Geri Dön

Konaklama sektöründe insansı robota ilişkin bakış açısının metin madenciliğiyle belirlenmesi

Determination of perspective towards humanoid robots in accommodation sector with text mining

  1. Tez No: 738318
  2. Yazar: SENEM HAZEL BAŞER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA BAKIRTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Robot teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, iş hayatı ve gündelik yaşama dahil olan birçok robot türü görülmektedir. Bu robotlardan biri de insansı robotlardır. İnsansı robotlar, insana benzer görünümleri ile çoğunlukla insanlarla etkileşim halinde gerçekleştirilecek iş kollarında yer almaktadır. Bu çalışmada konaklama sektöründe çalışan insansı robotlara ilişkin müşterilerin bakış açısı incelenmiştir. Amaçlı örnekleme tekniği kullanılarak çalışmanın örneklemi, Henn-na Hotel'in müşterileri olarak belirlenmiştir. Çalışmada Henn-na Hotel için Booking ve Agoda platformlarına Haziran 2018-Ekim 2021 tarihleri arasında yapılan çevrimiçi müşteri yorumları dikkate alınarak veri seti oluşturulmuştur. Veriler ön işleme aşamasından geçirildikten sonra doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. Veriler, pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmıştır. Duygu analizi sonucu pozitif yorum sayısı 1314, negatif yorum sayısı 305 ve nötr yorum sayısı 241'dir. İlgili analizler için Python programlama dili kullanılmıştır. Ayrıca, çevrimiçi yorumların duygu analizi sonucunun duygu sınıflandırma başarısını ölçmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi uygulamaları Orange programı ile gerçekleştirilmiştir. Algoritmalarının başarılarının en yüksek 20 fold ile gerçekleştiği görülürken, en başarılı algoritmalar Logistic Regression ve Neural Network olmuştur. Son olarak word2vec yaklaşımı ile çevrimiçi yorumlar, daha detaylı olarak incelenmiştir. Bu yaklaşıma bağlı skip-gram ve CBOW modelleri kullanılarak, araştırma konusu kapsamındaki sözcükler üzerinden analizler gerçekleştirilmiştir. Kelimelerin benzerliklerini ortaya koyan bu modeller, yapılan yorumlarda robotlar için arkadaş canlısı, eğlenceli, güzel gibi pozitif sözcüklerin kullanıldığını gösterirken; zor, zorlayıcı, kullanışsız gibi sözcükler ise müşterilerin robotların kullanımı konusunda zorlandığını ve bu konulardan şikâyetçi olduğunu ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

With the development of robot technology, many types of robots have seen in business and daily life. Humanoid robots are one of these robots. Humanoid robots, with their humanoid look, are mostly used in business areas that require human interaction. This study is examined customer perspective on humanoid robots that work in accomodation industry. Using the purposive sampling technique the sample of study was determined as the customers of Henn-na Hotel. In the study, data set was created for Henn-na Hotel by taking into account the online customer comments made on the Booking and Agoda platforms between June 2018 and October 2021. After the data was preprocessed, analyses were conducted using natural language procossing methods. It was divided into three categories: positive, negative, and neutral. The number of positive comments was 1314, the number of negative comments was 305, and the number of neutral comments was 241 as a result of sentiment analysis. The Python programming language was used for relevant analysis. Machine learning algorithms were also utilized to assess the success of sentiment classification as a result of online comment sentiment analysis. The Orange software was used to run machine learning applications. While the success of the algorithms was seen with the highest 20 folds, Logistic Regression and Neural Network were the most successful algorithms. Finally, the word2vec approach was used to examine online comments in greater depth. Analyses were carried out on the words within the scope of the research topic using the skip-gram and CBOW models, which were based on this approach. These models, which highlight word similarities, show that positive terms like friendly, enjoyable, and beautiful are used for robots in the comments; phrases like difficult, compelling, and usefulness reveal that customers have problems utilizing robots and complain about them.

Benzer Tezler

  1. Bir insan kaynakları işlevi olarak iş analizinin turizm endüstrisinde kullanımı

    Use of business analysis as a human resources function in the tourism industry

    ONUR ÜÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Siyasal Bilimlerİstanbul Okan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÖZCAN

  2. Ortaöğretim düzeyindeki turizm öğrencilerinin, turizm sektörüne ilişkin görüşleri: Trabzon ili örneği

    The opinions of the students in secondary education about tourism sector: The sample of Trabzon province

    HATİCE CİVELEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimOkan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYHAN URAL

  3. Motivasyon faktörlerine kültürel bir bakış: Türkiye, İtalya, Gürcistan örneği

    A cultural overview of motivation factors: Example of Turkey, Italy, Georgia

    MAMİSA VARSHALOMİDZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    TurizmAkdeniz Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VESİLE RÜYA EHTİYAR

  4. COVID-19 salgını sonrasında güncellenen turizm algısının glamping turizmine etkisi üzerine bir araştırma: Giresun örneği

    A research on the effect of tourism perception after the COVID-19 pandemic outbreak on 'glamping tourism': Giresun example

    HALUK CEBECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    TurizmGiresun Üniversitesi

    Ekoturizm Rehberliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSA GENÇ

  5. Developing a framework for target cost in post-disaster housing by minimizing time and optimizing cost using 3D model

    Afet sonrası konutlarında hedef maliyet için bir çerçeve geliştirme: Zamanın minimize edilmesi ve maliyetin 3 boyutlu model kullanılarak optimize edilmesi

    ZAFER ÜZMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR