Otellere İlişkin Çevrimiçi Geribildirimlerin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Duygu Analizi

Yazarlar

  • Murat Fatih Tuna Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Sivas, Türkiye
  • Oğuz Kaynar Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Sivas, Türkiye
  • M. Şükrü Akdoğan Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Kayseri, Türkiye

DOI:

https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1258

Anahtar Kelimeler:

Müşteri Geri Bildirimleri- Çevrimiçi Rezervasyon Siteleri- Otel İşletmeleri- Duygu Analizi

Özet

Amaç – Günümüzde tüketiciyi hızlı anlamanın yollarından biri, onların ürün ya da hizmetler ile ilgili geri bildirimlerini hızlı ve doğru biçimde analiz etmektir. Bu anlamda geribildirimlerin içindeki duygunun bilgisayar temelli tekniklerle anlaşılması izlenecek yollardan biridir. Bu çalışmada, otel müşterilerinin geri bildirimlerinde gizli olan duyguların otelden aldıkları hizmete dair derecelemeleriyle örtüşme düzeyi araştırılmıştır.

Yöntem – Araştırmada kullanılan yöntem makine öğrenmesi temelli duygu analizidir. Kullanılan veri seti, çevrimiçi bir rezervasyon sitesinden web kazıma yöntemiyle çekilen ve Antalya’da yer alan 164 otele ilişkin müşteri yorumlarından oluşmaktadır. Veri setindeki yorumların müşteriler tarafından yorumlara eklenilen beğeni dereceleri ile uyumluluğu; Lojistik Regresyon, Rastgele Orman (RF), Karar Ağacı (CART), K-En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makinaları (SVM), Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) ve Naïve Bayes (NB) olmak üzere yedi farklı makine öğrenme algoritmasının kullanıldığı ikili duygu sınıflandırma yöntemi ile test edilmiştir. Test sonucunda elde edilen karmaşıklık matrislerinin oluşturulmasıyla model başarım ölçütleri hesaplanmıştır. Duygu sınıflandırmasının başarıyla yapılmasının yanı sıra elde edilen modellerin performansları karşılaştırılarak görselleştirilmiştir.

Bulgular – Denetimli duygu sınıflandırmada kullanılan algoritmaların ortalama sınıflandırma başarısı %81,30 olarak hesaplanırken, bunların içerisinde en başarılı sonuç üreten algoritmanın Lojistik Regresyon (%87,99) olduğu anlaşılmıştır. Kullanılan yöntemler başarı sırası ile Lojistik Regresyon (%87,99), Destek Vektör Makinaları (%86,84), Doğrusal Diskriminant Analizi (%86,24), Naïve Bayes (%82,66), Rastgele Orman (%82,00), Karar Ağaçları (%76,92) ve K-En Yakın Komşu (%63,91) şeklinde sıralanmıştır. 

Tartışma – Çalışmada uygulanan modelin, literatürle paralel olarak, otel işletmelerinin yöneticilerinin hızlı, tutarlı ve maliyet etkin pazarlama kararları almalarında bir araç olarak kullanılabileceği ve otel işletmeleri adına katma değer üretilebileceği öne sürülmüştür. Çalışmanın gerek konaklama işletmelerinin paydaşlarına gerekse bu konuda çalışma yapacak araştırmacılara destek sağlayacağı düşünülmektedir. Dahası, bu çalışmada Türkiye’nin ya da daha küresel turizm memnuniyeti yerine Antalya ilindeki otel hizmetlerinden duyulan memnuniyet incelenmiştir. Bu çalışma, Türkiye’deki gerek farklı minimal lokasyonlar gerekse daha büyük bölgesel incelemeler için benzer çalışmalar ile genişletilebilecektir. Daha ileride yapılacak çalışmalarda farklı dil kütüphaneleri kullanarak da çok dilli uygulamaların gerçekleştirilebilmesi mümkün olacaktır. Ayrıca metinsel ifadelerin konaklama işletmeleri açısından başarılı ve hızlı bir şekilde çözümlenebileceğinin kanıtlanmasının yanı sıra maliyet, zaman ve işgücü kazancının oluşacağı ön görülmüştür.

İndir

Yayınlanmış

28-09-2021

Nasıl Atıf Yapılır

Tuna, M. F. ., Kaynar, O., & Akdoğan, M. Şükrü . (2021). Otellere İlişkin Çevrimiçi Geribildirimlerin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Duygu Analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2232–2241. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1258

Sayı

Bölüm

Makaleler