Akıllı otel ziyaretçilerinin duygularının karma analiz yöntemiyle incelenmesi: Tripadvisor örneği
Analysing the emotions of smart hotel visitors with mixed analysis method: The case of tripadvisor
- Tez No: 868418
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CABİR AKKOYUNLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Turizm, Yönetim Bilişim Sistemleri, Tourism, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez çalışması, akıllı otellerle ilgili çevrimiçi yorumların duygu analizi yöntemiyle incelenmesini amaçlamaktadır. Çalışma, turistlerin akıllı oteller hakkında çevrimiçi platformlarda paylaştıkları yorumları analiz ederek, bu yorumlardan elde edilen duygusal içeriklerin ve sıklıkla kullanılan kelimelerin belirlenmesini hedeflemektedir. Elde edilen duygusal içeriklerin turistlerin akıllı otellere verdiği genel değerlendirme skorları ile ilişkisi ile seyahat türlerine göre farklılık gösterip göstermediği ayrıca çalışmanın alt amaçları arasında yer almaktadır. Bu amaçla araştırmada karma bir yöntem benimsenmiş hem nitel hem de nicel yöntemler birlikte kullanılmıştır. Araştırma çerçevesinde akıllı otellere ait toplam 33.395 adet yorum analizlere dahil edilmiştir. Duygu analizleri R ve Python programlama dilleri ile gerçekleştirilmiş; ilişki ve farklılık analizleri SPSS istatistik paket programı ile yapılmıştır. Akıllı oteller yorumlarına ilişkin en çok kullanılan kelime analizine göre“oda”,“otel”,“mükemmel”,“kalış-geceleme”,“personel”,“hizmet”,“iyi”“zaman”ve“konum”sözcüklerinin sıklıkla kullanıldığı; yorumlarda en çok hâkim olan duyguların sırasıyla“güven”,“neşe”,“beklenti”,“şaşkınlık”,“kızgınlık”,“üzgünlük”,“korku”ve“iğrenme”olduğu tespit edilmiştir. Olumlu duygular açısından değerlendirildiğinde,“temizlik”,“yiyecekler”havuz“ gibi hizmetlerden yoğunlukla memnuniyet duyulduğu, ayrıca ”dost canlısı“ ve ”yardımseverlik“ gibi özelliklerin ise memnuniyet yarattığı yorumlardan anlaşılmaktadır. Olumsuz yorumlar açısından değerlendirildiğinde ise konukların ”bekleme sıraları“, ”büfe hizmetleri“, ”ücretler“ ve ”lobi ve oturma salonları"ndan memnuniyetsizlik duydukları elde edilen sonuçlar arasındadır. Konukların seyahat türleri açısından yapılan sınıflandırmada iş amaçlı seyahat edenlerin, çift olarak seyahat edenlerin, aile olarak seyahat edenlerin, arkadaşlarıyla seyahat edenlerin ve yalnız seyahat edenlerin genel olarak büfe hizmetleri, ücretlendirmeler, tuvaletler, kokular gibi otel özellikleri bakımından kızgınlık ve iğrenme duygularının öne çıktığı, yiyecekler, temizlik ve yardımseverlik özelliklerinin güven ve neşe gibi olumlu duygularının öne çıktığı ifade edilebilir. Duygu çıktıları ile genel değerlendirme skorları arasındaki ilişkilerin araştırıldığı korelasyon analizine göre pozitif duygularla genel değerlendirme skorları arasında pozitif yönlü ve oldukça zayıf; negatif duygularla genel değerlendirme skorları arasında negatif yönlü ve oldukça zayıf bir ilişkinin bulunduğu saptanmıştır. Seyahat türleri ile elde edilen duygu çıktıları arasındaki farklar ANOVA analizi ile tespit edilmiş; iş amaçlı seyahat edenlerle diğer gruplar arasında anlamlı farklar saptanmıştır. Çalışma akıllı otellerle ilgili alanında yapılmış çalışmalar açısından yeni bir yorumlama yolu açması bakımından önem arz etmektedir. Çalışma ile, turizm alanında büyük veri ve duygu analizi (fikir madenciliği) sonuçları açısından otel yöneticilerine, turistlere ve turizm sektörüne yönelik bir takım çıkarımlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to examine online reviews related to smart hotels through sentiment analysis. The study focuses on analyzing the comments shared by tourists on online platforms about smart hotels, aiming to identify the emotional content and frequently used words derived from these comments. Additionally, the study seeks to explore whether the sentiment categories varies with the overall evaluation scores given by tourists to smart hotels and if there are differences according to types of travel. To this end, a mixed-method approach has been adopted, utilizing both qualitative and quantitative methods. A total of 33,395 comments related to smart hotels have been included in the analysis. Sentiment analyses were conducted using R and Python programming languages, while correlation and difference analyses were performed using the SPSS statistical software package. According to the word analysis of comments on smart hotels, the most frequently used words were“room”,“hotel”,“excellent”,“stay”,“staff”,“service”,“good”,“time”and“location”. The dominant emotions identified in the comments, in order, were“trust,”“joy,”“anticipation,”“surprise,”“anger,”“sadness,”“fear,”and“disgust.”When evaluating positive emotions, it was found that services such as“cleanliness,”“food,”and“pool”were highly satisfactory, while characteristics like“friendliness”and“helpfulness”also created satisfaction among guests. In terms of negative comments, guests expressed dissatisfaction with“waiting lines,”“buffet services,”“fees,”and“lobby and lounge areas.”Classifying guests by types of travel, it was observed that business travelers, couples, families, friends, and solo travelers generally exhibited anger and disgust towards hotel features such as buffet services, pricing, toilets, and smells, while food, cleanliness, and helpfulness were aspects that predominantly evoked trust and joy. The correlation analysis investigating the relationship between emotional outputs and overall evaluation scores revealed a positive but very weak relationship between positive emotions and overall evaluation scores, and a negative but very weak relationship between negative emotions and overall evaluation scores. Differences in emotional outputs according to types of travel were identified using ANOVA analysis, with significant differences found between business travelers and other groups. This study is significant as it opens a new path of interpretation in the field of smart hotels. It offers several implications for hotel managers, tourists, and the tourism industry in terms of big data and sentiment analysis (opinion mining) results in the tourism sector.
Benzer Tezler
- Zincir otel işletmelerinde yenilikçi liderlik davranışı algıları ve akıllı turizm uygulamaları: Antalya örneği
Innovative leadership behaviour perceptions and smart tourism applications in chain hotel businesses: The case of Antalya
VOLKAN KARAÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
TurizmBalıkesir ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN TEKİN
- Endüstri 4.0 bağlamında akıllı turizm araç ve uygulamalarının konaklama işletmelerinde değerlendirilmesi: Sakarya ilinde bir araştırma
Evaluation of smart tourism tools and applications in accommodation facilities: A research in Sakarya
DENİZ ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
TurizmSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN YILMAZER
- Akıllı turizm bağlamında akıllı otel işletmesi endeksi ve uygulaması
Smart hotel business index and it's application within the context of smart tourism
AYŞE CABİ
- Akıllı turizm uygulamalarının Kırgızistan'da faaliyet gösteren otel işletmeleri açısından değerlendirilmesi
Evaluation of smart tourism practices in terms of hotel enterprices operating in Kyrgyzstan
BURULÇA TURDUBAEVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
TurizmKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiTurizm ve Otelcilik İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA MURAT KIZANLIKLI
- Otel işletmelerindeki restoran ve mutfak departmanlarının günümüz teknolojisine uyumluluğunun tespit edilebilmesi için endeks oluşturulması
Creating an index to determine the compatibility of restaurant and kitchen departments in hotel businesses with today's technology
GÜLTEKİN ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
TurizmRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜN YILDIRIM