Delphi Yöntemi

Delphi, bir grup uzmanın kriter önemi, risk düzeyi ya da gelecek tahmini gibi bir konuda ortak bir görüşe ne ölçüde yaklaştığını, uzmanları bir araya toplamadan ve birbirlerinin kimliğini göstermeden ölçen bir yöntemdir. Çok kriterli karar bağlamında çıktısı, uzmanların ortalama puanlarından türetilen bir ağırlık vektörüdür; sıralama yapmaz, seçenek değerlendirmez. Dalkey ve Helmer (1963) tarafından RAND Corporation'da, uzmanların yüz yüze tartışırken birbirini etkilemesini (baskın kişinin görüşünün öne çıkması gibi) önlemek amacıyla geliştirilmiştir; bugün kriter ağırlıklandırmadan sağlık politikasına, teknoloji öngörüsünden eğitim planlamasına kadar çok geniş bir alanda kullanılır.

Delphi'nin arkasındaki fikir, bir grubun ortak aklının, üyelerin birbirini etkilemeden bağımsızca düşünmesiyle daha güvenilir ortaya çıkacağıdır. Bir toplantı odasında en kıdemli ya da en yüksek sesli kişinin görüşü diğerlerini gölgede bırakabilir; Delphi bunu, uzmanları birbirinden ayırarak ve yalnız istatistiksel özet (ortalama, dağılım) paylaşarak engeller. Her turda uzmanlar, grubun nereye yöneldiğini görür ama kimin ne dediğini görmez; bu bilgiyle görüşünü değiştirebilir ya da ısrar edebilir. Süreç, görüşler yeterince yakınsayana ya da tur sayısı önceden belirlenen bir sınıra ulaşana kadar tekrarlanır.

Bunun bir felsefi sonucu vardır: Delphi bir uzlaşma yöntemidir, bir tutarlılık yöntemi değildir. AHP ya da BWM gibi yöntemler bir uzmanın kendi puanlarının iç tutarlılığını ölçer; Delphi ise birden çok bağımsız uzmanın zamanla ne kadar birbirine yaklaştığını ölçer. Uzlaşı sağlanmazsa (görüşler ısrarla dağınık kalırsa) Delphi'nin dürüst sonucu "bu konuda uzman görüşü net değil" demektir; bu bir başarısızlık değil, kararın kendisi hakkında değerli bir bilgidir.

Yöntem tur tur ilerleyen tek bir döngüden oluşur.

Birinci adım, ilk tur puanlama. Her uzman, birbirinden bağımsız olarak, her kritere bir önem puanı verir. Uzmanlar bu aşamada birbirinin puanını görmez.

İkinci adım, özet ve geri bildirim. Her kriter için uzmanların ortalaması ve puanların ne kadar dağıldığı (değişim katsayısı: standart sapmanın ortalamaya oranı) hesaplanır. Bu özet, kimliği gizli tutularak tüm uzmanlara geri gönderilir.

Üçüncü adım, yakınsama kontrolü. Her kriter için değişim katsayısı önceden belirlenmiş bir eşiğin altındaysa, o kriterde uzlaşı sağlanmış kabul edilir. Tüm kriterlerde eşik sağlanmışsa süreç durur.

Dördüncü adım, yeni tur. Eşik sağlanmayan kriterler için uzmanlardan, grup özetini gördükten sonra yeni bir puan istenir. Uzman önceki puanında ısrar edebilir ya da grup yönüne doğru güncelleyebilir. İkinci adıma dönülür.

Beşinci adım, ağırlığa çevirme. Süreç durduğunda, son turdaki ortalama puanlar kendi toplamına bölünerek toplamı bir olan kriter ağırlıklarına çevrilir.

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

Ağırlık, uzmanların son turda ulaştığı ortalama görüşü yansıtır; bu görüşün ne kadar sağlam bir uzlaşıya dayandığını tek başına göstermez. Bir kriterin ağırlığı yüksek olabilir ama arkasındaki değişim katsayısı hâlâ eşiğe yakınsa, bu ağırlık "kırılgan bir uzlaşı" üzerine kuruludur. Delphi'nin çıktısını okurken yalnız son ağırlıklara değil, kaç tur sürdüğüne ve son turdaki dağılıma da bakmak gerekir; az turda hızla yakınsayan bir kriter ile çok turda zorlukla yakınsayan bir kriter aynı ağırlığı taşıyabilir ama aynı güvenilirlikte değildir.

Bu nedenle:

"Delphi bu kriterin en önemli olduğunu kanıtladı"

yerine:

"Uzmanlar üç turun sonunda bu kritere en yüksek ortalama önemi verdi ve görüşleri kabul edilen eşiğin altında bir dağılıma yakınsadı"

biçiminde yazmak doğrudur.

