TOURISM AND MACHINE LEARNING: BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF RESEARCHES IN NATIONAL LITERATURE

Year 2025, Volume: 14 Issue: 1, 169 - 195, 28.04.2025

Şükran Karaca , Mehmet Halit Akın

https://doi.org/10.7460/turar.1624127

Abstract

Machine learning simplifies time-consuming travel-related tasks by analyzing large data sets, thus enhancing the travel experience. Additionally, it provides significant contributions by guiding businesses' future forecasts and helping to eliminate idle capacity. Given the importance of this field for the tourism industry, examining the current state of research and understanding the development processes is essential. In light of this information, this research aims to present original insights in the literature through a bibliometric analysis of national research on tourism and machine learning. Based on the findings, it also seeks to develop recommendations for future research. As a result of the analyses carried out, it has been determined that the studies conducted by different researchers from different research areas are handled with an interdisciplinary approach, but despite the main focus being tourism, the collaboration between tourism and other information fields is quite limited. On the other hand, it has been found that in single-author research, researchers in the field of tourism are in the majority.

Keywords

Machine learning , Tourism , Bibliometric analysis

TURİZMDE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE İLGİLİ ULUSAL YAZINDAKİ ÇALIŞMALARIN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ

Abstract

Makine öğrenme, büyük veri setlerini analiz ederek seyahatle ilgili zaman ve çaba gerektiren işlemleri kolaylaştırmakta ve seyahat deneyimini iyileştirmektedir. Ayrıca işletmelerin gelecekle ilgili tahminlemelerini yönlendirerek atıl kapasitenin ortadan kaldırılmasına önemli katkılar sunmaktadır. Turizm sektörü için bu denli önem arz eden bir konuda yapılan çalışmaların mevcut durumunun ortaya konması ve gelişim süreçlerinin incelenmesinin önem arz ettiği düşünülmektedir. Bu bilgiler doğrultusunda, araştırmada turizm ve makine öğrenme ile ilgili ulusal alanyazında yapılan çalışmaların bibliyometrik analizi ile ilgili literatürde özgün bir bilgi birikiminin sunulması ve elde edilen bulgular doğrultusunda gelecek çalışmalara yönelik önerilerin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Yapılan analizler neticesinde, farklı araştırma alanlarından farklı araştırmacılar tarafından yapılan çalışmaların displinlerarası yaklaşımla ele alındığı ancak temel odak turizm olmasına rağmen turizm ve diğer bilişim alanları ile ilgili işbirliğinin oldukça sınırlı olduğu saptanmıştır. Diğer yandan tek yazarlı araştırmalarda turizm alanındaki araştırmacıların genel çoğunlukta olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Makine öğrenme , Turizm , Bibliyometrik analiz

