Konaklama sektöründe insansı robota ilişkin bakış açısının metin madenciliğiyle belirlenmesi
Determination of perspective towards humanoid robots in accommodation sector with text mining
Yazar: SENEM HAZEL BAŞER
Danışman: PROF. DR. HÜLYA BAKIRTAŞ
Aksaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Duygu analizi = Sentiment analysis ; Konaklama sektörü = Accommadation sector ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İnsani robot = Humanoid robot

Özet:
Robot teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, iş hayatı ve gündelik yaşama dahil olan birçok robot türü görülmektedir. Bu robotlardan biri de insansı robotlardır. İnsansı robotlar, insana benzer görünümleri ile çoğunlukla insanlarla etkileşim halinde gerçekleştirilecek iş kollarında yer almaktadır. Bu çalışmada konaklama sektöründe çalışan insansı robotlara ilişkin müşterilerin bakış açısı incelenmiştir. Amaçlı örnekleme tekniği kullanılarak çalışmanın örneklemi, Henn-na Hotel'in müşterileri olarak belirlenmiştir. Çalışmada Henn-na Hotel için Booking ve Agoda platformlarına Haziran 2018-Ekim 2021 tarihleri arasında yapılan çevrimiçi müşteri yorumları dikkate alınarak veri seti oluşturulmuştur. Veriler ön işleme aşamasından geçirildikten sonra doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. Veriler, pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılmıştır. Duygu analizi sonucu pozitif yorum sayısı 1314, negatif yorum sayısı 305 ve nötr yorum sayısı 241'dir. İlgili analizler için Python programlama dili kullanılmıştır.  Ayrıca, çevrimiçi yorumların duygu analizi sonucunun duygu sınıflandırma başarısını ölçmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi uygulamaları Orange programı ile gerçekleştirilmiştir. Algoritmalarının başarılarının en yüksek 20 fold ile gerçekleştiği görülürken, en başarılı algoritmalar Logistic Regression ve Neural Network olmuştur. Son olarak word2vec yaklaşımı ile çevrimiçi yorumlar, daha detaylı olarak incelenmiştir. Bu yaklaşıma bağlı skip-gram ve CBOW modelleri kullanılarak, araştırma konusu kapsamındaki sözcükler üzerinden analizler gerçekleştirilmiştir. Kelimelerin benzerliklerini ortaya koyan bu modeller, yapılan yorumlarda robotlar için arkadaş canlısı, eğlenceli, güzel gibi pozitif sözcüklerin kullanıldığını gösterirken; zor, zorlayıcı, kullanışsız gibi sözcükler ise müşterilerin robotların kullanımı konusunda zorlandığını ve bu konulardan şikâyetçi olduğunu ortaya koymaktadır.

Abstract:
With the development of robot technology, many types of robots have seen in business and daily life. Humanoid robots are one of these robots. Humanoid robots, with their humanoid look, are mostly used in business areas that require human interaction. This study is examined customer perspective on humanoid robots that work in accomodation industry. Using the purposive sampling technique the sample of study was determined as the customers of Henn-na Hotel. In the study, data set was created for Henn-na Hotel by taking into account the online customer comments made on the Booking and Agoda platforms between June 2018 and October 2021. After the data was preprocessed, analyses were conducted using natural language procossing methods. It was divided into three categories: positive, negative, and neutral. The number of positive comments was 1314, the number of negative comments was 305, and the number of neutral comments was 241 as a result of sentiment analysis. The Python programming language was used for relevant analysis. Machine learning algorithms were also utilized to assess the success of sentiment classification as a result of online comment sentiment analysis. The Orange software was used to run machine learning applications. While the success of the algorithms was seen with the highest 20 folds, Logistic Regression and Neural Network were the most successful algorithms. Finally, the word2vec approach was used to examine online comments in greater depth. Analyses were carried out on the words within the scope of the research topic using the skip-gram and CBOW models, which were based on this approach. These models, which highlight word similarities, show that positive terms like friendly, enjoyable, and beautiful are used for robots in the comments; phrases like difficult, compelling, and usefulness reveal that customers have problems utilizing robots and complain about them.