Geografia do ressentimento e violência populista: a invasão da Praça dos Três Poderes em 8 de janeiro de 2023¹

Geography of resentment and populist violence: the invasion of the Praça dos Três Poderes in the federal capitol on January 8, 2023

Geografía del resentimiento y la violencia populista: la invasión de la Plaza de los Tres Poderes el 8 de enero de 2023

Géographie du ressentiment et de la violence populiste : l'invasion de la place des Trois Pouvoirs le 8 janvier 2023

Resumo

O artigo analisa, à luz do conceito de violência populista, a invasão da Praça dos Três Poderes em 8 de janeiro de 2023, buscando algum padrão espacial que nos ajude a entender aspectos desse episódio que são, ainda, desconhecidos. A partir de um banco de dados original, mapeamentos e regressões estatísticas revelam o peso da agropecuária no PIB municipal, a proximidade geográfica com o Distrito Federal e a infraestrutura rodoviária como fatores que viabilizaram a mobilização de pessoas para Brasília. Contrariando expectativas, o crescimento da população evangélica apresentou relevância negativa na análise. Os resultados dialogam com pesquisas prévias que apontam o papel do financiamento de atores do agronegócio na mobilização das pessoas para a invasão. Os achados contribuem com a compreensão das relações entre populismo, geografia e violência política no Brasil contemporâneo.

Palavras-chave
violência populista; geografia do ressentimento; bolsonarismo; eleições; 8 de janeiro

Abstract

This article analyzes, through the lens of the concept of populist violence, the invasion of the Praça dos Três Poderes in the federal capitol on January 8, 2023, seeking to identify spatial patterns that may help elucidate still unknown aspects of that event. Utilizing an original database, the study employs spatial mapping and statistical regressions to reveal that the importance of agriculture to a municipality's economy, geographic proximity to the Federal District, and road infrastructure are key factors that made the insurrection viable. Contrary to expectations, the growth of the evangelical population proved relevant in the analysis, albeit in a negative manner. The results align with previous studies highlighting the role of financing from agribusiness actors' in mobilizing individuals. These findings contribute to a deeper understanding of the interrelations between populism, geography, and political violence in contemporary Brazil.

Keywords
populist violence; geography of resentment; Bolsonarism; elections; January 8

Resumen

Este artículo analiza, a la luz del concepto de violencia populista, la invasión de la Plaza de los Tres Poderes el 8 de enero de 2023, buscando identificar patrones espaciales que permitan comprender aspectos aún desconocidos de dicho evento. A partir de una base de datos original, la investigación utiliza mapeos y regresiones estadísticas, revelando la mayor influencia del sector agropecuario en el PIB municipal, la proximidad geográfica al Distrito Federal y la infraestructura vial como factores clave de movilización. Contrariamente a las expectativas, el crecimiento de la población evangélica resultó relevante en el análisis, aunque de manera negativa. Los resultados están en consonancia con investigaciones previas que señalan el papel del financiamiento por parte de actores del agronegocio en la movilización de personas hacia Brasilia. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda de las relaciones entre populismo, geografía y violencia política en el Brasil contemporáneo.

Palabras clave
violencia populista; geografía del resentimiento; bolsonarismo; elecciones; 8 de enero

Résumé

Cet article analyse, à la lumière du concept de violence populiste, l’invasion de la Place des Trois Pouvoirs le 8 janvier 2023, en cherchant à identifier des schémas spatiaux permettant de mieux comprendre des aspects encore méconnus de cet événement. À partir d’une base de données originale, la recherche utilise des cartographies et des régressions statistiques, révélant le poids important de l’agriculture dans le PIB municipal, la proximité géographique au District fédéral et les infrastructures routières comme facteurs clés de mobilisation. Contrairement aux attentes, la croissance de la population évangélique s’est avérée pertinente dans l’analyse, bien que de manière négative. Les résultats s’inscrivent en dialogue avec des études antérieures soulignant le rôle du financement par des acteurs de l’agrobusiness dans la mobilisation des individus vers Brasília. Ces conclusions contribuent à une meilleure compréhension des relations entre populisme, géographie et violence politique dans le Brésil contemporain.

Mots-clés
violence populiste; géographie du ressentiment; bolsonarisme; élections; 8 janvier

Introdução

No dia 8 de janeiro de 2023, centenas de pessoas protagonizaram um dos eventos mais marcantes desde a redemocratização: a invasão e depredação dos edifícios-símbolo da política brasileira. A Praça dos Três Poderes, em Brasília (DF), onde estão as sedes do Poder Legislativo, Executivo e Judiciário, foi tomada por pessoas que não aceitavam a posse do presidente eleito Luiz Inácio Lula da Silva. O Congresso Nacional, o Palácio do Planalto e o Supremo Tribunal Federal foram depredados e bens públicos destruídos. Apesar da conivência de diferentes atores políticos, mais de mil pessoas foram presas em decorrência dos atos.

Naquele momento, canais midiáticos buscavam entender o que estava ocorrendo, refletindo posicionamentos político-ideológicos em seus discursos. A princípio, a empresa CNN designara os presentes como manifestantes, mas mudou o termo e, ao final, denominava-os como “radicais” e “criminosos” (Araújo, 2023). O portal G1, por sua vez, definiu-os como “terroristas”, enquanto a Folha de S.Paulo, como “golpistas” (Silva, 2023). Já a rede Jovem Pan News caracterizou-os como “manifestantes” em toda a sua transmissão (Pinto; Santos, 2023).

No mundo acadêmico, as interpretações variaram. A maioria classificou o evento como uma tentativa de golpe de Estado (Custódio; Carvalho, 2023; Ferraz, 2024). No entanto, outros argumentaram que a ausência de armas e de coordenação institucional caracterizavam o episódio mais como uma insurreição que buscava o apoio das Forças Armadas (Grandi, 2024). A opinião pública refletiu também essas divisões, já que apenas 30% dos brasileiros o julgaram como uma tentativa de golpe. Entre os eleitores de Bolsonaro em 2022, essa percepção caía para 17%, enquanto 46% dos eleitores de Lula consideraram um golpe. Para a maioria dos brasileiros, o 8 de janeiro foi percebido principalmente como vandalismo (Datafolha [...], 2024).

Entretanto, ainda há mais perguntas do que respostas sobre o evento, especialmente porque poucas análises que buscassem entender as motivações dos invasores ou suas características sociais foram realizadas. Nesse sentido, o objetivo deste artigo é ajudar a suprir essa lacuna, a partir de uma análise contextual geográfica sobre a origem dessas pessoas, buscando algum padrão espacial que contribua para entender aspectos do 8 de janeiro que são, ainda, desconhecidos. Entender a geografia dos invasores não é simplesmente localizá-los, mas levar em consideração que a concentração ou a dispersão de fenômenos podem indicar fatores contextuais, os quais ajudam a compreendê-los (Agnew, 1996).

Este artigo parte da literatura contemporânea que propõe fazer a distinção entre o voto em candidatos populistas e a violência populista (Pape; Larson; Ruby, 2024) e, consequentemente, distinguir o eleitor do ex-presidente Jair Bolsonaro das pessoas que praticaram os atos do 8 de janeiro. Como autores afirmam, seus eleitores compõem diferentes grupos sociais com razões distintas para votar nele (Kalil, 2018; Nobre, 2020; Nicolau, 2020; Gracino Júnior; Goulart; Frias, 2021). Alguns argumentam que os grupos que apoiam incondicionalmente a agenda de Bolsonaro não representariam mais de 25% dos votos, enquanto o restante votava mais em oposição aos concorrentes (Nicolau, 2020; Rennó, 2022).

