Yazar
Aunimo, L., Martin-Domingo, Luis
Basım Tarihi
2022-09
Basım Yeri
-
Springer
Konu
Havaalanı hizmetleri, İşbirliğine dayalı ağlar, İçerik analizi, Duyarlılık analizi, Sosyal medya veri madenciliği, Terim çıkarma, Konu modelleme, Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-303114843-9
Kayıt Numarası
4ba77747-ed36-4ec8-85b8-6709a96e1106
Lokasyon
Havacılık Yönetimi
Tarih
2022-09
Notlar
Finlandiya Eğitim ve Kültür Bakanlığı
Örnek Metin
Çalışma, havalimanı işbirlikçi ağlarının artık dijitalleşme sayesinde elde edilen veri zenginliğinden nasıl yararlanabileceğini gösteriyor. Olası hizmet iyileştirme alanlarını belirlemek için yolcu tarafından oluşturulan içerikten yararlanılan bir ortak oluşturma süreci kullanmak. 949497 tweet'ten oluşan bir Twitter veri seti, 100 havaalanı için 2018-2021 arasındaki dört yıllık döneme ait - ikinci yarısı COVID dönemine giriyor - analiz edildi. Konu keşfi için Latent Dirichlet Tahsisi (LDA) yöntemi, tweetlerin duygu analizi için ise sözlük tabanlı yöntem kullanıldı. COVID-19 ile ilgili tweetler, yolcuların daha düşük bir duyguya sahip olduğunu bildirdi; bu, algılanan daha düşük hizmet seviyesinin bir göstergesi olabilir. Araştırma, bir hizmet ekosistemindeki olası hizmet iyileştirme alanlarını belirlemek amacıyla kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten yararlanmaya yönelik bir metodolojiyi başarıyla oluşturdu ve test etti. Metodolojinin çıktılarından biri, havaalanı bağlamındaki COVID-19 terimlerinin bir listesidir.
DOI
10.1007/978-3-031-14844-6_8
Cilt
662
