PAMSSEM I (Karma Değerlendirmeler için Çok Kriterli Toplama Prosedürü)

PAMSSEM I, elinizde birden çok kriterle değerlendirilmiş bir karar tablosu olduğunda ("hangi tedarikçi", "hangi proje", "hangi bölge") seçenekleri sıralayan bir üstünlük (outranking) yöntemidir. Çıktısı her seçenek için bir tercih akışı değeridir, ama sıralama tam değildir: yöntem bazı seçenek çiftleri için "bu ikisi karşılaştırılamaz" der ve onları sıraya zorlamaz. PAMSSEM I, 1990'lı yıllarda Martel ve ortaklarının, ELECTRE ailesinin uyum-uyumsuzluk-veto mantığı ile PROMETHEE ailesinin akış mantığını birleştirme çalışmalarından doğmuştur. Bu adımların en açık ve doğrulanabilir yayını Ben Amor, Jabeur ve Martel'in 2007'de yayımladığı, karma değerlendirmeler için çok kriterli toplama prosedürünü tanıtan makaledir.

PAMSSEM I'in arkasındaki fikir, iki farklı üstünlük anlayışını tek çatı altında toplamaktır. Bir yandan ELECTRE ailesinin sorusunu sorar: bir seçenek diğerini gerçekten geçiyor mu, yoksa bir kriterde o kadar kötü mü ki bu tek zayıflık her şeyi geçersiz kılıyor? Bu ikinci soru veto eşiğiyle yanıtlanır. Öte yandan PROMETHEE ailesinin bakışını da taşır: her seçeneğin diğerlerine göre ortalama ne kadar üstün çıktığını (giden akış) ve ne kadar geride kaldığını (gelen akış) hesaplar.

Bu ikili yapının bir felsefi sonucu vardır. PAMSSEM I ne TOPSIS gibi tam telafi edicidir ne de klasik ELECTRE gibi katı bir eleme yöntemidir. Kriterler arasında sınırlı bir telafiye izin verir, ama veto eşiği aşıldığında bu telafiyi durdurur. Ayrıca dürüst bir yöntemdir: iki seçenek birbirine göre karışık sinyal veriyorsa (biri bir yönde iyi, öbürü başka yönde iyi) yöntem zorla bir sıra üretmez, "bu ikisi hakkında karar veremiyorum" demeyi tercih eder.

Yöntem yedi adımda ilerler.

Birinci adım, ikili yerel karşılaştırma. Her kriter için iki seçenek arasındaki fark hesaplanır, kriterin yönüne göre işaretlenir. Fark küçükse (kayıtsızlık eşiğinin altında) yerel karşılaştırma sıfırdır; fark büyükse (tercih eşiğinin üstünde) yerel karşılaştırma bir'dir; ikisi arasındaysa fark oranına göre bir ara değer alınır.

İkinci adım, uyum (concordance). Bu yerel karşılaştırmalar kriter ağırlıklarıyla ağırlıklı toplanır ve bir uyum derecesi elde edilir. Uyum derecesi yüksekse, kriterlerin çoğu birinci seçeneği ikinciye tercih ediyor demektir.

Üçüncü adım, uyumsuzluk (discordance). Her kriter için, ikinci seçeneğin birinciyi ne kadar geride bıraktığı, o kriterin tablodaki tüm genişliğine oranlanır. Bu, "kaybedilen kriterde kayıp ne kadar büyük" sorusuna cevap verir.

Dördüncü adım, kapsamlı üstünlük derecesi. DecisionMind bu adımda bir veto kapısı uygular: kullanıcı bir veto eşiği belirtmişse ve bir kriterdeki ters fark bu eşiği aşıyorsa, üstünlük derecesi sıfırlanır; birinci seçenek ikinciyi hiçbir şekilde geçemez. Veto eşiği aşılmıyorsa, kapsamlı üstünlük derecesi doğrudan uyum derecesine eşittir. Veto eşiği hiç belirtilmemişse (varsayılan durum) bu kapı hiç kapanmaz ve üstünlük her zaman uyum derecesine eşit kalır.

Beşinci adım, giden ve gelen akış. Her seçeneğin diğer tüm seçenekleri ne kadar geçtiğinin ortalaması giden akışı, diğerlerinin onu ne kadar geçtiğinin ortalaması gelen akışı verir.

Altıncı adım, net akış. Giden akıştan gelen akış çıkarılır.

Yedinci adım, kısmi sıralama. Bir seçenek diğerini yalnızca hem giden akışta eşit ya da üstün, hem gelen akışta eşit ya da daha iyi olduğunda (ve en az birinde kesin farkla) geçer. İki seçenek karışık sinyal veriyorsa (biri giden akışta, öbürü gelen akışta öndeyse) aralarında sıra kurulmaz; bu seçenekler karşılaştırılamaz kalır.

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

Net akış, bir seçeneğin diğerlerine göre ortalama olarak ne kadar öne çıktığını gösterir; bir yüzde ya da kesinlik derecesi değildir. Pozitif bir değer seçeneğin genel eğilimde öne çıktığını, negatif bir değer geride kaldığını gösterir. Ama PAMSSEM I'in asıl ayırt edici çıktısı net akış değil, kısmi sıralamadır: hangi çiftlerin gerçekten karşılaştırılabildiği, hangilerinin karşılaştırılamaz kaldığıdır.