Entender a geografia do voto em Jair Bolsonaro não revela, como consequência, o que ocorreu na Praça dos Três Poderes. Este artigo converge com tentativas recentes de entender a “geografia do ressentimento” (Rodrigues, 2022; Huijsmans, 2023; Auerbach; Eidheim; Fimreite, 2024) envolvida no populismo, que pode ser catalisadora da violência vista no dia 8 de janeiro de 2023. Busca-se, assim, compreender as múltiplas escalas implicadas no fenômeno (Halvorsen; Torres, 2022), bem como a localização geográfica de onde provêm os invasores e suas características socioeconômicas (Madeira; Silva; Malheiros, 2021), testando as explicações mais recorrentes sobre a eleição de Jair Bolsonaro.

Para atingir esse objetivo, foram utilizadas informações a respeito dos indivíduos presos no dia para criar um banco de dados original incluindo seus municípios de origem e variáveis comumente consideradas explicativas para a ascensão do bolsonarismo. Dentro desse contexto, todos esses indivíduos foram aqui classificados como envolvidos na invasão de 8 de janeiro. Retornaremos a esse debate nas seções subsequentes.

O artigo está estruturado em três partes. Primeiro, revisitamos a literatura na seção “Violência populista e bolsonarismo: pontes teóricas necessárias” para explorar associações existentes entre populismo e violência, o que pode ajudar a entender o fenômeno observado em 8 de janeiro. Em seguida, em “Materiais e métodos”, detalhamos os procedimentos metodológicos da pesquisa. Por fim, em “Resultados e discussão” analisamos os dados empíricos à luz da literatura sobre o tema.

Violência populista e bolsonarismo: pontes teóricas necessárias

Vários termos são empregados para abordar o aumento de partidos de extrema direita em todo o mundo, incluindo “populismo de direita” (Mudde, 2019), “reação nacionalista” (Reis, 2020) ou “nacionalismo de direita” (Bar-On, 2018). Apesar dos desafios conceituais na definição do populismo, dado seu uso tanto no discurso popular quanto na academia, incluindo sua natureza transversal em todo o espectro político-ideológico (Rooduijn, 2018), características específicas tendem a prevalecer. O populismo apresenta um discurso ideológico que divide a sociedade em duas forças sociopolíticas opostas, tipicamente caracterizadas por um “povo” com valores superiores e uma “elite” (política, econômica, intelectual e cultural [Eatwell; Goodwin, 2020]) vista como responsável pelo declínio institucional, financeiro e social e pela decadência moral do Estado-nação (Akkerman; Mudde; Zaslove, 2014; Laclau, 2016; Rosanvallon, 2021).

A definição de “povo” varia contextualmente, abrangendo grupos étnicos/raciais específicos, nativos territoriais ou aqueles que personificam a pureza nacional (Koch, 2023). O populismo emerge de uma desconfiança com as instituições democráticas e de um apelo por uma liderança forte para retificar a deturpação percebida na sociedade (Rosanvallon, 2021; Kriesi; Papas, 2015). Sua ascensão estimulou análises focadas em duas explicações principais: a erosão econômica do Estado de bem-estar social, impulsionando queixas institucionais; e reações culturais a movimentos de identidade e migração, ambos ligados a sentimentos de ressentimento e exclusão (Freeden, 2017; Davies, 2020; Mudde, 2023).

O populismo também poderia ser verificado na política externa, o que autores denominam como “política externa populista” (Wajner; Giurland, 2023). Nessa escala, a nação é vista como excepcional, e ações de “reconstrução e redefinição” precisam ser realizadas para combater o que inimigos internos e externos cometeram ao longo dos últimos anos. Por essa razão, a soberania territorial é um conceito retomado, especialmente contra instituições multilaterais que teriam minado a capacidade de resposta estatal (Azevedo, 2023), limitando sua autonomia e seu direito de autodeterminação. Sawicka (2024, p. 2) aponta que a resposta da política externa populista seria “a adoção de uma instância de resistência baseada na atitude ‘eles não nos dirão o que fazer’”.

Essas ações são geradas por dois tipos de raiva que se reforçam mutuamente e alimentam o populismo (Davies, 2020): a raiva rápida e a gradual. A primeira surge de modo espontâneo, subconscientemente, como uma resposta corporal, reativa e performativa que pode escalar para a violência, como, por exemplo, uma resposta a uma eleição considerada injusta. Já a segunda se acumula ao longo do tempo como um reflexo a injustiças percebidas, levando à melancolia e ao ressentimento. Davies enfatiza que a raiva é uma “emoção ativa e reativa” (2020, p. 35), influenciando de modo significativo o ambiente político atual. Esse sentimento é com frequência alimentado e exacerbado por líderes populistas, principalmente via comunicação direta com os eleitores por meio de redes sociais (Gerbaudo, 2019).

Piazza (2023) identificou quatro fatores para compreender o sentimento populista e o apoio à violência política. A pesquisa indica que indivíduos que endossam ideias populistas também tendem a aceitar mais o uso da violência para atingir objetivos políticos. O primeiro fator está relacionado a uma sensação de derrota experimentada por grupos afetados por mudanças econômicas devido à globalização — um fenômeno que elucida o voto da “região do ressentimento” do Rust Belt em Donald Trump em 2016 (Pape; Larson; Ruby, 2024). O segundo fator diz respeito à desconfiança em relação às instituições políticas, sendo questionados os papéis de mediação e supervisão dentro do sistema democrático. Além disso, a ideia de uma ameaça percebida impulsiona a violência populista, já que a dicotomia “nós contra eles” explora ansiedades individuais diante das mudanças demográficas. Por fim, o “iliberalismo político” é descrito como uma rejeição ao sistema e uma preferência por personalizar o poder sob líderes fortes.

Regiões onde esses fatores estão mais concentrados podem revelar uma “geografia do ressentimento” (Rodrigues, 2022; Huijsmans, 2023; Auerbach; Eidheim; Fimreite, 2024). Pesquisas nessa perspectiva produzem mapeamentos que contribuem para compreender a explosão da violência populista, marcada por atos que visam instalar e/ou manter no poder um partido ou líder populista (Pape; Larson; Ruby, 2024), além de impor suas agendas à força. Cabe entender, para cada contexto, quais elementos tendem a ser os mais incendiários e quais os principais alvos dessa violência.

Uysal et al. (2023) demonstraram que o populismo de direita está ligado a ataques contra solicitantes de asilo na Alemanha, corroborando Vassilopoulou et al. (2022) sobre a relação entre violência simbólica e populismo. Na França, Buchart (2023) mostrou como o discurso de Florian Philippot, da Frente Nacional, estimulou a violência verbal durante a pandemia de covid-19. Já Kagwanja (2009) apontou o populismo no Quênia como fator de violência em 2008, sendo exploradas divisões étnicas para fins políticos.

Pape, Larson e Ruby (2024) analisaram a invasão do Capitólio em 6 de janeiro de 2021, associando a origem geográfica dos envolvidos às mudanças raciais locais (declínio do domínio branco). O estudo concluiu que preocupações raciais superam queixas econômicas (como a perda de empregos industriais) — as duas principais explicações para o voto em Trump. Nesse sentido, a origem do voto em Trump não é sinônimo direto da origem da participação na violência populista. Além disso, a ausência de representação republicana local foi identificada como um fator que intensifica o ressentimento em condados onde os insurrecionistas se percebem como minorias. Nota-se, portanto, que essa “geografia do ressentimento” identifica áreas onde o populismo prospera, marcadas por sentimentos de negligência (Huijsmans, 2023).

