela facilidade
de uso e pela rapidez na tabulação e produção de gráficos. Para as análises espaciais
optamos pelo Quantum Gis pela sua flexibilidade, embora posteriormente possamos
publicar os dados através do I3Geo. Finalmente para a análise de redes sociais optamos
pelo PAJEK, cuja interface é trazida na Figura 2, pela sua robustez no tratamento de
grandes bases e riqueza de recursos de análise de redes. Esta última ferramenta foi a
única que não conseguimos em software livre. Embora seja uma ferramenta
disponibilizada gratuitamente ela ainda não teve seu código publicado.
Figura 2 – Interface gráfica do software PAJEK
É necessário destacar, entretanto, que nossa proposta metodológica está justamente no
uso integrado de todas essas tecnologias. Não se trata de um processo em etapas, mas
de uso e reuso das ferramentas na dimensão em que elas se propõem. Assim, a análise
estatística pode revelar tendências que seriam aprofundadas na produção de redes e
visualizadas em um mapa temático que pode simultaneamente suscitar outros
cruzamentos estatísticos. Em suma, cada ferramenta é um recurso tecnológico para tratar
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de uma dimensão do fenômeno que, entretanto, ganha maior visibilidade quando visto no
conjunto. A consecução das tarefas implicadas na realização deste trabalho demanda,
portanto, a constituição de uma equipe multidisciplinar, formada por profissionais dos mais
diferentes campos, como geografia, história, sociologia, ciência política e informática.
O escopo do projeto de pesquisa mais amplo, no qual se insere a presente investigação,
tem como alicerce a organização das informações eleitorais em banco de dados contendo
resultados eleitorais e financiamento privado legal das campanhas desde 1994 no Brasil.
No presente momento, estamos analisando dados referentes a 2008 e 2010, abrangendo
todos os níveis e esferas de governo (municipal, estadual, distrital e federal), que
acumularão, estimativamente, 4,5 milhões de registros estruturados, contendo
informações de 360 mil candidatos(as), eleitos(as) e não eleitos(as), e de mais de 510 mil
doadores, pessoas físicas e jurídicas, em ambas as eleições. Este texto traz alguns
exemplos ilustrativos dos resultados preliminares dessas análises, em especial aqueles
referentes ao pleito de 2010.
Tal conjunto de dados pode ser bastante bem explorado por métodos estatísticos
convencionais, todavia, conforme já apontado, a estrutura de financiamento político pouco
seria perquirida, ao mesmo tempo em que os gráficos e tabelas produzidos ocultariam a
dinâmica espacial do fenômeno. Para ir além, nos propomos a contribuir com a agenda de
pesquisas sobre financiamento político com a análise de redes sociais (ARS). Para esta a
primazia das relações sobre os atributos dos atores sociais é fundante de todo o trabalho
de tratamento e análise dos fenômenos, tal qual apontam Lemieux e Ouimet (2004, p. 33):
“em análise estrutural, o objetivo é analisar as relações entre actores e não tanto entre
atributos. Trata-se da principal diferença entre a análise correlacional e análise
estrutural.".
A Análise de Redes Sociais (ARS), ou Social Networks Analisys (SNA), tem sido
amplamente utilizada há três décadas em muitos estudos em institutos anglo-saxões,
ibéricos e norte-americanos, apresentando também expansão entre alguns pesquisadores
latino-americanos. A ARS tem sido especialmente utilizada para explorar as relações de
agentes em conjuntos de indivíduos e de coletivos sociais porque sua base conceitual,
métodos e técnicas respondem diretamente a questões elaboradas sobre as diversas
formas de relações sociais.
