دانلود مقاله تحلیل داده ها برای درک رابطه بین ایمنی رستوران ها و انتقال کووید 19
ترجمه نشده

دانلود مقاله تحلیل داده ها برای درک رابطه بین ایمنی رستوران ها و انتقال کووید 19

عنوان فارسی مقاله: استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای درک رابطه بین نقض ایمنی رستوران ها و انتقال کووید 19
عنوان انگلیسی مقاله: Leveraging data analytics to understand the relationship between restaurants’ safety violations and COVID-19 transmission
مجله/کنفرانس: مجله بین المللی مدیریت مهمان نوازی - International Journal of Hospitality Management
رشته های تحصیلی مرتبط: مدیریت - مهندسی کامپیوتر
گرایش های تحصیلی مرتبط: مدیریت هتلداری - مدیریت کسب و کار - هوش مصنوعی
کلمات کلیدی فارسی: شکایات - Covid -19 - رستوران - نقض ایمنی - شبکه های عصبی - تجزیه و تحلیل مکانی
کلمات کلیدی انگلیسی: Complaints - COVID-19 - Restaurant - Safety violation - Neural networks - Spatial analysis
نوع نگارش مقاله: مقاله پژوهشی (Research Article)
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2022.103241
نویسندگان: Arthur Huang - Efr´en de la Mora Velasco - Ashkan Farhangi - Anil Bilgihan - Melissa Farboudi Jahromi
دانشگاه: Rosen College of Hospitality Management, University of Central Florida, USA
صفحات مقاله انگلیسی: 10
ناشر: الزویر - Elsevier
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2022
ایمپکت فاکتور: 10.540 در سال 2020
شاخص H_index: 136 در سال 2022
شاخص SJR: 2.512 در سال 2020
شناسه ISSN: 0278-4319
شاخص Quartile (چارک): Q1 در سال 2020
فرمت مقاله انگلیسی: PDF
وضعیت ترجمه: ترجمه نشده است
قیمت مقاله انگلیسی: رایگان
آیا این مقاله بیس است: بله
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: دارد
آیا این مقاله فرضیه دارد: دارد
کد محصول: e16758
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
فهرست مطالب (ترجمه)

خلاصه

1. مقدمه

2. بررسی ادبیات و توسعه فرضیه

3. روش تحقیق

4. نتایج و تجزیه و تحلیل

5. بحث و نتیجه گیری

اعلامیه منافع رقابتی

سپاسگزاریها

منابع

فهرست مطالب (انگلیسی)

Abstract

1. Introduction

2. Literature review and hypothesis development

3. Research methods

4. Results and analysis

5. Discussion and conclusion

Declaration of Competing Interest

Acknowledgements

References

بخشی از مقاله (ترجمه ماشینی)

چکیده

     در این مقاله از پردازش زبان طبیعی ، تجزیه و تحلیل مکانی و تجزیه و تحلیل آماری برای بررسی رابطه بین نقض ایمنی رستوران ها و موارد COVID-19 استفاده می شود. ما از داده های شکایت مصرف کنندگان مبتنی بر مکان در مرحله اولیه بازگشایی تجارت در فلوریدا ، ایالات متحده استفاده کردیم. اول ، تجزیه و تحلیل آماری برای بررسی همبستگی بین نقض ایمنی رستوران ها و انتقال COVID-19 انجام شد. دوم ، یک مدل یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه عصبی برای انجام مدل سازی موضوع بر اساس شکایات مصرف کنندگان تهیه شده است. سوم ، مدل سازی مکانی توزیع های جغرافیایی شکایات برای شناسایی نقاط مهم شکایات مصرف کنندگان و موارد COVID-19 انجام شد. نتایج نشان می دهد که رابطه مثبت بین شکایات مصرف کنندگان در مورد نقض ایمنی رستوران ها و موارد COVID-19 را نشان می دهد. به طور خاص ، شکایات مصرف کنندگان در مورد اقدامات حفاظت شخصی بیشترین ارتباط را با موارد COVID-19 و به دنبال آن اقدامات ایمنی محیط زیست داشته است. روش ها و یافته های تحلیلی ما بر تغییر رفتاری مشتریان و شیوه های سازگار مشاغل مهمان نوازی در طی یک بیماری همه گیر روشن می شود.

