Çevrimiçi yorum ve şikâyetlerin otel işletmeleri üzerinden duygu analizi ile incelenmesi
Analyzing of online comments and complaints with sentiment analysis through hotel businesses
Yazar: MURAT FATİH TUNA
Danışman: PROF. DR. MEHMET ŞÜKRÜ AKDOĞAN ; PROF. DR. OĞUZ KAYNAR
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Turizm = Tourism ; İşletme = Business Administration
Dizin: Duygu analizi = Sentiment analysis ; Elektronik şikayet = Electronic complaint ; Müşteri şikayetleri = Customer complaints ; Oteller = Hotels ; Rezervasyon = Reservation ; Tüketici şikayetleri = Consumer complaints ; Şikayet = Complaint ; Şikayet yönetimi = Complain handling

Özet:
Metin madenciliği, metinlerden oluşan veriler üzerinde bir takım analiz yöntemlerini kullanmak suretiyle ilgi çeklcl ve gizli bilgi desenlerinin keşfedilmesidir. Duygu analizi ise metin madenciliğinin alt bileşenlerinden biri olup, bir metnin tamamı ya da bir kısmı içindeki duygunun bilgisayar temelli tekniklerle anlaşılması esasına dayanmaktadır.
Bu tezde, metin madenciliği uygulaması ileri bir karar destek sistemi olarak kullanılmış ve müşteri yorumlarında gizli kalmış yapı ve desenler ile bunları içerdiği duyguların ortaya çıkarılması çalışmanın temel amacı olarak belirlenmiştir. Çalışmaya konu olan veriler çevrimiçi bir rezervasyon sitesinden çekilen ve Antalya'da yer alan otellere ilişkin müşteri yorumlarından ve otel hizmetlerinin kalitesine ilişkin müşteri algılarını belirleyen ek derecelendirmeler ile müşteri bilgilerinden oluşmaktadır.
Çalışmada ilk olarak müşterilerle ilişki kurma ihtiyacından bahsedilmiştir. Bu ihtiyaç müşteri ilişkileri yönetimi perspektifinden ele alınmış, bu bağlamda müşteri ilişkileri yönetiminin temel stratejilerine odaklanılmıştır. Dahası bu temel stratejilerin müşteri şikâyet ve yorumlarının değerlendirilmesini nasıl gördüğü üzerinde durulmuştur. Ardından çalışmanın araştırma evreni olan konaklama işletmelerinin yapısı ele alınmıştır. Bu işletmeler detaylı biçimde ele alınmıştır. Otel işletmelerinin özellikleri ve hizmet boyutları detaylı bir biçimde teorik ve literatür destekli olarak ortaya konulmuştur.
Otel işletmelerinin detaylandırılmasının ardından metin madenciliği ve alt bileşenlerinden bahsedilmiştir. Bu alt bileşenlerden biri olan duygu analizleri, araştırmanın temel aldığı yöntem olduğundan dolayı daha detaylı olarak ele alınmıştır. Duygu analizi tipleri anlatıldıktan sonra, pazarlamada duygu analizinin kullanıldığı alanlardan kısaca bahsedilmiştir. Bu kısımda ayrıca hem duygu analizlerinin farklı türleri hem de duygu analizinin pazarlamada kullanımı ile alakalı detaylı bir literatür taramasına yer verilmiştir.
Uygulama kısmında ilk olarak makine öğrenmesi temelli duygu analizi metodu ile bilgisayar ortamında çekilen yorumlar analiz edilmiştir. Kullanılan yedi farklı algoritma yardımıyla (Lojistik Regresyon, Random Forest, CART Sınıflandırıcı, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Doğrusal Diskriminant Analiz Sınıflandırıcısı ve Naive Bayes) yapılan yorumların ve beğeni derecelerinin uyumluluğu arasındaki doğruluk ortaya konmuştur. Kullanılan yöntemlerin ortalama başarısının %81,3 olduğu hesaplanmıştır. Bunların içerisinde ise en başarılı yöntemin Lojistik Regresyon (%87,9) olduğu anlaşılmıştır. Yorumlarla birlikte çekilen diğer değişkenler, yorum giren müşterilerin memnuniyet duydukları konaklama kriterleri konusunda bilgi vermektedirler. Müşterilerin yaşadıkları yer, konaklama amacı ve konakladıkları zaman bilgisi ile konakladıkları odadan, otelin bulunduğu konumdan ve otelde sunulan hizmetten memnun olup olmadıkları incelenmiştir. Böylelikle hem duygu analizi ile müşterilerin konaklamalardaki genel duygu durumları hem de otellerin hizmet kalite kriterlerine bakış açıları ortaya konulmuştur. Tüm memnuniyet kriterlerinde yurtdışından gelen müşteriler, yurtiçinden gelen müşterilere göre daha memnun olduklarını belirtmişlerdir. Benzer şekilde konaklama amacı tatil olan katılımcıların ortalama memnuniyet düzeyleri daha yüksektir. Genel memnuniyet ve hizmet memnuniyeti düzeyinin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Nisan ayı; uyku memnuniyetinin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Aralık ayı ve konum uygunluğundan duyulan memnuniyetin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Haziran olduğu saptanmıştır.