Em relação ao bolsonarismo, há vasta literatura que analisa a ascensão do ex-presidente ao Executivo nacional (Kalil, 2018; Nobre, 2020; Nicolau, 2020; Gracino Júnior; Goulart; Frias, 2021) e sua atuação ao longo dos quatro anos de governo (Ros; Taylor, 2022; Miguel, 2021; Setzler, 2021). Em geral, ela revela ao menos três das características discutidas anteriormente por Piazza (2023) na relação entre populismo e violência. Em primeiro lugar, a falta de confiança nas instituições políticas é exemplificada pelos conflitos em andamento entre o Poder Executivo e o Supremo Tribunal Federal, notadamente visando o ministro Alexandre de Moraes como um adversário definido, as críticas implacáveis ao sistema eleitoral e ao voto eletrônico (Oliveira, 2024; Vicari, 2024). Em segundo, a apreensão quanto a mudanças sociais se manifesta em discursos sobre a maioria cristã e sentimentos como “a minoria deve obedecer ou partir” (Andrade, 2022), bem como campanhas contra a percebida “ideologia de gênero”, particularmente articuladas pela comunidade evangélica (Miguel, 2021; Setzler, 2021). Por fim, apesar de estar envolvido na política institucional desde o início dos anos 1990, Bolsonaro se posicionou como “contra tudo o que existe”, assumindo o manto de resgatar o Brasil de um suposto declínio moral e econômico (Nobre, 2020; Nicolau, 2020; Rocha; Solano; Medeiros, 2021; Goulart, 2024).

Esses valores contribuem para a compreensão do perfil demográfico identificado por vários autores sobre a base eleitoral de Jair Bolsonaro. Por um lado, fatores político-partidários, particularmente sentimentos antipetistas (relativos ao Partido dos Trabalhadores), respondem por uma parcela significativa do apoio ao candidato (Borges; Vidigal, 2018; Samuels; Zucco, 2018). Por outro lado, aspectos sociais, econômicos e geográficos também foram explorados em pesquisas que analisam o tema. Nacionalmente, os padrões de votação bolsonarista se correlacionam com maior status socioeconômico entre os eleitores (Nunes, 2022), maior proporção de indivíduos autoidentificados como brancos (Makino, 2020; López, 2023) e regiões dominadas pelo setor agrícola (Farias, 2021; Rennó, 2022), particularmente áreas com disputas por demarcações de terras indígenas (Fearnside, 2019; Ramos, 2021).

No entanto, pesquisas envolvendo estudos de caso em escalas intraurbanas revelam uma maior complexidade nesse padrão de votação. A dinâmica racial se torna mais matizada, sobretudo quando examinadas as periferias metropolitanas, onde há uma concentração notável de votos para Bolsonaro, mesmo em áreas com uma população negra significativa (Kessler; Miskolci; Vommaro, 2024). Uma complexidade semelhante é observada em relação aos níveis socioeconômicos. Por exemplo, na cidade do Rio de Janeiro, os votos para Bolsonaro apresentaram altas concentrações tanto em bairros ricos, como Leblon e Barra da Tijuca, quanto em regiões pobres, como grandes partes das zonas norte e oeste do Rio (Silva; Santos; Silva, 2022). Um fenômeno intrigante também foi observado em São Gonçalo, o segundo maior município do estado do Rio de Janeiro, caracterizado por baixos níveis socioeconômicos, mas com uma proporção substancial de votos para Bolsonaro (Oliveira, 2022). Algo semelhante foi visto também na Ceilândia, maior região administrativa do Distrito Federal (Barros Júnior, 2022).

Apesar de não formar um bloco homogêneo (Vital, 2024), pesquisas em escalas nacionais e intraurbanas vinculam o aumento de fiéis evangélicos com uma maior proporção de votos para Jair Bolsonaro (Quadros; Madeira, 2018; Gracino Júnior; Goulart; Frias, 2021). A mobilização de pautas e costumes morais geralmente ressoa com a população evangélica, levando à sua identificação com o ex-presidente. Vale ressaltar que os evangélicos têm sido o segmento religioso que mais cresce no Brasil nos últimos anos — em 1980, eles representavam pouco mais de 6% da população, enquanto agora são 22% (IBGE, 2023). Vital, Gherman, Lemos e Silva (2024) buscaram uma radiografia dos perfis e das técnicas utilizadas nas redes sociais pela extrema direita e concluíram que, de cada dez publicadores, oito se identificam como evangélicos.

Um estudo qualitativo recente envolvendo dezesseis grupos focais ressaltou a importância da dicotomia “nós (apoiadores de Bolsonaro) vs. eles (apoiadores do PT)” na formação da identidade do grupo. Kessler, Miskolci e Vommaro (2024) observaram que os apoiadores de Bolsonaro geralmente se percebem como representantes de um futuro contrastante com o passado simbolizado pelo PT e seus programas “comunistas” e “intervencionistas” percebidos como ultrapassados. Expressam desconforto com a agenda moral, os costumes ou os movimentos sociais endossados pelo PT (como o Movimento dos Trabalhadores Rurais sem Terra, o MST). Além disso, sua postura antiestablishment contra a corrupção serve como outro elemento definidor.

Em Sawicka (2024), as posições bolsonaristas foram enquadradas como “política externa populista”. No caso de Jair Bolsonaro, seus discursos contra o Mercosul, as acusações contra oponentes externos e a disseminação de mentiras sobre seus governos foram posições apontadas como exemplos desse fenômeno. Para a autora, o governo Bolsonaro buscava “reconstruir e ressignificar” políticas externas de antecessores consideradas contrárias à soberania nacional e aliadas a governos autoritários de esquerda, como a Venezuela. Assim, o reforço à ideia de “grandeza nacional” aliado a ataques a instituições multilaterais — como a ONU — foram práticas constantes ao longo dos seus quatro anos de governo.

Embora essas análises amplamente discutidas a respeito dos eleitores e práticas de Jair Bolsonaro forneçam insights sobre os envolvidos na invasão da Praça dos Três Poderes, é imperativo avaliar até que ponto essas características de fato ajudam a compreender o fenômeno da violência populista que abalou o Brasil em 8 de janeiro de 2023.

Materiais e métodos

A partir dos nomes completos dos presos, divulgados publicamente, nos atos de 8 de janeiro de 2023, duas fontes foram utilizadas para determinar sua origem geográfica. A primeira foi o site Tudo Sobre Todos (https://tudosobretodos.info), com validação buscada em plataformas de mídia social como Instagram e Facebook para correção de homônimos. Em seguida, uma série de dados sobre os municípios foram coletados para formar o banco de dados analisado.

A literatura comentada na seção anterior relaciona a ascensão do populismo de direita no Brasil ao sentimento antipetista e a aspectos sociais de uma “geografia do ressentimento”. Por isso, foram escolhidas as seguintes variáveis: proporção de votos em Jair Bolsonaro no 1º turno, para verificar maior adesão à agenda bolsonarista, o “voto sincero”, evitando os números do 2º turno que são mais influenciados pelo voto “no menos pior” (Downs, 1999; Rennó; Hoepers, 2010). Para revelar a “geografia do ressentimento”, foram selecionados o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM); a proporção da população autodeclarada branca; o crescimento da população evangélica nos últimos 22 anos com base no censo de 2000; a proporção de urbanização; e o valor adicionado bruto da agropecuária no PIB municipal. Por último, foi também acrescida ao banco de dados a distância em relação ao Distrito Federal, que poderia ter influência na participação de indivíduos no 8 de janeiro.

