การวิเคราะห์และแสดงมโนทัศน์ของพฤติกรรมของนักท่องเที่ยวที่มีต่อบริการโรงแรมในจังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก

Analysis and visualization of tourist behavior of hospitality service in Chiang Mai Province using sentiment analysis method

Name: มัลลิกา ชะลิ

ThaSH: นักท่องเที่ยว -- พฤติกรรม

ThaSH: นักท่องเที่ยว -- เชียงใหม่

ThaSH: โรงแรม -- เชียงใหม่

ThaSH: พฤติกรรมผู้บริโภค -- เชียงใหม่

Abstract: การค้นคว้าแบบอิสระครั้งนี้เป็นการศึกษาเพื่อสร้างความเข้าใจถึงความรู้สึกและพฤติกรรมของนักท่องเที่ยวที่มีผลต่อการบริการที่พักประเภทโฮสเทลในเขตอำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ รวมไปถึงสร้างระบบวิเคราะห์ความรู้สึกที่ใช้วิเคราะห์ข้อความการแสดงความคิดเห็นของนักท่องเที่ยวที่เข้าพักที่พักประเภทโฮสเทล ที่ได้จากการดึงข้อมูล (Data Crawling) จากเว็บไซต์ทริปแอดไวเซอร์ (Tripadvisor.com) จำนวน 5,108 ข้อความ และถูกแยกออกเป็นประโยคได้ทั้งหมด 17,092 ประโยค โดยผู้วิจัยจะทำการเลือกกลุ่มตัวอย่างของผู้ประกอบการที่พักประเภทโฮสเทลมาเพื่อสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview)ให้ได้มาซึ่งแง่มุมการบริการ (Aspect) ที่ผู้ประกอบการคำนึงถึงในการบริหารธุรกิจของตนเอง ซึ่งจะเป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยพิจารณาจากลักษณะของกลุ่มตัวอย่างต้องเป็นไปตามวัตถุประสงค์ของงานวิจัย คือ เป็นผู้ประกอบการธุรกิจที่พักประเภทโฮสเทลในเขตอำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ ที่เคยได้รับรางวัลใบรับรองความเป็นเลิศ (Certificate of Excellence) จากเว็บไซต์ทริปแอดไวเซอร์ (Tripadvisor.com) ซึ่งเป็นเว็ปไซต์ตัวกลางการจองที่พักและเป็นแหล่งรวมที่พักหลากหลายรูปแบบ รางวัลนี้จะมอบให้แก่ธุรกิจการบริการที่ให้บริการยอดเยี่ยมอย่างต่อเนื่องโดยคัดเลือกจากทั่วโลก ซึ่งมีธุรกิจที่ได้รับรางวัลนี้ประมาณร้อยละ 10 จากธุรกิจทั้งหมดบนเว็บไซต์ทริปแอดไวเซอร์ (Tripadvisor.com) ผู้วิจัยจึงใช้เกณฑ์นี้ในการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่มีคุณสมบัติ มีความรู้ความเข้าใจในการดำเนินธุรกิจที่พักประเภทโฮสเทลเป็นอย่างดี และได้มาซึ่งแง่มุมการบริการ (Aspect) ที่เฉพาะเจาะจงว่าเป็นแง่มุมบริการ (Aspect) สำหรับโฮสเทลในเขตอำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ เพื่อใช้เป็นเกณฑ์ในการจำแนกข้อความด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine Algorithm) และวิธีพหุนาอีฟเบย์ (Multinomial Naïve Bayes: MultinomialNB) หลังจากนั้นจะเปรียบเทียบคะแนนความแม่นยำ (Accuracy Scores) ของทั้งสองวิธีเพื่อหาวิธีที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลและสุดท้ายเพื่อเป็นการศึกษาหาแนวทางการพัฒนาธุรกิจที่พักประเภทโฮส เทลจากข้อมูลการแสดงความคิดเห็นของนักท่องเที่ยวข้างต้น จากการศึกษาพบว่าระบบที่พัฒนาขึ้นโดยใช้วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine Algorithm) สามารถใช้จำแนกแง่มุมด้านบริการของโฮสเทล (Aspect) โดยมีคะแนนความแม่นยำของแบบจำลอง (Accuracy Scores) ร้อยละ 93.27 ซึ่งให้ความแม่นยำสูงกว่าวิธีพหุนาอีฟเบย์ (Multinomial Naïve Bayes : MultinomialNB) ที่มีความแม่นยำ (Accuracy Scores) ร้อยละ 81.75 สามารถสรุปได้ว่าแบบจำลองที่ใช้วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine: SVM) มีความเหมาะสมที่ควรจะนำไปใช้ในการจำแนกข้อความการแสดงความคิดเห็นของผู้เข้าพักโฮสเทลในเขตอำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ ออกเป็นแง่มุมการบริการของโฮสเทล (Aspect) ซึ่งตัวแบบจำลองมีประสิทธิภาพและความแม่นยำในระดับที่น่าพึงพอใจ

