Sinema tercih endekslerine ait kalite ölçümleri: Türkiye üzerine ampirik bir çalışma

Öz

Şehirlerin sosyal yaşamlarına yönelik olan bu çalışmada yatırımcılara fikir olması amacıyla şehirlerin sinema salonları için kalite ölçümleri yapılmıştır. İlk olarak çıktı optimizasyonu yapılmış ve birbirini etkileyen faktörler arasındaki ilişkiye bakılmıştır. Sinema salonlarının ses ve görüntü donanımları, fiziki özellikleri ve çalışanların davranışları müşterinin algıladığı hizmet kalitesini etkileyen faktörlerdir. Ayrıca filmin sinema salonunda izlenmesi sonucu oluşan atmosfer ve ambiyans sinema salonunun tercih edilmesini etkileyen diğer boyutlardır. Sinema salonlarında algılanan hizmet kalitesinin ambiyans ve atmosfer oluşumuna etkisi üzerine bir model kurularak çıktı optimizasyonu yapılmıştır. Atmosfer ve ambiyans çıktısının maksimum seviyede olması için algılanan hizmet kalitesinin ne olması gerektiği hesaplanmıştır. Daha sonra bu veriler kullanılarak şehirlerin sinema salonlarına ait arzu edilirlik değerleri hesaplanarak tercih endeksi oluşturulmuştur. Sonuçlardan yüksek arzu edilirliğin şehirlerin büyüklüğüne bağlı olmadığı anlaşılmıştır. En yüksek arzu edilirliğe 2,344 ile Ege Bölgesi sahip olurken, en düşük arzu edilirliğe 2,207 ile Karadeniz Bölgesinin sahip olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Tercih Endeksi
• Çıktı Optimizasyonu
• Sinema Salonları
• Hizmet Kalitesi

Destekleyen Kurum

Yok

Etik Beyan

Bu araştırma için etik kurul kararına ihtiyaç olduğunu ve izin alındığını beyan ederim (Yozgat Bozok Üniversitesi Etik Kurulu’nun tarih 21.12.2022 sayı E-18716949-903-115182 ve karar 40\54).

Teşekkür

Bu makalenin araştırılması, yazarlığı ve / veya yayınlanması için herhangi bir finansal destek almadığımı beyan ederim.

Quality measurements of cinema preference indices: An empirical study on Türkiye

Öz

This study, focusing on the social life of cities, aims to provide investors with insights by conducting quality measurements for movie theaters in these cities. First, output optimization was performed, examining the relationships between influencing factors. Sound and visual equipment, physical characteristics, and employee behavior are factors affecting customer perception of service quality. Furthermore, the atmosphere and ambiance created by watching a film in a movie theater are other dimensions influencing the choice of a movie theater. Output optimization was performed by constructing a model on the impact of perceived service quality on ambiance and atmosphere in movie theaters. The ideal perceived service quality for maximum atmosphere and ambiance output was calculated. Then, using this data, desirability values for movie theaters in cities were calculated, creating a preference index. The results showed that high desirability was not dependent on the size of the cities. The Aegean Region had the highest desirability with 2.344, while the Black Sea Region had the lowest with 2.207.

Anahtar Kelimeler

• Preference Index
• Response Optimization
• Movie Theater
• Service Quality

Destekleyen Kurum

None

Etik Beyan

I declare that an ethics committee decision was required for this research and that permission was obtained (Yozgat Bozok University Ethics Committee, dated 21.12.2022, number E-18716949-903-115182 and decision 40/54).

Teşekkür

I declare that I have not received any financial support for the research, authorship, and/or publication of this article.

Kaynakça

1. P. I. Lumentut, S. S. Pangemanan, and F. S. Rumokoy, “Analyzing the service quality of movie theater in Manado using importance and performance analysis (IPA): Case study,” *Jurnal EMBA*, vol. 4, no. 5, pp. 266–276, 2016, doi: 10.35794/emba.4.5.2016.13805.
2. B. Achhnani and P. Garg, “A comparative study of service quality of two major multiplexes in Rajkot: Application of SERVQUAL model,” *SFIMAR Research Review*, vol. 9, no. 2, pp. 13–25, 2014.
3. A. Parasuraman, V. A. Zeithaml, and L. L. Berry, “SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring customer perceptions of service quality,” *Journal of Retailing*, vol. 64, no. 1, pp. 8–36, 1988, doi: 10.1016/S0022-4359(88)80006-4.
4. J. J. Cronin, Jr. and S. A. Taylor, “Measuring service quality: A reexamination and extension,” *Journal of Marketing*, vol. 56, no. 3, pp. 55–68, 1992, doi: 10.1177/002224299205600304.
5. S. I. Lee, Y. Park, Y. Jin, and Y. Zhang, “A comparison between Korean and Chinese consumers in service quality evaluation: Focused on the multiplex cinema,” *Journal of Distribution Science*, vol. 18, no. 8, pp. 89–102, 2020, doi: 10.15722/jds.18.8.202008.89.
6. A. K. Ashwini and A. Shrivastava, “Servicescape elements in leisure service settings: A study of movie theatres and restaurants,” *International Journal of Hospitality & Tourism Systems*, vol. 7, no. 1, pp. 69–73, 2014.
7. K. İ. Özek, A. Aktepe, and S. Ersöz, “A model proposal for movie theater service performance index (MTSPI) calculation with structural equation modeling and application,” *Politeknik Dergisi*, vol. 27, no. 2, pp. 575–585, 2024, doi: 10.2339/politeknik.1154751.
8. K. İ. Özek, S. Ersöz, A. Aktepe, and S. Teslim, “Examining the effect of revenue management on customer perceptions and calculating the service performance index: Food order application example,” *Sustainability*, vol. 14, no. 21, p. 14132, 2022, doi: 10.3390/su142114132.