A coleta de dados quantitativos foi conduzida utilizando várias plataformas de banco de dados online, especificamente, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE (2000, 2010 e 2022), do Tribunal Superior Eleitoral - TSE (2020 e 2022) e do Google Maps (2024). Quando não havia dados censitários atualizados disponíveis, foram utilizados dados de 2010, como o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) e a taxa de urbanização. As informações sobre atividades agrícolas e pecuárias foram obtidas de uma pesquisa do IBGE sobre o Produto Interno Bruto dos Municípios (2021).

A distância entre os municípios e Brasília foi calculada em quilômetros usando a plataforma Google Maps. O cálculo considerou a opção “melhor rota no momento” via “carro” fornecida pela plataforma. Para a porcentagem de votos em Lula no segundo turno, foram utilizados dados da plataforma UOL Eleições, que por sua vez obteve os dados do TSE (2022). A variável dependente deste estudo é o número absoluto de indivíduos indiciados por participação nos eventos do 8 de janeiro de 2023, agregados por município. Para corrigir diferenças no tamanho populacional dos municípios e estimar taxas, foi incluído no modelo um offset correspondente ao logaritmo da população municipal, permitindo ao modelo estimar taxas de invasores por habitante, sem transformar a variável dependente em log. O PIB agropecuário per capita foi calculado dividindo-se o PIB agropecuário municipal pelo tamanho da população local. Além disso, essa variável foi transformada em logaritmo para reduzir a assimetria na distribuição dos valores e evitar que municípios com cifras excepcionalmente altas exercessem influência desproporcional sobre os resultados do modelo. As demais variáveis, incluindo a distância até Brasília, foram mantidas em seus valores originais. Já a variável “cidade_media” foi criada como uma variável dicotômica, identificando municípios com população entre cem mil e quinhentos mil habitantes, classificados como cidades médias.

Modelo de Análise

A metodologia empregada para a análise de dados envolveu a utilização do conjunto de modelos do Modelo Linear Generalizado (GLM), com foco principal no modelo de regressão binomial negativa devido à sua adequação para análise de dados de contagem, especialmente em casos de superdispersão. A escolha desse modelo está alinhada com recomendações de várias fontes (Cameron; Trivedi, 2013; Fávero, 2015; Abitbol; Lee, 2017). A análise foi realizada usando estimativa de máxima verossimilhança.

A análise de dados e a avaliação do modelo foram conduzidas usando o software estatístico R por meio da interface RStudio, versão 4.3.3, sem pacotes estatísticos adicionais, pois o pacote GLM já está incluído na instalação do R.

O software ArcGIS Desktop (ESRI, 2021) foi usado para visualização cartográfica. Um centroide foi calculado para cada município com indivíduos nomeados, e esses centroides foram usados para criar um mapa de localização simples (figura 2). Além disso, buffers espaciais foram gerados a partir de Brasília para delinear o território em quatro áreas com base na proximidade da capital (figura 3). Por fim, a técnica de Densidade de Kernel foi aplicada usando os centroides para analisar relacionamentos e estimar a densidade de dados dentro de um raio de influência especificado, auxiliando na compreensão de padrões dentro da área de estudo (figura 4).

Figura 2
Origem dos presos da invasão de 8 de janeiro

Figura 3
Mapa de densidade de origem dos presos de 8 de janeiro

Figura 4
Distância em relação ao DF e principais rodovias brasileiras

Resultados e discussão

No dia 9 de janeiro de 2023, um dia após a invasão na Praça dos Três Poderes, o acampamento em frente ao quartel-general do Exército em Brasília foi desmontado. Por 71 dias, centenas de pessoas se revezavam em barracas (e hotéis ou imóveis particulares) e gritavam palavras de ordem pedindo ajuda à cúpula militar para não permitir a posse do presidente eleito. Diferentes coberturas jornalísticas acompanharam os manifestantes e revelaram planos de golpes e atentados. Em entrevista ao Metrópoles, uma manifestante afirmou que “[...] vamos orar pelas Forças Armadas, porque a esquerda é satanista e está amaldiçoando os três comandantes” (Rios, 2024). Na mesma reportagem, aponta-se a presença de George Washington de Oliveira Santos, indivíduo que planejava cometer atentados a bomba em Brasília. Segundo o jornal, ele declarou que estava “preparado para matar ou morrer”. No dia 8 de janeiro de 2023, essas pessoas se moveram do quartel-general (figura 1 – B) até a Praça dos Três Poderes (figura 1 – C), um trajeto de, aproximadamente, 8km de distância.

Ao longo do trajeto, as pessoas vestiam roupas da seleção brasileira, portavam a bandeira nacional nas costas, gritavam pedidos de intervenção militar enquanto passavam em frente a diferentes edifícios geossimbólicos da política brasileira. Segundo reportagens, o grupo foi escoltado pela Polícia Militar do Distrito Federal ao longo de todo o caminho (Bolsonaristas [...], 2023). Após a invasão das sedes do Legislativo, Executivo e Judiciário, mais de mil pessoas foram presas.

Os dados descritivos da amostra analisada são limitados, uma vez que foram utilizados dados secundários e a pesquisa dependia das informações dos indiciados divulgadas pelas autoridades. A amostra analisada revelou que 70,97% das pessoas tinham 40 anos ou mais, com idades variando entre 18 e 73 anos. A média de idade foi de 44 anos. No recorte por gênero, 68,13% dos indiciados por participação na tentativa de golpe de 8 de janeiro de 2023 eram homens. Entre os indivíduos com 65 anos ou mais (nove pessoas), seis eram homens e três, mulheres. Embora as mulheres representassem apenas 31,97% dessa faixa etária, apresentaram média de idade superior à média geral da amostra, com 46 anos.

A gravidade da violência naquele dia é revelada nas declarações fornecidas pelos detentos e pelos policiais presentes. Em 2 de julho de 2023, o jornal Folha de São Paulo (Feitoza, 2023) publicou inúmeras declarações dadas à polícia do Distrito Federal por detentos envolvidos na invasão e depredação dos prédios dos Três Poderes. De acordo com essas declarações, a intenção era supostamente incitar as Forças Armadas a conduzir um golpe militar, movida pela crença em fraude eleitoral e subsequente raiva pela derrota de Bolsonaro. Além disso, os invasores alegaram que suas ações visavam resgatar o Brasil do que eles percebiam como instituições eleitorais fraudulentas, impedir o comunismo e a escravidão sexual e oferecer salvação espiritual à nação (Feitoza, 2023).

Como demonstra a figura 2, houve invasores de todas as regiões do Brasil, com quantidade absoluta maior no Sudeste (38,5%), seguida pelo Centro-Oeste (18,81%) e Sul (18,46%). As regiões Nordeste (14,92%) e Norte (7,59%) foram aquelas com menores participações no evento. Entretanto, se compararmos isso à distribuição regional de população no Brasil, nota-se que somente a região Centro-Oeste teve sobrerrepresentação de participantes (de acordo com o IBGE [2023] apenas 8% da população brasileira era dessa região). Esse dado pode ser, talvez, explicado pela localização do Distrito Federal, hipótese que será explorada adiante.

