Uzantı kartı · Bulanık
Fuzzy SWARA (Vrtagić ve ark., 2021)
Fuzzy SWARA, kriterlerin sıralamasının ardından ardışık önem farklarının kesin sayı yerine üçgen bulanık sayıyla verildiği durumlarda kullanılan SWARA biçimidir. Çıktısı sıralama değil, bulanıklığı taşıyan ve en son adımda durulaştırılan bir ağırlık vektörüdür.
Temel yöntem
SWARA →
Felsefe, işleyiş, güçlü ve zayıf yanlar temel yöntem kartında; bu kart yalnız farkı anlatır.
Veri türü (aile)
Bulanık (Fuzzy) →
Bu veri türü nedir, ne zaman kullanılır, hücreye nasıl yazılır: ailenin ayrıntılı anlatımı burada.
Temel Yöntemden Ne Değişir?
Üç şey değişir; karar mantığı değişmez.
Hücreler. Kesin SWARA'da her kriterin bir öncekine göre göreli önem farkı (s_j) tek bir sayıdır. Burada bu fark üçgen bulanık bir sayıdır (alt, orta, üst); uzman "yüzde 20-25 daha az önemli, en olası yüzde 22" diyebilir. Ölçek önceden ilan edilmiş sözel terimlerle üçgene çevrilir; örneğin "eşit derecede önemli" = (0;0;0), "belirgin biçimde daha az önemli", "zayıf biçimde daha az önemli". En önemli kriterin bu fark değeri, kesin SWARA'daki gibi her zaman sıfırdır (burada (0;0;0)).
Katsayı ve ara ağırlığın hesaplanması. Kesin SWARA'da katsayı (s_j+1) ve ara ağırlık (bir öncekinin katsayıya bölümü) tek sayılarla ilerler. Burada aynı işlemler üçgen bulanık aritmetikle yürütülür: katsayı üçgeni s̃_j'nin her bileşenine 1 eklenerek, ara ağırlık ise bir önceki ara ağırlığın bu katsayıya üçgen bölünmesiyle bulunur. Üçgen bölme, kesin bölmeden farklı olarak alt sınırı üst sınıra, üst sınırı alt sınıra bölmeyi gerektirir; bu, genişliğin neden büyüdüğünü açıklar.
Normalizasyon ve durulaştırma. Kesin SWARA'da ara ağırlıklar toplamlarına bölünerek doğrudan nihai ağırlık elde edilir. Burada önce her ara ağırlık üçgeni kendi toplamına bölünerek bulanık nihai ağırlık bulunur, sonra bu üçgen ağırlıklı ortalama (dereceli ortalama, l+4m+u üzerinden 6'ya bölüm) ile tek sayıya indirilir ve toplamı yeniden 1'e normalize edilir. Belirsizlik ilk adımda değil son adımda tüketilir.
DecisionMind klasik Fuzzy SWARA'da bu durulaştırma kuralını (dereceli ortalama) ve üçgen bölme tanımını sabit tutar.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Ağırlık, temel SWARA'daki gibi bir kriterin verilen sıralama ve ardışık karşılaştırmalar setinde diğerlerine göre göreli önemini gösterir; toplamları her zaman 1'dir. SWARA'nın hiçbir sürümünde bağımsız bir tutarlılık göstergesi yoktur; bulanık sürüm de bu boşluğu kapatmaz.
Fark şurada. Ağırlık, üçgen bulanık bir ardışık karşılaştırma zincirinden durulaştırılarak çıkmıştır ve durulaştırılmış tek sayı bu yaklaşıklığı gizler. En önemli kriter ile ikincisi arasındaki ağırlık farkı, ikinci kriterin ilk kriterden "ne kadar" daha az önemli sayıldığına, yani üçgenin genişliğine, doğrudan bağımlıdır.
Bu nedenle:
"Fuzzy SWARA ağırlığı bu kadar çıktığına göre kriterin önemi bu düzeyde kesindir"
yerine:
"Bu ağırlık, uzmanın verdiği sıralamaya ve ardışık bulanık önem farklarına dayanır; seçilen sözel terim (örneğin 'belirgin biçimde daha az önemli' yerine 'zayıf biçimde daha az önemli') değişseydi ağırlığın büyüklüğü de değişirdi"
biçiminde yazmak doğrudur.
Ne Zaman Temel Yöntem Yerine Bu?
Uzman ardışık önem farkını kesin bir yüzde yerine "yaklaşık", "civarında" diyorsa ve bu yaklaşıklığı tek sayıya indirmek yapay bir kesinlik yaratacaksa bu uzantı kullanılır. Ölçülmüş bir farkı, örneğin iki bütçe kaleminin oranı zaten belliyse, üçgene açmak belirsizlik modellemek değil belirsizlik üretmektir.
