Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnaliz sonuçları, Almanya, İsviçre, İsveç ve Fransa’nın tüm yöntemlerde ön sıralarda yer aldığını göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Avrupa ülkelerinin Sürdürülebilir Kalkınma Amacı-SKA 9 (Sanayi, İnovasyon ve Altyapı) kapsamındaki göreli performansları, yedi kriter çerçevesinde değerlendirilmiştir. Kriterler Eurostat veri tabanından alınmış olup; sanayi kaynaklı hava emisyon yoğunluğu, Ar-Ge harcamalarının GSYH’ye oranı, çevresel mal ve hizmetlerde yaratılan katma değer, Avrupa Patent Ofisi’ne yapılan patent başvuruları, Ar-Ge personeli sayısı, otobüs ve trenlerin yolcu taşımacılığındaki payı ile yükseköğretim mezuniyet oranından oluşmaktadır. Çalışmada, karar matrisindeki kriter ağırlıkları Eşit Ağırlık, Entropy ve CRITIC yöntemleriyle belirlenmiş; ülkelerin performanslarının sıralama aşamasında ise TOPSIS, MOOSRA, MABAC, PSI, ROV, WSM, WPM, WASPAS, REF-I, REF-II ve Borda yöntemleri olmak üzere toplam 11 farklı Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemler sayesinde ülkelerin performansları farklı bakış açılarıyla değerlendirilmiş; ardından elde edilen sıralamalar Borda birleştirme yöntemi ile bütüncül şekilde yorumlanmıştır. Tüm analiz süreci, bilimsel araştırmalar ve karar verme uygulamaları için geliştirilmiş açık erişimli bir karar destek platformu olan KA-Decision üzerinden yürütülmüş ve bu sayede analizlerin şeffaflığı ile tekrarlanabilirliği sağlanmıştır. Analiz sonuçları, Almanya, İsviçre, İsveç ve Fransa’nın tüm yöntemlerde ön sıralarda yer aldığını göstermektedir. Buna karşılık Bulgaristan, Romanya, Türkiye ve Sırbistan gibi ülkeler, sürdürülebilir sanayi, yenilikçilik ve altyapı göstergeleri açısından görece düşük performans sergilemiştir. Farklı ağırlıklandırma tekniklerinin bazı ülkelerin sıralamasında sınırlı ancak anlamlı değişimlere yol açtığı görülmüştür. Çalışma, sürdürülebilir kalkınma hedeflerinin çok boyutlu değerlendirmesinde ÇKKV yöntemlerinin ve dijital karar destek araçlarının önemini ortaya koymaktadır.
Abstract
This study evaluates the relative performance of European countries within the scope of SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) based on seven key criteria. These criteria, obtained from the Eurostat database, include industrial air emission intensity, the ratio of R&D expenditures to GDP, the added value generated in environmental goods and services, patent applications filed with the European Patent Office, the number of R&D personnel, the share of buses and trains in passenger transport, and the higher education graduation rate. The criterion weights in the decision matrix were determined using three different weighting approaches: Equal Weighting, Entropy, and CRITIC. In the performance ranking phase, a total of eleven Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods were applied, namely TOPSIS, MOOSRA, MABAC, PSI, ROV, WSM, WPM, WASPAS, REF-I, REF-II, and Borda. These methods assessed country performance from multiple analytical perspectives, and the resulting rankings were synthesized holistically using the Borda aggregation method. All analyses were conducted using KA-Decision, an open-access decision-support platform designed for scientific research and decision-making applications, thereby ensuring transparency and reproducibility. The results show that Germany, Switzerland, Sweden, and France consistently ranked at the top across all methods. In contrast, countries such as Bulgaria, Romania, Turkey, and Serbia demonstrated relatively low performance in terms of sustainable industry, innovation, and infrastructure indicators. The use of different weighting techniques resulted in limited yet notable variations in country rankings. Overall, the study underscores the significance of MCDM methods and digital decision-support tools in the multidimensional assessment of sustainable development goals.