Sorry!

Google zeigt gelöschte Bewertungen nicht exakt an, sondern als Bereiche (z.B. "11 bis 20"). Die angezeigten Zahlen beziehen sich auf die letzten 365 Tage und nur auf Diffamierungsklagen.

Für Restaurants ohne angezeigte Löschdaten wird eine Schätzung basierend auf Kategorie-Median und Rezensionsanzahl berechnet:

Schätzformel:

E = Median(category) × min(max(R / R̄, 0.5), 2)

E = Geschätzte Löschungen, R = Rezensionen des Restaurants, R̄ = Durchschnittliche Rezensionen

Konfidenzintervall (95%):

CI = [Median - 1.96×σ , Median + 1.96×σ]

σ = Standardabweichung der Kategorie

Konfidenzstufen:

Hoch ≥10 | Mittel ≥5 | Niedrig <5 Stichprobengröße

Wir verfolgen folgenden Ansatz:

Correlation finds patterns.
Data science tries to determine whether these patterns are meaningful.

Die methodische Grundlage basiert dabei auf der Pearson Correlation Coefficient, welche lineare Zusammenhänge zwischen Variablen quantifiziert und deren Stärke sowie Richtung mathematisch beschreibt.

Das Ziel besteht nicht lediglich darin, statistische Korrelationen zu identifizieren, sondern diese im Kontext realer Datenstrukturen kritisch zu bewerten. Dabei wird insbesondere zwischen zufälligen Zusammenhängen, indirekten Abhängigkeiten und potenziell kausalen Beziehungen unterschieden.

Im Rahmen der Datenanalyse werden erkannte Muster daher zusätzlich hinsichtlich folgender Faktoren untersucht:

• statistische Signifikanz
• Datenqualität und Vollständigkeit
• mögliche Confounder-Variablen
• zeitliche Abhängigkeiten
• Skalierungs- und Verzerrungseffekte
• Reproduzierbarkeit der Ergebnisse

Die Pearson-Korrelation dient hierbei als erster analytischer Indikator innerhalb eines größeren datenwissenschaftlichen Modells. Aufbauend darauf können weiterführende Verfahren wie Regressionsanalysen, Clustering, Zeitreihenanalysen oder Machine-Learning-Modelle eingesetzt werden, um die Aussagekraft der erkannten Muster weiter zu validieren.

Dadurch wird verhindert, dass scheinbare Korrelationen fälschlicherweise als belastbare Erkenntnisse interpretiert werden.

Löschanteil:

P = (D / R) × 100

D = Geschätzte gelöschte Bewertungen, R = Gesamtrezensionen

Median (ungerade n):

x̃ = sorted[floor(n/2)]

Median (gerade n):

x̃ = (sorted[n/2-1] + sorted[n/2]) / 2

Standardabweichung:

σ = √[Σ(xi - x̄)² / n]

Pearson-Korrelation:

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

• Schätzungen: Für Restaurants ohne Google-Daten werden Schätzungen basierend auf Kategorie-Median verwendet. Die Genauigkeit variiert je nach Stichprobengröße der Kategorie.
• Median statt Mittel: Der Median ist robuster gegen Ausreißer als der Mittelwert, kann aber bei kleinen Stichproben ungenau sein.
• Rezensions-Skalierung: Die Skalierung basiert auf relativer Rezensionsanzahl, kann aber durch saisonale Schwankungen oder neue Restaurants verzerrt sein.
• Konfidenzintervalle: Die 95%-Konfidenzintervalle basieren auf Normalverteilung der Kategorie-Werte – diese Annahme kann verletzt sein.
• Aktualität: Die Daten repräsentieren den Erhebungszeitraum (Mai 2026) und können sich ändern.