Cabi Bilge, Ayşe2025-02-192025-02-1930.06.2024Cabi Bilge, A. (2024). Online Otel Yorumlarının Duygu Analizi ile İncelenmesi: Konya Beş Yıldızlı Oteller Örneği, Akşehir Meslek Yüksekokulu Sosyal Bilimler Dergisi, 17, 84-93.1309-6729https://hdl.handle.net/20.500.12395/54432Çevrimiçi yorumlar, konaklama konusunda karar verirken turistler için çok önemli bir bilgi kaynağı haline gelmiştir. Bu makalede, dünya çapında bilenen ve çevrimiçi bir platform olan TripAdvisor’dan toplanan otel değerlendirmelerinden oluşan bir veri kümesini analiz etmek için metin madenciliği tekniklerinden biri olan duygu analizi kullanılmıştır. Duygu analizi, otellerin misafir deneyimlerini etkileyen yönlerine ilişkin içgörüleri ortaya çıkarmaya yarayan yöntemlerden biridir. Araştırmada Konya’da bulunan beş yıldızlı otellerde konaklayan misafirlerin yaptıkları 1.449 yorum analiz edilmiştir. Analiz sonucunda yorumlar pozitif, negatif ve nötr duygular bağlamında gruplandırılmış ve ısı haritaları ile duyguların yüzde değerleri elde edilmiştir. Ayrıca kelime bulutu ve kelime frekansları ile duygu türlerinde hangi kelimelerin ağırlıkta olduğuna dair bulgulara da yer verilmiştir. Elde edilen bulgulara göre söz konusu otellerin yüksek memnuniyet düzeyine sahip olduğu, olumsuz yorumlarda genel olarak personel yetkinliği, check-in işlemlerinde yaşanan gecikmeler ve oda servisi ile ilgili aksaklıklar bulunduğu görülmüştür. Bulgularımız, otel yönetiminin hizmet kalitesini artırması ve müşteri memnuniyetini iyileştirmesi için değerli bilgiler sağlamaktadır.Online reviews have become a very important source of information for tourists when making accommodation decisions. In this paper, sentiment analysis, a text mining technique, is used to analyze a dataset of hotel reviews collected from TripAdvisor, a globally known online platform. Sentiment analysis is one of the methods to reveal insights into the aspects of hotels that affect guest experiences. In the study, 1,449 comments made by guests staying in five-star hotels in Konya were analyzed. As a result of the analysis, comments were grouped in the context of positive, negative and neutral emotions and the percentage values of emotions were obtained with heat maps. In addition, word cloud and word frequencies and findings on which words are predominant in emotion types are also included. According to the findings, it is seen that the hotels have a high level of satisfaction, while the negative comments are generally related to staff competence, delays in check-in procedures and room service problems. Our findings provide valuable information for hotel management to increase service quality and improve customer satisfaction.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessOtel YorumlarıDuygu AnaliziMetin MadenciliğiOnline YorumHotel ReviewsSentiment AnalysisText MiningOnline ReviewsArticle178493