O mapa revela que não há uma relação entre a origem do invasor e o estado onde houve maior proporção de votos em Jair Bolsonaro em 2022. Ademais, outros fatores precisam ser investigados, como a distância de Brasília e a infraestrutura necessária para essa longa viagem. Razões do voto em Bolsonaro podem ser diferentes das razões da violência populista.

Os estados com maior número de participantes foram São Paulo (229) e Minas Gerais (155). Porém, chama atenção o total de pessoas de Mato Grosso (92), Bahia (71) e de todos os estados do Sul do país — Paraná (66), Santa Catarina (67) e Rio Grande do Sul (76). No Norte, Rondônia se destaca com 35. Nota-se, portanto, que a distância geográfica não foi o fator determinante na participação, visto que o Distrito Federal teve registro de apenas 52 pessoas, abaixo de todos os casos destacados. Vale lembrar que, nas eleições de 2022, o Distrito Federal foi um dos entes federativos com maior proporção de votos no candidato Bolsonaro.

As figuras 2 e figuras 3 destacam uma assimetria na dispersão espacial dos participantes da invasão de 8 de janeiro, o que motivou uma investigação sobre as condições que facilitaram a formação desse grupo. O mapa ajuda a perceber as áreas de maior concentração dessas pessoas, indicando pontos de destaque como a região entre São Paulo – Santos – São José dos Campos, além do eixo Florianópolis – Curitiba.

Apesar da maior proximidade com o Distrito Federal, a região norte de Minas Gerais (MG) não contou com muitos participantes, evidenciando a heterogeneidade interna do estado. Minas Gerais foi considerado o "swing state" brasileiro em 2022, desempenhando um papel central na disputa eleitoral (Alves, 2022). Destaca-se também o Triângulo Mineiro, especialmente se comparado às outras regiões do mesmo estado. Esses dados reforçam pesquisas anteriores que apontam como Minas tem um padrão espacial de voto heterogêneo, apontado desde 2006 (Terron; Soares, 2010).

O número pequeno de participantes de vários estados da região Nordeste pode dar suporte a análises que relacionem essa área com uma resistência mais robusta a Bolsonaro, particularmente em contraste com a popularidade do atual presidente Lula (Nicolau, 2020). Bolsonaro não obteve a maioria dos votos em nenhum dos nove estados da região. Por exemplo, no Piauí (PI), no Ceará (CE) e em Pernambuco (PE), ele recebeu apenas 19,90%, 25,38% e 29,91% dos votos, respectivamente. Por fim, é importante também destacar que, na Bahia, as principais origens desses indivíduos não estão na área do oeste baiano, como se poderia esperar pela proximidade e dinâmica econômica.

Para visualizar melhor essa dinâmica espacial, utilizou-se a técnica de Densidade de Kernel (figura 3), na qual alguns padrões intrigantes surgem e justificam a descrição e análise. No contexto da região Centro-Oeste, é notável que a concentração espacial não está precisamente em torno do Distrito Federal, mas sim em áreas dentro do estado de Mato Grosso (MT) que se enquadram nos buffers de 1.000 km e 1.500 km em relação à capital (figura 4).

O único estado que não teve nenhuma pessoa envolvida diretamente na invasão foi o Amapá, característica que praticamente também envolve o estado de Roraima (uma pessoa), apesar de este último ter sido onde houve maior proporção de votos em Bolsonaro em 2022. Em outras palavras, não há, em escala estadual, uma convergência entre a maior proporção de votos em Bolsonaro em 2022 e a participação direta na invasão. Uma reflexão apressada apontaria a distância como um fator determinante para explicar essa ausência, porém envolvidos oriundos do extremo do Rio Grande do Sul revelam que não seria, apenas, uma questão de quilometragem bruta. A figura 4 aponta que a falta de conexão rodoviária com Brasília pode ser um fator importante nesse resultado. Como revelado em reportagens, o modal rodoviário foi o escolhido para caravanas que chegavam ao DF para o 8 de janeiro. Esse dado se torna evidente em alguns casos particulares, como o padrão espacial de eixo norte-sul no estado do Pará, relacionando a participação da população à BR-010 que liga Belém a Brasília, e oeste-leste no Mato Grosso com a BR-070 e seu entroncamento com a BR-364 (figura 4).

A análise aponta que o evento não foi exclusivamente local, mas sim reflexo de uma mobilização política nacional. A relação entre densidade de concentração, proximidade geográfica (buffer) e apoio político sugere uma mobilização bem organizada, com redes de apoio estruturadas em regiões estratégicas. Grande parte dos municípios indicados está localizada dentro de um raio de 1500 km de Brasília, cobrindo áreas centrais do Sudeste e Centro-Oeste. Por fim, as rodovias principais, como a BR-040 e a BR-060, parecem ter desempenhado um papel crucial na chegada dos manifestantes, sendo vias que conectam regiões de alta densidade com Brasília.

Como segunda parte da análise, foi realizada a correlação entre as variáveis independentes para explorar as possíveis relações entre os fatores que poderiam influenciar a participação na invasão das sedes dos Três Poderes no Brasil em 8 de janeiro de 2023. A matriz de correlação, apresentada na figura 5, destacou associações significativas que serviram como base preliminar para a interpretação das variáveis no modelo de regressão. Apenas correlações estatisticamente significativas foram reportadas, sendo que as associações positivas estão representadas em vermelho e as negativas em azul. Quanto mais intensa a cor, maior a força da correlação: tons mais próximos de azul indicam uma correlação positiva mais forte, tons mais próximos de vermelho indicam uma correlação negativa mais forte e tons mais claros, próximos de branco, representam correlações próximas de zero entre as variáveis.

Figura 5
Matriz de Correlação das Variáveis Independentes

A variável "bolso1" apresentou alta correlação positiva (r = 0,97) com "cresc.evang”, sugerindo que municípios com maior expansão evangélica ao longo do tempo também apresentaram maior apoio político ao candidato Bolsonaro no 1º turno das eleições de 2022. Esse padrão sugere uma relação entre o crescimento da população evangélica ao longo do tempo e o apoio político ao candidato, especialmente a partir do “voto sincero”, confirmando a literatura sobre o tema (Quadros; Madeira, 2018; Gracino Júnior; Goulart; Frias, 2021). Além disso, "bolso1" apresentou correlação negativa com o tamanho populacional dos municípios (r = -0,05) e com o log do PIB agropecuário per capita (r = -0,22). Para essa amostra, os resultados sugerem que o apoio ao candidato Bolsonaro no primeiro turno foi ligeiramente menor em municípios mais populosos e em áreas com maior atividade agropecuária.

A alta correlação entre as variáveis "bolso1" e “cresc.evang” reflete uma forte colinearidade, o que pode gerar instabilidade nos coeficientes do modelo e resultar em sinais opostos para variáveis com grande sobreposição informacional, um efeito comum em análises com multicolinearidade elevada (Greene, 2012; Wooldridge, 2015). Embora essa colinearidade dificulte a interpretação dos coeficientes individuais, todas as variáveis foram mantidas no modelo devido à sua relevância teórica e ao papel central que desempenham na compreensão da participação dos manifestantes em 8 de janeiro de 2023, de acordo com as diretrizes para inclusão de variáveis teoricamente significativas (Gujarati; Porter, 2009). Essas variáveis capturam dimensões complementares que enriquecem a análise, e sua manutenção no modelo permite uma representação mais robusta e teoricamente coerente do comportamento estudado, mesmo que isso introduza complexidade adicional na interpretação dos coeficientes (Dormann et al., 2013). Dessa forma, a presença de eventuais sinais opostos nos coeficientes não representa efeitos contraditórios, mas reflete ajustes do modelo frente à redundância informacional, um fenômeno reconhecido em análises com alta multicolinearidade (Belsley; Kuh; Welsch, 2005; Dormann et al., 2013).

