Bilişsel Yanlılıkların Karar Verme Üzerindeki Etkisini Azaltmak İçin Filtre Önerisi
Üniversitemiz İktisadi İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü öğretim üyelerinden Dr. Öğr. Üyesi Nurcan Deniz’in yazarı olduğu “Cognitive biases in MCDM methods: an embedded filter proposal through sustainable supplier selection problem” başlıklı makale Journal of Enterprise Information Management dergisinde yayınlandı.
Klasik ekonomide insan, rasyonel karar alan bir varlık olarak kabul edilirken; gerçekleştirilen çalışmalar algısal, psikolojik veya bilişsel yanlılıklar nedeniyle rasyonel insandan sapmalar olduğunu ortaya koymaktadır. Nobel ödüllü Kahneman ve Tversky’nin çalışmalarının da etkisiyle iktisat başta olmak üzere bilim dallarında davranışsal konular üzerinde daha fazla çalışılmaktadır.
Bilişsel yanlılıkların sadece bireysel değil, örgütsel karar alma mekanizmaları üzerinde de etkili olduğu dikkate alındığında, daha kesin karar verilebilmesi adına konunun önemi daha açık görülebilecektir. Buna rağmen, çok ölçütlü karar verme alanında bilişsel yanlılıkların etkisi literatürde çok az çalışılmış bir konudur.
Üniversitemiz İktisadi İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü öğretim üyesi Dr. Öğr. Üyesi Nurcan Deniz’in “Journal of Enterprise Information Management” dergisinde yayınlanan “Cognitive biases in MCDM methods: an embedded filter proposal through sustainable supplier selection problem” başlıklı makalesi bilişsel yanlılıkların kararlar üzerindeki etkisinin azaltılabilmesi için sistematik bir yol önermektedir. Bilişsel yanlılıkların çeşitli türleri bulunmaktadır. Bu çalışmada “çerçeveleme etkisi”, “statüko etkisi” ve “kayıptan kaçınma” adlı bilişsel yanlılıkların üzerinde durulmaktadır. Özellikle tedarikçi seçim probleminde bu yanlılıkların etkili olmasından yola çıkan Dr. Öğr. Üyesi Nurcan Deniz, çalışmasında söz konusu yanlılıkların etkisini azaltmayı hedeflemektedir.
Dr. Öğr. Üyesi Nurcan Deniz bu çalışmasında bilişsel yanlılıkların etkisini azaltmak için iki yenilikçi filtre önerisi getirmiştir. Daha sonra sürdürülebilir tedarikçi seçim probleminin çözümünde ölçüt ağırlıklarının belirlenmesinde AHP, tedarikçilerin sıralanmasında ise TOPSIS adlı çok ölçütlü karar verme tekniklerinden yararlanılmıştır.
Dr. Öğr. Üyesi Nurcan Deniz, gerçekleştirdiği çalışma sonucunda yanlılıkların etkisini azaltmaya yönelik filtrelerin ölçüt ağırlıkları üzerinde etkili olduğunu tespit etmiş ve bu etkinin tedarikçi sıralamasını değiştirdiği kaydetmiştir. Makalede “Bu çalışmanın sonucunda yanlılıkların kararlarımızı etkilediği ortaya konmuş olup, bu bulgunun önemli uygulama alanları vardır. Önerilen yeni yaklaşım çok ölçütlü karar verme ve psikoloji alanı başta olmak üzere hem araştırmacılar hem de akademisyenler için aydınlatıcı niteliktedir.” ifadesine yer verilmektedir.
Makaleye erişim için: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JEIM-09-2019-0285/full/html?skipTracking=true
