Análisis del uso de escalas de medida de influencia en el proceso analítico de redes (ANP) para la toma de decisiones multicriterio

Resumen

La toma de decisiones en situaciones complejas y dinámicas representa un gran desafío para los tomadores de decisiones, quienes deben considerar múltiples criterios interdependientes. En este contexto, los métodos de análisis multicriterio de decisión (MCDA) son ampliamente utilizados, pero la mayoría de ellos asumen que los criterios son independientes, lo cual no es aplicable en la mayoría de los problemas del mundo real. El proceso analítico en red (ANP) es una técnica de MCDA que permite modelar las interacciones entre los criterios de decisión, lo que la hace más aplicable a problemas reales. ANP es una generalización del método de proceso jerárquico analítico (AHP), pero a diferencia de este último, reconoce las influencias recíprocas entre los elementos en un problema de toma de decisiones. ANP utiliza una red ponderada y dirigida para modelar estas interacciones, lo que permite una modelización más realista y precisa del problema. Aunque ANP es el método preferido para modelar situaciones de interdependencia y retroalimentación, presenta desafíos en la práctica, particularmente debido al gran número de comparaciones por pares requeridas. Esta tesis aborda la complejidad de ANP y su principal desafío: las matrices de comparación por pares que miden la influencia de un elemento sobre otro en la red. Se presenta un modelo híbrido de ANP simplificado con la técnica DEMATEL que reduce el número de comparaciones por pares necesarias mediante la utilización de escalas de influencia directa, lo que lo hace más factible de aplicar en la práctica. Además, se han recomendado escalas de medición de influencia directa para normalizar los valores numéricos obtenidos, dividiendo por la suma en lugar de una matriz de transición. La medida se vuelve más precisa con más divisiones de escala. En el estudio de caso presentado, se demostró que la propuesta de modelo combinado DEMATEL basado en ANP puede reducir en promedio el 42% del número de preguntas necesarias en comparación con el modelo ANP original, y aun así obtener resultados similares.