Após a análise das correlações das variáveis, o modelo de regressão binomial negativa foi ajustado para investigar os fatores que influenciam a participação da tentativa de golpe ocorrida no Brasil em 8 de janeiro de 2023. Os resultados do modelo geral se apresentam na tabela 1 e o ajuste do modelo foi adequado, conforme indicado pela redução do desvio residual.

Tabela 1
Regressão Binomial Negativa do Modelo Geral

	Estimativa do coeficiente	Erro-padrão	Estatística Z	p-valor
(Intercepto)	-7,23E+03	9,28E+02	-7.790	6.69e-15***
% de votos em Bolsonaro no 1º turno	2,73E+01	4,54E+00	6.013	1.82e-09***
Prefeito é da oposição	-4,44E+01	1,19E+02	-0.374	0.70828
Prefeito é do PT	1,49E+01	2,73E+02	0.055	0.95638
Tamanho populacional	-1,07E-04	3,99E-05	-2.686	0.00724**
Região metropolitana	-3,00E+02	1,00E+02	-2.988	0.00281**
Taxa de urbanização	-2,12E+01	4,16E+00	-5.088	3.62e-07***
Crescimento da população evangélica	-2,18E+01	7,74E+00	-2.816	0.00486**
% de população não branca	-4,01E+00	3,28E+00	-1.223	0.22118
Distância do Distrito Federal	-1,93E-01	6,90E-02	-2.803	0.00507**
Cidade média	-2,47E+02	9,09E+01	-2.720	0.00653**
PIB agropecuário per capita	1,36E+02	5,70E+01	2.389	0.01690*
IDHM	-2,81E+03	1,37E+03	-2.048	0.04053*

• Nota: Baseado em múltiplas fontes relatadas na seção “Materiais e métodos”. “*” p<0.05, “**” p<0.01, “***” p<0.001. N = 442. Log-verossimilhança = -786.135; AIC = 1600.3. θ (parâmetro de dispersão) = 5.212 (EP = 0.874). Deviance residual = 342.11 com 429 graus de liberdade. Modelo estimado em 1 do algoritmo Fisher Scoring.
• Fonte: Elaboração própria

Embora o modelo geral apresentado na tabela 1 tenha incluído todas as variáveis consideradas relevantes do ponto de vista teórico, foi elaborado um modelo reduzido, no qual permaneceram apenas as variáveis estatisticamente significativas. O objetivo dessa segunda especificação foi avaliar se a redução de variáveis pode resultar em melhor ajuste. A tabela 2 apresenta os resultados do modelo reduzido, que será analisado a seguir. A comparação entre os dois modelos será realizada posteriormente para fundamentar a escolha do modelo mais adequado.

Tabela 2
Regressão Binomial Negativa do Modelo Reduzido

	Estimativa do coeficiente	Erro-padrão	Estatística Z	p-valor
(Intercepto)	-8,01E+03	6,79E+02	-11.800	< 2e-16***
% de votos em Bolsonaro no 1º turno	2,91E+01	4,25E+00	6.845	7.67e-12***
Tamanho populacional	-1,11E-04	3,93E-05	-2.837	0.004551**
Região metropolitana	-3,03E+02	1,00E+02	-3.024	0.002498**
Taxa de urbanização	-2,22E+01	4,09E+00	-5.424	5.84e-08***
Crescimento da população evangélica	-2,65E+01	6,87E+00	-3.851	0.000117***
Distância do Distrito Federal	-1,77E-01	6,75E-02	-2.622	0.008754**
Cidade média	-2,41E+02	9,07E+01	-2.661	0.007796**
PIB agropecuário per capita	1,31E+02	5,67E+01	2.302	0.021360*
IDHM	-1,95E+03	1,18E+03	-1.655	0.097891.

• Nota: Baseado em múltiplas fontes relatadas na seção “Materiais e métodos”. “*” p<0.05, “**” p<0.01, “***” p<0.001. N = 442. Log-verossimilhança = -786.895; AIC = 1595.8. θ (parâmetro de dispersão) = 5.256 (EP = 0.887). Deviance residual = 344.64 com 432 graus de liberdade. Modelo estimado em 1 iteração do algoritmo Fisher Scoring.
• Fonte: Elaboração própria.

A comparação entre os dois modelos mostrou que o modelo reduzido apresentou melhor ajuste, evidenciado pelo menor valor do AIC (1595,8) em relação ao modelo geral (1600,3). Com esses resultados, optou-se por adotar o modelo reduzido como o modelo final na análise deste artigo, por oferecer maior clareza na interpretação dos efeitos e manter as dimensões fundamentais para compreender os fatores associados à participação dos manifestantes nos eventos de 8 de janeiro. Embora o modelo reduzido apresente o melhor ajuste, foi testado também um modelo alternativo baseado em clusters, conforme resultado do dendrograma ilustrado na figura 6.

Figura 6
Dendrograma da análise de cluster dos municípios

Os municípios foram agrupados em três clusters distintos, definidos a partir da análise hierárquica baseada nas variáveis socioeconômicas e eleitorais do modelo reduzido. A escolha por três grupos foi fundamentada na interpretação dos perfis socioeconômicos e nos saltos observados na altura do dendrograma, sugerindo que essa divisão seria a mais adequada para capturar padrões relevantes na base de dados. O cluster 1 incluiu 98 municípios, o cluster 2 abrangeu 200 municípios e o cluster 3 agrupou 144 municípios, indicando perfis regionais e socioeconômicos diferenciados. Esses agrupamentos foram então utilizados como variável explicativa em um modelo de regressão binomial negativa, com o objetivo de avaliar se os clusters poderiam melhorar o ajuste do modelo na previsão da participação nos eventos de 8 de janeiro.

No modelo de cluster, o intercepto representa a taxa média esperada de invasores para o cluster 1, ajustada pelo offset populacional. Os coeficientes estimados para os clusters 2 e 3 indicam variações proporcionais em relação a essa taxa de referência, de forma que valores negativos refletem menor taxa de invasores nesses grupos em comparação ao cluster 1. Ao incluir os clusters como variável explicativa, o ajuste obtido (AIC = 1808,2) foi inferior ao do modelo reduzido (AIC = 1595,8), o que corrobora a decisão de não o incorporar como modelo final, mantendo-se o modelo reduzido como referência para a análise.

O intercepto do modelo foi estimado em -8,008, representando o logaritmo da taxa média esperada de invasores para um município hipotético com valores iguais a zero em todas as variáveis independentes, considerando o ajuste pelo offset populacional. A interpretação isolada do intercepto em modelos desse tipo deve ser feita com cautela, pois não existem municípios reais com todas as variáveis independentes iguais a zero. Ainda assim, o intercepto serve como referência para o cálculo das taxas estimadas quando se somam os efeitos das variáveis independentes.

