Pandemi döneminde Türkiye'de, kargo firmalarına yapılan şikayetlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

Bu çalışma, Türkiye'de hizmet sektörü içerisinde önemli bir yer tutan lojistik, nakliye ve kargo işletmelerinin Covid-19 salgını sırasında süreçlerini nasıl yönettiklerini keşfetmeye çalışmakta ve olumsuz sonuçlara yönelik çözümler önermektedir. Bu çalışma içerisinde kullanılan veri, pandeminin başladığı tarihten çalışmanın yürütüldüğü tarihe kadar (11.03.2020 – 30.09.2021) online bir şikâyet yönetimi web sitesinden taşımacılık ve kargo sektöründeki işletmeler ile ilgili yapılmış olan ve içerisinde Covid-19 salgını ile ilgili kelimeleri bulunduran şikâyetler Python programlama dilinde web kazıma için kullanılan Scrapy modülü ile toplanmıştır. Toplanan şikâyet verilerinin ilk olarak hangi konular üzerinden en çok şikâyet aldığını belirleyerek: "Gecikti veya Dağıtıma Çıkmadı", "Evde yok notu düşüldü veya Kapıya Getirilmedi", "Telefonlara Cevap Verilmedi", "İade Süreci", "Teslim Alınmadı veya Teslim Edilmedi" ve "Hijyen Kurallarına Uyulmadı" olmak üzere birbirinden farklı 6 kategoriye ait olabileceği saptanmıştır. Ardından, elde edilen tüm içeriğin bir kısmı kategorilendirilerek, belirlenmiş olan 6 kategoriye göre sınıflandırılmış ve eğitim verisi olarak kullanılmıştır. Eğitim verisinin etiketlenmesinde kelime bazlı ve anket yöntemiyle olmak üzere iki farklı etiket ataması yöntemi kullanılmıştır. Kalan içerik, eğitim verisinden elde edilen analizlere göre multilabel sınıflandırma algoritmalarından faydalanılarak sınıflandırılmıştır. Araştırmada elde edilen bulgulara göre en çok şikâyetin kargoların dağıtımı sırasında yaşandığı ve gecikme yaşanan vaka sayısının yüksek olduğu sonucuna varılmıştır.