CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation)

CRITIC bir sıralama yöntemi değildir; seçenekleri sıralamaz, kriterlerin ağırlığını üretir. Karar tablosuna bakarak her kritere toplamı 1 olan bir ağırlık verir. Bu ağırlıklar sonra TOPSIS, VIKOR ya da SAW gibi bir sıralama yöntemine girdi olur. CRITIC de entropi gibi nesnel bir ağırlık yöntemidir. Ama tek bir ölçüye değil iki ölçüye birden dayanır: kriterin kendi içindeki yayılımı ve diğer kriterlerle olan ilişkisi bu iki ölçüyü oluşturur. Yöntemi Diakoulaki, Mavrotas ve Papayannakis 1995'te önermiştir. Adı da bunu anlatır: kriterin önemi, kriterler arasındaki ilişkiden doğar.

CRITIC'in arkasında iki fikir vardır. Birincisi entropiyle ortaktır: bir kriter seçenekleri birbirinden ne kadar çok ayırıyorsa o kadar bilgi taşır. İkincisi CRITIC'e özgüdür: iki kriter her seçenekte birlikte yükselip birlikte düşüyorsa, ikisi aynı şeyi iki kez söylüyordur. Böyle bir çift, kararın içine aynı bilgiyi iki kez sokar ve o bilgiyi fazladan ağırlıklandırır. CRITIC bu tekrarı cezalandırır: bir kriter diğerleriyle ne kadar az ilişkiliyse, tabloya ne kadar "kendine özgü" bir bilgi katıyorsa, ağırlığı o kadar artar.

Bu felsefenin sonucu, ağırlığın "önem" değil "bilgi katkısı" olmasıdır. Karar vericinin en önemli saydığı kriter, başka bir kriterle neredeyse birebir ilişkiliyse CRITIC'te düşük ağırlık alır. Çünkü o bilgi tabloda zaten vardır. Bu, kriter listesi uzun ve birbirini tekrar eden göstergelerle dolu olduğunda tam istenen şeydir. Kriterlerin bilinçli olarak birbirini tamamlayacak biçimde seçildiği küçük tablolarda ise CRITIC karar vericiyi şaşırtabilir.

Yöntem beş adımda ilerler.

Birinci adım, ölçek eşitleme. Her sütun, sütunun en küçük ve en büyük değeri arasına 0 ile 1 olacak biçimde ölçeklenir. "Çoğu iyi" kriterde en büyük değer 1, en küçük 0 olur; "azı iyi" kriterde ters çevrilir, en küçük değer 1 olur. Bu adım hem birimleri siler hem yönleri aynı hizaya getirir; sonraki iki ölçü bu eşitlenmiş tablo üzerinde hesaplanır. Ham tablo üzerinde hesaplanırsa büyük birimli kriterler (TL) yayılım ölçüsünü ezer.

İkinci adım, yayılım. Her kriter için eşitlenmiş değerlerin standart sapması hesaplanır: değerler birbirine yakınsa bu değer küçük, uzaksa büyük çıkar. Bu, kriterin seçenekleri ne kadar ayırt ettiğinin ölçüsüdür.

Üçüncü adım, ilişki. Her kriter çifti için korelasyon hesaplanır: iki kriter seçenekler boyunca birlikte mi hareket ediyor, ters mi, ilgisiz mi. Korelasyon 1'e yakınsa iki kriter aynı bilgiyi taşıyor demektir.

Dördüncü adım, bilgi miktarı. Her kriter için yayılım, o kriterin diğer kriterlerle "çatışma" toplamıyla çarpılır; çatışma, korelasyonun 1'den uzaklığıdır. Yayılımı büyük ve diğerleriyle ilişkisi az olan kriter en çok bilgiyi taşır.

Beşinci adım, ağırlık. Her kriterin bilgi miktarı toplam bilgiye bölünür; sonuç toplamı 1 olan ağırlık vektörüdür. DecisionMind ölçek eşitlemeyi ve standart sapma biçimini yöntemin tanımıyla sabit tutar ve raporda bildirir.

