Veri türleri
Resim Bulanık (Picture Fuzzy)
Bir yargıya verilen "evet", "çekimser" ve "hayır" derecelerini, toplamları 1'i aşmayacak biçimde birlikte koruyan veri yapısıdır.
Örnek hücre: 0.5, 0.2, 0.2
Nedir?
Resim bulanık veri yapısı, bir alternatifin bir kriterdeki değerlendirmesini üç dereceyle ifade eder: yargıyı destekleme derecesi (μ, evet), çekimser kalma derecesi (η, ne evet ne hayır) ve reddetme derecesi (ν, hayır). Üç derece 0 ile 1 arasındadır ve toplamları 1'i aşamaz. Toplamdan artan pay, "görüş bildirmeme" payıdır: oy kullanmayan, soruyu boş bırakan, konuya girmeyen kısım.
Bu yapı bir oylamanın ya da anketin doğal karşılığıdır. Bir kurul üyesi için "yüzde 55 evet, yüzde 20 çekimser, yüzde 25 hayır" sonucu doğrudan (0.55, 0.20, 0.25) hücresidir. Sezgisel bulanık yapıdan farkı, çekimser payının destek ve reddetmeden geriye kalan kısım olarak türetilmemesi, ayrı bir derece olarak verilmesidir. Nötrosofik yapıdan farkı ise üç derecenin birbirine bağlı olmasıdır: toplam 1'i aşamaz, çünkü aynı kişi aynı anda hem tam evet hem tam hayır diyemez.
Ne Zaman Kullanılır?
Değerlendirmenin bir oylama, anket ya da görüş dağılımı biçiminde toplandığı durumlarda kullanılır. Bir kurulun bir teklife verdiği oylar, bir anketin destek/karşı/kararsız oranları, bir uzman grubunun bir alternatif hakkındaki görüş dağılımı bu türün doğal kaynağıdır. Kararsız payının kararın kendisi için önemli olduğu, yani "kararsızlar nereye giderse sonuç oraya gider" denen problemlerde yararlıdır.
Buna karşılık değerlendirme tek bir uzmanın tek bir sayısal yargısıysa ya da çekimser payı ayrıca ölçülmemişse resim bulanık yapıya taşımak gerekli değildir; çekimser payını sonradan uydurmak yapının katkısını ortadan kaldırır.
Crisp Veriden Resim Bulanık Veri Oluşturulabilir mi?
Evet, ancak üç derecenin her biri aynı ölçümün ayrı ayrı sayılmış paylarından gelmelidir. İki adım gerekir.
Birincisi, kriteri bir yargıya çevirmektir: "alternatif bu kriteri karşılar" önermesi. Bir fiyat ya da bir ölçüm doğru veya yanlış olmaz; ancak "bu fiyat kabul edilebilir" yargısına evet, çekimser ve hayır diyenler sayılabilir.
İkincisi, üç derecenin her birini aynı kaynaktan ayrı ayrı saymaktır: evet diyenlerin oranı μ, çekimser kalanların oranı η, hayır diyenlerin oranı ν. Görüş bildirmeyenler hiçbir dereceye yazılmaz; artan pay onlarındır.
Yapılmaması gereken, tek bir destek oranından diğer iki dereceyi türetmektir: "%55 destek var, o hâlde %45 karşı" demek çekimser payını sıfırlar ve yapıyı sıradan bir oran hâline getirir.
Çekimser Kalmak ile Görüş Bildirmemek Aynı Şey Değildir
Resim bulanık yapıda çekimser derecesi (η), soruyu duyup "ne evet ne hayır" diyenlerin payıdır. Görüş bildirmeme payı ise soruya hiç cevap vermeyenlerin payıdır ve üç derecenin toplamından artan kısımla ölçülür. Bir ankette "kararsızım" seçeneğini işaretleyen ile anketi boş bırakan aynı kişi değildir.
Bu nedenle:
"Evet ve hayır dışında kalan herkes çekimserdir"
yerine:
"Çekimser kalan ayrıca sayılır; cevap vermeyen, üç derecenin dışında kalan pay olarak korunur"
yaklaşımı daha doğrudur. Çekimser payı ile cevapsız pay aynı kefeye konursa, bilgilendirmeyle kazanılabilecek kitle ile ulaşılamayan kitle birbirine karışır.
Güçlü Yanları
Resim bulanık yapının en önemli avantajı, bir görüş dağılımını tek bir orana indirgemeden hesaba taşımasıdır. İki alternatifin destek oranı aynı olsa bile, birinde karşıtlar çok, diğerinde kararsızlar çoksa bu fark korunur ve sıralamaya yansır.
