By Alex Ghita — 20 mai 2025

Cu ce ne-am ales la prezidențiale în 2025? Prezență, marje și bastioane

Salut, salut!

Ei, dragii mei, cum ați trecut de roller-coaster-ul acestor alegeri? Sper că toată lumea și-a luat pastilele la timp.

Zilele astea am tot publicat pe Facebook diverse grafice și analize, dar nu am vrut să le fac neapărat publice. De data asta, însă, am primit atâtea solicitări de a face publice graficele și analizele, încât am cedat și am hotărât să fac pasul ăsta.

Așa că am pus cap la cap un newsletter și i-am zis Din date adunate, să fie în ton cu abordarea mea ușor umoristică. Nu am avut altă idee. Și, cum primele idei sunt cele mai bune, așa să-i rămână numele.
Normal ar fi, ca înainte să trecem la treabă, să dați click mai jos, să băgați mailul acolo în formular și să apăsați Subscribe. Nu știu încă cât de des o să vă scriu, dar sper că, atunci când o să o fac, să vă spun lucruri interesante și să nu ajung în spam.

click aci' pentru bilete

Am ales! Am ales?

Pe 18 mai, România și-a ales, în al doilea tur, președintele.
Nicușor Dan a câștigat alegerile cu un scor impresionant. Strategiile de joc au fost cel puțin interesante.
Nicușor Dan s-a bazat pe urbanul mediu și mare din țară și pe mobilizarea masivă la vot a celor care nu au votat în primul tur. George Simion s-a bazat pe localitățile mici, unde și-a creat mici bastioane de rezistență, și pe diasporă. Din păcate pentru GS, ai lui ND au fost mai mulți, iar votul național pro-ND a anihilat practic avantajul creat de GS în diasporă.

DISCLAIMER: Ce urmează mai jos nu este publicat 100% pentru prima oară. O parte din texte și grafice sunt deja pe pagina mea de Facebook. Ce apare însă în plus este analiza comparativă T1 vs. T2.
De asemenea, cum prietenii știu deja, vă rog să nu mă acuzați că țin cu vreun partid politic, pentru că eu râd de toată lumea în mod egal, fără discriminare.

Let's do this!

Ce, cum s-a întâmplat?

Pentru că hărți cu prezența sau cu rezultatele se găsesc pe toate drumurile, m-am uitat la datele pe secții, pentru că... granularitatea e viața. Am zis că o fi ceva acolo. Pe scurt: treabă de staff de campanie. Nu pentru că mă plătește cineva, ci pentru că mi se pare că, în general, lumea vorbește doar pentru confirmation bias și ignoră realitatea.

În faza asta m-am uitat la date, exceptând componenta geografică. De ce? Pentru că am observat ceva bias la interpretare, dar și pentru că, la nivel de secție, este greu de mapat nivelul național. Dar revin pe acest subiect într-o postare viitoare.

TLDR Tehnic: Am luat datele de prezență la nivel de secție T1 și T2, rezultatele la nivel de secție și ceva date de la recensământ pentru populația rezidentă și am încercat să identific clustere de comportament. Ca detaliu important: analiza s-a concentrat exclusiv pe zilele de duminică 4 și 18 mai și numai pe secțiile din România.

Metodologic: Am colectat datele de prezență la vot la intervale de 10 minute (din 04.05.2025 și 18.05.2025, ora 07:00, până la încheiere – aici se depășește ora 21 în general, pentru că secțiile nu se închid brusc), structurate pe secții de votare. La setul ăsta de date am adăugat caracteristici administrative (regiune, tip UAT, categorie de mărime, populație rezidentă) și rezultatele finale (numărul de voturi pe candidați + câștigătorul pe secție în ambele tururi).

Am calculat procentul cumulativ de prezență („turnout”) prin raportarea numărului total de voturi la lista permanentă de alegători. După ceva reconfigurare a tabelului, am standardizat seriile și le-am combinat cu variabilele categorice codificate dummy (tipul UAT și categoria de dimensiune cf. RPL2021) pentru a forma un set nou de features.

Pe acestea am aplicat algoritmul k-means (k = 4) pentru a identifica patru „arhetipuri” (nu știu cum să le zic altfel) de curbe de prezență. Apoi am calculat media prezenței pe cluster. Ce trebuie menționat este că, deși clusterele par aceleași (la număr, comportament), acestea nu sunt aceleași în Turul 1 și 2.

