Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.31784/zvr.11.1.5

Ekstrakcija informacija i analiza sentimenta hotelskih recenzija u Hrvatskoj

Sabrina Šuman ; Polytechnic of Rijeka, Rijeka, Croatia
Milorad Vignjević ; Polytechnic of Rijeka, Rijeka, Croatia
Tomislav Car orcid.org/0000-0002-7577-0961 ; University of Rijeka, Faculty of Tourism and Hospitality Management, Opatija, Croatia

Sažetak

U današnje vrijeme količina podatka koja se nalazi u poslovnom sustavu i oko njega zahtijeva nove načine prikupljanja i obrade podataka. Otkrivanje sentimenta iz hotelskih recenzija pridonosi poboljšanju hotelske usluge ali i ukupnoj online reputaciji budući da se potencijalni gosti prije rezervacije uvelike konzultiraju postojećim recenzijama smještaja. Na tragu toga, napravljeno je istraživanje nad hotelskim recenzijama hrvatskih hotela (kategorija tri, četiri i pet zvjezdica) u turističkim hrvatskim regijama sa platforme Booking.com, za godinu 2019 i 2021 (prije i poslije COVID 19 pandemije). Odabrani su hoteli sa Jadranske obale i to u gradovima koji su na više izvora odabrani
kao najpopularniji: Rovinj, Pula, Krk, Zadar, Šibenik, Split, Brač, Hvar, Makarska te Dubrovnik Recenzije su grupirane u četiri grupe po ukupnom ratingu i dodatno podijeljene u svakoj grupi na pozitivne i negativne kako bi se identificirale stavke koje su prisutne u pozitivnim i negativnim recenzijama svake od četiri grupe. Metodom procesiranja teksta identificirane su najčešće riječi i izrazi (unigrami i bigrami) prisutni u spomenutim grupama recenzija, zasebno za 2019. i 2021. turističku sezonu, koje mogu poslužiti hotelskom menadžmentu kod upravljanja uslugama hotelskog smještaja i ostvarivanja konkurentske prednosti. U drugom dijelu rada, izrađen je model strojnog učenja nad svim prikupljenim recenzijama koji klasificira recenzije u pozitivne ili negativne. Rezultati primjene tri različita algoritma strojnog učenja sa performansama preciznosti i odziva opisani su u sekciji rezultati i diskusija.

Ključne riječi

hotelska recenzija; Booking.com; analiza mišljenja; obrada teksta; model strojnog učenja

Hrčak ID:

302823

URI

https://hrcak.srce.hr/302823

Datum izdavanja:

31.5.2023.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 603 *