Perkembangan teknologi mengakibatkan adanya pergeseran mengenai pemahaman kepemilikan barang menjadi “a less is more”, suatu paham yang mempengaruhi pola konsumsi masyarakat. Fenomena tersebut erat kaitannya dengan sharing economy atau collaborative consumption di mana konsumen mulai mengurangi beban kepemilikan dan para pemilik aset bisa memanfaatkan asetnya untuk mendapatkan keuntungan. Praktik sharing economy juga diproyeksikan akan bernilai sebesar 335 miliar dollar AS pada tahun 2025.
Sektor pariwisata dan pelayanan menjadi pelopor pertumbuhan sharing economy. Titik temu antara perkembangan teknologi informasi, model bisnis, dan tourism experience menghasilkan istilah baru yang disebut dengan smart tourism. Airbnb menjadi perusahaan terbesar pada bidang pariwisata yang menerapkan sharing economy dan smart tourism melalui layanan penyewaan penginapan. Pengalaman pariwisata dapat tergambarkan pada kolom ulasan yang tersedia di tiap listings Airbnb. Ulasan-ulasan tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi preferensi serta sentimen konsumen setelah merasakan pelayanan yang diberikan penyedia jasa. Baik pihak perusahaan maupun pengelola penginapan perlu memahami preferensi dan sentimen yang dihasilkan konsumen untuk mendapatkan wawasan bisnis dan strategi manajemen.
Penelitian ini mengidentifikasi preferensi serta sentimen dalam ulasan yang diunggah pengguna Airbnb khususnya pada listings di Provinsi Bali melalui sentiment analysis dan topic modeling. Terdapat 11 wilayah yang menjadi sampel penelitian yaitu Bedugul, Kintamani, Sanur, Ubud, Jimbaran, Legian, Seminyak, Denpasar, Lovina, Candisasa, dan Nusa. Software Leximancer digunakan dalam proses pengolahan data. Hasil sentiment analysis mengungkapkan mayoritas ulasan listings Airbnb di Provinsi Bali merupakan ulasan positif dan “staff” menjadi konsep dengan sentiment positif terbanyak. Sementara analisis topic modeling mengungkapkan bahwa “host”, “place”, dan “amenities” merupakan topik dengan tingkat relevansi terbesar dalam ulasan Airbnb. Penelitian ini juga dapat menemukan faktor apa saja yang menjadi pertimbangan konsumen dalam merekomendasikan penginapan yang telah dirasakan.