CARACTERIZAÇÃO DA CAFEICULTURA FAMILIAR COM USO DE FERRAMENTAS DE CLUSTERIZAÇÃO K-MEANS ANA MARIA FREITAS FERREIRA (1) ; SONIA MILAGRES TEIXEIRA (2).

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1 CARACTERIZAÇÃO DA CAFEICULTURA FAMILIAR COM USO DE FERRAMENTAS DE CLUSTERIZAÇÃO K-MEANS ANA MARIA FREITAS FERREIRA (1) ; SONIA MILAGRES TEIXEIRA (2). 1.SEMARH, FANAP, GOIÂNIA, GO, BRASIL; 2.EMBRAPA, GOIÂNIA, GO, BRASIL. APRESENTAÇÃO ORAL AGRICULTURA FAMILIAR CARACTERIZAÇÃO DA CAFEICULTURA FAMILIAR COM USO DE FERRAMENTAS DE CLUSTERIZAÇÃO K-MEANS Ana Maria Freitas Ferreira, SEMARH-GO, FANAP, Sônia Milagres Teixeira, Embrapa - Café, Resumo - Este estudo teve o objetivo de contribuir para a caracterização da agricultura familiar na cafeicultura, 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, num processo de mineração de sinais consistentes, buscou-se identificar similaridades e não similaridades inter e entre os grupos e inferir quais atributos se relacionam com os processos de produção de tipo familiar na cafeicultura, e como eles se comportam em propriedades familiares vis a vis propriedades patronais, concluindo-se que existe uma variação significativa no que pode ser considerado como agricultor familiar no café ao se modificarem os critérios para a classificação, inferindo-se da amostra estudada a não existência de um padrão de comportamento produtivo que possa ser associado a um ou outro grupo. Palavras Chave: agricultura familiar, tipologia, Kmeans simples, mineração de dados Abstract This study had the objective to contribute for coffee family farm characterization 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 and another characterization was complemented by a typology referred to the

2 family context. The data once organized, have provided inter and intra family versus non-family groups resulting from various classification criteria. Using data 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. Also we looked for how they do behave in family vis-à-vis to non family farming. The results of this research showed that there is a significant variation in determining in what could be considered as a coffee family farm while the criteria were changed, inferring from the studied sample the non existent of a productive behavior pattern that could be related to one or to other group. Key Words: family farm, typology, simple kmeans data mining. 1. INTRODUÇÃO 1.1. Informação Toda ação consciente e racional é precedida de uma tomada de decisão, que depende de informação sistematizada e interpretada, segundo Castro et al (1999, p.15), [...]a informação não é conhecimento. Ela é o produto de um processo técnico de sistematização de dados quantitativos e qualitativos, transferidos de alguma forma entre seus usuários e necessitando de interpretação. É algo que necessitamos quando nos deparamos com uma escolha. Qualquer que seja seu conteúdo, a quantidade da informação necessária depende da complexidade da escolha. (McGArry,1999,p. 3) Ao ser interpretada e apropriada, pelo manuseio dos dados segundo Fuld (1995, p.28) são pedaços de conhecimento -, a informação se transforma em conhecimento e se constitui na matéria prima para formulação de decisões. Os atores envolvidos em processos decisórios, precisam elaborar estratégias, traduzi-las em ações diárias e garantir uma ação constante e efetiva. Essa atividade ocorre em um ambiente competitivo repleto de informações de importância real e potencial (Mc Gee & Prusak, 1994). Neste trabalho, o processo para extração de informações relevantes é denominado de Knowledge Discovery in Database (KDD 1 ), e envolve várias etapas, sendo uma das mais importantes o data mining (DM).(Aurélio, et al. 1999). Data mining, ou mineração de dados é uma técnica computacional desenvolvida para analisar dados, ou pelo menos ajudar analistas a encontrar conhecimento implícito em bancos de dados (Feldens,1999). Por intermédio de algoritmos baseados em redes neurais, estatísticas ou algoritmos de aprendizado, mineram-se informações. Algumas ferramentas são capazes de aprender a partir dos dados, gerando e validando enorme volume de hipóteses e destacando conhecimento para o usuário, eventualmente descobrindo conhecimento novo, útil e interessante. Cada classe de aplicação em data mining tem como base um conjunto de algoritmos que serão usados na extração de relações relevantes dentro de uma massa de dados: análise de seqüências, clusterização, classificação, estimativas e regras de associação Agricultura familiar O debate conceitual, ainda sem contornos definidos, se destaca nos trabalhos de Veiga (1991,1998,2000), Abramovay (1997, 1998) e de Lamarche (1997, 1998), que revelam ser a agricultura familiar uma forma social reconhecida e legitima nos países desenvolvidos, onde a estrutura agrária é composta, em sua maior parte, por explorações nas quais o trabalho da família 1 O KDD é um processo que envolve a automação da identificação de padrões de um banco de dados. Basicamente é atribuído algo de especial em um dado, que é transformado em uma informação. Com uma interpretação correta da informação é que se alcança o conhecimento.

