@article { author = {Nahid Titkanlu, Hossein and Keramati, Abbas}, title = {Applying Evidence Theory to Aggregate Feedbacks in 360 Degree Feedback Model}, journal = {Modern Research in Decision Making}, volume = {3}, number = {2}, pages = {275-299}, year = {2018}, publisher = {}, issn = {2476-6291}, eissn = {2476-6291}, doi = {}, abstract = {In 360 degree feedback model several groups of raters with different perspectives provide assessments typically in Likert scale format. Due to the qualitative and subjective nature of the assessments, these data are highly uncertain and divergent. This problem causes that aggregation of the data in 360 degrre model, with traditional average based methods be inaccurate and invalid. Regarding the importance of the aggregation problem in 360 degrre feedback process and lack of a suitable solution to cope with it, in this paper a new model based on Evidence Theory has been proposed to aggregate its assessments and model the uncertainty contained in it. In the proposed model, first the evaluation data obtained from each rating group has been aggregated and its uncertainty has been modeled using a basic belief assignment. In the next step, the evidences obtained from rating groups have been aggregated using evidence combination rules. To design the model, various methods to transform feedbacks to basic belief assignents, various evidence combination rules and different criteria in extracting the final results of the model, have been investigated through a simulation study. In the simulation process the model's performance in 27 different states, defined based on different combination of model's parameters, and using ten thousand simulated records, has been examined. Results reveal that the proposed model, compared to the traditional average based aggregation, significantly reduces error and increase the accuracy of the results in 360 degree feedback model. In addition, other benefits of the proposed model have been explained in the text.}, keywords = {Uncertainty,360 degree Assessment,Evidence Theory,Data aggregation}, title_fa = {کاربرد نظریه شواهد جهت تجمیع داده‌ها در مدل بازخورد 360 درجه}, abstract_fa = {در مدل ارزیابی بازخورد 360 درجه، داده‌های ارزیابی به‌طورمعمول با استفاده از مقیاس لیکرت توسط چندین گروه ارزیاب با دیدگاه‌های مختلف ارائه می‌شود. این داده‌ها به دلیل ماهیت کیفی و ذهنی ارزیابی، توأم با عدم‌قطعیت و واگرایی زیاد هستند. این وضعیت باعث شده است تا تجمیع آن‌ها درون گروه‌های ارزیابی و در مرحله بعد، بین گروه‌های ارزیابی با استفاده از روش‌های معمول مبتنی بر میانگین، از دقت و اعتبار کافی برخوردار نباشد. نظر به اهمیت مسئله یادشده و عدم وجود راهکاری مناسب در این زمینه، مدلی جدید در چارچوب نظریه شواهد جهت مدل‌سازی عدم‌قطعیت و تجمیع داده‌ها در فرایند بازخورد 360 درجه، در این مقاله ارائه شده است. در این مدل، ابتدا داده‌های مرتبط با هر گروه ارزیابی در قالب یک تخصیص باور پایه، تجمیع و عدم‌قطعیت آن مدل‌سازی شده است. در مرحله بعد، شواهد حاصل از گروه‌های مختلف ارزیابی با استفاده از عملگرهای ترکیب شواهد، تجمیع می‌شوند. در طراحی مدل مذکور، حالات مختلف مدل‌سازی داده‌های ارزیابی در ساختار توابع باور، قوانین مختلف ترکیب شواهد و معیارهای مختلف استخراج نتیجه نهایی از ساختار باور موردبررسی قرار گرفته و بهترین عملگر‌ها و مولفه های مدل، پس از بررسی عملکرد آن در 27 حالت مختلف و با استفاده از ده هزار رکورد شبیه‌سازی‌شده، تعیین شده است. نتایج نشان می‌دهد مدل استخراج‌شده، نسبت به روش متداول میانگین، به‌طور معنادار خطای کمتر و دقت بیشتری در تجمیع داده‌های مدل بازخورد 360 درجه دارد. علاوه ‌بر این، سایر مزایای مدل ارائه‌شده، در متن مقاله تبیین شده است.}, keywords_fa = {عدم‌قطعیت,بازخورد 360 درجه,نظریه شواهد,تجمیع اطلاعات}, url = {https://journal.saim.ir/article_32506.html}, eprint = {https://journal.saim.ir/article_32506_60dad215049de68895f0f64fefbecb49.pdf} }