Yöntemler · Öznel ağırlık
REVISED-SIMOS (Gözden Geçirilmiş Simos Kart Yöntemi)
Uzmana kriterleri temsil eden kartları en önemsizden en önemliye dizdiren, aralarına konan boş kartlarla önem farkının büyüklüğünü ölçen, tek bir uç oranla ölçeği sabitleyen öznel ağırlıklandırma yöntemidir.
Temel yöntemin veri türü: Kesin (Classical)
Yöntem Nedir?
Elinizde birden çok kriter vardır ve bunların ağırlığını uzmandan almak istersiniz, ama doğrudan "bu kritere 0,35 ver" diye sormanın güvenilir olmadığını bilirsiniz. Simos 1990'da bunun için bir kart yöntemi önermiştir: her kriter bir kartla temsil edilir, uzman kartları en önemsizden en önemliye dizer, eşit önemdeki kriterleri yan yana koyabilir. Figueira ve Roy 2002'de bu yönteme bir düzeltme getirmiştir. Özgün yöntemde bazı girdilerde hesaplanan ağırlıklar istenen sırayla çelişebiliyordu; gözden geçirilmiş biçim bu sorunu bir formülle giderir ve en önemli kriterin en önemsize oranını (z) ayrıca sorarak ölçeği sabitler. Çıktı, toplamı 1 olan bir ağırlık vektörüdür. REVISED-SIMOS sıralama yapmaz, kriterlere ağırlık dağıtır.
Yöntemin Felsefesi
REVISED-SIMOS'un arkasında basit bir gözlem vardır. İnsan zihni doğrudan "bu kriter yüzde otuz beş ağırlık taşısın" diye düşünmez, ama "şu kriter bundan biraz daha önemli, şu ise çok daha önemli" diye rahatça düşünebilir. Yöntem bu sezgiyi iki eylemle yakalar: sıralama, hangi kriterin daha önemli olduğunu gösterir; boşluk, aradaki farkın ne kadar büyük olduğunu gösterir. İki komşu kriter arasına konan boş kart sayısı arttıkça aralarındaki önem farkı da büyük kabul edilir.
Bu yaklaşımın bir sonucu vardır. Uzmandan yalnızca bir kez kesin bir sayısal oran istenir: en önemli kriterin en önemsize göre kaç kat önemli olduğu. Geri kalan her şey sıralama ve boşluk kararlarından matematiksel olarak türer. Bu, AHP'nin gerektirdiği ikili karşılaştırma yüküne göre çok daha hafif bir yargı bütünüdür ve fiziksel kart oturumlarında uzmana sezgisel gelir.
Yöntem Nasıl Çalışır?
Yöntem üç adımda ilerler.
Birinci adım, kart sıralamasının ve boşlukların okunması. Uzman kriter kartlarını en önemsizden en önemliye dizer, eşit önemdeki kriterleri aynı sıraya koyabilir. İki komşu sıra arasına konan boş kart sayısı okunur ve her boşluğa 1 eklenir; böylece sıra aralığı bulunur. Ayrıca en önemli kriterin en önemsize oranı (z) sorulur. Bu üç bilgiden hiçbiri boş bırakılamaz; eksik bir sıralama, boşluk ya da oran hesaplamayı durdurur.
İkinci adım, birim adımın ve ham ağırlıkların hesaplanması. Yöntem, en uçtaki iki kriterin oranını (z) tüm sıra aralıklarının toplamına yayarak tek bir birim adım bulur. Bu birim adım, her sıraya kadar biriken aralıklarla çarpılıp 1'e eklenir ve o sıradaki kriterlerin ham ağırlığı elde edilir. Bu kurgu sayesinde en önemsiz kriterin ham ağırlığı her zaman 1, en önemli kriterin ham ağırlığı her zaman tam olarak z çıkar.
Üçüncü adım, normalizasyon. Ham ağırlıklar kendi toplamlarına bölünür ve toplamı 1 olan nihai ağırlık vektörü elde edilir. Aynı sırada birden fazla kriter varsa bu kriterler aynı ham ağırlığı, dolayısıyla aynı nihai ağırlığı paylaşır.
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri DecisionMind'daki yöntem sayfasında verilir; bu kart formül taşımaz.
Çıktı Nasıl Yorumlanır?
Ağırlık, bir kriterin uzmanın kart sıralamasındaki konumunu ve komşularına olan mesafesini yansıtır; toplamları her zaman 1'dir. En önemli kriterin ağırlığı en önemsizin ağırlığına bölündüğünde tam olarak z oranını verir. Bu bir tesadüf değildir, yöntemin tanımından gelen bir özelliktir. İki kriter arasındaki ağırlık farkı, aralarına konan boş kart sayısına doğrudan bağlıdır: boş kart artınca fark da büyür.
