Kalitatif çapraz etki analizinde etkileşimi ve belirsizliği dikkate alan yeni bir yaklaşım
A new approach to qualitative cross impact analysis considering the interaction effects and uncertainty
Yazar: ÇİĞDEM KADAİFÇİ
Danışman: YRD. DOÇ. UMUT ASAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Organizasyonlar, dış çevredeki ani değişikliklere iç dinamiklerini ve stratejik öngörülerini sürekli geliştirerek aynı hızda cevap vermek ve belirsizliğin getirdiği zorlayıcı koşullara uyum sağlayabilmek zorundadır. Belirsizliğin yol açtığı bilinmezlik ve önünü görememe durumu, organizasyonların hayatta kalabilmesi ve başarılarını sürdürülebilir kılabilmesi için "geleceği düşünme" ihtiyacını da beraberinde getirir. Özellikle uzun dönemde, organizasyonlar için çok sayıda faktör ve her faktör için de alternatif gelişmeler söz konusu olduğu için tek bir gelecekten söz etmek mümkün değildir. Tüm bu alternatif gelişmelerin tutarlı kombinasyonlarını dikkate alan, dolayısıyla bütün olası alternatif gelecekleri kapsayacak şekilde geleceği öngörmeye yarayan senaryo planlamaya başvurmak kaçınılmazdır. 
Yöneticilerin bu belirsiz ve dinamik ortamda nasıl karar vereceği hem Gelecekler Araştırması'nın hem de stratejik yönetimin ortak ilgi alanıdır. Gelecekler araştırması, mümkün ve arzu edilen bütün gelecekleri sistematik şekilde araştıran bir bilim dalıdır. Her karar geleceğe yönelik bazı varsayımlar barındırdığı için, karar verme büyük oranda gelecek odaklı bir araştırma alanıdır. Dolayısıyla geleceği düşünmeden etkin kararlar verebilmek mümkün değildir. Geleceği tam anlamıyla bilmek mümkün olmadığı için, Gelecekler Araştırması'nın rolü, yöneticilerin sadece değişime cevap vermek yerine bugün daha iyi kararlar vermesini sağlamak amacıyla, olası fırsat ve tehditleri göz önünde bulundurarak etkin, kullanışlı ve uygulanabilir planlar hazırlanmasına destek olmaktır.
Senaryolar, geleceği öngörmeye yönelik hikayeler olarak tanımlanabilir ve çok sayıda faktörün dikkate alındığı, belirsizliğin yüksek olduğu gelecekler söz konusu olduğunda çok kullanışlıdır. Hiçbir senaryo geleceğin kesin ve doğru bir tanımını veremez; ancak karşılaşılması olası durumları tanıma ve dikkate alma şansı verir. Senaryo planlamayı, geleceği tahmin etmekten çok "geleceği düşünmek" olarak tanımlamak daha doğru olacaktır. Bir senaryo planlama yaklaşımı genel olarak i) Senaryo Hazırlığı (Scenario Preparation), ii) Senaryo Alanı Analizi (Scenario Field Analysis), iii) Senaryo Öngörüsü (Scenario Prognostic), iv) Senaryo Geliştirme (Scenario Development), v) Senaryolardan Strateji Geliştirme (Scenario Transfer) aşamalarından oluşmaktadır. Bu süreçte, sistematik bir yaklaşımla, belirli adımlar izlenerek ilgi alanındaki faktörler belirlenip, senaryo alanını en çok etkileyen anahtar faktörler tespit edildikten sonra, alternatif bütün gelecekleri içerecek şekilde senaryolar belirlenir.
Tez kapsamında, senaryo geliştirme sürecinin Senaryo Alanı Analizi adımına odaklanılmıştır. Bu aşama, sistemdeki her değişkenin diğer değişkenlerle ilişkileri doğrultusunda rolünün ve önem derecesinin belirlendiği ve ilgilenilecek senaryo alanındaki anahtar değişkenlerin tespit edildiği aşamadır. Anahtar değişkenlerin belirlenmesine yönelik en çok kullanılan yöntem olan Çapraz Etki Analizi, 1960'lı yıllarda değişkenlerin birbiriyle nasıl bir karşılıklı ilişki içinde olduğunu araştırmak için önerilmiştir. Değişkenlerin birbirleriyle ilişkilerini araştırmak bir noktaya kadar kullanışlı olsa da, sistemdeki etkileşimin (joint effect) dikkate alınmaması önemli bir bilgi kaybına yol açmaktadır. Yöntemin bu eksikliği, önerildiği ilk andan itibaren alanın araştırmacıları tarafından vurgulanmış, fakat etkileşimi sistemde temsil etmeye yönelik etkin bir yaklaşım henüz geliştirilememiştir. 
