Kevser Arman

This study evaluates digital transformation and artificial intelligence (AI) readiness among the European Union-27 (EU-27) and selected European countries using an integrated multi-criteria decision-making approach. In this evaluation process, seven criteria are considered as enterprises using AI technologies, purchasing cloud computing services, performing data analytics, using ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), and BI (Business Intelligence) software, using social media, having a fixed internet connection with a speed above 1 Gb/s, and having a website or functionalities. These seven criteria were selected because they collectively represent the key dimensions of enterprise-level digital maturity. The MEREC (Method Based on the Removal Effects of Criteria) method is proposed to determine objective criteria weights and SPOTIS (Stable Preference Ordering towards Ideal Solution) method is used to rank the countries. The findings reveal that use of AI has the highest discriminatory effect among the criteria, and AI use is an important dimension of digital readiness. According to the ranking results obtained with the SPOTIS method, Denmark, Finland, the Netherlands, Belgium and Sweden are the leading countries in digital transformation performance. The proposed integrated multi-criteria decision-making (MCDM) approach provides a transparent and repeatable framework for benchmarking digital transformation and AI readiness levels by identifying areas requiring policy intervention.

This study evaluates the digital innovation performance of European Union (EU) members and candidate countries by applying a novel integrated multi-criteria decision-making (MCDM) approach. Specifically, the IDOCRIW method is employed to determine objective weights for digital innovation indicators derived from the Global Innovation Index (GII) 2024 report, while the CRADIS method is utilized to assess and rank country performance. The research incorporates indicators directly related to digital innovation, including ICT use, software spending, mobile app creation, GitHub activity, high-tech and ICT exports, mobile application creation, e-participation, and university–industry collaboration. The results highlight significant disparities in digital innovation performance among the analysed countries. Cyprus, Ireland, and the Netherlands emerged as the top performers, whereas Albania, Bosnia and Herzegovina, and Georgia ranked lowest. The integrated model provides a robust and transparent framework for comparative innovation analysis, offering valuable insights for policymakers aiming to enhance digital innovation capacity.

Rapid industrialization, population growth, and poor waste management have led to significant environmental and economic challenges. These issues underscore the need for effective disposal technologies to mitigate public health risks, reduce greenhouse gas emissions, and promote resource recovery. This study aims to determine the most suitable sustainable solid waste disposal technology for the planned Çivril Solid Waste Disposal Facility in Denizli Province. To evaluate eight disposal alternatives: landfilling (A₁), composting (A₂), biomethanization (A₃), incineration (A₄), gasification (A₅), plasma treatment (A₆), pyrolysis (A₇), and refuse-derived fuel (RDF) (A₈), we employed fuzzy-based Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods: the Simple Weight Calculation (SIWEC) and Ranking Alternatives with Weights of Criterion (RAWEC). Twelve criteria, including environmental impact, legal compliance, and operational costs, were weighted using Fuzzy SIWEC, while the alternatives were ranked using Fuzzy RAWEC. The results identified composting (A₂) as the most suitable technology, whereas RDF (A₈) performed the worst. Validation through comparison with other MCDM methods (F-TOPSIS, F-SAW, F-MABAC, and CORASO) demonstrated high consistency. Sensitivity analysis confirmed that composting (A₂) and gasification (A₅) maintained stable rankings across different scenarios, while the rankings of other methods varied depending on decision-maker preferences. The integrated use of fuzzy-based SIWEC and RAWEC provides a reliable and systematic framework for sustainable waste management decision-making.

Üniversiteler sürdürülebilirlik kavramının tüm toplum tarafından anlaşılması ve gelişmesi açısından oldukça önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmanın amacı GreenMetric 2021 dünya sürdürülebilir üniversite sıralama raporu kullanılarak Türkiye’deki 71 üniversiteyi sürdürülebilirlik açısından bulanık c-ortalamalar (BCO) kümeleme yöntemi ile değerlendirmektir. Kümeleme, birçok farklı alanda uygulama imkanı sunması sayesinde önemli bir araştırma alanı olmuştur. Katı kümeleme, nesnelerin sadece bir kümeye ait olmasına izin verirken bulanık kümeleme nesnelerin kümelere ilişkin üyeliklerinin değerlendirilmesine imkân sağlamaktadır. Bu yönü ile bulanık kümeleme, kümeler arasında keskin ayrımların olmadığı veriler için daha uygundur. Bu nedenle çalışmada bulanık kümeleme algoritmalarından biri olan bulanık c-ortalamalar (BCO) kullanılmaktadır. BCO algoritması analiz sonuçlarına göre iki küme elde edilmiş olup, 1. Küme 6 sürdürülebilirlik boyutu kapsamında daha yüksek ortalamalara sahiptir. Ayrıca, 5 üniversitenin her iki kümeye ait olma derecelerinin oldukça yakın olduğu ortaya çıkmıştır. Çalışma sonucunda Türkiye’de yer alan üniversitelerin sürdürülebilirlik konusundaki konumlarının görülmesi sağlanmaktadır. Ayrıca üniversitelere sürdürülebilirliğin geliştirilmesine yönelik öneriler sunulmaktadır.

