KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2021 / Cilt: 18 - Sayı: 1

Kargo Firması Müşterilerinin Twitter Gönderilerinin Duygu Analizi

Kalender Özcan ATILGAN
Hakan YOĞURTCU
Sayfa
31–39
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)

Araştırmanın sonuçlarının kargo işletmesi yöneticileri açısından önemli bilgiler içermesinin yanı sıra, gelecekte farklı sektörlerde uygulanması açısından değer taşımaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda lojistik sektörü kapsamında yer alan ve artan ticaret hacmi ile hem sektöre, hem de ekonomiye katkısının öneminin arttığı kargo hizmetlerinde müşterilerin tutum ve davranışlarının belirlenmesi, kargo işletmelerinin rekabet avantajı kazanması açısından bir zorunluluk haline gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla Twitter’da Kasım 2020-Ocak 2021 tarihleri arasında belirlenen bir kargo firması ile ilgili paylaşılan 1138 Twitter gönderisi derlenerek, duygu analizi tekniği ile polarite skoruna göre pozitif, negatif veya nötr olma durumları analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmanın sonuçlarının kargo işletmesi yöneticileri açısından önemli bilgiler içermesinin yanı sıra, gelecekte farklı sektörlerde uygulanması açısından değer taşımaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Duygu Analizi · Sosyal Medya · Veri Madenciliği

Özet

Son yıllarda lojistik sektörü kapsamında yer alan ve artan ticaret hacmi ile hem sektöre, hem de ekonomiye katkısının öneminin arttığı kargo hizmetlerinde müşterilerin tutum ve davranışlarının belirlenmesi, kargo işletmelerinin rekabet avantajı kazanması açısından bir zorunluluk haline gelmiştir. Özellikle müşterilerin almış oldukları hizmetlerden duydukları memnuniyet durumlarını sosyal medya platformlarından paylaşması işletmelerde müşteri odaklı faaliyetlerin artmasına neden olmuştur. Sosyal medya platformları içerisinde önemli bir yere sahip olan Twitter aracılığıyla bireylerin hizmet aldıkları kargo işletmeleri ile ilgili yorumlarını yoğun olarak paylaştıkları bilinmektedir. Bu çalışmada da doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak kargo firma müşterilerinin sosyal medya üzerindeki görüşleri derlenerek firmalar için destek unsuru oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla Twitter’da Kasım 2020-Ocak 2021 tarihleri arasında belirlenen bir kargo firması ile ilgili paylaşılan 1138 Twitter gönderisi derlenerek, duygu analizi tekniği ile polarite skoruna göre pozitif, negatif veya nötr olma durumları analiz edilmiştir. Duygu analizi yapılan gönderilerden negatif etiketlenenlerin en yüksek paya sahip olduğu ve genel olarak gönderilerde sık kullanılan kelimelerin “engel”, “uzak” ve “kal” olduğu belirlenmiştir. Araştırmanın sonuçlarının kargo işletmesi yöneticileri açısından önemli bilgiler içermesinin yanı sıra, gelecekte farklı sektörlerde uygulanması açısından değer taşımaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ATILGAN, K. Ö., YOĞURTCU, H. (2021). Kargo Firması Müşterilerinin Twitter Gönderilerinin Duygu Analizi. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 1, 31–39. https://ajindex.com/articles/386321

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Akehurst, G. (2009). User Generated Content: The Use of Blogs For Tourism Organisations and Tourism Consumers. Service Business, 3(1), 51-61.
  2. Akın, B. & Şimşek, U. T. G. (2018). Sosyal Medya Analitiği İle Değer Yaratma: Duygu Analizi İle Geleceğe Yönelim. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(3), 797-811.
  3. Akkan, E. (2013). Internet Ortamındaki Kargo Hizmetlerine Yönelik Müşteri Şikayetlerinin İncelenmesi. 2.Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, Aksaray, Türkiye. Aladwani, A. M. (2015).
  4. Facilitators, Characteristics, and Impacts of Twitter Use: Theoretical Analysis and Empirical Illustration. International Journal of Information Management, 35(1), 15-25.
  5. Alp, M., Köleoğlu, N., & Çınar, B. (2019). Kargo Firmalarının Müşteri Memnuniyeti ve Firma İtibari Açısından İncelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (60), 1-13.
  6. Arabacı, H., & Yücel, D. (2020). Lojistik Sektörünün Ekonomik Büyümeye Etkisi. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 06(4), 78-84.
  7. Atmaca, H. E., & Turgut, D. (2015). Kargo Şirketi Seçimine Yönelik Kriterlerin Belirlenmesinde Türkiye Genelinde Bir Saha Araştırması. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 65-79.
  8. Bhadane, C., Dalal, H., & Doshi, H. (2015). Sentiment Analysis: Measuring Opinions. Procedia Computer Science, 45, 808-814.
  9. Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.
  10. Chan, N. L., & Guillet, B. D. (2011). Investigation of Social Media Marketing: How Does the Hotel Industry in Hong Kong Perform in Marketing on Social Media Websites? Journal of Travel & Tourism Marketing, 28, 345-368.
  11. Chiu, C., Chiu, N. H., Sung, R. J., & Hsieh, P. Y. (2015). Opinion Mining Of Hotel Customer-Generated Contents in Chinese Weblogs. Current Issues in Tourism, 18(5), 477-495.
  12. Ding, C., Cheng, H. K., Duan, Y., & Jin, Y. (2017). The Power of The “Like” Button: The Impact of Social Media on Box Office. Decision Support Systems, 94, 77-84.
  13. Elkin, L. S., Topal, K., & Bebek, G. (2017). Network Based Model of Social Media Big Data Predicts Contagious Disease Diffusion. Information Discovery and Delivery. 45(3), 110-120.
  14. Esuli, A., & Sebastiani, F. (2006). Sentiwordnet: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. In LREC (Vol. 6, 417-422).
  15. Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge Universi