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Datasets:
andrebadini
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eleitoral-mt

Tasks:
Other
Modalities:
Geospatial
Tabular
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Languages:
Portuguese
Size:
1M - 10M
Tags:
electoral
geography
brazil
duckdb
parquet
geocoding
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
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eleitoral-mt / README.md
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andrebadini
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  Eleitoral MT: Resultados Eleitorais, Locais de Votação e Geolocalização de
  todos os locais de votação de Mato Grosso (2014-2024)
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Eleitoral MT: Resultados Eleitorais, Locais de Votação e Geolocalização de Mato Grosso (2014-2024)

O Eleitoral MT é um dataset consolidado e enriquecido contendo os resultados eleitorais de Mato Grosso (MT), Brasil, abrangendo os pleitos de 2014, 2018, 2020, 2022 e 2024. O grande diferencial deste dataset é a integração direta entre os dados oficiais de votação do TSE, as malhas municipais do IBGE e as coordenadas geográficas precisas dos locais físicos de votação (escolas, centros comunitários, etc.) obtidas através da API do Google Maps com posterior auditoria e correção manual de inconsistências.

O dataset oferece dois formatos de utilização:

  1. Esquema Relacional: Tabelas normalizadas separadas para votos por seção, metadados de candidatos, locais de votação físicos e mapeamentos de seção-para-local.
  2. Tabela Desnormalizada Unificada (votes_geo): Um único arquivo Parquet contendo todos os 3.8 milhões de registros de votos enriquecidos com dados do candidato (nome, partido, coligação, resultado) e a localização exata da urna (bairro, CEP, latitude e longitude).

Este dataset foi projetado especificamente para apoiar análises de geografia política, ciência política, estudos de comportamento eleitoral e desenvolvimento de aplicações de mapas temáticos.

Sobre o Dataset Viewer do Hugging Face: Todos os arquivos estão disponibilizados no formato Parquet, que é otimizado para o Hugging Face. O visualizador de tabelas da plataforma está ativo para todos os subsets. Para consultas rápidas na base desnormalizada unificada de 3.8M de linhas, você pode usar consultas SQL diretas via DuckDB sem precisar baixar a base inteira.

1. Estatísticas e Estrutura do Dataset

O dataset está estruturado em diferentes configurações (subsets) correspondendo às tabelas relacionais e desnormalizadas:

Arquivos e Tamanhos de Download

Configuração Descrição Registros (Linhas) Tamanho do Parquet Formato
votes_geo Tabela Desnormalizada Unificada (Votos + Candidato + Geolocalização) 3.823.314 ~87.2 MB Parquet
votes Votação por Seção (Tabela Fatos Relacional) 3.823.314 ~61.4 MB Parquet
section_polling_places Mapeamento Urna/Seção $\rightarrow$ Local Físico (por ano) 36.643 ~688 KB Parquet
candidates Metadados e Cadastro de Candidatos 25.682 ~991 KB Parquet
polling_places Dimensão de Locais Físicos de Votação (Endereços e Lat/Lon) 2.142 ~321 KB Parquet
dados_preditivos_mt_2026 Dados Auxiliares e Projeções Eleitorais de 2026 ~14.000 ~268 KB Parquet

Distribuição Temporal dos Dados (Por Pleito)

A tabela abaixo detalha o número de votos brutos registrados, candidatos e mapeamento de urnas ao longo de cada ano eleitoral presente na base:

Ano Eleitoral Total de Registros de Voto (votes) Total de Candidatos (candidates) Urnas/Seções Mapeadas (section_polling)
2014 669.530 510 6.751
2018 1.059.664 645 7.667
2020 593.064 12.872 6.639
2022 879.020 553 7.652
2024 622.036 11.102 7.934
Total 3.823.314 25.682 36.643

Nota: Pleitos municipais (2020, 2024) apresentam um volume significativamente maior de registros de candidatos devido às candidaturas a vereador.

2. Esquema de Dados (Schema)

1. votes_geo (Tabela Unificada Geolocalizada)

Esta tabela junta o resultado eleitoral com metadados de candidatos e a localização geográfica da urna.

Campo Tipo Descrição Exemplo
ano int64 Ano da eleição 2022
turno int64 Turno (1 ou 2) 1
tipo_eleicao string Tipo de pleito "Eleição Ordinária"
uf string Unidade Federativa "MT"
municipio string Nome do município "CUIABÁ"
zona int64 Número da Zona Eleitoral 1
secao int64 Número da Seção Eleitoral 15
cargo string Cargo em disputa "GOVERNADOR"
numero_candidato string Número da candidatura na urna "22"
candidato string Nome de urna do candidato (ou Brancos/Nulos) "MAURO MENDES"
partido string Sigla do partido político "UNIÃO"
votos int64 Quantidade de votos na urna 247
nome_local_votacao string Nome oficial do local físico de votação "ESCOLA ESTADUAL PRESIDENTE MEDICI"
endereco_local_votacao string Endereço cadastrado na Justiça Eleitoral "AVENIDA MATO GROSSO, N 500"
cep string CEP geocodificado e verificado "78015-000"
bairro string Bairro geocodificado e verificado "Araés"
latitude double Coordenada Y (Latitude) -15.5898
longitude double Coordenada X (Longitude) -56.0967
geocode_status string Status do geocodificador "success"
geocode_confidence string Grau de precisão (high, medium, low) "high"
has_manual_correction boolean Indica se houve correção manual de lat/lon true

2. polling_places (Locais de Votação Físicos)

Dimensão contendo os endereços físicos normalizados e coordenadas limpas.