O estudo das relações de um ator social na metodologia ARS estabelece para cada ator
as medidas de seu posicionamento na rede, sendo que um dos seus recursos mais
interessantes é a medida de centralidade de intermediação. Para uma rede cujo exercício
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do poder de influência não esteja restrito a um centro específico, como são as redes
sociais em geral, as medidas de intermediação evidenciam aqueles atores cuja distância
para alcançar os demais atores é menor e que, portanto, necessitam de menos energia
para conectá-los com facilidade. Assim, quando se apura que determinados atores
apresentam maior grau de intermediação, pode-se afirmar que eles são, para o período
estudado, os nós da rede, cuja capacidade para obstruir ou agilizar relacionamentos é a
mais elevada.
Expressando o conjunto de vínculos relacionais entre nós formados por indivíduos,
pequenas organizações ou grandes corporações, a análise de redes sociais persegue a
identificação das determinantes estruturais dos movimentos em análise, assumindo o
sistema social como redes de relações entre agentes passíveis de serem expressas por
modelagens computacionais espaço-temporais (DEGENNE e FORSÉ, 2007). Os
principais referentes conceituais da ARS são: a teoria dos laços fortes (cliques) e laços
fracos; a teoria dos buracos estruturais de conectores políticos de capital social; e, a
teoria da coordenação das relações, definidas como posições vantajosas formadoras das
redes de apoio e mobilização de recursos (LEMIEUX e OUIMET, 2004, p. 88).
Um dos estudos clássicos mais relevantes sobre elites de poder tem sido o de Narciso
Pizarro, Solidaridad estructural y cohesión en las elites del poder en la transición
española: Estado y economia. O citado trabalho reúne em modelagem computacional,
viabilizada pela metodologia de análise de redes sociais, o histórico de 11.014 agentes
em torno da verificação do grau de coesão da elite espanhola no período de
democratização do país e, principalmente, das condições estruturais destas relações de
poder (PIZARRO, 2005, p. 04).
Artigos de caráter investigativo das relações sociais utilizando-se da ARS também são
frequentes, destacando-se outros textos de Pizarro (2004), além de León e Gil-Mendieta
(2004), Clark (2006), Molina (2001), e Molina et al (2006). Recentemente, desenvolvem-
se pesquisas sobre as distintas formas de associação adotadas pelos atores em clusters
identificados na análise de redes. Esta metodologia de trabalho tem sido reconhecida
como análise transassociativa e tem como expressão os trabalhos de Ary Minella no
Núcleo de Estudos do Sistema Financeiro – NESFI, da Universidade Federal de Santa
Catarina – UFSC (MINELLA, 2002, 2005 e 2006).
Dando consequência à escolha da metodologia ARS, o programa Pajek1 é utilizado pelo
Grupo de Estudos do Território (GETE) para gerar e desenhar as redes de financiamento
das campanhas eleitorais no Brasil no período e escalas abrangidas pela pesquisa
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(municipal, estadual, distrital e federal), assim como para estabelecer os indicadores
básicos (dados gerais, índices e censo triádico), para a análise de redes de financiamento
de todas as 609 redes constituídas.
O Pajek é utilizado para análises estatísticas e visualização de redes. Conforme De Nooy
(2005), o desenvolvimento inicial deste software visou responder a disponibilidade de
dados de grandes redes (tais quais redes de interação virtual, redes de citação,
genealogias, de difusão epidêmica, notícias, etc.) que não dispunham de um programa
capaz de realizar seu processamento. Atualmente o Pajek encontra-se em franca
expansão entre pesquisadores brasileiros, inclusive no estudo das redes de
pesquisadores (SILVA, 2009; MARTINS, 2010).
A visualização das redes é a forma mais simples para a exposição do trabalho de análise
de redes. Dois exemplos de grafos de redes podem ser observados a seguir em um de
nossos trabalhos:
Figura 3 – Exemplos de Grafos de Redes
Fonte: SILVA, 2009, p. 70 e 72.
