Multidimensional scaling analysis in positioning the provinces in Turkey according to the number of tourist arrivals and overnight stays

Yıl 2021, , 1433 - 1447, 31.12.2021

Özlem Kuvat

https://doi.org/10.31795/baunsobed.1023477

Öz

Nowadays in the tourism sector; Comparing, ranking or grouping units such as countries, country groups, regions, or provinces has a guiding quality to provide competitive advantages and achieve economic goals. In the realization of these studies, multivariate statistical techniques can enable many variables to be evaluated together. In this study, the analysis of arrivals and overnight stays on the basis of provinces in Turkey for the years 2017-2020 was carried out with multidimensional scaling, which is one of the multivariate statistical techniques. Numbers related to arrivals and overnight stays in accommodation facilities with Tourism Operation Certificate obtained from TURKSTAT; The number of arrivals of foreigners to the facilities, the number of overnight stays of foreigners, the number of arrivals of domestic tourists to the facilities, the number of overnight stays of domestic tourists were evaluated. Using multidimensional scaling analysis, the location of the provinces was analysed with the help of coordinates and graphics. According to the results obtained; It has been revealed that the distribution between provinces is unequal and as a result, provinces with similar characteristics are located close to each other and differentiated provinces move away.

Anahtar Kelimeler

Tourism variables, Multidimensional scaling analysis, Multivariate statistics

Türkiye’de illerin turist geliş ve geceleme sayılarına göre konumlandırılmasında çok boyutlu ölçekleme analizi

Öz

Günümüzde turizm sektöründe; ülkeler, ülke grupları, bölgeler, ya da iller gibi birimlerin karşılaştırılması, sıralanması veya gruplandırılması rekabet açısından avantajların sağlanabilmesi ve ekonomik amaçlara ulaşılabilmesi için yol gösterici bir niteliğe sahiptir. Bu çalışmaların gerçekleştirilmesinde çok değişkenli istatistiksel teknikler pek çok değişkenin birlikte değerlendirilmesine olanak sağlayabilmektedir. Bu çalışmada 2017-2020 yılları için Türkiye’de iller bazında geliş durumları ve geceleme sayılarının analizi çok değişkenli istatistik tekniklerinden biri olan Çok boyutlu ölçekleme ile gerçekleştirilmiştir. TÜİK'ten elde edilen Turizm İşletme Belgeli konaklama tesislerinde geliş durumları ve geceleme sayıları olarak; yabancı turistlerin tesise geliş sayıları, yabancı turistlerin geceleme sayıları, yerli turistlerin tesise geliş sayıları ve yerli turistlerin geceleme sayıları verileri değerlendirilmiştir. Çok boyutlu ölçekleme analizi kullanılarak illerin konumu koordinatlar ve grafikler yardımıyla analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; iller arasındaki dağılımın eşit olmadığı, bunun sonucunda da benzer özellik gösteren illerin yakın konumlandığı ve farklılaşan illerin uzaklaştığı ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