Ayrıca çekimser payının ayrı bir bileşen olması, kararın ne kadar "açık" olduğunu gösterir: çekimser payı büyük olan alternatifin sonucu, ek bilgilendirmeyle değişebilir.
Sınırlılıkları
Üç derece aynı kaynaktan sayıldığı için birbirine bağlıdır; eksik bilgi ile karşıt görüş ayrı ayrı temsil edilemez. "Kararsızım" ile "bu konuda bilgi yok" aynı bileşene düşer. Bilinmeyen payın karşıt görüşten bağımsız olarak taşınması gerekiyorsa nötrosofik yapı gerekir.
Sıralama için üç derecenin tek bir değere indirilmesi gerekir ve çekimser derecesinin bu indirgemede nasıl ağırlıklandırılacağı bir seçimdir; farklı skor fonksiyonları farklı sıralama verebilir. Ayrıca bu yapı bir görüş dağılımı için tasarlanmıştır; tek uzmanın "yaklaşık" yargısı (bulanık) ya da birden fazla makul değer (tereddütlü) için uygun değildir.
Sık Yapılan Hatalar
En yaygın hata, tek bir orandan üçlü üretmektir: %55 destekten (0.55, 0, 0.45) yazmak, çekimser payını yok sayar ve yapının tek katkısını siler.
İkinci hata, çekimser payını sonradan tahminle doldurmaktır: anket kararsız seçeneği sunmadıysa η bilinmiyordur; "herhâlde %10 kararsızdır" diye yazılmaz. Üçüncüsü, üçlünün toplamını 1'e zorlamak ya da tersine 1'i aşan üçlü yazmaktır; ilki cevapsız payı siler, ikincisi bu türde geçersizdir.
Temel ilke şudur:
Resim bulanık üçlüdeki her derece aynı ölçümde ayrı ayrı sayılmış bir pay olmalı; hiçbir derece diğerlerinden türetilmemeli ve toplamları 1'i aşmamalıdır.
Örnekler
Her örnek herkesin bildiği tek bir kesin sayıdan başlar ve aynı sayının hangi koşulda, hangi adımlarla resim bulanık biçime geçtiğini gösterir.
1. Kamu: Teklif kurulda 14 oyla kabul edildi
Kesin sayı. Bir yatırım teklifi il koordinasyon kurulunda 14 oyla kabul edildi. "14 oy" sayılmış bir değerdir.
Adım 1: Kriteri yargıya çevirin. Karar üç yatırım teklifi arasında, kriter "kurul desteği". Yargı: "Kurul bu teklifi destekler."
Adım 2: Üç dereceyi aynı oylamadan ayrı ayrı sayın. 25 üyeli kurulda 14 evet, 5 çekimser, 4 hayır; 2 üye toplantıya katılmadı.
Resim bulanık hâli. Teklif, "kurul desteği" kriterinde (0.56, 0.20, 0.16). Toplam 0.92; artan 0.08 katılmayan iki üyenin payıdır. "14 oyla kabul" özeti beş çekimserin varlığını gizler; ikinci teklif 14 evet, 0 çekimser, 9 hayır ile aynı özete sahip olabilir ama kurul içindeki tablo farklıdır.
Aynı sayı, farklı durum. Kurul yalnız "evet / hayır" diye oylasaydı çekimser seçeneği olmazdı; sonuç 14 evet, 9 hayır, 2 yok → (0.56, 0, 0.36). Bu üçlü geçerlidir ama η = 0 ölçülmüş bir sıfırdır, uydurulmuş değil. Çekimser seçeneği sunulmamış bir oylamaya sonradan η eklenmez.
2. İşletme: Müşteri memnuniyeti %62
Kesin sayı. Bir ürünün müşteri anketinde memnuniyet oranı %62. Anketin özet sonucu tek bir orandır.
Adım 1: Kriteri yargıya çevirin. Karar üç ürün hattı arasında, kriter "müşteri kabulü". Yargı: "Müşteriler bu ürünü kabul eder."
Adım 2: Üç dereceyi aynı anketten ayrı ayrı sayın. 500 müşterinin tam dağılımı: 310 memnun, 90 kararsız, 75 memnun değil, 25 kişi soruyu boş bırakmış.
Resim bulanık hâli. "Müşteri kabulü" kriterinde (0.62, 0.18, 0.15). Toplam 0.95; artan 0.05 cevapsızların payıdır.
Aynı sayı, farklı durum. İkinci ürün hattında dağılım %62 memnun, %30 kararsız, %5 memnun değil, %3 cevapsız olsun: (0.62, 0.30, 0.05). Memnuniyet oranı aynı, ama bu ürünün memnun olmayanı az, kararsızı çoktur; küçük bir iyileştirmeyle kazanılabilir. Tek oran ikisini eşit gösterirdi, resim bulanık yapı ayırır.
