O jogo eleitoral de 2026: como a teoria dos jogos ajuda a entender por que Ratinho Jr. pode ser o principal rival de Lula

Introdução

Com as eleições presidenciais de 2026 no horizonte, cresce o interesse em compreender quais candidatos têm maiores chances de chegar competitivos ao segundo turno. Pesquisas de intenção de voto e indicadores de popularidade oferecem pistas, mas nem sempre captam o elemento mais decisivo de uma eleição: a coordenação estratégica dos eleitores.

Em disputas polarizadas, os eleitores não escolhem apenas com base em preferências pessoais; eles também consideram quem tem chances reais de vencer. Essa interação — em que cada voto depende das expectativas sobre o comportamento dos demais — pode ser formalizada como um jogo de coordenação, no qual a viabilidade eleitoral torna-se um fator tão importante quanto o carisma ou as propostas de um candidato.

Para estudar esse fenômeno, aplicamos um modelo baseado na Teoria dos Jogos, o chamado Equilíbrio de Resposta Quantal (QRE), calibrado com dados empíricos das eleições de 2018 e 2024. O objetivo é prever a distribuição de apoio entre os principais candidatos de 2026, levando em conta não apenas a intenção de voto bruta, mas também a rejeição, o potencial de voto e o comportamento estratégico dos eleitores.

Metodologia: o jogo de coordenação eleitoral

O modelo parte de três variáveis centrais obtidas em pesquisas de opinião:

1. Potencial de voto (PV) — soma de quem “votaria com certeza” e quem “poderia votar” em determinado candidato;

2. Rejeição (RJ) — percentual que afirma “não votaria de jeito nenhum”;

3. Viabilidade percebida (S) — fração estimada de eleitores que, observando as pesquisas, julgam que o candidato tem chances reais de vitória.

Essas variáveis são combinadas na seguinte expressão de utilidade individual:

[
U_i = \alpha \cdot PV_i - \beta \cdot RJ_i + \gamma \cdot S_i
]

onde α, β e γ representam, respectivamente, os pesos do potencial de voto, da rejeição e da percepção de viabilidade.

A partir daí, os eleitores escolhem probabilisticamente entre os candidatos — isto é, quanto maior a utilidade de um nome, maior a probabilidade de ser escolhido, mas nunca de forma determinística. Essa “resposta imperfeita” é controlada por um parâmetro τ, que define o quanto o comportamento coletivo é rígido ou difuso.

O processo é iterado diversas vezes até que o sistema alcance um equilíbrio estável, onde nenhum candidato ganha ou perde apoio sem que o comportamento dos outros também mude. Esse ponto de equilíbrio — o Equilíbrio Quantal (QRE) — reflete a composição final esperada do eleitorado em um ambiente estratégico.

Calibração empírica

O modelo foi calibrado a partir de duas eleições recentes com ampla base de dados:

• São Paulo (2024), com seis principais candidatos à prefeitura (Real Time Big Data);

• Brasil (2018), sem Lula, usando pesquisa DataPoder360 e resultados oficiais do TSE.

A calibração ajustou os parâmetros para minimizar o erro médio absoluto (MAE) entre os resultados previstos e os votos reais. O conjunto ótimo encontrado foi:

[
\alpha = 0{,}8,\quad \beta = 0{,}4,\quad \gamma = 0{,}2,\quad \tau = 15
]

Esses valores sugerem que o eleitor médio atribui o dobro de peso ao potencial de voto em relação à rejeição, e reage moderadamente à percepção de viabilidade. O alto valor de τ indica um eleitorado diversificado, com múltiplos polos de preferência, e não um comportamento “tudo ou nada”.

Resultados: o equilíbrio eleitoral de 2026

Aplicando o modelo calibrado às pesquisas mais recentes (setembro–outubro de 2025), os resultados indicam o seguinte equilíbrio entre os sete principais nomes:

Candidato	Potencial de Voto	Rejeição	Participação Estimada (QRE)
Lula (PT)	44%	49%	27,6%
Ratinho Jr. (PSD)	36%	41%	20,2%
Tarcísio de Freitas (Republicanos)	35%	45%	16,3%
Michelle Bolsonaro (PL)	33%	53%	11,0%
Romeu Zema (Novo)	28%	50%	8,9%
Ronaldo Caiado (União)	27%	48%	8,1%
Simone Tebet (MDB)	25%	52%	7,2%

O equilíbrio mostra que Lula ainda lidera, mas com margem reduzida e vulnerabilidade caso a oposição consiga unificar apoios em torno de um nome de centro-direita.

Por que Ratinho Jr. aparece competitivo

O desempenho de Ratinho Jr. no modelo se explica por três fatores combinados:

1. Baixa rejeição relativa (41%) — em comparação com figuras de maior polarização, como Lula ou Michelle Bolsonaro;

2. Imagem neutra e pragmática, associada à boa gestão estadual no Paraná;

3. Capacidade de herdar votos da direita sem afastar eleitores moderados — algo que Tarcísio ou Michelle dificilmente conseguiriam devido à associação direta com o bolsonarismo.

No jogo estratégico, isso significa que Ratinho Jr. é o “ponto focal” da coordenação opositora: ele maximiza a utilidade dos eleitores que desejam uma alternativa ao PT, mas sem risco de radicalização. À medida que a disputa se aproxima e os eleitores percebem sua viabilidade, o modelo prevê uma migração gradual de votos em sua direção, semelhante ao fenômeno observado com Marina Silva em 2010 ou com Bolsonaro em 2018.

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Interpretação e implicações

O modelo não prevê resultados definitivos, mas indica direções prováveis de coordenação política. Ele mostra que:

• A liderança de Lula depende fortemente da fragmentação do campo opositor;

• Se houver convergência de centro e direita em torno de um único nome, esse candidato se torna competitivo já no primeiro turno;

• A rejeição é o fator mais limitante para os líderes conhecidos, enquanto o potencial de voto latente beneficia figuras novas ou de perfil técnico.

