05.06.2020

Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann

Eine deutsche Studie zu Google Trends attestiert dem Statistik-Dienst zu Suchanfragen erhebliche Schwächen. Die dabei festgestellte Unzuverlässigkeit des Tools zeigt auf, dass einige auf den US-Tech-Riesen projizierten Ängste wohl übertrieben sind.
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Alphabet: Google-Mutter nun über eine Billion US-Dollar wert - Google Trends - Analytics-Urteil
(c) Adobe Stock/Andrei - Die Google-Zentrale in Mountain View

Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse. Das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer Studie des deutschen Analyse- und Beratungsunternehmens  Hase & Igel, der Abteilung Very Large Business Applications der Uni Oldenburg, des L3S Research Centers der Uni Hannover und des Radio- und Fernsehsenders NDR. Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt. In der wurde genau dieser Umstand bestätigt.

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Google Trends-Stichproben scheinbar nicht repräsentativ

Der Claim des Internet-Giganten, mit dem das beliebte Tool auch beworben wird, Google Trends bilde die Suchabfragen der User repräsentativ ab, trifft somit nicht zu. Google berechnet die dargestellten Werte anhand von Stichproben. Doch für ein repräsentatives Ergebnis braucht man bekanntlich auch eine Repräsentative Stichprobe. Dieser Umstand scheint nicht gegeben zu sein, Google beteuert freilich das Gegenteil.

Gegen-Argument von Google stimmt nur bedingt

Isabelle Sonnenfeld, Leiterin des Google News Lab für die DACH-Region, meint gegenüber dem NDR: „In der Google-Suche werden jeden Tag Milliarden von Suchanfragen bearbeitet, deshalb ist die in Google Trends verwendete Stichprobe ausreichend“. Die Schwankungen bei den Ergebnissen erklärt sie so: „Wenn ein Suchbegriff in der betrachteten Periode nur ein sehr geringes Suchvolumen aufweist, kann es hier zu kleinen Abweichungen auch in abgeschlossenen Zeiträumen kommen“. Laut Studie gilt dieses Argument aber nur bedingt. Zwar stellte man einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Suchvolumen und Datenqualität fest. Doch damit ließen sich nur etwa die Hälfte der Widersprüche in den Daten erklären.

Was der Internet-Riese alles nicht weiß und kann…

Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann. Das offensichtliche Unvermögen Googles, eine repräsentative Stichprobe aus seinen Usern zu ziehen, zeigt, dass der Tech-Riese scheinbar auf gar nicht so viel Wissen über diese zugreifen kann. Vereinfacht gesagt: Sind in der einen Stichprobe zufällig 20 Prozent mehr Teenager und in der anderen 20 Prozent mehr Pensionisten, verwundert eine starke Divergenz im Ergebnis kaum. Würde Google „alles über uns wissen“ und könnte dieses Wissen auch nutzen, würde das aber nicht passieren.

Eine weitere Aussage von Sonnenfeld gegenüber dem NDR wirkt erhellend: „Würden wir in Google Trends nicht mit Stichproben sondern dem gesamten Datensatz aller Suchanfragen arbeiten, wäre eine Verarbeitung aufgrund der Datenmenge nicht mehr möglich“. Dieser Aussage überrascht zwar nicht, zeigt aber nochmal deutlich, dass auch Google nicht allmächtig ist. Und dass der Internet-Riese vielleicht doch nicht soviel mit unseren Daten anrichten kann, wie vielfach befürchtet. Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann. Das man von Mountain View aus vielleicht auch gar nicht die Menschheit unterjochen will, sondern einfach nur Geschäft machen will, sei an dieser Stelle nur der Vollständigkeit halber erwähnt.

⇒ zur Studie

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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AI Summaries

Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann

  • Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse – das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer deutschen Studie.
  • Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt.
  • Diese bestätigte den Umstand, der auf die Nutzung nicht repräsentativer Stichproben zurückzuführen ist.
  • Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann.
  • Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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