SWARA'nın çıkış koşulu burada da geçerlidir. Uzman kriterlerin doğru sıralamasından emin değilse bu uzantı da bu belirsizliği sınamaz; sıralama hatası bulanık halde de düzeltilmez, yalnız bulanıklaşarak taşınır. Bağımsız bir tutarlılık denetimi şart görülüyorsa bulanık BWM ya da bulanık AHP tercih edilmelidir.
Bu Uzantıya Özgü Hatalar
En önemli kriterin referans farkını (s̃_1) sıfırdan farklı bir üçgenle girmek. En önemli kriterin kendisinden daha üst sırada bir kriter olmadığı için bu değer her zaman (0;0;0) olmalıdır.
Sözel ölçeği ilan etmemek ya da uzmandan uzmana değiştirmek. "Belirgin biçimde daha az önemli" teriminin karşılığı olan üçgen sayı analizden önce sabitlenir; farklı bir üçgenle aynı terimi kullanmak sonuçları karşılaştırılamaz hâle getirir.
Sıralama değiştiğinde zinciri yeniden kurmamak. Kriter sırası değişirse katsayı-ara ağırlık-nihai ağırlık zinciri baştan hesaplanmalıdır; eski bulanık ağırlıklarla yeni sıralamayı bir arada raporlamak tutarsızdır.
Durulaştırmayı ilk adımda yapmak. Ardışık farkları önce tek sayıya indirip kesin SWARA koşturmak Fuzzy SWARA değildir; bulanıklık ilk adımda silinir ve farkın genişliğinde taşınan bilgi kaybolur.
Temel ilke şudur:
Fuzzy SWARA ağırlıkları, uzmanın verdiği sıralamanın ve ardışık bulanık önem farklarının durulaştırılmış bir özetidir; SWARA'nın hiçbir sürümü bu sıralamanın doğruluğunu sınamaz, bu yüzden ilk sıralama tartışmalıysa ağırlıklar da tartışmalıdır.
Vakalar
Birinci vaka DecisionMind'ın doğrulama örneğidir. Manifestte kullanılan sözel terimlerin üçgen karşılıkları (DLS, WLS) Aşan'ın (2025) yayınladığı ölçekten alınmıştır, ancak 3 kriterlik tablonun kendisi literatürden değil, formüle sadık bir kurgu olarak kurulmuştur. İkinci vaka öğretici bir kurgudur.
1. Öğretici örnek: Kurumsal yazılım seçim ölçütlerinin ağırlıklandırılması (DecisionMind doğrulama örneği)
Bir şirketin bilgi işlem birimi, yeni bir kurumsal kaynak planlama yazılımı seçmeden önce üç ölçütü ağırlıklandıracaktır: kullanım kolaylığı, toplam sahip olma maliyeti, sağlayıcı desteği. Birim bu ölçütleri önem sırasına dizmiş (kullanım kolaylığı > toplam sahip olma maliyeti > sağlayıcı desteği) ve ardışık farkları sözel ölçekten seçmiştir.
| Sıra | Ölçüt | Sözel terim | Bir öncekine göre önem farkı (üçgen) |
|---|---|---|---|
| 1 | Kullanım kolaylığı | Referans | (0; 0; 0) |
| 2 | Toplam sahip olma maliyeti | Belirgin biçimde daha az önemli | (0,50; 0,67; 1,00) |
| 3 | Sağlayıcı desteği | Zayıf biçimde daha az önemli | (0,22; 0,25; 0,29) |
Yöntem bu sıralama ve bulanık farklardan katsayıları, ara ağırlıkları ve durulaştırılmış nihai ağırlıkları hesaplar.
| Ölçüt | Ağırlık |
|---|---|
| Kullanım kolaylığı | 0,4824 |
| Toplam sahip olma maliyeti | 0,2874 |
| Sağlayıcı desteği | 0,2302 |
Sonucu şöyle okuyabiliriz. Birimin en önem verdiği ölçüt kullanım kolaylığıdır (%48,2), toplam sahip olma maliyeti ikinci sırada (%28,7), sağlayıcı desteği en düşük ağırlıktadır (%23,0). Bu ağırlıklar doğrudan birimin verdiği sıralamadan ve iki ardışık bulanık farktan türemiştir.