References

• Acar, A., ve Uğur, İ. (2021). ‘Uluslararası Zincir Otellere Yönelik Tripadvisor Yorumlarının Duygu Analizi Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Ankara Örneği’. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1803-1814.
• Ahmetoğlu, H., ve Daş, R. (2020). ‘Türkçe Otel Yorumlarıyla Eğitilen Kelime Vektörü Modellerinin Duygu Analizi ile İncelenmesi’. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 24(2), 455-463.
• Ağca, Y. (2021). ‘Otel Oda Fiyatlarını Açıklamada Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kıyaslanması’. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13/1, 450–463. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1144
• Afsahhosseini, F., ve Al-Mulla, Y. (2020). ‘Machine Learning in Tourism 2. The 3rd International Conference on Machine Learning and Machine Intelligence, Hangzhou, China.
• Akın, M. H. (2021). ‘Sağlık Turizmi Alanyazının Bibliyometrik Analizi (2015-2020)’. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(3), 2026-2036.
• Aksu, M. Ç., ve Karaman, E. (2022). ‘Turistik Mekanlara Yönelik Sosyal Medya Paylaşımlarının Yapay Zekâ Yöntemleriyle Değerlendirilmesi: Artvin İli Örneği’. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 10/1, 505-524.
• Aktaş, T. (2023). ‘Müşteri Yorumlarının Duygu Analizi: Konaklama İşletmeleri’ [Doctoral dissertation, Maltepe University]. YÖK Tez Merkezi.
• Bangare, M. L., Bangare, P. M., Ramirez-Asis, E., Jamanca-Anaya, R., Phoemchalard, C., ve Bhat, D.A.R. (2022). ‘Role Of Machine Learning in Improving Tourism and Education Sector’. Materialstoday: Proceedings, 51/8, 2457-2461. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.11.615
• Başer, S. H. (2022). ‘Konaklama Sektöründe İnsansı Robota İlişkin Bakış Açısının Metin Madenciliğiyle Belirlenmesi’ [Yüksek Lisans Tezi, Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
• Bilge, A. C. (2024). ‘Online Otel Yorumlarının Duygu Analizi ile İncelenmesi: Konya Beş Yıldızlı Oteller Örneği’. Selçuk Üniversitesi Akşehir Meslek Yüksekokulu Sosyal Bilimler Dergisi, (17), 84-93.
• Boz, M., Canbazoğlu, E., Özen, Z., ve Gülseçen, S. (2018). ‘Otel Rezervasyon İptallerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi”. Veri Bilimi, 1/1, 7-14.
• Bravo, J., Alarcón, R., Valdivia, C., ve Serquén, O. (2023). ‘Application of Machine Learning Techniques to Predict Visitors to the Tourist Attractions of the Moche Route in Peru’. Sustainability, 15, 8967. https://doi.org/10.3390/su15118967
• Büyükeke, A., Sökmen, A., ve Gencer, C. (2023). ‘Metin Madenciliği ve Duygu Analizi Yöntemleri ile Sosyal Medya Verilerinden Rekabetçi Avantaj Elde Etme: Turizm Sektöründe Bir Araştırma’. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 8/1, 322–335. https://doi.org/10.21325/jotags.2020.550
• Correri, A. (2021). Machine Learning Applied to Tourism, Women’s voices in tourism research, The Universityof Queennsland, Australia.
• Çevrimkaya, M. (2023). ‘Destinasyonlara Yönelik Sosyal Medya Paylaşımlarının Duygu Analizi’. Kent Akademisi, 16(3), 1907-1929.
• djangostars.com (2024). ‘The Benefits of Using ML & AI in the Travel Industry’, https://djangostars.com/blog/machine-learning-in-travel-industry/, Erişim Tarihi: 20/06/2024
• Dogru, T., Sirakaya-Turk, E., ve Crouch, G. I. (2017). ‘Remodeling International Tourism Demand: Old Theory And New Evidence’. Tourism Management, 60, 47-55.
• Ellegaard, O., ve Wallin, J. A. (2015). ‘The Bibliometric Analysis Of Scholarly Production: How Great Is The Impact?’. Scientometrics, 105, 1809-1831.
• Ercan, U., ve Irmak, S. (2022). ‘Turizm Endüstrisinde Otel Rezervasyon İptallerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Tahmini’. Journal of Gastronomy, Hospitality and Travel, 5/1, 45-54. https://doi.org/10.33083/joghat.2022.112
• Ersöz, F., ve Çınar, Y. (2021). ‘Veri Madenciliği Ve Makine Öğrenimi Yaklaşımlarının Karşılaştırılması: Tekstil Sektöründe Bir Uygulama’. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (29), 397-414.
• Eşidir, K.A., Gür, Y.E. ve Yoğunlu, A. (2022). ‘Multilayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) Tahmin Modelleri İle Elazığ Turizm Memnuniyet Analizi Sonuçlarının Tahmini’. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 9(86), 1682-1703.
