Classificação da cafeicultura familiar pelo uso de clusterização.

Abstract

Este estudo teve o objetivo de contribuir para a caracterização da cafeicultura familiar, utilizando-se ferramentas de análise de informação, especificamente de clusterização – SimpleKmeans . Os dados coletados sob a coordenação da Embrapa Café, dentro do projeto de pesquisa “Custos de Produção da Cafeicultura Brasileira” foram tratados e submetidos ao processo de clusterização. Foram feitos estudos comparativos entre os diversos critérios atualmente utilizados para a caracterização da agricultura familiar (PRONAF, CONTAG, FAO/INCRA), além de uma caracterização resultante da pesquisa e outra complementada considerando uma tipologia referenciada na lógica familiar. Os dados organizados possibilitaram análises inter e intra grupos familiares e patronais resultantes dos critérios classificatórios. Utilizando metodologia de data mining, buscou-se identificar similaridades e dissimilaridades inter e entre os grupos e inferir quais atributos se relacionam com os processos de produção de tipo familiar na cafeicultura. Conclui que há variação significativa no conceito de agricultura familiar no café para diferentes critérios de classificação, e na amostra estudada a inexistência de um padrão de comportamento produtivo que possa ser associado a um ou outro grupo.

This study had the objective to contribute for the family farm’s characterization of coffee farm business by using analytical information tools, specifically clustering - SimpleKmeans. The data were collected from a research project entitled “Costs of Production of the Brazilian Coffee Crop”, coordinated by Embrapa Café. They were analyzed and submitted to the clustering process. Comparative studies were undertaken among several criteria, lately used for family farm characterization (PRONAF, CONTAG, FAO/INCRA). Besides a characterization resulting from the field research complemented by a typology referred to as the family context. The data provided inter and intra family versus non-family groups resulting from various classification criteria. Using date mining methodology, from consistent signs, we sought to identify similarities and non similarities inter and intra groups and to infer which attributes are related to the family farm production processes in coffee cropping. The results showed a significant variation in the concept of family farm in coffee as the criteria were changed, for the sample the non existence of a productive behavior pattern that could be related to one or another group.