DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory)

DEMATEL, elinizde seçenekleri karşılaştıran bir karar tablosu olmadığında, kriterlerin ya da faktörlerin birbirini ne kadar etkilediğini gösteren bir uzman değerlendirmeniz olduğunda kullanılır. Bu bir yapı çözümleme (structural analysis) yöntemidir. Bir sıralama yöntemi değildir: seçenekleri sıraya dizmez, kriterleri karşılaştırır. Çıktısı her kriter için iki sayıdır: verdiği toplam etki ve aldığı toplam etki. Bunlardan iki bileşik değer türetilir: toplam etkileşim ve net rol. Toplam etkileşim, kriterin sistemdeki merkeziliğini gösterir. Net rol ise kriterin ağırlıklı olarak etki veren bir "neden" mi, yoksa ağırlıklı olarak etki alan bir "sonuç" mu olduğunu gösterir. Bu ikinci değer istenirse normalize edilip kriter ağırlığı olarak da kullanılabilir; DecisionMind bu iki kullanımı da destekler. Gabus ve Fontela bu yöntemi 1972'de Battelle Cenevre Araştırma Merkezi'nin bir teknik raporu olarak geliştirmiştir. Dergi makalesi değil kurum raporu olduğu için DOI taşımaz. Uygulama taramalarında DEMATEL'in tek başına payı küçüktür; Mardani ve ark.'nın (2015) taramasında incelenen yöntemlerin yaklaşık %1,8'ini oluşturur. Daha çok başka yöntemlerle (ANP, TOPSIS, VIKOR) birlikte, kriterler arası bağımlılığı önceden haritalamak için kullanılır.

DEMATEL'in arkasındaki soru "hangi kriter en önemli" değil, "kriterler arasındaki neden-sonuç ağı nasıl işliyor"dur. TOPSIS, SAW gibi çoğu yöntem kriterleri birbirinden bağımsız kabul eder. DEMATEL tam tersini varsayar: kriterler birbirini etkiler. Bu etkileşim görmezden gelinirse ağırlıklandırma ve karar yanlış kurulur. Benzetme olarak bir soyağacı yerine bir nüfuz ağı çizmeyi düşünün. Bu ağda "kim kimden üstün" değil, "kim kimi ne kadar etkiliyor" sorusu sorulur.

Bu düşüncenin sonucu, DEMATEL'in kriterleri iki role ayırmasıdır. Neden grubu, verdiği etki aldığından fazla olan, sistemi iten kriterlerdir. Sonuç grubu ise aldığı etki verdiğinden fazla olan, sistemin tepki verdiği kriterlerdir. Bu ayrım "hangi kritere müdahale etmek en yüksek dolaylı etkiyi yaratır" sorusuna cevap verir. Neden grubundaki bir kriter iyileştirildiğinde, bu iyileşme ağ üzerinden sonuç grubundaki kriterlere de yayılır. DEMATEL bu anlamda telafi edici ya da eleyici değildir; nedensel bir haritadır.

Yöntem beş adımda ilerler.

Birinci adım, doğrudan-etki matrisi. Uzmanlar (biri ya da bir grup), her kriter çifti için şu soruyu sorar: "Bu kriter şu kriteri ne kadar etkiler?" Cevap bir ölçek üzerinden verilir, örneğin 0'dan 4'e. Bir kriterin kendini etkilemesi tanımsızdır, bu yüzden köşegen sıfırdır. Sonuç, kare bir doğrudan-etki matrisidir.

İkinci adım, normalizasyon. DEMATEL, matrisin satır ve sütun toplamlarının en büyüğünü bulur ve bütün değerleri buna böler. Böylece değerler ortak, karşılaştırılabilir bir ölçeğe iner. Bu adım, matrisin sonraki adımda ıraksamaması için gereklidir.

Üçüncü adım, toplam ilişki matrisi. DEMATEL burada yalnız doğrudan etkileri değil, dolaylı etkileri de hesaba katar. Bir kriterin başka bir kriter üzerinden üçüncü bir kriteri etkilemesi gibi zincirleme yolları matrise ekler. Bu adım, kriterler arasındaki bütün dolaylı yolları tek bir matriste toplar.

