APLOCO (Approach of Logarithmic Concept)

APLOCO adı, "Approach of Logarithmic Concept" (logaritmik yaklaşım) ifadesinden gelir ve Tevfik Bulut'un 2018'de tanıttığı bir çok kriterli karar yöntemine aittir. DecisionMind'ın bugünkü APLOCO sürümü bu adı taşır, ancak Bulut'un makalesindeki logaritmik dönüşüm adımını uygulamaz. Bunun yerine seçenekleri ikili karşılaştırmalarla değerlendiren, ölçütlerdeki üstünlük farklarını toplayan bir puanlama kullanır. Bu farkın nedeni ve DecisionMind ekibinin bu konudaki notu Vaka 1'in kaynak satırında ve onay notlarında ayrıntılı olarak açıklanır. Çıktısı her seçenek için bir net üstünlük puanı ve bu puana göre sıradır; sıralama yapar, seçenekleri gruplara ayırmaz, kriterlere ağırlık üretmez.

APLOCO'nun DecisionMind'daki hesabı bir turnuva mantığı kurar. Her seçenek, kalan bütün seçeneklerle tek tek karşılaştırılır. Bir seçenek bir kriterde rakibinden öndeyse bu fark ağırlığıyla çarpılıp toplanır; geride olduğu kriterlerdeki fark bu hesaba hiç girmez. Böylece iki seçenek arasında tek yönlü bir üstünlük puanı çıkar. Seçeneğin nihai puanı, bütün rakiplerine karşı topladığı üstünlüklerden onlara karşı kaybettiği üstünlükler çıkarılarak bulunur.

Bu yapının bir sonucu vardır: puanlar her zaman toplamda sıfır eder. Bir seçenek ne kadar öne çıkarsa, geri kalanlar toplamda o kadar geride kalır; bu bir turnuva puan tablosu gibi işler. Yöntem telafi edicidir, çünkü bir kriterdeki geri kalış başka bir kriterdeki üstünlükle dengelenebilir. Ama TOPSIS'ten farklı olarak referans noktası bir ideal seçenek değil, doğrudan rakiplerin kendisidir.

DecisionMind'ın uyguladığı APLOCO üç adımda ilerler.

Birinci adım, ölçek eşitleme. Her kriter sütunu kendi en küçük ve en büyük değerine göre 0 ile 1 arasına çekilir. "Çoğu iyi" bir kriterde en büyük değer 1, en küçük değer 0 olur; "azı iyi" bir kriterde bu ters çevrilir. Böylece farklı birimlerdeki kriterler aynı ölçekte karşılaştırılabilir olur.

İkinci adım, ikili üstünlük. APLOCO her seçenek çiftini karşılaştırır. Bir seçenek bir kriterde rakibinden öndeyse bu fark kriterin ağırlığıyla çarpılır; geride olduğu kriterlerde katkı sıfırdır. Bu farklar bütün kriterler için toplanır ve o çiftin üstünlük puanını verir. Aynı işlem ters yönde de yapılır; iki seçenek arasında iki ayrı üstünlük puanı ortaya çıkar.

Üçüncü adım, net puan. Her seçeneğin bütün rakiplerine karşı topladığı üstünlük puanlarından, rakiplerinin ona karşı topladığı üstünlük puanları çıkarılır. Kalan net puana göre seçenekler büyükten küçüğe sıralanır.

Adımların formülleri DecisionMind'daki yöntem sayfasında verilir; bu kart formül taşımaz.

Net puan, bir seçeneğin bu seçenek kümesinde rakiplerine göre ne kadar öne çıktığını gösterir; başka bir şey söylemez. Puanların toplamı her zaman sıfırdır, bu yüzden pozitif bir puan "rakiplerinin ortalamasının üstünde", negatif bir puan "altında" demektir. Puanın büyüklüğü kriterler arasındaki ağırlıklı farklara bağlıdır ve 0-1 gibi sabit bir ölçekte değildir; başka bir analizin puanıyla karşılaştırılamaz.

Küçük bir puan farkı (0,45 ile 0,00 gibi) seçenek kümesi değişince kolayca yer değiştirebilir, çünkü her puan diğer bütün seçeneklere göre türetilmiştir. Bu nedenle:

"APLOCO A seçeneğini en iyi buldu"

yerine:

"Bu seçenek kümesi ve bu ağırlıklarla A seçeneği rakiplerine göre net üstündür; sıra şu kriterin ağırlığına duyarlıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

APLOCO kesin (crisp) veriyle çalışır: her hücrede tek bir sayı. DecisionMind'da şu an bu yöntemin bulanık, gri ya da başka veri türü için bir uzantısı yoktur; veri yaklaşık, aralıklı ya da uzman görüşüne dayalıysa başka bir aile üyesi aranmalıdır.