3 é preponderante. A expressão agricultura familiar ganhou projeção a partir do final dos anos oitenta, e na primeira metade da década de 90 o Estado concebeu, pela primeira vez na história da política agrícola brasileira, o PRONAF com políticas específicas destinado a fortalecer os estabelecimentos agrícolas de base familiar. O conceito de agricultura familiar considera agricultores familiares aquelas categorias sociais identificadas nos anos 50 como camponeses e que, após serem vistas como pequena produção, nos anos 70, assentados, invasores, sem terra, barrageiros, bóias frias, etc., nos anos 80, reaparecem em cena, sob a denominação de agricultura familiar ou produção familiar agrícola, nos anos 90, conforme objetivos ou pelos dados disponíveis para sua fundamentação. Segundo Abramovay (1997), para muitos estudiosos, o conceito de agricultor familiar engloba todos os termos anteriores. Para outros, no entanto, este conceito é muito amplo, dificultando o seu entendimento 2. A FAO, em parceria com o INCRA, associou três características ao conceito de agricultura familiar: a) a gestão da unidade produtiva e os investimentos por indivíduos que mantém entre si laços de sangue ou casamento; b) a maior parte do trabalho é fornecida pelos membros da família; e c) a propriedade dos meios de produção pertence à família e é em seu interior que se realiza sua transmissão. O Ministério de Desenvolvimento Agrário, Secretaria de Agricultura Familiar, ao elaborar Política Nacional de Assistência Técnica e Extensão Rural, considera como conceito de agricultura familiar: [..] aquela em que trabalhos em nível de unidade de produção são exercidos predominantemente pela família, mantendo a iniciativa, o domínio e o controle do que e do como produzir, havendo uma relação estreita entre o que é produzido e o que é consumido (unidades de produção e de consumo), e alto grau de diversificação produtiva, alguns produtos relacionados com o mercado. O Ministério da Agricultura, para efeito do PRONAF, (Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar) considera como familiares todos os agricultores que contratam até dois empregados permanentes, detêm área inferior a quatro módulos fiscais e morem na propriedade. A CONTAG (Confederação Nacional dos Trabalhadores Rurais) 3 considera como familiares todos os agricultores que trabalham em menos de quatro módulos fiscais e que não contratem mão-de-obra permanente. Há, entretanto, controvérsias metodológicas entre os estudiosos que, segundo Neves (1995), apud Schneider (2003), decorre da capitulação dos pesquisadores ao raciocínio dualista, ao se entender agricultura familiar utilizando como referencial o outro extremo de uma suposta polaridade, qual seja, a unidade ou empresa capitalista. Para o autor, às formas familiares corresponderiam características como trabalho familiar, resistência à apropriação do excedente via mercado, propriedade de meios de produção, busca de autonomia, entre outras. Segundo estudos coordenados por Lamarche, na análise de Silva(1999), os agricultores familiares brasileiros revelam um pequeno grau de integração com o mercado; em compensação, uma grande independência alimentar. No Brasil, 50% das unidades pesquisadas apresentam uma agricultura familiar moderna. Nessas unidades, a noção de patrimônio e de reprodução do estabelecimento permanece familiar. A família participa do trabalho apenas medianamente, pois recorrem regularmente ao emprego de trabalhadores assalariados. Prudentes em relação à 2 Sobre histórico e conceito de Agricultura Familiar ver tese de doutorado: Grande Travessia: Agricultura Familiar e qualidade de vida, UNB, de autoria de José Paulo Pietrafesa, tendo como orientadora:: Profª. Deis Elucy Siqueira (2002) 3 A CONTAG nasceu entre 1963 e 1964, em pleno governo João Goulart, quando a reforma agrária era uma das reformas de base preconizadas pelo presidente. Foi legalizada meses ante do golpe militar de março, e logo foi colocada na clandestinidade. Depois da redemocratização, a confederação passou a se organizar como uma entidade sindical filiando-se à CUT.

4 integração ao mercado, estes agricultores brasileiros estimam que o êxito de sua atividade depende da constância de investimentos realizados e do grau de mecanização. Schneider (2003), analisa que o universo agrário é extremamente complexo, seja em função da grande diversidade de paisagem agrária (meio físico, ambiente, variáveis econômicas, etc.), seja em virtude da existência de diferentes tipos de agricultores, os quais têm interesses particulares, estratégias próprias de sobrevivência e de produção, e que, portanto, respondem de maneira diferenciada a desafios e restrições semelhantes. O Objetivo deste trabalho é o de contribuir com a discussão, utilizando dados de uma amostra de cafeicultores. O tema instigante e complexo enseja indispensável ampliar e aprofundar o estudo da agricultura familiar no Brasil, para municiar os tomadores de decisão com informações relevantes do Agronegócio. 2 - METODOLOGIA Foram utilizados dados coletados em 87 propriedades cafeeiras, no Paraná, pelo Departamento de Economia Rural da Secretaria da Agricultura Deral-PR; em São Paulo, pelo Instituto de Economia Agrícola - IEA-SP; em Minas Gerais, pela Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural de Minas Gerais - Emater-MG; no Espírito Santo, pelo Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - Incaper-ES; e Centro Tecnológico de Café - Cetcaf-ES, no estudo de Custos de Produção na Cafeicultura Brasileira, coordenado pela Embrapa Café. Dentre as técnicas de data mining a clusterização, também conhecida por agrupamento, da população em pequenos subgrupos ou clusters, é realizada por algoritmos que identificam características comuns e particionam o espaço n-dimensional, definido pelos atributos 4. Proporciona o direcionamento dos dados para cada cluster, considerando as semelhanças para o atributo. Os métodos de clusterização utilizados para a criação de grupos de objetos baseiam-se nas semelhanças e diferenças entre os elementos, sendo os grupos obtidos os mais homogêneos e bem separados possíveis, de tal maneira que o grau de associação entre os elementos do mesmo grupo é alto e entre elementos de grupos diferentes é baixo. Procura-se encontrar a estrutura intrínseca dos dados, organizando-os em grupos (também chamados classes ou clusters). A partir de um conjunto finito de objetos ou padrões X, cada um deles descritos por um conjunto de pares atributo - valor_atributo, um algoritmo de clusterização deve atribuir rótulos aos objetos que identifiquem subgrupos naturais do conjunto. Isso é feito por meio da introdução de uma medida de distância (ou de similaridade) entre os objetos. Usando essa medida, determina-se um critério que expressa a idéia de clusterização, isto é, que particiona o conjunto de objetos em K clusters individuais e homogêneos, nos quais cada elemento de um cluster é tão similar aos demais quanto possível e tão diferente quanto possível, dos elementos dos outros clusters. No método utilizado neste estudo, o número de classes K dever ser definido previamente, no entanto, outras abordagens permitem derivar esse número a partir da imposição de restrições matemáticas ou físicas ao conjunto de dados, como os métodos descritos por Gath e Geva(1992) e Zahid et al. (2001). O algoritmo k-means, técnica de clusterização utilizada neste trabalho, consiste em estabelecer um número máximo de cluster que se deseja obter. A idéia é que objetos de um mesmo cluster tenham um nível de similaridade maior do que entre objetos pertencentes a cluster distintos. Agrupa os dados por K-médias (K-means clustering). O objetivo é encontrar a melhor divisão de P dados em K grupos Ci, i = 1,... K, tal que a distância entre os dados de um 4 Um objeto é um espaço n-dimensional pode ser caracterizado como um vetor de n pares atributo - valor_atributo.

