AB Ülkelerinin Küresel Cinsiyet Ayrımının Kadınlar Açısından Gri İlişkisel Analiz, ARAS ve COPRAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Yıl 2020, Cilt: 16 Sayı: 30, 2832 - 2862, 31.10.2020

Emre Yakut , Özlem Kuru

https://doi.org/10.26466/opus.774845

Cited By: 2

Öz

Cinsiyet eşitsizliği, bireylerin yalnızca cinsiyetlerinden dolayı fırsatlara ve kaynaklara eşit erişim sağlayamaması, önyargılardan dolayı bireysel varlığını hissettirmekte sorun yaşaması, sağlık-eğitim gibi insani konularda diğer cinsten arka planda tutulması durumu olarak özetlenebilir. Bireylerin biyolojik özellikleri (cinsiyetleri) nedeniyle iş hayatı, eğitim, sağlık gibi alanlarda ikinci plana atılması ülkelerde demokrasi ve ekonomi bakımından olumsuz etkiler yaratabilir. Ülkelerin bu etkileri en aza indirmeleri için global olarak yerlerini görmelerini sağlamak amacıyla cinsiyet eşitsizliğini değerlendirmek üzere çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada bahsi geçen amaç için Dünya Ekonomik Forumu (WEF-World Economic Forum) tarafından her yıl hazırlanan Küresel Cinsiyet Ayrımı Raporu’nda (KCAR) yer alan Avrupa Birliği (AB) üye ülkelerinin cinsiyet eşitlikleri değerlendirilmiştir. 2017, 2018 ve 2020 yılları raporlarındaki verilerden yararlanılarak 4 ana başlık altında toplam 14 kriter elde edilmiş, AB üye ülkelerinin kendi aralarında sıralamalarını gerçekleştirmek üzere Gri ilişkisel analiz (GİA), ARAS ve COPRAS yöntemleri kullanılmıştır. Spearman Korelasyon analiziyle belirtilen döneme ilişkin yöntemler arası karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. KCAR raporuna ilişkin AB ülkelerinin cinsiyet eşitliği sıralamasına bağlı olarak GİA yönteminin ARAS ve COPRAS yöntemlerinden daha başarılı sıralama sonucu gerçekleştirdiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Cinsiyet Eşitliği, Çok Kriterli Karar Verme, ARAS, COPRAS, , Gri İlişkisel Analiz

Evaluation of EU Countries in the Global Gender Gap by Grey Relational Analysis, ARAS and COPRAS Methods for Women

Öz

Gender inequality can be summarized as the situation of individuals failure to provide equal access to opportunities and resources, problems with making the individual presence felt due to prejudices and keeping in the background of other sex on humanitarian issues such as health and education due to their sex. Due to the biological characteristics (genders) of individuals, the fact that they take the second place in fields such as business life, education and health may have negative effects on countries' democracy and economy. Various studies are being conducted to evaluate gender inequality in order to enable countries to see their place globally to minimize these effects. In this study, the gender inequalities of the European Union (EU) member countries, which are included in the Global Gender Gap Report prepared by the World Economic Forum every year, are evaluated. Using the data in the reports of 2017, 2018 and 2020, a total of 14 criteria were obtained under 4 main headings, and Gray relational analysis (GRA), ARAS and COPRAS methods were used to rank EU member states among themselves. A comparison between methods was made with Spearman correlation analysis for the specified period. Based on the gender equality ranking of EU countries in the The Global Gender Gap Report, GRA method was found to perform more successfully than the ARAS and COPRAS methods.

Anahtar Kelimeler

Gender Equality, Multicriteria Decision Making, Grey Relational Analysis, ARAS, COPRAS

