Yazar "Tükenmez, Egemen Güneş" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • [ X ]
    Öğe
    Analysis of Almaty's Restaurant Reviews through Topic Modelling
    (University of Primorska, 2024) Uysal, Alper Kürşat; Tükenmez, Egemen Güneş; Nurbulatovna, Madina Abdikarimova; Başaran, Murat Alper; Kantarci, Kemal; Kurmanbaevich, Turganbai Abdrassilov; Agytaevna, Kultay Adilova
    This research investigates customers’ reviews of the restaurant sector in Almaty, Kazakhstan. Although Kazakhstan offers unique foods, beverages, and establishments, few studies have investigated customers’ reviews of the restaurant business. Hence, this is a pioneering study examining problems and concerns of the restaurant sector in the eyes of customers in Almaty, Kazakhstan by implementing big data analysis. The scraped dataset from the TripAdvisor website contains more than 13,000 restaurant reviews in different languages between 2010 through 2023. Generally, English and Russian are the two dominant languages used in reviews in Almaty. Text mining techniques of topic modelling and sentiment analysis are applied in order to derive and understand the main focuses, problems, and concerns of restaurant customers. To do this the collected data between 2010–2023 is split into two roughly equal datasets that cover the periods between 2010–2017 and 2018–2023, respectively. It is revealed that while restaurant customers were less satisfied with the service process, the most positive reviews, written in both English and Russian, were obtained for the topic ‘Atmosphere and Events’. Considering the service process as a holistic process, analysing the conditions affecting good service delivery and making improvements will urge restaurant customers to form positive opinions. This study provides an opportunity for managerial, operational, and marketing departments in Almaty to improve the restaurant business in the eyes of customers. Since no precise information about the themes of the restaurants is available on the restaurant pages, no thematic distinction could be provided. © 2024 University of Primorska. All rights reserved.
  • [ X ]
    Öğe
    Makine Öğrenmesi ile Çevrimiçi Otel Yorumlarının Değerlendirilmesi: Duygu Analizi ve Konu Modelleme ile Derinlemesine Bakış
    (Mardin Artuklu Üniversitesi, 2025) Tükenmez, Egemen Güneş
    Turizm sektörü içerisinde bulunan seyahat platformlarına yapılan çevrimiçi kullanıcı değerlendirmeleri, otel işletmelerinin hizmet kalitesini ve sahip olduğu tüketici memnuniyetinin belirlenmesinde önemli bir faktör haline gelmiştir. Bu kapsamda ilgili turizm platformlarındaki bilgi birikiminin artması, otel yönetimlerinin büyük veri kapsamında kullanılan yöntemler ile çevrimiçi kullanıcıların yaptığı değerlendirmelerin net bir şekilde anlamasını sağlamaktadır. Bu değerlendirmelerin yapısal ve anlamsal özelliklerinin analiz edilmesi, otellerin misafir memnuniyet düzeyini etkileyen unsurları bulmalarına yardım etmektedir. Bu gelişmeler kapsamında bu çalışmada Türkiye’nin önemli bir turizm destinasyonu olan Alanya şehrinde bulunan otellerin çevrimiçi yorumları, makine öğrenmesi tabanlı doğal dil işleme ve metin madenciliği teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Yorumların müşteri memnuniyeti durumunun analizi için duygu analizi, içermiş olduğu konuların ortaya çıkarılması için ise konu modelleme yöntemleri veri setine uygulanmıştır. Ayrıca çalışmada ortaya konan duygu sınıfları için hangi konuların bu sınıflara en fazla etkiye sahip olduğunu anlamaya yönelik ise lojistik regresyon analizi ek olarak yapılmıştır. Araştırma sonucunda otelin sahip olduğu olanaklar, animasyon ve personel konuları, misafirlerin memnuniyetine en fazla olumlu yansıyan konular olurken, önbüro ve oda konularının ise daha çok olumsuz duygularla ifade edildiği ortaya çıkmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Makine Öğrenmesine Dayalı Çevrimiçi Otel Görüşlerinin Duygu Analizi ve Konu Modelleme Yaklaşımlarıyla Değerlendirilmesi
    (Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Tükenmez, Egemen Güneş; Kantarcı, Kemal
    Otel işletmelerinin Web 2.0 platformları üzerinden sahip olduğu kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler, tüketici memnuniyetini ve otellerin hizmet performansını gösteren önemli göstergelerden birisidir. Bu içeriklerin yapısal ve anlamsal özelliklerini ortaya çıkartmak, otel işletmelerinin hizmet performanslarının seviyesini görmesinde etkin bir rol oynamaktadır. Böylece oteller, hizmet sağladığı tüketicilerin memnuniyetine etki eden unsurları net bir şekilde belirleyebilmektedir. Metin madenciliği alanında kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri, büyük veri kapsamında ele alınan bu içeriklerin etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye?nin önemli turizm merkezlerinden birisi olan Alanya?da faaliyet gösteren otellere yapılan çevrimiçi kullanıcı içerikleri incelenmiştir. Bu içeriklerde konaklama yapan kişilerin en fazla değindiği konular ve bu konuların tüketicilerin memnuniyetine olan etkileri, konu modelleme ve duygu analizi yöntemleri ile ortaya çıkarılmıştır. Otellerin sağladığı olanaklar, animasyon ve personel konuları, tüketicilerin memnuniyetine en fazla pozitif etki eden unsurlar olmuştur. Ön büro ve oda konuları ise negatif olarak memnuniyete etki eden konulardır. Personel konusu, tüketicilerin pozitif yorumda bulunmasına en fazla katkı sağlayan konu olurken, önbüro konusu ise tüketicilerin en fazla negatif yorumda bulunmasına sebep olmaktadır. Ayrıca araştırmada ortaya çıkan konulardan duyulan memnuniyet seviyesi, otel sınıfına ve seyahat türlerine göre değişiklik göstermektedir.
  • [ X ]
    Öğe
    Sentiment and Topic Modelling Analysis of Museum Reviews in the Context of Traveller Types: The Case of Kazakhstan
    (2025) Tükenmez, Egemen Güneş; Kantarcı, Kemal; Uysal, Alper; Abdirazakov, Nurzhan; Abdrassilov, Turganbai
    Kazakhstan stands out as one of the key destinations in Central Asia, with a unique and diverse range of cultural and historical resources. Within these resources, museums are vital institutions where the region’s rich heritage is displayed and shared with the public, fostering a deeper understanding of its cultural identity. In this context, the present study aims to conduct a comprehensive analysis of online reviews of museums in Kazakhstan by applying advanced text mining and machine learning techniques. The research seeks to uncover the sentiments and topics expressed by visitors regarding their experiences with museums in Kazakhstan. The methodology uses a combination of sentiment analysis, topic modelling and text classification to provide a nuanced understanding of the visitor feedback. The topics identified from the analysis are further categorised according to different traveller types, providing insight into how different groups of visitors engage with the museum offer. The results show that visitors are more likely to make statements about the exhibition, services, outside and experience topics. Furthermore, each traveller type focuses on different aspects of museums in their reviews. In light of these issues, it aims to improve the interaction between visitors and the destination and provide practical implications for museum management.