Dergiler / Ardahan Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2023 / Cilt: 5 Sayı: 1

Ulusal güvenlik karar problemlerinde karşıtsal risk analizi: Doğu Akdeniz problemi örnek modelleme

Adversarial risk analysis in national security decision problems: a hypothetical case of Eastern Mediterranean conflict

Sayfa
62–73
Yayın Tarihi
2023-06-08
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

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.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez: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.
📊
Temel Bulgular & Veri:Milli güvenliği ilgilendiren stratejik karar problemlerinde sistematik bir bakış açısı ve değerlendirme imkânı sağlayan analitik modellerin kullanılması önem taşımaktadır.
💡
Sonuç & Katkı: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.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Karşıtsal Risk Analizi · Etki Diyagramları · Doğu Akdeniz Problemi

Özet

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.

Abstract

Adversarial risk analysis (ARA), with its capabilities to analyze the opponent’s decision-making process, predict the possible steps that the opponent may follow and choose the decision choice to maximize the analyst’s expected utility, is an effective model to be used in strategic decision problems involving an intelligent opponent. In contrast to classical game theory adversarial risk analysis does not employ the common knowledge assumption and instead uses a subjective probability distribution over the opponent’s decisions and the utilities. Consequently, problems modelled using ARA can be solved realistically. In strategic decision problems concerning national security, using analytical models which can offer a systematic view and evaluation process becomes important. In this work, a hypothetical problem regarding Turkey’s Eastern Mediterranean conflict is modeled and solved using ARA. The ARA model exemplified in this work has the capability both to analyze the opponent’s decision-making process and also to make scenario analyses based on the evidence observed on the model. This research is the first to theme the Eastern Mediterranean conflict, a strategically important decision-making problem concerning national security and to solve its hypothetical model created using the Adversarial Risk Analysis.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BOZCU, G., ÇİNİCİOĞLU, E. N. (2023). Ulusal güvenlik karar problemlerinde karşıtsal risk analizi: Doğu Akdeniz problemi örnek modelleme. Ardahan Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 1, 62–73. https://ajindex.com/articles/945392

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Alpar, G. (2019).
  2. 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
  3. 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
  4. Banks, D. L., Rios, J., & Ríos Insua, D. (2016).
  5. Adversarial risk analysis. 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
  6. BayesFusion. (2022). GeNIe modeler software package. https://www.bayesfusion.com/genie
  7. Cano, J., Insua, D. R., Tedeschi, A. ve Turhan, U. (2014). Security economics: an adversarial risk analysis approach to airport protection. Annals of Operations Research, 245(1–2), 359–378. https://doi.org/10.1007/s10479-014-1690-7
  8. Cano, J., Pollini, A., Falciani, L. ve Turhan, U. (2016). Modeling current and emerging threats in the airport domain through adversarial risk analysis. Journal of Risk Research, 19(7), 894–912. https://doi.org/10.1080/13669877.2015.1057201
  9. Deng, L. ve Ma, B. (2015). Application of adversarial risk analysis model in pricing strategies with remanufacturing. Journal of Industrial Engineering and Management, 8(1), 1–20. https://doi.org/10.3926/jiem.1223
  10. Ejaz, M., Joshi, C. ve Joe, S. (2021). Adversarial risk analysis for first-price sealed-bid auctions. Australian and New Zealand Journal of Statistics, 63(2), 357–376. https://doi.org/10.1111/anzs.12315
  11. Esteban, P. G., Razuri, J. G. ve Insua, D. R. (2012). An Adversarial Risk Analysis Model for a Decision Agent facing Multiple Users. IEEE. Gil, C. ve Parra-Arnau, J. (2019). An adversarial-risk-analysis approach to counterterrorist online surveillance. Sensors (Switzerland), 19(3), 1–26. https://doi.org/10.3390/s19030480
  12. Gil, C., Rios Insua, D. ve Rios, J. (2016). Adversarial Risk Analysis for Urban Security Resource Allocation. Risk Analysis, 36(4), 727–741. https://doi.org/10.1111/risa.12580 González-Ortega, J., Ríos Insua, D. ve Cano, J. (2019). Adversarial risk analysis for bi-agent influence diagrams: An algorithmic approach. European Journal of Operational Research, 273(3), 1085–1096. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.09.015
  13. Howard, R. A. ve Matheson, J. E. (1984). Decision analysis volume II: profess