A multicriteria decision making approach to human resources performance evaluation

Son on yılda insan kaynakları yönetimi ve performans hakkında yayımlananmakalelerin büyük bir çoğunluğu, firmalardaki insan kaynakları bölümü, personelseçimi ve organizasyon performansı üzerinde yoğunlaşıp, çalışanların performansölçümü konusuna gereken önemi vermemektedir. Buna göre, çalışanların performansdeğerlendirmesi alanında bir boşluk olduğunu söylemek yanlış olmayacaktır. Tabii kibu işlemi gerçekleştirebilmek adına yöntemler ve araçlar mevcuttur. Lakin buyöntemlerin yeteri kadar nesnel olup olmadıkları, çalışanların performanslarını etkin birşekilde değerlendirip değerlendiremedikleri, nicel ve nitel unsurları eşzamanlı olarakdeğerlendirip değerlendiremedikleri ve bunları yaparken bağımlılıkları dikkate alıpalmadıkları sorulması gereken sorular olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada nicelve nitel unsurları eşzamanlı olarak değerlendirilmesinin üzerine gidilirken özelliklebağımlılıklar üzerinde odaklanılacaktır. Bu da bizi etkin bir performansdeğerlendirmesine götürecektir.Önerilen performans değerlendirme modelinin amacı, yazarın önceki çalışmalarınıgeliştirerek, çalışanların performans değerlendirmesine katkıda bulunmaktır. Öncekiçalışmalarda önerilen Çok Ölçütlü Karar Verme ? ÇÖKV yaklaşımı, ölçütler, altölçütler ve alternatifler arasındaki bağımlılıklar ve etkileşimler dikkate alınarakgeliştirilecektir.ÇÖKV yöntemlerinde, ölçütlerin bağımsızlığı varsayımı vardır. Bu yüzden,uygulayıcılar, bağımsız ölçütler seçme veya seçtikleri ölçütlerin öyle olduklarını varsayma eğiliminde olurlar ki bu da yanlı değerlendirmelere sebep olmaktadır. Gerçekhayatta bu ciddi yanılgılara yol açabilmektedir. Bu şekilde bir varsayım yapabilmekiçin, uygulamayı yapan kişinin, ölçütler, altölçütler ve alternatifler arasında olası birbağımlılığın olmadığından emin olması gerekmektedir. Aksi takdirde sonuç buvarsayım yüzünden değişik çıkma riskine sahiptir.Bu çalışmada sunulacak olan iki yöntem, ölçütler arasında olabilen farklı tipte ilişkilerile ilgilenmektedir. Analitik Ağ Süreci ? AAS, bir ölçütün diğer bir ölçüt veyaalternatif ile arasındaki bağımlılık ile ilgilenmektedir. Bir öğretmenin performansdeğerlendirmesinde performans boyutları olarak incelenecek olan bilgi düzeyininöğretmenin öğretme kapasitesi üzerindeki etkisi veya bir arabanın aerodinamik yapısıile benzin sarfiyatı üzerindeki etkisi örneklerinde olduğu gibi.Diğer yöntem, Choquet integrali ? CI, bulanık integraldir ve modelin n adet ölçütündenk tanesi arasındaki etkileşimi ile ilgilenir. Bu etkileşim değeri, başarılı olmak adına buk adet ölçütün herbirinden aynı anda başarılı olmanın veya tek tek herhangi birindenbaşarılı olmanın yeterli olup olmayacağının göstergesidir. Buna k-toplamalı CI denir.Önerilen yöntemin kullanıcılar açısından kolay anlaşılabilir ve gerçek hayataolabildiğince yakın kılınabilir olması için, çalışmada 2-toplamalı CI kullanılacaktır.Yukarıda verilen açıklama ile iki ölçüt arasındaki pozitif etkileşim değeri, biralternatifin başarılı olabilmesi adına bu iki ölçütten de başarılı olması gerektiğini, diğeryandan negatif etkileşim değeri de bu iki ölçütten sadece birinden başarılı olsa yeterliolacağını gösterecektir. Burada sözü edilen etkileşim ölçütler arası etkileşimden öteyegitmemektedir.Sözü edilen iki yöntemde de karar vericilerin öncelik sıralamaları dikkate alınacakolması, çalışmada grup kararı sözkonusu olduğunda, toplumsal seçim fonksiyonlarınınkullanımının önerilmesinin akılcı olacağı fikrini gündeme getirmiştir. Böylece, herkarar verici için çalışanların performanslarına göre sıralamasının elde edilmesindensonra, karar verici grubunun ortak kararı olabilecek en uygun sıralamanın elde edilmesigerçekleştirilebilecektir.Önerilen performans değerlendirmesi yöntemi şu şekilde işlemektedir: İlk olarak,firmanın çalışanlarından beklentilerine göre modelin oluşturulması, karar vericilerleyapılacak toplantılarda gerçekleştirilecek ve ölçütler açıkça belirlenecektir. Daha sonramodelin yapısı göz önünde bulundurularak, AAS veya CI veya ikisinin birkombinasyonunun kullanımına karar verilecek ve her karar verici için çalışanlarınperformanslarına göre sıralaması elde edildikten sonra da toplumsal tercihfonksiyonlarının kullanımıyla bir sonuca ulaşılacaktır.