Kaynakça

• Alinezhad, A. ve Khalili, J. (2019). New methods and applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM). Cham: Springer.
• Ayçin, E. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Bilgisayar Uygulamalı Çözümler. Ankara: Nobel.
• Bağdatlı Kalkan, S. (2018). Ranking of countries with grey relational analysis method according to global gender gap ındex. International Social Sciences Studies Journal, 4(28), 6348-6355.
• Başdeğirmen, A. ve Işıldak, B. (2018). Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 563-577.
• United Nations (UN) Department of Economic and Social Affairs (2019). 2019 Revision of World Population Prospects.
• Bora, A. (2012). Toplumsal cinsiyete dayalı ayrımcılık. Ayrımcılık: Çok Boyutlu Yaklaşımlar. (Der: K. Çayır ve M. Ayan Ceyhan) İstanbul bilgi üniversitesi yayınları.
• Bozkaya, G. (2016). Sosyal koruma harcamaları ve cinsiyet eşitsizliğinin yoksulluk üzerine etkisi: OECD ülkeleri için bir uygulama. Doktora Tezi. Kahramanmaraş: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi.
• Deng, J. (1982). Control problems of grey systems. Systems and Control Letters, 1(5), 288-294.
• Deng, J. (1989). Introduction to grey system Theory. The Journal of Grey System, 1(1), 1-24.
• Durgun, C. ve Oğuz Gök, G. (2017). Toplumsal cinsiyet eşitsizliği bağlamında BRICS & G7 ülkelerinin karşılaştırmalı analizi. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (2), 20-32.
• Emovon, I. ve Mgbemena, C. O. (2018). Machinery/Service system scheduled replacement time determination: a combine weighted aggregated sum product assessment, additive ratio assessment and age replacement model approach. International Journal of Integrated Engineering, 10(1), 169-175.
• European Institute for Gender Equality [EIGE] (2020). Gender Inequality. https://eige.europa.eu/thesaurus/terms/1182 adresinden erişilmiştir.
• European Union [EU] (2020). The 27 member countries of the EU. https://europa.eu/european-union/about- eu/countries_en#the-27-member-countries-of-the-eu adresinden erişilmiştir.
• Gençoğlu, P ve Kuşkaya, S. (2016). Küresel cinsiyet uçurumu (global gender gap) açısından Avrupa ve Orta Asya ülkelerinin değerlendirilmesi: istatistiksel bir analiz. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(46), 696- 705.
• Kara, E. (2019). The effect of gender in the relationship of career development and job satisfaction for female employees. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 24, 59-72.
• Kharchenko, E. I. (2016). Gender inequality indices for the European partnership countries comparison. Rudn Journal of Sociology-Vestnik Rossiiskogo Universiteta Druzhby Narodov Seriya Sotsiologiya, 16(2), 323-335.
• Koca, G. Ş. (2018). Düşük insani gelişmeye sahip olan ülkelerin cinsiyet eşitsizliğinin incelenmesi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 5(31), 4620-4627.
• Kose, E., Vural, D. ve Canbulut, G. (2020), The most livable city selection in Turkey with the grey relational analysis. Grey Systems: Theory and Application. https://doi.org/10.1108/GS-04-2020-0042
• Liu, S. ve Lin, Y. (2006). Grey ınformation: Theory and practical applications. London: Springer.
• Liu, S., Forrest, J. ve Yang, Y. (2013). Advances in grey system research. The Journal of Grey System, 25(2), 1- 18.
• Macáková, L. (2016). Gender discrimination in the Czech Republic and other VİSEGRAD countries according to GGGI. The 10th International Days of Statistics and Economics, September 8-10, Prague.
• Oakley, A. (1985). Towards a new society: Sex, gender and society. Hants: Gower Publishing Company.
• Özbek, A. ve Demirkol, İ. (2019). Avrupa Birliği Ülkeleri ile Türkiye’nin ekonomik göstergelerinin karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi, 26(1), 71-92.
• Pitchipoo, P., Vincent, D. S., Rajini, N. ve Rajakarunakaran, S. (2014). COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: A comparative perspective. Procedia Engineering, 97, 1049–1059.
• Roy, J., Sharma, H. K., Kar, S., Zavadskas, E. K. ve Saparauskas, J. (2019). An extended COPRAS model for multi- criteria decision-making problems and its application in web-based hotel evaluation and selection. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32(1), 219–253.
• Škrinjarić, T. (2020). Dynamic portfolio optimization based on grey relational analysis approach. Expert Systems with Applications, 147, 1-15.
• Šoltés V. ve Nováková B. (2016). Assessment of material living conditions by the means of integrated indices in the VISEGRAD Group. Polish Journal of Management Studies, 13(1), 157-167.
• Şafak Uzun, A. M. (2019). Kesişimsellik bağlamında akademik alanda toplumsal cinsiyet eşitsizliğinin analizi. Doktora Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Türe, H. (2019). OECD ülkeleri için refah ölçümü: Gri ilişkisel analiz uygulaması. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 310-327.
• Üstün, İ. (2011). Toplumsal cinsiyet eşitliği hesaba katabiliyor muyuz? (2. Baskı). Ankara: Uzerler Matbaacılık.
• Vargel Pehlivan, P. (2017). Toplumsal cinsiyet bağlamında kuramsal yaklaşımlar: bir literatür taraması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(31), 497-521.
• Vatandaş, C. (2007). Toplumsal cinsiyet ve cinsiyet rollerinin algılanışı . Istanbul Journal of Sociological Studies , 0 (35) , 29-56 .
• Wang, P., Zhu, Z. ve Wang, Y. (2016). A novel hybrid MCDM model combining the SAW, TOPSIS and GRA methods based on experimental design. Information Sciences, 345, 27–45.
• World Economic Forum (WEF) (2017). Global Gender Gap Report 2017.
• World Economic Forum (WEF) (2018). Global Gender Gap Report 2018.
• World Economic Forum (WEF) (2020). Global Gender Gap Report 2020.
• Yıldırım, B. F. (2015.a). Gri ilişkisel analiz. Yıldırım, B. F ve Önder, E. (Ed.) İşletmeciler, mühendisler ve yöneticiler için operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri içinde (s. 229-244). Bursa: Dora Yayıncılık.
• Yıldırım B. F. (2015.b). Çok kriterli karar verme problemlerinde ARAS yöntemi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (KAÜ İİBF) Dergisi, 6(9), 285-296.
• Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Peldschus, F. ve Turskis, Z. (2007). Multi-attribute assessment of road design solutions by using the COPRAS method. Baltic Journal of Road & Bridge Engineering, 2(4), 193–203.
• Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A. ve Sarka, V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131–139.
• Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). A New Additive Ratio Assessment (Aras) Method in Multicriteria Decision-Making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.