Ratinho Jr. se encaixa exatamente nessa categoria: conhecido o bastante para ser viável, mas ainda neutro o suficiente para crescer.

Conclusão

O exercício mostra o poder da teoria dos jogos para analisar eleições em cenários fragmentados. Em vez de assumir que o eleitor decide de forma isolada, o modelo reconhece que votar é um ato coletivo, sensível às expectativas sobre o comportamento dos outros.

Nesse contexto, a eleição de 2026 pode ser vista como um jogo de coordenação entre dois blocos: o do governo, liderado por Lula, e o da oposição, que busca um ponto de equilíbrio entre identidade e moderação.
Se as pesquisas confirmarem a tendência de queda na rejeição de Ratinho Jr. e estagnação dos candidatos mais ideológicos, o governador do Paraná tem caminho aberto para se tornar o adversário natural do presidente na disputa presidencial.

A matemática do voto — o que os modelos de predição revelam sobre as chances de Lula, Ratinho Júnior e a nova direita em 2026

Faltando menos de um ano para as eleições presidenciais de 2026, o Brasil começa a viver um déjà-vu político: o mesmo clima de incerteza e polarização, mas com novos protagonistas. O presidente Luiz Inácio Lula da Silva tenta manter a coesão de sua base em meio a uma aprovação dividida, enquanto o governador do Paraná, Ratinho Júnior, emerge como alternativa de centro-direita moderada. Do outro lado, sem Jair Bolsonaro na disputa — após condenação e inelegibilidade —, a direita tenta se reorganizar em torno de um novo nome da família: Michelle Bolsonaro ou Eduardo Bolsonaro, herdeiros políticos do bolsonarismo.

Por trás das manchetes, analistas políticos e estatísticos recorrem a modelos de predição eleitoral cada vez mais sofisticados. Essas ferramentas matemáticas — que unem economia, sociologia e ciência de dados — permitem transformar os números das pesquisas e os indicadores econômicos em probabilidades de vitória. E, segundo os cálculos, a eleição de 2026 promete ser uma das mais equilibradas desde a redemocratização.

A ciência das previsões eleitorais

Os modelos de previsão não se baseiam em intuição, mas em regressões logísticas, conhecidas como modelos logit. Eles estimam a chance de vitória de um candidato incumbente a partir de quatro variáveis-chave:

1. Aprovação líquida do governo — a diferença entre aprovação e desaprovação do presidente;

2. Crescimento do PIB — reflexo direto do desempenho econômico percebido pelo eleitor;

3. Fadiga política — o desgaste natural de partidos que permanecem muito tempo no poder;

4. Competitividade eleitoral — uma medida derivada das pesquisas, que combina o potencial de voto com o nível de rejeição.

Historicamente, a aprovação líquida é o fator mais decisivo. Estudos comparando eleições brasileiras desde 1989 mostram que cada ponto percentual adicional de aprovação líquida aumenta em cerca de 8% as chances de reeleição. O crescimento econômico, por sua vez, tende a impulsionar o incumbente, mas de forma mais modesta — aproximadamente 0,4 ponto percentual de probabilidade por ponto de PIB.

Lula: estabilidade, mas fadiga

Segundo a pesquisa Genial/Quaest de outubro de 2025, 48% dos brasileiros aprovam e 49% desaprovam o governo, o que coloca a aprovação líquida em –1 ponto. A economia, embora estável, não empolga: a Moody’s projeta PIB de 1,8% em 2026, uma taxa positiva, mas insuficiente para gerar sensação de prosperidade.

Com esses números, os modelos de previsão estimam probabilidade de reeleição em torno de 30%, quando ajustados pelo “fator fadiga” — afinal, Lula já governou o país por dois mandatos entre 2003 e 2010. Na métrica da competitividade eleitoral, que combina potencial de voto e rejeição, o petista marca 0,53, sustentado por base consolidada, mas limitado por rejeição de 46%.

Ratinho Júnior: o outsider competitivo

Entre os novos nomes, Ratinho Júnior (PSD) é o que mais cresce nas sondagens e nos modelos estruturais. Seu Índice de Competitividade Eleitoral (IC) é de 0,57, ligeiramente superior ao de Lula. Ele combina imagem de gestor pragmático, discurso moderado e rejeição relativamente baixa (34%).

Quando o modelo logit incorpora essa vantagem de competitividade, a probabilidade de vitória do governador paranaense sobe de 10% para cerca de 19% — um salto expressivo para um candidato ainda fora do noticiário nacional. Em cenários simulados, ele perde para Lula por margens de 5 a 7 pontos percentuais, mas mostra espaço para crescimento caso o humor econômico piore.

A direita órfã: Michelle e Eduardo Bolsonaro testam o legado

A inelegibilidade de Jair Bolsonaro reconfigura o campo conservador. Sua ausência abre um vácuo que pode ser ocupado por dois nomes: Michelle Bolsonaro, que desponta como símbolo de continuidade emocional do bolsonarismo, e Eduardo Bolsonaro, deputado e herdeiro político mais ativo do clã.

Segundo dados da Quaest de setembro de 2025, Michelle tem 25% de eleitores que “com certeza votariam” nela e outros 25% que “poderiam votar”, mas também 41% de rejeição e 9% de desconhecimento — resultando em um IC de 0,50, abaixo tanto de Lula quanto de Ratinho. Eduardo aparece com IC de 0,43, refletindo rejeição alta e um teto eleitoral menor.

Nos modelos de simulação, ambos teriam probabilidade entre 10% e 15% de vitória em um segundo turno contra Lula, o que os coloca atrás de Ratinho em competitividade, embora com base fiel e orgânica.

