Turizm için sosyal medya temelli mekânsal karar destek sisteminin geliştirilmesi ve uygulaması: Artvin ili örneği
Development and implementation of social media-based spatial decision support system for tourism: The case of Artvin province
Yazar: MUHAMMED ÇAĞRI AKSU
Danışman: DOÇ. DR. ERSİN KARAMAN
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bilişim sistemleri = Information systems ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Metin madenciliği = Text mining ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Organizasyonlarda geleneksel yöntemlerle elde edilen yapılandırılmış veriler değişen müşteri eğilimlerini dinamik olarak analiz etmekte yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, değişen müşteri eğilimlerini dinamik olarak analiz edebilen bir karar destek sistemi geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Bu sistemle, çalışmanın uygulama alanına yönelik sosyal medya paylaşımlarıyla duygu analizi, konu analizi ve trend analizi gerçekleştirilerek ziyaretçilerin duygu durumları, duygu durumlarının zamana göre değişimi ve bu değişimin altında yatan nedenler yapay zeka yöntemleriyle tamamen otomatik bir şekilde tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada ele alınan sosyal medya paylaşımları içerisinde metin verileriyle birlikte fotoğraf verileri de bulunduğundan çalışmada gerçekleştirilen duygu analizi literatürdeki çalışmalardan farklı olarak görsel verileri de ele alabilmektedir. Tüm bunlarla birlikte; bu çalışmada, literatüre katkı sağlamak adına turistik mekanlara yönelik Türkçe incelemelerle duygu analizi yapmaya imkan tanıyan bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setinin farklı makine öğrenimi ve farklı ön işlemlerdeki başarısını görebilmek adına çeşitli testler yapılarak uygulanan ön işlemlerin ve algoritmaların sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma kapsamında geliştirilen karar destek sisteminin çalışmanın uygulama alanına uygulanması neticesinde; ziyaretçilerin duygu skorlarının 2019 yılının 8. ayına kadar artış eğiliminde olduğu, bu aydan sonra duygu skorlarında bir düşüş yaşandığı görülmüştür. Yapay zeka yöntemleriyle yapılan analizler ve incelemeler neticesinde bu durumun kamp yasakları ve yol çalışmalarıyla alakalı olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bu tespitler dışsal veriler ile ilişkilendirilerek doğrulanmıştır.

Abstract:
In organizations, structured data obtained using traditional methods are insufficient for dynamically analyzing the changing customer tendencies. Therefore, a decision support system dynamically that could analyze the changing customer trends was developed and implemented in this study. With this system, sentiment analysis, topic analysis, and trend analysis were conducted through social media posts in line with the scope of the study, and it was tried to determine the emotional states (moods) of the visitors, the change of their mood over time, and the underlying reasons for this change in a fully automated manner by using artificial intelligence methods. Since the social media posts examined in the study contains images, as well as, textual data, the sentiment analysis conducted in the study is also able to process visual data, unlike the studies in the literature. Moreover, a data set that allows conducting sentiment analysis by use of Turkish reviews about touristic places has been prepared in the present study to contribute to the literature. Various tests were carried to observe the performance of the prepared data set in different machine learning algorithms and different preprocessing methods, and the classification performances of the tested preprocessing methods and algorithms were compared. According to the results of the application of the decision support system, which was developed within the scope of the study, to the scope of the study, it was observed that the emotion scores of the visitors tended to increase until August 2019, and the emotion scores were observed to decline after that month. The results of the analyses and examinations using the artificial intelligence methods revealed that this situation was associated with camping restrictions and road construction works. These results were confirmed by associating them with external data.