Entre as variáveis associadas ao apoio político, a variável “% de votos em Bolsonaro no 1º turno” apresentou coeficiente positivo (β = 0,02912; p < 0,0001), indicando que, para cada ponto percentual adicional no voto em Bolsonaro no primeiro turno, há um aumento esperado na taxa de invasores por habitante. Esse resultado sugere que municípios com maior “voto sincero” no ex-presidente apresentaram maior mobilização para participação nos atos de 8 de janeiro, em consonância com a literatura sobre comportamento político em contextos populistas (Quadros; Madeira, 2018; Gracino Júnior; Goulart; Frias, 2021).

Três variáveis convergem em resultados e fornecem interessantes insights sobre a violência populista. A variável “Tamanho populacional” apresentou coeficiente negativo (β = -1,114e-07; p = 0,0046), indicando que municípios mais populosos tendem a ter, proporcionalmente, menos invasores por habitante. Já a variável “Região metropolitana” também apresentou coeficiente negativo (β = -0,3034; p = 0,0025), apontando que municípios localizados em regiões metropolitanas tendem a apresentar menor taxa de participação nos eventos do 8 de janeiro. Por último, a variável “Taxa de urbanização” apresentou coeficiente negativo e altamente significativo (β = -0,02218; p < 0,0001), indicando que municípios mais urbanizados apresentaram menor taxa de participação.

Essas três variáveis em conjunto revelam uma dinâmica socioespacial interessante sobre a violência populista no Brasil. Municípios mais populosos, com maiores níveis de urbanização e pertencentes a regiões metropolitanas apresentaram, em média, taxas menores de participação nos eventos do 8 de janeiro. Essa constatação vai ao encontro de uma literatura que associa o populismo de direita à ideia de “comunidades esquecidas” ou “locais que não importam” (Rodrigues, 2022; Huijsmans, 2023). A menor presença relativa de invasores de grandes centros urbanos sugere que os efeitos da pluralidade e maior cosmopolitismo podem inibir mobilizações extremistas. Como aponta Piazza (2023), o iliberalismo populista tende a florescer onde há uma percepção clara de ameaça à ordem moral tradicional e um ressentimento contra mudanças sociais.

O “Crescimento da população evangélica” também se mostrou um fator significativo, apresentando coeficiente negativo (β = -0,02645; p = 0,0001). Esse resultado, embora à primeira vista contraintuitivo, corrobora a discussão teórica de dissociação entre as razões do voto em Jair Bolsonaro e aquelas que fomentam a violência populista.

A variável “Distância do Distrito Federal” teve coeficiente negativo e estatisticamente significativo (β = -0,000177; p = 0,0088), sugerindo que municípios mais distantes da capital federal apresentaram menor taxa de participação na invasão, o que reforça a hipótese logística de maior mobilização em áreas mais próximas de Brasília.

A variável “Cidade média” apresentou coeficiente negativo e significativo (β = -0,2414; p = 0,0078), indicando que municípios com população entre 100 mil e 500 mil habitantes apresentaram menores taxas de participação. Ao relacionar esse dado com os três anteriores sobre espaços mais urbanizados e metropolitanos, há indício de que municípios menores se revelam terreno mais fértil ao ressentimento e à violência populista, com dinâmicas sociais e econômicas distintas daquelas que, em geral, se encontram em maiores aglomerações.

Nesse sentido, o “PIB agropecuário per capita” apresentou coeficiente positivo (β = 0,1305; p = 0,0214), sinalizando que municípios com maior relevância econômica da agropecuária, ajustada pelo tamanho populacional, tenderam a apresentar maior taxa de participação. Esse achado se alinha à literatura que relaciona áreas agrícolas e de agropecuária ao conservadorismo político e à base de apoio ao ex-presidente.

Por fim, a variável “IDHM” apresentou coeficiente negativo, mas apenas marginalmente significativo (β = -1,949; p = 0,0979), sugerindo uma tendência de que municípios com maior desenvolvimento humano apresentaram menores taxas de participação, embora esse efeito não tenha atingido significância estatística plena no modelo.

Interessa notar a diferença entre os resultados da regressão e da correlação entre as variáveis retratada na figura 5. Como a literatura e o gráfico revelam, há importantes características sociais relacionadas ao voto em Jair Bolsonaro, como o crescimento evangélico (Barros Júnior, 2022) além da transformação das cidades médias em importantes redutos bolsonaristas (Azevedo; Terron, 2025). Porém, essas duas variáveis não tiveram o mesmo impacto positivo na explicação do perfil dos invasores da Praça dos Três Poderes. Assim, é possível dizer que algumas defesas teóricas sobre o voto em Jair Bolsonaro ajudam a explicar também a origem dos invasores, porém não todas.

Comparando-se isso aos achados de Pape et al. (2024) para o caso estadunidense, há interessantes conclusões que fornecem subsídios para diferenciar as razões da violência populista conectada a Donald Trump e a Jair Bolsonaro. Embora ambos representem movimentos político-ideológicos convergentes no continente americano, com grande apoio mútuo, a origem socioespacial de seus votos e de atores conectados à violência populista não são iguais. Nos Estados Unidos, os autores revelam que a “ansiedade do status branco” (white status anxiety), isto é, o declínio da maioria branca nos counties é maior contribuidor do que o declínio industrial para o apoio local à violência populista. Em outras palavras, Pape et al. (2024) testaram as duas maiores explicações para o voto trumpista e afirmaram que, mais do que o viés econômico, o que mobilizou a invasão teve caráter predominantemente racial. Além disso, os autores identificaram que havia uma importante relação entre o representante local democrata e a origem dos invasores, revelando que a raiva era impulsionada quando o cidadão se via como minoria política em seu contexto.

No modelo geral (tabela 1), uma variável que a literatura aponta como importante para compreender o voto bolsonarista, a questão racial, não teve significância estatística para caracterizar os invasores da Praça dos Três Poderes. Essa diferença reforça que questões relacionadas à raça precisam ser vistas contextualmente, sob risco de generalizações indevidas, como a literatura sobre o tema já aponta, especialmente quando se compara o Brasil e os EUA (Bailey, 2009). Além disso, duas variáveis que são usadas para explicar a violência populista em outros contextos, como no caso americano (Pape et al., 2024), não foram confirmadas para o caso brasileiro, isto é, ter um prefeito da oposição e/ou diretamente do PT não parece ter impacto na explicação do fenômeno.

Em contrapartida, no caso brasileiro, este artigo demonstra que é um fator econômico e socioespacial o maior impulsionador da raiva e da violência populista. Enquanto há uma correlação muito alta entre voto em Jair Bolsonaro no 1º turno (“voto sincero”) e o crescimento evangélico em escala municipal, este último dado não se repetiu como um fator mobilizador para os invasores. O fato de o crescimento da população evangélica, embora correlacionado ao voto bolsonarista, não ter tido o mesmo peso explicativo na mobilização para o 8 de janeiro sugere uma dissociação entre adesão eleitoral e engajamento em atos de violência política. Isso reforça o argumento de que o voto em Jair Bolsonaro agrega diferentes perfis e motivações, mas que apenas uma fração desses eleitores se radicaliza a ponto de aderir a insurreições violentas. A religião, ainda que central na construção do bolsonarismo enquanto identidade política, não opera de modo unívoco como catalisadora da violência populista. É possível que a militância evangélica atue mais como um vetor de mobilização moral e eleitoral do que como instância direta de radicalização violenta, embora esse ponto exija investigações mais qualitativas.

