Análise de cluster de indicadores socioeconômico de desenvolvimento do município de São Bento

Autores:

Tiago Almeida de Oliveira (Prof. da Universidade Estadual da Paraíba – UEPB/Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional)

Ângela Maria Cavalcanti Ramalho (Profª Dra. do Mestrado em Desenvolvimento Regional/UEPB)

Roberta Moreira Wichmann (Profª Dra. do Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa (IDP), em Economia e Inteligência Artificial e Ciência de Dados)

Alexsandro Morais de Azevedo (Mestre em Desenvolvimento Regional/UEPB)

Valber Muniz de Oliveira (Mestre em Desenvolvimento Regional/UEPB)

O artigo tem o objetivo de mensurar o grau de desenvolvimento socioeconômico em que se encontra o município de São Bento (PB) em relação aos demais municípios paraibanos. A metodologia da pesquisa é exploratória e faz uso de análise multivariada co  dados do Atlas Brasil, do IPEA e do IBGE, e recorte temporal de 2010 a 2018.

Os resultados encontrados pelas técnicas estatísticas de análises de clusters, agrupamento hierárquico, k-means e k-means em conjunto com componentes principais identificaram que o município de São Bento (PB) tem o valor médio de IDHM (0,58) e possui um PIB per capita maior que 75% dos municípios do estado da Paraíba.

Além disso, apresenta uma proporção de ocupados no setor de comércio, serviços e, especialmente, na indústria têxtil superior à média do Estado. O município encontra-se em clusters intermediários de desenvolvimento nas três metodologias utilizadas, de acordo com o grau de similaridade dos indicadores socioeconômicos: IDHM e mais outras vinte e oito variáveis que abrangem o estudo. A indústria têxtil, notadamente a fabricação de redes de dormir, evidencia-se como fator determinante para o desempenho socioeconômico de São Bento.

O município conta com aproximadamente 33,7 mil habitantes (IBGE, 2024), e sua dinâmica produtiva influencia diretamente seus indicadores de desenvolvimento.

Como limitações do estudo, destacam-se o uso de dados secundários restritos ao período 2010–2018, a seleção de um conjunto específico de variáveis e a sensibilidade das técnicas multivariadas empregadas, o que pode impactar a generalização dos resultados.

Currículo resumido de Tiago Almeida de Oliveira

Professor do Departamento de Estatística da UEPB e pesquisador em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Integra o LABDAPS/USP e o PEFLAB/UFCG, coordena iniciativas de Big Data & Analytics e projetos de extensão voltados à difusão científica. Seus interesses incluem modelagem preditiva, inferência causal e aplicações em saúde, políticas públicas e desenvolvimento regional, em colaboração com equipes nacionais e internacionais.

Currículo resumido de Angela Maria Cavalcanti

Graduada em Ciências Econômicas pela Universidade Federal da Paraíba (1984). Mestre em Sociologia Rural pela Universidade Federal da Paraíba (1997). Doutora em Recursos Naturais pela Universidade Federal de Campina Grande (2011). Professora Efetiva da Universidade Estadual da Paraíba lotada no Departamento de Ciências Sociais, com experiência na área de Metodologia Científica, Metodologia da Pesquisa, Introdução à Sociologia e Sociologia Ambiental. Professora Permanente do Mestrado em Desenvolvimento Regional (UEPB). Coordenadora Adjunta do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Regional - UEPB. Professora Permanente do Programa de Pós Graduação em Engenharia e Gestão de Recursos Naturais (UFCG). Pós-doutorado no Instituto de Energia e Ambiente - Universidade São Paulo. Professora Pesquisadora do Grupo de Pesquisa: Trabalho, Políticas e Desenvolvimento Regional (CNPq-UEPB).Coordenadora do Centro de Pesquisa em Regional, Big Data e Geoprocessamento (Fapesq/UEPB). Avaliadora de artigos da Revista Sociedade Natureza da Universidade Federal de Uberlândia. Revisora de texto da Revista Eletrônica da Academia Brasileira de Direito Constitucional. Desenvolve Pesquisa, Orienta Monografias, Dissertações e Teses nas áreas: Arenas e Conflitos Sociais pelo Acesso à Água, Desenvolvimento Local Sustentável, Mudanças Climáticas, Segurança Hídrica, Desenvolvimento Regional.

Currículo resumido de Roberta Moreira Wichmann

Pós-Doutora pela Universidade de São Paulo (USP). Doutora em Economia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), com mestrado em Economia pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Possui MBA em Economia e Avaliação de Tecnologias em Saúde pela Universidade de São Paulo (USP) e graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Foi professora visitante no Departamento de Saúde Coletiva da Universidade de Brasília (UnB). Foi consultora na área de avaliação de tecnologia em saúde, gestão do conhecimento e avaliação econômica no Departamento de Ciência e Tecnologia do Ministério da Saúde. Foi coordenadora do GT de métodos e avaliadora ad hoc da Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde (REBRATS). Foi colaboradora e revisora da Rede para Políticas Informadas por Evidências EVIPNet Brasil. Foi consultora internacional em desenvolvimento humano e social do Banco Mundial, pesquisadora colaboradora do Departamento de Saúde Pública na Universidade de Brasília (UnB). Atualmente é Head em Inteligente Artificial e Ciência de Dados na Lean Saúde e Diretora do Instituto de Inteligência Artificial aplicada a Saúde (Saúde). É professora titular do IDP dos cursos de mestrado e doutorado em Economia e Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Foi professora e coordenadora científica do curso de ciências economias na graduação. Pós-doutora no Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da USP e integrante da rede IACOV-BR (Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil), que tem como objetivo desenvolver algoritmos de machine learning para o diagnóstico e prognóstico de covid-19 nas cinco regiões brasileiras. Atua principalmente nas áreas de econometria, economia da saúde, machine learning aplicada a saúde, avaliações econômicas, políticas de saúde informadas por evidências, políticas públicas e políticas econômicas.

Currículo resumido de Alexsandro Morais de Azevedo

Possui graduação em Geografia pela Universidade Estadual da Paraíba (2021) e mestrado em Desenvolvimento Regional pela Universidade Estadual da Paraíba (2024). Atualmente é professor de geografia da Prefeitura Municipal de Jardim do Seridó (RN). Tem experiência na área de Geografia, com ênfase em Desenvolvimento Regional e Educação, atuando principalmente nos seguintes temas: ensino de geografia, desenvolvimento regional e estatística espacial.

Currículo resumido de Valber Muniz de Oliveira

Graduado em Ciências Contábeis pela Universidade Estadual da Paraíba UEPB), especialista em Gestão Pública pelo Centro de Educação Superior CESREI) e mestre em Desenvolvimento Regional pela UEPB. Atua principalmente nas áreas de Concursos Públicos, com o desenvolvimento e pesquisas sobre tema, orçamento público e contabilidade geral, com ênfase em abordagem metodológica. Possui experiência em pesquisa e extensão. Técnico da UEPB desde 2008 e atuando no setor de biblioteca.

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