PIPRECIA (Eksen Kriterle İkili Göreli Önem Değerlendirmesi)

PIPRECIA, kriterlere uzman görüşüyle ağırlık veren bir yöntemdir. Çıktısı, toplamı bir olan bir ağırlık vektörüdür; seçenek değerlendirmez. SWARA yönteminde uzman önce kriterleri önem sırasına göre dizmek, sonra her kriterin bir öncekinden ne kadar daha az önemli olduğunu söylemek zorundadır; bu, "hangisi daha önemli" sorusunun cevabını baştan bilmeyi gerektirir. PIPRECIA bu zorunluluğu kaldırır: kriterler herhangi bir sırayla (örneğin alfabetik ya da veri toplama sırasıyla) ele alınabilir ve her kriter, bir öncekine göre daha önemli, eşit ya da daha az önemli olarak değerlendirilebilir. Stanujkić, Zavadskas, Karabašević, Smarandache ve Turskis tarafından 2017'de önerilen yöntem, SWARA'nın esnetilmiş bir biçimi olarak kriter ağırlıklandırma çalışmalarında kullanılır.

PIPRECIA'nın arkasındaki fikir, gerçek karar durumlarında uzmanların kriterleri önem sırasına dizmeden önce bile her kriter hakkında bir yargıya sahip olabileceğidir. SWARA, "en önemliden en az önemliye doğru sırala, sonra aradaki farkları söyle" der; bu, uzmanın sıralamaya karar vermesini analiz başlamadan önce zorunlu kılar ve yanlış bir ilk sıralama tüm sonucu etkiler. PIPRECIA ise kriterleri hangi sırada ele alırsa alsın, her kriter için yalnız "bir öncekine göre nasıl" sorusunu sorar; cevap üç yönde de olabilir: daha önemli, eşit ya da daha az önemli. Bu, sıralamayı analiz sürecinin bir çıktısı hâline getirir, önceden verilmesi gereken bir varsayım olmaktan çıkarır.

Bunun bir sonucu vardır: PIPRECIA'da kriterlerin ele alınma sırası (pivot sırası) sonucu etkiler, çünkü her karşılaştırma bir öncekine göre yapılır. SWARA'nın "önce sırala" sorunu ortadan kalkar ama yerine "ele alma sırası ağırlığı etkiler mi" sorusu gelir; bu nedenle pivot sırası rastgele değil, gerekçeli seçilmelidir.

Yöntem üç adımda ilerler.

Birinci adım, göreli önem katsayısı. Kriterler belirlenen bir sırayla ele alınır; ilk kriter referans kabul edilir ve katsayısı 1 olarak sabitlenir. Sıradaki her kriter için uzman, bu kriterin bir öncekine göre önemini 0 ile 2 arasında bir sayıyla değerlendirir: 1 eşit önem, 1'den büyük değer bir öncekinden daha önemli, 1'den küçük değer bir öncekinden daha az önemli demektir.

İkinci adım, katsayı ve göreceli ağırlık. Her kriter için bu göreli önem sayısından bir katsayı türetilir (2 eksi göreli önem sayısı). İlk kriterin göreceli ağırlığı 1 kabul edilir; sonraki her kriterin göreceli ağırlığı, bir öncekinin göreceli ağırlığı bu katsayıya bölünerek bulunur. Göreli önem sayısı 1'den büyükse (kriter bir öncekinden daha önemliyse) katsayı küçülür ve göreceli ağırlık büyür; göreli önem sayısı 1'den küçükse tam tersi olur.

Üçüncü adım, normalize ağırlık. Göreceli ağırlıklar kendi toplamına bölünerek toplamı bir olan kriter ağırlıklarına dönüştürülür.

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

Ağırlık, kriterlerin ele alınma sırasında birbirine göre verilen göreli önem yargılarının birikimli bir sonucudur; bir kriterin ağırlığı yalnız kendi yargısına değil, ondan önce gelen tüm kriterlerin yargılarına da bağlıdır. Son kriterin ağırlığı, önceki tüm kriterlerin göreceli ağırlıklarının çarpımsal birikimini taşıdığı için genellikle en büyük ya da en küçük uçta çıkar. Bu, o kriterin "gerçekte" en önemli ya da en önemsiz olduğu anlamına gelmez; ele alınma sırasının son halkası olmasından da kaynaklanabilir.

Bu nedenle:

"PIPRECIA bu kriterin en önemli olduğunu kanıtladı"

yerine:

"Kriterler bu sırayla ele alındığında ve bu göreli önem yargılarıyla, bu kriter en yüksek ağırlığı almıştır; farklı bir ele alma sırası farklı bir ağırlık dağılımı verebilir"

biçiminde yazmak doğrudur.

