@Article{, title={Tourism Companies Assessment via Social Media Using Sentiment Analysis تقييم شركات السياحة عبر وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تحليل المشاعر}, author={Nadia F. AL-Bakri نادية فاضل البكري and Janan Farag Yonan جنان فرج يونان and Ahmed T. Sadiq أحمد طارق صادق and Ali Sami Abid علي سامي}, journal={Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم}, volume={19}, number={2}, pages={422-429}, year={2022}, abstract={In recent years, social media has been increasing widely and obviously as a media for users expressing their emotions and feelings through thousands of posts and comments related to tourism companies. As a consequence, it became difficult for tourists to read all the comments to determine whether these opinions are positive or negative to assess the success of a tourism company. In this paper, a modest model is proposed to assess e-tourism companies using Iraqi dialect reviews collected from Facebook. The reviews are analyzed using text mining techniques for sentiment classification. The generated sentiment words are classified into positive, negative and neutral comments by utilizing Rough Set Theory, Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor methods. After experimental results, it was determined that out of 71 tested Iraqi tourism companies, 28% from these companies have very good assessment, 26% from these companies have good assessment, 31% from these companies have medium assessment, 4% from these companies have acceptance assessment and 11% from these companies have bad assessment. These results helped the companies to improve their work and programs responding sufficiently and quickly to customer demands.

ازدادت وسائل التواصل الاجتماعي بشكل كبير وواضح لانها وسيلة إعلام للمستخدمين للتعبير عن مشاعرهم من خلال آلاف المنشورات والتعليقات حول شركات السياحة. وبالتالي ، يصعب على السائح قراءة جميع التعليقات لتحديد ما إذا كانت تلك الآراء إيجابية أم سلبية لتقييم نجاح الشركة. في هذه البحث,تم استخدام التنقيب عن النص لتصنيف المشاعر من خلال جمع مراجعات اللهجة العراقية حول شركات السياحة من الفيس بوك لتحليلها باستخدام تحليل المشاعر لتتبع المشاعر الموجوده في المنشورات والتعليقات. ثم تم تصنيفها إلى تعليق إيجابي أو سلبي أو محايد باستخدام Naïve Bayes, Rough Set Theory , K-Nearest Neighbor. من بين 71 شركة سياحة عراقية وجدت أن 28٪ من هذه الشركات لديها تقييم جيد جدا ، و 26٪ من هذه الشركات لديها تقييم جيد ، و 31٪ من هذه الشركات لديها تقييم متوسط ، و 4٪ من هذه الشركات لديها تقييم مقبول و 11٪ من هذه الشركات لديها تقييم سيء. ساعدت النتائج التجريبية الشركات على تحسين عملها وبرامجها واستجابة كافية وسريعة لمتطلبات العملاء.} }