Mauro Mendes e Janaína Riva lideram corrida por duas vagas ao Senado em Mato Grosso


A corrida pelas duas vagas de Mato Grosso ao Senado Federal começa a ganhar contornos mais definidos, mas ainda apresenta uma disputa acirrada entre os principais candidatos. Pesquisa Real Time Big Data divulgada nesta quarta-feira (12) aponta o ex-governador Mauro Mendes (União) na liderança, com 27% das intenções de voto, seguido de perto pela deputada estadual Janaína Riva (MDB), que aparece com 25%.

Por Real Time Big Data/Redação

Mauro Mendes e Janaína Riva lideram corrida por duas vagas ao Senado em Mato Grosso

Reprodução

A disputa pelas duas vagas de Mato Grosso no Senado Federal aparece liderada pelo ex-governador Mauro Mendes (União) e pela deputada estadual Janaína Riva (MDB), segundo pesquisa Real Time Big Data divulgada nesta quarta-feira (12).

Mendes registra 27% das intenções de voto, enquanto Janaína aparece com 25%. Como a eleição para o Senado em 2026 terá duas vagas em disputa, os eleitores poderão escolher dois candidatos.

Na sequência do levantamento estão o senador Carlos Fávaro (PSD), candidato à reeleição, com 13%, e o deputado federal José Medeiros (PL), com 12%.

O ex-governador Pedro Taques (PSB) aparece logo atrás, com 11%. Já o ex-presidente da Aprosoja Brasil, Antônio Galvan (Avante), e a suplente de senadora Margareth Buzetti (PP) registram 4% cada.

De acordo com os números divulgados, 2% dos entrevistados declararam intenção de votar em branco ou nulo, enquanto outros 2% permanecem indecisos.

Pesquisa ouviu 1,6 mil eleitores

O levantamento foi realizado pela Real Time Big Data entre os dias 7 e 11 de agosto de 2026, com 1.600 eleitores de Mato Grosso.

A pesquisa apresenta margem de erro de dois pontos percentuais para mais ou para menos e nível de confiança de 95%.

O levantamento foi contratado pela Real Time Big Data e está registrado no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sob o protocolo MT-04560/2026.

Os números mostram uma disputa ainda aberta entre os principais candidatos, especialmente considerando que as diferenças entre alguns concorrentes estão dentro ou próximas da margem de erro da pesquisa.