Birimin bir tereddüdü var. Toplam sahip olma maliyetinin kullanım kolaylığından "belirgin biçimde" değil yalnız "zayıf biçimde" daha az önemli olduğu düşünülseydi, yani her iki ardışık fark de "zayıf biçimde daha az önemli" ölçeğiyle (0,22; 0,25; 0,29) girilseydi, ne olurdu? Bu durumda ağırlıklar sırasıyla 0,4101, 0,3278, 0,2621'e kayar; bunu bağımsız bir Python hesaplamasıyla doğruladık. Sıra değişmez ama kullanım kolaylığı ile maliyet arasındaki fark %19,5'ten %8,2'ye daralır. SWARA'nın hiçbir iç mekanizması bu iki sözel terimden hangisinin "doğru" olduğunu söylemez; bu tamamen uzmanın yargısına kalır.
Raporda: "Ağırlıklar, birimin verdiği sıralamaya (kullanım kolaylığı > toplam sahip olma maliyeti > sağlayıcı desteği) ve ardışık bulanık önem farklarına dayanır. Kullanım kolaylığı %48,2 ile en önemli ölçüttür; ilk iki ölçüt arasındaki ağırlık farkı, ikinci ölçütün 'ne kadar' daha az önemli sayıldığına ilişkin sözel terim seçimine duyarlıdır."
Kaynak: DecisionMind Fuzzy SWARA manifesti, doğrulama örneği; sözel ölçek terimlerinin (DLS, WLS) üçgen karşılıkları Aşan'ın (2025) yayınladığı IMF-SWARA uygulama makalesindeki Tablo 1'den alınmıştır, hesap adımları Vrtagić ve arkadaşlarının (2021) IMF-SWARA formülasyonuna ve Keršulienė, Zavadskas ve Turskis'in (2010) kesin SWARA tanımına dayanır. Nihai ağırlıklar bağımsız Python hesaplamasıyla doğrulanmıştır.
2. Turizm: Yeni bir bölgesel turizm tanıtım kampanyası ölçütlerinin ağırlıklandırılması
Bir turizm il müdürlüğü, yeni sezon tanıtım kampanyası seçeneklerini değerlendirmeden önce üç ölçütü ağırlıklandıracaktır: hedef kitle erişim potansiyeli, kampanya maliyeti, yerel işletmelere katkı. Müdürlük bu ölçütleri sıralamış (erişim potansiyeli > maliyet > yerel katkı) ve ardışık farkları sözel ölçekle belirlemiştir.
Diyelim ki sonuç hedef kitle erişim potansiyeline en yüksek ağırlığı verdi.
Müdürlüğün bir tereddüdü var. Toplantıda bazı katılımcılar yerel işletmelere katkının turizm sezonunun sürdürülebilirliği açısından ikinci sıraya konması gerektiğini savunmuştu. SWARA sıralamayı girdi olarak alır, sıralamanın kendisini sorgulamaz; yerel katkı ikinci sıraya konsaydı katsayı-ara ağırlık-nihai ağırlık zinciri baştan farklı çıkardı.
Raporda: "Ağırlıklar, müdürlüğün hedef kitle erişim potansiyelini en önemli ölçüt olarak sıralamasına dayanır; bu ilk sıralama toplantıda tartışmalıdır ve rapor bunu açıkça belirtmelidir."
3. Yapılmaması Gereken
Birinci yanlış, öğretici örnekte kullanım kolaylığının referans farkını (s̃_1), (0;0;0) yerine örneğin (0,05; 0,10; 0,15) olarak girmektir. Bu, "en önemli kriterin kendisinden daha üst sırada bir kriter yoktur" kuralını çiğner.
İkinci yanlış, "belirgin biçimde daha az önemli" terimini bir yerde (0,50; 0,67; 1,00), başka bir yerde (0,45; 0,65; 0,95) gibi farklı bir üçgenle girmektir. Aynı sözel terim aynı sayısal karşılığa sahip olmalıdır.
Üçüncü yanlış, üçgenleri baştan orta değerlerine indirip kesin SWARA koşturmaktır. Sonuç genelde benzer bir ağırlık sırası verir, ama ardışık farkın ne kadar geniş, yani ne kadar belirsiz, olduğu bilgisi kaybolur.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/fuzzy-swara
Vrtagić, S., Softić, E., Subotić, M., Stević, Ž., Dordevic, M., & Ponjavic, M. (2021). Ranking road sections based on MCDM model: New improved fuzzy SWARA (IMF SWARA). Axioms, 10(2), 92. DOI: 10.3390/axioms10020092
Keršulienė, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243–258. DOI: 10.3846/jbem.2010.12
Aşan, H. (2025). Determining decision criteria in selecting ERP compatible business process software in the digital transformation process. Journal of Academic Projection (Akademik İzdüşüm), 10(2), 721–741. (DOI yok)
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X