O jogo dos cenários

A modelagem também permite testar diferentes condições políticas e econômicas. Se a aprovação líquida do governo cair para –5 pontos, a probabilidade de Ratinho vencer sobe para cerca de 26%, e a de um candidato bolsonarista puro (como Michelle) para 18%.
Por outro lado, se o governo encerrar 2025 com aprovação líquida positiva (+5 pontos) e inflação controlada, Lula ultrapassaria 60% de chance de vitória, praticamente consolidando sua liderança.

Gráficos de simulação revelam que a probabilidade de vitória de Lula cai acentuadamente com piora na avaliação do governo e se estabiliza quando a aprovação líquida está acima de zero. O que se desenha é um equilíbrio dinâmico: cada ponto de confiança ou decepção na economia pode decidir o futuro político do país.

A eleição da incerteza

A presença simultânea de Lula, Ratinho Júnior e um nome da família Bolsonaro em 2026 compõe um quadro inédito. De um lado, o presidente representa a experiência e o capital político acumulado; do outro, Ratinho simboliza a tecnocracia regional e a transição para uma direita menos ideológica; e, à direita, Michelle ou Eduardo encarnam a resistência emocional ao lulismo e a fidelidade de uma base que permanece mobilizada.

Os modelos estatísticos indicam que Lula segue favorito, mas não invulnerável. Ratinho aparece como o adversário estruturalmente mais perigoso, e um candidato bolsonarista, embora limitado pela rejeição, mantém a capacidade de forçar um segundo turno competitivo.

Se a política é uma arte movida por emoções, a predição eleitoral tenta transformá-la em ciência — mas nem a matemática é capaz de capturar todas as surpresas brasileiras. Em 2026, a disputa será também entre equações: uma equação econômica de estabilidade e uma equação política de mudança. O resultado, como sempre, dependerá de qual delas o eleitor decidir resolver primeiro.

O fim da era dos jovens infratores? Por que as internações juvenis estão caindo no Brasil e no mundo

 

Tulio Kahn[1]

Nos últimos sete anos, o número de adolescentes brasileiros internados em unidades socioeducativas despencou. Segundo dados do Sistema Nacional de Atendimento Socioeducativo (SINASE), compilados pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ), havia 23.424 adolescentes do sexo masculino em regime de internação em 2018. Em 2024, esse número caiu para 11.506 — uma redução de mais de 50% no período. O dado chama atenção não apenas pela magnitude, mas também pela consistência da tendência. A curva é descendente ano após ano, com pequenas oscilações e uma discreta alta em 2024 (+2% em relação ao ano anterior). O ritmo de queda foi mais acentuado entre 2019 e 2021, coincidindo com o período de pandemia, quando o confinamento social e a redução de atividades presenciais influenciaram praticamente todos os indicadores sociais do país.

 

Essa redução, porém, não é um fenômeno isolado do Brasil. Pesquisas internacionais apontam que o envolvimento de jovens em crimes de rua e delitos violentos vem caindo há mais de duas décadas em diversos países — dos Estados Unidos e do Reino Unido à Finlândia, Alemanha e Canadá. O estudo “The International Youth Crime Drop”, publicado em 2025 por Dirk Oberwittler e Robert Svensson, mostra que a maioria das nações desenvolvidas registrou declínio contínuo nas taxas de crimes juvenis desde meados dos anos 1990. Os autores atribuem essa transformação a uma combinação de fatores sociais, culturais e tecnológicos: mudanças nos hábitos de lazer dos jovens, aumento do tempo gasto em atividades virtuais, melhoria da supervisão familiar e da educação, e reformas nos sistemas de justiça juvenil.

Nos Estados Unidos, por exemplo, o número de jovens em centros de detenção caiu cerca de 75% entre 2000 e 2022, segundo o relatório Youth Justice by the Numbers, do Sentencing Project. O mesmo movimento foi observado no Reino Unido, onde o Youth Justice Board aponta uma redução de 70% nas internações desde 2010. Na Finlândia, pesquisas baseadas em delinquência autorrelatada mostram que o percentual de adolescentes envolvidos em furtos ou brigas graves caiu pela metade entre 1995 e 2020. Na Alemanha e na Escandinávia, as prisões e condenações de jovens também se reduziram de forma consistente. A Organização Mundial da Saúde (OMS), em seu relatório sobre violência juvenil, destaca ainda que as taxas de homicídio entre pessoas de 15 a 29 anos diminuíram globalmente entre 2000 e 2019, sobretudo em países de renda média e alta.

A pergunta inevitável é: o que está por trás desse fenômeno?

As interpretações são múltiplas. Alguns pesquisadores falam em mudança geracional de valores, com jovens menos inclinados a comportamentos de risco. Outros enfatizam a “revolução digital”: adolescentes passam hoje muito mais tempo em redes sociais, jogos e interações online, o que reduz a exposição a situações de conflito e à vida nas ruas.

Há também o argumento institucional: sistemas de justiça mais humanizados e políticas de alternativas à internação, que priorizam medidas educativas, mediação e justiça restaurativa em lugar do confinamento. E, finalmente, há fatores estruturais: maior escolarização, envelhecimento demográfico e queda geral da criminalidade violenta em boa parte dos países.

No Brasil, o declínio das internações juvenis coincide com mudanças importantes na legislação e na gestão das medidas socioeducativas. Em 2012, foi aprovada a Lei 12.594, que instituiu o Sistema Nacional de Atendimento Socioeducativo (SINASE). A norma introduziu princípios de educação, reintegração e responsabilização progressiva, estabelecendo que a internação deve ser usada apenas em último caso e por prazo determinado. Desde então, diversos estados passaram a investir em medidas alternativas, como liberdade assistida, prestação de serviços à comunidade e acompanhamento psicossocial. O Conselho Nacional de Justiça (CNJ), em seu Relatório sobre a Redução de Adolescentes em Medidas Socioeducativas (2024), afirma que parte da queda no número de internações se deve a mudanças institucionais e à aplicação mais ampla de medidas não privativas de liberdade.