Ağırlığın büyüklüğü tek başına "gerçek önem"i göstermez, uzmanın sıralamasını ve boşluk kararlarını yansıtır. İki farklı uzman aynı kriterleri farklı sıralar ya da farklı sayıda boş kart kullanırsa aynı kriterlere farklı ağırlık çıkar. Bu yüzden rapor, ağırlıkların hangi sıralamaya ve hangi boşluk kararlarına dayandığını göstermelidir.
Bu nedenle:
"REVISED-SIMOS bu kriterin gerçek önemini ortaya koydu"
yerine:
"Bu ağırlıklar, uzmanın kart sıralamasını ve komşu kriterler arasına koyduğu boşlukları yansıtır; boşluk kararları değişirse ağırlıklar da değişir"
biçiminde yazmak doğrudur.
Veri Türü ve Girdiler
REVISED-SIMOS kesin (crisp) veriyle çalışır: kriter sıralaması, sıra aralıklarındaki boş kart sayıları ve tek bir uç oranı, hepsi tam sayı ya da basit bir kesirdir. DecisionMind'da bu yöntemin bir uzantısı bulunmaz; temel kart yöntemi tek başına kullanılır.
Elinizde şunlar olmalı: ağırlıklandırılacak kriterlerin listesi, uzmanın bu kriterleri en önemsizden en önemliye dizdiği bir sıralama, sıra aralıklarındaki boş kart sayıları ve en önemli kriterin en önemsize oranı (z, tipik olarak 1'den büyük bir sayı). Yöntem ağırlık üretir, dışarıdan ağırlık istemez; alternatif verisine ihtiyaç duymaz. En az iki kriter gerekir; üç ile on iki kriter arası rahat çalışır.
Ne Zaman Kullanılır, Ne Zaman Kullanılmaz?
Kriterlerin sırasını uzman rahatça belirleyebiliyorsa, ama AHP'nin tam ikili karşılaştırma yükünü kaldırmak istemiyorsanız REVISED-SIMOS uygun bir seçimdir. Uzmanla yüz yüze yapılan atölye çalışmalarında özellikle kullanışlıdır; sıralama ve boşluk kararı sözle kolayca anlatılabilir.
Kullanılmaması gereken iki durum vardır. Uzman kriterleri güvenle sıralayamıyorsa ya da boşluk kararlarını tutarlı biçimde veremiyorsa yöntem kullanılmamalıdır, çünkü girdi belirsizse çıktı da güvenilmez olur. Kriterler arasında ayrıntılı ikili karşılaştırma isteniyorsa, yalnız sıra ve boşluktan fazlası gerekiyorsa AHP ya da BWM tercih edilmelidir.
Kart sıralaması rahat, ikili karşılaştırma yükü istenmiyor → REVISED-SIMOS
Yalnız sıra bilgisi yeterli, boşluk kararı gereksiz → ROC
Tam ikili karşılaştırma ve tutarlılık denetimi isteniyor → AHP, BWM
Kriterler tek tek zincirleme karşılaştırılsın → SWARA
Uzman yok, ağırlık veriden türesin → Entropy, CRITIC (nesnel)
Güçlü Yanları
REVISED-SIMOS'un en önemli üstünlüğü, uzmandan yalnız kolay yargılar istemesidir: sıralama, boşluk ve tek bir uç oranı. Fiziksel kart yöntemi atölye ortamında sezgisel gelir; soyut sayı sormak yerine somut bir dizilim üzerinden ilerler. Figueira ve Roy'un 2002 düzeltmesi, özgün Simos 1990 yönteminde görülen sıra tutarsızlığını giderir ve en uç kriterlerin oranını açıkça sorarak ölçeği sabitler (Shanian ve ark., 2008 bu düzeltmenin uygulamadaki değerini gösterir).
Zayıf Yanları
Sınırlılıkları da bu basitlikten doğar. Birincisi, boş kart sayısı doğrudan ağırlık farkını belirler; uzmanın kaç boş kart koyacağına dair net bir kural yoktur, bu karar öznel kalır. İkincisi, z oranı tek bir soruyla belirlenir ve bütün ağırlık ölçeği bu tek sayıya dayanır. Üçüncüsü, girdiler tek bir ağırlık vektörü değil, birbirine yakın birçok kabul edilebilir vektör üretebilir; Siskos ve Tsotsolas (2015) bu çeşitliliğin göz ardı edildiğinde sonuçların kırılgan kalabileceğini göstermiştir. Dördüncüsü, yöntem yalnız sıra ve göreli mesafe bilgisi taşır, iki kriter arasındaki "gerçek" oranı AHP'nin ikili karşılaştırmaları kadar ayrıntılı yakalamaz.
