The tourism industry was one of the world's greatest markets; until the world met a pandemic in the 21st century, COVID-19. This study aims to present the reactions of travelers during the pandemic trends outlined by adopting text mining techniques. Between December 30, 2019–March 15, 2020, approximately 75,000 comments are retrieved from the TripAdvisor forums, and 23,515 cases from the US, Europe, and Asia forums are employed for analyses. The results reveal that the tourism sector is easily affected by global crises. It is almost the same day that travelers decide to cancel or delay their trips, with the spread of the news. More in-depth analyses uncovered several topics consisted of comments on benefiting from travel insurance and refund due to the travel cancellations. Travel insurance has become a hot topic, which may be a way of reanimating the industry by offering travel packages, including travel insurance services.

No abstract

Potansiyel müşteriler satın alma kararları sürecinde riskten kaçınmak için ikna edici ve açıklayıcı bilgi kaynaklarına başvurmaktadır. Bu kaynakların en bilindikleri geçmişte aile, arkadaşlar ve yakın çevre iken, günümüzde artık internet siteleri, forumlar, bloglar ve sosyal medya gibi çevrimiçi platformlar, bu platformlarda yapılmış olan çevrimiçi yorumlar ve bu yorumlara verilmiş yıldız derecelendirmeleridir. Turizm gibi çok uluslu sektörlerde memnuniyet algısını etkileyen birçok faktör vardır. Bu faktörlerin başında kültür gelmektedir. Bu çalışmanın temel amacı kültürel farklılıkların memnuniyet algısına etkisini bulmak olarak belirlenmiştir. Çalışmada Antalya'da bulunan bir otele ait 5 farklı kültürden yapılmış çevrimiçi yorumlar analiz edilmiştir. Yorumlar WordStat 8.0 programı kullanılarak içerik analizi yöntemi ile analiz edilmiş ve farklı kültürdeki müşterilerin otelde neleri memnuniyet kriteri olarak baz aldıkları ortaya çıkarılarak bu kriterler arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Çalışma sonucunda, kültürel farklılıkların memnuniyet algısı üzerindeki etkileri çalışmaya konu edinilen kültürler düzeyinde ortaya çıkarılmıştır.

İletişim teknolojilerindeki gelişmeler ve günlük yaşama yansımaları interneti insanoğlunun en önemli ihtiyaçlarından biri haline getirmiştir. İnternet teknolojilerinin günümüzdeki en yaygın kullanımlarından biri sosyal yazılım araçları aracılığı ile gerçekleştirilmektedir. Sosyal yazılımların özellikle genç nesiller arasındaki popülaritesi, son yıllarda bu teknolojilerin eğitsel amaçlı kullanılabilirliğinin sorgulanmasına neden olmaktadır. Bu çalışma, uzaktan eğitim öğrencilerinin beklenti ve endişelerinden hareketle geliştirilen karma bir teknoloji kabul modelinin testi ile bu soruya cevap aramaktadır. Akbıyık ve Coskun 2012 , uzaktan eğitim öğrencilerinin sosyal yazılımları kullanma niyetlerini incelemek için bu teknolojiler ile ilgili endişe ve beklentileri literatürdeki mevcut teknoloji kabul modelleri ile entegre edilerek bir model önerisinde bulunmuş; ölçüm modelinin geçerlilik ve güvenilirliğini test etmek adına açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri uygulamıştır. Bu çalışmada ise önerilen modelin yapısal geçerliliğinin testi yapısal eşitlik modellemesi tekniği ile gerçekleştirilmiştir. Yapısal eşitlik modellemesi testleri neticesinde; önerilen model kullanma niyetinin %48’ini açıklamaktadır R2=,48 ki bu durum; sosyal yazılımlar hakkındaki beklentilerin etkileşim ve teknoloji katkısı ve endişelerin algılanan öğrenci bariyeri, algılanan öğretmen bariyeri ve yoğun teknoloji algılanan fayda ve algılanan kullanım kolaylığı aracılığı ile uzaktan eğitim öğrencilerinin kullanma niyetleri üzerinde güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı etkisi olduğunu belirtmektedir.

Tüketicilerin elektronik ortamda gerçekleştirdiği satınalma deneyimlerini paylaştıkları yorum ve değerlendirme sayılarındaki! artış, yapılan yorumlarla !ilgilenen potansiyel müşteriler için en faydalı ve etkin yorumları belirleme konusunda yük oluşturabilmektedir. Bu amaçla e-ticaret platformları tüketici! yorumlarına yönelik olarak farklı yaklaşımlarla yorumlarda önceliklendirme ve görünür kılma sıralamaları gerçekleştirmektedir. Faydalı yorum olarak adlandırılan, genellikle diğer tüketicilerin oylamaları neticesinde sıralanan bu yorumlar, güncel olan ancak faydalı olabilecek yorumları daha geç paylaşılması nedeniyle geride bırakabilmektedir. Bu çalışmada, lojistik regresyon aracılığıyla faydalı yorum olarak önceliklendirilmemiş olan yorumların tahminlemesi gerçekleştirilerek güncel tarihli olması nedeniyle geri planda kalan faydalı yorumlar belirlenmiştir. Çalışma, tüketici yorumlarına olan ilgi ve paylaşım isteğinin yüksek tutulması ve potansiyel müşteriler için çok sayıda yorum arasından en faydalı olanların belirlenmesi adına yeni bir yaklaşım sunmaktadır.