Un calcul interesant și clarificator a fost diferența în procente pentru principalii doi candidați, pentru care am definit „bracketuri” de marjă (ex. „GS 10–20%” înseamnă că a avut 10–20% avans față de ND).

Prezența

Ce a ieșit?

Păi, inițial au ieșit 4 clustere majore în raport cu comportamentul la vot, dar nu pot să zic că a ieșit ceva wow, pentru că nu e nimic wow. Fiecare cluster grupează, după „personalitate” electorală, secțiile care au un profil similar de prezență, astfel încât putem înțelege și aborda mai precis dinamica votului. Iar această concluzie este valabilă pentru ambele tururi.

Ce trebuie notat, în schimb, este că, la nivel de componență pe categorii de localități (secții din municipii, comune etc.), aceasta s-a schimbat în mod semnificativ, influențată fiind de prezență, fapt care a făcut ca ponderile candidaților să se schimbe.

Rezultatul? Patru grupuri distincte:

un cluster cu mobilizare târzie și slabă (comparativ cu secțiile din același tur), în special rural profund;
unul cu prezență medie și constantă, tot majoritar rural;
un al treilea care „explodează” rapid și are cea mai mare participare – secții cu liste suplimentare, centre urbane/universitare, zone turistice;
și, în fine, un cluster mixt, urban-rural, cu o creștere moderată și stabilă pe toată durata zilei.

NOTĂ: s = sector, nu sat! Îmi fu' lene să mai schimb. 😄

În ordinea numerelor de pe tricou:

Turul 1

Clusterul 1 (curba cea mai „târzie/joasă”) e dominat de comune (~59 %), dar include un procent semnificativ de reședințe de județ (16,6 %) și orașe/municipii (~20 % împreună). Este clusterul cu cea mai scăzută și lentă prezență la vot.
Clusterul 2 (prezență „medie-ridicată”) e aproape exclusiv rural (~80 %), deci secții rurale relativ uniforme. În acest caz, prezența e medie spre ridicată, fără mari fluctuații pe parcursul zilei.
Clusterul 3 (cel mai rapid & cu cea mai mare prezență) conține tot majoritar comune (80 %), plus 10,8 % orașe și 7,7 % municipii reședință. Aici, la o analiză mai detaliată, am observat mai multe secții în zone turistice, probabil cu mulți turiști pe liste suplimentare, dată fiind și ziua alegerilor. Clusterul are cea mai mare și cea mai rapidă creștere a prezenței.
Clusterul 4 (prezență medie) e cel mai mixt: doar jumătate comune, un sfert reședințe de județ, iar restul împărțit între sectoarele Bucureștiului, orașe și municipii. Prezență medie și stabilă, semn al unei mobilizări relativ bune atât în urban, cât și în rural.

Turul 2

Clusterul 1 („Întârziat, dar al doilea”). Deși începe lent, acesta urcă pe poziția a doua. Are 64 % comune, 15 % reședințe de județ, 10 % secții din sectoare și doar 1 % municipii. Reflectă predominant ruralul adânc care, odată pornit, prinde viteză în a doua parte a zilei, cu susținerea urbanului care, tradițional, doarme mai mult duminica.
Clusterul 2 („Cel mai lent”). Ultimul în Tur 2, deși în Tur 1 fusese „mediu-ridicat”. Compus din 64 % comune, 13 % reședințe de județ, 9 % municipii, 11 % orașe și 2 % sate, acest cluster a rămas cu cel mai scăzut ritm — semn că unele zone urbane și rurale nu au simțit același impuls de „vot util” sau organizare sporită.
Clusterul 3 (cel mai rapid trend – „The bomb track”). Curba sa e prima și foarte abruptă, ajungând la cel mai înalt nivel de prezență. E alcătuit în principal din comune (71 %), dar și din orașe (16 %) și reședințe de județ (12 %) – semn că, în acest caz, mobilizarea a fost mult mai puternică, iar listele suplimentare, navetiștii și turiștii din zonele urbane au dat startul încă de la orele dimineții.
Clusterul 4 (mediu stabil, nici prea-prea, nici foarte-foarte). Clasicul mix urban–rural: 49 % comune, 26 % reședințe, 10 % sate, 8 % orașe, 6 % municipii. Linia urcă constant, fără sughițuri – semn că atât orașele, cât și comunele s-au mobilizat uniform pe tot parcursul zilei.

