KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Acta Infologica / 2026 / Volume: 10 Issue: 1

Determination of Service Quality Dimensions of Online Complaints in Road Passenger Transport by Text Mining

Görkem İncekara(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY UNIVERSITY)0009-0004-8659-5814
Özlem Çetinkaya Bozkurt(BURDUR MEHMET AKİF ERSOY UNIVERSITY)0000-0002-6218-2570
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-06-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

These results suggest that service quality gaps vary by company, requiring tailored improvements in physical assets or service reliability to boost overall passenger satisfaction.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Customer feedback is a critical asset for navigating competitive markets.
📊
Temel Bulgular & Veri:This study aims to analyze online customer complaints in the road passenger transport sector to identify service quality dimensions and pinpoint recurring industry issues, thereby offering strategic insights for enhancing customer satisfaction.
💡
Sonuç & Katkı:These results suggest that service quality gaps vary by company, requiring tailored improvements in physical assets or service reliability to boost overall passenger satisfaction.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Text Mining · Online Customer Complaints · Road Passenger Transport

Abstract

Customer feedback is a critical asset for navigating competitive markets. This study aims to analyze online customer complaints in the road passenger transport sector to identify service quality dimensions and pinpoint recurring industry issues, thereby offering strategic insights for enhancing customer satisfaction. The research used a comprehensive dataset of 7,719 complaints regarding the three most preferred transport companies in Turkey, retrieved from www.sikayetvar.com. Data analysis was conducted using Python-based text mining techniques, specifically latent Dirichlet allocation (LDA) for unsupervised topic modeling and classification. The findings revealed that complaints primarily focused on physical characteristics, trust-related issues, and the physical conditions of vehicles. Comparative analysis showed that while Company K and Company P received significant complaints in the "Tangibility" dimension (30.46% and 24.4%, respectively), Company M faced its highest complaint rate in the "Reliability" dimension with 58.93%. These results suggest that service quality gaps vary by company, requiring tailored improvements in physical assets or service reliability to boost overall passenger satisfaction.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İncekara, G., Bozkurt, Ö. Ç. (2026). Determination of Service Quality Dimensions of Online Complaints in Road Passenger Transport by Text Mining. Acta Infologica, Volume: 10 Issue: 1. https://doi.org/10.26650/acin.1661518

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (38)

