Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hazal ÇELİK
Danışman: Hatice Ediz Atmaca
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.
Anahtar Kelimeler : Yapay zeka, duygu analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme,
glamping turizm, bungalov