Há também fatores sociais e comportamentais que parecem convergir para o mesmo sentido. O Brasil vive, assim como outros países, uma mudança nos hábitos de lazer e sociabilidade dos jovens. A pesquisa TIC Kids Online Brasil, realizada pelo Comitê Gestor da Internet (CGI.br) e pelo Cetic.br, mostra que 93% das pessoas de 9 a 17 anos usavam a internet em 2023, e 83% tinham perfis em redes sociais. Isso significa que a vida dos adolescentes hoje se passa, em grande medida, no ambiente virtual — onde a interação social é mediada por telas, e não por praças, esquinas ou festas. Embora não haja evidência direta de que isso reduza crimes, a relação é plausível: menos tempo em espaços públicos pode significar menos exposição a conflitos e delitos de rua.

Paralelamente, o Brasil atravessa uma transição demográfica acelerada. A população jovem (de 10 a 19 anos) representa hoje uma fatia menor do total do que há 20 anos. Segundo o IBGE, a idade mediana do brasileiro subiu de 29 anos em 2010 para 35 em 2022. Há, portanto, menos adolescentes em proporção à população, o que naturalmente reduz o contingente potencial de envolvidos em infrações. Outro ponto importante é a mudança educacional. Nos últimos 15 anos, o Brasil registrou avanços discretos, mas consistentes, em indicadores de escolarização. A taxa de distorção idade-série no ensino médio caiu de 22,2% em 2022 para 19,5% em 2023 (INEP). A frequência escolar entre jovens de 15 a 17 anos também aumentou, e programas de transferência de renda e ampliação do ensino médio integral contribuíram para manter adolescentes mais tempo na escola.

A literatura criminológica é unânime em reconhecer a educação como um fator protetivo contra o envolvimento em atividades ilegais. Jovens que permanecem mais tempo na escola têm menos disponibilidade temporal e maior inserção em redes sociais institucionalizadas. Há, ainda, a melhoria gradual da supervisão familiar. A mesma pesquisa TIC Kids Online revela que 61% dos responsáveis afirmam supervisionar o uso de celulares e internet dos filhos, impondo regras e restrições. Esse dado pode parecer trivial, mas traduz um movimento mais amplo de controle social informal, que inclui maior presença dos pais e percepção de risco nas ruas.

Enquanto o número de adolescentes internados cai, o Atlas da Violência 2024, produzido pelo IPEA e pelo Fórum Brasileiro de Segurança Pública (FBSP), mostra que o país registrou em 2023 a menor taxa de homicídios dos últimos 11 anos: 21,2 por 100 mil habitantes. O recorte por faixa etária confirma que também há redução de homicídios entre jovens, embora o Brasil ainda ostente índices elevados em comparação internacional. Esse ambiente menos violento tende a se refletir em menor recrutamento juvenil para práticas criminosas, especialmente em periferias urbanas. Com menos homicídios e menos oportunidades no mercado ilícito, há também menos motivos para o jovem ingressar ou permanecer no ciclo infracional.

As evidências, embora fragmentadas, compõem um quadro coerente. O Brasil parece reproduzir, com algum atraso e peculiaridades, a tendência internacional de declínio do crime juvenil e da punição severa de adolescentes infratores.

Mas há também novos desafios. O deslocamento da vida juvenil para o ambiente virtual abre espaço para outras formas de risco — crimes cibernéticos, exploração sexual online, fraudes e cyberbullying. O “declínio da delinquência de rua” não significa o fim da delinquência juvenil; apenas sua transformação. O dado de 2024 — leve alta de 2% nas internações — serve como alerta. Pode ser apenas uma oscilação, mas também pode indicar saturação da tendência de queda. Fatores econômicos, aumento da desigualdade e o enfraquecimento de políticas de prevenção social podem reverter parte dos ganhos recentes.

O desafio, segundo o próprio CNJ, é consolidar o paradigma da socioeducação, garantindo que as medidas alternativas não sejam vistas como “impunidade”, mas como responsabilização inteligente, que evita o estigma e reduz a reincidência. Em paralelo, é preciso compreender que a redução do encarceramento juvenil é apenas um sintoma de mudanças mais amplas na juventude brasileira — mudanças culturais, tecnológicas e institucionais que alteram profundamente a forma como o país lida com seus adolescentes.

Referências

• Conselho Nacional de Justiça (2024). Relatório sobre a Redução de Adolescentes em Medidas Socioeducativas (2013–2022).
• IPEA e Fórum Brasileiro de Segurança Pública (2024). Atlas da Violência 2024.
• Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br) / Cetic.br (2023). TIC Kids Online Brasil 2023.
• Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). Censo Escolar 2023 / Indicadores Educacionais.
• Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Projeções da População 2024.
• Oberwittler, D.; Svensson, R. (2025). The International Youth Crime Drop: Evidence and Explanations. Max Planck Institute for the Study of Crime, Security and Law.
• Sentencing Project (2024). Youth Justice by the Numbers.
• World Health Organization (2023). Youth Violence Fact Sheet.

 

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[1] Este artigo foi escrito com ajuda do ChatGPT.  O processo de escrita que desenvolvi funciona da seguinte maneira:  para cada tema crio um novo projeto e  alimento o LLM com dados e textos sobre o tema de interesse. Em seguido, faço vários questionamentos sobre o material, buscando lacunas, hipóteses, referencias teóricas, etc. Ao final do processo, que pode levar dias, peço para o Chat resumir os principais pontos da discussão, destacando questões que considero relevantes. Faço finalmente uma revisão do texto, retirando ou mudando parágrafos e expressões. O processo  de escrita com estas novas ferramentas mudou radicalmente: cabe ao “autor” alimentar o sistema com dados e fontes confiáveis, fazer as perguntas certas, orientar o caminho da conversa e ter bom senso para avaliar e editar partes do texto sugerido. O processo é parecido com o de um orientador acadêmico ( o co-autor) que ajuda seu orientado (LLM) na redação do artigo.