Delphi kesin (sayısal) veriyle çalışır: her uzmanın her kritere verdiği bir puan. DecisionMind'da Delphi'nin kendi ailesinde ayrı bir kayıtlı uzantı üyesi yoktur. Elinizde şunlar olmalı: en az iki uzman, en az iki kriter, her tur için uzmanların bağımsız puanları ve önceden belirlenmiş bir yakınsama eşiği (değişim katsayısı için tipik olarak 0,10 ile 0,30 arası bir değer). Delphi ağırlık üretir, dışarıdan ağırlık istemez. Kriter sayısında üç ile on iki arası, uzman sayısında en az beş ile on beş arası (istatistiksel özetin anlamlı olması için) tipiktir; çok az uzmanla ortalama ve dağılım güvenilir olmaz.

Uzmanları bir araya toplamak mümkün değilse, toplansa bile bir kişinin görüşü diğerlerini baskılama riski taşıyorsa ve zaman baskısı olmadan birkaç tur boyunca görüş toplanabiliyorsa Delphi uygun bir seçimdir. Uzmanlar zaten tek seferde ikili karşılaştırma yapabiliyorsa ve tur tur geri bildirim sürecine zaman ayrılamıyorsa AHP, BWM ya da FUCOM gibi tek turlu yöntemler daha pratiktir. Uzmanlar arasında baştan güçlü bir uzlaşı bekleniyorsa (örneğin teknik bir standardın zaten net olduğu bir konu) Delphi'nin çok turlu yapısı gereksiz zaman kaybına yol açar.

Uzmanlar dağınık, baskı riski var, zamana yayılabilir bir süreç uygun → Delphi

Uzmanlar tek turda ikili karşılaştırma yapabilir → AHP, BWM, FUCOM

Asıl ihtiyaç grup uzlaşısı değil, verinin kendi değişkenliği → Entropy, CRITIC

Kriterler arası etkileşim ölçülmeli → DEMATEL, DANP

Delphi'nin en önemli üstünlüğü, kimliği gizleyerek grup baskısını (baskın kişinin, hiyerarşinin ya da grup içi çekingenliğin) azaltmasıdır. Uzmanların coğrafi olarak dağınık olduğu, aynı anda bir araya gelemediği durumlarda kolayca uygulanabilir. Tur tur ilerlemesi, uzmanlara başkalarının görüşünü gördükten sonra kendi görüşünü yeniden düşünme fırsatı verir; bu, tek seferlik bir ankette olmayan bir öğrenme imkânıdır.

Yöntemin en büyük sınırlılığı zaman maliyetidir: birden çok tur, her turda uzmanlardan yanıt beklemek anlamına gelir ve bu süreç haftalarca sürebilir; uzman yorgunluğu ve tur ortasında ekipten ayrılma riski, katılımcı sayısını ve dolayısıyla sonucun güvenilirliğini düşürür (Hasson, Keeney ve McKenna, 2000). İkincisi, yakınsama eşiğinin seçimi özneldir; çok sıkı bir eşik gereksiz yere çok tur gerektirir, çok gevşek bir eşik anlamlı olmayan bir uzlaşıyı "sağlandı" sayabilir. Üçüncüsü, geri bildirimde yalnız ortalama ve dağılım gösterilmesi, azınlıkta kalan ama haklı olabilecek bir görüşün sonraki turda çoğunluğa doğru bastırılmasına yol açabilir; Rowe ve Wright (1999) bunu grup baskısının Delphi'ye sızmasının bir biçimi olarak tanımlar, yöntemin ortadan kaldırmaya çalıştığı sorunun küçültülmüş bir versiyonudur.

En sık hata, yakınsama eşiğini analiz başlamadan önce değil, sonuçlara bakıp "bu kadar tur yeter" diye sonradan belirlemektir; eşik önceden sabitlenmelidir. İkinci hata, az sayıda uzmanla (örneğin üç kişiyle) Delphi uygulayıp istatistiksel özetin (ortalama, değişim katsayısı) güvenilir olduğunu varsaymaktır; az uzmanla dağılım ölçüleri kararsız olur. Üçüncü hata, bir turda uzlaşı sağlanmadığında süreci zorla durdurup son turun ortalamasını "sonuç" diye sunmaktır; yakınsamamış bir kriterin ağırlığı raporda açıkça belirsiz olarak işaretlenmelidir. Dördüncü hata, uzmanlara geri bildirim verirken kimliği gizlemeyi atlayıp kim ne demiş göstermektir; bu, yöntemin temel amacını (baskısız bağımsız görüş) ortadan kaldırır.

Temel ilke şudur:

Delphi'nin ağırlığı, uzmanların ulaştığı son ortalamadır; bu ortalamanın ne kadar sağlam bir uzlaşıya dayandığı ayrı bir bilgidir ve raporda birlikte gösterilmelidir.