Çalışmada uygulanan modelin otel işletmelerinin yöneticilerinin hızlı, tutarlı ve maliyet etkin pazarlama kararları almalarında yardımcı olacağı düşünülmektedir. İşletmecilik açısından bakıldığında duygu analizi ile kısa bir sürede ve uzman personel ihtiyacı olmadan metinsel ifadeler analiz edilerek katma değer oluşturulabileceği ortaya konmuştur. Çalışmanın gerek konaklama işletmelerinin paydaşlarına gerekse bu konuda çalışma yapacak araştırmacılara destek sağlayacağı düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Metin Madenciliği, Duygu Analizi, Müşteri Yorumları, Müşteri Şikâyetleri, Otel İşletmeleri, Hizmet Kalitesi

Abstract:
Text mining is the discovery of interesting and latent patterns of information by using a number of analysis methods on the data consisting of texts. Sentiment analysis, on the other hand, is one of the sub-components of text mining and it is based on the understanding of the sentiment in a whole or part of a text by computer based techniques.
In this thesis, the application of text mining has been used as an advanced decision support system and revealing the hidden structures and patterns in the customer interpretations. Understanding of their sentiments was also determined as one of the main purposes of the study. The data which were retrieved from an online booking site and involved in the study consists of both customer reviews and additional ratings along with detailed customer information that determines customer perceptions of the quality of services providing by hotels located in Antalya.
Firstly, the need to establish relationships with customers was mentioned in the study. This need has been addressed from the perspective of customer relationship management, and in this context, it has been focused on key strategies of customer relationship management. After that, it is emphasized how these basic strategies regard the evaluation of customer complaints and comments. Then, accommodation businesses which are also selected research population of the study were handled in detail. 
The characteristics and service dimensions of hotel business firms have been put forward in detail with theoretical and literature support. Following the elaboration of the hotel businesses, text mining and its sub-components are mentioned. Sentiment analysis which is one of these sub-components is discussed in more detail since it is the method that the research is based on. After explaining the types of sentiment analysis, the areas where sentiment analysis is used in marketing are briefly mentioned. This section also provides a detailed literature review of both the different types of sentiment analysis and the use of sentiment analysis in marketing.
In the analysis section of thesis, first of all, the machine learning-based sentiment analysis method and the comments retrieved in computer environment were analysed. The accuracy between interpretations and rating compatibility was determined with the help of seven different algorithms (Logistic Regression, Random Forest, CART Classifier, K- Nearest Neighborhood, Support Vector Machines, Linear Discriminant Analysis Classifier and Na'ı've Bayes). The average success of the methods used was calculated as 81.3%. Logistic Regression (89.3%) was the most successful method.
The other variables crawled together with the comments provide information about accommodation criteria that the commenting customers are satisfied with. Using customers' information about their hometown, accomodation purpose and accomodation interval, it was examined whether the they were satisfied with the room, the location of the hotel and the service provided at the hotel. In this way, both sentiment analysis and the general feeling of the customers in the accommodation and the points of view of the service quality criteria of the hotels were revealed. In all pleasure criteria, customers coming from abroad stated that they were more satisfied than customers coming from domestic. Similarly, the average pleasure level of the participants with the purpose of holiday is higher. It was also determined that levels of both general pleasure and service pleasure had the highest average value in April; sleep pleasure had the highest value in December and pleasure due to location convenience had the highest value in June.
It is thought that the model applied in this study will help hotel managers to make fast, consistent and cost effective marketing decisions. In terms of business administration, it has been revealed that the added value can be created by analyzing the textual expressions in a short time and without the need of specialized personnel through sentiment analysis. It is thought that the study will provide support to the stakeholders of the accommodation enterprises as well as the researchers who will conduct researches on this subject.
Keywords: Text Mining, Sentiment Analysis, Customer Comments, Customer Complaints, Hotel Businesses, Service Quality