Yayın: Veri ve metin madenciliği ile hava yolu işletmelerinin Covid-19 öncesi ve sonrası sosyal medya yorum ve skorlarının değerlendirilmesi
| dc.contributor.author | BUDAK, İbrahim | |
| dc.contributor.author | ORGAN, Arzu | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-04T17:21:53Z | |
| dc.date.issued | 2022-10-25 | |
| dc.description.abstract | Veri ve metin madenciliği, anlamlı ilişkileri ve eğilimleri ayırt etmek için kullanıcıların taleplerine göre yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük bir veri miktarını analiz etme sürecidir. İşletmeler, veri ve metin madenciliği teknikleri kullanarak hem kendi işletmeleri içerisinde hem de rakipleri ile rekabette yaşadıkları sorunlarına etkili çözümler üretebilmektedirler. Böylece elde ettikleri bilgiyi rekabet avantajına çevirebilmektedirler. Bu araştırmada, veri ve metin madenciliği algoritmaları kullanılarak rekabete dayalı pazarda müşterilerin istek ve ihtiyaçlarına göre hava yolu firmalarının üstün ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada, sosyal medya sitelerinden olan TripAdvisor’daki çevrimiçi seyahat incelemeleri araştırma kapsamına alınmıştır. Star Alliance küresel hava yolu birliğine üye 26 hava yolu firması değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan kriterler; her bir kullanıcının yorum ve skorları temel alınarak belirlenmiştir. Duygu Analizi ile müşteri yorumlarından polariteleri belirlendikten sonra Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Derin Öğrenme Algoritmaları ile sınıflandırma ve tahminleme yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra sonuçlar, Covid-19 pandemisi öncesi ve sonrası olarak da karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Derin Öğrenmenin daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır. | |
| dc.description.uri | https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1149801 | |
| dc.description.uri | https://hdl.handle.net/11499/50676 | |
| dc.description.uri | https://dergipark.org.tr/tr/pub/ohuiibf/issue/73154/1149801 | |
| dc.description.uri | https://doi.org/https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1149801 | |
| dc.identifier.doi | 10.25287/ohuiibf.1149801 | |
| dc.identifier.endpage | 1022 | |
| dc.identifier.issn | 2564-6931 | |
| dc.identifier.openaire | doi_dedup___::12c315a332f72371f5e8e4bab9059423 | |
| dc.identifier.orcid | 0000-0001-7762-6114 | |
| dc.identifier.orcid | 0000-0002-2400-4343 | |
| dc.identifier.startpage | 998 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12597/40073 | |
| dc.identifier.volume | 15 | |
| dc.publisher | Omer Halisdemir Universitesi | |
| dc.relation.ispartof | Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi | |
| dc.rights | OPEN | |
| dc.subject | Veri ve Metin Madenciliği | |
| dc.subject | Hava Yolu | |
| dc.subject | Destek Vektör Makineleri | |
| dc.subject | Naive Bayes | |
| dc.subject | Derin Öğrenme | |
| dc.subject | İşletme | |
| dc.subject | Yöneylem | |
| dc.subject | Data andMining | |
| dc.subject | Airline | |
| dc.subject | Support Vector Machines | |
| dc.subject | Naive Bayes | |
| dc.subject | Deep Learning | |
| dc.subject | Operation | |
| dc.subject | Business Administration | |
| dc.subject.sdg | 3. Good health | |
| dc.title | Veri ve metin madenciliği ile hava yolu işletmelerinin Covid-19 öncesi ve sonrası sosyal medya yorum ve skorlarının değerlendirilmesi | |
| dc.type | Article | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| local.api.response | {"authors":[{"fullName":"İbrahim BUDAK","name":"İbrahim","surname":"BUDAK","rank":1,"pid":{"id":{"scheme":"orcid","value":"0000-0001-7762-6114"},"provenance":null}},{"fullName":"Arzu ORGAN","name":"Arzu","surname":"ORGAN","rank":2,"pid":{"id":{"scheme":"orcid","value":"0000-0002-2400-4343"},"provenance":null}}],"openAccessColor":"gold","publiclyFunded":false,"type":"publication","language":{"code":"und","label":"Undetermined"},"countries":null,"subjects":[{"subject":{"scheme":"FOS","value":"0301 basic medicine"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"03 medical and health sciences"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Veri ve Metin Madenciliği;Hava Yolu;Destek Vektör Makineleri;Naive Bayes;Derin Öğrenme"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"İşletme"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"02 engineering and technology"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Yöneylem"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Data andMining;Airline;Support Vector Machines;Naive Bayes;Deep Learning"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Operation"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Business