İstanbul'u ziyaret eden yabancı turistlerin gastronomi deneyimlerinin büyük veri ile analizi: Tripadvisor.com örneği
Analysis of gastronomy experiences of foreign tourists visiting Istanbul with big data: The example of tripadvisor.com
Yazar: MURAT EKER
Danışman: DOÇ. DR. OZAN GÜLER
Mersin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Gastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Gastronomi ve Mutfak Sanatları = Gastronomy and Culinary Arts

Özet:
Turistlerin gastronomi deneyimi üzerine yapılan araştırmaların çok büyük bir kısmının küçük verilerden hareketle gerçekleştirilmiştir. Bu geleneksel yöntemler ile yapılan araştırmaların alanyazına belirli bir altyapı ve derinlik sunduğu doğrudur. Ancak çağımızın büyük veri çağı olarak anılmasıyla birlikte, yüksek hız, devasa hacim, büyük çeşitlilik, ilişkisellik, detaylı kapsama alanı ve esneklik özelliklerine sahip büyük veri analitiği aracılığıyla da bireylerin gastronomi deneyimlerinin araştırılarak yeni bilgilerin ortaya çıkarılması söz konusudur. Buradan hareketle bu araştırma Türkiye'nin ve dünyanın en önemli turizm destinasyonlarından birisi olan İstanbul'u ziyaret eden yabancı turistlerin gastronomik deneyimlerinin büyük veri yardımıyla araştırılması amaçlanmıştır. Araştırmanın amacı doğrultusunda nitel veriler üzerinden nicel analizler gerçekleştirildiği için karma araştırma yönteminin bir alt modeli olan "Kullanıcı Tarafından Oluşturalan İçerik Modeli" (User Generated Content – UGC) araştırma deseni olarak benimsenmiştir. İstanbul'u ziyaret eden yabancı turistlerin 2018-2023 yılları arasında Tripadvisor.com veri tabanına gönüllü olarak bıraktıkları çevrimiçi yorumlar araştırma örneklemi olarak belirlenmiştir. Veri toplama aracı olarak çeşitli web tabanlı veri çıkartma programları kullanılarak web kazıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Web kazıma işlemi Tripadvisor.com veri tabanındaki 200 ve üzeri yorum almış İstanbul'da bulunan restoranlar üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda 200 ve üzeri yorum almış 196 restoran üzerinden toplam 54.541 adet İngilizce yorum kazınmış ve araştırmaya dahil edilmiştir. Araştırmaya dahil edilen verilerin öncelikle yıllara göre dağılım oranları belirlenmiştir. Daha sonra veriler içerisinden etkisiz kelimeler temizlenerek köklendirme işlemi yapılmıştır. Temizlenmiş ve köklendirilmiş veri setine sırasıyla en çok tekrar eden kelimeler, 2'li biagram, word network (kelime ağı), word pair (kelime çifti), cluster dendrogram (küme dendrogramı), AFFIN duygu analizi gibi analizler uygulanmıştır. Gerçekleştirilen bir dizi analiz neticesinde İstanbul'u ziyaret eden yerli turistlerin gastronomi deneyimlerinin ''fiyat ve kalite'', ''hizmet kalitesi'', ''personel'', ''destinasyon çevresi', ''yemek çeşitliliği', ''restoran atmosferi'', ''yerel yemek'', ''ikram kültürü'', ''değer algısı'', ''masa ve rezervasyon düzeni'' boyutlardan oluştuğu ve davranışsal niyetlerini etkilediği ortaya koyulmuştur. Sonuç olarak İstanbul'u ziyaret eden yabancı turistlerin destinasyonun kültürel ve doğal zenginliğiyle uyumlu, oldukça çeşitlilik gösteren, memnun edici ve başkalarına tavsiye etmeye değer bir deneyim yaşadıkları söylenebilir.

Abstract:
A large portion of the research on tourists' gastronomic experiences has been conducted using small datasets. It is true that these traditional methods provide a certain foundation and depth to the literature. However, with our era being referred to as the age of big data, it is possible to investigate individuals' gastronomic experiences and uncover new insights through big data analytics, which features high speed, massive volume, great variety, relationality, detailed coverage, and flexibility. Based on this, the aim of this research is to investigate the gastronomic experiences of foreign tourists visiting Istanbul, one of the most important tourism destinations in Turkey and the world, using big data. In line with the aim of the research, since quantitative analyses are conducted based on qualitative data, the User Generated Content (UGC) Model, a sub-model of the mixed research method, has been adopted as the research design. Online comments voluntarily left by foreign tourists visiting Istanbul in the Tripadvisor.com database between 2018 and 2023 were determined as the research sample. Various web-based data extraction programs were used as data collection tools to perform web scraping. The web scraping process was carried out on restaurants in Istanbul that have received 200 or more reviews on the Tripadvisor.com database. In this context, a total of 54,541 English reviews from 196 restaurants that received 200 or more reviews were scraped and included in the research. The distribution rates of the data included in the research were first determined by years. Then, stop words were removed from the data, and stemming was performed. Various analyses were applied to the cleaned and stemmed dataset, including the most frequently occurring words, bigrams, word network, word pair, cluster dendrogram, and AFFIN sentiment analysis. As a result of a series of analyses, it has been revealed that the gastronomic experiences of domestic tourists visiting Istanbul consist of dimensions such as "price and quality," "service quality," "staff," "destination environment," "food variety," "restaurant atmosphere," "local cuisine," "hospitality culture," "perceived value," and "table and reservation arrangement," and these dimensions influence their behavioral intentions. As a result, it can be said that foreign tourists visiting Istanbul experience a diverse, satisfying, and recommendable experience that aligns with the cultural and natural richness of the destination.