Wie Künstliche Intelligenz Online Bewertungen analysiert

Online Bewertungen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz richtig auswerten.

Ein besonders spannender Bereich ist die Sentiment-Analyse, die Touristenbewertungen auswertet, um Trends und Kundenzufriedenheit zu verstehen.

Eine aktuelle Studie von Omid Shafiezad (HTW Berlin) und Hamid Mostofi (TU Berlin) untersuchte mit KI, wie Touristen die Lebensmittelqualität in Berliner Restaurants bewerten. Mithilfe von über 100.000 Online-Bewertungen wurde analysiert, welche kulinarischen Erlebnisse besonders positiv oder negativ wahrgenommen wurden.

In diesem Artikel erfährst du:

✔ Was Sentiment-Analyse ist und wie sie funktioniert

✔ Welche Erkenntnisse die Studie über Berlins Restaurants liefert

✔ Wie KI-gestützte Analyse den Tourismus und die Gastronomie optimiert

Was ist eine Sentiment-Analyse? Hier für KI-gestützte Bewertung von Kundenmeinungen

Die Sentiment-Analyse ist eine Methode der Künstlichen Intelligenz, die Emotionen und Stimmungen in Texten analysiert. Sie wird in der Tourismusbranche eingesetzt, um Kundenbewertungen auf Plattformen wie Google, TripAdvisor oder Yelp automatisch auszuwerten.

Sternebewertungen und Textbewertungen passen nicht immer zusammen

Methoden der Sentiment-Analyse:

• Lexikonbasierte Methoden: Wörter werden mit vordefinierten positiven oder negativen Bewertungen abgeglichen.

• Maschinelles Lernen (ML): KI-Modelle lernen aus bestehenden Bewertungen, um neue Texte automatisch einzuordnen.

• Hybride Methoden: Kombination aus Lexikon- und ML-Ansätzen für höhere Präzision.

Die Studie nutzte die VADER-Analyse (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner), ein leistungsstarkes Tool für die Analyse von Social-Media- und Online-Bewertungen.

Wie wurde die Studie durchgeführt? (Methodik & Datenbasis)

Die Forscher analysierten über 100.000 Bewertungen von 250 Berliner Restaurants zwischen 2022 und 2024.

Ablauf der Analyse:

• Datensammlung: Reviews aus verschiedenen Plattformen wurden gesammelt.

• Datenbereinigung: Nicht-englische Texte (da VADER nicht gut mit nicht englischen Texten arbeitet) und irrelevante Beiträge wurden entfernt.

• Sentiment-Analyse: Jeder Bewertung wurde ein Score von -1 (negativ) bis +1 (positiv) zugewiesen.

• Vergleich mit Sternebewertungen: KI-Sentiment-Scores wurden mit den klassischen Sternebewertungen der Restaurants abgeglichen.

Das Ziel: Erkennen, ob Sternebewertungen und geschriebene Rezensionen die gleiche Kundenzufriedenheit widerspiegeln.

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie

Mehrheitlich positive Bewertungen für Berliner Restaurants

Über 60 % der Bewertungen waren positiv, etwa 25 % neutral und weniger als 15 % negativ.➡ Dies zeigt eine hohe Zufriedenheit der Touristen mit der Berliner Gastronomie.

Unterschiede zwischen Restauranttypen

Die Studie untersuchte vier verschiedene Kategorien von Restaurants und verglich deren durchschnittliche Sentiment-Scores:

Restauranttyp	Durchschnittlicher Sentiment-Score
Restaurants (allgemein)	0.592996
Kebap-Restaurants	0.612254
Pizzerien	0.606561
Burger-Restaurants	0.629566

• Burger-Restaurants erzielten die besten Bewertungen – insbesondere wegen Geschmack und Preis-Leistungs-Verhältnis.

• Pizzerien schnitten schlechter ab – vor allem wegen Lieferproblemen und inkonsistenter Qualität.

• Kebap-Restaurants lagen im Mittelfeld, wurden aber für schnelle, günstige Mahlzeiten geschätzt

• Klassische Restaurants erhielten etwas niedrigere Bewertungen, möglicherweise aufgrund höherer Erwartungen an Service und Qualität.

  
  

Wichtige Erkenntnis: Klassische Restaurants haben zwar die vielfältigste Speisekarte, müssen sich aber intensiver mit Kundenerwartungen auseinandersetzen als spezialisierte Restaurants.

Schwache Korrelation zwischen Sternebewertungen und Sentiment-Scores

Der Korrelationskoeffizient zwischen Sternebewertungen und Sentiment-Scores lag bei nur 0,19.

Das bedeutet: Sternebewertungen allein sind oft nicht aussagekräftig genug!

Die KI-Analyse zeigt genauere Einblicke in Kundenmeinungen, da sie die Tonalität von Rezensionen auswertet.

📢 Tipp für Gastronomen: Nicht nur auf Sterne achten – Kundenfeedback gezielt mit Sentiment-Analyse auswerten!

Warum ist KI-gestützte Bewertungs-Analyse für den Tourismus so wertvoll?

Genaue Bewertungs-Analyse für bessere Entscheidungen

KI kann tausende Bewertungen in Echtzeit analysieren und Trends erkennen.

Hoteliers und Gastronomen sehen sofort, welche Aspekte Touristen besonders schätzen – und wo Verbesserungsbedarf besteht.

Echtzeit-Monitoring der Kundenzufriedenheit

KI ermöglicht ein sofortiges Reputationsmanagement.

Schlechte Rezensionen können frühzeitig erkannt und Probleme direkt gelöst werden.

Restaurants und Hotels können ihre Marketing- und Service-Strategien anpassen.

Wettbewerbsanalyse und Marktchancen

Durch KI können Unternehmen ihre Wettbewerber im Blick behalten.

Welche Restaurants bekommen die besten Bewertungen?

Welche Beschwerden sind bei anderen häufig?➡ Solche Erkenntnisse helfen, sich strategisch am Markt zu positionieren.

FAQ – Häufig gestellte Fragen zu Bewertungs-Analyse im Tourismus

Was ist Sentiment-Analyse?➡ Eine KI-Technologie, die Kundenbewertungen automatisch auf positive, neutrale oder negative Stimmung analysiert.

Warum ist Sentiment-Analyse für Restaurants wichtig?➡ Sie zeigt, was Kunden wirklich denken – oft präziser als Sternebewertungen.

Können Hotels und Reiseunternehmen Sentiment-Analyse nutzen?➡ Ja! Hotels können damit Gästebewertungen auswerten und ihre Dienstleistungen gezielt verbessern.

Ist KI im Tourismus die Zukunft?➡ Definitiv! Automatisierte Systeme und datengetriebene Entscheidungen optimieren das Kundenerlebnis und verbessern den Service.

Über die Autorin:

Dieser Beitrag wurde von Manuela Machner, Expertin für Künstliche Intelligenz im Tourismus, verfasst. Sie unterstützt Unternehmen dabei, KI-gestützte Tools effektiv einzusetzen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.