The Impact of the COVID‐19 Pandemic on the Passenger Satisfaction and Service Quality of the Airport Passenger Terminal
Notice bibliographique
Résumé
The COVID‐19 pandemic has profoundly disrupted global aviation, raising new challenges for passenger satisfaction and service quality in airport terminals. While the SERVQUAL model has long been used to measure expectation–perception gaps, it has been critiqued for treating all service attributes as if they contribute symmetrically to satisfaction. Also, most studies on airport service quality and passenger satisfaction were conducted prepandemic, leaving a gap in understanding COVID‐19’s impact. This study addresses how the pandemic reshaped passenger expectations and satisfaction, providing a comprehensive analysis of airport service quality during COVID‐19 and the unique challenges it introduced. In this regard, the performance of an airport passenger terminal service level and the factors affecting user satisfaction during the COVID‐19 pandemic were evaluated using SERVQUAL and Kano analyses at Imam Khomeini International Airport (IKIA). To validate the model and the estimated parameters, Kolmogorov–Smirnov, Wilcoxon, Friedman ranking, and Spearman correlation coefficient tests were applied. The SERVQUAL findings showed a notable quality gap between the expected and received passenger services, with responsiveness and reliability factors exerting the greatest influence on satisfaction. The Kano analysis further highlighted that while some service features were mandatory, others acted as attractive and functional factors that could significantly enhance the passenger experience. The Kolmogorov–Smirnov test showed that the research data do not follow a normal distribution; thus, nonparametric tests were applied. Wilcoxon’s nonparametric test confirmed that the gap between respondents’ expectations and perceptions across all dimensions was not influenced by other factors. In addition, the Friedman test revealed that the average perception scores were high, showing a significant difference in the rankings, with the highest influence of assurance and tangibility variables. By combining these approaches, this study provides a postpandemic dual‐method framework that quantifies service quality gaps and prioritizes attributes by their impact on satisfaction and dissatisfaction. The findings guide airports in identifying improvement priorities, adapting to evolving passenger needs, and building resilience for future health crises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».