Campo Tipo Descrição
polling_place_id string ID estável gerado a partir de hash do endereço normalizado
municipio string Nome do município
nome_local_votacao string Nome oficial da instituição de votação
endereco_local_votacao string Endereço original do TSE
endereco_normalizado string Endereço higienizado para deduplicação
cep string CEP resolvido
bairro string Bairro resolvido
latitude double Latitude corrigida
longitude double Longitude corrigida
google_place_id string Identificador único da Google Maps API

3. Resolução da Instabilidade do TSE (polling_place_id)

Os códigos de local de votação (local_votacao) fornecidos historicamente pelo TSE não são estáveis. A auditoria dos dados revelou dois tipos graves de inconsistências estruturais:

  • Conflito Tipo A (Mesmo código, locais diferentes): O mesmo código TSE (ex: local 1295 em Cuiabá) aponta para 5 instituições diferentes ao longo de anos distintos.
  • Conflito Tipo B (Mesmo local, códigos diferentes): O mesmo endereço físico (ex: Arena Pantanal) ganha códigos de local diferentes em diferentes pleitos.

A Solução por Hash de Endereço Normalizado:

Para contornar essa falha e unificar a dimensão geográfica, implementamos um algoritmo de normalização de endereços que padroniza abreviações (ex: "AV.", "R.", "S/N", ordinal indicators) e gera um identificador estável calculado como:

polling_place_id = SHA256(uf + codigo_municipio_tse + nome_local_votacao + endereco_normalizado)[:20]

Isso garante que um local físico de votação mantenha a mesma identidade ao longo de toda a série temporal (2014-2024) independente de alterações de código TSE, e as seções eleitorais são mapeadas dinamicamente ano a ano para esses locais físicos estáveis.

4. Pipeline de Geocodificação e Auditoria

  1. Geocodificação em Lote: Todos os 2.142 locais únicos foram submetidos à API de Geocodificação do Google Maps de forma controlada e em conformidade com as regras de espaçamento.
  2. Auditoria de Qualidade: Implementou-se um pipeline de validação geográfica baseado no Bounding Box de Mato Grosso (Latitude: $-18.0$ a $-7.0$, Longitude: $-61.0$ a $-50.0$) para capturar e invalidar pontos resolvidos erroneamente para outros estados ou países (ambiguidade de nomes).
  3. Correção Manual: Casos de baixa confiança (ruas sem número ou nomes rurais descritivos como "ZONA RURAL - CHACARA DO SOL") foram auditados manualmente e tiveram suas coordenadas ajustadas no banco por meio de uma tabela de correções (polling_place_corrections).
  4. Cobertura: O dataset atinge uma taxa de cobertura de geolocalização verificada de 99,86% (apenas 3 locais em áreas de assentamento profundo não puderam ser precisamente resolvidos).

5. Considerações de Privacidade e Ética (LGPD)

Em total conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD - Lei 13.709/2018):

  • Dados Agregados e Não-PII: O dataset não possui qualquer dado de identificação pessoal (PII) de cidadãos. Os resultados estão agregados exclusivamente ao nível de urna/seção eleitoral.
  • Natureza Pública: A localização dos locais de votação (escolas públicas, igrejas e associações comunitárias) e as atas de votações são atos administrativos públicos obrigatórios sob a luz da publicidade constitucional e transparência eleitoral.

6. Guia Prático de Utilização

Carregando em Python (via biblioteca datasets) 

from datasets import load_dataset
import pandas as pd

# Carregar o subset desnormalizado geocodificado
dataset = load_dataset("andrebadini/eleitoral-mt", name="votes_geo", split="train")
df = dataset.to_pandas()

# Filtrar votos para um candidato específico
df_filtrado = df[(df["ano"] == 2022) & (df["candidato"] == "MAURO MENDES")]
print(df_filtrado.head())

Consultando Remotamente via SQL (DuckDB)

O DuckDB consegue realizar varreduras e agregações nos arquivos Parquet diretamente das URLs públicas do Hugging Face sem que você precise baixar todo o dataset:

-- Consultar o total de votos válidos por partido em Cuiabá (2022) para Deputado Federal
SELECT partido, SUM(votos_nominais) as votos_totais
FROM read_parquet('https://huggingface.co/datasets/andrebadini/eleitoral-mt/resolve/main/data/votes_geo.parquet')
WHERE ano = 2022 AND cargo = 'DEPUTADO FEDERAL' AND municipio = 'CUIABÁ'
GROUP BY partido
ORDER BY votos_totais DESC;

7. Licença

Os resultados brutos originais do TSE e as malhas geográficas do IBGE são de domínio público. Os enriquecimentos de normalização de endereços, cruzamento relacional e correção de coordenadas geocodificadas são disponibilizados sob a licença Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0).

8. Contato e Canais Oficiais

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