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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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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

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