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
Yazar: BÜLENT SEMİH ÇİĞDEMLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CABİR AKKOYUNLU
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Turizm = Tourism ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

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.

Abstract:
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.