  1. Aliçavuoğlu, Ç., & Gürbüz, A. (2017). Evaluation of the Service Quality Dimensions of Urban Transport Services Pesa Internatıonal Journal of Social Studies, 3(4), 74-86. https://doi.org/10.25272/j.2149-8385.2017.3.4.07 google scholar
  2. Altan, G., & Demirci, S. (2022). Makine Öğrenmesi ile Nakit Akış Tablosu ÜzerindenKredi Skorlaması: XGBoost Yaklaşımı. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 9(2), 397-424. https://doi.org/10.26650/JEPR1114842 google scholar
  3. Angelovska, N. (2021). Understanding customers complaint behavior for effective resolution. UTMS Journal of Economics, 12(1), 57-69. Retrieved from https://www.utmsjoe.mk google scholar
  4. Arazy O, Woo C. 2007. Enhancing Information Retrieval through Statistical Natural Language Processing: Collocation Indexing MIS Quarterly, 31(3), 525-546. https://doi.org/10.2307/25148806 google scholar
  5. Atılgan, K. Ö., & Yoğurtcu, H. (2021). Sentiment Analysis of Twitter Posts of Cargo Company Customers. Çağ University Journal of Social Sciences, 18(1), 31-39. google scholar
  6. Aykul, F. (2019). Sentiment analysis of airway companies’ tweets using data mining techniques (unpublished master’s thesis). Retrieved from https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp google scholar
  7. Blei, D. M., Ng, A. Y. and Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022. Retrieved from https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf google scholar
  8. Çatı, K. (2003). Service Quality in Transport Services and an Application. C.Ü. Journal of Social Sciences, Vol. 27, No. 1, 121-134. Retrieved from https://kutuphane.dogus.edu.tr/mvt/pdf.php?pdf=0001040&lng=0 google scholar
  9. Çullu, B., & Okursoy, A. (2023). Cargo Companies’ Service Quality Investigation Using Text Mining Anadolu University Journal of Social Sciences, 23(2), 399-422. https://doi.org/10.18037/ausbd.1205507 google scholar
  10. Deniz, T. (2016). Changes and Current State in Turkey’s Transportation Sector Eastern Geographical Review, 21(36), 135-156. https://doi.org/10.17295/dcd.79471 google scholar
  11. Friman, M., & Edvardsson, B. (2003). Content analysis of complaints and compliments Managing Service Quality: An International Journal, 13 (1), 20-26. https://doi.org/10.1108/09604520310456681https://doi.org/10.1108/09604520310456681 google scholar
  12. Friman M, Edvardsson B, Gärling T. 1998. Perceived service quality attributes in public transport: Inferences from complaints and critical incidents Journal of Public Transportation, 2(1), 69–91. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077291X22007676 google scholar
  13. Hirschman, A. O. (1970). Exit, voice, and loyalty: Responses to decline in firms, organizations, and states Harvard University Press. google scholar
  14. İbiş, S., & Batman, O. (2016). Havayolu işletmelerine yönelik yapılan müşteri şikâyetlerinin analizi. In Proceedings of the 3rd International Congress of Tourism & Management Researches (pp. 317–333). Antalya, Turkey. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/303842570 google scholar
  15. Jelodar, H., Wang, Y., Yuan, C., Feng, X., Jiang, X., Li, Y., & Zhao, L. (2019). Latent Dirichlet Allocation and Topic Modeling: Models, Applications, and a Survey Multimedia Tools and Applications, 78, 15169-15211. https://doi.org/10.1007/s11042-018-6894-4 google scholar
  16. Kaya, A., & Gülbandılar, E. (2022). Konu modelleme yöntemlerinin karşılaştırılması. ESTUDAM Bilişim, 3(2), 46–53. https://doi.org/10.53608/estudambilisim.1097978 google scholar
  17. Keçeci, A. (2006). Ministry of Foreign Affairs of the Republic of Turkey Ministry of Foreign Affairs Publications. Retrieved from https://www.mfa.gov.tr/turkiye_de-karayolu-tasimaciligi-.tr.mfa google scholar
  18. Kızılcan, S., Hoşgör, H., & Güngördü, H. (2023). Özel Bir Havayolu Şirketine Yönelik Yapılan E-Şikâyetlerin İncelenmesi: Corendon Havayolu Şirketi Örneği. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 12 (6), 787-794. Retrieved from https://socialsciencesresearchjournal.com/index.php/ssrj google scholar
  19. Koruyan, K., & Ekeryılmaz, A. (2022). Makine öğrenmesi ile müşteri şikâyetlerinin sınıflandırılması. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 13(50), 168–183. https://doi.org/10.5824/ajite.2022.03.004.x google scholar
  20. Kölgelier, Y. Ö., & Türk, G. D. (2022). Türkiye'deki devlet üniversitelerine yönelik online şikâyetler üzerine bir değerlendirme: Şikayetvar.com örneği. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 10(2), 662–699. https://doi.org/10.19145/e- gifder.1105337 google scholar