Dördüncü adım, verilen ve alınan toplam etki. Toplam ilişki matrisinin satır toplamları (D) her kriterin diğerlerine verdiği toplam etkiyi, sütun toplamları (R) her kriterin diğerlerinden aldığı toplam etkiyi verir.

Beşinci adım, toplam etkileşim ve net rol. DEMATEL, D ile R'yi toplayarak (D+R) kriterin sistemdeki toplam etkileşimini bulur; bu değer kriterin önemini ya da merkeziliğini gösterir. D'den R'yi çıkararak da (D−R) kriterin net rolünü bulur. D−R pozitifse kriter neden grubundadır (verdiği etki fazla), negatifse sonuç grubundadır (aldığı etki fazla). İstenirse DecisionMind, D+R ve D−R değerlerini birlikte normalize ederek kriter ağırlığına dönüştürür.

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

DEMATEL iki farklı bilgiyi aynı anda verir ve bunlar birbirine karıştırılmamalıdır. Toplam etkileşim (D+R), kriterin ağdaki merkeziliğini gösterir. Değeri yüksekse o kriter hem çok etki veriyor hem çok etki alıyor demektir; sistemin "kalabalık" bir kavşağıdır. Net rol (D−R) ise bu etkileşimin yönünü gösterir. Pozitifse kriter ağırlıklı olarak etki veren taraftır, yani neden grubundadır; negatifse ağırlıklı olarak etki alan taraftır, yani sonuç grubundadır. Yüksek toplam etkileşime sahip bir kriter, net rolüne göre ya neden ya da sonuç grubunda olabilir; ikisi aynı şeyi söylemez. D−R sıfıra çok yakın bir kriter, verdiği ve aldığı etkinin dengede olduğu, gruplamanın kesin olmadığı bir sınır durumundadır. Uzman puanlarındaki küçük bir değişiklik böyle bir kriteri bir gruptan diğerine kaydırabilir.

Bu nedenle:

"DEMATEL kriter C2'yi en önemli kriter olarak sıraladı"

yerine:

"C2 en yüksek toplam etkileşime sahiptir; bu onu en önemli kriter yapmaz, sistemde en çok bağlantılı kriter yapar. Hangi kriterin neden, hangisinin sonuç konumunda olduğunu net rol (D−R) işareti gösterir"

biçiminde yazmak doğrudur. DEMATEL bir sıralama üretmez; bir yapı haritası üretir.

DEMATEL kesin (crisp) veriyle çalışır. Girdisi klasik karar tablosundan farklıdır: satır ve sütunları aynı kriterler olan, köşegeni sıfır olan kare bir etki matrisi gerekir. Her hücre bir uzman puanıdır, 0'dan seçilen üst sınıra kadar. Seçenek/alternatif tablosu DEMATEL'in girdisi değildir. DEMATEL seçenekleri sıralamaz, kriterler arasındaki ilişkiyi çözer. En az iki kriter gerekir. Üç ile on iki kriter arası rahat çalışır. Daha kalabalık kriter kümelerinde uzmanın her çifti tutarlı puanlaması zorlaşır. DecisionMind, temel yöntemle birlikte üç DEMATEL üyesi sunar: bulanık ve senaryo-bulanık uzantılar. Veriniz kesin puan yerine dilsel/bulanık ifadeyse, ilgili uzantıyı kullanabilirsiniz.

Kriterleriniz birbirinden bağımsız değilse, yani biri diğerini etkiliyorsa, DEMATEL uygun bir seçimdir. Bu etkileşimi görünür kılmak, hangi kriterin sistemi ittiğini hangisinin tepki verdiğini ayırmak istediğinizde özellikle işe yarar. Karar vericiler DEMATEL'i genellikle bir karar analizinin başında, kriterleri seçmeden ya da ağırlıklandırmadan önce kullanır. DEMATEL tek başına nihai bir sıralama üretmez.

Kullanılmaması gereken durumlar şunlardır. Kriterleriniz gerçekten bağımsızsa, yani birbirini etkilemiyorsa, DEMATEL gereksiz bir karmaşıklık katar; doğrudan Entropy ya da CRITIC gibi nesnel ağırlık yöntemleri yeterlidir. Amacınız seçenekleri sıralamaksa DEMATEL bunu yapmaz; ürettiği ağırlıkları bir sıralama yöntemine, TOPSIS, VIKOR ya da SAW gibi, girdi olarak vermeniz gerekir. Uzman sayısı çok azsa ya da uzmanlar arasında büyük görüş ayrılığı varsa, tek bir etki matrisi bu ayrılığı gizler.

