Analyzing Consumer Reviews for Understanding Drivers of Hotels Ratings: An Indian Perspective

要約

インターネット時代には、ほぼすべての企業がデジタル メディアやその他のソーシャル メディア プラットフォームにデジタル フットプリントを確立しようとしています。
これらの企業にとって、マウスからの口コミも非常に重要です。
特に、ホテルやレストランなどのホスピタリティ業界にとって、これは非常に重要です。消費者は最終的な決定を下す前に、他の消費者のレビューを読みます。
ここで、評価を行う際に消費者の心にどの側面が最も影響を与えているかを理解することが非常に重要になります。
現在の調査は、最終的な評価に重要な側面を抽出するために、インドのホテルに対する消費者のレビューに焦点を当てています。
この調査には、Web スクレイピング手法を使用したデータの収集、トピック抽出のための潜在ディリクレ割り当てを使用したテキストの分析、および側面固有の感情マッピングのための感情分析が含まれます。
最後に、ユーザーの最終評価を予測する際の側面の重要性を理解するために、ランダム フォレストが組み込まれています。

要約(オリジナル)

In the internet era, almost every business entity is trying to have its digital footprint in digital media and other social media platforms. For these entities, word of mouse is also very important. Particularly, this is quite crucial for the hospitality sector dealing with hotels, restaurants etc. Consumers do read other consumers reviews before making final decisions. This is where it becomes very important to understand which aspects are affecting most in the minds of the consumers while giving their ratings. The current study focuses on the consumer reviews of Indian hotels to extract aspects important for final ratings. The study involves gathering data using web scraping methods, analyzing the texts using Latent Dirichlet Allocation for topic extraction and sentiment analysis for aspect-specific sentiment mapping. Finally, it incorporates Random Forest to understand the importance of the aspects in predicting the final rating of a user.

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