5 grupo e o seu respectivo centro, somada por todos os grupos, seja minimizada. Particiona um grupo de dados em K clusters, representados por seus centros de massa, de acordo com sua distribuição. Em outras palavras, a idéia do K-means é, interativamente, dividir os dados em conjuntos e reestimar os centros de massa destes conjuntos, de forma que seja minimizada. ukj é a matriz de partição; z k é o k-ésimo centro de massa ou centróide. Assim, as partições ocorrem seguindo o critério dos mínimos-quadrados. O que se sucede é a atualização de cada centróide de forma que estes representem a média dos dados a eles pertencentes. Este processo de particionamento seguido de atualização é repetido até que os valores dos centróides se estabilizem, ou seja, que não haja mudanças significativas no valor de J em duas interações consecutivas. Este método consiste em usar os valores dos primeiros n casos em um arquivo de dados, como estimativas temporárias das médias dos k clusters, onde k é o número de clusters especificado pelo usuário. Assim, o centro do cluster inicial é formado para cada caso em torno dos dados mais próximos e, então, comparados com os pontos mais distantes e os outros clusters formados. A partir daí, dentro de um processo de atualização contínua e de um processo interativo encontram-se os centros dos clusters finais (Silva et al 2001). A ferramenta de Data Mining utilizada, Weka é de crescente utilização, encontra-se disponível na Internet (http://www.cs.waikata.ac.nz/~ml/weka), é de fácil instalação e tem sua implementação efetuada em Java. É formada por um conjunto de pacotes: attribute selection. classifiers, clustering, association rules, filters e estimators. Apresenta uma interface gráfica para o usuário. O formato do arquivo aceito é o.arff que, inicialmente apresenta os valores possíveis dos atributos da base (cabeçalho) e, em seguida, os dados propriamente ditos, separados por vírgula. Para este trabalho, foi utilizada a opção Simplekmeans para o processo de clusterização. Com os dados disponibilizados, após análises e ajustamentos, da planilha em excel, foram caracterizados como familiares os estabelecimentos que atendiam, simultaneamente, às seguintes condições 1) Pelo conceito da FAO/INCRA: a) a direção dos trabalhos do estabelecimento era exercida pelo produtor; b) o trabalho familiar era superior ao trabalho contratado; e c) área máxima não excedia ao estabelecido para as propriedades classificadas como familiares - determinada pelos estudos desenvolvidos pelo Projeto de Cooperação Técnica FAO/INCRA - muito embora do ponto de vista conceitual a agricultura familiar não seja definida a partir do tamanho do estabelecimento, cuja extensão máxima é determinada pelo que a família pode explorar com base em seu próprio trabalho, associado à tecnologia de que dispõe. Para os critérios estabelecidos pela CONTAG e pelo PRONAF para o número de trabalhadores contratados, externos à família Para o PRONAF foram consideradas familiares as propriedades que tinham até 2 trabalhadores contratados e cujos proprietários moravam na propriedade. Para a CONTAG, foram consideradas como familiares, as propriedades que contavam exclusivamente com mão-de-obra familiar. O cerne da metodologia interpretativa foi a análise tipológica. Os dados dos questionários utilizados para a análise foram classificados em função de critérios claramente explicitados. Cada um dos grupos assim formado é representativo de um tipo relativo a uma temática particular, considerando-se os critérios estabelecidos para formação dos grupos. Posteriormente buscou-se estudar as propriedades desses grupos. O objetivo foi procurar entender melhor as especificidades do que pode ser conceituado como agricultura familiar na cafeicultura a partir do conjunto de variáveis que se relaciona com esse conceito.

6 O método consistiu, em um primeiro momento, em agrupar, num mesmo conjunto, as propriedades de acordo com os critérios estabelecidos pela bibliografia consultada, mais especificamente os estudos desenvolvidos pelo FAO/INCRA, CONTAG e PRONAF e, para efeito comparativo, os critérios do estudo FAO/INCRA foram complementados com dados coletados diretamente dos produtores sobre sua percepção da propriedade se familiar ou patronal e a tabela ajustada - (neste estudo, esse grupo é identificado por FAO/INCRA_PESQUISA). Elaborou-se também uma análise levando-se em conta referências teóricas sobre a lógica familiar: filhos trabalhando na propriedade, a família residindo na propriedade, proprietário administrando, dependência do mercado, necessidade de insumos, máquinas e equipamentos, respeitando-se o fato das respostas à variável em análise estar mais submetida a uma outra lógica como critério para determinação dos grupos: familiar e patronal - (neste estudo, o critério foi identificado como LÓGICA FAMILIAR). O primeiro nível de análise foi nacional, isto é, considerou-se o conjunto das propriedades entrevistadas agrupadas em uma única população, seguindo-se a análise por regiões do país e por unidades da federação. Com o auxilio da ferramenta WEKA, ajustou-se o recorte para permitir, por um lado, classificar o máximo de propriedades em um número restrito de grupos e, por outro lado, tornar as classes tão discriminantes quanto possível para as variáveis que serviram para a sua construção. Esse procedimento é particularmente indicado quando os traços distintivos da tipologia a ser testada já são conhecidos ou podem ser destacados, a título de hipótese, por uma análise teórica. Uma vez estabelecidos os grupos, eles puderam ser compreendidos numa variável classificatória e seus cruzamentos com outras variáveis permitiram destacar as relações com as diversas dimensões do estudo realizado. 3 RESULTADOS Em uma primeira fase, com auxílio da ferramenta WEKA, análises estatísticas dos atributos considerados na base de dados formatada, revelam os valores máximos e mínimos, a média e o desvio padrão para cada atributo numérico. Elaboraram-se gráficos com informações cruzadas entre a caracterização prévia do processo de produção entre familiar e patronal e todos os atributos selecionados para compor a base de dados. As medidas de similaridades mais usadas são: a distância euclidiana e o coeficiente de correlação, sendo que a distância euclidiana é medida pela raiz do erro ao quadrado. As técnicas de agrupamento mais usadas são as baseadas na distância do ponto vizinho mais próximo e na distância média dos outros pontos. Os grupos, formados pelos diferentes critérios estabelecidos foram submetidos ao processo de clusterização, procedendo-se também à análise comparativa dos atributos considerados entre os grupos. Foram utilizados 53 (cinqüenta e três) atributos na tentativa de classificar as propriedades cafeeiras selecionadas na pesquisa de campo da EMBRAPA; esse conjunto de atributos resultou em uma classificação genérica de clusters que identifica claramente alguns elementos da cafeicultura patronal, mas, não deixa clara a distinção desses atributos no extremo da cafeicultura familiar. Os clusters formados pelos atributos determinantes da classificação das propriedades familiares: Administração da propriedade pelo proprietário, área dentro dos padrões determinados pelo estudo FAO-INCRA e trabalho familiar superior ao trabalho contratado são apresentados nas figuras 1. Pode-se inferir que tanto as propriedades familiares, como as patronais são administradas pelos proprietários. O cluster 0 apresenta uma concentração maior de propriedades administradas pelo proprietário comparativamente ao cluster 1.