Bu nedenle:

"PAMSSEM I tüm seçenekleri sıraladı"

yerine:

"PAMSSEM I şu çiftleri birbirine göre sıraladı, şu çiftler hakkında ise karar veremedi; net akış yalnız ek bir referans değeridir"

biçiminde yazmak doğrudur.

PAMSSEM I kesin (crisp) veriyle çalışır: her hücrede tek bir sayı. DecisionMind'da bu yöntemin ayrı bir veri türü uzantısı bulunmaz; temel biçimiyle tek başına yer alır.

Elinizde şunlar olmalı: satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler, her hücrede bir sayı; her kriter için yön bilgisi; toplamı 1 olan kriter ağırlıkları. Ayrıca her kriter için kayıtsızlık ve tercih eşikleri gerekir; belirtilmezse DecisionMind sıfır ve bir gibi uç değerler kullanır, bu da yerel karşılaştırmayı basit bir "büyük mü küçük mü" sorusuna indirger. Veto eşiği isteğe bağlıdır ama önemlidir: belirtilmezse hiçbir kriter veto uygulayamaz ve yöntem, tasarlandığı güvenlik mekanizması olmadan çalışır. PAMSSEM I ağırlık üretmez, dışarıdan alır.

Kriterleriniz sayısalsa, sınırlı bir telafiye izin veriyorsanız ama belirli bir kriterde çok kötü bir performansın diğer kriterlerle asla kapatılmasını istemiyorsanız ve iki seçenek hakkında karar verilemediğinde bunun açıkça söylenmesini istiyorsanız PAMSSEM I uygun bir seçimdir.

Kullanılmaması gereken durumlar şunlardır: veto eşiğini gerekçelendiremiyorsanız yöntem sessizce devre dışı kalan bir güvenlik mekanizmasıyla çalışır. Tam bir sıralama istiyorsanız PAMSSEM I bunu garanti etmez; tam telafi kabul edilebiliyorsa daha basit bir yöntem yeterlidir.

Sınırlı telafi, veto eşiği gerekçelendirilebiliyor, kısmi sıralama kabul edilebilir → PAMSSEM I

Tam sıralama şart → PAMSSEM II ya da tam telafi eden bir yöntem

Tam telafi kabul edilebiliyor, veto gerekmiyor → TOPSIS, SAW

Eşik yerine ağırlık gerekiyor → AHP, BWM, SWARA (öznel) · Entropy, CRITIC (nesnel)

PAMSSEM I'in en önemli üstünlüğü dürüstlüğüdür: karışık sinyal veren seçenek çiftlerini zorla sıraya sokmaz, bu da kararı olduğundan daha kesin göstermez. Veto eşiği tanımlandığında, tek bir kriterdeki kabul edilemez zayıflığın diğer kriterlerle örtülmesini engeller; bu, tam telafi eden yöntemlerin (TOPSIS, SAW) yapamadığı bir korumadır. Uyum ve akış hesaplarının ikisini birden kullanması, yalnız tek bir mantığa (yalnız veto ya da yalnız akış) dayanan yöntemlerden daha zengin bir görünüm sunar.

Sınırlılıkları parametre bağımlılığından doğar. Birincisi, sonuç kayıtsızlık, tercih ve veto eşiklerine doğrudan bağlıdır; bu eşikler gerekçesiz seçilirse sonuç keyfi hâle gelir. İkincisi, veto eşiği belirtilmezse yöntem sessizce devre dışı kalır ve kullanıcı, aslında hiç çalışmayan bir güvenlik mekanizmasına güvenmiş olabilir. Üçüncüsü, kısmi sıralama karar vericiye "kim daha iyi" sorusuna her zaman cevap vermez; bazı çiftlerde belirsizlik kalır ve bu durum ek bir yöntemle (örneğin PAMSSEM II) çözülmelidir. Dördüncüsü, outranking yöntemlerinin ortak sınırlılığı burada da geçerlidir: seçenek kümesi değiştiğinde uyum ve uyumsuzluk dereceleri yeniden hesaplanır ve sıralama etkilenebilir (Roy, 1991).

En yaygın hata, veto eşiğini hiç belirtmeden PAMSSEM I'in "kötü seçenekleri otomatik eleyeceğini" varsaymaktır; eşik verilmezse hiçbir eleme olmaz, yöntem yalnız ağırlıklı uyum hesabına döner.

İkinci hata, kısmi sıralamada karşılaştırılamaz kalan bir çifti "eşit" diye okumaktır; karşılaştırılamazlık eşitlik değil, karışık sinyal demektir. Üçüncü hata, kayıtsızlık ve tercih eşiklerini veriye bakmadan varsayılan uç değerlerde bırakmaktır; bu, yerel karşılaştırmayı ince bir dereceleme yerine kaba bir "geçti mi geçmedi mi" sorusuna indirger. Dördüncü hata, net akışı tek başına nihai karar gibi sunup kısmi sıralamanın gösterdiği belirsizlikleri raporlamamaktır.

Temel ilke şudur:

PAMSSEM I sonucu, belirlediğiniz eşiklerin bir yansımasıdır; eşikler gerekçesizse sonuç da gerekçesizdir ve kısmi sıralamadaki karşılaştırılamaz çiftler rapordan gizlenmemelidir.