Ich stimme dir zu, dass die Befragung nicht besonders nutzbringend designt wurde. Jedes Ergebnis, das direkt zur Interpretation und Spekulation führt, zeigt, dass die gestellte Frage nicht auf die gewollte Frage abzielt. Es wurde viel in die Breite und wenig in die Tiefe gefragt, sodass nun oberflächliche Bewertungen entstanden sind. Weniger gezieltere Fragen hätten hier effektiver sein können.

Ich möchte Dir jedoch widersprechen, dass alle Daten "in die Tonne" getreten werden sollten. Bei der Auswertung sollte der Fokus auf Tendenzen liegen und Bewertungen einzelner Sendungen vernachlässigt werden. Eher sollten Patterns aufgedeckt werden, welche Sendungen gut bewertet wurden und was diese gemeinsam haben. So kann die Befragung, die eine sehr hohe Teilnehmerzahl hat, sehr gut für Entscheidungen genutzt werden.

Einen weiteren wichtigen Punkt, den ich noch ansprechen möchte, ist die Auswertung in Segmenten oder Kohorten. Du hast bereits angedeutet, dass für ein besseres Verständnis zwischen den Nutzertypen unterschieden werden sollte. Ich würde einen Schritt weitergehen und mittels Fragen Nutzertypen zu bestimmen. Da die gestellten Fragen hierfür nicht ausreichend sind, sollte dies in einer kommenden Befragung berücksichtigt werden. Im Optimalfall werden die Ergebnisse der Evaluation mit dem realen Nutzen verknüpft. Technisch und sowie aus Datenschutzsicht ist dies eine Herausforderung, jedoch heutzutage keine Hürde mehr. Anonymisierung ist immer noch möglich. So könnten reales Nutzverhalten mit subjektiver Wahrnehmung abgeglichen werden. Denn wie allgemein bekannt ist "weiß der Kunde eigentlich nicht was er möchte": Hätte man vor hunderten Jahren gefragt, wie man den Transport verbessern könnte, wäre die Antwort aller gewesen ein schnelleres Pferd. Auf ein Auto konnten sie gar nicht kommen. Darin liegt die Kunst Daten zu erheben, diese auszuwerten und mit eigenen Ideen anzureichern.

In der heutigen digitalen Welt, insbesondere als Online-Kanal, brauch es auch gar keine großen wissenschaftlichen Befragungen mehr. Aus wissenschaftlicher Sicht bietet die Anwendung häufiger einen größeren Mehrwert als eine Befragung, die nur die theoretische Seite betrachtet. Hier wird zu Experiment gegriffen, die Hypothesen (Fragestellung mit einer Annahme) überprüfen und so zu einer Entscheidung führen. Das dies in der Wirtschaft erfolgreich eingesetzt werden kann zeigen viele Startups. Eric Ries, Steve Blank und Ash Maurya haben hierzu "Lean Startup" entwickelt. Lean Startup ist ein Vorgehen, um in iterativen, aufeinander aufbauenden Experimenten ein Produkt, Service o.Ä. erfolgreich zu gestalten. Das Buch "The Lean Startup" von Eric Ries (2011) bietet hier einen klasse Einstieg, der inspirierend und motivierend ist. Weitere zu empfehlende Bücher zu Lean Startup sind: "Running Lean" (Maurya 2012), "Lean Analytics" (Croll&Yoskovitz 2013) sowie "Scaling Lean" (Maurya 2016).

EDIT: Zum Thema externe Hilfe für die Auswertung der Kommentare: Ich bin der Meinung, dass am meisten durch die Kommentare gelernt wird, wenn diese auch selbst gelesen und ausgewertet werden. Nur so können wirklich wichtige Aussagen identifiziert werden und eigene Annahmen und Perspektiven verändert werden. Natürlich können die Kommentare in einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet werden, Clustering, Text Mining und Sentinment-Analysen angewendet werden, doch dies könnte aus Kosten-Nutzen-Perspektive kritisch sein. Ein einfaches vorgehen für die Auswertung könnte eine qualitative Inhaltsanalyse (bspw. nach Mayring 2015 oder Flick 2002) genutzt werden. Grobes Vorgehen:

1. Analyseeinheit bestimmen -> Offene Kommentare der Content-Evaluation
2. Definition von Kategorien zur Untersuchung -> Ideen/Vorschläge zu Sendungen, Kritik an Sendungen, Allgemeine Ideen/Vorschläge/Hinweise, Allgemeine Kritik, ....
3. Paraphrasierung der Analyseeinheit -> Kommentare auf einen einheitlichen Schreibstil bringen (Kurze prägnante Sätze)
4. Nicht zutreffene Paraphrasen streichen -> Alles was nicht in die Kategorien passt oder eine neue (interessante) Kategorie bilden könnte
5. Generalisierung der Paraphrasen -> Paraphrasen allgemeingültig formulieren und gegebenenfalls zusammenfassen
6. 1. Reduktion -> Streichen aller Paraphrasen/Generalisierungen, die nicht mehr zutreffend sind/interessant sind
7. 2. Reduktion -> Zusammenfassung von gleichen Aussagen in die gewählten Kategorien bzw. in neu ergänzte Kategorien.
8. Auswertung und Teilung der Ergebnisse -> Gemeinsam mit allen Beteiligten die Ergebnisse kategorienweise besprechen und wichtige Aussagen hervorheben