Tais grafos, com algumas dezenas de componentes (vértices), encantam pela
simplicidade de leitura e interpretação. Todavia a visualização é um recurso inócuo
quando o número de vértices alcança a ordem de milhares, tal qual ocorre nesta pesquisa
de financiamento político. Nestes casos, torna-se elementar a aplicação de um programa
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de análise de redes, como o Pajek, para a determinação do grau de coesão das redes,
cálculo e identificação dos componentes fortes, cálculo e identificação dos núcleos (k-
core), determinação do grau de centralização (degree) dos atores (candidatos e
doadores), e determinação do grau de centralidade de intermediação (betweenness). Tais
indicadores evidenciam a estrutura da rede, ou sub-rede, investigada e ampliam a
capacidade de análise do fenômeno selecionado para pesquisa.
4. ALGUNS RESULTADOS PRELIMINARES – DOIS EXEMPLOS DE APLICAÇÃO DA
ARS NA ANÁLISE DO FINANCIAMENTO POLÍTICO
4.1 A REDE GERAL DE FINANCIAMENTO POLÍTICO E ALGUNS RECORTES DE
GÊNERO
A pronta disponibilidade dos dados relativos ao pleito de 2010 viabilizou a população do
banco de dados, possibilitando, por exemplo, a montagem de uma rede constituída de
22.539 candidatas e candidatos e 206.035 doadoras e doadores, tanto pessoas físicas
quanto jurídicas. O grafo resultante deste primeiro esforço pode ser observado a seguir
(Figura 4):
Figura 4: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010
no Brasil
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
A mancha formada pela rede geral não permite, evidentemente, qualquer inferência.
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Pautados pelo senso comum poderíamos imaginar que realizar alguns recortes ou
partições específicas da rede viabilizaria a sua análise. Para testarmos tal concepção são
apresentadas na sequência algumas redes contendo todos os candidatos, as candidatas
e os financiadores(as) em estados selecionados (Figuras 5 a 8):
Figura 5: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 no Estado do Ceará
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 6: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 no Distrito Federal
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 7: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 no Estado do Pará
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Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 8: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 no Estado do Paraná
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Podemos observar que os avanços são mínimos quando recortamos o universo por
unidade da federação. Insistindo no sentido de recortarmos nosso universo podemos
visualizar as redes formadas por candidatos(as) a deputado(a) federal e estadual em cada
uma das unidades da federação já visualizadas anteriormente. A seguir apresentamos o
produto visual desta tentativa (Figuras 9 a 16):
Figura 9: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) federal pelo Estado do CEARÁ
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Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 10: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) estadual pelo Estado do Ceará
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 11: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) distrital no Distrito Federal
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 12: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) federal pelo Estado do Pará
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Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 13: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) estadual pelo Estado do Pará
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 14: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) federal pelo Estado de São Paulo
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 15: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) federal pelo Estado do Paraná
15
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Figura 16: Grafo de rede contendo todos os doadores e candidatos e candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) estadual pelo Estado do Paraná
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
E simples constatar que em ambos os caminhos (de visualização geral ou visualização
reduzida por partição de unidade da federação ou cargo), não se viabilizam quaisquer
análises sobre a rede formada por doadores e candidatos e candidatas. Uma analogia
interessante é a de um novelo de lã com os fios “embolados”. Por maior que seja a
habilidade para identificar e tratar os nós da trama formada, ainda assim, a probabilidade
de efetividade, e especialmente de tempestividade, do trabalho é bem reduzida. Disso
resulta a necessidade de utilizarmos sistemas de cálculo de cliques e núcleos, do grau
médio de distância na(s) rede(s), centralidade de grau e grau de centralização por
proximidade (closeness) e intermediação (betweenness), dentre tantos outros possíveis.
Apresentamos, a seguir (Tabelas 1 e 2), um exemplo constituído a partir de um dos
cálculos mais simples na ARS. A centralidade por proximidade é a medida da distância
média necessária para que um determinado candidato(a) alcance qualquer um dos
demais candidatos(as). Estima-se por esse índice o potencial do candidato(a) de
influenciar no jogo político em curso.
