航空会社のランキング 社会的フィードバックと適応された曖昧な信念 TOPSIS
Ewa Roszkowska1, Marzena Filipowicz-Chomko1
1Faculty of Computer Science, Bialystok University of Technology, Wiejska 45A, 15-351 Białystok, Poland.
Entropy (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
まとめ
この研究は,オンラインのレビューから航空会社の顧客満足度を分析するために,Fuzzy Belief StructuresとTOPSISを使用して新しい枠組みを導入しています. シンガポール航空,ANA,EVA Air,Air New Zealandなどの航空会社の一貫した高いパフォーマンスを明らかにしています.
科学分野:
- データサイエンス
- 人工知能
- ソーシャルネットワークの分析
背景:
- トリップアドバイザーのようなプラットフォームで ユーザが作成したレビューは 航空会社のサービス品質に 価値のある洞察を与えてくれます
- これらのレビューを分析することは,主観的な言語的スケール,不完全なデータ,および社会的影響により困難です.
研究 の 目的:
- 複雑な社会的フィードバックシステムから有意義な洞察を得るために,情報主導の意思決定の枠組みを開発する.
- デジタル・オピニオン・ネットワークにおける 合成的満足度測定のための新しい方法を提案する.
主な方法:
- 曖昧な信念構造をTOPSIS (理想的な解の類似性による優先順序の技術) 方法と統合する.
- 言語の不確実性を扱うために 曖昧な信念分布としてユーザの意見をモデル化します
- 顧客満足度評価の一貫性を評価するためにシャノンエントロピーを適用します.
主要な成果:
- 提案された枠組みは,顧客満足度に基づいて航空会社のランキングを導き出します.
- シンガポール航空,ANA,EVA Air,Air New Zealandは,さまざまなフージーモデルで一貫して高い順位を獲得しました.
- 高満足度航空会社は低エントロピーを示し,安定した一貫したサービス品質を示しています.
結論:
- 開発された枠組みは,航空会社のサービス品質の評価のための堅牢で解釈可能な基準を提供します.
- この研究は,航空会社満足度指数 (ASI) の安定性と信頼性を確認しています.
- 一貫した高性能は高い平均スコアと低い評価エントロピーの両方に関連しています.
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