Clusterização de Perfis Nutricionais para Alocação de Cestas de Alimentos: Evidências de um Banco de Alimentos Brasileiro

Os bancos de alimentos realizam a coleta, triagem, processamento e distribuição de alimentos próprios para consumo, mas sem valor comercial, buscando atuar com eficiência, eficácia e equidade para atender às necessidades nutricionais das populações vulneráveis. Esse papel torna-se ainda mais relevante diante do fato de que pessoas enfrentam insegurança alimentar enquanto quantidades expressivas de alimentos são desperdiçadas. Nesse contexto, o trabalho propõe o uso de técnicas de clusterização para apoiar a composição de cestas alimentares de forma mais equitativa e nutricionalmente adequada. Foram analisados 51 alimentos, descritos por 10 atributos nutricionais provenientes principalmente da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos. Considerando a distância euclidiana, os algoritmos k-means e hierárquico de Ward foram utilizados e os resultados indicaram que, sem normalização, a diferença de escala entre os atributos nutricionais predominou na formação dos grupos, identificando seis clusters. Já com dados normalizados e inclusão da variável categórica, foram sugeridos nove clusters, sendo também testadas soluções com até doze grupos. A solução com onze clusters apresentou maior coerência nutricional e melhor aplicabilidade prática para substituição de alimentos, sendo adotada como referência para apoiar decisões operacionais em bancos de alimentos.