Comparison of information and communication technologies used in OECD countries by multi-criteria decision making methods

Abstract

Information and communication technologies (ICT) are gaining importance for countries day by day. Of the 8 billion people living in the world, almost 5.7 billion use mobile phones, 5.4 billion use the internet, and 5.1 billion use social media. Nowadays, investments made in communication, technology, internet, and information come to the fore. This study aimed to evaluate the development of countries in terms of ICT across OECD countries, where the countries that come to the fore at the global level come together. LOPCOW and CRITIC methods were used to identify the weight of the 18 criteria determined at a reasonable level, and ARAS, EDAS, and COPRAS methods were used to rank the 33 OECD countries in an optimum way. Among the criteria, businesses with both fixed and mobile broadband connections were ranked first, followed by the criteria of households with internet access at home. In the ranking of alternatives according to different methods following top 7 countries have been found; Denmark, Finland, Sweden, Switzerland, the Netherlands, Norway, and Ireland, respectively. It has been evaluated that CRITIC and LOPCOW methods can be applied to find reasonable and close criterion weights, and ARAS, EDAS, and COPRAS methods can be used interchangeably since they have almost the same rankings.

Keywords

• OECD
• BİT
• CRITIC
• ÇKKV Yöntemleri
• LOPCOW

OECD ülkelerinde kullanılan bilgi ve iletişim teknolojilerinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle karşılaştırılması

Abstract

Bilgi ve iletişim teknolojileri (BİT) ülkeler için gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Dünya’da yaşayan 8 milyar insanın neredeyse 5,7 milyarı cep telefonu, 5,4 milyarı internet ve 5,1 milyarı sosyal medya kullanmaktadır. Günümüzde iletişim, teknoloji, internet ve bilgiye yapılan yatırımlar öne çıkmaktadır. Bunun için bu çalışmada ekonomik açıdan küresel düzeyde öne çıkan ülkelerin bir araya geldiği OECD ülkelerinin BİT gelişmişliklerini değerlendirmek amaçlanmıştır. Belirlenen 18 kriterin ağırlığını makul bir düzeyde tanımlamak için LOPCOW ve CRITIC yöntemleri, 33 OECD ülkesini optimum bir şekilde sıralamak için ARAS, EDAS ve COPRAS yöntemleri kullanılmıştır. Kriterlerden hem sabit hem de mobil geniş bant bağlantısı olan işletmeler kriteri ilk sırada, ardından evde internet erişimi olan haneler kriteri bulunmuştur. Ülkelerin farklı yöntemlere göre sıralamasında ilk 7 sırada; Danimarka, Finlandiya, İsveç, İsviçre, Hollanda, Norveç ve İrlanda ülkeleri bulunmuştur. Makul ve birbirine yakın kriter ağırlıkları bulmak için CRITIC ve LOPCOW yöntemlerinin uygulanabileceği, ARAS, EDAS ve COPRAS yöntemleriyle neredeyse aynı sıralamalar bulunduğundan birbirlerinin yerine kullanılabilecekleri değerlendirilmiştir.

Keywords

• OECD
• BİT
• CRITIC
• ÇKKV Yöntemleri
• LOPCOW

References

1. Akarsu, Y., Kurt, S. ve Alacahan, N. D. (2020). OECD ülkelerinde bilgi ve iletişim teknolojilerinin işgücü verimliliği üzerine etkisi. Journal of Life Economics, 7(4), 309-322. Doi: https://doi.org/10.15637/jlecon.7.023
2. Akpinar, M. E. (2022). Machine selection application in a hard chrome plating industry using Fuzzy SWARA and Fuzzy ARAS methods. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 29(1), 107-119. Doi: https://doi.org/10.18657/yonveek.848811
3. Bektaş, S. (2022). Türk sigorta sektörünün 2002-2021 dönemi için MEREC, LOPCOW, COCOSO, EDAS ÇKKV yöntemleri ile performansının değerlendirilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247-283. Doi: https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.1178359
4. Biswas, S., Chatterjee, S. ve Majumder, S. (2022a). A spherical fuzzy framework for sales personnel selection. Journal of Computational and Cognitive Engineering. Doi: https://doi.org/10.47852/bonviewJCCE2202357
5. Biswas, S., Bandyopadhyay, G., Pamucar, D. ve Joshi, N. (2022b). A multi-criteria based stock selection framework in emerging market. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 5(3), 153-193. Doi: https://doi.org/10.31181/oresta161122121b
6. Cengiz, H., ve Çetinceli, K. (2020). TÜRKİYE ve BRICS ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişlik endeksleri ile lojistik performans endekslerinin karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (38), 165-185.
7. Datareportal (2024-Nisan). Digital 2024 April Global Statshot Report, https://datareportal.com/reports/digital-2024-april-global-statshot. Erişim: 03.06.2024
8. Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. Doi: https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H

