QUALIFLEX (Nitel Esnek Çok Kriterli Yöntem)

QUALIFLEX, elinizde sayısal bir karar tablosu olduğunda seçenekleri tek bir sıraya dizen bir sıralama yöntemidir. Çıktısı, her seçeneğe verilen bir sıra konumudur; TOPSIS ya da PROBID gibi aralıklı bir puan üretmez, doğrudan "hangi sıralama en iyisi" sorusuna cevap verir. Paelinck tarafından 1978'de, bölgesel ekonomi kararlarında hem sayısal hem sıralı (ordinal) bilgiyi bir arada değerlendirebilecek esnek bir yöntem olarak önerilmiştir. Adı "Qualitative Flexible" kısaltmasından gelir.

Çoğu sıralama yöntemi (TOPSIS, PROBID, SAW gibi) her seçeneğe önce bir puan verir, sonra bu puanlara göre sıralar. QUALIFLEX bu sırayı tersine çevirir: önce olabilecek tüm sıralamaları dener, sonra her sıralamanın kriterlerle ne kadar uyumlu olduğunu ölçer. Üç seçenek varsa altı olası sıralama, dört seçenek varsa yirmi dört olası sıralama vardır; yöntem bunların hepsini tek tek dener.

Bu fikrin felsefi sonucu, QUALIFLEX'in doğrudan bir "en iyi sıralama arayışı" olmasıdır. Her sıralama adayı için, o sıralamada üstte olan her seçenek çiftinin, her kriterde gerçekten üstte olup olmadığına bakılır; üstteyse kriterin ağırlığı kadar puan kazanılır, değilse kaybedilir. Bu puanların toplamı o sıralamanın "uyum skoru"dur ve en yüksek uyum skoruna sahip sıralama kazanır. Yöntem hâlâ telafi edicidir, çünkü kriterler arasındaki uyumsuzluklar ağırlıklı toplamda birbirini dengeleyebilir; ama sonucu bir puan değil doğrudan bir sıralamadır.

Yöntem iki adımda ilerler.

Birinci adım, her olası sıralama için ikili uyum. Seçeneklerin olabilecek tüm sıralamaları (permütasyonları) tek tek ele alınır. Her sıralamada, üstte yer alan bir seçenek ile alttaki bir seçenek çifti için, her kriterde üstteki seçeneğin gerçekten daha iyi mi daha kötü mü olduğuna bakılır; "azı iyi" kriterlerde bu karşılaştırma tersine çevrilir.

İkinci adım, toplam uyum ve seçim. Her kriterdeki bu ikili karşılaştırma sonucu, kriterin ağırlığıyla çarpılır ve tüm kriterler ile tüm seçenek çiftleri üzerinden toplanır; bu toplam, o sıralamanın "kapsamlı uyum indeksi"dir. En yüksek uyum indeksine sahip sıralama, QUALIFLEX'in önerdiği nihai sıralamadır.

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

QUALIFLEX'in çıktısı bir puan değil, doğrudan bir sıralamadır. DecisionMind bu sıralamayı okunabilir kılmak için her seçeneğe bir "sıra değeri" atar (en iyiye en yüksek sayı); ama bu değer aralıklı bir puan değildir, yalnız sıra bilgisini taşır. İki seçenek arasındaki fark "ne kadar daha iyi" sorusuna cevap vermez, yalnız "hangisi önde" sorusuna cevap verir.

Seçilen sıralama, denenen tüm permütasyonlar arasında en yüksek uyum indeksini alan sıralamadır; ama ikinci en iyi sıralamanın uyum indeksine ne kadar yakın olduğu raporlanmadıkça, sonucun ne kadar sağlam olduğu bilinmez. İki sıralama arasındaki uyum indeksi farkı küçükse, küçük bir veri ya da ağırlık değişikliği kazanan sıralamayı değiştirebilir.

Bu nedenle:

"QUALIFLEX doğru sıralamayı buldu"

yerine:

"Bu ağırlıklar ve bu seçenek kümesiyle en yüksek uyum indeksini veren sıralama şudur; ikinci en iyi sıralamanın indeksine ne kadar yakın olduğu ayrıca kontrol edilmelidir"

biçiminde yazmak doğrudur.

QUALIFLEX kesin (crisp) veriyle çalışır: her hücrede tek bir sayı. Elinizde şunlar olmalı: satırlarda seçenekler, sütunlarda kriterler; her kriter için yön bilgisi; toplamı 1 olan kriter ağırlıkları. DecisionMind'da bu yöntemin şu an uzantısı yoktur; temel kesin biçimiyle çalışır. Literatürde QUALIFLEX'in bulanık, sezgisel bulanık ve aralık değerli sezgisel bulanık kümelerle çalışan uzantıları da tanımlanmıştır (Chen, Chang ve Lu, 2013; Zhang ve Xu, 2015; Chen, 2014).