7 0 = S(Administrado pelo proprietário); 1 =N (Não administrado pelo proprietário) Figura 1 Clusters para atributo: ADMINISTRAÇÃO Para o atributo Trabalho, a tela do processo de clusterização mostra no cluster 0 propriedades em que o trabalho externo supera o familiar e no cluster 1, é o trabalho externo supera, predominantemente, o trabalho familiar no conjunto das propriedades do estudo.os grupos formados pelas propriedades estudadas, tanto com características familiares, como patronais apresentam peculiaridades inerentes da agricultura familiar que é ter a maior parte do trabalho executado por membros da família. (Figura 2). 0 = S (Trabalho Familiar igual ou superior ao trabalho contratado); 1 =N (Trabalho Contratado > familiar) Figura 2 Clusters formados considerando atributo: TRABALHO Pela dimensão área o agrupamento não obedece à classificação de patronal e familiar. Nota-se no cluster 0, que apresenta características mais familiares (azul), a presença de um ponto patronal (vermelho) e, no cluster 1, a heterogeneidade, pela mescla de pontos azuis e vermelhos, denotando que as propriedades consideradas patronais na cafeicultura podem ter áreas de diversas dimensões (Figura 3).

8 0 = S (Área FAO/INCRA para ser considerado agricultura familiar); 1 =N (Área de propriedades patronais) Figura 3 Clusters formados considerando atributo: DIMENSÃO ÁREA Na Figura 4, a visualização dos clusters e do atributo Fertilização Orgânica mostra que essa prática é comum tanto no cluster 0, quanto no cluster 1. 0 = (Não usam fertilização orgânica) 1 = (Usam fertilização orgânica) Figura 4 Clusters do atributo: FERTILIZAÇÃO ORGÂNICA Para o atributo Fertilização Química, a Figura 5 mostra que tanto no cluster 0, quanto no 1, aparecem grupos de propriedades que fazem utilização desta prática na cafeicultura para os dados do estudo.

9 0 = (Não faz fertilização química); 1 = (Faz fertilização química) Figura 5 Clusters do atributo: FERTILIZAÇÃO QUÍMICA Buscando-se novas informações para complementar a análise, o arquivo original dos dados com atributos obedecendo aos critérios estabelecidos para o grupo FAO/INCRA_PESQUISA, foi subdividido em dois arquivos: um somente com dados de propriedades classificadas como familiares e, outro com as propriedades classificadas como patronais. Submetendo os arquivos ao processo de clusterização na ferramenta WEKA SimpleKmeans, obteve-se os dados das tabelas 1 e 2. Tabela 1, representativa do processo de clusterização do arquivo de propriedades familiares e Tabela 2, representativa do processo de clusterização de propriedades patronais. Tabela 1 Resultado do processo de clusterização Propriedades Familiares FAMILIAR ATRIBUTO CLUSTER 0 CLUSTER 1 CLUSTER 2 CLUSTER 3 Mean Std Mean Std Mean Std Mean Std Mode: Devs: Mode: Devs: Mode: Devs: Mode: Devs: D_TRAB 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA REGIÃO SUDESTE NA SUDESTE NA SUDESTE NA SUDESTE NA UF ES NA MG NA ES NA MG NA CLASSE_AREA F1 NA F1 NA F1 NA F1 NA AREA_TOTAL 43, , , , , , , ,905 AREA_CAFE 37, ,4569 8,8 3, , , , ,8354 PERC_AREA_CAFE 73, ,999 49,215 27, ,055 26, , ,8941 IDADE_PROPR 50,6667 7, ,75 14, ,7273 8, , ,2221 INST_PROPR 2 NA 2 NA 1 NA 1 NA TRAB_PROPRIET 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA TRAB_ESPOSA 0 NA 0 NA 0 NA 1 NA TRAB_FILHOS_MAI 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_FILH_MEN 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_ADM 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_ENCARREG 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_HOMEM 16, ,6478 0,25 0,5 2,6364 4,5726 0,1538 0,3755 TRAB_MULHER ,2273 3, TRAB_MENOR ,4091 1, ASS_TECN 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA FREQ_ASS_TECN 3 NA 4 NA 3 NA 3 NA MORA_PROPRIED 1 NA 2 NA 1 NA 1 NA CRED_FUN 2 NA 1 NA 2 NA 2 NA MEDIA_PLANTAS_HA 3404, , , , , , ,775 ANO_PLANTIO_TALH_VELHO 90,6667 1, ,25 10, ,5 7, , ,0784 ANO_PLANTIO_TALH_NOVO 1994,3333 1, ,25 0, ,9545 6, ,2308 2,4884 Scscolhidas 1288, , , ,5 371, , ,0087 Vavendbenef 155, , , , , , , ,673 TOPOGRAFIA 2 NA 4 NA 4 NA 4 NA TIPO_SOLO 3 NA 2 NA 2 NA 2 NA

