Sağlık Kuruluşlarının Kurumsal İtibarının Metin Madenciliği ve Duygu Analizi ile Değerlendirilmesi

Yıl 2024, Sayı: 40, 91 - 104

Hasan Şahin , Mehmet Kayakuş , Dilşad Erdoğan , Fatma Yiğit Açıkgöz

https://doi.org/10.20875/makusobed.1500054

Öz

Sağlık kuruluşlarının kurumsal itibarı, hastaların sağlık hizmeti alırken güven duymasını ve memnuniyetini doğrudan etkiler. Sağlık kuruluşlarındaki kurumsal itibar, bu kurumların toplum nezdindeki saygınlığını ve imajını belirler. Bu çalışmada Antalya Eğitim ve Araştırma Hastanesine, Google Haritalardan yapılan 1584 yorum üzerinden hastanenin kurumsal itibarı analiz edilmiştir. Çalışmada kurumsal itibarı ölçmek ve belirlemek için metin madenciliği ve duygu analizi yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda yorumların %54’ü olumlu, %40’ı olumsuz ve %6’sı nötr duygulardan oluşmaktadır. Hasta memnuniyeti, olumlu izlenimlerde doktorlar ve sağlık ekibine duyulan güven ve memnuniyetin vurgulanmasıyla birlikte, hizmet kalitesi ve sunulan imkanlardan memnuniyet ifadesiyle kendini göstermektedir. Olumsuz izlenimlerde hastalar personel tutumu, bekleme süreleri, hizmet kalitesi, hijyen ve yoğunluk gibi konularda memnuniyetsizlik yaşadıklarını belirtiyorlar. Nötr izlenimlerde ise hastaların genellikle hastane ve personel hakkında tarafsız değerlendirmeler yaptıkları, hizmetler ve süreçler hakkında nesnel bir dil kullandıkları ortaya çıkmıştır. Bu çalışma sağlık kuruluşlarının iyi oldukları ve geliştirmeleri gerektiği konular hakkında fikir vermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kurumsal itibar, sağlık kurumu, hastane, duygu analizi, metin madenciliği

Evaluation of Corporate Reputation of Healthcare Organisations with Text Mining and Sentiment Analysis

Öz

The corporate reputation of healthcare organisations directly affects the trust and satisfaction of patients while receiving healthcare services. Corporate reputation in health institutions determines the reputation and image of these institutions before society. In this study, the corporate reputation of Antalya Training and Research Hospital was analysed through 1584 comments made on Google Maps. In the study, text mining and sentiment analysis methods were used to measure and determine corporate reputation. As a result of the study, 54% of the comments were positive, 40% were negative, and 6% were neutral. Patient satisfaction is manifested in positive impressions by emphasising trust and satisfaction with doctors and the healthcare team, as well as satisfaction with service quality and facilities offered. In negative impressions, patients express dissatisfaction with staff behaviour, waiting times, service quality, hygiene, and intensity. In neutral impressions, on the other hand, it was revealed that patients generally make neutral evaluations about the hospital and staff and use objective language about services and processes. This study gives an idea of what healthcare organisations are good at and what they need to improve.

Anahtar Kelimeler

Corporate reputation, healthcare organisation, hospital, sentiment analysis, text mining

