Yeni trend bungalov işletmelerine ilişkin çevrimiçi yorumların duygu analizi ile incelenmesi
Examination of online comments on new trend bungalov businesses by sentiment analysis
Yazar: HAZAL ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. HATİCE EDİZ ATMACA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
2019'un son aylarından itibaren tüm dünyayı etkisi altına alan COVID-19 pandemisiyle birlikte sosyal mesafe, bireysellik ve teması azaltma gibi ön plana çıkan hususlar, birçok sektörde olduğu gibi konaklama ve otel tercihlerinin değişmesinde de etkili olmuştur. İnternetin yaygın kullanımı ile birlikte insanlar konaklamayı planladıkları yerlere ilişkin internet sitelerinde veya sosyal medya platformlarında yer alan müşteri yorumlarını ve puanlamalarını dikkate almaktadırlar. İlgili yorum ve puanlamalar hem konaklayacaklar için hem de işletmeler için önemli bir rol oynamaktadır. İşletmelerin müşteri memnuniyetini anlamaları, hizmetlerini iyileştirmeleri ve rekabet avantajı elde etmeleri açısından müşterilerin deneyimlerini paylaştıkları önemli bir geri bildirim kaynağı olan çevrimiçi yorumlar büyük bir değer taşımaktadır. Bu geri bildirimlerde gizli olan duygularla konaklayanların otelden aldıkları hizmete dair yaptıkları puanlamanın örtüşme düzeyinin uygun yöntemlerle analiz edilmesi gerekmektedir. Duygu analizi, internet siteleri ve sosyal medya platformlarındaki yorumların gerçek anlamını ve duygusunu bulmak için yaygın bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada; Sapanca bölgesinde yer alan bungalov işletmelerine yönelik konaklayanların yaptığı Google Places yorumlarının duygularını ve en çok olumlu veya olumsuz yorum yapılan konuları belirlemek amacıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Yorumların duygu yoğunluğunu bulmak için makine öğrenmesi yöntemlerinden Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman algoritmaları ile derin öğrenme yöntemlerinden BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algoritması kullanılarak başarı oranları hesaplanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca, COVID-19 salgınının turizm tercihlerine etkisini değerlendirmek için yorumlar 2020 öncesi ve sonrası olarak ayrılarak, tüketici tercihlerindeki değişimler yorumlanmıştır.

Abstract:
Since the end of 2019, the COVID-19 pandemic has had a global impact, leading to changes in accommodation and hotel preferences, similar to many other sectors. As the use of the internet became widespread, people started considering customer reviews and ratings on internet websites or social media platforms before making their accommodation choices. These reviews and ratings play a significant role for both prospective guests and businesses. Businesses should take these feedback into account to identify complaints and satisfaction levels, improve service quality, and ensure customer satisfaction. It is essential to analyze the alignment between the hidden emotions in customer feedback and the ratings they provide for the services received. Sentiment analysis is a common method used to determine the true meaning and emotions behind reviews on internet platforms and social media. In this study, machine learning and deep learning methods were employed to identify the emotions expressed in Google Places reviews of bungalow accommodations in the Sapanca region. The most frequently mentioned positive and negative aspects were also determined. Machine learning algorithms such as Naive Bayes, Support Vector Machines, and Random Forest, as well as the deep learning algorithm BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), were used to measure the intensity of sentiments expressed in the reviews, and their success rates were compared. Additionally, to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on tourism preferences, the reviews were divided into pre- and post-2020 periods, and changes in consumer preferences were analyzed.