No abstract

Araştırmanın amacı şarap üretiminde veri kalitesini etkileyen eksik veri problemlerini çözmek için uygun yöntemin seçilmesi ve şarap üreten işletmeler için eksik veri problemleri karşısında başvurabilecekleri bir rehber oluşturmaktır. Bu amaç doğrultusunda şarapların kalite bakımından sınıflandırmasında kullanılan veri seti üzerinde bütünlüğü bozacak şekilde eksik veri problemi yaratılmış ve problemin çözümü için gerekli aşamalar analiz edilmiştir. Çalışmada eksik veri tamamlama görevi için üretici modeller sınıfına giren Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN-Generative Adversial Networks) algoritmasının geliştirilmiş versiyonu Wasserstein Üretici Çekişmeli Atama Ağları (WGAIN-Wasserstein Generative Adversial Imputation Networks) kullanımı önerilmiştir. Bu yeni mimari, GAN'larda sıklıkla görülen problemlere karşı geliştirilmiş maliyet fonksiyonunun değiştirilmesi fikriyle oluşturulmuş ve atama probleminin benzersiz özellikleri ile başa çıkabileceği şekilde genelleştirilmiştir. Gerçek dünya veri kümesiyle yapılan deneyde, WGAIN için elde edilen hata karelerinin kök ortalaması (RMSE-Root Mean Square Error) değerleri ile diğer atama tekniklerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.

Bu araştırmanın amacı Foça`da Slow Food Hareketi`nin sürdürülebilir gastronomi turizmi ile ilişkisini araştırmaktır. Araştırmada ayrıca Foça'da bulunan paydaşların Slow Food Hareketi`ni nasıl tanımladıklarını ve bu hareketin faydaları hakkındaki düşüncelerini öğrenerek, mevcut durumun iyileştirilmesine yönelik önerilerde bulunmak ve bilgi birikimine katkıda bulunarak farkındalığın arttırılmasını sağlamak hedeflenmektedir. Araştırmanın ana sorusu "Slow Food Hareketi`nin iyi, temiz ve adil temel ilkelerine dayanan proje ve etkinlikleri Foça`da sürdürülebilir gastronomi turizminin gelişimine yönelik olarak nasıl fırsatlar sağlayabilir?" şeklinde belirlenmiştir. Araştırma sorusunun niteliği ve konuya uygunluğu açısından, birincil verinin toplanması için nitel araştırma yöntemi ve keşifsel araştırma tasarımı kullanılmıştır. Veriler, yarı yapılandırılmış görüşme tekniği ile toplanmıştır. Araştırmanın evrenini Foça`da bulunan Slow Food paydaşları (oteller, restoranlar, sivil toplum kuruluşları, kamu, acentalar, aşçılar, çiftçiler vb.) oluşturmaktadır. Araştırmada maksimum çeşitlilik örneklemi kullanılmıştır. Yarı yapılandırılmış görüşme ile elde edilen verilerin analizinin gerçekleştirilmesinde nitel veri analizi yöntemlerinden olan betimsel analiz kullanılmıştır. Araştırma sonucunda Slow Food hareketi ile Foça'da sürdürülebilir gastronomi turizmi arasında olumlu bir ilişki olduğu belirlenmiş ve bu ilişkinin etkinleştirilmesine yönelik değer yaratacak önerilerde bulunulmuştur.

The paper discusses the importance of Real-Time Data Analysis (RTDA) with innovative fluid business models for the tourism industry. The study uses a conceptual approach to identify innovative fluid tourism business models and their relationships with RTDA based on the problematisation of the crucial need for a holistic, macro understanding of the tourism ecosystem approach rather than framing the issue from a micro point of view. The paper highlights that the current digital era makes it no longer possible for the tourism ecosystem stakeholders to use static models that collect, store, analyse data and make decisions accordingly. Innovative business models should be fluid structural models that use instant data and provide continuous, multiple, and variable decisions with RTDA. The real-time analysis of macro (e.g., countries), meso (e.g., destinations), and micro (e.g., tourists) data obtained from the tourism ecosystem is vital for innovative business models which facilitate the offerings of individualised services and provide increased cooperation between stakeholders using open innovation opportunities in the ecosystem. To date, the tourism industry has not adequately grasped the outcomes and benefits of big data analytics (BDA). While a growing body of literature on big data has focused extensively on technical aspects (e.g., infrastructure, intelligence, and analytical tools), the issue of how and under what conditions BDA can generate value and impacts for various stakeholders involved in the tourism ecosystem remains largely underexplored. Thus, this paper fills this void by being among the first attempts to conceptually explain and propose unique, innovative fluid business models and RTDA in three specific areas in the tourism and hospitality context.

Bu çalışmanın amacı; RADAR (Results, Approachs, Deploy, Assess And Refine) uygulaması ile örgütsel bağlılık arasındaki ilişkinin araştırılmasıdır. Araştırmanın ana sorunsalı "RADAR uygulamaları ile çalışan bağlılığı arasında nasıl bir ilişki vardır?" şeklinde belirlenmiştir. Çalışmada, araştırmanın amacına ve kapsamına uygun olarak nitel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada amaca uygun olarak nitel araştırma desenlerinden durum çalışması deseni ve bütüncül tekli durum deseni tercih edilmiştir. Çalışmada, RADAR uygulamalarının örgütsel bağlıkla olumlu bir ilişkisi olduğu ve gerek yöneticiler gerekse çalışanlar düzeyinde örgütsel bağlılığı arttırdığı bulgulanmıştır.