Bewertiq — Bielefeld Datenanalyse

Edit: aktuelle Roadmap

- Ärzte, Krankenhäuser etc

- Anwälte, Steuerberater etc

- Werkstätten, Vertragswerkstätten, Autohäuser etc

Wissenschaftliche Untersuchung gelöschter Google-Bewertungen

Untersucht wird die Verfügbarkeit und Häufigkeit von gelöschten Bewertungen aufgrund von Beschwerden wegen Diffamierung. Daten gesammelt im Mai 2026 via Google Search.

Edit: Falls ihr das Video über die App schaut: Einfach kurz herunterladen, dann ist die Bildqualität deutlich besser.

Dank eures Feedbacks haben wir viele spannende Verbesserungsideen gesammelt, die wir jetzt nach und nach umsetzen.

Zuerst haben wir die Nutzerfreundlichkeit verbessert: Der ganze technische „Nerd-Kram“ ist jetzt über den Bereich Forschung erreichbar, damit die Hauptansicht übersichtlicher bleibt.

Schaut euch gerne die neue Hauptansicht an und sagt uns, was ihr davon haltet. Wir freuen uns auf euer Feedback!

Danke euch! 🙌

Mehr Infos: https://www.reddit.com/r/bielefeld/comments/1t3bx2v/update_bielefeld_restaurant_datenanalyse/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button

u/amgit

Hat sehr schön ausgearbeitet, welche Restaurantbewertungen gelöscht wurden. Wir haben dasselbe bereits für Bielefeld gemacht und scrapen gerade Düsseldorf. Ziel ist es, deutschlandweit alle Daten zusammenzutragen.

https://www.bewertiq.org/

Wir suchen Alpha-Tester!
Nehmt die Webseite auseinander 😃

Was gefällt euch?
Was wünscht ihr euch?

Wir freuen uns auf euer Feedback!

Bewertiq — Bielefeld Datenanalyse

https://google-review-pilot.vercel.app/

https://google-review-pilot.vercel.app/

Nur mit eurer Hilfe haben wir das geschafft!

Wir sind zwei Wochen vor dem offiziellen Release, der alle Städte in Deutschland umfassen wird.

Das Team wächst, und bevor wir diesen Schritt gehen, möchten wir dem Sub, der alles gestartet hat, die Möglichkeit geben, Feedback zu geben:

Was wollt ihr? Was fehlt euch? Was gefällt euch nicht?

I didn’t make it in time. Runway was short as fuck. Had to go around twice.

Die Aggregation der Daten zu Ärztinnen und Ärzten hat begonnen. Die ersten Ergebnisse sind bereits sehr interessant.

Jemand hatte nach der „Cheaty“-Bewertung gefragt. Das System läuft aktuell viermal täglich, da Google diese Informationen nur schrittweise ausrollt. Bei vielen Betrieben sind daher derzeit noch keine vollständigen Daten verfügbar. Ich hoffe, der Beitrag erreicht die Person, die die Frage gestellt hat.

Aus methodischer Sicht ist eine gelöschte Bewertung bei insgesamt 124 Bewertungen und einem Durchschnitt von 4 Sternen ein typisches Muster für vereinzelte unzufriedene Kunden. Solche Ausreißer sind in dieser Größenordnung statistisch erwartbar und haben in der Regel nur einen geringen Einfluss auf den Gesamtmittelwert.

https://openai.com/index/where-the-goblins-came-from/

Die interaktive Website ist fast fertiggestellt. Die Veröffentlichung ist für Ende der ersten Maiwoche geplant.

Wir nehmen in den Kommentaren gerne Vorschläge an, welche Branche wir uns als Nächstes anschauen sollen.

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).

Die Methodik wurde inzwischen unabhängig verifiziert.

Kurz zur Studie:

• Fokus: Verfügbarkeit und Häufigkeit gelöschter Google-Bewertungen
• Kontext: Beschwerden im Zusammenhang mit Diffamierung

Weitere Details folgen bald.

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.

Hinweis:

Die Website wird bis Ende der Woche veröffentlicht. In der Zwischenzeit werden die Daten weiter bereinigt.