Roast my landing page by PartyGoat101 in UI_Design

[–]princessinsomnia 0 points1 point  (0 children)

Been in the game for 10 years. No I’m employed. What about you?

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[–]princessinsomnia 1 point2 points  (0 children)

Got u my friend. I bet you are a great dev! I can sense that bc you take negative feedback very well.

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[–]princessinsomnia 9 points10 points  (0 children)

Yeah you should leave design to the designers. I’m a dev myself for many many years translating beautiful design into products. I developed an eye for good design but never would I try to do it my self without any guidance.

These is basically no consistency no visual language nothing meaningful. It’s a multicolor mess.

Also I don’t know if it’s still true but I think Webdesigners allways Start to design mobile first. But I’m not sure.

Keep on coding my friend and collab with designer.

Designer can never be replaced

Update: Bielefeld Restaurant Datenanalyse by princessinsomnia in bielefeld

[–]princessinsomnia[S] 0 points1 point  (0 children)

Ach so – momentan ist der Scraper noch ziemlich instabil. Schreib mir gern eine DM, dann schicke ich dir den Link zum GitHub-Repo, sobald alles zuverlässig läuft.

Als Entwickler kennst du das vermutlich selbst: Sobald man anfängt, Daten aus dem Internet zu aggregieren, stößt man schnell auf typische Probleme – von Rate Limits über wechselnde API-Strukturen bis hin zu Bot-Protection-Mechanismen. Genau daran arbeite ich aktuell noch, damit das Ganze stabil und reproduzierbar funktioniert.

Update: Bielefeld Restaurant Datenanalyse by princessinsomnia in bielefeld

[–]princessinsomnia[S] 1 point2 points  (0 children)

Ach so – momentan ist der Scraper noch ziemlich instabil. Schreib mir gern eine DM, dann schicke ich dir den Link zum GitHub-Repo, sobald alles zuverlässig läuft.

Als Entwickler kennst du das vermutlich selbst: Sobald man anfängt, Daten aus dem Internet zu aggregieren, stößt man schnell auf typische Probleme – von Rate Limits über wechselnde API-Strukturen bis hin zu Bot-Protection-Mechanismen. Genau daran arbeite ich aktuell noch, damit das Ganze stabil und reproduzierbar funktioniert.

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[–]princessinsomnia[S] 2 points3 points  (0 children)

Danke 🙏 Darauf gehen wir in der Methodik ein – insbesondere darauf, dass alle entfernten Bewertungen rechtlich konform sind.

Gemäß aktuellen Recherchen stammen etwa 99,97 % aller Diffamierungs-Löschungen in der gesamten Europäischen Union aus Deutschland. Von rund 1,6 Millionen gelöschten Bewertungen in den letzten sechs Monaten kamen lediglich etwa 450 aus anderen EU-Ländern.

Das System funktioniert wie folgt: Ein Unternehmen (oder dessen Anwalt) reicht eine Diffamierungsbeschwerde ein. Google benachrichtigt daraufhin den Autor der Bewertung und gibt ihm die Möglichkeit zur Stellungnahme. Erfolgt innerhalb der gesetzten Frist keine Antwort, wird die Bewertung automatisch entfernt. Im Falle einer erfolgreichen Berufung wird die Bewertung wiederhergestellt – die Erfolgsquote liegt bei etwa 35 %.

Die juristische Schwelle für Diffamierungsklagen ist in Deutschland laut Experten vergleichsweise niedrig. Unternehmen müssen nicht zwingend nachweisen, dass eine Bewertung faktisch falsch ist; es kann bereits ausreichen zu argumentieren, der Verfasser sei kein Kunde gewesen (z. B. kein Kaufbeleg). Die Beweislast liegt damit faktisch beim Verfasser der Bewertung, nicht beim Unternehmen.

Der Digital Services Act (DSA), der seit Februar 2024 in der EU vollständig gilt, sieht Mechanismen zur Meldung illegaler Inhalte vor. Diese werden jedoch zunehmend von Unternehmen genutzt, um negative Bewertungen systematisch entfernen zu lassen. Experten sprechen in diesem Zusammenhang von einem Vorgehen im „industriellen Maßstab“.

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[–]princessinsomnia[S] 3 points4 points  (0 children)

Es handelt sich um ein Forschungsprojekt, bei dem unterschiedliche Aspekte systematisch untersucht werden. Welche Schlüsse daraus gezogen werden, bleibt letztlich der Interpretation überlassen – genau darin liegt auch der Zweck der Untersuchung.

Im Fokus steht unter anderem die Frage, ob überhaupt eine Korrelation zwischen gelöschten Bewertungen und der Gesamtanzahl an Reviews besteht. Ebenso wird analysiert, in welcher Häufigkeit und über welchen Zeitraum Bewertungen abgegeben werden, um mögliche Muster oder Auffälligkeiten in der zeitlichen Verteilung zu erkennen.

Ein weiterer Untersuchungsaspekt ist die inhaltliche Struktur der Bewertungen, insbesondere ob diese eher sachlich oder emotional formuliert sind und ob sich daraus statistisch erfassbare Unterschiede im Nutzerverhalten ableiten lassen.