توجه! این متن ترجمه ماشینی بوده و توسط مترجمین ای ترجمه، ترجمه نشده است.

بخشی از مقاله (انگلیسی)

Abstract

     This paper leverages natural language processing, spatial analysis, and statistical analysis to examine the relationship between restaurants’ safety violations and COVID-19 cases. We used location-based consumers’ complaints data during the early stage of business reopening in Florida, USA. First, statistical analysis was conducted to examine the correlation between restaurants’ safety violations and COVID-19 transmission. Second, a neural network-based deep learning model was developed to perform topic modeling based on consumers’ complaints. Third, spatial modeling of the complaints’ geographic distributions was performed to identify the hotspots of consumers’ complaints and COVID-19 cases. The results reveal a positive relationship between consumers’ complaints about restaurants’ safety violations and COVID-19 cases. In particular, consumers’ complaints about personal protection measures had the highest correlation with COVID-19 cases, followed by environmental safety measures. Our analytical methods and findings shed light on customers’ behavioral shifts and hospitality businesses’ adaptive practices during a pandemic.

Introduction

     The outbreak of COVID-19 has significantly impacted the hospitality industry. Business closures, lockdowns, businesses’ capacity control, and travel restrictions have caused an immediate downturn in the hospitality market with potential long-term consequences (Baum and Hai, 2020, Huang et al., 2020). In the United States, most states mandated stay-at-home orders during the first week of April 2020 and allowed businesses to reopen in late April or early May 2020. Immediately after reopening, May and June of 2020 witnessed an upsurge in COVID-19 cases (New York Times, 2020). It was found that 25% of the COVID-19 cases were linked to visits to bars and restaurants (Foster & Mundell, 2020). The ongoing outbreaks have pressured many states such as Florida to reclose bars and restaurants for another short period to curb the fast transition of the disease (Siemaszko, 2020).

     The restaurant industry is one of the most affected industries amid amid a the COVID-19 pandemic (Huang et al., 2021, Gössling et al., 2020). Fears and worries about catching the COVID-19 disease were amplified in food and beverage establishments due to the high-contact nature (Chen & Eyoun, 2021). As the economy reopened, restaurants needed to redesign their business operations to offer consumers higher safety and security standards using flexible service and payment mechanisms. For example, contactless menus, mobile payment systems, on-site sanitizers, routine sanitization practices, and screening diners were implemented by food and beverage establishments to encourage customers to dine out (Dube et al., 2020). Despite growing research on restaurants’ adaptive strategies in such swiftly changing environments, a general halo of uncertainty still lingers about how to enhance restaurants’ quality of service and consumers’ satisfaction while reducing COVID-19 transmission.

Discussion and conclusion

     This research utilized multiple models and approaches to investigate customers’ complaints about restaurants’ safety violations and their correlation with COVID-19 transmission during the pandemic. Thematic analysis and natural language processing modeling were adopted to assess the types of violations. Of the six types of complaints about restaurants, employees’ personal protection (e.g., wearing masks and gloves) and restaurants’ environmental safety (e.g., social distancing) were customers’ major concerns. Statistical analysis confirmed the positive relationship between complaints about restaurants’ violations and the COVID-19 cases. In addition, spatial analysis was performed to identify the hotspots of COVID-19 cases and restaurants’ safety violations at the county level. The findings were consistent with Lee et al.'s (2019) study, suggesting that higher occurrences of food safety violations can be found at tourist destinations. The findings also confirmed the results from Yang et al. (2020), which showed that fast-food restaurants overall receive fewer complaints regarding safety violations than indoor dining services due to the flexibility of food delivery options.