3. Eğitim: Ders değerlendirmesinde "katılıyorum" %70
Kesin sayı. Dönem sonu ders değerlendirmesinde "dersin hedefleri açıktı" ifadesine katılanların oranı %70.
Adım 1: Kriteri yargıya çevirin. Karar üç ders tasarımı arasında, kriter "öğrenci onayı". Yargı: "Öğrenciler bu tasarımı onaylar."
Adım 2: Üç dereceyi aynı anketten ayrı ayrı sayın. 40 öğrenci: 28 katılıyorum, 6 kararsızım, 4 katılmıyorum; 2 öğrenci maddeyi boş bırakmış.
Resim bulanık hâli. "Öğrenci onayı" kriterinde (0.70, 0.15, 0.10). Toplam 0.95; artan 0.05 boş bırakanların payıdır.
Aynı sayı, farklı durum. Aynı ders bir sonraki dönem yeniden değerlendirilir ve kararsızların çoğu "katılıyorum" tarafına geçerse: (0.82, 0.03, 0.10). Aynı ders; değişen, çekimser payının ek deneyimle erimesidir. Bu, çekimser derecesinin ayrı tutulmasının karar için neden önemli olduğunu gösterir.
4. Tıp: Konseyde 6 hekim "başlanmalı" dedi
Kesin sayı. Bir hasta için ilaç tedavisine başlama kararı konseyde görüşüldü; 6 hekim "başlanmalı" dedi.
Adım 1. Karar üç tedavi seçeneği arasında, kriter "ilaç tedavisine başlama gerekliliği". Yargı: "Bu hasta için ilaca başlanmalıdır."
Adım 2. 10 hekimden 6'sı "başlanmalı", 2'si "önce yaşam tarzı değişikliği denenmeli, kararsızım", 1'i "başlanmamalı", 1'i görüş bildirmedi.
Resim bulanık hâli. (0.60, 0.20, 0.10). Artan 0.10, görüş bildirmeyen hekimin payıdır. Ek tetkik sonrası kararsız iki hekim "başlanmalı" tarafına geçerse (0.80, 0, 0.10) olur; üçlü, kanıt geldikçe nereye aktığını gösterir.
5. Yapılmaması Gereken
Tek bir orandan üçlü üretmek: %62 → (0.62, 0.15, 0.20) "herhâlde biraz kararsız, biraz memnun olmayan vardır" diyerek. Çekimser ve karşı dereceleri sayılmamışsa yazılmaz. Ölçülmüş tek oran crisp kalır; resim bulanık üçlü yalnız üç payı ayrı ayrı sayılmış bir oylamadan ya da anketten doğar.
Örneklerdeki sayılar kurgusaldır; gerçek veri değildir.
Kısa karar kuralı
Tek ve güvenilir değer → Crisp
Destek ve reddetme dereceleri, çekimser pay bunlardan artan → Sezgisel bulanık (Intuitionistic)
Evet / çekimser / hayır ayrı ayrı sayılmış, toplam en fazla 1 → Resim bulanık (Picture)
Evet / çekimser / hayır dereceleri birbirinden bağımsız, toplam 1'i aşabilir → Nötrosofik
Üç derecenin karelerinin toplamı 1'i aşmıyor, daha geniş serbestlik → Küresel bulanık (Spherical)
Anketin hata payı → Resim bulanık değil, olasılıksal
Temel kaynaklar
Cường, B. C. (2014). Picture fuzzy sets. Journal of Computer Science and Cybernetics, 30(4), 409–420. DOI: 10.15625/1813-9663/30/4/5032
Cuong, B. C., & Kreinovich, V. (2013). Picture fuzzy sets – A new concept for computational intelligence problems. 2013 Third World Congress on Information and Communication Technologies (WICT 2013), 1–6. DOI: 10.1109/WICT.2013.7113099
Garg, H. (2017). Some picture fuzzy aggregation operators and their applications to multicriteria decision-making. Arabian Journal for Science and Engineering, 42(12), 5275–5290. DOI: 10.1007/s13369-017-2625-9
Son, L. H. (2016). Generalized picture distance measure and applications to picture fuzzy clustering. Applied Soft Computing, 46, 284–295. DOI: 10.1016/j.asoc.2016.05.009
Jana, C., Senapati, T., Pal, M., & Yager, R. R. (2019). Picture fuzzy Dombi aggregation operators: Application to MADM process. Applied Soft Computing, 74, 99–109. DOI: 10.1016/j.asoc.2018.10.021