Top-Betriebe mit der niedrigsten Löschquote bei Bewertungen u/princessinsomnia

Der Projektleiter ist im Urlaub, daher übernehme ich heute.
Im Verlauf des Tages posten wir die Tops und Flops verschiedenster Branchen – von Friseuren über Autowerkstätten bis hin zu Ärzten.

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

Methodik (kurz zusammengefasst)

Ich habe im Mai 2026 insgesamt 378 Restaurants in Bielefeld über Google Search (nicht Maps) analysiert.

Suchbegriffe u. a.: Restaurant, Café, Döner, Pizzeria, Bistro, Bar.

Die Datenerhebung erfolgte automatisiert (Playwright), jeweils über mehrere Suchseiten pro Begriff.

Zentrale Idee der Analyse:

Google zeigt gelöschte Bewertungen nur als Bereiche an (z. B. „11–20“).

Für die Auswertung habe ich den jeweiligen Mittelwert als Schätzer verwendet.

Beispiel:

- 2–5 → 3,5

- 11–20 → 15,5

- >250 → ~325 (approximiert)

Metrik:

Löschanteil = (geschätzte gelöschte Bewertungen / Gesamtbewertungen) × 100 // Zeitraum 365

Zusätzlich wurde der Zusammenhang zwischen Bewertung und Löschrate mittels Pearson-Korrelation untersucht.

Wichtige Einschränkungen:

- Alle Werte sind Schätzungen (Intervall-basierte Approximation)

- Google zeigt nur Löschungen wegen Diffamierungsbeschwerden (letzte 365 Tage)

- Nicht alle Restaurants stellen diese Daten bereit

Falls Interesse besteht, kann ich die vollständige Methodik und Rohdaten teilen.