10 TP_IRRIG 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TECN_FORM_LAV 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA CONSERV_SOLO 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA FERTIL_ORG 0 NA 0 NA 0 NA 1 NA FERT_QUIM 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA CONTR_PRAGAS 1 NA 2 NA 1 NA 1,5 NA CONTR_DOENÇAS 1 NA 2 NA 1 NA 1 NA PREP_SOLO 1 NA 2 NA 1 NA 2 NA CONTR_ERVAS_DAN QUIM 1 NA 2 NA 1 NA 1 NA CONT ERV_DAN_CAPINA_ 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA COLHEITA 2 NA 1 NA 1 NA 1 NA CONTR_CONTABIL 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAT_MUDAS ,2308 0,8321 TOTAL_CUIDADOS_1º_ANO 11,3333 5,5076 8,75 10,1119 9,8636 5, ,0769 5,3613 TOTAL_CUIDADOS_2º_ANO 7,3333 5,5076 6,5 7,5056 6,7727 3,8905 7,9231 5,3457 Lavagem 1 NA 1 NA 0 NA 0 NA Separação_ 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA Descascagem 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA Terreiro_cimento 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA Terreiro_suspenso 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA Terreiro secador 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA Degomagem_mecanica 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA PRODUTIV_SACAS_P_HA 38,84 20, ,14 6, , , , ,4488 GRAU_MECAN ,25 4,7871 5,2273 2,9428 9,6923 4,191 TOTAL DE PROPRIEDADES PERCENTUAL SOBRE O TOTAL DE PROPRIEDADES 7% 10% 52% 31% Fonte: Dados da pesquisa Tabela 2 Resultado do processo de clusterização Propriedades Patronais PATRONAL ATRIBUTO CLUSTER 0 CLUSTER 1 CLUSTER 2 CLUSTER 3 Mean Std Mean Std Mean Std Mean Std Mode: Devs: Mode: Devs: Mode: Devs: Mode: Devs: D_TRAB 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA SUDESTE NA SUL NA NORDEST NA SUDESTE NA REGIÃO E UF MG NA PR NA BA NA MG NA CLASSE_AREA F10 NA F10 NA P NA F3 NA AREA_TOTAL 186, , , , , , , ,847 AREA_CAFE 55, , , , ,65 595, , ,7052 PERC_AREA_CAFE 43,045 16,77 48, , ,91 29, , ,0129 IDADE_PROPR 56,25 10, ,1429 4, ,6 9, ,5714 9,7549 INST_PROPR 1 NA 3 NA 3 NA 3 NA TRAB_PROPRIET 1 NA 0 NA 0 NA 1 NA TRAB_ESPOSA 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_FILHOS_MAI 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_FILH_MEN 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA TRAB_ADM 0 NA 1 NA 1 NA 0 NA TRAB_ENCARREG 0 NA 0 NA 1 NA 0 NA TRAB_HOMEM 8,875 7, ,7143 9, ,2 211,1935 5,7143 4,6706 TRAB_MULHER 3,25 3,5757 2,5714 3,645 45,2 86,9063 0,8095 1,7498 TRAB_MENOR 1 1, ASS_TECN 1 NA 3 NA 3 NA 3 NA FREQ_ASS_TECN 3 NA 6 NA 4 NA 3 NA MORA_PROPRIED 1 NA 2 NA 2 NA 2 NA CRED_FUN 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA MEDIA_PLANTAS_HA 3269, , , , , , ,332 ANO_PLANTIO_TALH_VELHO 87,25 6, ,7143 7,994 90,2 9, ,1905 9,8011 ANO_PLANTIO_TALH_NOVO 1996,375 2, ,429 6, ,2 3, ,7143 3,9767 Scscolhidas 1192, , , ,2 1057, ,711 Vavendbenef 157,5 25, , ,66 75, ,681 23,4111 TOPOGRAFIA 2,3 NA 4 NA 6 NA 4 NA TIPO_SOLO 2 NA 2 NA 0 NA 2 NA TP_IRRIG 0 NA 0 NA 1 NA 0 NA TECN_FORM_LAV 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA CONSERV_SOLO 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA FERTIL_ORG 0 NA 0 NA 1 NA 1 NA

11 FERT_QUIM 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA CONTR_PRAGAS 1 NA 1,5 NA 2 NA 2 NA CONTR_DOENÇAS 1 NA 1 NA 2 NA 2 NA PREP_SOLO 1 NA 2 NA 2 NA 2 NA CONTR_ERVAS_DAN QUIM 1 NA 1 NA 2 NA 1 NA CONT ERV_DAN_CAPINA_ 1 NA 1 NA 2 NA 1 NA COLHEITA 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA CONTR_CONTABIL 1 NA 0 NA 1 NA 0 NA TRAT_MUDAS 0 0 2,1429 2, ,3333 1,5275 TOTAL_CUIDADOS_1º_ANO 11,625 6,3682 9,2857 7,1348 3,8 3,6332 8,2381 7,4223 TOTAL_CUIDADOS_2º_ANO 9 5,3184 5,1429 5,0474 3,6 4,98 6,2381 5,1663 Lavagem 1 NA 1 NA 1 NA 0 NA Separação_ 1 NA 1 NA 1 NA 0 NA Descascagem 0 NA 1 NA 1 NA 0 NA Terreiro cimento 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA Terreiro_suspenso 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA Terreiro secador 1 NA 1 NA 0 NA 1 NA Degomagem_mecanica 0 NA 1 NA 1 NA 0 NA PRODUTIV_scs/HA 24, , ,7186 5, ,328 14, , ,5976 Grau_Mecanização 12,625 6,781 23,1429 7, ,2 4, ,8571 8,856 Total de Propriedades %/Total 20% 17% 12% 51% Fonte: Dados da pesquisa Os clusters resultantes dos dados de propriedades familiares apresentam centróides para o atributo região: Sudeste e para UF o ES aparece como centróide de dois clusters e MG como centróide dos outros dois clusters formados. Como centróides do atributo área a amplitude varia de 20,41 ha para o cluster 1, a 49,53 ha. para o cluster 3, com desvios padrões significativos em todos os clusters, sendo a moda de classe para todos os clusters F1 - representativo de classe de área: até 30 ha.. Na análise dos dados de propriedades patronais tem-se para o atributo região: SUDESTE como centróide nos clusters 0 e 3, SUL para o cluster 1 e, NORDESTE para o cluster 2. No atributo área verifica-se uma amplitude de 148,78 ha (média do cluster 3 ) a 6266,72 ha (média do cluster 2 ), também nesse grupo, como no de familiares verificam-se desvios padrões significativos em todos os clusters variando a moda do atributo classe de área variando de F3 (de 30 a 40 ha), a P (propriedades com área patronal segundo critério FAO/INCRA). Comparativamente aos clusters formados com dados do grupo de propriedades patronais, tem-se que os clusters formados com dados de propriedades familiares apresentam para o atributo grau de instrução do proprietário e grau de mecanização, valores menores que os dos patronais, resultado que não acompanha os valores do atributo produtividade. Verifica-se heterogeneidade tanto para o grupo patronal quanto familiar nos atributos preço de venda do café beneficiado, sendo o cluster que apresenta a melhor média para o preço o cluster 1 patronal também representativo da mais alta média para o atributo grau de mecanização. Para o atributo produtividade, o maior valor médio é do cluster familiar 0. No grupo familiar também se encontra o menor valor médio para este atributo no cluster 1. Quando se visualizam os resultados encontrados pelo processo de clusterização, verificase a heterogeneidade dos clusters, apresentando-se os cluster com características comuns, o que impossibilita inferências significativas. Essa heterogeneidade visualizada em todos os atributos foi determinante para se direcionar a análise dos dados considerando os diversos critérios utilizados para a classificação das propriedades familiares: FAO/INCRA; PRONAF e CONTAG, FAO/INCRA PESQUISA e LÓGICA FAMILIAR. (Tabela 3) Observa-se que a classificação da CONTAG, ao restringir parte dos atributos para sua classificação torna o grupo de familiares muito menor quando comparado com a classificação PRONAF e FAO-INCRA (menos restritiva). Tabela 3 CLASSIFICAÇÃO DAS PROPRIEDADES DA AMOSTRA

