Dergiler / Türk Turizm Araştırmaları Dergisi / 2021 / Cilt: 5 - Sayı: 2
Nomadlıst’de Dijital Göçebeler Tarafından 2020’de En Fazla Tercih Edilen Destinasyonların Destinasyon Seçim Kriterlerine Göre Kümelendirilmesi
- Sayfa
- 799–815
- DOI
- —
Özet
COVID-19 sürecinde dünyada uzaktan çalışma oranlarında ciddi artışlar yaşanmakta ve bu durum dünyada her geçen yıl daha popüler hale gelen dijital göçebelerin sayısını artırmaktadır. 2020 yılı içerisinde 1 milyondan fazla kişinin kullandığı nomadlist.com, dijital göçebelerin hem destinasyon seçimi hem iletişim ağıları için en fazla tercih ettiği platformların başında gelmektedir. Bu çalışmanın amacı Nomad List’de uluslararası veri tabalarından alınan güncel veriler ve 10 binden fazla üyenin değerlendirmeleri ile oluşan verileri analiz edip 2020 yılı içinde en çok tercih edilen ilk 20 destinasyona ait skorları kullanarak, destinasyonların nasıl kümelendiklerini tespit etmek ve küme ortalamalarına göre küme profillerini tanımlamaktır. İkincil veriler konunun pek çok kaynaktan alınmış özetini içerdiği için araştırmada NomadList üzerinden elde edilen ikincil veriler kullanılarak SPSS paket programı ile k-ortalamalar kümeleme analizi yapılmıştır. Kümeleme analizi sonucunda oluşan kümeler isimlendirilmiş ve ortalamalar açısından karşılaştırılmıştır. Analiz sonucunda yüksek toleranslı-lüks dijital göçebe destinasyonları, düşük toleranslı-ekonomik dijital göçebe destinasyonları ve yüksek toleranslıekonomik dijital göçebe destinasyonları olarak üç küme elde edilmiştir.
Abstract
In the COVID-19 process, there is a serious increase in the rate of remote working in the world, and this increases the number of digital nomads that are becoming more popular every year in the world. Used by more than 1 million people in 2020, nomadlist.com has become the most preferred platform for digital nomads for both destination selection and communication networks. The purpose of this study is to analyze the data in the Nomad List to determine how the top 20 most preferred digital nomad destinations are clustered in 2020 and to define cluster profiles according to cluster averages. K-means cluster analysis was used in the SPSS program for the data obtained through NomadList in the study. When the cluster analysis was analyzed and the means were compared. The analysis yielded three clusters as high-tolerance-luxury digital nomad destinations, low-tolerance-economic digital nomad destinations, and hightolerance-economic digital nomad destinations.