TURİZM BÖLGELERİNİ ZİYARET EDEN TURİSTLERE İLİŞKİN BİR DUYGU ANALİZİ: DİMÇAYI ÖRNEĞİ
[ X ]
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışma, Türkiye'nin önde gelen alternatif turizm bölgelerinden biri olan Dimçayı'na ilişkin ziyaretçi algılarını değerlendirmek için Tripadvisor kullanıcı yorumlarının duygu analizini gerçekleştirmektedir. 2017-2024 yılları arasında yayınlanan 1.305 kamuya açık yorumdan oluşan veri kümesi, metin madenciliği ve doğal dil işleme teknikleriyle Orange Veri Madenciliği kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular, genel destinasyon deneyiminin oldukça olumlu olduğunu göstermektedir. VADER duygu modeline göre, yorumların %82,84'ü sevinç ifade ederken, bunu şaşkınlık (%10,57), korku (%3,45), üzüntü (%2,91) ve öfke (%0,23) takip etmektedir. Bu da bölgenin ziyaretçiler arasında oldukça olumlu bir imaja sahip olduğunu göstermektedir. Kelime bulutu analizi ayrıca, "mekan", "su", "nehir", "restoran", "güzellik" ve "yemek" gibi doğa ve hizmet odaklı kavramların baskınlığını ortaya koyarak, doğal güzelliklerin ve hizmet kalitesinin ziyaretçi memnuniyetini şekillendirmedeki merkezi rolünü vurgulamaktadır. Sonuçlar, turizm çalışmalarında sosyal medya tabanlı duygu analizinin değerini vurgulayan önceki araştırmalarla örtüşmekte ve alana ek ampirik kanıtlar sunmaktadır. Orange ile elde edilen yüksek model doğruluğu (R² = 0,985), yöntemin karar destek sistemleri için uygulanabilirliğini desteklemektedir. Dimçayı bölgesine odaklanan az sayıdaki veri odaklı çalışmadan biri olan bu araştırma, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik aracılığıyla destinasyon algısının doğrudan ölçülmesini sağlayarak hem metodolojik hem de bağlamsal katkılar sunmaktadır. Bulgular, özellikle sürdürülebilir destinasyon yönetimi, hizmet kapasitesi planlaması ve ziyaretçi güvenliği iyileştirmeleri açısından yerel yönetimler ve turizm paydaşları için pratik çıkarımlar sunmaktadır. Gelecekteki araştırmalar, çok platformlu verileri entegre edebilir, duygu kalıplarındaki demografik farklılıkları inceleyebilir veya gelişmiş duygusal kategorizasyon için derin öğrenme tabanlı sınıflandırıcılar kullanabilir.
This study conducts a sentiment analysis of Tripadvisor user reviews to evaluate visitor perceptions of Dimçayı, one of Türkiye’s prominent alternative tourism destinations. A dataset of 1,305 publicly available reviews posted between 2017 and 2024 was analyzed using Orange Data Mining through text-mining and natural language processing techniques. The findings indicate that the overall destination experience is strongly positive. According to the VADER sentiment model, 82.84% of the comments express joy, followed by surprise (10.57%), fear (3.45%), sadness (2.91%), and anger (0.23%), demonstrating the region’s highly favorable image among visitors. Word cloud analysis further reveals the dominance of nature- and service-oriented concepts such as “place,” “water,” “river,” “restaurant,” “beauty,” and “food,” highlighting the central role of natural attractions and service quality in shaping visitor satisfaction. The results align with previous research emphasizing the value of social-media-based sentiment analysis in tourism studies while contributing additional empirical evidence to the field. The high model accuracy (R² = 0.985) obtained through Orange supports the method’s applicability for decision-support systems. As one of the few data-driven studies focusing on the Dimçayı region, this research offers both methodological and contextual contributions by providing a direct measurement of destination perception through user-generated content. The findings present practical implications for local authorities and tourism stakeholders, particularly for sustainable destination management, service capacity planning, and visitor safety improvements. Future research may integrate multi-platform data, explore demographic variations in sentiment patterns, or employ deep-learning-based classifiers for enhanced emotional categorization.
This study conducts a sentiment analysis of Tripadvisor user reviews to evaluate visitor perceptions of Dimçayı, one of Türkiye’s prominent alternative tourism destinations. A dataset of 1,305 publicly available reviews posted between 2017 and 2024 was analyzed using Orange Data Mining through text-mining and natural language processing techniques. The findings indicate that the overall destination experience is strongly positive. According to the VADER sentiment model, 82.84% of the comments express joy, followed by surprise (10.57%), fear (3.45%), sadness (2.91%), and anger (0.23%), demonstrating the region’s highly favorable image among visitors. Word cloud analysis further reveals the dominance of nature- and service-oriented concepts such as “place,” “water,” “river,” “restaurant,” “beauty,” and “food,” highlighting the central role of natural attractions and service quality in shaping visitor satisfaction. The results align with previous research emphasizing the value of social-media-based sentiment analysis in tourism studies while contributing additional empirical evidence to the field. The high model accuracy (R² = 0.985) obtained through Orange supports the method’s applicability for decision-support systems. As one of the few data-driven studies focusing on the Dimçayı region, this research offers both methodological and contextual contributions by providing a direct measurement of destination perception through user-generated content. The findings present practical implications for local authorities and tourism stakeholders, particularly for sustainable destination management, service capacity planning, and visitor safety improvements. Future research may integrate multi-platform data, explore demographic variations in sentiment patterns, or employ deep-learning-based classifiers for enhanced emotional categorization.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Tourism (Other), Turizm (Diğer)
Kaynak
Saffron Journal of Culture and Tourism Research
Safran Kültür ve Turizm Araştırmaları Dergisi
Safran Kültür ve Turizm Araştırmaları Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
8
Sayı
3
