Geri Dön

Otel yorumlarının metin madenciliği yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi: Mayorka, Antalya, Şarm-el Şeyh örneği

Comparative analysis of hotel reviews with text mining methods: The case of Majorca, Antalya, Sharm-el-Sheikh

  1. Tez No: 644900
  2. Yazar: LEYLA ATABAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BEYKAN ÇİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Turizm, Tourism
  6. Anahtar Kelimeler: Metin Madenciliği, Turist Yorumları, İçerik Analizi, Her şey Dahil, Duygu Analizi, Text Mining, Tourist Reviews, Content Analysis, All-Inclusive, Sentiment Analysis
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Bu tez çalışması otelleri ziyaret etmiş turistlere ait seyahat yorum sitelerindeki kullanıcı yorumlarının değerlendirilmesi üzerine odaklanmaktadır. Çalışmada her şey dahil hizmet veren Antalya, Mayorka ve Şarm El Şeyh bölgelerini tercih etmiş ve bu bölgelerin kullanıcılar tarafından en çok beğenilen otellerine yorum yapmış kullanıcıların yorumları incelenerek bölge otellerinin karakteristik özellikleri, kullanıcıların bu otellerin hizmet bileşenleri hakkındaki düşünceleri ve genel duygu dağılımlarını ölçmek amaçlanmaktadır. Çalışma içerik analizi yöntemi ile tasarlanmış ve yapılan içerik analizine yardımcı olması ve çok sayıda verinin işlenmesi için veri madenciliği teknikleri kullanılmıştır. Antalya, Şarm El Şeyh ve Mayorka bölgesinde turistler tarafından en çok beğenilen ilk üç otele ait İngilizce dilinde yazılmış toplam 3588 kullanıcı yorumu incelenmiştir. Veriler analiz edilirken R programına ait veri madenciliği kütüphanelerinden faydalanılmıştır. Her şey dahil hizmet veren bölgelerin ve otellerin değerlendirildiği çalışmada, kullanıcı yorumlarından çıkan tema ve duygular birbirine önemli ölçüde benzese de; Antalya ve Mayorka'nın verilerinin birbiriyle daha fazla ilişkili olması, Şarm El Şeyh'in ise pozitif anlamda bu iki bölgeden ayrışması söz konusudur. Turizm işletmelerine, destinasyon yöneticilerine ve araştırmacılara önemli veriler ve veri işleme yöntemleri aktarıldığı düşünülmektedir. Çalışmamız neticesinde Antalya, Mayorka, Şarm El Şeyh bölgelerinde yer alan otellere yönelik kullanıcılar tarafından oluşturulmuş verilerinden elde edilen bilgileri düşük maliyetle değerlendirilebilmesi, seyahat yorum sitelerinde yapılmış paylaşımlar arasındaki örüntüye hızlı yöntemlerle erişilebilmesi, gezginler tarafından bölgelerin en çok puan verilmiş otellerine yönelik paylaşımlarından çıkan anlamlı verilerinden faydalanılması için gereken yöntem ve bilgiler aktarılmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis focused on the evaluation of tourist reviews of hotels on travel review sites. In this study, it was aimed to measure the characteristics of 3 all-inclusive tourist destinations, users' opinions about the service components of hotels and user's emotions by examining the reviews of the users who visited Antalya, Majorca and Sharm El Sheikh. The study was designed with the content analysis method and data mining techniques were used to assist the content analysis and to process big data. A total of 3588 user reviews, written in English, belonging to the top three hotels in the area of Antalya, Sharm El Sheikh and Majorca, were analyzed. Data mining libraries belonging to R program (such as rvest, tm, syuzhet) were used for data analysis. In the study, the themes and emotions derived from the user comments were significantly similar, but the data of Antalya and Majorca were more correlated. In addition, Sharm El Sheikh had a positive separation from these two destinastions. As a result of this study, it was thought that important data and data processing methods were transferred to tourism enterprises, DMOs and researchers. In order to evaluate the information obtained from the user-generated data for hotels located in Antalya, Majorca and Sharm El Sheikh destinations, methods and information required for low cost evaluation, methods required for quick access to the pattern among the comments made on the travel review sites, the methods and information required to make use of meaningful data obtained from the comments given to the most rated hotels of the regions by the travelers were transferred.

Benzer Tezler

  1. Sosyal medya analizine dayalı rekabetçi zekâ modelönerisi: Antalya bölgesi otel işletmeleri analizi

    The proposal of competitive intelligence model based on socialmedia analysis: Antalya region hotel business analysis

    AHMET BÜYÜKEKE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPTEKİN SÖKMEN

  2. Çevrimiçi yorum ve şikâyetlerin otel işletmeleri üzerinden duygu analizi ile incelenmesi

    Analyzing of online comments and complaints with sentiment analysis through hotel businesses

    MURAT FATİH TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    TurizmErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ŞÜKRÜ AKDOĞAN

    PROF. DR. OĞUZ KAYNAR

  3. Topic modeling and sentiment analysisof hotel rewiews

    Otel yorumlarının konu modelleme ve duygu analizi

    FİLİZ CANER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERKAN AYVAZ

  4. Kültürel farklılıkların müşteri memnuniyeti üzerindeki rolü: Turizm sektöründe online yorumların analizi

    The role of cultural differences on customer satisfaction: Analysis of online reviews in tourism sector

    RAMAZAN MURADİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    TurizmSakarya Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM AKBIYIK

  5. Yapay sinir ağları ile otel müşteri yorumlarının metinsel yolla sınıflandırılarak duygu analizlerinin tespiti

    Determination of emotion analysis by classification of hotel customer comments with artificial neural networks by text classification

    ÜMMÜGÜLSÜM MENGUTAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TEMURTAŞ