Türk kargo hizmet sağlayıcılar ile ilgili Twitter'da üretilen içeriğin analizi
An analysis of the content produced on Twitter about courier express companies
- Tez No: 524530
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR YAŞAR SAATÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Twitter, Sosyal Medya, Büyük Veri, Kargo Firmaları, Müşteri, Teslimat, Şikâyet, Lojistik Yönetimi, Twitter, Social Media, Big Data, Cargo Firms, Customer, Delivery, Complaint, Logistics Management
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Denizcilik İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Lojistik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Twitter' ın işlemek ve saklamak durumunda olduğu veri miktarı pek çok araştırmacı tarafından büyük veri olarak nitelendirilmektedir. Büyük veri yeni bir kavram olmasına rağmen günümüzde pek çok disiplinde tartışılmaktadır. Artan veri büyüklüğü ve karmaşıklığı yeni teknoloji ve yaklaşımları gerektirmekte ve yeni tekniklerle işletmelere pratik faydalar sağlayabilmektedir. Büyük veri üzerine yapılan araştırmaların temel olarak iki problem üzerine odaklandığı görülmektedir. İlk problem büyük veriyi işleme ve analiz etmek için metot, teknoloji ve algoritmaların geliştirilmesidir. İkinci problem büyük veri analizinin farklı disiplinlere ve problemlere uyarlanması ve kullanılmasıdır. Bu araştırmada Twitter tarafından sağlanan kullanıcı tarafından üretilen içerik değerlendirilmiş ve büyük veri analizinin lojistik yönetiminde kullanımına ilişkin öneriler geliştirilmeye çalışılmıştır. Kimi araştırmacılar büyük veriyi değişkenlerin kapsamı ve verinin güvenilirliği konusunda eleştirilmektedir. İfadelerin kapsamı bu araştırmanın ilk problemidir. Bu nedenle daha önce yapılmış araştırmalardan birinin değişkenlerine ilişkin ifadeler tweetlerin içinde aranmıştır. İkinci problem kullanıcı tarafından üretilen içeriğin lojistik yönetimi için nasıl kullanılabileceğidir. Farklı Twitter kullanıcılarının Twitter' ı kullanma amaçları ve çıkarılabilecek kullanışlı bilgiler keşfedilmeye çalışılmıştır. Araştırmanın güçlü yönü büyük veri analizi tekniklerinin lojistik yönetiminde kullanımına ilişkin Türkiye' de yapılan ilk yüksek lisans tezi olmasıdır. Aynı zamanda Türkiye' de kargo firmaları üzerine yapılan bir kaç çalışma bulunmaktadır. Araştırmanın zayıf yönü ise sınırlı sayıda tweet üzerinde yapılmış olması ve sadece kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin değerlendirilmiş olmasıdır. Pek çok tanıma göre ilişkisel veri tabanlarında saklanabilen ve elle ya da konvansiyonel metotlarla değerlendirilebilecek miktarda veri, örneklem büyük veri kaynağından alınmış olsa bile, büyük veri olarak tanımlanmamaktadır. Bu nedenle bu çalışma büyük veri analizinin lojistik yönetiminde kullanımına ilişkin bir ön çalışmadır. Daha önce yapılan araştırmada 31 değişken çalışılmış ve 29' una ilişkin ifadeye örneklemde rastlanılmıştır. Müşterilerin kullanım amacına ilişkin en yüksek frekans şikâyet, konu ise teslimattır. Firmaların kullanım amacına ilişkin en yüksek frekans yardımdır ve ilk yaptıkları takip numarası, iletişim bilgilerini istemektir. Araştırmacılara göre büyük veri analizinin lojistikte kullanımının üç boyutu bulunmaktadır. Bunlar operasyonel verimlilik, müşteri deneyimi ve yeni iş modelleri geliştirilmesidir. Kimi araştırmacılara göre müşteri hizmetleri lojistik firmalarının fonksiyonlarından biri olarak görülmektedir. Bu çalışma sonunda büyük veri tekniklerinin sosyal medyayı şikâyetleri bulma amacıyla tarama, iletişim bilgileri ve takip numaralarını isteyip ilgili taraflara konu ile birlikte gönderilmesi amacıyla kullanılabileceği düşünülmektedir. Araştırmacılar tarafından Twitter konum bilgisi sağlayabilen geo sosyal bir ağ olarak tanımlanmaktadır. Kimi kullanıcılar da rakip analizi ve tedarikçi seçiminde kullanılabilecek konum bilgisi sağlamakta ve kargo firmalarını birbiri ile karşılaştırmaktadır. Bu önerilerin uygulanabilirliği ve işe yararlığı başka araştırmaların konusunu oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
The amount of data which Twitter operates on and stores is accepted as a big data by many researchers. The big data is a recent concept; however, it is discussed in many disciplines. The increasing amount of data and complexity both require new technology and approaches and can provide the companies with practical benefits through new analysis methods. The researches on big data are mainly focused on two basic problems. The first problem is developing method, technology and algorithms in order to operate and analyze big data. The second problem is using and adapting the big data analysis to different disciplines and problems. Having analyzed the content that has been produced by Twitter and generated by the provided users, this study aims at coming up with proposals related to the uses of big data analysis for logistics management. Some researchers criticize the big data in terms of the extent of the variables and reliabity of the data. The first problem of this study is the scope of the expressions. Thus, the expressions about one of the former researches' variables have been looked up among the tweets. The second problem is how the user generated content can be used for the logistics management. It has been attempted to find out the aims of different Twitter users and the useful information that can be gained. The strength of the study is that it has been the first master thesis in Turkey about the use of big data analysis techniques in logistics management. There are also few researches on the cargo firms in Turkey. The weakness of the study is that it has been conducted with a limited number of the tweets and only the content of the users has been examined. According to many definitions, although the amount of data that can be stored in relational databases and evaluated through manual or conventional methods has been withdrawn from the samples of big data source, it is not defined as big data. Therefore this study is a pre-research about using big data in logistics management. 31 variables have been studied in the former study and the expressions about 29 of them have been found in the sample. The highest frequency about the purposes of the clients is the complaints and the topic is delivery. The highest frequency about the purposes of the firms is support and the first tracking they do is to ask for the contact information of them. According to the researchers, the use of big data analysis in logistics has three dimensions; these are operational efficiency, customer experience and the development of new business models. Some researchers refer the customer service as one of the functions of logistics firms. As a result of this study, it is thought that big data techniques can be used for scanning social media in order to find complaints, to ask for the contact details and tracking numbers and send them to the related ones together with the subjects. Twitter is described as a geo social network which is able to provide the information of location by the researchers. Some users also provide location information that can be used for rival analysis and the choice of suppliers and they compare the delivery firms with one another. Applicability and utility of these proposals compiles the subject for further researches.
Benzer Tezler
- La proposition d'un modéle de valeur pour la gestion éfficace du port
Etkin bir liman yönetimi için değer modeli önerimi
MARTI BÜYÜKÖZDEN
Yüksek Lisans
Fransızca
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN
- Hava kargo kuruluşlarının yer seçimi kriterleri ve önem düzeylerinin belirlenmesi
Determination of importance levels of location selection criteria in air cargo organizations
AHMET TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeHatay Mustafa Kemal Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VELİ ALPAGUT YAVUZ
- The impact of cargo and ancillary revenues on net profit for full-service carrier airlines
Kargo ve yan gelirlerin tam hizmet sağlayan havayolları net karlılığına etkisi
ONUR BAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Sivil Havacılıkİbn Haldun ÜniversitesiHava Taşımacılığı Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER AKSOY
- Türkiye'de havayolu kargo taşımacılığı pazarlaması: Sorunları ve çözüm önerileri
Başlık çevirisi yok
EYÜP TURŞUCU
- Orta ı̇rtı̇fa ı̇nsansız hava kargo aracı ı̇çı̇n havaalanı altyapısı krı̇terlerı̇nı̇n değerlendı̇rı̇lmesi
Evaluation of airport infrastructure criteria for medium altitude unmanned aerial cargo vehicle
CEMAL TUĞRUL İÇDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sivil HavacılıkTürk Hava Kurumu ÜniversitesiHavacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERİÇ HATİCE GÖKDALAY