Neutrosophic TOPSIS-OWA framework for evaluating data protection strategies in judicial systems
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 92
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFEA-5-0_001
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1403
چکیده مقاله:
This study presents a novel neutrosophic multi-criteria decision-making approach, combining the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Ordered Weighted Averaging (OWA) methods, to assess data protection strategies for procedural fairness in judicial systems. Recognizing the challenges posed by ambiguity and subjectivity in judicial data handling, the proposed neutrosophic TOPSIS-OWA framework effectively incorporates uncertainty into the evaluation process. The methodology integrates insights from an extensive literature review and expert panel consultations to identify and prioritize feasible data protection measures. Four primary alternatives were evaluated: a certification system, periodic compliance audits, mandatory training for judicial staff, and the establishment of an independent supervisory body. Results indicate that implementing a periodic audit system aligns most closely with the procedural fairness objectives, offering the best balance of data protection effectiveness, regulatory compliance, and stakeholder acceptance. This finding underscores the value of neutrosophic logic in complex decision-making contexts, particularly where nuanced judgments are essential. Future research could extend this framework to other domains where procedural fairness and data integrity are critical.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Luis Ramiro Ayala Ayala
Regional Autonomous University of the Andes, Riobamba, Ecuador.
Eduardo Luciano Hernández Ramos
Regional Autonomous University of the Andes, Riobamba, Ecuador.
Sebastián Alejandro Contento Correa
Regional Autonomous University of the Andes, Riobamba, Ecuador.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :