Duygu analizi ve metin madenciliği yöntemleriyle hizmet kalitesi ölçüm modeli önerisi: Ankara Büyükşehir Belediyesi örneği
Service quality measurement model proposal using sentiment analysis and text mining methods: The case of Ankara Metropolitan Municipality
- Tez No: 879433
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 226
Özet
Araştırmacılar, operasyonel hatalar, yüksek uygulama maliyetleri ve yanıt hatırlama sorunu içerdiği için SERVQUAL ve SERVPERF gibi hizmet kalitesi ölçüm modellerini eleştirmektedirler. Modelin faklı sektörlere uyarlanması, veri toplama ve işleme süreçleri, mevcut bilgi işlem teknolojilerine kıyasla güncelliğini yitirmiştir. Sosyal medyanın kullanımındaki artışla birlikte yeni iletişim paradigmaları ortaya çıkmıştır. Bu yeni fenomende, sosyal medya aracılığıyla insanlar ve kurumlar arasında doğrudan iletişim kurmaktadır. Literatürde, metin madenciliği ve duygu analizi tekniklerini kullanarak hizmet kalitesi ölçme yöntemleri öneren çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada, bu iki teknik birleştirilmiştir ve hizmet kalitesi boyutlarını ortaya koyan anahtar kelimeler kullanıcı gönderilerinden çıkartılmıştır. Modelin işlevselliğini göstermek için bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulama alanı olarak özellikle bir belediye seçilmiştir çünkü sosyal medya, vatandaşlar ile belediye arasında hızlı, verimli ve kapsayıcı bir katılım sağlamaktadır. Modelin uygulanmasıyla, @ankarabbld ve @mavimasa hesaplarına gönderilen 463 886 Tweet analiz edilerek 10 hizmet kalitesi boyutu ve bu boyutları temsil eden 106 anahtar kelime tespit edilmiştir. Belirlenen anahtar kelimeler içeren 191 226 Tweet üzerinde duygu analizi tekniği uygulanmıştır. Böylece belediyenin hizmet kalitesi ortaya çıkartılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Researchers have criticised service quality measurement models such as SERVQUAL and SERVPERF for operational errors, high implementation costs and response recall problems. The adaptation of the model to different sectors, data collection and processing processes are outdated compared to current information processing technologies. With the increase in the use of social media, new communication paradigms have emerged. In this new phenomenon, direct communication between people and organisations is established through social media. In the literature, there are studies that propose service quality measurement methods using text mining and sentiment analysis techniques. In this study, these two techniques are combined and keywords revealing service quality dimensions are extracted from user posts. An application is developed to demonstrate the functionality of the model. A municipality was chosen as the application area because social media enables fast, efficient and inclusive engagement between citizens and the municipality. With the application of the model, 463 886 tweets sent to @ankarabbld and @mavimasa accounts were analysed and 10 service quality dimensions and 106 keywords representing these dimensions were identified. Sentiment analysis technique was applied on 191 226 Tweets containing the identified keywords. Thus, the service quality of the municipality was tried to be revealed.
Benzer Tezler
- Çin restoranına yapılan müşteri yorumlarının metin madenciliği teknikleri ve makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmesi
Analyzing customer comments of a Chinese restaurant using text mining techniques and machine learning methods
ELİF BOZTÜRK KILINÇ
- Kısa metinlerden sosyal duygu sınıflandırma için makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi
Development of machine learning based methods for social sentiment classification from brief texts
FATMA BAŞKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- 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
LEYLA ATABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEYKAN ÇİZEL
- Amazon müşteri yorumlarının duygu analizi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluating Amazon customer reviews through sentiment analysis techniques
SABUHI YUSIFOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SEBETCİ
- Extreme learning machine and text mining approach in sentiment analysis on massive open online course evaluations
Kitlesel çevrimiçi açık ders değerlendirmelerinde duygu analizinde aşırı öğrenme makinesi ve metin madenciliği yaklaşımı
RUMEYSA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
DOÇ. DR. FATMA GİZEM KARAOĞLAN YILMAZ