Kriterler arası karşılıklı etki var, bunu haritalamak istiyorsanız → DEMATEL

Amaç kriter ağırlığı, kriterler bağımsız kabul edilebiliyorsa → Entropy, CRITIC (nesnel) · AHP, BWM, SWARA (öznel)

Amaç seçenekleri sıralamak → DEMATEL'in ürettiği ağırlıkları bir sıralama yöntemine (TOPSIS, VIKOR, SAW) girdi yapın

Kriterler arası etkiyi hem ağırlığa hem sıralamaya bütünleşik biçimde katmak isterseniz → DEMATEL-tabanlı ANP

DEMATEL'in en belirgin üstünlüğü, çoğu yöntemin görmezden geldiği kriterler arası bağımlılığı açıkça hesaba katmasıdır. Kriterleri yalnız "önemli/önemsiz" diye değil, "sistemi iten/sistemden etkilenen" diye ikiye ayırarak nereye müdahale edilmesi gerektiğini gösterir. Bu, yalnızca ağırlık üreten yöntemlerin veremeyeceği bir bilgidir. Çıktısı görsel olarak da (neden-sonuç diyagramı) sunulabilir ve karar vericiye kolay anlatılır. Küçük ve orta sayıda kriterle rahat çalışır ve hesap yükü düşüktür.

Sınırlılıkları da aynı yapıdan gelir. Birincisi, sonuç doğrudan uzman puanlarına dayanır. Farklı bir uzman grubu ya da farklı bir ölçek, 0-3 yerine 0-4 gibi, farklı bir etki matrisi üretebilir. Bu da farklı bir neden/sonuç ayrımına yol açar (Si, You, Liu ve Zhang, 2018). İkincisi, kriter sayısı arttıkça uzmanın her çifti tutarlı biçimde puanlaması zorlaşır. Yöntem büyük kriter kümelerinde pratik değildir. Üçüncüsü, toplam ilişki matrisinin hesaplanabilmesi için normalize edilmiş matrisin belirli bir matematiksel koşulu sağlaması gerekir. Bu koşul sağlanmazsa hesap ıraksar ve sonuç tanımsız kalır (DecisionMind bunu veri kontrolünde yakalar). Dördüncüsü, DEMATEL tek başına yaygın bir yöntem değildir. Mardani ve ark.'nın (2015) taramasında incelenen 2000-2014 uygulamalarının yaklaşık %1,8'ini oluşturur. Çoğunlukla başka yöntemlerle birlikte kullanılır ve tek başına sonuçlarının dış geçerliliği sınırlıdır.

En yaygın hata, toplam etkileşim (D+R) değerini doğrudan "önem sırası" gibi okuyup net rolü (D−R) hiç incelememektir. Oysa yüksek D+R'ye sahip bir kriter neden de olabilir, sonuç da. İkinci hata, D−R'nin işaretine bakmadan, sıfıra yakın bir kriteri kesin biçimde bir gruba (neden ya da sonuç) yazmaktır. Bu, sınırda kalan bir sınıflandırmadır ve uzman puanlarındaki küçük değişikliklerle yön değiştirebilir. Üçüncü hata, DEMATEL'in çıktısını seçenekler arasında bir sıralama gibi sunmaktır. DEMATEL kriterleri karşılaştırır, seçenekleri değil. Dördüncü hata, tek bir uzmanın puanını "grubun görüşü" gibi raporlamaktır. Birden çok uzman varsa, matrislerin nasıl birleştirildiğini, ortalama mı yoksa ağırlıklı ortalama mı, raporda belirtmek gerekir. Beşincisi, köşegen hücrelere sıfırdan farklı bir değer girmektir. Bu, tanım gereği anlamsızdır.

Temel ilke şudur:

DEMATEL bir sıralama değil bir yapı üretir; D+R kriterin merkeziliğini, D−R kimin neden kimin sonuç olduğunu gösterir ve bu ikisi birbirinin yerine geçmez.