Yapay Zekâ Teknolojisiyle Turizm Türlerine Göre Tur Rotaları Belirleme: Van İli Örneği

Öz

Bu çalışma, Van ilinin doğal, kültürel, tarihi ve gastronomik değerlerini yapay zekâ destekli analizlerle değerlendirerek, turizm potansiyelini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Beş farklı yapay zekâ sohbet robotuyla (ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Google DeepSearch, Claude) kültür, inanç, eko, macera ve gastronomi turizmi için iki günlük tur planları oluşturulmuş, MAXQDA ile kelime frekansı, kelime bulutu, etkileşimli kelime ağacı ve benzerlik analizleri gerçekleştirilmiştir. Kelime bulutu analizleri, Van Gölü, Akdamar Adası ve Kilisesi, Van Kalesi ve Muradiye Şelalesi gibi doğal ve tarihi değerlerin öne çıktığını, gastronomide ise Van kahvaltısı ve otlu peynirin önemli bir yer tuttuğunu göstermiştir. Benzerlik analizlerinde, Claude ve Gemini’nin Google DeepSearch ile yüksek uyum gösterdiği, DeepSeek ve Claude arasında ise düşük korelasyon olduğu tespit edilmiştir. 1. gün analizlerinde en yüksek uyum %81 ile Google DeepSearch ve Gemini arasında görülürken, 2. gün analizlerinde bu uyum %77 seviyesinde olmuştur. Bu farklılık, yapay zekâ modellerinin bir arada kullanımının daha geniş bir perspektif sağlayabileceğini göstermektedir. Çalışma, Van’ın çok yönlü turizm potansiyelinin yapay zekâ destekli planlamalarla daha etkin değerlendirilebileceğini ve bölgenin ulusal ve uluslararası cazibesinin artırılabileceğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ
• Van Turizmi
• Turizm Türleri
• Turizm Rotaları

Determining Tour Routes Based on Tourism Types Using Artificial Intelligence: The Case of Van Province

Öz

This study aims to evaluate the natural, cultural, historical, and gastronomic assets of Van province through artificial intelligence-supported analyses, thereby revealing its tourism potential. Five different AI chatbot models (ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Google DeepSearch, Claude) were utilized to create two-day tour plans for cultural, religious, eco, adventure, and gastronomic tourism. Analyses such as word frequency, word cloud, interactive word tree, and similarity analysis were conducted using MAXQDA. Word cloud analyses highlighted key attractions such as Lake Van, Akdamar Island and Church, Van Castle, and Muradiye Waterfall, while gastronomic tourism emphasized Van breakfast and herbed cheese as significant elements. Similarity analyses revealed a strong correlation between Claude and Gemini with Google DeepSearch, while Claude and DeepSeek exhibited a low correlation. On the first day, the highest similarity was observed at 81% between Google DeepSearch and Gemini, while this similarity decreased to 77% on the second day. This variation suggests that using multiple AI models together can provide a broader perspective. The study concludes that Van's multifaceted tourism potential can be more effectively leveraged through AI-supported planning, enhancing the region's appeal both nationally and internationally.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence
• Van Tourism
• Tourism Types
• Tourism Routes.

Kaynakça

1. Akmaz, A. (2022). “Endüstri 4.0’ In Turizm Sektörüne Etkisi ve Ekonomik Yansımaları”, Ed: Meryem Samırkaş Komşu & Songül Özer, Turizm Ekonomisinde Güncel Konular, (İçinde:73-90), Ankara:Detay Yayıncılık.
2. Akpur, A. (2023). Seyahat danışmanı olarak ChatGPT'nin yeteneklerini keşfetmek: Turizm pazarlamasında üretken yapay zeka üzerine bir araştırma. Uluslararası Güncel Turizm Araştırmaları Dergisi, 7(2), 93-105. https://doi.org/10.30625/ijctr.1325428
3. Alaeddinoğlu, F.(2014). “Van ilinde turizmin arz kaynakları “çekicilikler”, Ed: Faruk Alaeddinoğlu, Meryem Samırkaş, Nükhet Eltut Kalender, Van Turizmi Geleceğini Arıyor Çalıştay Kitabı, (İçinde:53-96), Yayın Evi: DAKA, VAN
4. Arslan Kalay, H., & Yıldız, S. (2017). Akdamar Anıt Müzesi'nin (Kilisesi) tarihsel süreçleri ve kültürel miras turizmi açısından önemi. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 121-136.
5. Bahar, M., Yüzbaşıoğlu, N., & Topsakal, Y. (2019). Akıllı turizm ve süper akıllı turist kavramları ışığında geleceğin turizm rehberliğine bakış. Journal of Travel and Tourism Research, 14(14), 72-93.
6. Bilge, A. C. (2023). Bir yapay zekâ destekli dil modeli olan ChatGPT'nin turizm sektöründe potansiyel ve hayata geçen uygulamaları. Journal of Recreation and Tourism Research, 10(3), 139-155.
7. Boletsis, C., & Chasanidou, D. (2018). Smart tourism in cities: Exploring urban destinations with audio augmented reality. In 11th Pervasive Technologies Related to Assistive Environments Conference (pp. 515-521). New York, USA. https://doi.org/10.1145/3197768.3201549
8. Çetiner, N., & Çetinkaya, F. Ö. (2024). Çalışanların yapay zekâ kaygısı ile motivasyon düzeyleri arasındaki ilişki: Turizm çalışanları üzerine bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 159-173. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1297394

