Konaklama sektöründe paylaşım ekonomisi uygulamalarının kullanıcı odaklı değerlendirilmesi
User-centered evaluation of sharing economy applications in the hospitality industry
Yazar: SİNAN YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM CEBECİ
Sakarya Üniversitesi / İşletme Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Turizm = Tourism
Dizin: Airbnb = Airbnb ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Konu modelleme = Subject modeling ; Paylaşım ekonomisi = Sharing economy

Özet:
Paylaşım ekonomisinin yaygınlaşmasıyla birlikte kullanıcılar daha düşük maliyetlerle, daha kolay bir şekilde kendilerine fayda sağlayacak ürün ve/veya hizmetlerden yararlanma şansına sahip olmuşlardır. Paylaşım ekonomisi temelde, bir ürün ve/veya hizmetin, belirli bir ücret karşılığında, bir platform vasıtasıyla bir kullanıcıdan diğerlerine kiralanması temeline dayanmaktadır. Paylaşım ekonomisinin birçok farklı sektörde yaygınlaşması, güvenlik ve ekonomik riskler dahil birtakım endişeleri beraberinde getirebilmektedir. Özellikle konu konaklama sektörü olduğunda, mevcut risklerin ekonomik riskten daha fazla olduğu ifade edilebilir. Paylaşım ekonomisinin getirdiği bu güvenlik endişelerinden dolayı kullanıcılar, kiralayacakları bir ürün ve/veya hizmet için, öncesinde bu ürün ve/veya hizmeti deneyimlemiş kullanıcılar tarafından yapılan değerlendirmeleri incelenmekte; hatta bu incelemelere nihai kararlarını etkileyecek şekilde değer verebilmektedirler. Bir kullanıcı, geçmişte kullandığı bir ürün ve/veya hizmeti, puan vererek veya hem puan vererek hem de yorum yaparak değerlendirebilir. Kullanıcıların kiraladıkları ürün ve/veya hizmeti değerlendirmek için özellikle yaptığı yorumlar, her bir alanda olduğu gibi, paylaşım ekonomisinde de oldukça önemlidir. Bu çalışmada, paylaşım ekonomisinin en yaygın kullanıldığı sektörlerden birisi olan konaklama sektöründe faaliyet gösteren Airbnb firması üzerinden, Airbnb-İstanbul'da kalan kullanıcıların yaptıkları değerli yorumların analizleri yapılmış ve kullanıcıları daha iyi yönlendireceği düşünülen yeni bir puanlama sistemi önerilmiştir. Her bir Airbnb-İstanbul ilanı için puanlama sistemi tasarlanırken, müşterilerin yorumlarından yararlanılmıştır. Yorumlar duygu analizi ve konu modelleme teknikleri kullanılarak farklı kategoriler ekseninde değerlendirilmiş ve nihayetinde her bir evin tekrar puanlanmasıyla müşterilere farklı bakış açıları kazandırılması amaçlanmıştır.

Abstract:
Associated with the spread of the sharing economy, those who used it, have had the opportunity to benefit from products and/or services that will benefit them easier with lower costs. The sharing economy is basically based on renting a product and/or service from one user to another through a platform for a certain payment. In many different sectors, the spread of the sharing economy may give rise to some concerns, including security and economic risks. It can be stated that when the subject is especially the tourism and accommodation sector, the existing risks are more than the economic risks. Due to these security concerns brought about by the sharing economy, before customers rent a product and/or service, they examined what the other users who experienced it before said; as well they may even pay attention to these reviews in a way that influences their final decisions. A user can evaluate a product and/or service experienced before by giving a rating or both giving ratings and texting a comment. The comments made by the users in order to evaluate the product and/or service they rent are very important in the sharing economy, as in every other field. In this study, the valuable comments made by the users staying in Airbnb-Istanbul over the Airbnb company operating in the tourism and accommodation sector, which is one of the sectors where the sharing economy is most widely used, have been analyzed and a new scoring system has been proposed, which is thought to guide users better. While designing the scoring system for each Airbnb-Istanbul posting, the comments published by customers were used. The comments were evaluated in terms of different categories using sentiment analysis and topic modeling techniques, and after all, it was aimed to provide customers with different perspectives by re-scoring each house.