Elinizde satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler, her hücrede bir sayı olmalı ve boş hücre olmamalıdır. Her kriter için yön bilgisi (çoğu mu iyi, azı mı iyi) gerekir. APLOCO ağırlık üretmez, dışarıdan alır; ağırlıkların toplamı 1 olmalıdır ve kaynağı raporda belirtilmelidir. En az iki seçenek ve iki kriter gerekir; üç ile on iki kriter arası rahat çalışır. Bir kriterin bütün seçeneklerde aynı değeri taşıması (sabit sütun) ölçek eşitleme adımını sıfıra bölmeye götürür; böyle bir sütun analizden önce çıkarılmalıdır.

Kriterleriniz sayıyla ölçülebiliyorsa, tablo tam doluysa ve bir kriterdeki zayıflığın başka bir kriterdeki güçle dengelenmesini kabul ediyorsanız APLOCO uygun bir seçimdir. Tipik alanları tedarikçi ve seçenek karşılaştırmasıdır. Bir kriterde asla taviz verilmiyorsa ya da kriterler birbirine güçlü biçimde bağlıysa (biri artınca diğeri de kendiliğinden artıyorsa) bu bağ önce ele alınmalıdır; gerekirse eleme mantığıyla çalışan bir yönteme geçilmelidir.

Sayısal tablo, telafi kabul, amaç sıralamak → APLOCO

Bir kriterde taviz yok, eşik altı elenmeli → Önce eleme, sonra sıralama

"En iyiye yakınlık" değil "rakiplere üstünlük" mantığı isteniyor → APLOCO; ideal noktaya uzaklık isteniyorsa → TOPSIS, Compromise Programming

Sıralama değil ağırlık gerekiyor → AHP, BWM, SWARA (öznel) · Entropy, CRITIC (nesnel)

İkili karşılaştırma mantığı sezgiseldir: karar verici "A, B'den şu kriterlerde ne kadar öndedir" sorusunu doğrudan izleyebilir. Hesap yükü küçüktür ve seçenek sayısı arttıkça da aynı mantıkla çalışır. Puanların toplamının her zaman sıfır olması, sonucu bir turnuva tablosu gibi okunabilir kılar ve hangi seçeneğin ortalamanın üstünde ya da altında kaldığını hemen gösterir.

Sınırlılıkları normalizasyon biçiminden ve ikili karşılaştırma yapısından gelir. Sütunların o analizdeki en küçük ve en büyük değerine göre ölçeklenmesi, seçenek kümesine sonradan bir seçenek eklenmesini sonucu değiştirebilir hale getirir. Bu, min-max normalizasyon kullanan yöntemlerde bilinen bir sıra tersinmesi (rank reversal) duyarlılığıdır (García-Cascales ve Lamata, 2012). Ayrıca APLOCO adı altında DecisionMind'ın uyguladığı bu ikili üstünlük hesabı için ayrı bir sıra tersinmesi ya da karşılaştırmalı çalışma literatürü yoktur; yöntemin kendi davranışı henüz bağımsız çalışmalarla sınanmamıştır. Tam telafi varsayımı da geçerlidir: bir kriterdeki ciddi zayıflık başka kriterlerle örtülebilir. Ağırlıkların kalitesi yöntemin dışındadır; kötü ağırlıklarla kusursuz bir hesap kötü bir sıra verir.

En yaygın hata kriter yönünü yanlış işaretlemektir; "azı iyi" bir kriter "çoğu iyi" sayılırsa ölçek eşitleme tersine döner ve net puanlar anlamını yitirir. İkinci hata, ağırlıkları gerekçesiz eşit vermektir; bu bir tercihtir ve raporda savunulmalıdır. Üçüncü hata, net puanı yüzde ya da 0-1 aralığında sabit bir ölçek gibi okumaktır; puan yalnız bu seçenek kümesi içinde anlamlıdır. Dördüncü hata, analiz bittikten sonra seçenek eklemek ve sıranın değişmesine şaşırmaktır. Beşinci hata, sabit değerli bir kriter sütununu normalizasyondan önce fark etmemektir.

Temel ilke şudur:

APLOCO'nun net puanı, verdiğiniz yönlerin, ağırlıkların ve seçenek kümesinin bir turnuva özetidir; girdilerden biri tartışmalıysa sıra da tartışmalıdır.