Affiliation:
1. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, SAYISAL YÖNTEMLER (DR)
2. İstanbul Üniversitesi
Abstract
Karşıtsal risk analizi (KRA) akıllı rakipleri barındıran problemlerde karar vericiye sağladığı, rakibin karar verme sürecini ve düşünme sistematiğini analiz etme, rakibin atması muhtemel adımları öngörme ve bu doğrultuda beklenen faydasını maksimize edecek karar seçeneğini belirleme gibi özellikleri ile stratejik karar problemlerine başarılı bir şekilde uygulanabilecek etkin bir modelleme yöntemidir. KRA’nın, klasik oyun teorisinin aksine ortak bilgi varsayımını benimsememesi ve rakip tarafın karar ve faydaları için öznel bir olasılık dağılımı kullanması, KRA ile modellenen problemlerin gerçekçi bir şekilde çözümüne imkân tanımaktadır. Milli güvenliği ilgilendiren stratejik karar problemlerinde sistematik bir bakış açısı ve değerlendirme imkânı sağlayan analitik modellerin kullanılması önem taşımaktadır. Bu çalışmada Türkiye’nin Doğu Akdeniz problemi ele alınmış ve konu çerçevesinde oluşturulan hipotetik bir örneğin KRA ile modellemesi ve çözümü yapılmıştır. Oluşturulan model, hem rakip tarafın düşünce sistematiğinin analiz edilmesine imkân vermekte hem de model çerçevesinde gözlemler dâhilinde senaryo analizlerini mümkün kılmaktadır. Stratejik bakımdan önemi büyük, milli güvenliğe dair problemlerin değerlendirilmesi için, farklı, etkin analitik modellerin uygulanabilirliğinin gösterilmesi önemlidir. Bu çalışma, bir ulusal güvenlik stratejik karar problemi olan Doğu Akdeniz meselesini konu alması ve çalışmada oluşturulan alan hipotetik modeli KRA ile çözmesi bakımından bir ilk niteliğindedir.
Reference40 articles.
1. Alpar, G. (2019). Rum-Yunan İkilisi Mısır, İsrail ve Lübnan’ın Akdeniz’deki Haklarını Gasp Ediyor. https://www.sde.org.tr/guray-alpar/genel/rum-yunan-ikilisi-misir-israil-ve-lubnanin-akdenizdeki-haklarini-gasp-ediyor-kose-yazisi-14308
2. Banks, D., Gallego, V., Naveiro, R. ve Ríos Insua, D. (2022). Adversarial risk analysis: An overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 14(1), 1–16. https://doi.org/10.1002/wics.1530
3. Banks, D. L., Rios, J., & Ríos Insua, D. (2016). Adversarial risk analysis.
4. Banks, D., Petralia, F. ve Wang, S. (2011). Adversarial risk analysis: Borel games. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 27(2), 72–86. https://doi.org/10.1002/asmb.890
5. BayesFusion. (2022). GeNIe modeler software package. https://www.bayesfusion.com/genie