MCDAmodellen

MCDAmodellen verwijzen naar een verzameling methoden voor decision-making (keuzeproblematiek) waarbij meerdere criteria tegelijk worden meegewogen. Ze combineren zowel kwantitatieve als kwalitatieve informatie om alternatieven te vergelijken en afwegingen tussen tegenstrijdige voorkeuren inzichtelijk te maken. Het doel is een transparante en onderbouwde rangorde of selectie van opties te realiseren, rekening houdend met de prioriteiten van de besluitvormer(s).

Veelgebruikte MCDAmodellen omvatten onder andere AHP (Analytische Hiërarchie Processen), TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE, MOORA en de gewogen sommethode (weighted sum model, WSM). AHP gebruikt een hiërarchische structuur en pairwise vergelijkingen om wegingen af te leiden; TOPSIS rangschikt opties naar afstand tot ideale oplossingen; ELECTRE en PROMETHEE behoren tot outranking-methoden die voorkeurrelaties tussen opties expliciet modelleren; MOORA werkt met normalisatie en vector- of rapportagelementen; de gewogen sommethode kombineert criteria tot één score via som van gewogen waarden.

Het zorgvuldige proces omvat meestal probleemformulering, selectie en operationalisatie van criteria, data-verzameling, normalisatie zodat criteria vergelijkbaar zijn, bepaling van wegingen (subjectief of economisch/statistisch afgeleid), aggregatie tot een overall score of rangorde, en daarna gevoeligheids- en robuustheidsanalyses. Validatie en interpretatie door stakeholders versterken de bruikbaarheid.

Toepassingsgebieden zijn breed, waaronder publiek beleid, stedelijke planning, milieubeheer, gezondheidszorg, infrastructuur en technologie- of projectevaluatie. Ondanks de sterkte van MCDAmodellen blijft subjectiviteit in gewichten, afhankelijkheid van data en methodekeuze belangrijke aandachtspunten. Het kan nuttig zijn meerdere methoden te combineren om robuustheid en transparantie te vergroten.