Nu, nu este nimic surprinzător. Poate doar mobilizarea puternică din T2, care a împins unele secții de votare la limită.

Voturile. Ce ne arată datele legate de dimensiune și cei doi candidați în T1 și T2?

În T1, marjele mari pro-Simion (intervalele 10–20 % și > 20 %) au fost predominante într-un mod categoric în cazul UAT-urile mici și medii:

≤ 1.500 loc. 84% „Simion > 20%”
1.501–5.000 loc. ~90% „Simion > 20%”
5.001–10.000 loc. 83% „Simion > 20%”
10.001–50.000 loc. între 65% și 48% „Simion > 2%”
50.001–100.000 loc. 35% „Simion > 20%” (urbe mijlocii)
100.001–400.000 loc. 19–7% „Simion > 20%” (orașe mari & București)

Pe măsură ce UAT-ul crește, ponderea secțiilor cu „Simion > 20 %” scade, iar cele competitive (± 20 % marjă) – în special „Simion 10–20 %”, „Simion 0–10 %” și „Dan 0–10 %” – ating 15–30 % în clasele 10.001–50.000. În aglomerările mari, marjele pro-ND (> 20 %) ajung la 24–42 %, semn că aici cursa deja era strânsă sau pro-ND.

În T2, graficul practic s-a răsturnat:

UAT-urile mici (≤ 1.500 loc.) au pierdut ponderea secțiilor cu „Simion > 20 %” (36 % vs. 84 % în T1), în timp ce „Dan > 20 %” crește la 14 %.
Clasele 1.501–50.000 au avut, de asemenea, scăderi semnificative ale marjelor mari pro-GS (de la 91–83 % la 49–41 % în categoriile 1.501–10.000 locuitori) și creșteri ale marjelor în favoarea lui ND („Dan > 20 %” la 9–33 %), cu secții competitive ± 20 % atingând însumat 30–40 %.
Marile orașe (> 50.000) s-au aliniat masiv pro-ND: 65 % „Dan > 20 %” în 10–200 k, 83 % în 200–400 k, 85 % în București. În contrast, secțiile cu „Simion > 20 %” în localități peste 50.000 de locuitori s-au redus sub 6 %.

Pe scurt

Ruralul profund (≤ 1.500) a trecut între tururi de la categoria bastion GS la teren mixt, cu mobilizare reală pentru ND.
UAT-urile medii (1 500–50 000) au fost front de competiție, cu 30–45 % din secții în marje ≤ 20 % – locul unde “votul util” și eforturile locale au decis cursa.
Orașele mari s-au consolidat pentru ND, cu peste 65 % secții în favoarea lui la marje mari.
Cluster-urile de prezență (1–4) confirmă acest tablou: grupul „rapid” (Cluster 3) rămâne în frunte, iar cel „lent-mediu” (Cluster 2) coboară clar pe ultimul loc, pe fondul schimbării compoziției UAT-urilor și a echilibrării marjelor.
Prezența de la turul 2 a redus drastic avantajele masive inițiale ale lui GS în rural și i-a dat lui ND un avans clar în localitățile medii și mari (vezi graficul de mai jos). De aici totul s-a transformat într-o cursă mult mai strânsă la nivel național.

De unde au venit și unde s-au dus voturile

Se dau voturile cu sacul între tururi și candidați? Păi, dacă ne uităm la dinamica schimbării... nu prea.

Am combinat rezultatele votului din T1 și T2 cu marjele dintre ND și GS și am zis să vedem cum s-au comportat votanții, luând în calcul că a fost o creștere a prezenței substanțială – depășind chiar și T2 din 2014 – și că anumite secțiuni ale electoratului, care nu au votat cu ND sau GS în primul tur, au fost nevoite să facă o alegere binară de data asta, ca urmare a unei constrângeri contextuale sau a unei susțineri reale.