9. Çiçekdağı, M. (2024). Yapay zekâ destekli sohbet robotları ile tatil rotası belirleme: Karşılaştırmalı bir analiz. Çatalhöyük Uluslararası Turizm ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (12), 1-15. https://doi.org/10.58455/cutsad.1470842
10. DAKA. (2024). TRB2 bölgesi mevcut durum analizi (Bitlis, Hakkari, Muş, Van), www.daka.org.tr.(E.T.30.03.2025). Deng, J., & Lin, Y. (2022). The benefits and challenges of ChatGPT: An overview. Frontiers in Computing and Intelligent Systems, 2(2), 81-83. https://doi.org/10.54097/fcis.v2i2.4465
11. Ercan, F. (2020). Turizm pazarlamasında yapay zekâ teknolojilerinin kullanımı ve uygulama örnekleri. AHBVÜ Turizm Fakültesi Dergisi, 23(2), 394-410. https://doi.org/10.34189/tfd.23.02.009
12. Kaya, Y. (2025). PyTorch ile Derin Öğrenme: Kavramdan Uygulamaya. Akademisyen Kitabevi.
13. Keleş Eriçok, A. (2019). Küreselleşme bağlamında Van'ın kent turizmi olanaklarının değerlendirilmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 44, 171-191.
14. Lamsfus, C., Wang, D., Alzua-Sorzabal, A., & Xiang, Z. (2014). Going mobile: Defining context for on-the-go travelers. Journal of Travel Research, 54(6), 691-701. https://doi.org/10.1177/0047287514538839
15. Li, Y., Hu, C., Huang, C., & Duan, L. (2017). The concept of smart tourism in the context of tourism information services. Tourism Management, 58, 293-300. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.03.014
16. Mai, H. T., Huy, D. T., Hoa, L. H., & Trang, T. D. (2023). Digital and technological solutions for Vietnam tourism services development. In 4th International Conference on Data and Information Sciences, ICDIS 2022 (pp. 515-522). Lecture Notes in Networks and Systems. https://doi.org/10.1007/978-981-19-5292-0_48
17. Malkoçoğlu, T., Karakeçili, G., & Afyoncu, A. (2024). Anamur'un üçüncü yaş turizm potansiyelinin SWOT analizi ile değerlendirilmesi. In Eğitimde ve Kültürde Akademik Çalışmalar II (pp. 480-489). Kitap Dünyası Yayın Evi.
18. Özgür, S. B. (2021). Algoritmalar, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Uygulamaları: Beşeri Fayda Üretiminin Yazılımlar Tarafından Karşılanması. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 1-29.
19. Samırkaş Komşu, M& Kaya, G. (2024). “Turizm ve Teknoloji Kabul Modeli”, Ed: Carlos Arenas& Farahila Babayeva-Shukurova, 2th International Congress On Social, Humanities, Administrative, And Educatıonal Sciences In A Changıng World, Proceedıngs Book, (İçinde 1038-1046) ISBN: 978-625-6879-55-3DOI: 10.5281/zenodo.10976704, BZT Turan Yayınevi.
20. Samırkaş Komşu, M&, Diler, D. (2024). “Endüstri 5.0 Teknolojisi ve Turizm Sektörü”, Ed: Carlos Arenas& Farahila Babayeva-Shukurova, 2th International Congress On Social, Humanities, Administrative, And Educatıonal Sciences In A Changıng World, Proceedıngs Book, (293-300) ISBN: 978-625-6879-55-3DOI: 10.5281/zenodo.10976704, BZT Turan Yayınevi
21. Sigala, M., & Chalkiti, K. (2014). Investigating the exploitation of Web 2.0 for knowledge management in the Greek tourism industry: An utilization-importance analysis. Computers in Human Behavior, 30, 800-812. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.05.032
22. Suhud, U., Allan, M., Prihandono, D., & Monoarfa, T. A. (2023). We are cyborgs: The role of narcissism and self-esteem to become social media and tourism addicts. International Journal of Data and Network Science, 7(1), 73-82. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2022.12.004
23. Türkay, B. (2024). Turist tipolojisine göre tur planlamasında yapay zekâ teknolojisinin kullanımı: Sürdürülebilir yaratıcı turizm ve eko-gastronomi deneyimi üzerine karşılaştırmalı bir uygulama. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 12(3), 1876-1896. https://doi.org/10.21325/jotags.2024.1466
24. Van Kültür Turizm Müdürlüğü. (2018). Tarihi yapı. http://www.vankulturturizm.gov.tr/TR,90249/tarihi-yapi.html (Erişim Tarihi: 12.03.2025).
25. Yıldız, E. & Davutoğlu, N.A. (2020). Turizm 4.0'dan gastronomi 4.0'a giden yolda: geleceğin restoranları ve yönetim. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(109),301-318, http://dx.doi.org/10.29228/ASOS.45504.
26. Zhang, L., Li, N., & Liu, M. (2012). On the basic concept of smarter tourism and its theoretical system. Tourism Tribune, 27(5), 66-73.