O Dólar Digital do Crime: como o USDT virou a nova fronteira da lavagem de dinheiro

 Nos últimos anos, o Brasil assistiu ao nascimento de uma nova fronteira financeira: o mercado de criptomoedas deixou de ser um território de poucos especialistas para se transformar em uma engrenagem importante da economia digital. Segundo dados da Receita Federal do Brasil, que desde 2019 coleta informações detalhadas sobre operações com criptoativos por meio da Instrução Normativa n.º 1.888, o país registra milhões de transações mensais. Mas, por trás desse crescimento acelerado, há uma transformação silenciosa — e preocupante — no modo como o dinheiro circula fora do sistema bancário tradicional.

Os dados mais recentes revelam um cenário dividido entre moedas com papéis distintos. O BRZ, stablecoin lastreada em reais, é a mais usada em número de operações e serve como moeda doméstica, movimentando pequenas quantias entre investidores, traders e plataformas nacionais. Já o USDT, o chamado Tether, atrelado ao dólar, domina em valor total movimentado. Ele se tornou o “dólar digital” do mundo cripto, usado tanto por investidores legítimos quanto por redes criminosas para enviar valores para fora do país sem passar por bancos. O BUSD, emitido pela Binance, aparece com o maior valor médio por operação, indicando que é o preferido em transações de grande porte e perfil

 institucional.

Essa especialização das moedas digitais mostra que o mercado brasileiro amadureceu, mas também revela brechas. A Instrução Normativa da Receita obriga exchanges brasileiras a informar todas as operações realizadas em suas plataformas e impõe o mesmo dever a pessoas físicas e jurídicas que utilizem corretoras estrangeiras ou façam transações diretas entre si, sempre que o volume mensal ultrapassar trinta mil reais. Com base nessas declarações, é possível mapear o tamanho e o ritmo do mercado. No entanto, as próprias regras deixam espaços onde a luz do Estado não chega. Transações menores que o limite de trinta mil reais, operações em exchanges estrangeiras sem integração com autoridades brasileiras, negociações diretas entre usuários e movimentações em plataformas descentralizadas continuam a escapar do monitoramento.

O problema não está apenas nas falhas da norma, mas na natureza das novas tecnologias. As transações on-chain, feitas diretamente na blockchain, podem saltar entre redes, passar por serviços que misturam fundos, utilizar moedas com camadas de privacidade e nunca tocar uma corretora domiciliada no país. Quando isso acontece, desaparece o elo que permitiria o rastreamento automático. As autoridades só conseguem seguir o rastro quando os valores retornam a exchanges reguladas ou são convertidos em moeda nacional.

Foi nesse vácuo que o crime organizado encontrou um terreno fértil. Durante anos, o Bitcoin foi o ativo preferido de hackers, doleiros e esquemas de pirâmide. Mas à medida que as ferramentas de rastreamento se aprimoraram e as corretoras passaram a exigir identificação de clientes, o Bitcoin deixou de oferecer o anonimato desejado. O trono foi tomado pelo USDT, a stablecoin que vale um dólar e circula livremente em redes como Ethereum, BNB Chain e, sobretudo, Tron. Relatórios recentes da Chainalysis e da TRM Labs mostram que as stablecoins já representam mais de 60% do volume de transações ilícitas no mundo, e o USDT lidera com ampla vantagem.

A preferência tem explicação simples. O Tether oferece estabilidade cambial, liquidez global e custo de transação quase nulo. Ele é aceito em praticamente todas as exchanges e pode ser convertido em reais por meio de plataformas P2P ou mesas OTC em questão de minutos. Na rede Tron, as taxas são tão baixas que grandes quantias podem ser divididas em dezenas de transferências pequenas, dificultando a identificação de padrões suspeitos. O resultado é um sistema eficiente e barato para movimentar recursos entre países, inclusive para atividades ilegais.

No Brasil, as autoridades já identificaram o uso crescente do USDT em operações de câmbio paralelo, pirâmides financeiras e lavagem de dinheiro ligada ao tráfico e ao contrabando. O ativo não é ilegal, mas sua estrutura descentralizada permite que criminosos se aproveitem da falta de controle sobre o fluxo internacional de valores. O BRZ, por outro lado, tem um papel mais local e transparente: por ser lastreado em reais e supervisionado por empresas nacionais, ele funciona como uma ponte entre o sistema bancário e o mundo cripto. Ainda assim, também pode servir de etapa intermediária para mascarar a origem de recursos antes que sejam convertidos em stablecoins internacionais.

O BUSD, que opera sob regulamentação americana, aparece como o ativo das grandes transações. Ele é usado por empresas, fundos e arbitradores que buscam liquidez em dólar sem recorrer ao sistema financeiro tradicional. A concentração de valores altos em poucas operações faz dele um instrumento eficiente para a movimentação de grandes somas, inclusive aquelas que não deveriam atravessar fronteiras sem registro.

Essas três moedas — BRZ, USDT e BUSD — criaram um ecossistema complementar. O BRZ movimenta recursos dentro do país, o USDT exporta capital e o BUSD serve como via de liquidação internacional. Para quem opera dentro da lei, esse sistema é sinônimo de agilidade e integração global. Para quem atua à margem, é a combinação perfeita para lavar dinheiro, evadir divisas e ocultar patrimônio com rapidez e discrição.

Apesar de o Brasil estar à frente de muitos países no monitoramento de criptoativos, as brechas persistem. O limite de trinta mil reais ainda é alto para um mercado digital onde é possível fracionar valores em centenas de pequenas transferências. As operações com exchanges estrangeiras continuam difíceis de rastrear, e as mesas OTC, muitas vezes usadas por investidores legítimos, funcionam sem padronização de controles. Além disso, moedas com foco em privacidade e plataformas descentralizadas escapam completamente das obrigações de reporte.

