Nötrosofik RAFSI

Hücreler. Kesin RAFSI'de her hücre tek sayıdır. Burada her hücre üç ayrı derece taşır: doğruluk, belirsizlik ve yanlışlık. İlk adımda bu üçlü tek bir skora iner; skor, doğruluktan belirsizliğin iki katını ve yanlışlığı çıkarıp ikiye böler. Geri kalan adımlar bu skor üzerinde işler.

Ölçek eşitleme. Kesin RAFSI'de ideal ve karşı-ideal noktaları karar verici bildirir. Burada bunun yerine her kriterin ideal skoru sütundaki en iyi skordan, karşı-ideal skoru sütundaki en kötü skordan alınır. Her seçeneğin skoru, bu iki uç arasındaki konumuna göre 1 ile 6 arasına doğrusal olarak haritalanır. Skor karşı-ideale ne kadar yakınsa harita değeri 1'e, ideale ne kadar yakınsa 6'ya o kadar yaklaşır. Kesin RAFSI'nin ölçek fikri burada da geçerlidir; fark yalnız referans noktaların kaynağıdır.

Birleştirme. Haritalanmış değer 6'ya bölünüp kriterin kesin ağırlığıyla çarpılır ve kriterler toplanır. Bu adım kesin RAFSI'den ayrılmaz; nötrosofik olan yalnızca skora giden ilk adımdır.

DecisionMind bu skor fonksiyonunu ve 1-6 ölçeğini sabit tutar.

Puan, seçeneğin bu tablodaki diğerlerine göre nerede durduğunu söyler. Kesin RAFSI'nin vaadi şudur: referans noktalar sabit olduğu için yeni seçenek eklenince eski sıra bozulmaz. Bu vaat burada da geçerli değildir, çünkü ideal ve karşı-ideal skorlar seçenek kümesinin kendisinden türer. Puan 0 ile 1 arasında kalır. Bunun nedeni, haritalanmış değerin 6'ya bölünüp toplamı 1 olan ağırlıklarla çarpılmasıdır. Bu bakımdan Fuzzy RAFSI'den farklıdır ve puanın büyüklüğü kabaca kesin RAFSI'ninkine benzer okunabilir. Ama referans noktaların kaynağı hâlâ farklıdır. Bu, okuyucuya söylenmelidir.

Bu nedenle:

"N-RAFSI kullandık, referans noktalar sabit olduğu için sonuçlar başka bir analizle karşılaştırılabilir"

yerine:

"Bu üç seçeneğin ideal ve karşı-ideal skorları kendi aralarındaki en iyi ve en kötü değerlerden alınmıştır; başka bir seçenek kümesiyle üretilmiş bir puanla doğrudan karşılaştırılamaz"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter değerlendirmesi eksik ya da çelişkili bilgiye dayanıyorsa ve lehte kanıt, aleyhte kanıt, bilinmeyen payı ayrı ayrı tutulması gerekiyorsa N-RAFSI kullanılabilir. Bunun için DecisionMind'ın bu sürümünün ideal ve karşı-ideal noktaları seçenek kümesinden türettiğini bilerek kabul etmen gerekir. Sıra tersinmesine karşı ekstra bir dayanıklılık bekliyorsan bu beklenti şu an karşılanmaz.

Ölçülmüş bir değeri gerekçesiz biçimde T-I-F üçlüsüne açmak burada da yanlıştır; nötrosofik veri türü kartındaki kural geçerlidir. Bir kriterde taviz kabul edilmiyorsa, temel RAFSI kartındaki çıkış koşulu aynen geçerlidir.

T+I+F toplamını 1'e zorlamak. Nötrosofik veri türü kartındaki genel hata burada da geçerlidir.

Sıra tersinmesine karşı dayanıklılık iddia etmek. İdeal ve karşı-ideal skorlar seçenek kümesinden türer; "referans noktalar sabit" iddiası burada geçerli değildir.

Puanları farklı seçenek kümeleri arasında karşılaştırmak. Referans skorlar her analizde yeniden hesaplandığı için iki ayrı analizin puanları aynı ölçekte değildir.

Belirsizliği doğruluk ve yanlışlıktan türetmek. I bağımsız bir bilgi kaynağına dayanmalıdır; 1−T−F olarak hesaplanırsa nötrosofik veri türünün gerekçesi ortadan kalkar.

Temel ilke şudur:

N-RAFSI'de skora giden ilk adım nötrosofiktir, geri kalanı kesin RAFSI'nin mantığını taşır. Ama ideal ve karşı-ideal skorlar seçenek kümesinden türediği için kesin RAFSI'nin sabit referans vaadi burada geçerli değildir.