9. Ç. Önder and S. A. Wasti, “İş güvencesi endeksi ve iş güvencesi memnuniyeti ölçeği: Güvenirlik ve geçerlik analizi,” *Yönetim Araştırmaları Dergisi*, vol. 1, no. 2, pp. 23–46, 2002.
10. T. Probst, *Antecedents and consequences of job insecurity: An integrated model*, PhD Dissertation, University of Illinois, Illinois, USA, 1988.
11. G. Ekinci, “Gaziantep ili Ar-Ge merkezleri ve inovasyon performans göstergeleri,” *Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi*, no. 39, pp. 395–430, 2021, doi: 10.14520/adyusbd.994397.
12. A. Aktepe, *Müşteri memnuniyet endeks hesaplaması için model önerisi: Bir yerel yönetim uygulaması*, PhD Dissertation, Gazi University, Ankara, Türkiye, 2015.
13. R. Sönmez and U. Eroğlu, “Firmalar arası rekabetçi etkileşim: Rekabetçi hamlelerin özellikleri ve misilleme arasındaki ilişki,” *Yönetim Araştırmaları Dergisi*, vol. 13, no. 1–2, pp. 41–69, 2017.
14. A. Açar and F. E. Sarvan Deniz, “Halk sağlığı politikaları karşısında uluslararası sigara firmalarının rekabetçi dinamikleri,” *Yönetim Araştırmaları Dergisi*, vol. 13, no. 1–2, pp. 68–118, 2016.
15. M. Ararat and B. B. Yurtoğlu, “Yönetişim ve küresel rekabet,” *Yönetim Araştırmaları Dergisi*, vol. 1, no. 2, pp. 5–44, 2006.
16. C. Ç. Dönmez and A. Atalan, “Developing statistical optimization models for urban competitiveness index: Under the boundaries of econophysics approach,” *Complexity*, vol. 2019, pp. 1–11, 2019.
17. R. Xia, T. Liang, Y. Zhang, and S. Wu, “Is global competitive index a good standard to measure economic growth? A suggestion for improvement,” *International Journal of Services and Standards*, vol. 8, no. 1, pp. 258–266, 2012.
18. F. N. Kaplan Dönmez, C. Ç. Dönmez, and A. Atalan, “Desirability optimization models to create the global healthcare competitiveness index,” *Arabian Journal for Science and Engineering*, vol. 45, no. 8, pp. 7065–7076, 2020, doi: 10.1007/s13369-020-04718-w.
19. S. Singhal, S. McGreal, and J. Berry, “An evaluative model for city competitiveness: Application to UK cities,” *Land Use Policy*, vol. 30, no. 1, pp. 214–222, 2013, doi: 10.1016/j.landusepol.2012.03.009.
20. T. A. Hutton, “Trajectories of the new economy: Regeneration and dislocation in the inner city,” *Urban Studies*, vol. 46, no. 5–6, pp. 987–1001, 2009, doi: 10.1177/0042098009103854.
21. S. Puissant and C. Lacour, “Mid-sized French cities and their niche competitiveness,” *Cities*, vol. 28, no. 5, pp. 433–443, 2011, doi: 10.1016/j.cities.2011.03.003.
22. J. Abdullah, “City competitiveness and urban sprawl: Their implications to socio-economic and cultural life in Malaysian cities,” *Procedia - Social and Behavioral Sciences*, vol. 50, pp. 20–29, 2012, doi: 10.1016/j.sbspro.2012.08.011.
23. B. Büyükoğlu, A. Şit, and B. Buyuran, “Relationship between competition and financial development in countries: comparison of Turkey–BRICS countries,” *Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi*, no. 43, pp. 356–378, 2023, doi: 10.14520/adyusbd.1231621.
24. E. Burnaz and H. A. Es, “Trabzon ilçelerinin Cittaslow kriterleri açısından sezgisel bulanık TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi,” *Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi*, no. 39, pp. 330–363, 2021, doi: 10.14520/adyusbd.923871.
25. A. Parasuraman, V. A. Zeithaml, and L. Berry, *Delivering Quality Service: Balancing Customer Perceptions and Expectations*, New York, NY, USA: The Free Press, 1990.
26. D. George and P. Mallery, *SPSS for Windows Step by Step: A Simple Guide and Reference*, 6th ed., Boston, MA, USA: Pearson, 2005.
27. K. R. Murphy and C. O. Davidshofer, *Psychological Testing: Principles and Applications*, 6th ed., New Jersey, USA: Pearson, 2004.
28. I. Illich, *Tools for Conviviality*. Harper & Row, Publishers, 1973.
29. C. Rishbeth and B. Rogaly, “Sitting outside: Conviviality, self-care and the design of benches in urban public space,” *Transactions of the Institute of British Geographers*, vol. 43, no. 2, pp. 284–298, June 2018, doi: 10.1111/tran.12212.
30. M. Nowicka, “Fantasy of Conviviality: Banalities of Multicultural Settings and What We Do (Not) Notice When We Look at Them,” in *Conviviality at the Crossroads: The Poetics and Politics of Everyday Encounters*, eds. Oscar Hemer, Maja Povrzanović Frykman, and Per-Markku Ristilammi. Switzerland: Palgrave Macmillan, 2019, pp. 15–42, doi: 10.1007/978-3-030-28979-9_2.