Especialistas sugerem ajustes simples, mas urgentes: reduzir o limite de reporte, regular formalmente as OTCs, exigir padrões de identificação mais rigorosos e fortalecer a cooperação internacional. Outra medida essencial é integrar os dados das blockchains com informações bancárias e de pagamentos instantâneos, cruzando as duas pontas do sistema financeiro. Só assim será possível acompanhar o dinheiro que entra e sai do universo cripto.

O avanço das criptomoedas é, sem dúvida, uma das maiores inovações financeiras deste século. Elas democratizaram investimentos, abriram caminho para a tokenização de ativos e colocaram o Brasil entre os maiores mercados do mundo. Mas essa mesma tecnologia, quando somada a brechas legais e à lentidão regulatória, também oferece uma nova ferramenta para o crime organizado. O desafio das autoridades é equilibrar vigilância e inovação, garantir transparência sem matar o potencial econômico do setor e impedir que o dólar digital se torne o próximo veículo da economia subterrânea.

Como observou um relatório recente da revista The Economist, o Tether se transformou em “a moeda dos lavadores de dinheiro modernos”. No Brasil, os números da Receita Federal e a ascensão das stablecoins confirmam a tendência: o crime está se sofisticando e aprendendo a falar a língua do blockchain. E, se o país não avançar na regulação e na cooperação internacional, o rastro desse dinheiro pode continuar correndo solto — visível na tela, mas invisível para a lei.

Fontes: Receita Federal do Brasil (IN RFB n.º 1.888/2019), Chainalysis Crypto Crime Report 2024, TRM Labs (Financial Crime in the Blockchain Era, 2024), The Economist (1843 Magazine, 2025), Investopedia (2024), Interpol (Digital Currencies and Organized Crime Briefing, 2023), Cointelegraph (2024).

Chain Analysis e a investigação de crimes financeiros com Criptomoedas

 

Tulio Kahn

Na imagem abaixo, observamos o grafo de um conjunto de transações (arestas) realizadas com a criptomoeda Zcash entre endereços (nós) de carteiras que detêm a moeda, no dia 29 de setembro último. Estas transações podem ser acompanhadas on-line e é bastante provável que algumas delas envolvam movimentação de recursos oriundos do crime. Muitos crimes digitais exigem valores diretamente em cripto (ransomware, esquemas de pirâmides, golpe do romance, venda de NFTs falsas, pornografia na dark web etc.) ou convertem em cripto os recursos obtidos com a atividade criminal (como tráfico de drogas). Criptomoedas também tem sido utilizadas para financiar o terrorismo e programas governamentais secretos.(Elliptic Typologies, relatório 2024)

 

Rede parcial de transações em Zcash em 29 de setembro

O paradoxal é que estas informações sobre as transações são públicas e podem ser extraídas da blockchain, que mantém os registros públicos de todas as transações já feita em cripto, desde seu início em 2010, quando duas pizzas foram compradas por 10 mil Bitcoins, cujo valor unitário atual é de cerca de 113 mil dólares.

As transações são em verdade pseudoanônimas: não sabemos quem são os detentores das carteiras, mas conseguimos saber de onde a transação se originou e qual seu destino, a trajetória entre origem e destino, o valor transacionado, o volume de transações entre os nós, data e hora da transação, valor da corretagem e uma série de medidas típicas de nós específicos e de redes como um todo: densidade, número de conexões, centralidade, influência, etc. Contas que são abertas e fechadas rapidamente e por onde circulam grande quantidade de criptos, contas de países “suspeitos”, transações que passaram por mixers, moedas que foram trocadas sucessivamente por outras (cross-chain), valores que retornam ao mesmo grupo de carteiras depois desta trajetória confusa, passagens por carteiras já identificadas como suspeitas, etc. etc., despertam um sinal vermelho para os analistas.

 

Com base nas características estruturais da rede e em informações externas complementares, é possível identificar transações suspeitas e agrupamentos de carteiras potencialmente ilícitas — uma abordagem conhecida como blockchain forensics ou chain analysis, que utiliza o blockchain como fonte primária de dados transacionais. O desafio está em usar a morfologia da rede para identificar padrões associados a transações criminosas.

Os criminosos, como na versão analógica, tentam evitar a detecção das transações, valendo-se de uma série de recursos: fracionamento de valores para permanecer abaixo dos limites de alerta, uso de mixers ou tumblers que embaralham transações entre múltiplas carteiras, conversão entre criptomoedas (por exemplo, trocando Bitcoin por Monero, stablecoins ou outros ativos mais opacos), e a utilização de cross-chain bridges e serviços de troca descentralizada (DEX) para ocultar a origem dos fundos. O objetivo é embaralhar os fluxos e permitir o resgate em moeda fiduciária aparentemente “limpa”.

Não é fácil “seguir o dinheiro” neste novo cenário, complicado pela possibilidade de usar criptos menos transparente (Moreno), Exchanges que não seguem as regras de KYC (Conheça seu cliente) e AML. (leis anti máfia), transações “de balcão” usando OCT, transações P2P, depósitos e saques em ATMs cripto e vários outros expedientes. No meio do caminho, estes recursos ilícitos em cripto podem ser lavados através de bets, gift cards, NFTs, skins de games, propriedades digitais no metaverso e diversos ativos digitais cujo comércio é opaco e que podem ser comprados e vendidos em Bitcoin, Etherium, Stablecoins, etc. A passagem por estes ativos no meio do caminho é uma evidência adicional para ser levada em consideração na análise.