• Garrigos-Simon, F. J., Narangajavana-Kaosiri, Y., ve Narangajavana, Y. (2019). ‘Quality In Tourism Literature: A Bibliometric Review’. Sustainability, 11(14), 3859.
• Ghosal, A., Singh, J., ve Singh, A. (2022). ‘Predicting Growth in Tourism Industry Using Machine Learning Methods’, 2022 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COM-IT-CON)”. Faridabad, India, 317-321.
• Guan, J., Lau, Y. Y., Yang, H., ve Ren, L. (2022). ‘To Buy Or Not To Buy: How Young Consumers Approach New Smart Products In The Social Media Context’. Young Consumers, 23(1), 90-111.
• Gülay, G., Armağan, İ. Ü., ve Ergun, K. (2023). ‘Turizm ve Türkiye Sermaye Piyasalarının Etkileşimi: Borsa İstanbul’. Journal of Gastronomy, Hospitality and Travel, 6(3), 1477-1490. Güler, Ö. (2021). ‘Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Türkiye’de Turizm Gelirine Etki Eden Parametrelerin Belirlenmesi Ve Değerlendirilmesi’ [Yüksek lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
• Gürbüz, M., Sürmeli, D., Taşkın, K., ve Cebeci, H. İ. (2024). ‘Otellere İçin Paylaşılan Çevre İle Alakalı Yorumların Metin Madenciliği İle Analizi: Antalya Otelleri Üzerine Bir Araştırma’. Business & Management Studies: An International Journal, 12/1, 218–239. https://doi.org/10.15295/bmij.v12i1.2369
• İlkuçar, M., ve Artun, C. (2023). ‘Misafir Yorumlarının Makine Öğrenmesi Yardımıyla Duygu Analizi: Fethiye Beş Yıldızlı Oteller Örneği’. Journal of Business in The Digital Age, 6(1), 33-41.
• İnan, H. E. (2024). ‘Comparison of Machine Learning Algorithms for Classification of Hotel Reviews: Sentiment Analysis of TripAdvisor Reviews’. GSI Journals Serie A: Advancements in Tourism Recreation and Sports Sciences, 7/1, 111-122. https://doi.org/10.53353/atrss.1327615
• Karaman, E., ve Çilan, Ç. A. (2020). ‘COVID-19 Döneminde Turizm İle İlgili Twitlerin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Duygu Analizi’. Eurasian Econometrics Statistics & Emprical Economics Journal, 88–98. https://doi.org/10.17740/eas.stat.2020-V17-06
• Kardeş, S., ve Bilir, K. B. Ö. (2024). ‘Destek Vektör Regresyonu, Ridge Regresyon Ve Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemleriyle Turizm Talep Tahmini’. Journal of Research in Business, 9(1), 194-218.
• Kayakuş, M. (2022). ‘Estimating the Changes in the Number of Visitors on the Websites of the Tourism Agencies in the COVID-19 Process by Machine Learning Methods’. Sosyoekonomi, 30(53), 11-26.
• Kaynar, O., Görmez, Y., Temiz, M., ve Albayrak, A. (2016). ‘Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi’. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri İşleme Sempozyumu (IDAP’16), Malatya/Türkiye
• Khater, M., Muhammad Zeki Mahmood Al-Leheabi, S., ve Faik, M. (2024). ‘Navigating the Challenges Of Over-Tourism: Comparative İnsights And Solutions From Petra and Karnak’. Journal of Heritage Tourism, 1-32.
• Kovač, N., Ratković , K., Farahani, H., ve Watson, P. (2024). ‘A Practical Applications Guide To Machine Learning Regression Models in Psychology with Python. Methods in Psychology’, 11, 100156, https://doi.org/10.1016/j.metip.2024.100156
• Küpeli, T. Ş., ve Ünlüönen, K. (2021). ‘Veri Madenciliği ve Turizmde Veri Madenciliği Çalışmaları’. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 9(1), 275-298.
• Law, R., Li, G., Fong, D. K. C., ve Han, X. (2019). ‘Tourism Demand Forecasting: A Deep Learning Approach’. Annals of tourism research, 75, 410-423.
• medium.com (2024). ‘Machine Learning Use Cases In Tourism’, https://medium.com/@swetaseal/machine-learning-use-cases-in-tourism-f580d2f14c5b, Erişim Tarihi: 21/06/2024
• Nebioğlu, O. (2019). ‘Turizm Ve Yiyecek Tüketimi: Uluslararası Alanyazın Üzerine Bibliyometrik Bir Analiz’. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 16(1), 71-88.
• Olaiya, O. A. A., Can, M. O., ve Bola, I. O. (2021). ‘The Economic Importance of Tourism to National Development’. Afr Scholar J Afr Sustain Dev, 21(2), 159-172.
• Özen, İ. A. (2019). ‘Müşteri Şikâyetlerinde Fikir Madenciliği: Antalya Helal Oteller Üzerine Bir Araştırma’. 2nd International Halal Tourism Congress, 04-06 April 2019, Antalya / TURKEY.
• Özen, İ. A. (2020). ‘Kültür Turizmi Bağlamında Sema Gösterilerinin Duygu Analizi: İstanbul, Kapadokya, Konya Karşılaştırması’. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1077-1089.