Kaynakça

• Akbolat, M., Amarat, M., Ünal, Ö. ve Sütlü, E.S. (2023). The mediating role of hospital reputation in the effect of doctor reputation on patients’ loyalty. International Journal of Healthcare Management, 16(1), 12-18. https://doi.org/10.1080/20479700.2022.2062853
• Akgül, E.S., Ertano, C. ve Banu, D. (2016). Twitter verileri ile duygu analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(2), 106-110. https://doi.org/10.5505/pajes.2015.37268
• Amarat, M., Baş, T., Akbolat, M. ve Ünal, Ö. (2021). How does the perception of corporate reputation of patients shape? International Journal of Healthcare Management, 14(2), 375-382. https://doi.org/10.1080/20479700.2019.1647946
• Amarat, M., Akbolat, M. ve Dizlek, K. (2022). The mediating role of patient satisfaction in the effect of corporate reputation on patient loyalty. International Journal of Health Management and Tourism, 7(1), 64-75. https://doi.org/10.31201/ijhmt.1076913
• Antalya İl Sağlık Müdürlüğü. (24 Mayıs 2024). Hastaneler, https://antalyaism.saglik.gov.tr/TR- 133869/hastaneler.html
• Aydemir, B.A. (2008). İşletmelerin yeni rekabet aracı olarak kurumsal itibar. ISGUC The Journal of Industrial Relations and Human Resources, 10(2), 27-53. https://doi.org/10.4026/1303-2860.2008.0072.x
• Bilmez, E. (2011). Kriz döneminde kurumsal itibar yönetiminin önemi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 14(1-2), 161-172.
• Çelik, E., Dal, D. ve Aydin, T. (2021). Duygu analizi için veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2), 880-889. https://doi.org/10.31590/ejosat.905259
• Çınaroğlu, S. ve Şahin, B. (2012). Kurumsal itibar ve imajın hastanelerin performansı ile ilişkisi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(2), 27-55.
• Durkaya, B. (2020). Examining the helpfulness of online customer reviews based on review related factors: The moderating effect of product type (Yayın Nu. 636984) [Yüksek Lisans Tezi]. Yök Tez, https://polen.itu.edu.tr:8443/server/api/core/bitstreams/00749f3c-b70a-495c-bfa7-a63ef3dba96b/content
• Eren, B.A. (2019). Algılanan hizmet kalitesi ve kurumsal itibarın hasta tatmini üzerindeki etkisi: Ankara hastanelerine ilişkin karşılaştırmalı bir araştırma. International Journal of Economics Administrative and Social Sciences, 2(2), 106 – 125.
• Güven, S. (2016). Kurumsal iletişim bağlamında kurumsal sosyal sorumluluk ve etik ilişkisi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 26, 133-154. https://doi.org/10.31123/akil.441385
• Güven, Z.A. (2023). Türkçe e-postalarda spam tespiti için makine öğrenme yöntemlerinin ve dil modellerinin analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 47, 1-6. https://doi.org/10.31590/ejosat.1234079
• İlhan, N. ve Sağaltıcı, D. (2020). Twitter'da duygu analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 5(2), 146-156. https://doi.org/10.46578/humder.772929
• İpçioğlu, İ. ve Arpa, D. (2020). Marka değeri ile kurumsal itibar ilişkisinin incelenmesine yönelik bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 821-841. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.747029
• Karatepe, S. ve Ozan, M.S. (2017). Kurumsal sosyal sorumluluk ve kurumsal itibar ilişkisi üzerine bir değerlendirme. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 8(2), 80-101.
• Kayakuş, M. ve Yiğit Açıkgöz, F. (2022). Classification of news texts by categories using machine learning methods. Alphanumeric Journal, 10(2), 155-166. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.1149753
• Kayakuş, M. ve Yiğit Açıkgöz, F. (2023). Twitter'da makine öğrenmesi yöntemleriyle sahte haber tespiti. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 23(2), 1017-1027. https://doi.org/10.11616/asbi.1266179
• Kayakuş, M., Terzioğlu, M., Erdoğan, D., Zetter, S.A., Kabas, O. ve Moiceanu, G. (2023). European Union 2030 carbon emission target: The case of Turkey. Sustainability, 15(17), 13025. https://doi.org/10.3390/su151713025
• Loria, S. (2018). Textblob Documentation. Release 0.15, 2(8), 269.
• Nandwani, P. ve Verma, R. (2021). A review on sentiment analysis and emotion detection from text. Social Network Analysis and Mining, 11(1), 81. https://doi.org/10.1007/s13278-021-00776-6
• Özcan, H. ve Solmaz, B. (2019). Kurum içi sosyal paydaşlar ve kurumsal itibar ilişkisi. Türkiye Mesleki ve Sosyal Bilimler Dergisi, 2, 75-96. https://doi.org/10.46236/jovosst.633218
• Sel, A. (2022). Investigation of community opinion using sentiment analysis during pandemic process: Case of Turkey. Beykoz Academy Journal, 10(2), 134-154. https://doi.org/10.14514/beykozad.882353
• Sucu, İ. (2020). Kurumsal sosyal sorumluluk kampanyalarının marka imajına etkisi: Turkcell markası örneği. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 140-147.
• Şantaş, F., Özer, Ö., Saygili, M. ve Özkan, Ş. (2018). The effect of corporate reputation on work engagement: A case study in a public hospital. International Journal of Healthcare Management, 13(1), 340-346. https://doi.org/10.1080/20479700.2018.1548154
• Şatır, Ç. (2006). The nature of corporate reputation and the measurement of reputation components: An emprical study within a hospital. Corporate Communications: An International Journal, 11(1), 56-63. https://doi.org/10.1108/13563280610643552
• Tekin, M.C. ve Tunalı, V. (2019). Prioritization of software development demands with text mining techniques. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 25(5), 615-620. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.47827
• Tokcaer, S. (2021). Sentiment analysis in Turkish texts. Journal of Yaşar University, 16(63), 1514-1534. https://doi.org/10.19168/jyasar.928843
• Ulucenk, E. ve Kocaman, H. (2023). Yapay zekâ teknolojisinin İslami finans uygulamalarındaki yeri üzerine bir inceleme. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1-15.
• Uzunoğlu, E. ve Öksüz, B. (2008). Kurumsal itibar riski yönetimi: Halkla ilişkilerin rolü. Selçuk İletişim, 5(3), 111-123.