12 CRITÉRIOS FAMILIAR % PATRONAL % CONTAG 17 20, ,52 PRONAF ,47 FAO/INCRA 34 40, ,04 FAO/INCRA PESQUISA 42 50, ,4 LÓGICA FAMILIAR 53 63, ,14 Fonte: Dados da Pesquisa Uma quarta classe analisada considerou informações inferidas pelos pesquisadores em campo, denominada FAO-INCRA-PESQUISA, considerando como familiares propriedades que no atributo Trabalho não se restringiam aos critérios das classificações anteriores. Essa classe demonstrou ser a mais coerente, não apenas em termos da clusterização final, como também evidenciou correlações de atributos que coadunam com o referencial teórico utilizado. Uma última caracterização foi estabelecida considerando-se como familiares todas as propriedades que obedeciam a pelo menos um dos critérios: Trabalho Familiar maior ou igual ao Contratado, Administração própria, Residência na Propriedade, Familiares Trabalhando que foi denominada: LÓGICA FAMILIAR, para este estudo. Nessa caracterização ampliou-se o número das propriedades familiares. O trabalho desenvolvido pela FAO-INCRA considera os seguintes critérios: a) Área máxima respeitando-se os limites regionais; b) não estabelecido limite para trabalhos de terceiros, sendo a limitação estabelecida pelo número de trabalhadores familiares envolvidos no processo produtivo que deve igualar ou superar o trabalho de terceiros; c) não foi considerado no estudo o fato do proprietário residir ou não na propriedade; e d) a administração da propriedade é feita pelo proprietário. Do total de 83 propriedades, 34 são caracterizadas como familiares. Se obedecidos os critérios estabelecidos pelo PRONAF, que exige que o proprietário resida na propriedade, podendo contratar até dois empregados fixos, respeitando a área estabelecida de 04 módulos fiscais, os resultados se alteram, com 27 propriedades na classificação familiar. Quando os atributos obedecem aos critérios estabelecidos pela CONTAG, que consideram como familiar apenas as propriedades sem mão-de-obra permanente, reduz-se a apenas 17 o número de propriedades cafeeiras classificadas como familiar. Respeitando-se as dimensões de área e administração, estabelecidos pelos estudos da FAO-INCRA e, complementado a avaliação com informações dos entrevistadores ao coletar os dados que compõem a base deste estudo as propriedades consideradas familiares somam 42 e as patronais 41. Na análise onde foram consideradas familiares as propriedades que obedeciam pelo menos um dos critérios estabelecidos pelo estudo FAO-INCRA, (LÓGICA FAMILIAR) o número de propriedades classificadas como familiares passou a 53. A figura 8 apresenta a classificação das propriedades pelos diversos critérios estabelecidos nestes estudo. Verifica-se grande diversidade nos conceitos que se reflete nas diferentes classes dos atributos estudados.

13 CLASSIFICAÇAO DAS PROPRIEDADES CONTAG PRONAF FAO/ INCRA FAO/ INCRA PESQUISA CRITÉRIOS ESPECÍFICOS 53 LÓGICA FAMILIAR FAMILIAR PATRONAL FIGURA 6 Classificação das propriedades pelos Conceitos Analisados O atributo Área distinguem-se claramente propriedades patronais em todos os grupos, todavia, observam-se diferentes concentrações de propriedades familiares e não familiares, no grupo que pelo critério em análise seria considerado familiar. O atributo trabalho nas classificações FAO/INCRA; PRONAF e CONTAG, por ser um atributo determinante dessas classes, determinam claramente o grupo empresarial na cafeicultura neste critério. Por outro lado, o grupo familiar por este atributo, contém propriedades patronais (uma vez que este não é o único critério para a classificação final). Com relação à distribuição regional das propriedades, a diferenciação entre classes é mais nítida. Na região nordeste, especificamente no estado da Bahia, todas as propriedades são patronais, em todas as classificações. A concentração de propriedades patronais e familiares nas regiões reflete a classificação por tipo com tendência de maior restrição da classificação da CONTAG e menor na LÓGICA FAMILIAR. Também para esse atributo, se observa grande variabilidade no conceito de cafeicultura familiar versus patronal. O atributo estratificação de áreas (CLASSE_AREA) demonstra nos três primeiros conceitos (FAO-INCRA, PRONAF, CONTAG), a nítida presença de cafeicultura empresarial no maior estrato, menores propriedades com predominância do tipo familiar e a partir de 40 ha de área de propriedade, uma predominância da cafeicultura patronal. Também nas duas últimas classes, são patronais as propriedades nos dois maiores estratos, as familiares são predominantes até 20ha de área, confundindo-se nos estratos intermediários. Verifica-se um pequeno número de propriedades com áreas totais acima de 400 ha, consideradas como patronais em todos os critérios. Os atributos relativos ao proprietário, idade e instrução, também são analisados utilizando-se a classificação dos cinco critérios estabelecidos neste trabalho. Verifica-se a predominância de cafeicultores mais jovens e mais instruídos na atividade empresarial. Há, portanto, uma classe de cafeicultores empresariais com idade acima de 70 anos (5 casos), assim como há empresários com nível mínimo de escolarização. Com relação ao atributo Trabalho Familiar na cafeicultura fica mais evidenciada a diversidade de situações. Encontram-se proprietários, esposas, filhos maiores e filhos menores trabalhando tanto nas propriedades empresariais, quanto familiares, embora sua presença se mostre proporcionalmente maior nas propriedades familiares. A administração da propriedade cafeeira foi analisada do ponto de vista da presença de um administrador não proprietário (em 17 propriedades) e do trabalhador encarregado, num total de 22 propriedades. Predominam administradores e encarregados em propriedades patronais.

