Gıda güvenliği risk değerlendirmesi için yeni bir varyasyon katsayısı benzerlik ölçüsü ile bütünleşik kübik Pisagor bulanık MAIRCA modeli

Sağlam gıda tercihlerinin önemi

İnsanlar her gün ne yiyecekleri hakkında sayısız seçim yapar ve tabaklarındaki yiyeceklerin güvenli olduğuna güvenirler. Ancak kontamine gıdalar her yıl dünya çapında yüz milyonlarca insanı hasta etmeye devam ediyor. Modern gıda tedarik zincirleri kıtaları aşar, çok sayıda şirket ve düzenleyiciyi içerir ve kusurlu veriler üretir. Bu makale, göründüğünden basit ama sonuçları geniş olan bir soruyu ele alıyor: Yetkililer, bilgi belirsiz, eksik ve insan yargısından etkileniyorsa, bölgeler arasındaki gıda güvenliği risklerini nasıl güvenilir şekilde karşılaştırabilirler?

Gıda güvenliğini değerlendirmedeki zorluklar

Gıda güvenliği tek bir faktör tarafından belirlenmez; pestisit kalıntı sınırları, fabrikalardaki hijyen, etiketlerin riskleri ne kadar açık ilettiği, ürünlerin geri çağırmada ne kadar izlenebilir olduğu gibi kurallar ve uygulamalar ağı tarafından yönetilir. Bu kriterler çoğu zaman farklı yönlere itebilir ve kesin sayılar sıkça eksiktir. Denetçiler ve uzmanlar koşulları “çok iyi” veya “biraz riskli” gibi belirsiz terimlerle tanımlamak zorunda kalır ve görüşleri farklılık gösterebilir. Geleneksel karar araçları genellikle kesin sayısal girdiler ister ve dağınık ölçümlerle bulanık uzman görüşlerini birleştirmek zorunda kaldıklarında zorlanır; bu yüzden risk sıralamaları kararsız veya yanıltıcı olabilir.

Belirsizlikle başa çıkmanın daha akıllı yolu

Yazarlar, kesin evet-hayır cevaplar yerine gri tonlarla çalışmak üzere tasarlanmış yöntemler ailesi olan “bulanık” matematikteki ilerlemelerin üzerine inşa ediyor. Bu çerçevede, bir uzmanın bir kritere ilişkin yargısı —örneğin bir bölgede hijyen— tek bir puan olarak değil, olası değer aralığı ve tereddüt payını içeren bir bant olarak yakalanır. Bu daha zengin betimleme tereddütü ve anlaşmazlığı tek bir sayıya zorlama yerine korur. Ardından iki iyi bilinen karşılaştırma fikrini tek bir benzerlik indeksinde harmanlayan yeni bir yöntem sunuyorlar. Bu indeks modelin içinde önemli bir rol oynar; hangi güvenlik kriterlerinin daha önemli olduğunu ağırlıklandırmaya ve her bölgenin ideal veya kötü performansa ne kadar yakın olduğunu değerlendirmeye yardımcı olur.

Uzman görüşü ile katı kanıtı dengelemek

Risk değerlendirmesi nihayetinde her güvenlik kriterine ne kadar önem atandığına bağlıdır. Önerilen yaklaşım yalnızca uzman sıralamalarına veya yalnızca istatistiksel varyasyona güvenmek yerine her ikisini birleştirir. Uzmanlar önce kriterleri algılanan önemlerine göre sıralayarak bir dizi “öznel” ağırlık üretir. Aynı zamanda yeni benzerlik indeksi verileri tarayarak hangi kriterlerin bölgeleri en keskin şekilde ayırt ettiğini görür ve böylece “nesnel” ağırlıklar elde edilir. Bir ayar düğmesi bu iki kaynağı nihai ağırlıklar halinde harmanlar; bu, düzenleyicilerin uzman deneyimine karşı veri kalıplarına ne kadar dayandıklarını ayarlamalarına ve bu seçimin şeffaflığını korumalarına olanak tanır.

Modelin Çin bölgelerinde testi

Methotu pratikte göstermek için yazarlar Çin’in beş ana bölgesinde —Doğu, Güney, Batı, Merkez ve Kuzey— gıda güvenliği riskini değerlendirir; değerlendirme yedi yaygın düzenleyici boyutu içerir: kalıntı sınırları, etiketleme ve izlenebilirlik kuralları, hijyen, süreç standartları, ithalat kontrolleri ve sağlık düzenlemeleri gibi. Üç uzman bağımsız olarak her bölgenin her kriterdeki performansını “oldukça önemli” veya “son derece önemli” gibi dilsel ölçekler kullanarak puanlar; bu puanlar modele gerekli bulanık forma dönüştürülür. Çerçeve daha sonra her bölgenin varsayımsal en iyi ve en kötü standarttan ne kadar uzakta olduğunu hesaplar, bu boşlukları birleşik ağırlıklarla tüm kriterler boyunca toplar ve her bölge için genel bir risk skoru ve sıralama üretir.

Sonuçlar ne söylüyor ve neden önemli

Analiz, incelenen beş bölge arasında Doğu Çin’in en düşük gıda güvenliği riskine sahip olduğunu; bunu Güney ve Batı Çin’in izlediğini, Merkez ve Kuzey Çin’in ise geride kaldığını buluyor. Önemli olarak, yazarlar öznel ve nesnel ağırlıklar arasındaki dengeyi ve benzerlik indekslerinin davranışını değiştirdiklerinde sıralama neredeyse değişmiyor. Bu istikrar, çıkarımların tek bir modelleme seçiminin kırılgan bir yan ürünü olmadığını gösteriyor. Karar vericiler için bu çerçeve bilimsel dayanağı olan bir pano sunar: hangi bölgelerin en fazla dikkati gerektirdiğini ve hangi kriterlerin risklerine en çok katkıda bulunduğunu vurgular. Halk için çıkarılacak ders, gelişmiş matematiğin karmaşıklık ve çelişkili görüşlerin içinden geçmeye yardımcı olabileceği; gıda güvenliği iyileştirmelerinin önceliklendirilmesinde daha açık, daha adil bir yol sunabileceği ve sonuçta tehlikeli ürünlerin tüketicilere ulaşma olasılığını azaltabileceğidir.

Atıf: Liu, Z., Weng, Z., Ksibi, A. et al. An integrated cubic Pythagorean fuzzy MAIRCA model with novel variation coefficient similarity measure for food safety risk assessment. Sci Rep 16, 11323 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39302-z

Anahtar kelimeler: gıda güvenliği, risk değerlendirmesi, karar verme, bulanık mantık, Çin