A Chain Analysis fornece indicações probabilísticas de possíveis problemas em carteiras, que mereceriam um escrutínio mais detalhado, verificando as justificativas para as transações, a compatibilidade entre os valores transacionados e as atividades no mundo real, IPs das máquinas utilizadas, endereço físico das empresas e dezenas de outros procedimentos investigatórios. Existem sistemas de mercado, como o Ellipitic, que ajudam na identificação destas tipologias e comportamento suspeitos, pois trata-se de uma tarefa hercúlea, proporcional ao volume de recursos ilícitos que transitam na rede.

A verdade é que este tipo de análise dificilmente pode ser executado por departamentos locais de polícia. As bases de dados das transações em cripto são gigantescas, é preciso relacioná-las com listas de endereços de carteiras suspeitas, entender o modus operandi dos criminosos, definir e programar quais são os comportamentos suspeitos, entre outras dificuldades operacionais. É preciso um grande conhecimento sobre finanças, mercado cripto, contabilidade, tecnologia e crime. Mesmo grandes bancos têm dificuldade em monitorar estas transações suspeitas e preferem terceirizar o trabalho de análise para empresas especializadas.

É difícil acreditar que milhares de pequenas fintechs que vem sendo criadas, que mal seguem as regras do KYC (know your customer) e AML (leis anti máfia), consigam monitorar e denunciar atividades suspeitas aos órgãos de inteligência, algo que são obrigadas a fazer apenas recentemente, como os grandes bancos. Mas com acesso a computador e internet, usuários brasileiros podem simplesmente operar através de exchanges internacionais onde a regulação seja ainda menor.

Iniciativas como o Pix, Defy (finanças descentralizadas), bancos digitais, criptomoedas e blockchain abrem as portas para que parcelas da população antes excluídas do sistema financeiro possam ter contas e manipular recursos digitalmente. No caso de países autoritários ou com viés confiscatório, elas permitem transações entre as partes sem a anuência do estado e do sistema financeiro oficial. Mas oferecem também muito mais oportunidades para o crime organizado, evasão fiscal e outros ilícitos.

O grosso da lavagem de dinheiro no Brasil aparentemente ainda é feito de maneira tradicional, através de postos de gasolina, revendedoras de veículos, compra de imóveis, empresas de ônibus, etc. Mas operações recentes como a Carbono Oculto revelaram que o crime organizado já se utiliza de fintechs e de fundos de investimento no sistema financeiro oficial.

Desconfio que ninguém no Brasil saiba estimar quanto destes recursos ilícitos circulam na nossa cara através de criptomoedas. Existem dificuldades intrínsecas ao rastreamento dessas atividades, falta de know how sobre como investigar estas transações, faltam dados e integração entre os diversos atores do poder público e do mercado. Temos uma legislação bastante frouxa ainda sobre fintechs, exchanges estrangeiras que operam no Brasil, bets e demais prestadores de serviços de ativos virtuais (VASPs). Apenas esta semana o Banco Central passou a listar e bloquear endereços PIX envolvidos em fraudes, depois de anos e milhões de reais perdidos em desfalques!!! Temos também ampla utilização de identidades fraudulentas e empresas de fachada. Por outro lado, temos bilhões de origem ilícita que precisam ser lavados.

O relatório da FATF de 2023 reconhece que o Brasil criou um marco legal para ativos virtuais, mas que a implementação e supervisão ainda são incipientes. As autoridades brasileiras admitem o uso crescente de criptoativos por criminosos para ocultar a origem de recursos ilícitos, embora ainda haja carência de dados sistematizados sobre a escala desse fenômeno.(FATF, 2023)[1]

Se os mecanismos preventivos – legais e institucionais - não forem aperfeiçoados, é questão de tempo para o Brasil se tornar o paraíso da cripto criminalidade.

Referências

FINANCIAL ACTION TASK FORCE (FATF). Mutual Evaluation Report – Brazil. Paris: FATF, 2023. p. 180-183.

Preventing Finacial Crimes in Cryptoaasets. Elliptic Tipologies Report, 2024

SCHNOERING, Hugo; VAZIRGIANNIS, Michalis. Bitcoin research with a transaction graph dataset. Scientific Data, v. 12, n. 1, p. 404, 2025.

 

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[1] “Brazil has recently introduced legislation establishing a legal framework for Virtual Assets and VASPs. However, implementation and supervision are still developing, and authorities are in the early stages of understanding the ML/TF risks related to virtual assets.” “Authorities acknowledge that criminals increasingly use virtual assets to obscure the origin of illicit funds, but there is limited data and analysis on the extent of such use in Brazil.”

 

Lavagem Digital. Crime Organizado na Era das Criptomoedas e Fintechs

 

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Sugiro a leitura no Takeshi, pra quem quer entender crime organizado e lavagem de dinheiro nos dias de hoje

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Fintecs: Brechas, Regulação e o Desafio do Combate ao Crime Organizado

Nos últimos anos, as fintechs se consolidaram como uma das maiores inovações no setor financeiro brasileiro. Plataformas digitais de serviços bancários e de crédito ampliaram o acesso da população ao sistema financeiro, reduziram custos de transação e democratizaram produtos antes restritos aos grandes bancos. Essa revolução trouxe inegáveis benefícios à inclusão financeira, mas também abriu novas vulnerabilidades que vêm sendo exploradas por organizações criminosas. No centro dessa discussão está a necessidade de compatibilizar inovação com segurança regulatória, de modo a impedir que a agilidade das fintechs se torne um instrumento para o crime organizado.

O Brasil dispõe de uma das legislações mais avançadas do mundo em prevenção e combate à lavagem de dinheiro. A Lei nº 9.613, de 1998, inaugurou o marco normativo, criando mecanismos de identificação de clientes, manutenção de registros, comunicação de operações suspeitas e estabelecendo o Conselho de Controle de Atividades Financeiras (COAF) como órgão central de inteligência financeira. Desde então, uma série de normas complementares foram editadas pelo Banco Central e pelo Conselho Monetário Nacional, como a Resolução CMN nº 4.595/2017 e a Circular Bacen nº 3.978/2020, que detalham os procedimentos obrigatórios de compliance, auditoria e reporte de operações atípicas.