14 Verifica-se em um pequeno número de propriedades familiares a presença do administrador externo. O atributo Mora na propriedade é discriminante para o PRONAF e CONTAG, com um total de 38 propriedades em que o proprietário não reside na propriedade, classificadas como patronais para esses critérios. Para os demais critérios, tem-se para propriedades classificadas como patronais o proprietário residindo na propriedade e, em propriedades familiares, tendo a família sua residência fora da propriedade. Para o atributo Média de Plantas por ha (adensamento), que caracteriza a tecnologia atualmente recomendada, observa-se o maior adensamento em duas propriedades patronais, ao mesmo tempo, predominam propriedades patronais nos menores adensamentos. Outro atributo de tecnologia refere-se à fertilização orgânica e química. Pelo referencial teórico, esperava-se que pequenos cafeicultores utilizassem mais a fertilização orgânica e os patronais a fertilização química. A análise evidencia a utilização indiscriminada tanto da fertilização química, quanto da orgânica. Na análise do atributo Total_Cuidados 1º. Ano e 2º ano, que reflete o manejo, visualiza-se a diferenciação entre os três primeiros grupos (FAO, PRONAF, CONTAG) e os dois últimos (FAO-INCRA-PESQUISA e LÓGICA FAMILIAR). Os cuidados são mais homogêneos entre as classes no primeiro ano e decrescentes em intensidade no 2º. Ano. A degomagem mecânica é um atributo predominante da cafeicultura empresarial, apresentando em sua totalidade, 11 propriedades utilizando a prática. O atributo Produtividade (Produt_Sacas_ha), evidencia a presença de uma cafeicultura empresarial no nível mais alto, pelos critérios FAO-INCRA, PRONAF e CONTAG, havendo uma predominância de propriedades na média de 25 sacas por ha (32 propriedades). O atributo Grau de Mecanização - (Grau_Mecan) - caracterizado pelo número de equipamentos em uso na cafeicultura, evidencia não apenas uma relação inversa entre número de propriedades e grau de mecanização, como demonstra a predominância da propriedade patronal mais mecanizada. Constitui um atributo não determinante das classes, mas que caracteriza o tipo de cafeicultura mais dependente de recursos de capital. Complementado a análise, quando analisados separadamente, os grupos: familiar e patronal, tomando como base os dados coletados na pesquisa (grupo denominado: FAO/INCRA_PESQUISA neste estudo), nos resultados dos processos de análise pela ferramenta WEKA, visualiza-se que as comparações dos grupos classificado como familiar ou patronal segundo os critérios FAO/INCRA_PESQUISA, fornecem informações da heterogeneidade dos posicionamentos dos atributos nos grupos, tanto familiar, quanto patronal, denotando a complexidade da cultura, sua vinculação com o mercado tendo em vista o alto grau de dependência de insumos que são utilizados nos tratos culturais e, ao mesmo tempo, uma participação, em diferentes graus, dos membros da família nas atividades da propriedade, tanto nas propriedades familiares, quanto nas patronais. 5. CONCLUSÕES O complexo sistema da cadeia produtiva do agronegócio café brasileiro foi analisado desde a produção agrícola (familiar, patronal, agroecológica e orgânica), industrial (torrado, solúvel) para diversos mercados (interno e externo). O direcionamento deste estudo teve foco nas características da cafeicultura, levando em conta toda a cadeia e os 53 atributos organizados na pesquisa, sua razão de existir, seus valores, as formas como estão operando e sua importância. Foram obtidos os modelos produtivos considerando a lógica familiar e o grau de dependência do mercado, os aspectos do cultivo do café adotados pela agricultura familiar e patronal. Os aspectos micro e macro ambiental foram identificados como fatores que influenciam a dinâmica e a competitividade do agronegócio brasileiro, sobretudo a cafeicultura.