9. Ecemiş, O. ve Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89. Doi: https://doi.org/10.31590/ejosat.1134753
10. Ecer, F. ve Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW-DOBI multi-criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 102690. Doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2022.102690
11. Er, M., Avcı, S. ve Aladağ, Z. (2022). Bir lojistik işletmesinde tesis depo performansının Copras ve Topsis yöntemleriyle değerlendirilmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11(4), 937-944. Doi: https://doi.org/10.28948/ngumuh.1096302
12. Erumban, A. A. ve Das, D. K. (2016). Information and communication technology and economic growth in India. Telecommunications Policy, 40(5), 412-431. Doi: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.08.006
13. Ersoy, N. (2022). Comparative analysis of MCDM methods for the assessment of ICT development in G7 countries. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(25), 55-73. Doi: https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2022.003
14. Heidary Dahooie, J., Estiri, M., Zavadskas, E. K. ve Xu, Z. (2022). A novel hybrid Fuzzy DEA-Fuzzy ARAS method for prioritizing high-performance innovation-oriented human resource practices in high tech SME’s. International Journal of Fuzzy Systems, 24(2), 883-908. Doi: https://doi.org/10.1007/s40815-021-01162-2
15. ITU (2023). The ICT Development Index. https://www.itu.int/net4/ITU-D/idi/2017/. Erişim: 23.01.2023.
16. Kahreman, Y. (2023). G20 Ülkelerinin Ekonomik Performanslarının 2008 Krizi Döneminde LOPCOW-COCOSO Yöntemi İle Değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 38(3), 786-803. Doi: https://doi.org/10.24988/ije.1232306
17. Kaya, S. K., Ayçin, E. ve Pamucar, D. (2022). Evaluation of social factors within the circular economy concept for European countries. Central European Journal of Operations Research. 31, 73-108. Doi: https://doi.org/10.1007/s10100-022-00800-w
18. Keleş, N. (2022). Türkiye’deki 52 Havalimanının CRITIC, COCOSO ve WASPAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Disiplinlerarası Yaklaşımlarla Uygulamalı Sosyal Bilimler, 225-265, Gazi Kitabevi.
19. Keleş, N. (2023a). Türkiye’nin 81 ilinin sağlık performansının güncel karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (75), 120-141. Doi: https://doi.org/10.51290/dpusbe.1134082
20. Keleş, N. (2023b). CRITIC tabanlı Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle OECD ülkelerinin sürdürülebilir taşımacılık performanslarının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14 (38), 544-568. Doi: https://doi.org/10.21076/vizyoner.1142333
21. Keleş, N. (2023c). Lopcow ve Cradis yöntemleriyle G7 ülkelerinin ve Türkiye’nin yaşanabilir güç merkezi şehirlerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 727-747. Doi: https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1239201
22. Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. ve Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451. Doi: https://doi.org/10.15388/Informatica.2015.57
23. Lu, Y. H., Yeh, C. C. ve Liau, T. W. (2022). Exploring the key factors affecting the usage intention for cross-border e-commerce platforms based on DEMATEL and EDAS method. Electronic Commerce Research, 1-23. Doi: https://doi.org/10.1007/s10660-022-09548-6
24. Meidelfi, D., Idmayanti, R., Maulidani, F., Ilham, M. ve Muhlis, F. A. (2022). Additive Ratio Assessment (ARAS) method in the selection of popular mobile games. International Journal of Advanced Science Computing and Engineering, 4(1), 56-66. Doi: https://doi.org/10.62527/ijasce.4.1.81
25. Mishra, A. R., Rani, P. ve Pandey, K. (2022). Fermatean fuzzy CRITIC-EDAS approach for the selection of sustainable third-party reverse logistics providers using improved generalized score function. Journal of ambient intelligence and humanized computing, 13(1), 295-311. Doi: https://doi.org/10.1007/s12652-021-02902-w
26. Mitra, A. (2022). Selection of cotton fabrics using EDAS method. Journal of Natural Fibers, 19(7), 2706-2718. Doi: https://doi.org/10.1080/15440478.2020.1821289
27. Niu, W., Rong, Y., Yu, L. ve Huang, L. (2022). A novel hybrid group decision making approach based on EDAS and Regret Theory under a fermatean cubic fuzzy environment. Mathematics, 10(17), 3116. Doi: https://doi.org/10.3390/math10173116
28. OECD (2010). OECD Information Technology Outlook 2010, OECD Publishing, Paris, https://www.oecd.org/sti/ieconomy/46444955.pdf.
