SavedAdd your journal

Journals / Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi / 2022 / Cilt: 12 - Sayı: Dijitalleşme

ENTROPİ DESTEKLİ MABAC YÖNTEMİ İLE AB ÜLKELERİ DİJİTAL DÖNÜŞÜM PERFORMANSI ANALİZİ

Eda ÇINAROĞLU
Pages
18–34
Publication Date
2022-11-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ulaşılan sıralama sonuçları DESI endeksi sıralama sonuçları ile çok yüksek düzeyde uyum içermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Endüstriyel devrimler sonrası hem ülkelerin, hem de işletmelerin küresel boyutta yaşanan değişimlere ayak uydurması ve artan rekabet ortamında kalıcı olabilmek adına yeni stratejiler geliştirmesi elzemdir.
📊
Key Findings & Data:Dijitalleşme bu stratejilerin önde gelenlerinden biridir.
💡
Conclusion & Impact:Ulaşılan sıralama sonuçları DESI endeksi sıralama sonuçları ile çok yüksek düzeyde uyum içermektedir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:Çok kriterli karar verme (ÇKKV) · Entropi · MABAC

Özet

Endüstriyel devrimler sonrası hem ülkelerin, hem de işletmelerin küresel boyutta yaşanan değişimlere ayak uydurması ve artan rekabet ortamında kalıcı olabilmek adına yeni stratejiler geliştirmesi elzemdir. Dijitalleşme bu stratejilerin önde gelenlerinden biridir. Bu kavram teknoloji ile uyum sağlanabilmesi süreci olarak tanımlanmaktadır. Dijital Ekonomi ve Toplum Endeksi (DESI), AB ülkelerinin dijital performanslarını takip etmek ve iyileştirmek amacıyla 2015 yılında Avrupa Birliği (AB) komisyonu tarafından tasarlanmıştır. Çalışmada yeni DESİ metodolojisi esas alınarak AB ülkeleri 2021 yılı dijital dönüşüm performanslarının ÇKKV teknikleri ile analizi hedeflenmiştir. Analiz sürecinde dijital dönüşüm performansı ölçüm kriterlerinin önem düzeyleri Entropi yöntemi ile belirlenmiş olup, ülkelerin performans sıralamasına ise MABAC yöntemi ile ulaşılmıştır. Esas alınan kriterler içerisinde en fazla önem arz eden kriterin dijital teknolojinin entegrasyonu olduğu belirlenmiştir. Dijital dönüşüm performansı en yüksek olan AB ülkelerinin Danimarka, Finlandiya ve İsveç olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sıralamanın sonlarında yer alan ve dijital dönüşüm performansı en düşük olan AB ülkeleri ise Yunanistan, Bulgaristan ve Romanya’dır. Ulaşılan sıralama sonuçları DESI endeksi sıralama sonuçları ile çok yüksek düzeyde uyum içermektedir.

🔖

Cite This Article

ÇINAROĞLU, E. (2022). ENTROPİ DESTEKLİ MABAC YÖNTEMİ İLE AB ÜLKELERİ DİJİTAL DÖNÜŞÜM PERFORMANSI ANALİZİ. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: Dijitalleşme, 18–34. https://ajindex.com/articles/862228

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Altıntaş, F. F. (2021). G20 Ülkelerinin Dijital Hazırlık Performanslarının Analizi: Entropi Tabanlı VIKOR Yöntemi ile Bir Uygulama. Akademik Hassasiyetler, 8(17), 401-427. Arsić, S., & Gajić, M. (2021). Industry 4.0: Assessıng the Level of Advanced Digital Technologies in the EU Countrıes Usıng Integrated Entropy–Topsis Methods. In International Scientific Conference “UNITECH (Vol. 2, p. 133). Atukalp E. M. (2021). Entegre Yöntemlerle Türk Bankacılık Sisteminde Ortaklık Yapısı Odaklı İnceleme. Ataturk University Journal of Economics & Administrative Sciences, 35(2). Avrupa Komisyonu DESI Metodoloji Raporu, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi, Erişim tarihi: 05/05/2021.
  2. Ayçin, E., & Çakın, E. (2019). Ülkelerin inovasyon performanslarının ölçümünde Entropi ve MABAC çok kriterli karar verme yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Akdeniz İİBF Dergisi, 19(2), 326-351. Bánhidi, Z., Dobos, I., & Nemeslaki, A. (2020). What the overall Digital Economy and Society Index reveals: A statistical analysis of the DESI EU28 dimensions. Regional Statistics, 10(2), 42-62.
  3. Biswas, S., Bandyopadhyay, G., Guha, B., & Bhattacharjee, M. (2019). An ensemble approach for portfolio selection in a multi-criteria decision making framework. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(2), 138-158.
  4. Biswas, T., & Das, M. (2018). Selection of hybrid vehicle for green environment using multi-attributive border approximation area comparison method. Management Science Letters, 8(2), 121-130.
  5. Borowiecki, R., Siuta-Tokarska, B., Maroń, J., Suder, M., Thier, A., & Żmija, K. (2021). Developing digital economy and society in the light of the issue of digital convergence of the markets in the European Union countries. Energies, 14(9), 2717. Bouraima, M. B., Stević, Ž., Tanackov, I., & Qiu, Y. (2021). Assessing the performance of Sub-Saharan African (SSA) railways based on an integrated Entropy-MARCOS approach. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 4(2), 13-35.
  6. Bozkurt, V. (2020). Pandemi döneminde çalişma: ekonomik kaygilar, dijitalleşme ve verimlilik. COVID-19 Pandemı̇sı̇nı̇n Ekonomı̇k, Toplumsal ve Sı̇yasal Etkileri, 115-136.
  7. Cahyadi, A., & Magda, R. (2021). Digital leadership in the economies of the G20 countries: A secondary research. Economies, 9(1), 32. Castelo-Branco, I., Cruz-Jesus, F., & Oliveira, T. (2019). Assessing Industry 4.0 readiness in manufacturing: Evidence for the European Union. Computers in Industry