Abstract: This independent study is learning to understand the feelings and behaviors of tourists affecting hostel accommodation services in a case study of Muang district, Chiang Mai province. The study focuses on a case study of the Muang district in Chiang Mai province. The data used in this research was collected from TripAdvisor.com, where 5,108 messages were crawled and separated into 17,092 sentences. The researcher will select a sample of entrepreneurs who operate hostel accommodations and conduct in-depth interviews with them. The aim is to gain insights into the various aspects of service that these entrepreneurs take into account when managing their businesses. The sample selection will be based on the characteristics of the sample group, in accordance with the research objectives. The sample group will consist of hostel accommodation entrepreneurs located in the Mueang Chiang Mai district of Chiang Mai province, who have received a certificate of excellence from TripAdvisor.com - a booking agent website and a reputable source for a wide variety of accommodations. The certificate of excellence from TripAdvisor.com is awarded to hospitality businesses that consistently provide exceptional service and is a recognition of excellence selected from around the world. Only approximately 10% of all businesses on TripAdvisor have received this award. The researcher employed this criterion to carefully select a sample group of hostel entrepreneurs who possess a comprehensive understanding of the hospitality industry. This was done to ensure that the sample obtained is qualified and can provide valuable insights into the hostel business, and to identify specific aspects of service that are important for hostels located in the Mueang Chiang Mai district of Chiang Mai province. These aspects will be used as a classification criterion for developing a sentiment analysis system that analyzes reviews of hostels written by travelers or guests. The Aspects-based Sentiment Analysis tool, which uses both Support Vector Machine (SVM) algorithm and the Multinomial Naïve Bayes algorithm (MultinomialNB), will be utilized in this study, and the accuracy scores will be compared to determine which algorithm performs better. Additionally, the study will investigate the business development of hostels by conducting a text-mining analysis of the reviews. According to the study, a system developed using the Support Vector Machine (SVM) algorithm can classify aspects of the hostel's services with the accuracy score is 93.27 percent, which is gave the highest accuracy score comparing with the Multinomial Naïve Bayes algorithm (MultinomialNB) with the accuracy score is 81.75 percent. In conclusion, based on the results of the study, it can be inferred that the support vector machine (SVM) model is a suitable approach for classifying customer review messages into various aspects of hostel service. The model demonstrated a satisfactory level of performance and accuracy, which provides confidence in i

มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. สำนักหอสมุด

Address: เชียงใหม่

Email: cmulibref@cmu.ac.th

Name: อฬิญญา พงษ์วาท

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Created: 2566

Modified: 2566-10-29

Issued: 2566-10-29

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

Spatial: เชียงใหม่

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิทยาการข้อมูล

Grantor: มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

©copyrights มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	620632079.pdf	24.63 MB	11	2025-09-21 14:33:06

ใช้เวลา

0.029234 วินาที