• Özen, İ. A. (2021). ‘Yerel Restoranların Değerlendirilmesinde Fikir Madenciliği: Gaziantep Örneği’. Journal of Tourism and Gastronomy Studies, 9(1), 377-391.
• Öztürk, İ. (2024). ‘Bodrum’da Faaliyet Gösteren 5 Yıldızlı Konaklama İşletmelerinde Çevrimiçi Tüketici Yorumlarının Duygu Analizi’. Journal of Gastronomy, Hospitality and Travel, 7/2, 397-405. https://doi.org/10.33083/joghat.2024.409
• Polat, H., ve Ağca, Y. (2022). ‘Tripadvisor Kullanıcılarının Türkçe Ve İngilizce Yorumları Kapsamında Duygu Analizi Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi’. Abant sosyal bilimler dergisi, 22(2), 901-916.
• Polat, S. A. (2024). ‘Sentiment Classification of the Local Visitors’social Media Reviews’. Social Sciences Studies Journal (SSSJournal), 4(26), 5534-5538.
• Ramos, C.M.Q., Casado-Molina, A.M., ve Peláez, J.I. (2017). ‘Measuring Air and Terrestrial Transport Company Reputation: Tourism Intangibles Expressed in the Digital Environment’. Journal of Spatial and Organizational Dynamics, 5(4), 443-462. ISSN: 2183-1912.
• Ramos, C.M., ve Hassan, A. (2021). ‘Evaluation of the tourist experience using a framework for the analysis of the ınfluence of social media on tourist behaviour’. International Journal of Tourism Policy, 11(3), 207-221.
• Seetanah, B. (2019). ‘Telecommunication and Tourism Development: An Island Perspective’. Tourism Review, 74/4, 815-829. https://doi.org/10.1108/TR-08-2018-0117
• Seren, N., ve Altıntaş, M. H. (2023a). ‘Turizm İşletmelerinde Marka Kişiliğinin Duygu Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi’. International Journal of Social Inquiry, 16(1), 229-254.
• Seren, N., ve Altıntaş, M. H. (2023b). ‘Marka Kişiliğinin Büyük Veri Kapsamında Duygu Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi: Hızlı Sonuç Almaya Odaklanmış Bir Uygulama’. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(4), 2763-2779.
• Sezgin, M., ve Dağdelen, Ö. (2023). ‘Ekolojik Otellerin Çevrimiçi Yorumlarının Duygu Analizi Ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Değerlendirilmesi: Antalya’. Journal of Gastronomy, Hospitality and Travel. 6(1), 131-146.
• Sezgin, M., ve Duman, A. (2023). ‘Elektronik Ağızdan Ağıza Pazarlama Kapsamında Konaklama İşletmelerine Yönelik Çevrimiçi Yorumların Duygu Analizi Yöntemiyle İncelenmesi: Alanya Örneği’. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 7(2), 244-265.
• Suncak, A., Sak, F. S., ve Çağan, H. Ö. (2024). ‘Otellere Dair Müşteri Tatmininin Tahminlenmesi: Makine Öğrenmesi Teknikleri İle Bir Uygulama’. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 17(3), 673-702.
• Şahinbaş, K., ve Doguc, O. (2022). ‘Otel Rezervasyon İptal Tahmin Modelinin Veri Madenciliği Algoritmaları İle Uygulanması’. Selçuk Turizm ve Bilişim Araştırmaları Dergisi, 1(2), 15-24.
• Şeker, F. (2023). ‘Evolution of Machine Learning in Tourism: A Comprehensive Review of Seminal Research’. Journal of Artificial Intelligence and Data Science, 3/2, 54–79.
• Tayfun, A., Ülker, M., Gökçe, Y., Tengilimoğlu, E., Sürücü, Ç., ve Durmaz, M., (2018). ‘Turizm Alanında Yiyecek ve İçecek ile İlgili Lisansüstü Tezlerin Bibliyometrik Analizi’. Journal Of Tourism And Gastronomy Studies, 6/2, 523-547.
• Tuna, M. F., Kaynar, O., ve Akdoğan, M. Ş. (2021). ‘Otellere İlişkin Çevrimiçi Geribildirimlerin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Duygu Analizi’. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13/3, 2232–2241. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1258
• Tükenmez, E. G. (2023). ‘Makine Öğrenmesine Dayalı Çevrimiçi Otel Görüşlerinin Duygu Analizi ve Konu Modelleme Yaklaşımlarıyla Değerlendirilmesi’. [Doktora Tezi, Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
• Yeoman, I., Munro, C., ve McMahon-Beattie, U. (2006). ‘Tomorrow's: World, Consumer And Tourist’. Journal of Vacation Marketing, 12(2), 174-190.
• Yi, S., ve Liu, X. (2020). ‘Machine Learning Based Customer Sentiment Analysis For Recommending Shoppers, Shops Based on Customers Review’. Complex Intell. Syst. 6, 621–634. https://doi.org/10.1007/s40747-020-00155-2
• Yu, N., ve Chen, J. (2022). ‘Design of Machine Learning Algorithm for Tourism Demand Prediction’. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2022(1), 6352381, https://doi.org/10.1155/2022/6352381.