15 Foram acessados os questionários originais da pesquisa coordenada pela Embrapa Café desenvolvida em 83 propriedades produtoras, distribuídas em diversas regiões brasileiras. Os dados foram selecionados, organizados e submetidos a uma ferramenta de sistema de informação inteligente para pré-processamento e transformação, possibilitando a interpretação e avaliação para extração de conhecimento. Esse processo resultou em análises inter e intra grupos familiares e patronais resultantes dos diversos critérios classificatórios, com resultados gráficos visuais, que possibilitou inferências úteis para se pensar os processos produtivos do café e o que se pode considerar como familiar dentro desses processos. A clusterização, mesmo sendo pouco utilizada na área do agronegócio, mostrou-se eficiente para o objetivo proposto. A eficiência computacional do algoritmo k-means foi observada pelo tempo de processamento até a entrega dos resultados, milésimos de segundos para os casos apresentados neste trabalho, o que possibilitou simular várias configurações iniciais e selecionar a que melhor se adequava. Mediante a análise estatística e visual gerada pela ferramenta WEKA, por meio do algoritmo k-means, foi possível criar, no primeiro momento, 02(dois) clusters, que tiveram centróides de atributos característicos da agricultura familiar para um e patronal para o outro. O resultado dessa segmentação apresentou 53 propriedades no cluster representativo de propriedades familiares e 30 propriedades no cluster representativo de propriedades patronais, resultado, na partição do número de propriedades, coincidente com a partição entre familiares e patronais dos dados pré-classificados com critérios da lógica familiar, que dentre os critérios utilizados foi o menos restritivo. 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 considerando uma tipologia referenciada na lógica familiar. A visualização do comportamento dos atributos leva à inferência de que a cafeicultura se apresenta como um processo produtivo complexo, demandante de mão-de-obra em todas as fases da cultura. As propriedades, em sua maioria são pequenas propriedades, com administração do proprietário que apresentam idade média superior a 50 anos, e apresenta grau de instrução de médio para primário para o grupo dos familiares, e de médio para superior para o nível secundário. O grau de mecanização também foi de médio para elevado no grupo dos patronais e de médio para baixo no nível dos familiares, mas ao se visualizar as configurações dos clusters, na ferramenta WEKA, se verifica presença de proprietários mais jovens e instruídos também no grupo familiar, e de propriedades com alto grau de mecanização nesse grupo. A análise dos dados fornece uma visão heterogênea da cafeicultura para os dois grupos em estudo, mostrando pelas análises visuais que os atributos se mesclam nos dois tipos de produção o familiar e o patronal. Verificam-se dentro do grupo familiar atributos que apresentam centróides representativos do grupo patronal, e vice-versa. A busca de conhecimento utilizando sistemas de informações inteligentes se mostrou útil para se fazer análises precisas de clusterização. Seu uso será potencializado pela organização eficiente e eficaz dos dados que devem ser coletados e armazenados de forma estruturada facilitando as etapas de extração do conhecimento em ferramentas diversas e a sua socialização para possibilitar as escolhas e fomentar o desenvolvimento. Conclui-se pelos resultados das análises deste estudo que o conceito de propriedade familiar necessita de uma decodificação respeitando-se as especificidades de cada cultura, à exemplo da cafeicultura; cultura na qual o envolvimento da família no processo produtivo pode ser considerado mandatório para essa classificação, mas o envolvimento de mão-de-obra externa não pode ser um atributo excludente. O alto grau de dependência de insumos químicos utilizados tanto no grupo patronal, como familiar mostra que estudos sobre impactos ambientais dessa prática seriam meritórios,

16 principalmente nas propriedades familiares buscando-se a sustentabilidade desses empreendimentos, o que poderia se dar pela implantação de processos produtivos menos agressivos ao meio ambiente e economicamente mais viáveis, como exemplo, poder-se-ia avaliar viabilidades de consórcio com oleaginosas para a produção de biodiesel, plantas medicinais ou especiarias. Outro aspecto que merece estudos mais aprofundados, ainda na vertente da sustentabilidade ambiental, seria o destino das águas residuárias da lavagem do café e da degomagem nas propriedades, tendo em vista que este processo se verifica tanto nas propriedades classificadas como familiar, como nas patronais.. Seria pertinente direcionar estudos com enfoque na agricultura familiar envolvendo aspectos de inclusão social, sustentabilidade e capital social embasados em modelos lógicos de produção e gestão que apresentem resultados positivos através de pesquisa de campo ampliada nas propriedades foco deste estudo. Uma proposta atraente, para a utilização de sistemas inteligentes para apoio aos estudos futuros, consiste na abordagem fuzzy, que utilizam o conceito de grau de pertinência. Assim um exemplo não é mapeado em um único cluster, como na abordagem crisp, podendo o exemplo pertencer a mais de um cluster com graus de pertinência diferentes, proporcionais ao ajuste deste aos clusters. Para tanto seria interessante estudo detalhado do software WEKA e de outras ferramentas, bem como estudos comparativos utilizando sistemas inteligentes para uso em diagnósticos e tomada de decisão estratégica no agronegócio café. 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ABRAMOVAY, R. Capital social: cinco proposições sobre desenvolvimento rural. Trabalho apresentado no II Fórum CONTAG de Cooperação Técnica S.Luis MA dez/1998. Seminário Nacional de Assistência Técnica e Extensão Rural, 1997, Brasília, DF. Uma nova extensão para a agricultura familiar - anais. Brasília: PNUD, AURÉLIO, M., VELLASCO, M., LOPES, H. Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados [http://www.ica.ele.pucrio.br/cursos/download/dm-apostila.pdf] FELDENS, M.A., MORAES, R.L.M. Inteligência artificial e inteligência de negócios: a evolução das tecnologias para suportar decisões bem informadas. Em III Oficina de Inteligência Artificial, Pelotas: UFPel, FULD, L., The new competitor intelligent: the complete resource for finding, analyzing and using information about competitors. New York: J. Wiley & Sons, 1995, p.28 GATH, I; GEVA, B. Unsupervised Optimal Fuzzy Clustering. In: James C. Bezdek & Sankar K.Pal (ed) Fuzzy Models for Pattern Recognition.IEEE Press, p , LAMARCHE, H. (Coord.) A agricultura familiar: comparação internacional. Vol II: do mito à realidade. Campinas: Ed. da Unicamp, (Coord.). A agricultura familiar: comparação internacional. Vol: uma realidade multiforme. Campinas, Editora da Unicamp, 2ª. Edição, McGARRY, K. O contexto dinâmico da informação. Brasília: Briquet Lemos, NEVES, D. Agricultura familiar: questões metodológicas. In: Revista Reforma Agrária, 25: 21-37, maio;dezembro, Campinas, SCHNEIDER, S. Teoria Social, Agricultura Familiar e Pluratividade. In: Revista Brasileira de Ciências Sociais. São Paulo: v.18, n.51, p , SILVA, A.B.M, PORTUGAL, M.S., CECHIN, A. L. Redes Neurais Artificiais e Análise de Sensibilidade: Uma Aplicação à Demanda de Importações Brasileiras. Revecap vol.5 n. 4, SILVA, O.H. da. Agricultura Familiar: diversidade e adaptabilidade. Revista de Sociologia e Política no. 12: jun

17 VEIGA, J. E. da. A face rural do desenvolvimento. Natureza, território e agricultura. Porto Alegre, Universidade Federal do RGS, O desenvolvimento agrícola: uma visão histórica. São Paulo, EDUSP/Hucitec, O que é reforma agrária. 14 a. ed. São Paulo, Brasiliense, ZAHID, N.; ABOUELALA, O.; LIMOURI, M.; ESSAID, A. Fuzzy Clustering Based on K- nearest-neighbours Rule. In: Fuzzy Sets and Systens, vol. 120, n.2, pp , 2001.

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