
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,631 |
تعداد مقالات | 71,606 |
تعداد مشاهده مقاله | 127,043,931 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 100,025,581 |
یک مدل دادهمحور برای رتبهبندی خطوط هوایی با استفاده از تصمیمگیری چندمعیاره و تحلیل احساسات | ||
مدیریت صنعتی | ||
دوره 16، شماره 4، 1403، صفحه 560-596 اصل مقاله (647.59 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/imj.2024.373514.1008133 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه فاضلی1؛ علی حسین زاده کاشان* 2؛ جلیل حیدری دهویی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران. | ||
2دانشیار، گروه سیستمهای اقتصادی و اجتماعی، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران. | ||
3دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت صنعتی و فناوری، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: تحلیل بازخورد مشتری از طریق وبسایتهای خطوط هوایی، بهدلیل دقت زیاد و جامعیت آن در ارائۀ اطلاعات، بهتر از روشهای مرسوم جمعآوری این بازخوردها از طریق پرسشنامههاست. با بهرهگیری از فناوری کلانداده، این وبسایتها میلیونها نظر مسافران را جمعآوری و تجزیهوتحلیل میکنند و اطلاعات دقیقتری از تجربههای مشتریان را ارائه میدهند. نظرهای آنلاین، بهعنوان یک پلتفرم باز، امکان ارائۀ انتقادها و پیشنهادها به کارفرماها را فراهم میکنند و بهدلیل حجم زیاد و انتشار گسترده، میتوانند بهعنوان منبع ارزشمندی برای تحلیل احساسات و نیازهای مشتریان استفاده شوند. بر این اساس، پژوهش حاضر یک چارچوب دادهمحور برای رتبهبندی خطوط هوایی پیشنهاد میکند که ترکیبی از روشهای تصمیمگیری چند معیاره (MCDM) و تحلیل احساسات (SA) در سطح جنبه است. هدف اصلی این پژوهش، ارزیابی کیفیت خدمات خطوط هوایی و رتبهبندی آنها با استفاده از نظرهای ثبتشده در وبسایت SKYTRAX از تجربۀ مسافران بر مبنای احساسات کاربران است که در نظرهای آنها مستتر است. روش: چارچوب پیشنهادی شامل سه مرحله است. در مرحلۀ ۱، پس از جمعآوری دادهها و پیشپردازش متن، ویژگیهای خطوط هوایی با استفاده از الگوریتم تعداد صفت بالا (HAC) استخراج میشوند. در مرحلۀ ۲، جهتگیری احساسات در هر خط هوایی شناسایی میشود تا نمرههای عملکرد مربوط به هر خط هوایی محاسبه شود. در مرحلۀ ۳، رتبهبندی خطوط هوایی با استفاده از روش تاپسیس، بر مبنای اعداد فازی شهودی و با توجه به نمرههای حاصل از مرحلۀ دوم انجام میشود. مجموعههای فازی شهودی (IFS) برای نمایش مؤثر نظرهای مشتری، از جمله عبارات مردد، در ماتریس تصمیمگیری استفاده میشوند. همچنین وزن معیارها با استفاده از روش آنتروپی تعیین میشود. در ادامه، برای نشان دادن جنبۀ کاربردیِ روش پیشنهادی، مدل ترکیبی در یک نمونۀ واقعی برای رتبهبندی خطوط هوایی منتخب خاورمیانه با استفاده از بررسی نظرهای آنلاین مشتریان (OCR) در وبسایت SKYTRAX آزمایش شده است. ۸۰۱۰ نظر که از ژانویه ۲۰۱۵ تا دسامبر ۲۰۲۱ در سایت SKYTRAX ثبتشده، جمعآوری شده است. یافتهها: نتایج حاصل از عملکرد 10 خط هوایی تجزیهوتحلیل شد و رتبهبندی بین آنها صورت گرفت. نتایج نشان داد که خطوط هوایی کلاس اقتصادی با وزن 17/0 بیشترین اهمیت را دارد و از نظر مسافران، ویژگیهایی مانند خدمات مشتری، فضای پا، تأخیر در پرواز و بازرسی امنیتی با وزن 11/0 در مقایسه با سایر ویژگیها، اهمیت یکسانی دارند. با توجه به نتایج، خط هوایی Middle East Airlines در بین ده خط هوایی (Saudi Arabian Airlines, Kuwait Airways, Oman Air, Iran Air, Egyptair, Royal Jordanian Airlines, Middle East Airlines, Pegasus Airlines, flydubai, Air Arabia) بهترین عملکرد را دارد؛ به این معنا که نزدیکترین فاصله از راهحل ایدئال مثبت مجموعه فازی شهودی و دورترین فاصله از راهحل ایدئال منفی مجموعه فازی شهودی را دارد. در حالی که Pegasus Airlines نزدیکترین فاصله به راهحل ایدئال منفی و دورترین فاصله از راهحل ایدئال مثبت را دارد و عملکرد آن در بین چهار خط هوایی کمترین است. نتیجهگیری: این پژوهش به مدیران خطوط هوایی کمک میکند تا بهدنبال زمینههای بهبود باشند و بتوانند برای دستیابی به مزیت رقابتی بهتر در بازار، عملکردشان را با رقبای خود مقایسه کنند. از دادههای این پژوهش میتوان بهمنظور ایجاد یک سیستم توصیه برای مسافران استفاده کرد تا به آنها کمک کند خطوط هواییای را انتخاب کنند که به بهترین وجه انتظارات، خواستهها و هدف سفرشان را برآورده کند. این میتواند عواملی مانند بودجه، مقصد و نوع کلاس پرواز را در نظر بگیرد و به درک بهتر نیازهای مشتریان برای مدیران خطوط هوایی کمک کند. | ||