29. OECD (2020). OECD Digital Economy Outlook 2020, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/bb167041-en.
30. OECD (2023). OECD Statistics. https://stats.oecd.org/. Erişim: 02.01.2023.
31. Pala, O. (2022). A mixed-integer linear programming model for aggregating multi–criteria decision making methods. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 5(2), 260-286. Doi: https://doi.org/10.31181/dmame0318062022p
32. Paul, V. K., Chakraborty, S. ve Chakraborty, S. (2022). An integrated IRN-BWM-EDAS method for supplier selection in a textile industry. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 5(2), 219-240. Doi: https://doi.org/10.31181/dmame0307102022p
33. Peng, X. ve Garg, H. (2022). Intuitionistic fuzzy soft decision making method based on CoCoSo and CRITIC for CCN cache placement strategy selection. Artificial Intelligence Review, 55(2), 1567-1604. Doi: https://doi.org/10.1007/s10462-021-09995-x
34. Rençber, Ö. F. (2018). İllerin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişliklerine göre sıralanması: PROMETHEE yöntemi ile örnek uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (33), 293-312. Doi: https://doi.org/10.30794/pausbed.425451
35. Saha, S. ve Mondal, P. (2022). Estimation of the effectiveness of multiple-criteria decision analysis and machine learning approaches for agricultural land capability in Gangarampur Subdivision, eastern India. Artificial Intelligence in Geosciences. 3, 179-191. Doi: https://doi.org/10.1016/j.aiig.2022.12.003
36. Silva, N. F., dos Santos, M., Gomes, C. F. S. ve de Andrade, L. P. (2023). An integrated CRITIC and Grey Relational Analysis approach for investment portfolio selection. Decision Analytics Journal, 100285. Doi: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100285
37. Simanavičienė, R., Jakučionytė, V. ve Deltuvienė, D. (2022). Sensitivity study of TOPSIS and COPRAS methods with respect to normalization techniques. Baltic journal of modern computing, 10(2), 105-120. Doi: http://doi.org/10.22364/bjmc.2022.10.2.01
38. Su, Y., Zhao, M., Wei, G., Wei, C. ve Chen, X. (2022). Probabilistic uncertain linguistic EDAS method based on prospect theory for multiple attribute group decision-making and its application to green finance. International Journal of Fuzzy Systems, 24(3), 1318-1331. Doi: https://doi.org/10.1007/s40815-021-01184-w
39. Torkayesh, A. E. ve Torkayesh, S. E. (2021). Evaluation of information and communication technology development in G7 countries: An integrated MCDM approach. Technology in Society, 66, 101670. Doi: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101670
40. Toygar, A., Yildirim, U. ve İnegöl, G. M. (2022). Investigation of empty container shortage based on SWARA-ARAS methods in the COVID-19 era. European Transport Research Review, 14(1), 1-17. Doi: https://doi.org/10.1186/s12544-022-00531-8
41. Ulutaş, A., Balo, F. ve Topal, A. (2023). Identifying the Most Efficient Natural Fibre for Common Commercial Building Insulation Materials with an Integrated PSI, MEREC, LOPCOW and MCRAT Model. Polymers, 15(6), 1-23, 1500. Doi: https://doi.org/10.3390/polym15061500
42. Wang, S., Wei, G., Lu, J., Wu, J., Wei, C. ve Chen, X. (2022). GRP and CRITIC method for probabilistic uncertain linguistic MAGDM and its application to site selection of hospital constructions. Soft Computing, 26(1), 237-251. Doi: https://doi.org/10.1007/s00500-021-06429-2
43. WB (2012). Information and Communication Technology (ICT) for greater development impact: World Bank Group strategy for ICT (English). Washington, D.C.: World Bank Group. Erişim adresi: http://documents.worldbank.org/curated/en/105121468149370524/Information-and-Communication-Technology-ICT-for-greater-development-impact-World-Bank-Group-strategy-for-ICT.
44. Yakut, E. (2020). OECD ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS yöntemiyle değerlendirilerek kullanılan yöntemlerin Copeland yöntemiyle karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(3), 1275-1294.
45. Yuan, Y., Xu, Z. ve Zhang, Y. (2022). The DEMATEL–COPRAS hybrid method under probabilistic linguistic environment and its application in Third Party Logistics provider selection. Fuzzy Optimization and Decision Making, 21(1), 137-156. Doi: https://doi.org/10.1007/s10700-021-09358-9
46. Zavadskas, E. K. ve Kaklauskas, A. (1996). Pastatų sistemotechninis įvertinimas. Vilnius: Technika, 146.
47. 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. Doi: https://doi.org/10.3846/tede.2010.10