En az iki seçenek ve iki kriter gerekir. Yöntem tüm olası sıralamaları tek tek denediği için seçenek sayısı arttıkça hesap yükü çok hızlı büyür: yedi seçenekte 5.040, sekiz seçenekte 40.320, on seçenekte 3.628.800 sıralama denenir. Bu yüzden yöntem, seçenek sayısı düşükken (üç ile on beş arası) en rahat çalışır; daha büyük problemlerde sezgisel arama yöntemlerine ihtiyaç duyulur.

Seçenek sayısı sınırlıysa, kriterleriniz sayıyla ölçülebiliyorsa ve doğrudan bir sıralama (aralıklı bir puan değil) yeterliyse QUALIFLEX uygun bir seçimdir. Bölgesel kalkınma, kamu politikası önceliklendirmesi gibi birden çok paydaşın sıralamayı tartıştığı, ancak temel verinin sayısal olduğu kararlarda tercih edilebilir.

Kullanılmaması gereken durum, seçenek sayısının büyük olduğu ya da aralıklı bir puana (yalnız sırayı değil, "ne kadar" farkını da bilmek) ihtiyaç duyulduğu durumdur. Sekiz seçenekten fazlasında hesap yükü hızla büyür; bu durumda TOPSIS ya da PROBID gibi doğrudan puan üreten yöntemler tercih edilmelidir.

Seçenek sayısı az, yalnız sıralama yeterli → QUALIFLEX

Seçenek sayısı büyük (sekizden fazla) → TOPSIS, PROBID gibi puan üreten yöntemler

Aralıklı puan gerekiyor ("ne kadar" farkı önemli) → TOPSIS, PROBID, SAW

Sıralama değil ağırlık gerekiyor → AHP, BWM, SWARA (öznel) · Entropy, CRITIC (nesnel)

QUALIFLEX'in en önemli üstünlüğü, sıralamayı dolaylı bir puan üzerinden değil, doğrudan olası sıralamalar arasından seçmesidir; bu, ara normalizasyon adımlarının getirdiği bazı varsayımları (örneğin TOPSIS'in vektör normalizasyonu) devre dışı bırakır. Yöntem hem sayısal hem sıralı veriyle çalışabilecek biçimde tasarlanmıştır; Paelinck'in (1978) orijinal önerisi bunu bölgesel ekonomi verilerinin karma yapısına uyarlamak için kurulmuştur. Küçük seçenek sayılarında sonuç, tüm alternatiflerin karşılaştırılabilir olduğu tam bir arama ile bulunur; sezgisel bir kısayola dayanmaz.

QUALIFLEX'in en belirgin sınırlılığı hesap yüküdür: permütasyon sayısı seçenek sayısıyla faktöriyel olarak büyür ve yöntem büyük problemlerde pratik değildir. İkincisi, çıktı yalnız bir sıralamadır; iki seçenek arasındaki farkın büyüklüğü hakkında bilgi vermez, bu da duyarlılık analizini zorlaştırır. Üçüncüsü, yöntem hâlâ telafi edicidir ve ağırlıklı toplamda kriterler arası uzlaşmayı gizleyebilir. Dördüncüsü, orijinal yöntem kesin sayısal verilerle sınırlıdır; belirsiz ya da bulanık verilerle çalışmak için ayrı uzantılara ihtiyaç duyulmuştur (Chen, Chang ve Lu, 2013; Zhang ve Xu, 2015).

En yaygın hata kriter yönünü yanlış işaretlemektir; bu, ikili uyum hesabının işaretini tersine çevirir ve tamamen farklı bir sıralamayı kazanan ilan eder. İkinci hata, seçenek sayısı arttıkça (sekizin üzerine çıktıkça) yöntemi hesap yükünü düşünmeden uygulamaktır. Üçüncü hata, kazanan sıralamanın uyum indeksini ikinci sıradaki adayla karşılaştırmadan "kesin sonuç" diye sunmaktır; aradaki fark küçükse sıralama kırılgandır. Dördüncü hata, QUALIFLEX'in verdiği sıra değerini bir puan gibi yorumlayıp yüzdesel farklar çıkarmaktır; bu değer yalnız sıra bilgisini taşır.

Temel ilke şudur:

QUALIFLEX sonucu, denenen tüm sıralamalar arasından verdiğiniz ağırlıklarla en yüksek uyumu sağlayan sıralamadır; kazanan sıralama ile bir sonraki en iyi sıralama arasındaki fark küçükse, sonuç ağırlıklara duyarlıdır ve rapor bunu göstermelidir.