کلیدواژهها | ||
تحلیل احساسات؛ تصمیمگیری چند معیاره؛ مجموعههای فازی شهودی؛ نظرهای آنلاین | ||
مراجع | ||
محتشمی، ملیکا؛ حسینزاده کاشان، علی و حیدری دهوئی، جلیل (1401). تبیین الگوی تصمیمگیری دادهمحور برای شناسایی عوامل مؤثر بر رضایت معاملهگران صرافیهای برخط با استفاده ازنقشه شناختی فازی (مورد مطالعه: گوگل پلی و اپ استور(. فصلنامه علوم مدیریت ایران، 80، 157-180.
References Agrawal, A.K., Jagannathan, M. & Delhi, V.S.K. (2021). Control Focus in Standard Forms: An Assessment through Text Mining and NLP. Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction, 13(1). https://doi.org/10.1061/(asce)la.1943-4170.0000441. Antons, D., Grünwald, E., Cichy, P. & Salge, T. O. (2020). The application of text mining methods in innovation research: current state, evolution patterns, and development priorities. R&D Management, 50(3), 329-351. Atanassov, K.T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets., Fuzzy Sets and Systems, 20(1), 87–96. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(86)80034-3. Bakır, M., Akan, Ş. & Durmaz, E. (2019). Exploring Service Quality of Low-Cost Airlines in Europe: an Integrated MCDM Approach., Economics and Business Review, 5(2), 109–130. https://doi.org/10.18559/ebr.2019.2.6. Ban, H. J., Kim, H. S. (2019). Understanding customer experience and satisfaction through airline passengers. online review. Sustainability, 11(15), 4066. Çalı, S. & Balaman, Ş.Y. (2019). Improved decisions for marketing, supply and purchasing: Mining big data through an integration of sentiment analysis and intuitionistic fuzzy multi criteria assessment., Computers and Industrial Engineering, 129, 315–332. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.01.051. Chow, C.K.W. (2014). Customer satisfaction and service quality in the Chinese airline industry. Journal of Air Transport Management, 35, 102–107. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman. 2013.11.013. Eirinaki, M., Pisal, S. & Singh, J. (2012). Feature-based opinion mining and ranking., Journal of Computer and System Sciences, 78(4), 1175–1184. https://doi.org/10.1016/j.jcss. 2011.10.007. Farzadnia, S. & Vanani, I.R. (2022). Identification of opinion trends using sentiment analysis of airlines passengers' reviews. Journal of Air Transport Management, 103, 102232. Greer, C.R. & Lei, D. (2012). Collaborative Innovation with Customers: A Review of the Literature and Suggestions for Future Research. International Journal of Management Reviews, 14(1), 63–84. https://doi.org/10.1111/j.1468-2370.2011.00310.x. Gupta, H. (2018). Evaluating service quality of airline industry using hybrid best worst method and VIKOR. Journal of Air Transport Management, 68, 35–47. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2017.06.001. Hashemkhani Zolfani, S. & Derakhti, A. (2020). Synergies of text mining and multiple attribute decision making: a criteria selection and weighting system in a prospective MADM outline. Symmetry, 12(5), 868. Hassani, H., Beneki, C., Unger, S., Mazinani, M. T. & Yeganegi, M. R. (2020). Text mining in big data analytics. Big Data and Cognitive Computing, 4(1), 1. Heidary Dahooie, J. Raafat, R., Qorbani, A. R. & Daim, T. (2021). An intuitionistic fuzzy data-driven product ranking model using sentiment analysis and multi-criteria decision-making. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121158. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121158 Heidary Dahooie, J., Husseinzadeh Kashan, A., Shoaei Naeini, Z., Vanaki, A. S., Zavadskas, E. K. & Turskis, Z. (2022). A hybrid multi-criteria-decision-making aggregation method and geographic information system for selecting optimal solar power plants in Iran. Energies, 15(8), 2801. https://doi.org/10.3390/en15082801 Hu, J., Zhang, X., Yang, Y., Liu, Y. & Chen, X. (2020). New doctors ranking system based on VIKOR method. International Transactions in Operational Research, 27(2), 1236-1261. https://doi.org/10.1111/itor.12569 Hung, C. C. & Chen, L. H. (2010). A multiple criteria group decision making model with entropy weight in an intuitionistic fuzzy environment. Intelligent automation and computer engineering, 17-26. https://doi.org/10.1007/978-90-481-3517-2_2 Husain, S., Ahmad, Y. & Alam, M. A. (2012). A study on the role of intuitionistic fuzzy set in decision making problems. International journal of computer applications, 48(0975-888), 35-41. Hussain, R., Al Nasser, A. & Hussain, Y.K. (2015) Service quality and customer satisfaction of a UAE-based airline: An empirical investigation. Journal of Air Transport Management, 42, 167–175. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2014.10.001. Kaya, T. & Öztürk, Z. K. (2020). Feature analysis for multi-criteria rating values of airline companies. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(2), 333-344. Kumar, G. & Parimala, N. (2020). An Integration of Sentiment Analysis and MCDM Approach for Smartphone Recommendation, International Journal of Information Technology and Decision Making, 19(4), 1037–1063. https://doi.org/10.1142/S021962202050025X. Li, Y., Zhang, Y. & Xu, Z. (2020). A Decision-Making Model Under Probabilistic Linguistic Circumstances with Unknown Criteria Weights for Online Customer Reviews, International Journal of Fuzzy Systems, 22, 777–789. https://doi.org/10.1007/s40815-020-00812-1. Liang, R. & Wang, J. Q. (2019). A Linguistic Intuitionistic Cloud Decision Support Model with Sentiment Analysis for Product Selection in E-commerce, International Journal of Fuzzy Systems, 21, 963–977. https://doi.org/10.1007/s40815-019-00606-0. Liang, X., Liu, P. & Wang, Z. (2019). Hotel selection utilizing online reviews: A novel decision support model based on sentiment analysis and DL-VIKOR method, Technological and Economic Development of Economy, 25(6), 1139–1161. https://doi.org/10.3846/tede. 2019.10766. Liu, P. & Teng, F. (2019). Probabilistic linguistic TODIM method for selecting products through online product reviews, Information Sciences, 485, 441–455. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.022. Mohtashamimaali, M., Hoseinzade Kashan, A. & Heidary, J. (2023). The data-driven decision-making model to identify the factors affecting the satisfaction of traders of online exchanges: A study of Google Play and Apple Store. Iranian journal of management sciences, 17(68), 157-180. (in Persian) Nosrati Malekjahan, A., Husseinzadeh Kashan, A. & Sajadi, SM. (2024). A novel sequential risk assessment model for analyzing commercial aviation accidents: Soft computing perspective, Risk Analysis. Available at: https://doi.org/10.1111/risa.14486. Oum, T.H., Yu, C. &Fu, X. (2003). A comparative analysis of productivity performance of the world’s major airports: Summary report of the ATRS global airport benchmarking research report – 2002. Journal of Air Transport Management, 9(5), 285–297. https://doi.org/10.1016/S0969-6997(03)00037-1. Ravi, K. & Ravi, V. (2015). A survey on opinion mining and sentiment analysis: Tasks, approaches and applications, Knowledge-Based Systems, 89, 14–46. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.06.015. Sahoo, S. K. & Goswami, S. S. (2023). A comprehensive review of multiple criteria decision-making (MCDM) Methods: advancements, applications, and future directions. Decision Making Advances, 1(1), 25-48. Shannon, C.E. (1948). A Mathematical Theory of Communication, Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x. Sharma, H., Tandon, A., Kapur, P. K. & Aggarwal, A. G. (2019). Ranking hotels using aspect ratings based sentiment classification and interval-valued neutrosophic TOPSIS. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 10(5), 973-983. https://doi.org/10.1007/s13198-019-00827-4 Sotoudeh-Anvari, A. (2022). The applications of MCDM methods in COVID-19 pandemic: A state of the art review. Applied Soft Computing, 126, 109238. Taherdoost, H. & Madanchian, M. (2023). Multi-criteria decision making (MCDM) methods and concepts. Encyclopedia, 3(1), 77-87. Vanani, I. R. & Majidian, S. (2020). Meta-Heuristic Algorithms: A Concentration on the Applications in Text Mining. In Big Data, IoT, and Machine Learning (pp. 113-132). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9780429322990-6 Vlachos, I.K. & Sergiadis, G.D. (2007). Intuitionistic fuzzy information - Applications to pattern recognition, Pattern Recognition Letters, 28(2), 197–206. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2006.07.004. Wan, Y. & Gao, Q. (2016). An Ensemble Sentiment Classification System of Twitter Data for Airline Services Analysis, in Proceedings - 15th IEEE International Conference on Data Mining Workshop, ICDMW 2015, 1318–1325. https://doi.org/10.1109/ICDMW.2015.7. Wang, L., Wang, X. K., Peng, J. J. & Wang, J. Q. (2020). The differences in hotel selection among various types of travellers: A comparative analysis with a useful bounded rationality behavioural decision support model. Tourism management, 76, 103961. Wright, K.B. (2005) Researching internet-based populations: Advantages and disadvantages of online survey research, online questionnaire authoring software packages, and web survey services, Journal of Computer-Mediated Communication, 10(3). https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2005.tb00259.x. Wu, C. & Zhang, D. (2019). Ranking products with IF-based sentiment word framework and TODIM method, Kybernetes, 48(5), 990–1010. https://doi.org/10.1108/K-01-2018-0029. Yang, Z., Xiong, G., Cao, Z., Li, Y. & Huang, L. (2019). A Decision Method for Online Purchases Considering Dynamic Information Preference Based on Sentiment Orientation Classification and Discrete DIFWA Operators, IEEE Access, 7, 77008–77026. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2921403. Yang, Z., Ouyang, T., Fu, X. & Peng, X. (2020). A decision-making algorithm for online shopping using deep-learning–based opinion pairs mining and q-rung orthopair fuzzy interaction Heronian mean operators, International Journal of Intelligent Systems, 35(5), 783–825. https://doi.org/10.1002/int.22225. Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X. Zeleny, M. (1976) Attribute-Dynamic Attitude Model (Adam). Management Science, 23(1), 12–26. https://doi.org/10.1287/mnsc.23.1.12. Zhang, C., Tian, Y. X., Fan, L. W. & Li, Y. H. (2020). Customized ranking for products through online reviews: a method incorporating prospect theory with an improved VIKOR, Applied Intelligence, 50(6), 1725–1744. https://doi.org/10.1007/s10489-019-01577-3. Zhang, D., Li, Y. & Wu, C. (2020). An extended TODIM method to rank products with online reviews under intuitionistic fuzzy environment. Journal of the Operational Research Society, 71(2), 322–334. https://doi.org/10.1080/01605682.2018.1545519. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 206 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 165 |