Sık Yapılan Hatalar
En yaygın hata, boş kart sayısını yanlış işlemektir. İki sıra arasına konan boş kartlar toplanmadan önce her boşluğa 1 eklenmelidir; bu adım atlanırsa birim adım yanlış hesaplanır.
İkinci hata, z oranını gerekçesiz ya da rastgele seçmektir; z tüm ölçeği belirlediği için bu seçim raporda açıklanmalıdır. Üçüncü hata, eşit önemdeki kriterleri zorla farklı sıralara koymaktır; bu, olmayan bir önem farkını ağırlıklara sızdırır. Dördüncü hata, ağırlığı kriterin mutlak önemi gibi sunup hangi sıralama ve boşluk kararlarına dayandığını raporlamamaktır.
Temel ilke şudur:
REVISED-SIMOS ağırlıkları, uzmanın kart sıralamasının, boşluk kararlarının ve tek bir uç oranın tutarlı bir dönüşümüdür; bu üç girdiden biri değişirse ağırlıklar da değişir ve rapor bunu göstermelidir.
Vakalar
Her vaka bir karar tablosuyla başlar, yöntemin bu tabloya ne yaptığını kelimeyle anlatır ve çıkan ağırlıkların nasıl okunacağını gösterir.
1. Öğretici örnek: Üç çevre yatırımı kriterinin kart yöntemiyle ağırlıklandırılması (DecisionMind doğrulama örneği)
Bir belediye meclisi komisyonu, üç çevre yatırımı kriterini kart yöntemiyle sıralayacaktır: hava kalitesi etkisi, su tasarrufu ve görsel iyileştirme. Komisyon, kartları en önemsizden en önemliye şöyle dizmiştir: görsel iyileştirme en altta, aradan bir boş kart geçtikten sonra su tasarrufu, hiç boşluk bırakmadan da hava kalitesi etkisi en üstte. Komisyon ayrıca hava kalitesi etkisini görsel iyileştirmeye göre 6,5 kat daha önemli bulduğunu belirtmiştir.
| Kriter | Sıra (1=en önemsiz) | Bir sonraki sıraya boş kart |
|---|---|---|
| Görsel iyileştirme | 1 | 1 |
| Su tasarrufu | 2 | 0 |
| Hava kalitesi etkisi | 3 | yok |
| Uç oran (z) | 6,5 |
Yöntem şunu yapar: boş kart sayılarına 1 ekleyip sıra aralıklarını bulur, bu aralıkların toplamına z'nin bir fazlasını yayarak birim adımı hesaplar, sonra her sıraya kadar biriken aralıkları bu birim adımla çarpıp 1'e ekleyerek ham ağırlıkları kurar.
| Kriter | Ağırlık |
|---|---|
| Hava kalitesi etkisi | 0,5342 |
| Su tasarrufu | 0,3836 |
| Görsel iyileştirme | 0,0822 |
Sonuç şöyle okunur. Hava kalitesi etkisi ağırlığın yarısından fazlasını taşır, su tasarrufu üçte bire yakın bir pay alır, görsel iyileştirme çok küçük bir pay alır. Hava kalitesinin ağırlığı görsel iyileştirmenin ağırlığına bölündüğünde tam olarak 6,5 çıkar; bu, uç oranın tanım gereği sonuca birebir yansımasından gelir.
Komisyonun tereddüdü şuradadır: aradaki boş kart sayısı kritik bir karardır. Görsel iyileştirme ile su tasarrufu arasına 1 yerine 3 boş kart konsaydı, yani aradaki fark daha büyük görülseydi, bağımsız Python hesabıyla doğrulandığı gibi ağırlıklar hava kalitesi için 0,5039, su tasarrufu için 0,4186, görsel iyileştirme için 0,0775 olurdu. Su tasarrufunun ağırlığı belirgin biçimde artar, çünkü boş kart sayısı iki kriter arasındaki mesafeyi büyütmüştür. Komisyon bu boşluk kararını nasıl verdiğini raporda açıklamalıdır.
Raporda: "Ağırlıklar, komisyonun kart sıralaması ve boşluk kararlarıyla REVISED-SIMOS yöntemiyle türetilmiştir; hava kalitesi etkisi en yüksek ağırlığı taşır, çünkü görsel iyileştirmeye göre 6,5 kat önemli sayılmıştır."
Kaynak: DecisionMind REVISED-SIMOS manifesti, doğrulama örneği. Sayılar Figueira ve Roy (2002) tanımındaki formülle hesaplanmıştır; makalenin kendi yayımlanmış bir sayısal tablosundan alınmamıştır.
