Dergiler / Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2021 / Cilt: 24 - Sayı: 45

Kullanıcı algısı aracı olarak sosyal medya verileri: Sultanahmet Bölgesi’ndeki kullanıcı deneyimlerinin değerlendirilmesi

Social media data as a user perception tool: Evaluation of user experiences in Sultanahmet Area

Sayfa
243–260
Yayın Tarihi
2021-06-30
DOI
—
🏛️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)

Bu özellikleri ile sosyal ağlar, kent ve kentteki her kullanıcının özgün sosyal, ekonomik ve politik yönleri hakkındaki durumunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sosyal medya ve yeni iletişim teknolojileri son yıllarda hızla gelişmekte ve kent çalışmalarına katkı sağlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, konum temelli sosyal ağlardan biri olan Flickr ve Foursquare uygulamasından elde edilen veri setinin analiz süreci, değerlendirilmesi ve kent ve turizm çalışmalarına katkısına odaklanmaktadır. 2004-2018 yılları arasında elde edilen veriler ile her sosyal medya uygulaması kendi içinde değerlendirilerek kent meydanında bütüncül bir değerlendirme yapılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu özellikleri ile sosyal ağlar, kent ve kentteki her kullanıcının özgün sosyal, ekonomik ve politik yönleri hakkındaki durumunu göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2004-2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Turizm · Urban Square · Social Media

Özet

Sosyal medya ve yeni iletişim teknolojileri son yıllarda hızla gelişmekte ve kent çalışmalarına katkı sağlamaktadır. Mobil cihazlar ve web hizmetleri tarafından sağlanan büyük veriler, kente yönelik karar verme mekanizmalarında işlevsel olabilecek yeni bir bilgi kaynağına işaret etmektedir. Bu özellikleri ile sosyal ağlar, kent ve kentteki her kullanıcının özgün sosyal, ekonomik ve politik yönleri hakkındaki durumunu göstermektedir. Bu kapsamda şehirlerin turistik alanlarının planlanmasında yeni medya ve sosyal ağlardan elde edilen veriler bölgesel ve yerel turizm planlamasına katkı sağlayacak özelliktedir. Bu çalışma, konum temelli sosyal ağlardan biri olan Flickr ve Foursquare uygulamasından elde edilen veri setinin analiz süreci, değerlendirilmesi ve kent ve turizm çalışmalarına katkısına odaklanmaktadır. 2004-2018 yılları arasında elde edilen veriler ile her sosyal medya uygulaması kendi içinde değerlendirilerek kent meydanında bütüncül bir değerlendirme yapılmaktadır. Sultanahmet Meydanı özelinde, belirtilen web uygulamalarını kullanan bireylerin deneyimleri ve paylaşımları üzerinden kullanıcı algıları incelenmektedir.

Abstract

Social media and new communication technologies have been developing rapidly in recent years and contribute to urban studies. The massive data provided by mobile devices and web services remark a new information source that can be functional in city-specific decision-making. With these features, social networks can show urban life's situation about each user's unique social, economic, and political aspects. In this context, data obtained from new media and social networks in planning the cities' touristic areas will contribute to regional and local tourism planning. This study focuses on the analysis process, evaluation, and contribution of the data set obtained from the Flickr and Foursquare application, one of the location-based social networks, to urban design and tourism studies. Each social media application was evaluated within itself and a holistic evaluation was made in the city square with the data obtained between 2004-2018. In the research area designated as Sultanahmet Square, the experiences and perceptions of individuals using the specified web applications were examined.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TOZLUOĞLU, E. G., TOZLUOGLU, C., GÜLER, D., GÜLER, M. E. (2021). Kullanıcı algısı aracı olarak sosyal medya verileri: Sultanahmet Bölgesi’ndeki kullanıcı deneyimlerinin değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 45, 243–260. https://ajindex.com/articles/219597

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Alaei, A. R., Becken, S., and Stantic, B. (2019). Sentiment analysis in tourism: Capitalizing on big data. Journal of travel research, 58(2), 175-191.
  2. Asakura, Y., and Iryo, T. (2007). Analysis of tourist behaviour based on the tracking data collected using a mobile communication instrument. Transportation research part A: Policy and practice, 41(7), 684-690.
  3. Batty, M. (1990). Invisible cities. Environment and panning B: Planning and design, 17(2):127-130.
  4. Batty, M. (1997). The computable city. International planning studies, 2(2):155–173.
  5. Bawa-Cavia, A., (2011). Sensing the urban: using location-based social network data in urban analysis. In: The first workshop on pervasive urban applications (PURBA), 12–15
  6. June, San Francisco, CA. Borrego-Jaraba, F., Ruiz, I. L., and Gómez-Nieto, M. Á. (2011). A NFC-based pervasive solution for city touristic surfing. Personal and ubiquitous computing, 15(7), 731-742.
  7. Cerrone, D., (2015). A sense of place Turku urban research programmes. Research Report 1/2015. Available from: http://beta.turku.fi/sites/default/ files/atoms/files/ Chareyron, G., Da-Rugna, J., and Raimbault, T. (2014, October). Big data: A new challenge for tourism. In 2014 IEEE International conference on big data (big data) (pp. 5-7).
  8. IEEE. Chua, A., Servillo, L., Marcheggiani, E., and Moere, A. V. (2016). Mapping cilento: using geotagged social media data to characterize tourist flows in Southern Italy. Tourism management, 57, 295-310.
  9. Ciuccarelli, P., Lupi, G., and Simeone, L., 2014. Visualizing The data city. In: Social media as a source of knowledge for urban planning and management. Springer Cools, D., McCallum, S. C., Rainham, D., Taylor, N., and Patterson, Z. (2021). Understanding Google location history as a tool for travel diary data acquisition. Transportation research record, 0361198120986169. Cranshaw, J., Schwartz, R., Hong, J., and Sadeh, N. (2012, May). The Livehoods project: Utilizing social media to understand the dynamics of a city. In Sixth International AAAI conference on weblogs and social media, 58-65.
  10. Del Vecchio, P., Mele, G., Ndou, V., and Secundo, G. (2018). Creating value from social big data: implications for smart tourism destinations. Information processing and management, 54(5), 847-860.
  11. Egger, R. (2013). The impact of near field communication on tourism. Journal of hospitality and tourism technology. 4 (2), 119-133.
  12. Elwood, S., Goodchild, M. F., and Sui, D. Z., (2012). Researching volunteered geographic information: spat