Bu eksikliği gidermek amacıyla, tezde sadece doğrudan ve dolaylı ilişkilerin değil, değişken çiftlerinin etkileşimini de dikkate alan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu karşılıklı ilişkiler ve etkileşimler, alanın uzmanları tarafından değerlendirildiğinden bütün düzeylerdeki etkileşimlerin değerlendirilmesini beklemek hem bilişsel bir yük yaratacak hem de matematiksel hesaplamalar çok karmaşık bir hal alacaktır. Bu nedenle, önerilen yeni yaklaşımda değişken çiftlerinin diğer değişkenler üzerindeki birlikte etkilerini dikkate alan ve daha yüksek dereceli etkileşimleri ihmal eden 2-toplamlı Choquet integrali, Kalitatif Çapraz Etki Analizi adımlarına dahil edilmiştir.
Çapraz Etki Analizi'ne yapılan önemli eleştirilerden biri de değerlendirmeleri yapacak uzmanların hem ilgili ilişkinin ya da etkileşimin varlığını ve derecesini değerlendirecek hem de bu değerlendirmelerin hesaplamalar sonucunda nasıl sonuç vereceğini bilebilecek bilişsel kapasiteye sahip olamayacağıdır. Ayrıca, gerçek hayat problemlerinde bir senaryoda çok sayıda değişken dikkate alınmakta ve bir uzmanın sistemdeki tüm karşılıklı ilişki ve etkileşim ilişkilerine hakim olması mümkün olamamaktadır. Bu da belirli bir düzeyde bilgi kaybını beraberinde getirir. 
Literatürde belirsizliği modellerde temsil edebilmek amacıyla bulanık küme yaklaşımları önerilmiş ve belirsizliğin değişen türlerini dikkate alabilmek için bu yaklaşım üzerinde çeşitli geliştirmeler yapılmıştır. Bu geliştirmelerden biri olan Kararsız Bulanık Küme Yaklaşımı, belirsizliğin uzman değerlendirmelerindeki tereddütten kaynaklandığı durumları temsil eder. Tez kapsamında, Çapraz Etki Analizi'nde uzman değerlendirmelerinden kaynaklanabilecek bilgi kaybına yönelik eleştirileri gidermek amacıyla Kararsız Bulanık Küme Yaklaşımı'nın Kalitatif Çapraz Etki Analizi adımlarına dahil edildiği ikinci bir yöntem önerilmiştir. Böylece, uzmanların ilişkilere yönelik tek bir değerlendirme yapmaları yerine tereddütlü oldukları durumları değerlendirmelerine yansıtmaları mümkün olmuş, bu tereddütlü durumlar hesaplamaların sonuna kadar sistemde korunmuş ve bilgi kaybı mümkün olduğunca azaltılmıştır. 
Son olarak, hem etkileşimin hem de belirsizliğin uzman değerlendirmelerindeki tereddütten kaynaklandığı durumları sistemde birlikte temsil etmek üzere, 2-toplamlı Choquet integrali ve Kararsız Bulanık Küme Yaklaşımı'nın Kalitatif Çapraz Etki Analizi adımlarına dahil edildiği üçüncü bir yaklaşım önerilmiştir. 
Önerilen üç yeni yaklaşımın etkinliği ve uygulanabilirliği aynı örnek üzerinden, alanın uzmanlarının yaptığı değerlendirmeler doğrultusunda gösterilmiştir. Önerilen yaklaşımlarda Kalitatif Çapraz Etki Analizi'nde değişkenlerin etkileşimi temsil edilmiş, hesaplamalar boyunca uzmanların değerlendirmelerinde tereddütlü olduğu durumlar korunmuştur. Böylece etkileşimin dikkate alınmamasından ve değerlendirmelerin esnek olmayan ölçekler üzerinden uzmanları tek bir değer söylemek zorunda bırakacak şekilde yapılmasından kaynaklanan bilgi kayıpları azaltılmıştır. Önerilen üç yeni yaklaşımın kullanılması ile senaryo geliştirme aşamasında odaklanılacak anahtar değişkenler hem etkileşimi hem de belirsizliği dikkate alarak daha gerçekçi olacak şekilde belirlenecek, böylece daha etkin, tutarlı ve akla yatkın senaryolar geliştirilebilecektir.

Abstract:
Decision making is a future oriented process to a great extent, since every decision involves some assumptions about the future. In other words, without anticipating the future, it is rather unlikely to make effective decisions. The effectiveness, usefulness, and applicability of decisions and plans can only be achieved thorough enhancing the ability to anticipate possible opportunities and threats, instead of the accuracy of forecasts. Therefore, in order to improve decision making, futures research aims to systematically explore, examine, and evaluate a range of possible and preferable alternative futures. 
In order to shape and move towards desired futures, organizations have to quickly respond and adapt to rapid and unprecedented changes in the environment. The lack of control and predictability caused by uncertainty forces organizations to continuously improve their ability to foresee. Especially in the long run, since the uncertain future of an organization is shaped by many different interdependent factors and their possible developments, it is unrealistic to predict a single best future. Thus, it becomes inevitable to apply scenario planning which allows considering consistent combinations of these alternative developments and thereby examining all possible future scenarios. 
