Makale detayı · 2023 · article
Türkiye’deki Otel Konuk Yorumları ve Puanlarının Metin Madenciliği ile Analizi
Veri kaynağı ayrımı
- YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
- YÖKSİS dergi adıYönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
- OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
- Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)
Özet
Konaklama tesislerindeki konuk yorumları ve verilen puanlar, günümüzde seyahat planlaması yapan misafirler için oldukça önemli bir faktör haline gelmiştir. İnternet üzerindeki seyahat acenteleri ve platformları, misafirlerin konaklama tercihlerini şekillendirmede kritik bir rol oynamaktadır. Bu platformlar, kullanıcıların gerçek deneyimlerini paylaşmasına ve diğer potansiyel misafirlere yol gösterici bilgiler sunmasına olanak sağlamaktadır. Seyahat acenteleri ve seyahat platformları, konaklama tesislerine ait kullanıcı yorumlarını ve verilen puanları genellikle detaylı bir şekilde sunmaktadır. Misafirler, otel veya diğer konaklama seçenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek, deneyimleri hakkında fikir sahibi olmak ve olumlu/negatif yönleri değerlendirmek için bu yorumlara güvenirler. Bu yorumlar, otelin temizlik düzeyi, hizmet kalitesi, personel yardımseverliği, konum avantajları, oda konforu, yiyecek ve içecek seçenekleri gibi birçok önemli unsuru içerebilir. Bu çalışma, Türkiye'deki konaklama tesisleri hakkında Türkçe olarak yapılan yorumları ve puanları metin madenciliği yöntemiyle analiz etmektedir. Bu amaçla, bir çevrimiçi seyahat acentesinden elde edilen Türkçe konaklama tesisleriyle ilgili yorumlar ve puanlar web madenciliği kullanılarak toplanmış ve ardından metin madenciliği işlemlerine tabi tutulmuştur. Çalışmada 60,252 Türkçe konuk yorumu ve puanı analiz edilmiştir. Türkiye'deki konaklama tesislerinin ortalama konuk puanı 3.93 olarak belirlenmiştir. Villa tipi tesisler en yüksek puanı almıştır (p=4.22; n=854). Coğrafi olarak, en yüksek puan İç Anadolu bölgesinde (p=4.07; n=5131), il olarak ise Nevşehir'de (p=4.53; n=2320) tespit edilmiştir. Metin madenciliği uygulaması sonucunda otel yorumlarında en sık tekrarlanan tekil kelimeler, puanlara göre gruplandırıldığında, misafirlerin 1 puan verdikleri tesisleri tavsiye etmedikleri, ancak 4 ve 5 puan verdikleri tesisleri tavsiye ettikleri ortaya çıkmıştır. Düşük puan verilen tesislerde, misafirlerin özellikle oda, kahvaltı, su ve temizlik konularında görüşlerini dile getirdikleri belirlenmiştir. Yüksek puan alan tesislerde ise misafirlerin otelin temiz olduğunu ve personelin misafirlerle ilgili olduğunu ifade eden kelimeler kullandıkları gözlemlenmiştir. Araştırma sonucunda, Türkiye'deki konaklama tesislerine yönelik Türkçe yorumlarda genel olarak, oda, kahvaltı, temizlik ve sıcak su sorunu gibi faktörlerin beğenilmeme ve dolayısıyla düşük puan verilmesine sebep olduğu tespit edilmiştir. Yüksek puan alımını etkileyen faktörlerin ise temizlik ve personelin ilgisiyle ilgili olduğu görülmektedir. Bu araştırmanın, sektör yöneticilerine, girişimcilere ve araştırmacılara, konuk memnuniyeti, konuk şikâyetleri ve memnuniyetle ilgili faktörlerin bilinmesi açısından katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Türkiye'deki konaklama tesislerinin konuk yorumlarının metin madenciliği yöntemiyle analizini ele alan bu makaleden elde edilen sonuçlar, sektörün hizmet kalitesini ve konuk memnuniyetini artırmak için değerli bir rehber sağlamaktadır. Ayrıca, bu çalışma, gelecekteki araştırmalar için bir temel oluşturarak konaklama sektöründeki girişimciler ve akademisyenlere de yol gösterecektir.
Konular
Atıflar
OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.
6atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)
Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 4 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).
- 2024 Culinary tourism: exploring cultural diplomacy through gastronomy festivals in Turkey and ItalyAtıf 30 · OpenAlex
- 2025 Sentiment Analysis on Youtube Comments Using Machine Learning and Deep Learning with PCA- and LDA-Based Feature SelectionAtıf 4 · OpenAlex
- 2023 Fortune 1000'de Yer Alan Turizm İşletmelerinin Web Sitelerinin İçerik Analizi ile İncelenmesiAtıf 1 · OpenAlex
- 2026 The impact of cultural differences on service customisation: A multilingual commentary analysisAtıf 0 · OpenAlex