FARE (Factor Relationship)

FARE bir sıralama yöntemi değildir; seçenekleri sıralamaz, kriterlerin ağırlığını üretir. Diğer nesnel ağırlık yöntemlerinden (Entropi, CRITIC, CILOS) farkı, girdisinin bir karar tablosu (seçenek × kriter) değil, bir kriter ilişki tablosu (kriter × kriter) olmasıdır. Bu tabloda her hücre, bir kriterin başka bir kriteri ne kadar güçlü etkilediğini gösterir. FARE bu yüzden tam anlamıyla nesnel değildir: ilişki tablosunun kendisi bir yerden gelmelidir ve genellikle bu, uzman görüşüyle doldurulur. DecisionMind'da nesnel ağırlık yöntemleriyle birlikte listelenir, ama girdisi kısmen uzman yargısına dayandığı için öznel ve nesnel arası bir karma yöntem olarak okunmalıdır.

Yöntemi Ginevičius 2011 yılında önermiştir. Fikir, AHP'nin ikili karşılaştırma mantığına yakındır, ama her kriter çiftini ayrı ayrı sormak yerine, kriterler arasındaki etki ilişkisinden yola çıkar.

FARE'nin arkasındaki fikir şudur: bir kararda kriterler birbirinden bağımsız durmaz, birbirini etkiler. Bir kriter ne kadar çok kriteri güçlü biçimde etkiliyorsa, o kriter kararın o kadar merkezinde durur ve o kadar yüksek ağırlığı hak eder. Ginevičius'un orijinal tasarımında bu ilişkilerin bir kısmı uzmandan alınır, geri kalanı sistemin işleyiş mantığından analitik olarak türetilir; böylece her kriter çiftini tek tek sormaya gerek kalmaz.

Bu fikrin sonucu, FARE'nin ağırlığı "kriterin kendi başına değeri" olarak değil, "kriterin sistem içindeki etki gücü" olarak tanımlamasıdır. Bir kriter tek başına önemli görünse de başka kriterleri etkilemiyorsa FARE ona düşük ağırlık verir. Bu ayrım kabul edilebiliyorsa, yani "önemli olan, çok şeyi etkileyen kriterdir" görüşü benimseniyorsa FARE doğru yerdedir; ağırlığın doğrudan verideki dağılımdan ya da uzmanın çıplak önceliğinden gelmesi gerekiyorsa Entropi, CRITIC ya da AHP daha uygundur.

DecisionMind'daki FARE tek adımda ilerler; kullanıcı ilişki tablosunu tam doldurulmuş biçimde verir.

Tek adım, satır toplamı ve normalize etme. Her kriter için, o kriterin diğer bütün kriterleri (ve kendisini) ne kadar etkilediğini gösteren satır toplanır. Bu toplam, bütün kriterlerin satır toplamlarının genel toplamına bölünür. Sonuç, toplamı 1 olan bir ağırlık vektörüdür.

Burada önemli bir sınır vardır. Ginevičius'un orijinal yönteminde ilişki tablosunun yalnız bir kısmı uzmandan alınır, geri kalan hücreler kriterlerin işleyiş koşullarından analitik olarak tamamlanır. DecisionMind bu tamamlama adımını uygulamaz; kullanıcının tabloyu baştan sona doldurmuş olarak vermesini bekler. Bu, yöntemi basitleştirir ama orijinal FARE'nin "az veriyle çok şey söyleme" avantajının bir kısmını kullanıcıya geri yükler.

Adımın formülü ve ara tabloları DecisionMind'daki yöntem sayfasında verilir; bu kart formül taşımaz.

FARE ağırlığı, bir kriterin ilişki tablosundaki toplam etki gücünü ölçer; kriterin kendi başına ne kadar "iyi" ya da "kötü" ölçüldüğüyle ilgisi yoktur. 0,60 ağırlık "bu kriter kararın yüzde 60'ıdır" demek değildir; "bu ilişki tablosunda bu kriterin toplam etki payı yaklaşık yüzde 60'tır" demektir. Ağırlık, ilişki tablosunun bir özelliğidir. Bir uzman ilişkileri farklı değerlendirip tabloyu değiştirirse ağırlık da değişir.

Bu yüzden FARE ağırlıkları, ilişki tablosunu dolduran uzmanın görüşünden bağımsız değildir; başka bir uzmanın dolduracağı tablo farklı bir ağırlık dağılımı verebilir. Tablo simetrik olmak zorunda değildir; bir kriterin diğerini etkileme gücü, tersinin aynısı olmak zorunda değildir. Bu esneklik aynı zamanda tutarlılığın dışarıdan denetlenmediği anlamına gelir.

Bu nedenle:

"FARE analizi C1'in en önemli kriter olduğunu kanıtladı"

yerine:

"Bu ilişki tablosuna göre C1 diğer kriterleri en güçlü etkileyen kriterdir; ağırlığı 0,60 bu etki payını yansıtır, tablonun kendisi uzman görüşüne dayanır"

biçiminde yazmak doğrudur.