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Tabela 1 - Participação PERCENTUAL das CANDIDATAS nas eleições de 2010 segundo índice de centralidade por proximidade*
Candidatas / Estado CE DF PA SP PR
Rede todos os cargos
Centralidade igual a 0** 40 31 32 20 28
Centralidade maior que 0 18 20 20 17 20
Rede DEP FED
Centralidade igual a 0** 47 31 32 24 24
Centralidade maior que 0 5 17 13 18 17
*DEFINIÇÃO DE índice de centralidade por proximidade: Conforme NOOY, MRVAR e BATAGELJ (2011, p. 146) índice de centralidade por proximidade de um vértice, também denominado de closeness centrality, é calculado tomando-se “o número de outros vértices dividido pela soma de todas as distâncias entre o vértice e todos os outros”. Tem por princípio que a menor distância necessária para alcançar todos e qualquer um dos demais participantes da rede confere ao agente (vértice) a condição positiva para exercer pressão e obter vantagens ou ceder a pressões e fornecer vantagens. ** Índice de centralidade por proximidade igual a zero ocorre quando o candidato(a) não declarou receita ou declarou-se como seu único doador.
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Tabela 2 – Participação PERCENTUAL das CANDIDATAS entre os 10% de candidatos(as) com maior centralidade segundo índice de centralidade por proximidade
Candidatas / Estado CE DF PA SP PR
Rede todos os cargos 11 11 12 13 5
Rede DEP FED 0 14 0 11 0
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Podemos observar que no Ceará 40% das candidatas, considerando-se todos os cargos
em disputa, apresentam índice zero, ou seja, não declaram receita ou declaram-se como
sua única doadora, tendencialmente com reduzida, ou nula, capacidade de projeção
eleitoral. Quando considerados os candidatos(as) com índice positivo, ou seja aqueles
que mantêm relação com pelo menos um doador além de si, esse índice é de apenas
18%, acompanhando o índice verificado nos demais estados.
Notamos também que o potencial de influência das candidatas torna-se mais crítico
quando observadas aquelas candidatas a deputada federal. No caso do CE, até 47%
delas tem índice de centralidade igual a zero e apenas 5% alcança índices positivos,
sendo que destas que alcançam alguma centralidade nenhuma compõe o decil superior. A
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situação é compartilhada pelas candidatas a deputada federal no estado do PA. No caso
do PR a participação das candidatas é ainda mais modesta, pois quando considerados
todos os cargos, apenas 5% delas compõem o decil com os maiores índices de
centralidade por proximidade e nenhuma candidata integra tal grupo seleto quando
considerados os cargos de deputado(a) federal.
As mulheres são, com efeito, duplamente penalizadas quando se consideram as chances
de eleição para deputado(a) federal nos estados selecionados, principalmente na medida
em que, tal qual revela a literatura a que referenciamos no início deste texto, a
capacidade de atrair recursos financeiros é um praticamente um proxy da capacidade de
eleger-se. Além de, como visto acima, apresentarem modesta centralidade por
proximidade na rede de financiamento político, desenvolvem campanhas com gastos
muitas vezes inferiores que os homens (Figura 17).
4.2 ANÁLISE DE UMA SUB-REDE GERADA A PARTIR DE FILTROS ESPECÍFICOS:
BANCOS vs CANDIDATURAS A DEPUTADO(A) FEDERAL
O segundo exemplo de aplicação é uma sub-rede gerada com aplicação de filtros
específicos, uma funcionalidade importante do software PAJEK e que permite gerar uma
infinidade de redes derivadas de uma rede mais ampla. Aqui empregamos dois filtros: 1)
os doadores são empresas que possuem os termos banco e investimento em suas razões
sociais; 2) os receptores são candidatos a deputado federal, em todos os estados, nas
Figura 17: Receita média declarada por candidatos e candidatas a deputado federal nas eleições de 2010
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eleições de 2010 que receberam das referidas organizações. Como se trata somente de
um exemplo ilustrativo de aplicação da metodologia, consideramos apenas as doações
realizadas diretamente por essas empresas, sem qualquer tratamento ou análise
transassociativa delas em seus grupos operativos. Trata-se de uma rede relativamente
pequena, que permite uma visualização bastante nítida de sua dinâmica (Figura 18). Isso,
por si só, é um achado importante, na medida em que as empresas em exame escolhem
candidaturas em uma quantidade comparativamente pequena se se considera o número
total de candidaturas.
