A nova pesquisa Real Time Big Data, divulgada nesta terça-feira (2), aponta que a disputa pelas cadeiras de Mato Grosso no Senado segue polarizada entre duas das principais lideranças políticas do estado. No cenário consolidado, que soma o primeiro e o segundo voto dos eleitores e redistribui proporcionalmente os percentuais para fechar em 100%, o governador Mauro Mendes lidera com 29%, seguido de perto por Janaina Riva, que alcançou 24%.
O avanço da parlamentar indica uma tendência de crescimento na comparação com a rodada anterior do mesmo instituto, realizada em março. Na época, Mauro Mendes ostentava 31% das intenções de voto contra 23% de Janaina — uma diferença de oito pontos percentuais que agora caiu para cinco pontos.
Liderança Isolada no Segundo Voto
O principal trunfo da deputada no levantamento aparece quando o eleitor é questionado sobre a sua segunda opção de voto para o Senado. Nesse quesito, Janaina Riva lidera de forma isolada com 28% da preferência. O governador Mauro Mendes aparece na segunda posição com 19%, seguido de perto pelo atual ministro Carlos Fávaro (PSD), que registrou 17%.
Desempenho Geral dos Candidatos
No somatório consolidado de todas as intenções de voto, o quadro de pontuação dos pré-candidatos se fixou da seguinte forma:
- Mauro Mendes (União): 29%
- Janaina Riva (MDB): 24%
- Carlos Fávaro (PSD): 15%
- José Medeiros (PL): 10%
- Pedro Taques (PSB): 6%
- Antônio Galvan (Avante): 4%
- Margareth Buzetti (PP): 2%
- Altir Peruzzo (PT): 2%
Dados Técnicos da Pesquisa
O levantamento foi realizado pelo instituto Real Time Big Data entre os dias 30 de maio e 1º de junho, ouvindo um total de 1.600 eleitores em diferentes regiões de Mato Grosso. A margem de erro estimada é de dois pontos percentuais para mais ou para menos, e o nível de confiança estatística é de 95%. O estudo foi formalmente registrado junto ao Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sob o número de identificação MT-01755/2026.
Plantão CNP – A notícia com agilidade e compromisso com a verdade. Fonte: Redação Plantão CNP / Dados de Real Time Big Data.
About The Author