FARE kesin (crisp) sayılarla çalışır, ama girdisi bir karar tablosu değil bir ilişki tablosudur: satır ve sütunları aynı kriter listesinden oluşan, her hücresinde bir etki gücü sayısı bulunan kare bir tablo. DecisionMind'da FARE'nin başka bir üyesi yoktur; tek başına bir yöntemdir.

Elinizde şunlar olmalı: kriterlerin tam listesi, her kriter çifti için bir etki gücü değeri (kendisiyle ilişkisi dahil) ve bu değerlerin pozitif olması. Tablo AHP'deki gibi karşılıklı (biri diğerinin tersi) olmak zorunda değildir; bu, hem esneklik hem de denetimsizlik demektir. En az iki kriter gerekir; kriter sayısı arttıkça ilişki tablosunu tutarlı doldurmak zorlaşır, çünkü kriter sayısının karesi kadar hücre doldurulmalıdır.

Kriterler arasında gerçek bir etkileşim varsa, yani biri diğerini büyütüyor ya da küçültüyorsa, ve bu etkileşim uzman görüşüyle makul biçimde tahmin edilebiliyorsa FARE uygun bir seçimdir. AHP'nin gerektirdiği tam ikili karşılaştırma külfetine girmeden, kriterlerin göreli etki gücünü yakalamak isteyen çalışmalarda tercih edilir.

Kullanılmaması gereken durumlar felsefesinden gelir. Kriterler birbirinden bağımsızsa (biri diğerini etkilemiyorsa) ilişki tablosu anlamsızlaşır ve Entropi ya da CRITIC gibi veriye dayalı bir yöntem daha uygundur. İlişki tablosunu dolduracak bir uzman yoksa FARE uygulanamaz; DecisionMind tabloyu analitik olarak tamamlamaz. Tutarlılığın denetlenmesi gerekiyorsa (AHP'deki tutarlılık oranı gibi) FARE bu denetimi sağlamaz.

Kriterler birbirini etkiliyor, uzman bu etkiyi tahmin edebiliyor → FARE

Etki ilişkisi yok, ağırlık doğrudan veriden çıksın → Entropi, CRITIC, CILOS

Tam ikili karşılaştırma ve tutarlılık denetimi isteniyor → AHP

Kriterler sıralı önceliklendirilsin, karşılaştırma azaltılsın → SWARA, BWM

FARE'nin en önemli üstünlüğü, AHP'nin gerektirdiği n(n-1)/2 ikili karşılaştırmanın tamamını istemeden kriterler arası etkileşimi yakalamasıdır; orijinal tasarımda yalnız bir kısım ilişki uzmandan alınır. Hesabı basittir ve tablo üzerinde izlenebilir. Kriterlerin birbirinden bağımsız değil, birbirini etkileyen bir sistem oluşturduğu durumlarda, bu etkileşimi görmezden gelen yöntemlere göre daha gerçekçi bir tablo sunar.

Sınırlılıkları büyük ölçüde ilişki tablosunun kendisinden doğar. Birincisi, tablo karşılıklılık zorunluluğu taşımadığı için tutarsızlıklar fark edilmeden kalabilir; DecisionMind'ın kendi mühendislik notu bu riski açıkça işaretler. İkincisi, ağırlık büyük ölçüde tabloyu dolduran uzmanın görüşüne bağlıdır; farklı bir uzman farklı bir ağırlık dağılımı üretebilir ve yöntem bu öznelliği gizlemez. Üçüncüsü, kriter sayısı arttıkça doldurulması gereken hücre sayısı karesel büyür ve tablo tutarlı doldurulamayabilir. Dördüncüsü, DecisionMind'ın uyguladığı basitleştirilmiş biçim, orijinal yöntemin "eksik veriden analitik tamamlama" adımını içermez; kullanıcı tabloyu baştan sona kendisi doldurmalıdır.

En yaygın hata, ilişki tablosunu bir karar tablosuyla karıştırmaktır; FARE'ye seçenek performans verisi değil, kriterler arası etki verisi girilmelidir.

İkinci hata, ağırlığı "kriterin doğal önemi" diye raporlamaktır; ağırlık, tabloyu dolduran uzmanın etki değerlendirmesini yansıtır. Üçüncü hata, tabloyu tek bir kişinin doldurmasına rağmen sonucu "objektif analiz" diye sunmaktır; girdi öznel olduğu için sonuç da öznelliği taşır. Dördüncü hata, satır toplamları arasındaki mantıksızlıkları fark etmeden hesaba sokmaktır; örneğin bir kriterin kendini aşırı yüksek etkilediğini işaretlemek gibi. Satır toplamlarının makul olup olmadığı kontrol edilmelidir. Beşincisi, farklı uzmanların doldurduğu tabloları karşılaştırmadan tek bir tabloya güvenmektir.

Temel ilke şudur:

FARE ağırlığı, ilişki tablosunu dolduran uzmanın kriterler arası etki değerlendirmesini yansıtır; tablo değişirse ağırlık değişir ve rapor bunu bir veri bulgusu değil bir uzman değerlendirmesi olarak sunmalıdır.