Difusão de tecnologias para produtores de leite usando Análise de Redes

No artigo Gestão de fornecedores de leite de precisão publicado aqui no MilkPoint, falei sobre como aplicar a Análise de Redes Sociais para melhorar a gestão estratégica de fornecedores de leite aos laticínios.

Apresentei também uma forma de identificar os produtores mais importantes nos grupos de produtores. Se você trabalha com assistência técnica ou faz a gestão de compra de leite no laticínio e perdeu essa análise, confere lá as vantagens que eu apontei. Isso pode ajudar a otimizar as estratégias de difusão de informações entre produtores.

Nesse artigo vou continuar esse assunto só que agora analisando se os produtores mais eficientes são também os mais relevantes em um grupo.

A nossa definição de “produtor mais relevante” significa ser aquele mais influente em um grupo, que difunde mais informação, que é amigo de todos, ou até mesmo que se torna referência em algum aspecto na produção. Além disso, vou analisar como a relação de benefício/custo de uma tecnologia pode afetar a difusão e como as políticas podem ser elaboradas para melhorar a difusão de informações.

Os resultados destas análises são de uma pesquisa que eu colaborei e que foi publicada na revista Livestock Science em 2021. Veja a referência completa do artigo no final. Os dados analisados referem-se a um grupo 31 produtores localizados na Zona da Mata de Minas Gerais e que fazem parte do Programa de Desenvolvimento da Pecuária Leiteira (PDPL) conduzido pela Universidade Federal de Viçosa.

Na figura 1, pode-se observar a estrutura da rede social dos produtores, onde cada ponto azul representa um produtor e as linhas direcionais representam as conexões estabelecidas entre eles em função de suas relações de aconselhamento técnico e de encontros pessoais.

A tabela 1 apresenta uma síntese dos principais indicadores zootécnicos e econômicos da produção de leite e a comparação com os produtores que estão na fronteira da eficiência tecnológica dentro do grupo estudado.

Nota-se que os produtores mais eficientes produzem diariamente 36% a mais de leite que os ineficientes e 32% a mais que a média geral. Em termos de produtividade das vacas, esses valores são de 18% e 14% respectivamente. Olhando para o resultado econômico, essas diferenças são mais expressivas, sendo, por exemplo, a Margem Líquida dos mais eficientes 202% maior que a dos ineficientes e 117% maior que a média geral.

A análise estatística dos dados indicou que existe uma correlação de aproximadamente 30% entre a possibilidade de um produtor que é referência técnica em um grupo ser também uma pessoa mais influente na sua rede social.

Isso nos mostra que apesar das características técnicas estarem correlacionadas ao grau de influência de um produtor sobre os demais, existe ainda uma grande parcela (70%) de outros atributos que precisam ser considerados para se determinar a sua importância em um grupo.

Com base nos dados de eficiência e nas características das redes sociais, foram feitas diversas simulações computacionais de difusão de informações. Foram levados em consideração também, 2 cenários com diferentes tipos de informações sendo difundidas. Em um deles, os produtores que adotam a tecnologia teriam um benefício 3 vezes maior em relação aos que não adotam (a=3 e b=1) e no outro, o benefício seria 5 vezes maior (a=5 e b=1).

Os resultados das simulações são apresentados nos gráficos abaixo. No eixo horizontal é representada a velocidade de difusão de uma informação na rede social e no eixo vertical a proporção de produtores alcançados em cada simulação (1=100%).

Além disso, são apresentados 3 grupos compostos por diferentes números de produtores considerados como os disseminadores iniciais da informação. Grupo1 contendo 2 produtores disseminadores iniciais, Grupo2 contendo 4 produtores e o Grupo3 contendo 6 produtores.

Nos Gráficos 1a e 1b são apresentados os resultados das simulações da difusão de uma informação iniciando pelos grupos de produtores 1, 2 e 3 que tem a maior eficiência tecnológica.

Observando o Gráfico 1a, podemos dizer que quando uma informação ou nova tecnologia tem uma relação benefício/custo menor (3/1), a informação só se difunde para toda a rede quando um número maior de produtores mais eficientes é convencido - observe a linha preta referente ao Grupo 3 que contém os 6 produtores de maior eficiência.