Turizm değişkenleri, Çok boyutlu ölçekleme analizi, Çok değişkenli istatistik

Kaynakça

• Akın, H. B., ve Eren, Ö. (2012). OECD ülkelerinin eğitim göstergelerinin kümeleme analizi ve çok boyutlu ölçekleme analizi ile karşılaştırmalı analizi. Öneri Dergisi, 10(37), 175-181.
• Altaş, D., ve Kandur, H. (2018). Tercih verilerinin ideal nokta ve vektör modelleri ile analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (18. EYİ Özel sayısı). 459-472.
• Atalay, M. (2019). Kümeleme analizi ile Türkiye’deki illerin turizm verileri açısından incelenmesi. Ekonomi Maliye İşletme Dergisi, 2(2), 103-115.
• Akküçük, U. (2009). Bir çok boyutlu ölçekleme tekniği olarak Torgersen ölçekleme yöntemi ve temel bileşenler analizi ile karşılaştırması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (25), 311-322.
• Boz, C., Özdemir, M., ve Çalgı, B. (2020). Mental hastalıkların prevalansına göre OECD ülkelerinin çok boyutlu analizi ve MOORA yöntemi ile sıralanması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11(Ek), 245-256.
• Bölgesel istatistikler. (t.y.). 01 Eylül 2021 tarihinde http://www.tuik.gov.tr/ adresinden erişildi.
• Bülbül, S., ve Köse, A. (2010). Türkiye’de bölgelerarası iç göç hareketlerinin çok boyutlu ölçekleme yöntemi ile incelenmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39(1), 75-94.
• Chandra, S., & Menezes, D. (2001). Applications of multivariate analysis in international tourism research: The marketing strategy perspective of NTOs. Journal of Economic & Social Research, 3(1).
• Demir, Ş. Ş. (2014). Beş yıllık kalkınma planlarından Türkiye turizm stratejisi 2023’e: turizmde tanıtma çalışmalarına yönelik içerik analizi. Uluslararası Avrasya Sosyal Bilimler Dergisi, 5(15), 101-119.
• Durak, İ., ve Taş, E. (2021). Çok boyutlu ölçekleme analiziyle OECD üyesi ülkelerin enerji göstergeleri açısından incelenmesi. Third Sector Social Economic Review, 56(2), 715-735. https://doi: 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.21.04.1554
• Gartner, W. C. (1989). Tourism image: attribute measurement of state tourism products using multidimensional scaling techniques. Journal of Travel Research, 28(2), 16-20.
• Harahab, N., Riniwati, H., Utami, T. N., Abidin, Z. , & Wati, L. A. (2021). Sustainability analysis of marine ecotourism management for preserving natural resources and coastal ecosystem functions. Environmental Research, Engineering And Management, 77(2), 71-86. https://doi.org/10.5755/j01.erem.77.2.28670
• Kayar, Ç. H., & Kozak, N. (2010). Measuring destination competitiveness: an application of the travel and tourism competitiveness index (2007). Journal of Hospitality Marketing & Management, 19(3), 203-216.
• Kervankıran, İ., ve Sert Eteman, F. (2020). Turizm ve bölgesel gelişme: Türkiye’de illerin turizm gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Ege Coğrafya Dergisi, 29(2), 125-140.
• Kruskal, J. B. (1964). Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika, 29 (1), 1-27.
• Kültür ve Turizm Bakanlığı (2013). Türkiye turizm stratejisi 2023 ve Türkiye turizm stratejisi eylem planı (2007-2013). (Rapor No: 3085). Kültür ve Turizm Bakanlığı Yayınları. https://www.ktb.gov.tr/Eklenti/906,ttstratejisi2023pdf.pdf?0
• Leung, X. Y., & Baloglu, S. (2013). Tourism competitiveness of Asia Pacific destinations. Tourism Analysis, 18(4), 371-384. Marcussen, C. (2014). Multidimensional scaling in tourism literature. Tourism Management Perspectives, 12, 31-40. Mead, A. (1992). Review of the development of multidimensional scaling methods. The Statistician, 41 (1), 27-39.
• Mohamed, B., Omar, S. I., Muhibudin, M., & Shamsuddin, N. (2009). Measuring the competitiveness of Malaysian tourism cities through the application of multi dimensional scaling analysis. Emerging Tourism & Hospitality Trends, APTA, Korea, 230-239.
• Özari, Ç., ve Eren, Ö. (2018). İllerin yaşam endeksi göstergelerinin çok boyutlu ölçekleme ve k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 303-313.
• Özaydın, Ö., ve Çemrek, F. (2020). Avrupa Birliği üyesi ülkeler ve Türkiye’nin turizm göstergeleri açısından çok değişkenli istatistiksel tekniklerle incelenmesi. Journal of Gastronomy Hospitality and Travel, 3(2), 270-283.
• Pagliuca, M. M., & Rosciano, M. (2018). The multidimensional positioning of Italian destinations. GeoJournal of Tourism and Geosites, 22 (2), 317–328.
• Şimşek Kandemir, A. (2018). Bulanık Kümeleme Analizi ile Türkiye’deki İllerin Konaklama İstatistiklerine Göre Sınıflandırılması. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 15(3), 657- 668.
• Uca, S., ve Yüncü, H. R. (2020). Akdeniz turizm destinasyonlarının çevresel performans endeksine (2020) göre ekolojik performansları: çok boyutlu ölçekleme analizi ile bir değerlendirme. Journal Of Gastronomy Hospitality And Travel, 3(2), 299-310.
• Ünlükaplan, İ., ve Canıkalp, E. (2019). Sürdürülebilir yönetişim göstergeleri: Türkiye ve Avrupa Birliği ülkeleri için çok boyutlu ölçekleme analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28(3), 183-195. https://doi.org/10.35379/cusosbil.648485
• Zeytinoğlu, F. Ç., ve Sadıç, C. (2013). Türkiye’deki illerin turizm verileri açısından çok boyutlu ölçekleme analizi ile incelenmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 77-94.