2. İnsan kaynakları: Şirketin performans değerlendirme kriterlerini ağırlıklandırması
Bir şirketin insan kaynakları birimi, performans değerlendirme sistemindeki dört kriteri kart yöntemiyle ağırlıklandıracaktır: hedef gerçekleştirme, takım çalışması, müşteri geri bildirimi ve devamsızlık. Birim yöneticisi kartları en önemsizden en önemliye dizmiş, aralara boş kartlar koyarak önem farklarını belirtmiş, en önemli kriterin en önemsize oranını da vermiştir.
Diyelim ki hedef gerçekleştirme en yüksek ağırlığı aldı, çünkü hem sıralamada en üstte yer aldı hem de bir önceki kritere göre aralarına çok sayıda boş kart konuldu. Devamsızlık en düşük ağırlığı aldı.
Birimin tereddüdü şudur: yöneticinin boş kart kararları öznel bir yargıdır. Başka bir yönetici aynı sıralamayı yapıp aralara farklı sayıda boş kart koysaydı ağırlıklar değişirdi. Birim, bu boşluk kararlarının birden fazla yöneticiyle tartışılarak verildiğini raporda belirtmelidir.
Raporda: "Ağırlıklar, birim yöneticisinin kart sıralaması ve boşluk kararlarına dayanır; hedef gerçekleştirme kriteri hem en üst sırada yer alması hem de komşu kritere büyük boşlukla ayrılması nedeniyle en yüksek ağırlığı almıştır."
3. Enerji: Dağıtım şirketinin şebeke yatırımı kriterlerini ağırlıklandırması
Bir elektrik dağıtım şirketi, şebeke yatırımı kararında kullanılacak üç kriteri kart yöntemiyle ağırlıklandıracaktır: arıza süresi azalımı, yatırım maliyeti ve çevresel etki. Mühendislik ekibi kartları sıralamış, aralara boş kart koymuş ve en uç iki kriterin oranını belirlemiştir.
Diyelim ki arıza süresi azalımı en yüksek ağırlığı, çevresel etki en düşük ağırlığı aldı; yatırım maliyeti ortada kaldı.
Ekibin tereddüdü şudur: uç oran yalnız bir kez sorulmuştur ve tüm ölçeği belirler. Ekip bu oranı daha küçük bir sayı seçseydi, en yüksek ve en düşük ağırlık arasındaki fark küçülür, ara sıradaki kriterin ağırlığı da buna göre kayardı. Ekip bu tek sayının seçimini gerekçelendirmelidir.
Raporda: "Ağırlıklar, mühendislik ekibinin kart sıralaması ve uç orana dayanır; arıza süresi azalımı en yüksek ağırlığı almıştır, ancak bu ağırlık büyük ölçüde tek bir uç orana bağlıdır."
4. Yapılmaması Gereken
Vaka 1 tablosunda üç somut yanlış vardır. Birincisi, boş kart sayısına 1 eklemeden doğrudan toplamaktır; bu, birim adımı küçültür ve tüm ağırlıkları çarpıtır. İkincisi, uç oranı gerekçesiz biçimde her tabloda aynı sabit sayıyla girmektir; bu oran her karar durumuna özgü bir yargıdır. Üçüncüsü, hava kalitesi etkisinin ağırlığını "hava kalitesi kararın yarısından fazlasını oluşturur" diye mutlak bir gerçek gibi sunmaktır; ağırlık yalnız bu sıralama ve bu boşluk kararlarının bir özetidir.
Kaynaklar
Adımların formülleri, ara tabloları ve atıf biçimleri için DecisionMind yöntem sayfası: decisionmind.app/library/revised-simos
Figueira, J., & Roy, B. (2002). Determining the weights of criteria in the ELECTRE type methods with a revised Simos' procedure. European Journal of Operational Research, 139(2), 317–326. DOI: 10.1016/S0377-2217(01)00370-8
Simos, J. (1990). Évaluer l'impact sur l'environnement: Une approche originale par l'analyse multicritère et la négociation. Presses Polytechniques et Universitaires Romandes. ISBN: 978-2-88074-185-3 (DOI yok)
Siskos, E., & Tsotsolas, N. (2015). Elicitation of criteria importance weights through the Simos method: A robustness concern. European Journal of Operational Research, 246(2), 543–553. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.04.037
Shanian, A., Milani, A. S., Carson, C., & Abeyaratne, R. C. (2008). A new application of ELECTRE III and revised Simos' procedure for group material selection under weighting uncertainty. Knowledge-Based Systems, 21(7), 709–720. DOI: 10.1016/j.knosys.2008.03.028