Uite sacul, nu e sacul

Stabilitatea locală s-a cutremurat și s-au mutat bastioanele o idee. T2 a fost un val de mobilizare care, cum am spus mai sus, a consolidat toate (!) secțiile câștigate de ND și a erodat chiar și marjele mari ale lui GS, transformând masiv marjele moderate (0–20% GS) în marje ND.

La nivel de transfer al votului – chiar dacă nu îmi place să-i spun așa – lucrurile sunt mai mult decât clare. Luând în calcul doar câștigătorii de secții:

100% dintre secțiile ND în T1 au rămas ale lui ND în T2.
Comparativ, GS a reușit retenția a doar 69% dintre secțiile câștigate în T1; 31% au trecut la ND.
82% din secțiile câștigate de CA au mers la ND, și doar 18% la Simion.
61% din secțiile câștigate de VP (56) au mers la ND, 39% la Simion.

Dacă ne uităm la marjele dintre candidați, T1 vs. T2, lucrurile arată așa:

ND și-a construit propriile bastioane și le-a întărit semnificativ!

Toate secțiile unde ND avea deja o marjă > 10% față de GS au rămas solid pro-ND și, cu o prezență crescută în T2, și-au consolidat marjele la peste 20%.
Practic, ~100% dintre secțiile cu marjă în favoarea lui ND din T1 s-au „conservat” aproape perfect în T2.

Zona „strânsă”, țac-pac, blocaj ND

Secțiile cu marje „Dan 0–10%” din T1 s-au transformat în secții cu marje în categoria „Dan > 20%” în proporție de 98,6%!
Aici, valul de mobilizare a adus noi / transformat mulți votanți ND și a convertit secțiile strânse în victorii detașate.

Secții moderate cu marje în favoarea lui GS au migrat masiv spre ND

Din intervalul de marjă „Simion 0–10%”, 85% dintre secții au trecut direct în „Dan > 20%”, și încă ~13% în „Dan 10–20%”.
În intervalul de marjă „Simion 10–20%”, aproape 3 din 4 secții s-au deplasat spre categorii pro-ND (33% în „Dan > 20%”, 42 % în „Dan 10–20%”).

Bastioanele mari ale lui GS s-au erodat parțial, probabil datorită prezenței mai mari

Din secțiile unde GS avea > 20% în T1, doar 46% și-au păstrat avansul în T2!
În restul (54 %), marja în favoarea lui GS s-a strâns semnificativ (17,5 % în „Simion 0–10 %”, 18,8 % în „Simion 10–20 %”) sau au trecut la ND (10,9 % în „Dan 0–10 %”, 4,8 % în „Dan 10–20 %”, 2,1 % în „Dan > 20 %”).

Hai să-i spunem pe nume: „mobilizare diferențiată”

T2 nu a avut doar o prezență mai mare – este foarte clar că a fost un trend de mobilizare pentru ND disproporționat: fluxurile de secții care au trecut spre ND coincid, cel mai probabil, cu zonele de creștere a prezenței peste medie – nu am verificat încă (!).
În zonele unde GS era favorizat doar ușor, mobilizarea suplimentară a electoratului ND a răsturnat raportul... și nu foarte subtil.

Concluziile mele:

ND și-a construit victoria pe doi piloni:

Consolidarea bazelor deja favorabile (toate secțiile pro-Dan au rămas și au devenit și mai puternice),
Răsturnarea secțiilor pro-GS, în special în secțiile moderate și strânse, amplificată de un val de prezență mai mare.

GS a rezistat doar în aproximativ jumătate dintre „bastioanele” puternice inițial, dar nu suficient pentru a contracara avântul lui ND în centrele urbane și valul prezenței suplimentare.

T2 a fost un moment de mobilizare diferențială: acolo unde GS a avut un mic avans, ND a adus votanți noi sau a preschimbat voturile competitorilor și a răsturnat situația.

Nu este nimic nou că în T2 apar mai mulți votanți – e mai ușor să alegi între A și B decât dintr-un alfabet întreg. Dar avântul este cel puțin interesant de studiat pe viitor.

Cam asta a fost. Și știți cum s-a terminat.

Am promis unui cerc mai restrâns de colegi și prieteni că revin cu o analiză care să includă și componenta geografică, dar până atunci vă urez spor!

Alex