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

CRITIC ağırlığı, bir kriterin karar tablosuna kattığı "kendine özgü bilgi"nin payını ölçer; karar vericinin gözündeki önemini ölçmez. 0,50 ağırlık "bu kriter kararın yarısıdır" demek değildir; "bu tablodaki bağımsız bilginin yarısı bu kriterden geliyor" demektir. Ağırlığı iki şey aynı anda belirler: kriterin yayılımı ve diğer kriterlerle olan ilişkisi. Yayılımı yüksek ama başka bir kriterle neredeyse aynı hareket eden bir kriter düşük ağırlık alabilir; bu bir hata değil, tekrarın cezasıdır.

Ağırlıklar tabloya bağlıdır: seçenek kümesi ya da kriter listesi değişince hem yayılımlar hem korelasyonlar değişir ve ağırlıklar yeniden kurulur. Seçenek sayısı azsa korelasyon güvenilmezdir; üç seçenekle hesaplanan korelasyon ya 1 ya da eksi 1'e yakın çıkar ve ağırlıkları uçlara sürükler. Küçük tablolarda CRITIC ağırlığı ihtiyatla okunmalıdır.

Bu nedenle:

"CRITIC analizi gelirin en önemli gösterge olduğunu ortaya koydu"

yerine:

"Gelir, bu seçenek kümesinde hem en çok ayrışan hem diğer göstergelerle en az örtüşen göstergedir; 0,50 ağırlığı bu bilgi katkısını yansıtır, karar vericinin öncelik sırasını değil"

biçiminde yazmak doğrudur.

Klasik CRITIC kesin (crisp) veriyle çalışır, yani her hücrede tek bir sayı bulunur. Entropiden farklı olarak sıfır ve negatif değerlerle sorun yaşamaz, çünkü en küçük-en büyük ölçeklemesi kullanır. Ama bir kriter bütün seçeneklerde aynıysa yayılımı sıfır olur, ağırlığı da sıfır çıkar. Böyle kriterler önceden çıkarılmalıdır. DecisionMind'da temel yöntemin yanında bulanık ve küresel bulanık Z-sayı uzantıları da vardır; toplamda üç üye bulunur.

Elinizde şunlar olmalı: satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler, her hücrede bir sayı ve boş hücre olmaması gerekir. Ayrıca her kriter için "çoğu mu iyi, azı mı iyi" bilgisi gerekir, çünkü ölçek eşitleme bu yöne göre yapılır. Yön yanlışsa korelasyonların işareti tersine döner. Ağırlık girilmez; yöntem ağırlığı üretir. En az iki seçenek ve iki kriter gerekir; korelasyonun anlamlı olması için seçenek sayısı beşin üzerinde olmalıdır.

Kriter listesi uzunsa ve göstergelerin bir kısmı birbirini tekrar ediyorsa CRITIC doğru yerdedir. Finansal oranlar, sürdürülebilirlik endeksleri, ülke ve şirket karşılaştırmaları böyle durumlara örnektir. CRITIC bu tekrarı kendiliğinden bastırır ve karar vericiyi "hangi göstergeler aynı şeyi söylüyor" sorusundan kurtarır. Uzman görüşü yoksa ya da istenmiyorsa CRITIC nesnel bir ağırlık kaynağıdır; seçenek sayısı yeterince büyükse entropiden daha zengin bilgi kullanır.

Kullanılmaması gereken durumlar felsefesinden gelir. Seçenek sayısı çok azsa korelasyon güvenilmezdir ve ağırlıklar uçlara kaçar. Kriterler zaten birbirinden bağımsız seçilmişse ikinci ölçü hiçbir şey eklemez, yöntem entropiye benzer davranır. Karar vericinin bir kriteri açıkça öncelikli saydığı durumlarda CRITIC bunu göremez. Kriterlerin birbiriyle ilişkili olması karar vericinin bilinçli bir tercihi olabilir. Örneğin aynı boyut bilerek farklı açılardan ölçülmek istenebilir. Böyle durumlarda CRITIC'in tekrar cezası istenmeyen bir sonuç verir.