No Gráfico 1b, vemos que quando o benefício percebido da informação aumenta (5/1) a informação passa a ser difundida para toda a rede com menos produtores sendo informados inicialmente - observe a linha vermelha referente ao Grupo 2 que contém os 4 produtores de maior eficiência.

Nos Gráficos 2a e 2b as simulações foram feitas com os grupos de produtores de maior relevância social. Observe que em ambos os gráficos, quanto maior for o grupo de produtores inicialmente informados mais rápida será a difusão da informação para toda a rede social.

Observe também que o comportamento da difusão é bem semelhante nos dois Gráficos (2a e 2b), indicando que a diferença da relação benefício/custo da informação passa a não ser tão relevante quando a difusão é iniciada pelos atores mais relevantes socialmente. Isso é diferente do que foi observado nos Gráficos 1a e 1b, lembra?

Por fim, no Gráfico 3, a velocidade de difusão da informação é comparada quando são informados inicialmente os menores grupos de produtores (Grupos 1, contendo apenas 2 produtores) de maior relevância social e de maior nível de eficiência. Apenas um detalhe aqui: os termos Indegree e Betweenness que aparecem nos gráficos são duas medidas de relevância social que foram usadas nas simulações, vamos focar só no Betweenness, ok?

Note que no Gráfico 3a, quando a relação benefício/custo é de 3/1, a informação só se difunde na rede quando são informados inicialmente os dois produtores de maior relevância social (linha vermelha). Por outro lado, a difusão é bem menor (cerca de 20% da rede alcançada) quando são informados inicialmente os dois produtores de maior eficiência técnica (linha azul).

No Gráfico 3b, nota-se que mesmo aumentando a relação benefício/custo de 3/1 para 5/1, a informação continua sendo amplamente difundida somente quando os dois produtores mais relevantes socialmente são informados inicialmente (linhas vermelha e preta) e encontra dificuldade de disseminação quando os dois mais eficientes são informados inicialmente (linha azul).

Comparando as linhas vermelhas em 3a e 3b, pode-se dizer que quando a informação tem maior relação benefício/custo (5/1), a sua disseminação é mais rápida atingindo seu máximo aproximadamente no período 4 e 5, enquanto, se a relação benefício/custo for mais baixa (3/1), isso só ocorre por volta do tempo 6 e 7.  

Outra informação bem interessante desse trabalho é que foram simuladas também adoção de políticas para aumentar as conexões entre os produtores, tais como a promoção do associativismo, reuniões técnicas e discussões de temas em conjunto.

Essas políticas modificariam a estrutura da rede, por exemplo, criando conexões dos agentes P23, P26 e P7 ao grupo maior (Figura 2) e com isso aumentaria a probabilidade de difusão de uma informação mais amplamente em uma comunidade de produtores.

Bom, mas então o que podemos extrair como colusões deste trabalho:

Para difundir uma informação em um grupo de produtores, é importante deixar bem claro o potencial de benefícios diretos que pode ser gerado na fazenda ao se usar essa informação (importância da relação benefício/custo). Isso modifica a velocidade com que a informação é propagada na rede social e a necessidade de se utilizar um grupo maior de produtores para serem disseminadores iniciais.

A escassez de recursos para fazer campanhas de divulgação em massa de uma tecnologia é uma realidade de países em desenvolvimento como o Brasil. Neste contexto, a escolha de um número reduzido de produtores-chave para serem disseminadores iniciais pode ser uma estratégia interessante. No entanto, essa escolha deve ser balizada tanto pelos atributos tecnológicos do produtor quanto pela relevância social que estes produtores escolhidos têm na rede social em que estão inseridos.

Espero que tenham gostado do conteúdo e até a próxima.
 

Autores

Andre Rozemberg Peixoto Simões
Felipe Miranda de Souza Almeida

Referência

Almeida, F.M. de S., Gomes, A.P., Freitas, A.F. de, 2021. Social networks and efficiency in dairy farming: The case of the Program for the Development of Dairy Farming in Minas Gerais, Brazil. Livest. Sci. 244, 104401. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2021.104401