Os mapas e os resultados da regressão indicam que a proximidade com o Distrito Federal e o sistema rodoviário são também condicionantes importantes para o fenômeno estudado. Mais do que uma variável logística isolada, a presença de rodovias federais e estaduais em determinados municípios deve ser entendida como uma condição material que viabiliza a circulação política, conectando esses espaços do ressentimento à capital federal e seus espaços políticos (Azevedo, 2020). Nesse sentido, é através da malha rodoviária que transitam os afetos políticos mobilizadores da ação, em um elo entre fixo e fluxo que é marca das relações socioespaciais. A espacialidade da violência populista, portanto, precisa ser compreendida não apenas a partir de quem compartilha dessas ideias, mas de quem pode chegar.

O resultado mais importante, no entanto, diz respeito ao papel da agropecuária. Embora essa variável não tenha sido estatisticamente relevante na correlação bivariada, ela se mostrou significativa na regressão. Isso indica que, controlados os outros fatores, a presença econômica do agronegócio tem peso positivo na explicação da taxa de invasores por habitante. Esse achado nos obriga a reconsiderar o papel do setor agropecuário não apenas como base de apoio eleitoral, mas como um território fértil para a conversão do ressentimento em ação política direta. A literatura que relaciona o agronegócio ao conservadorismo e à antipolítica (Farias, 2021) ganha aqui um reforço empírico, sugerindo que a violência populista também encontra no campo uma base de legitimação e mobilização.

Esse achado ganha relevância quando cruzado com evidências externas à modelagem estatística. Diversas reportagens e investigações apontam para o envolvimento direto de empresários do agronegócio no financiamento das caravanas que viabilizaram a mobilização dos manifestantes até Brasília. Segundo levantamento da organização De Olho nos Ruralistas – Observatório do agronegócio no Brasil, ao menos 142 empresários do setor agropecuário foram identificados como articuladores ou financiadores da tentativa de golpe de 8 de janeiro (Melo, 2025), o que foi denominado como “agrogolpismo”. Uma reportagem publicada pela CNN Brasil também revelou que, de acordo com delações feitas à Polícia Federal, o dinheiro utilizado para custear a logística dos atos — como ônibus, alimentação e estadia — teria sido majoritariamente oriundo de empresários ligados ao setor agroexportador (Queiroz, 2024). Assim, o resultado positivo do PIB agropecuário per capita na regressão sugere não apenas a adesão simbólica de territórios rurais à pauta bolsonarista, mas também indica a presença de atores com capacidade de mobilização efetiva — o que reforça que o ressentimento pode ter sido canalizado e instrumentalizado estrategicamente por setores com poder econômico, contrariando a hipótese de espontaneidade pura da mobilização. Esse dado empírico nos leva a uma interpretação mais complexa do fenômeno: o ressentimento de base e a organização de cúpula atuam em complementaridade. Afinal, deslocar-se até Brasília e permanecer na capital por semanas e meses exigia recursos financeiros consideráveis.

Considerações finais

A invasão da Praça dos Três Poderes em 8 de janeiro de 2023 foi um evento marcante que desafiou a estabilidade política e institucional do Brasil. Este artigo buscou explorar as dimensões socioespaciais por trás dessa mobilização, contribuindo para uma compreensão mais profunda das dinâmicas que alimentaram a violência populista. A análise revela que as explicações tradicionais relacionadas ao voto em Jair Bolsonaro não são suficientes para compreender a origem e a motivação dos envolvidos, indicando a necessidade de abordagens mais amplas.

Esse descompasso entre as características sociais usualmente apontadas como explicadoras do voto em Jair Bolsonaro e a distribuição dessa “geografia do ressentimento” da violência populista sugere que a radicalização violenta que culminou no 8 de janeiro tem uma lógica própria. Mais do que mero prolongamento do comportamento eleitoral, trata-se de um fenômeno seletivo e territorializado, ancorado em redes logísticas e estruturas econômicas específicas em determinados espaços. Os resultados apontam que municípios com maior proporção de população urbana, com maior densidade demográfica e situados em regiões metropolitanas apresentaram menor participação proporcional nos atos — indicando que a violência populista encontrou terreno mais fértil fora dos grandes centros urbanos.

Entre os fatores que se destacaram está o PIB agropecuário per capita, cuja significância estatística sugere a atuação de setores ligados ao agronegócio na mobilização para os atos. Esse dado é reforçado por diversas investigações jornalísticas e jurídicas que identificaram o envolvimento de empresários rurais no custeio de caravanas e na organização logística da mobilização. Longe de serem motivados por condições de exclusão ou ressentimento difuso, muitos desses atores parecem ter se engajado ativamente na defesa de uma agenda política claramente alinhada ao ex-presidente Jair Bolsonaro e em oposição ao governo eleito de Luiz Inácio Lula da Silva. Assim, o episódio do 8 de janeiro revela não apenas a força de mobilização de determinadas camadas sociais, mas também o grau de compromisso de setores economicamente relevantes com um determinado projeto de país.

Além disso, o papel da infraestrutura rodoviária se revelou central: os fluxos de deslocamento até Brasília dependiam de conectividade física, especialmente via BRs e rotas logísticas articuladas. A mobilização que resultou nos atos de vandalismo e tentativa de ruptura institucional não foi, portanto, espontânea ou caótica, mas sim possibilitada por uma combinação entre capacidade de organização, disponibilidade de recursos e acesso físico à capital federal. A violência populista, nesse caso, se configurou como um fenômeno político e logístico, sustentado por redes territoriais bem definidas.

Este artigo reforça, por fim, a importância de análises geográficas e multiescalares para compreender fenômenos políticos contemporâneos. A radicalização não se distribui aleatoriamente: ela emerge em territórios onde ideologia, infraestrutura e capacidade de ação se articulam. Compreender essa geografia da contestação é fundamental para avaliar os riscos à democracia, bem como as formas pelas quais diferentes grupos sociais se organizam e intervêm no espaço político nacional.

Entretanto, é importante ressaltar que uma pesquisa com recorte contextual-ambiental tem suas limitações, apesar da importância analítica gerada. Cabe avançar em pesquisas que busquem dados qualitativos mais específicos e objetivos dos participantes, enfrentando dificuldades metodológicas que possam existir. Por fim, a pesquisa foi realizada em escala nacional, tornando o município sem diferenciação intraurbana, algo que pode ser explorado no futuro, visto a complexidade socioespacial do apoio político-partidário a Jair Bolsonaro.

Figura 1
Trajetória percorrida do QG do Exército até a Praça dos Três Poderes

Tabela 3
Regressão binomial negativa do modelo de cluster

	Estimativa do coeficiente	Erro-padrão	Estatística Z	p-valor
(Intercepto)	-10.0066	0.1172	85.377	< 2e-16***
Cluster 2	-1.0742	0.1364	-7.876	3.38e-15***
Cluster 3	-0.4881	0.1449	-3.369	0.000754***

• Nota: Baseado em múltiplas fontes relatadas na seção “Materiais e métodos”. “*” p<0.05, “**” p<0.01, “***” p<0.001. N = 442. Log-verossimilhança = -900.097; AIC = 1808.2. θ (parâmetro de dispersão) = 2.108 (EP = 0.221). Deviance residual = 422.86 com 439 graus de liberdade. Modelo estimado em 1 iteração do algoritmo Fisher Scoring.
• Fonte: Elaboração própria.

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• Editora Associada:
  Fabíola Brigante Del Porto https://orcid.org/0000-0002-0672-1859

• Editora-Chefe:
  Rachel Meneguello https://orcid.org/0000-0001-8288-0280

Disponibilidade de dados

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  02 Fev 2026
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  19 Mar 2025
• Aceito
  21 Ago 2025