Uzun, birbirini tekrar eden gösterge listesi, yeterli seçenek → CRITIC

Yalnız yayılım yeterli, kriterler bağımsız → Entropi

Karar vericinin önceliği sonuçta görünsün → AHP, BWM, SWARA (öznel)

Hem tercih hem veri → Öznel ve nesnel ağırlıkların bileşimi

Beşten az seçenek → CRITIC ağırlıklarını ihtiyatla oku ya da öznel yönteme geç

CRITIC'in en önemli üstünlüğü, tekrar eden kriterleri kendiliğinden bastırmasıdır. Uzun gösterge listelerinde aynı olguyu ölçen üç dört gösterge bir arada bulunur; klasik ağırlıklama bu olguyu üç dört kez sayar, CRITIC bir kez sayar. CRITIC nesneldir: aynı tablo herkese aynı ağırlığı verir. Yönleri ve birimleri ölçek eşitlemeyle temizlediği için ham verideki büyüklük farklarından etkilenmez. Hesabı şeffaftır; yayılım ve korelasyon tabloları raporda gösterilebilir ve "hangi kriterler örtüşüyor" sorusuna görünür cevap verir.

Sınırlılıkları aynı yapıdan doğar. Birincisi, korelasyon az seçenekle güvenilmezdir; küçük tablolarda ağırlıklar uçlara kaçar ve tek bir seçeneğin değeri korelasyonun işaretini değiştirebilir. İkincisi, korelasyon doğrusal ilişkiyi ölçer; iki kriter doğrusal olmayan biçimde ilişkiliyse tekrar görülmez. Üçüncüsü, "bilgi katkısı" ile "önem" aynı şey değildir; karar vericinin değerleri sonuçta görünmez. Dördüncüsü, ağırlıklar seçenek kümesine ve kriter listesine bağlıdır; bir kriter eklenince bütün korelasyon yapısı ve dolayısıyla bütün ağırlıklar değişir. Beşincisi, ölçek eşitlemede yön hatası korelasyonun işaretini tersine çevirir ve bunu fark etmek zordur. Standart sapmayla korelasyonun çarpımını ağırlığa dönüştürme biçimini Žižović, Miljković ve Marinković (2020) tartışmış ve değiştirmiştir. Nesnel yöntemlerin karşılaştırması için Zavadskas ve Podvezko (2016) kaynağına bakılabilir.

En yaygın hata, CRITIC'i ham tablo üzerinde çalıştırmaktır; büyük birimli kriter yayılım ölçüsünü ezer ve ağırlıklar birimlere bağlı çıkar. Yöntem eşitlenmiş tablo üzerinde tanımlıdır.

İkinci hata, kriter yönünü yanlış işaretlemektir; "azı iyi" bir kriter "çoğu iyi" işaretlenirse korelasyonların işareti döner ve tekrar cezası yanlış kritere gider. Üçüncü hata, üç dört seçenekli tablodan çıkan ağırlıklara güvenmektir. Dördüncü hata, düşük ağırlık alan bir kriteri "önemsiz" diye yorumlamaktır; düşük ağırlık çoğu zaman "başka bir kriterle örtüşüyor" demektir. Beşincisi, sabit bir kriteri tabloda bırakmaktır; ağırlığı sıfır çıkar. Altıncısı, bir çalışmanın CRITIC ağırlıklarını başka bir seçenek kümesinde kullanmaktır.

Temel ilke şudur:

CRITIC ağırlığı iki şeyi birlikte ölçer, yayılım ve kendine özgülük; düşük ağırlık "önemsiz" değil "tabloda zaten var olan bir bilgiyi tekrarlıyor" demektir ve rapor bunu böyle yazmalıdır.