Figura 18: Grafo de rede contendo todos os doadores com os termos banco e investimento no nome e candidatos e
candidatas nas eleições de 2010 para o cargo de deputado(a) federal no Brasil
Fonte: Elaboração dos autores com dados do TSE.
Embora não seja o objetivo principal da ARS, ela possibilita algumas estatísticas
descritivas, a partir das quais apresentamos uma breve caracterização das candidaturas à
câmara dos deputados destinatárias do financiamento das empresas consideradas. Como
já dissemos, trata-se de uma rede pequena formada por apenas 186 atores – 48
empresas e 138 candidaturas entre as 5.841 que se lançaram no país em 2010. Pequena,
porém bastante eficiente: 98 elegeram-se e somente 40, não o fizeram, ou seja, pouco
mais de 70% dos candidatos a deputado federal da sub-rede analisada foram bem-
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sucedidos em 2010, contra um percentual inferior a nove por cento no conjunto de todos
os candidatos. Ou seja, receber apoio financeiro de bancos incrementa em muito as
possibilidades de eleger-se.
O setor financeiro (ao menos a parte dele que analisamos) não tem grandes preconceitos
partidários, sobretudo quando se trata das agremiações que vêm orbitando nas bases de
apoio aos grupos políticos com mais chances de conquistar o executivo federal (Tabela
3). Não por acaso, os partidos com maior número de candidaturas financiadas são
justamente o PSDB e o PT – independentemente dos valores despendidos. Se há algum
preconceito na escolha dos receptores das doações, este é endereçado a partidos mais à
esquerda do espectro político ou com pouca viabilidade eleitoral, que não são
aquinhoados.
Tabela 3 – Partidos dos candidatos a deputado federal receptores de doação financeira legal de organizações do Setor Financeiro – Eleições de 2010
Nomes Sigla Número eleitoral
Candidatos % Partido Soma %
Partido da Social Democracia Brasileira
PSDB 45 26 18% 18%
Partido dos Trabalhadores PT 13 23 16% 35% Partido Progressista PP 11 17 12% 47% Partido do Movimento Democrático Brasileiro
PMDB 15 15 11% 57%
Democratas DEM 25 14 10% 67% Partido Verde PV 43 9 6% 74% Partido Democrático Trabalhista PDT 12 7 5% 79%
Partido Trabalhista Brasileiro PTB 14 7 5% 84%
Partido Popular Socialista PPS 23 6 4% 88% Partido da República PR 22 4 3% 91% Partido da Mobilização Nacional PMN 33 4 3% 94%
Partido Republicano Brasileiro PRB 10 2 1% 95%
Partido Trabalhista Cristão PTC 36 2 1% 96% Partido Socialista Brasileiro PSB 40 2 1% 98% Partido Comunista do Brasil PC do B 65 2 1% 99% Partido Social Cristão PSC 20 1 1% 100%
Fonte: elaboração dos autores, com dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE)
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Não necessitaríamos da ARS para fazer tais “descobertas”. Os mais simples pacotes
estatísticos as propiciariam. O diferencial da metodologia são algumas medidas
específicas que ela proporciona. Um exemplo: olhando para o grafo acima, notamos
vértices que se destacam. São os atores centrais, sejam eles financiadores ou
candidatos.