Administration"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"SDG","value":"3. Good health"},"provenance":null}],"mainTitle":"Veri ve metin madenciliği ile hava yolu işletmelerinin Covid-19 öncesi ve sonrası sosyal medya yorum ve skorlarının değerlendirilmesi","subTitle":null,"descriptions":["<jats:p xml:lang=\"tr\">Veri ve metin madenciliği, anlamlı ilişkileri ve eğilimleri ayırt etmek için kullanıcıların taleplerine göre yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük bir veri miktarını analiz etme sürecidir. İşletmeler, veri ve metin madenciliği teknikleri kullanarak hem kendi işletmeleri içerisinde hem de rakipleri ile rekabette yaşadıkları sorunlarına etkili çözümler üretebilmektedirler. Böylece elde ettikleri bilgiyi rekabet avantajına çevirebilmektedirler. Bu araştırmada, veri ve metin madenciliği algoritmaları kullanılarak rekabete dayalı pazarda müşterilerin istek ve ihtiyaçlarına göre hava yolu firmalarının üstün ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada, sosyal medya sitelerinden olan TripAdvisor’daki çevrimiçi seyahat incelemeleri araştırma kapsamına alınmıştır. Star Alliance küresel hava yolu birliğine üye 26 hava yolu firması değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan kriterler; her bir kullanıcının yorum ve skorları temel alınarak belirlenmiştir. Duygu Analizi ile müşteri yorumlarından polariteleri belirlendikten sonra Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Derin Öğrenme Algoritmaları ile sınıflandırma ve tahminleme yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra sonuçlar, Covid-19 pandemisi öncesi ve sonrası olarak da karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Derin Öğrenmenin daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır.</jats:p>"],"publicationDate":"2022-10-25","publisher":"Omer Halisdemir Universitesi","embargoEndDate":null,"sources":["Crossref","Volume: 15, Issue: 4 998-1022","2564-6931","Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi","Academic Review of Economics and Administrative Sciences"],"formats":["application/pdf"],"contributors":null,"coverages":null,"bestAccessRight":{"code":"c_abf2","label":"OPEN","scheme":"http://vocabularies.coar-repositories.org/documentation/access_rights/"},"container":{"name":"Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi","issnPrinted":"2564-6931","issnOnline":null,"issnLinking":null,"ep":"1022","iss":null,"sp":"998","vol":"15","edition":null,"conferencePlace":null,"conferenceDate":null},"documentationUrls":null,"codeRepositoryUrl":null,"programmingLanguage":null,"contactPeople":null,"contactGroups":null,"tools":null,"size":null,"version":null,"geoLocations":null,"id":"doi_dedup___::12c315a332f72371f5e8e4bab9059423","originalIds":["10.25287/ohuiibf.1149801","50|doiboost____|12c315a332f72371f5e8e4bab9059423","oai:gcris.pau.edu.tr:11499/50676","50|od_____10652::b95c70a57143023e24fc4e0480ee710c","oai:dergipark.org.tr:article/1149801","50|tubitakulakb::4de83279333da377eb668a889c5b5193","50|base_oa_____::9445784c1c94bcecae43c48f7c3f5f49","ftpamukkaleuniv:oai:gcris.pau.edu.tr:11499/50676"],"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.25287/ohuiibf.1149801"},{"scheme":"handle","value":"11499/50676"}],"dateOfCollection":null,"lastUpdateTimeStamp":null,"indicators":{"citationImpact":{"citationCount":3,"influence":2.8119778e-9,"popularity":4.2182355e-9,"impulse":3,"citationClass":"C5","influenceClass":"C5","impulseClass":"C5","popularityClass":"C4"}},"instances":[{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.25287/ohuiibf.1149801"}],"type":"Article","urls":["https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1149801"],"publicationDate":"2022-10-25","refereed":"peerReviewed"},{"pids":[{"scheme":"handle","value":"11499/50676"}],"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.25287/ohuiibf.1149801"}],"type":"Article","urls":["https://hdl.handle.net/11499/50676","https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1149801"],"publicationDate":"2022-01-01","refereed":"nonPeerReviewed"},{"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.25287/ohuiibf.1149801"}],"type":"Article","urls":["https://dergipark.org.tr/tr/pub/ohuiibf/issue/73154/1149801"],"publicationDate":"2022-07-27","refereed":"nonPeerReviewed"},{"pids":[{"scheme":"handle","value":"11499/50676"}],"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.25287/ohuiibf.1149801"}],"type":"Article","urls":["https://doi.org/https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1149801"],"publicationDate":"2022-01-01","refereed":"nonPeerReviewed"}],"isGreen":true,"isInDiamondJournal":false} | |
| local.import.source | OpenAire |