  21. Kutluk, A., & Arpacı, Ö. (2016). E-Wom Bağlamında Seyahat Acentalarına Yönelik E-Şikâyetlerin Gömülü Teori Ve İçerik Analizi İle İncelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(35), 367-386. https://doi.org/10.31795/baunsobed.645303 google scholar
  22. Memiş, S., & Cesur, Z. (2016). Algılanan hizmet kalitesi ile marka bağlılığı ilişkisi: Şehirlerarası yolcu taşımacılığı yapan otobüs firmaları üzerine bir araştırma. Manisa Celal Bayar University Journal of Social Sciences, 14(2), 453–484. https://doi.org/10.18026/cbusos.51054 google scholar
  23. Özdemir, H., & Mısırlı, İ. (2020). Şehirlerarası Yolcu Taşımacılığında Hizmet Kalitesi, Davranışsal Niyet ve Memnuniyet İlişkisi: Çankırı Karatekin Üniversitesi Örneği. Turkish Studies-Social Sciences, 15(2), 281-299. http://dx.doi.org/10.29228/TurkishStudies.40064 google scholar
  24. Ministry of Transport and Infrastructure. (2022). Turkey’s Transport and Communication Strategy Retrieved from http://www.sp.gov.tr/tr/temel-belge/s/37/Turkiye+Ulasim+ve+Iletisim+Stratejisi google scholar
  25. Ministry of Transport and Infrastructure. (2023). Domestic passenger transport rates in Turkey between 2000 and 2022. Retrieved from https://www.uab.gov.tr/uploads/announcements/2022-yili-ulastirma-ve-altyapi-bakanligi-faaliyet/2022-yili-uab-faaliyet- raporu.pdf google scholar
  26. Sarıdaldı, E., & Sevim, Ş. (2009). Müşteri Şikâyet Yönetimi Performansının Değerlendirilmesi: TCDD 3. Bölge Müdürlüğü’nde Bir Uygulama. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2012, 12(22), 110-126. google scholar
  27. Sarker, I. H. (2021). Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions. SN Computer Science, 2(160), 1-27. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00604-4 google scholar
  28. Sobacı, F., Kaban, İ., & Özdağ, M. E. (2022). Investigation of the Twitter Messages of the Minister of Health of the Republic of Turkey on the COVID-19 Period in the Context of Employee Motivation: An LDA-Based Topic Modeling Approach Journal of Organizational Behavior Review, 4(2), 198-217. google scholar
  29. Şeker, S. E. (2016). Duygu analyze. YBS Ansiklopedisi, 3(3), 21-36. Retrieved from https://ybsansiklopedi.com/cilt-3-sayi-3-eylul-2016/ google scholar
  30. Tokay Argan, M., & Arıcı, A. (2019). Sağlık iletişiminde e-şikâyet: Hastaların ve hasta yakınlarının Sikayetvar.com paylaşımları üzerine bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, (31), 339–355. https://doi.org/10.31123/akil.533612 google scholar
  31. Yeşilyurt, S. N., & Dalkılıç, H. Y. (2021). XGBoost ve Gradient Boost Machine ile Günlük NehirAkımı Tahmini. Karabük, Turkey. 3rd International Symposium on Civil Engineering and Earth Sciences 2021 (pp.36-44). Retrieved from https://avesis.ebyu.edu.tr/yayin/59990f1d-2937-46f8-b928 google scholar
  32. Yıldız, A., Ayyıldız, E., Taşkın Gümüş, A., & Özkan, Ç. (2022). Şehirlerarası otobüs firmalarına yönelik kalite beklentilerinin aralıklı tip-2 yamuk bulanık AHP ile değerlendirilmesi ve firma seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(2), 757–770. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.625921 google scholar
  33. Yücel N, Alpay C. 2017. Viral Pazarlama Kapsamında Havayolu İşletmeleri Müşterilerinin Şikâyetlerinin İncelenmesi Üzerine Bir Araştırma. Firat University International Journal of Economics and Administrative Sciences, 1(2), 127-168. google scholar
  34. Atılgan, K. Ö., & Yoğurtcu, H. (2021). Sentiment Analysis of Twitter Posts of Cargo Company Customers. Çağ University Journal of Social Sciences, 18(1), 31-39. google scholar
  35. Özdemir, H., & Mısırlı, İ. (2020). Şehirlerarası Yolcu Taşımacılığında Hizmet Kalitesi, Davranışsal Niyet ve Memnuniyet İlişkisi: Çankırı Karatekin Üniversitesi Örneği. Turkish Studies-Social Sciences, 15(2), 281-299. http://dx.doi.org/10.29228/TurkishStudies.40064 google scholar
  36. Sarıdaldı, E., & Sevim, Ş. (2009). Müşteri Şikâyet Yönetimi Performansının Değerlendirilmesi: TCDD 3. Bölge Müdürlüğü’nde Bir Uygulama. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2012, 12(22), 110-126. google scholar
  37. Sobacı, F., Kaban, İ., & Özdağ, M. E. (2022). Investigation of the Twitter Messages of the Minister of Health of the Republic of Turkey on the COVID-19 Period in the Context of Employee Motivation: An LDA-Based Topic Modeling Approach Journal of Organizational Behavior Review, 4(2), 198-217. google scholar
  38. Yücel N, Alpay C. 2017. Viral Pazarlama Kapsamında Havayolu İşletmeleri Müşterilerinin Şikâyetlerinin İncelenmesi Üzerine Bir Araştırma. Firat University International Journal of Economics and Administrative Sciences, 1(2), 127-168. google scholar