Destacamos, no exemplo em questão, a centralidade por intermediação desses atores, ou
seja, a capacidade de um nó de ser um "entreposto de influências", no sentido de que,
quanto mais central, maior a possibilidade de ele influenciar (ou contaminar) um número
maior de outros nós. Trata-se de uma medida distinta da centralidade por proximidade,
que aplicamos no exemplo anterior. A intermediação inclui também a quantos outros
atores ou grupos cada um dos os atores da rede dá acesso. Se um ator é completamente
central, sua centralidade seria equivalente a 1,0000 - é o caso de um ator no centro e
todos ligados em torno dele e somente a ele, com nenhum se ligando a qualquer outro
que não o central; se fosse completamente marginal, seria algo como 0,000000000001,
formando-se uma rede-ciranda, onde cada um liga-se a dois outros, um à esquerda e
outro à direita. Assim, fecha-se a roda e, portanto, não há centralidade.
Como a sub-rede em apreço é pequena, a intermediação dentro dela é mais limitada, mas
já é possível perceber visualmente os atores mais centrais como tendo maior capacidade
de alcance. No entanto, considerando os 98 candidatos que a formam, o Pajek nos dá
uma centralidade por intermediação média de 0,44688980 na rede geral,
significativamente superior à média (0,12685576) desta última, composta por todos os
candidatos e doadores, com que se pode afirmar a alta capacidade dos bancos estudados
de identificar os candidatos mais articulados e com maior poder de abrir e fechar portas.
A título de curiosidade, fizemos um recorte, a partir do grupo dos 40 candidatos que
apresentam maior centralidade por intermediação. A partir disso inferimos que, assim
como ser financiado por organizações do setor financeiro incrementa as chances de
sucesso nas eleições, uma alta centralidade age na mesma direção: 29 candidatos dentro
deste grupo se elegeram, ou seja, praticamente três quartos, uma altíssima “taxa de
sucesso”, embora não muito superior à da sub-rede. Em geral, quem não se elegeu ficou
nas primeiras suplências de suas coligações. Disso depreendemos que a centralidade
denota um índice de sucesso dentro das eleições que se assemelha a ser financiado por
um grupo economicamente forte.
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Analisando o atributo gênero, apuramos 37 homens e apenas três mulheres. É
interessante observar que os percentuais que estes números exprimem praticamente
coincidem com a composição de gênero da Câmara dos Deputados, com 92% de
candidatos recebendo doações do setor financeiro, para apenas 8% de mulheres na
mesma situação. Aparentemente, elas estão muito menos conectadas aos atores que
formam esta rede de financiamento altamente bem-sucedida, sendo este mais um fator a
explicar a pequena representatividade feminina na câmara baixa do legislativo federal
brasileiro.
Tabela 4 – Partidos das 40 candidaturas a deputado federal com maior centralidade
por intermediação na Eleição Geral de 2010 - Brasil Partido Número
eleitoral Candidatos % Partido Soma % Eleitos Não Eleitos
PSDB 45 10 25% 25% 7 3
PT 13 8 20% 45% 7 1
PP 11 5 13% 58% 2 3
DEM 25 3 8% 65% 1 3
PR 22 3 8% 73% 3 0
PV 43 2 5% 78% 1 1
PDT 12 2 5% 83% 1 1
PTB 14 2 5% 88% 2 0
PPS 23 2 5% 93% 2 0
PMN 33 1 3% 95% 1 0
PTC 36 1 3% 98% 1 1
PC do B 65 1 3% 100% 1 0
PMDB 15 0 0% 100% 0 0
PRB 10 0 0% 100% 0 0
PSB 40 0 0% 100% 0 0
PSC 20 0 0% 100% 0 0
Fonte: elaboração dos autores, com dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE)
Quando se considera o atributo partido, ainda que o setor financeiro distribua recursos
para mais de uma dezena de agremiações, há certa concentração, principalmente em
PSDB e PT (Tabela 4). Os cinco partidos com maior número de receptores concentram
praticamente três quartos dos candidatos. Tal como ocorre no conjunto da rede, neste
grupo específico de candidatos com maior centralidade por intermediação é possível
vislumbrar um processo de oligopolização da recepção de financiamento político pelos
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partidos que se alternaram à frente do executivo federal nas últimas décadas. Vale
ressaltar ainda a ausência de candidatos do PMDB deste grupo especídico. Considerando
que ele é o quarto partido com mais candidatos na sub-rede analisada, pode-se daí inferir
que seus candidatos ocupam várias posições, porém periféricas da rede, numa emulação
das táticas peemedebistas de campanha nas últimas eleições. Por outro lado, o
comportamento da sub-rede, em geral, e do grupo recortado, em particular, denota um
fenômeno popularmente conhecido como “o rico fica mais rico” (WATTS, 2003) o que
ajuda os nós mais conectados a capturar um número desproporcionalmente grande de
conexões a custa dos outros nós. Este fenômeno será explorado em trabalhos futuros, em
que várias eleições poderão ser comparadas.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este paper consiste num registro inicial de pesquisa que vem mapeando as redes de
financiamento das eleições no Brasil mediante a aplicação da metodologia de Análise de
Redes Sociais (ARS), investigação que dá seus primeiros passos, o que, neste momento,
implica estudar e testar os próprios procedimentos empregados.