Os bancos tradicionais, submetidos a esse arcabouço regulatório há décadas, desenvolveram estruturas robustas de prevenção. Departamentos inteiros de compliance monitoram diariamente milhões de transações, apoiados por sistemas automatizados que cruzam informações de clientes com bases de dados públicas e privadas. Cada operação é analisada à luz do perfil econômico declarado: depósitos elevados feitos por um estudante sem renda formal, ou remessas sucessivas para países considerados de alto risco, acendem alertas automáticos. As instituições são obrigadas a manter registros por pelo menos cinco anos, comunicar ao COAF operações acima de determinados limites em espécie, além de reportar movimentações consideradas suspeitas, ainda que inferiores a esses valores. Auditorias periódicas do Banco Central e a possibilidade de multas milionárias reforçam o compromisso de que os bancos não sejam usados como canais de ocultação de recursos ilícitos.

Nas fintechs, entretanto, a realidade ainda é diferente. Apesar de também estarem formalmente submetidas à Lei nº 9.613/1998 e às normas do Banco Central, muitas dessas empresas cresceram em velocidade superior à sua capacidade de estruturar mecanismos sofisticados de prevenção. Seu modelo de negócios, baseado em simplicidade de cadastro, baixo custo e facilidade de uso, reduz a fricção para novos clientes, mas também fragiliza os procedimentos de “conheça seu cliente” (KYC). Em muitos casos, bastam documentos básicos para abertura de conta e a checagem é menos rigorosa do que a feita por bancos. Além disso, nem todas dispõem de sistemas avançados de monitoramento automatizado, e a integração com o COAF é irregular e pouco padronizada. O resultado é que criminosos encontram nas fintechs um terreno fértil para movimentar valores de forma pulverizada, aproveitando-se de lacunas tecnológicas e da ausência de fiscalização sistemática.

As operações atípicas que precisam ser detectadas por bancos e fintechs incluem um leque amplo de comportamentos suspeitos. Entre os exemplos mais recorrentes estão o fracionamento de depósitos ou transferências, quando valores elevados são divididos em múltiplas operações menores para escapar de limites de reporte automático. Outra prática é a movimentação incompatível com a renda declarada, como a de um beneficiário de programas sociais que, de repente, passa a realizar transações de centenas de milhares de reais. Também chamam atenção as chamadas contas de “laranjas”, em nome de idosos, desempregados ou pessoas sem perfil econômico, mas que movimentam grandes quantias. Transações internacionais, sobretudo com países considerados paraísos fiscais ou com baixa cooperação internacional, representam outro foco de risco. Há ainda operações circulares, em que valores transitam rapidamente entre várias contas antes de retornar à origem, sem justificativa comercial aparente. E, mais recentemente, a aquisição recorrente de criptoativos sem lastro econômico tornou-se uma forma comum de transformar dinheiro em ativo digital de difícil rastreamento.

Enquanto os bancos já desenvolveram protocolos e tecnologia capazes de identificar a maioria desses padrões, as fintechs ainda caminham para atingir esse nível de sofisticação. Algumas grandes empresas do setor já avançam na implementação de inteligência artificial para detectar padrões atípicos, mas a adoção não é uniforme. Pequenas fintechs, em particular, podem se tornar canais desprotegidos diante de organizações criminosas que atuam de forma cada vez mais globalizada e digitalizada.

Essa vulnerabilidade não é apenas um problema setorial, mas uma ameaça à integridade do sistema financeiro brasileiro. O uso das fintechs pelo crime organizado não só dificulta investigações, como também compromete a credibilidade do ecossistema de inovação. O risco é que, sem uma resposta adequada, o mesmo instrumento que promove inclusão financeira acabe servindo de ferramenta para o fortalecimento de organizações criminosas que exploram lavagem de dinheiro, tráfico de drogas, contrabando e corrupção.

Por isso, cresce a percepção entre especialistas de que seria necessário avançar em uma regulação mais específica para as fintechs, capaz de equilibrar inovação com controle. Tal regulação deveria aproximar as exigências dessas empresas às já impostas aos bancos tradicionais, garantindo padronização mínima em KYC, monitoramento transacional e reporte automático ao COAF. Além disso, é crucial criar incentivos para a adoção de tecnologias de detecção de anomalias e mecanismos de auditoria independente, que reforcem a transparência e a responsabilidade do setor.

A experiência internacional demonstra que a prevenção à lavagem de dinheiro precisa ser constantemente atualizada. Grupos criminosos são criativos e rapidamente exploram lacunas em novos mercados financeiros, como já ocorreu com moedas virtuais e plataformas digitais em outras jurisdições. No Brasil, não será diferente: quanto mais rápido crescerem as fintechs, mais urgente será a criação de um marco regulatório específico que proteja o sistema financeiro sem inibir a inovação.

Em suma, os bancos tradicionais já operam com padrões elevados de compliance, fruto de décadas de regulação e experiência, enquanto as fintechs ainda apresentam fragilidades que podem ser exploradas pelo crime organizado. As operações suspeitas já são conhecidas e bem mapeadas, mas é necessário garantir que todas as instituições financeiras digitais tenham meios efetivos para detectá-las e reportá-las. O futuro do setor dependerá da capacidade de alinhar modernidade e segurança, evitando que a inovação seja sequestrada pela criminalidade organizada. O desafio está posto: reforçar os mecanismos de controle no ambiente digital é indispensável para blindar o sistema financeiro brasileiro e assegurar que as fintechs cumpram seu papel de inclusão sem se converter em um elo frágil da luta contra a lavagem de dinheiro.