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Über die Methodik und Datenquellen
01Hintergrund
Kürzlich begann Google, Unternehmen in Deutschland zu erlauben, Bewertungen unter Berufung auf Verleumdungsgesetze zu entfernen. Das ärgert mich, genau wie viele andere Menschen. Ich sah, wie Leute aus kleineren Städten — weil es dort weniger Lokale gibt und es einfacher ist, Statistiken zu erheben — ähnliche Analysen mit Excel-Tabellen durchführten. Also beschloss ich, eine interaktive Karte zu erstellen.
02Datenerhebung
Die größte Herausforderung war das Sammeln von Informationen von Google Maps.
Ich habe nicht die Bewertungen selbst gesammelt, sondern nur statistische Daten — konkret das aktuelle Rating, die Anzahl der Bewertungen und die Anzahl der gelöschten Bewertungen. Google zeigt neuerdings ungefähr an, wie viele Bewertungen entfernt wurden. Zum Beispiel entfernte Spaccanapoli Nr. 12 zwischen 201 und 250 Bewertungen:
201 bis 250 Bewertungen aufgrund von Beschwerden wegen Diffamierung entfernt.
03Methodik
Auf Basis dieser Daten habe ich die berechnete Bewertung eines Lokals ermittelt — so als wären die Bewertungen nie entfernt worden.
Formel
adj_score =
(current_number_reviews × current_rating + deleted_reviews_estimate × avg_deleted_rating)
/ (current_number_reviews + deleted_reviews_estimate)
deleted_reviews_estimate = (deleted_reviews_max + deleted_reviews_min) / 2
avg_deleted_rating = 1
avg_deleted_rating = 1 ist das angenommene Durchschnittsrating der gelöschten Bewertungen. Mit anderen Worten: Ich gehe davon aus, dass jede gelöschte Bewertung im Durchschnitt eine 1-Stern-Bewertung war. Das ist wahrscheinlich nicht ganz korrekt, aber es macht Sinn, das Worst-Case-Szenario zu berechnen.
Beispiel — Spaccanapoli Nr. 12
current_rating = 4.8
current_number_reviews = 1266
deleted_reviews_estimate = (250 + 201) / 2 = 225.5
adj_score = (1266 × 4.8 + 225.5 × 1) / (1266 + 225.5) = 4.2
Jeder Trust-Score entsteht aus den öffentlichen Rezensionen eines Ortes nach einem veröffentlichten Verfahren: was erhoben wird, wie der Wert aufgebaut ist, was die Kennzahl „auffällige Muster“ zählt und wo der Ansatz schwach ist. Rezensionstexte und Autorendaten werden gelöscht, sobald die Analyse berechnet ist.
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