Metodologia · emendas

Emendas & transferências

Para onde vai a emenda, o funil de execução das emendas Pix, e por que a fraude de emenda é relacional — não estatística.

O que você vê nos painéis de emenda

Cada deputado pode carimbar parte do orçamento federal para destinos que escolhe — são as emendas parlamentares individuais. O Cadeira Vazia ingere essas emendas do Portal da Transparência (cerca de 18 mil emendas individuais entre 2023 e 2026) e as apresenta em dois painéis:

E há um terceiro, que cruza emenda com os outros eixos:

Esta página explica como cada um é calculado — e, com a mesma honestidade do resto do site, o que o método consegue e o que não consegue dizer.

O funil das emendas Pix

A emenda Pix (transferência especial) é a modalidade que repassa o dinheiro direto ao ente beneficiado, com menos amarras de rastreio do que as transferências tradicionais. O painel mostra um funil de execução que expõe um gargalo: muito dinheiro é alocado e pouco é de fato executado. Na ordem de grandeza coberta: dezenas de bilhões empenhados, uma fração disso efetivamente pago.

O funil é descritivo — alocado → empenhado → executado — e a tabela destaca as emendas com taxa de execução zero, planos reprovados e paralisações, além dos executores (quem recebe o repasse) com mais planos reprovados. É exatamente o tipo de coisa que um fiscal de orçamento procura: onde o dinheiro carimbado não virou obra.

O detector de anomalia — e um achado honesto

A pergunta natural era: dá para replicar o detector de anomalia do CEAP nas emendas, e achar os “autores suspeitos”? Reusamos a mesma máquina validada — o ensemble não-supervisionado (Isolation Forest + LOF + One-Class SVM), a mesma validação adversarial — sobre 11 características do grão autor: número de emendas, valor pago, taxa de execução, valor só empenhado (carimbado mas não pago), concentração no maior destino, % fora do estado do deputado, % redondo, % em transferência especial (Pix), % com destino múltiplo, valor cancelado e ticket máximo.

Um detalhe importante sobre o ground truth: diferente do CEAP (onde nós escolhemos os casos pelo mesmo eixo do modelo), aqui os rótulos são externos e independentes desde o início — 12 deputados com emendas individuais publicamente investigadas (STF, Polícia Federal/Overclean, CGU/Korban, TCU, Pix na mira do MPF). Não há circularidade para quebrar. O teste é limpo.

E aqui a resposta foi diferente — e vale registrar com todas as letras:

Isso é o oposto do que aconteceu no CEAP (onde o sinal era forte e os casos do STF apareciam no topo). E a diferença não é falha — é descoberta sobre a natureza do problema:

A fraude de emenda é relacional e pontual, não um padrão estatístico do agregado. No CEAP, a fachada deixa uma assinatura no jeito de gastar (valor redondo, concentração) que se repete e vira padrão. Na emenda, o desvio costuma estar numa relação específica — este autor, este destino, este intermediário — que não se manifesta como “este deputado gasta de forma estatisticamente atípica”. Um detector de agregado, por construção, não enxerga isso.

Por que mostramos um método que “não funcionou”? Porque delimitar onde uma técnica funciona é resultado científico — e porque o mesmo trabalho mostrou onde o sinal de fato está.

Onde o sinal aparece: a rede, não o agregado

O detector de agregado falha, mas a análise de rede revela coordenação. Em vez de perguntar “este autor é atípico?”, a rede pergunta “estes destinos e autores se conectam de um jeito coordenado?”. Construímos o grafo de quem manda dinheiro para onde, controlando o confound geográfico (deputado que destina para o próprio estado é o normal — isolamos as conexões cruzadas), e identificamos:

A rede é ferramenta de descoberta exploratória — ela aponta padrões de coordenação para investigação, não emite um score de “fraudador”. É honesto sobre o que é: um mapa para o auditor humano, não um veredito automático.

Quatro lentes de descoberta rodam sobre essa rede:

Testamos também se essas características de rede ajudariam o detector a ranquear autores — e a resposta foi não (o desempenho até cai ao incluí-las). A rede responde uma pergunta diferente (“este cluster é coordenado?”) da que o detector responde (“este autor é atípico?”). Por isso ela fica fora do modelo e roda em paralelo, como ferramenta de descoberta — não como score.

O cruzamento que desmonta um mito

Por fim, o painel emenda × presença × voto responde a uma suspeita popular: “emenda compra voto e presença” — quem recebe mais emenda seria mais leal ao governo e mais presente? Cruzando os quatro eixos (emenda, presença, voto, gasto), a correlação é praticamente nula. Não há evidência, nos dados, de que o volume de emenda de um deputado prediga seu alinhamento ou sua assiduidade. O cruzamento desmente a falácia do “vínculo único” — e essa é uma conclusão que só aparece porque o site tem os quatro eixos juntos.

Limites honestos

Linkagem