Os exemplos trazidos nos parágrafos acima apontam os potenciais da pesquisa. Aqui
destacamos apenas duas medidas, os graus de centralidade por proximidade e por
intermediação dos atores. Com elas, pudemos visualizar alguns fatos que o senso comum
intui. O primeiro deles é que entre tantas assimetrias produzidas pelo desigual acesso a
recursos financeiros, uma das mais significativas é a profunda iniquidade entre homens e
mulheres na capacidade de estabelecer relações significativas. Elas, na quase totalidade,
estão alijadas dos canais de recursos importantes para uma campanha eleitoral bem-
sucedida. Outra constatação, a partir de pequena amostra de empresas, é a capacidade
que o setor financeiro tem de prospectar as candidaturas mais articuladas e, por isso
mesmo, com maior poder de abrir e fechar portas e, no limite, eleger-se.
No desenvolvimento futuro da pesquisa, pretendemos aprofundar as análises. São
inúmeras as possibilidades. Pode-se, por exemplo, averiguar como esta sub-rede formada
por bancos e candidatos conecta-se a outras redes, de outros setores econômicos. É
possível conjugar a ARS com outras metodologias para, por exemplo, avaliar o
comportamento dos candidatos financiados, sobretudo sua atuação como agentes
políticos – seja no executivo ou no legislativo. Há, ainda, potenciais combinações das
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redes com ferramentas de geoprocessamento visando à compreensão de como os atores
se articulam territorialmente, prospectando-se, por exemplo, redes interestaduais de
financiamento político.
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ANEXO 1 – EQUIPE RESPONSÁVEL PELA PESQUISA
Alides Baptista Chimin Junior, geógrafo especializado em geoprocessamento
Ary Cesar Minella, sociólogo especializado em análise transassociativa
Clemente Herrero Fabregat, geógrafo especializado de análise territorial
Edson Armando Silva, historiador especializado em metodologia de pesquisa
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informacional
Ivan Jairo Junckes, sociólogo especializado em análise de redes
Joseli Maria Silva, geógrafa especializada na temática de gênero
Juliana Przybysz, geógrafa
Karina Eugênia Fioravante, geógrafa
Janaina Trajano, cientista política
Leandro Batista de Almeida, analista de sistemas especializado em análise de redes
Luciane do Rocio Moura Martins, geógrafa
Márcio José Ornat, geógrafo especializado na temática de gênero
María Reyes Herrero López, cientista política especializado em análise de redes
Narciso Pizarro Ponce De La Torre, sociólogo com amplo domínio em análise de redes
Rodrigo Rossi Horochovski, cientista político especializado em teoria democrática e participação política
Patrícia Del Claro, cientista política
Rodrigo Rossi, geógrafo especializado na temática de gênero
Rogério Ranthum, analista de sistemas especializado em banco de dados
Taísa da Motta Oliveira, cientista política
Wilson Silva Júnior, geógrafo especializado em geoprocessamento
E os graduandos em geografia Heder Leandro Rocha, Mayã Polo de Campos, Vinícius Cabral.