Nötrosofik ARAS (Adalı, Öztaş, Özçil, Öztaş ve Tuş, 2023)

Dört şey değişir; karar mantığı değişmez.

Hücreler. Kesin ARAS'ta her hücre tek, sıfırdan farklı pozitif bir sayıdır. Burada her hücre üç dereceden oluşur: doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık; üçü birbirinden bağımsızdır ve toplamları 3'ü aşamaz. Ağırlıklar kesin kalır.

Ölçek eşitleme. Kesin ARAS'ta maliyet kriteri tersine çevrilip (1/x) sütun toplamına bölünür. Burada maliyet kriterinde tersine çevirme bir tümleyen almaktır: doğruluk ile yanlışlık yer değiştirir, belirsizlik ise kendi tümleyenine (1 eksi belirsizlik) döner. Bu, sezgisel bulanık uzantıdaki basit destek-ret yer değiştirmesinden farklıdır. Burada üçüncü bir bileşen, yani belirsizlik, de kendi başına tümlenir. Bunun nedeni, nötrosofik yapıda belirsizliğin doğruluktan ve yanlışlıktan bağımsız bir bilgi taşımasıdır; maliyet yönü çevrilirken bu bağımsızlık korunmalıdır.

Uzaklık/skor/birleştirme. Burada asıl fark budur: DecisionMind her hücreyi, optimal alternatif satırı kurulmadan ÖNCE tek bir skora indirir. Skor şöyle hesaplanır: doğruluk derecesi eklenir, belirsizlik derecesinin iki katı ve yanlışlık derecesi çıkarılır, çıkan toplamın yarısı alınır. Belirsizlik, doğruluk ya da yanlışlıkla aynı ağırlıkta değildir; skora iki kat cezalandırılarak yansır. Bunun nedeni, belirsizliğin hem "lehte" hem "aleyhte" okunabilecek bir çekince taşımasıdır. Optimal alternatif satırı, ham T-I-F üçlülerinden değil, bu skorlardan kurulur: her kriterde en yüksek skoru taşıyan (gerçek ya da hayali) değer optimal kabul edilir.

Sonuç ve durulaştırma. Kesin ARAS'ta her sütun kendi TOPLAMINA bölünerek eşitlenir. Burada her hücrenin skoru, sütun toplamına değil, kendi kriterindeki EN İYİ skora bölünür. Yöntem bu oranları kriter ağırlığıyla çarpıp toplar; DecisionMind bu toplamı ağırlıkların toplamına (normalize edildiği için 1'e) böler. Sonuç, kesin ARAS'taki "tek bir optimal alternatife oran" fikrini korur. Ama referans artık tek bir toplam optimal alternatif satırı değildir, her kriterin kendi en iyi performansıdır. Bu, ARAS'ı SAW/WSM ailesinin ağırlıklı-oran mantığına klasik ARAS'tan daha yakın bir noktaya taşır. DecisionMind bu sırayı (önce skorla, sonra kriter bazında en iyiye oranla) sabit tutar ve raporda bildirir.

Yararlılık derecesi (U), 0 ile 1 arasında bir değerdir ve "her kriterde en iyi performansa göre ne kadar yakın" biçiminde okunur. Fark şurada: U'nun altında üç bağımsız derece, yani doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık, tek bir skora sıkışmış durumdadır. Aynı doğruluk derecesine sahip iki alternatif, belirsizlik ve yanlışlık dereceleri farklıysa çok farklı U alabilir. Bu fark raporda görünür kılınmalıdır; aksi hâlde "doğruluk yüksek, o hâlde iyi" gibi eksik bir okuma ortaya çıkar.

Bu nedenle:

"Nötrosofik ARAS'a göre A3 en güvenilir seçenektir"

yerine:

"A3, kriterlerin her birinde en iyi performansa göre en yüksek yararlılık derecesine sahiptir (U=0,809); bu üstünlük ağırlıkların ikinci kritere kaydırılmasıyla tamamen tersine dönmektedir, dolayısıyla verilen ağırlık dağılımı raporda ayrıca gerekçelendirilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur.

Bir kriter hakkındaki bilgi eksik, tutarsız ya da çelişkili ise ve bu durum kararın kendisi için önemliyse, bu yöntem uygundur. Örnekler: geçmişi olmayan bir alternatifin değerlendirilmesi, çelişkili kaynaklara dayanan uzman görüşleri, "bu konuda kanıt yok" ile "bu konuda olumsuz kanıt var" ayrımının önemli olduğu kararlar.

Değerlendirme güvenilir bir ölçüme dayanıyorsa ya da belirsizlik payı ayrıca ölçülmüyorsa, nötrosofik yapıya geçmenin bir katkısı olmaz. Kesin ARAS'ın çıkış koşulu burada da geçerlidir: bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa bu uzantı da tam telafi edicidir, eşik altını elemez.

Üç bileşen toplamının 3'ü aşmasına izin vermemek. Manifestin kendi uyarısı budur: T+I+F toplamı 3'ü geçerse hücre geçersizdir; her bileşen kendi kaynağından, üçü bağımsız olarak girilmelidir.

Belirsizliği doğruluk ve yanlışlıktan türetmek. Belirsizlik 1 − T − F olarak hesaplanırsa bağımsız bir bilgi taşımaz ve nötrosofik yapıyı kullanmanın gerekçesi ortadan kalkar.

Skoru yalnız doğruluk derecesinden okumak. Doğruluğu yüksek bir hücrenin belirsizliği ve yanlışlığı da yüksekse skor düşük çıkar; yalnız doğruluğa bakmak bu cezayı gözden kaçırır. Bu kartın örnek tablosunda doğruluk-odaklı bir okuma (yalnız T değerlerini karşılaştırmak) tesadüfen aynı sırayı verir, ama bu bir garanti değildir ve belirsizlik ile yanlışlığın taşıdığı bilgiyi sessizce siler.

"Daha kapsamlı görünsün" diye kesin bir sayıyı gerekçesiz üçlüye çevirmek. Ölçülmüş bir puanı doğrudan (t, 0, 1−t) dışında bir üçlüye açmak (örneğin hissederek belirsizlik ve yanlışlık eklemek) uydurma bilgi katar.

Temel ilke şudur:

Nötrosofik ARAS, doğruluk ve yanlışlık kadar belirsizliği de cezalandırarak kriter bazında en iyiye oranlamak içindir; belirsizliği görmezden gelen ya da bağımlı bir bileşen gibi türeten her uygulama, üç dereceli yapının tek katkısını siler.