Digital marketing strategies play a crucial role in today's business world and have become an indispensable component of many sectors. The main objective of this study is to assess digital marketing strategies in the retail sector with multiple criteria decision making (MCDM) methods. Bayesian BWM (B-BWM) is utilized in the study to identify the weights of the criteria and fuzzy TOPSIS method is utilized to assess digital marketing strategies implemented in the retail sector. Based on the methodology used, customer satisfaction, customer loyalty, and competitive position in the market are the most important criteria that are taken into account in the selection of digital marketing strategies. Moreover, search engine optimisation and influencer marketing are the most suitable digital marketing strategies in the retail sector. The findings from this study could serve as a guide for evaluating digital marketing strategies in the retail sector. Request access from your librarian to read this chapter's full text.

Lojistik Performans Endeksi (LPI), Dünya Bankası tarafından ülkelerin lojistik performansını tanımlamak ve iyileştirmek amacıyla geliştirilmiştir. LPI 2023, 139 ülke arasında karşılaştırma yapılmasına olanak sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı AB’ye üye 27 ülke ve Türkiye’nin de içinde bulunduğu 8 aday ülkenin lojistik performansını MEREC ve CoCoSo yöntemleri ile analiz etmektir. MEREC yöntemi sonuçlarına göre, kriterler ağırlık seviyelerine göre sırasıyla altyapı, gümrük yönetimi, izleme-takip etme, lojistik hizmet kalitesi, sevkiyatların planlanan veya beklenen sürelerde teslim edilmesi ve sevkiyat düzenleme kolaylığı şeklindedir. CoCoSo yöntemi uygulama sonuçlarına göre, 2023 yılı için en yüksek LPI gösteren ilk beş ülke içerisinde Finlandiya, Almanya, Danimarka, Hollanda yer almaktadır. AB’ye aday ülkeler içerisinde, Türkiye en yüksek, Arnavutluk ise en düşük lojistik performansına sahip ülke olarak bulunmuştur. Ayrıca, Türkiye’nin 2023 yılı için AB’ye üye olan 9 ülkeden daha yüksek lojistik performansı gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar ülkelerin lojistik performansı açısından üstünlükleri ve eksikliklerinin ortaya konması ve bu doğrultuda lojistik politikalarının uygulanması açısından katkı sağlayabilir.

In today's challenging industry conditions, where being good is not enough to be successful, companies trying to be the best, need consultancy in different fields. Consulting firms provides consultancy services to businesses, and they need to determine the most appropriate one for them. Fuzzy MCDM (Multi Criteria Decision Making) methods are appropriate to solve consulting firm selection problem. In this study, consulting firm selection problem of a textile company operating in Istanbul, Turkey is handled by using a novel combined fuzzy MCDM method based on IMF-SWARA (Improved Fuzzy Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis) and F-CODAS (Fuzzy COmbinative Distance-based Assessment) methods. The importance weights of the criteria are calculated with IMF-SWARA method. Findings indicate that the top three important criteria are respectively, experience, references, and reliability. Then, F-CODAS method is used to rank the consulting firms and the best one is presented to the Human Resources department of the textile company. This study contributes to the existing literature in various aspects. It suggests a novel combined fuzzy MCDM method to solve consulting firm selection and a new Fuzzy CODAS based on TFNs is proposed. Moreover, HR managers can use the findings of this study to evaluate consulting firms.

Gayrimenkul yatırım ortaklıkları (GYO) gayrimenkullere, gayrimenkule dayalı projelere ve gayrimenkule dayalı sermaye piyasası araçlarına yatırım yapmak amacıyla faaliyet gösteren özel bir sermaye piyasası kurumudur. Finansal krizlerin her geçen gün artması ile kurumsal yönetim tüm dünyada önem kazanmıştır. Kurumsal yönetimin etkili bir şekilde gerçekleşmesi ile firmaların performansının arttığı ve daha iyi bir kurumsal yönetime sahip olan firmaların yatırımcıları çektiği düşünülmektedir. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul (BİST) Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY)’de yer alan GYO’ların 2020, 2021 ve 2022 yılları için finansal performanslarının Geliştirilmiş IDOCRIW ve MABAC yöntemleri ile ölçülmesidir. Geliştirilmiş IDOCRIW yönteminden elde edilen sonuçlara göre, kriterlerin önem seviyeleri her yıl için farklılaşmaktadır. MABAC yönteminden elde edilen sonuçlar ise AKMGY ve HLGYO’nun diğer GYO firmalarına göre daha istikrarlı ve yüksek performansa sahip olduğunu göstermektedir. Çalışmada elde edilen sonuçlar, önerilen bütünleşik modelin performans değerlendirme ve iyileştirmede kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.