PIPRECIA kesin veriyle çalışır: her kriter için bir göreli önem sayısı, 0 ile 2 arasında. DecisionMind'da PIPRECIA'nın kendi ailesinde ayrı bir kayıtlı uzantı üyesi yoktur; literatürde bulanık ve gri uzantıları tanımlanmış olsa da bunlar DecisionMind'da ayrı bir üye olarak yer almaz. Elinizde şunlar olmalı: en az iki kriter, kriterlerin hangi sırayla ele alınacağı ve ilk kriterden sonraki her kriter için bir öncekine göre göreli önem sayısı. Yöntem ağırlık üretir, dışarıdan ağırlık istemez. Kriter sayısında üç ile on iki arası tipiktir.

Uzman kriterleri önceden kesin bir önem sırasına dizmekte zorlanıyorsa, ama ardışık kriterler arasında "daha mı önemli, eşit mi, daha mı az önemli" sorusuna rahatça cevap verebiliyorsa PIPRECIA uygun bir seçimdir. Uzman zaten net bir önem sıralaması yapabiliyorsa SWARA daha doğrudan bir seçenektir. Kriterler arasında ele alınma sırasının sonucu etkilemesi kabul edilemiyorsa (yani sıradan bağımsız bir ağırlık isteniyorsa) AHP ya da BWM gibi ikili karşılaştırmaya dayanan yöntemler tercih edilmelidir.

Önceden kesin sıralama zor, ardışık karşılaştırma rahat → PIPRECIA

Önceden kesin sıralama zaten yapılabiliyor → SWARA

Sonucun ele alınma sırasından bağımsız olması gerekiyor → AHP, BWM

Ağırlık değil verinin kendi değişkenliği önemli → Entropy, CRITIC

PIPRECIA'nın en önemli üstünlüğü, SWARA'nın önceden sıralama zorunluluğunu kaldırmasıdır; bu, uzmanın kriterler arasında henüz net bir sıralama fikri olmadığı durumlarda daha esnek bir başlangıç noktası sunar (Stanujkić ve ark., 2021). Yöntem az sayıda ardışık karşılaştırma gerektirir; kriter sayısı n ise yalnız n-1 yargı toplanır. Sonuçların hesaplanması basittir ve ara adımlar (katsayı, göreceli ağırlık) tabloda kolayca izlenebilir.

Yöntemin en büyük sınırlılığı, kriterlerin ele alınma sırasının sonucu etkilemesidir; aynı göreli önem yargıları farklı bir sırayla verildiğinde farklı ağırlıklar üretebilir, çünkü her ağırlık bir öncekinin üzerine kurulur. İkincisi, SWARA gibi PIPRECIA da tek bir uzmanın ya da grubun ardışık yargılarına dayanır; bu yargılar arasında bir iç tutarlılık kontrolü (AHP'nin tutarlılık oranı gibi) yoktur. Üçüncüsü, göreli önem sayısının 0 ile 2 arasında sınırlı olması, bir kriterin bir öncekinden çok büyük bir farkla önemli olduğu durumları ince ayrımla yakalamakta zorlanabilir. Dördüncüsü, yöntem SWARA'nın sıralama sorununu çözerken kendi ele alma sırası sorununu getirir; bu, farklı bir kısıtlamayla aynı temel zorluğun yeniden ortaya çıkması olarak eleştirilmiştir (Stanujkić ve ark., 2021).

En sık hata, göreli önem sayısını SWARA'daki gibi yorumlamaktır; SWARA'da bu sayı yalnız "ne kadar daha az önemli" derken PIPRECIA'da 1'den büyük ya da küçük olarak iki yönde de yorumlanır, aynı sayı iki yöntemde ters anlama gelir. İkinci hata, kriterleri ele alma sırasını rastgele seçip bu sıranın sonucu etkileyip etkilemediğini hiç sınamamaktır; farklı bir sırayla aynı yargılar tekrarlanıp sonuçlar karşılaştırılmalıdır. Üçüncü hata, ilk kriterin (referans kabul edilenin) seçimini gerekçelendirmeden yapmaktır; bu kriterin göreceli ağırlığı analizin başlangıç noktasıdır. Dördüncü hata, son kriterin yüksek ya da düşük ağırlığını doğrudan "gerçek önem" olarak yorumlamak, bunun birikimli bir hesabın sonucu olabileceğini göz ardı etmektir.

Temel ilke şudur:

PIPRECIA'nın ağırlığı, kriterlerin ele alınma sırasında verilen ardışık göreli önem yargılarının birikimli bir sonucudur; bu sıra değişirse ağırlıklar da değişebilir ve rapor bu duyarlılığı göstermelidir.