Scenarios are useful when numerous factors need to be considered, and the degree of uncertainty about the future is high. A scenario is not a forecast, it is rather an internally consistent view of what the future might turn out to be. They are stories that anticipate the future, they are not intended to exactly predict the future. The main purpose of scenarios is to help managers recognize the uncertainties they are likely to face and make better decisions. In other words, they should be used to think about the future. A scenario planning approach generally comprises the following steps: i) Scenario Preparation, ii) Scenario Field Analysis, iii) Future Projection, iv) Scenario Creation, and finally v) Scenario Transfer. This approach applies the principles of "multiple futures" and "systems thinking" to determine the critical factors and their possible combinations forming the alternative scenarios.   
This thesis primarily focuses on the Scenario Field Analysis step of the scenario planning process. This step explores the characteristic behavior of a factor in relation to all other factors within a scenario field and reveals those ones that play a central role in the development of the field in the future. The most common approach used for this purpose is Cross Impact Analysis (CIA). The main concern of the very first version of CIA, introduced in the late 1960s, was to explore how factors are likely to interact with each other. Considering the relationships through the effects of single factors on others may provide a relatively useful tool to analyze the structure of the scenario field. However, a significant information loss is inevitable here, because the role of interaction in the system is extremely important that cannot be assumed as negligible. Note that, although, in the Cross Impact literature, the term "interaction" is used to represent the interrelationship (i.e. the "cross impact" itself), the term "interaction" used in this thesis refers to the multidimensional aspect where a number of variables has a joint impact on others. 
Over the years, researchers have introduced various approaches to overcome some certain drawbacks of the CIA and several of them have discussed the importance of integrating "interaction effects" into (qualitative) CIA. Nevertheless, none of them has proposed an effective approach to overcome this shortcoming.
In order to address this issue, this thesis aims to introduce a new approach that considers not only the direct and indirect relationships between factors in a pairwise manner but also the multidimensional aspects where two factors may jointly affect another one. Directly integrating the interactions into the CIA will create a cognitive and computational burden and the simple structure of (Qualitative) Cross Impact Analysis that consists of matrix multiplication becomes a mathematically more complex problem. Instead, in this study, the aggregation of the expert assessments and determination the key variables that have a central role in the future by considering the interaction effects are handled by utilizing the properties of the fuzzy measure theory and the Choquet integral. In the proposed approach, a 2-additive Choquet integral based on fuzzy measures is integrated into the stages of the Qualitative CIA. 
Measure is one of the most fundamental concepts in mathematics and the classical measure can be defined as a nonnegative additive set function. The additivity property may be very effective and preferable for some applications, but in most real world problems, it becomes insufficient and not applicable. For this reason, it is replaced by monotonicity in non-additive measures, in other words "fuzzy measures", which are used to explicitly represent the interaction between the factors. However, because fuzzy measures are defined on power sets, the problem becomes more complex and for large number of factors in the set its complexity increases exponentially. To overcome this complexity issue, Michel Grabisch introduced 2-additive measures where only the interaction between factor pairs is taken into consideration and higher order interactions are omitted. The Choquet integral defined on fuzzy measures, is a common aggregation function used in decision problems with multiple criteria especially when such interactions occur. 
One other drawback that the researchers in the area argued is the ill-equipped human mind with its limited cognitive capacity. Especially in the probabilistic CIA, experts are asked for assessing at least one of the conditional probabilities, joint probabilities, or marginal probabilities of events, but to make these assessments they have to know both the existing interrelations in the system and the possible outcomes which the provided assessments will lead to. Due to the limited cognitive capacity of human being, this way of assessment will be cumbersome. To address this issue a new approach is proposed to consider the uncertainty inherent in the expert judgment process. In this proposed approach, Hesitant Fuzzy Sets is integrated into the stages of the Qualitative CIA.
One of the most common approaches suggested in the literature for dealing with uncertainty is fuzzy set theory. However, it has been realized for some time that this theory has its limitations in modeling certain types of uncertainty and, in turn, several improvements and extensions of fuzzy sets have been suggested. One of those extensions, Hesitant Fuzzy Sets, is developed to model uncertainty caused by hesitation that might arise in the assignment of membership degrees of the elements to a fuzzy set. 
Finally, a third approach is introduced that is able to consider both the multidimensional interaction effects and uncertainty caused by hesitation of the experts in cross impact analysis, which allows a more effective and applicable analysis of real world problems. That means, instead of simply aggregating expert assessments, the assessments of each expert in terms of hesitant fuzzy direct, indirect and multidimensional interaction effects are incorporated into the calculations and, thereby, information loss is avoided as far as possible. This will be achieved by integrating the Hesitant Fuzzy Set approach with the 2-additive Choquet integral.
In order to examine the effectiveness and applicability of the proposed approaches, variables defined for a problem of automotive industry are utilized. The main reason to choose this illustrative example is that it is compact involving only 10 variables and assessing the relationships is relatively easy. The illustrative example is also analyzed by the classical Qualitative CIA and the results are finally compared.
Finally, since the future is unknown, it is unreasonable to expect any suggested new method in scenario planning to yield accurate and precise outcomes. Instead, these methods should provide organizations a framework to systematically examine the scenario field. By using the proposed approach, organizations will be able to determine the critical factors in the scenario development process more realistically by considering both multidimensional interaction effects and uncertainty. This suggests a more effective and consistent approach to scenario development.