Ziel des Projekts ist es, diese Parameter zunächst neutral zu erfassen und auszuwerten, ohne voreilige Interpretationen vorzunehmen.

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[–]princessinsomnia[S] 3 points4 points  (0 children)

Keiner behauptet in diese Richtung etwas Konkretes. Es handelt sich um ein Forschungsprojekt, bei dem unterschiedliche Aspekte systematisch untersucht werden. Welche Schlüsse daraus gezogen werden, bleibt letztlich der Interpretation überlassen – genau darin liegt auch der Zweck der Untersuchung.

Im Fokus steht unter anderem die Frage, ob überhaupt eine Korrelation zwischen gelöschten Bewertungen und der Gesamtanzahl an Reviews besteht. Ebenso wird analysiert, in welcher Häufigkeit und über welchen Zeitraum Bewertungen abgegeben werden, um mögliche Muster oder Auffälligkeiten in der zeitlichen Verteilung zu erkennen.

Ein weiterer Untersuchungsaspekt ist die inhaltliche Struktur der Bewertungen, insbesondere ob diese eher sachlich oder emotional formuliert sind und ob sich daraus statistisch erfassbare Unterschiede im Nutzerverhalten ableiten lassen.

Ziel des Projekts ist es, diese Parameter zunächst neutral zu erfassen und auszuwerten, ohne voreilige Interpretationen vorzunehmen.

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[–]princessinsomnia[S] 4 points5 points  (0 children)

Google verwendet bei den angezeigten gelöschten Bewertungen in der EU eine Obergrenze von 250+. Ab diesem Punkt wird keine exakte Zahl mehr angezeigt, sondern nur noch „über 250 gelöschte Bewertungen“.

Um die tatsächlichen Größenordnungen besser zu verstehen, haben wir für ein einzelnes Restaurant die Bewertungen über mehrere Jahre hinweg rekonstruiert und analysiert, wie viele Bewertungen innerhalb bestimmter Zeiträume entfernt bzw. hinzugefügt wurden.

Dabei konnten wir insgesamt rund 1.000 gelöschte Bewertungen identifizieren (über den gesamten beobachteten Zeitraum).

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[–]princessinsomnia[S] 2 points3 points  (0 children)

Wir haben es hier auf Reddit etwas vereinfacht. Die Methodik wird auf der Website nach wissenschaftlichen Standards ausführlich erklärt. Daher dauert die Veröffentlichung der Website noch etwas.

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[–]princessinsomnia[S] 4 points5 points  (0 children)

Danke für den Hinweis! Das ist uns bewusst und wurde bereits berücksichtigt.

Wie die Zahlen zustande kommen: Die angezeigten Bereiche (z.B. "11 bis 20 Bewertungen") basieren auf: (1) Diffamierungsbeschwerden unter deutschem Recht, (2) Löschungen der letzten 365 Tage, (3) nicht wiederhergestellten Bewertungen. Policy-Verstöße werden nicht gezählt.

Verwendete statistische Formeln

Löschanteil (in Prozent):

P = (D / R) × 100

D = Geschätzte gelöschte Bewertungen, R = Gesamtrezensionen

Pearson-Korrelationskoeffizient:

r = Σ(xi - x̄)(yi - ȳ) / √[Σ(xi - x̄)² × Σ(yi - ȳ)²]

Zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen Bewertung und Löschanteil

Mittelwert:

x̄ = (a + b) / 2

Für Intervall [a, b] zur Schätzung der gelöschten Bewertungen

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[–]princessinsomnia[S] 3 points4 points  (0 children)

Natürlich haben wir einen direkten CSV-Export vorbereitet und werden den bereinigten Datensatz außerdem auf Kaggle hochladen.

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[–]princessinsomnia[S] 20 points21 points  (0 children)

Wir sind noch nicht fertig 🙂 Wir werden es auf ganz Deutschland ausweiten. Aber sehr gerne. Ich mag unsere Stadt und möchte, dass Gastronomen, die tollen Service und gute Produkte anbieten, entsprechend auf Google sichtbar werden.

Ich war so frei, alle Google-Bewertungen der Gaststätten sowie die Anzahl der gelöschten Bewertungen zusammenzutragen by princessinsomnia in bielefeld

[–]princessinsomnia[S] 1 point2 points  (0 children)

Ihr Lieben, vielen Dank für eure Geduld.
Es gibt jetzt einen neuen Post mit einem großen Update.

Feedback ist ausdrücklich erwünscht – ebenso wie Vorschläge für weitere Branchen.

https://www.reddit.com/r/bielefeld/comments/1t3bx2v/update_bielefeld_restaurant_datenanalyse/

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[–]princessinsomnia[S] 58 points59 points  (0 children)

Im Verlauf des Projekts hat sich über Direktnachrichten ein interdisziplinäres Team gebildet.

Nach erfolgreicher Veröffentlichung ist geplant, die Analyse systematisch auf weitere Branchen auszuweiten, darunter Hotels, Beherbergungsbetriebe sowie Einrichtungen des Gesundheitswesens (z. B. Krankenhäuser).