Methodik
Stand: Juni 2026
Was MoinScout zeigt
MoinScout fokussiert sich auf 9 Mass-Market-Kategorien für den Alltag: Norddeutsch, Türkisch, Levantinisch, Griechisch, Asia, Vegan, Döner, Pizza, Burger. Diese Auswahl deckt das ab, wonach die meisten Hamburger:innen täglich essen wollen, nicht jede Küchenrichtung.
Für jedes Restaurant zeigen wir Rating, Reviews und einen eigenen Score: den VeriScore. Der VeriScore prüft Muster in den Bewertungen, die auf Manipulation hindeuten könnten.
Was MoinScout nicht zeigt
Wir zeigen rund 28% der Hamburger Restaurants und Imbisse. Was fehlt:
- Küchenrichtungen außerhalb unserer 9 Kategorien (Indisch, Vietnamesisch, Spanisch, Französisch, Steakhouse, Cafés mit eigener Karte und weitere)
- Restaurants ohne Google-Maps-Präsenz (kleine Buden, neue Lokale)
- Restaurants mit weniger als 50 Bewertungen (zu dünne Datenbasis für unsere Signale)
Coverage pro Bezirk
Vergleich unsere Restaurants gegen OpenStreetMap-Daten (amenity=restaurant + fast_food, Stand Juni 2026):
| Bezirk | In Hamburg | Bei uns | Coverage |
|---|---|---|---|
| Bergedorf | 120 | 46 | 38.3% |
| Wandsbek | 399 | 139 | 34.8% |
| Hamburg-Mitte | 1.140 | 346 | 30.4% |
| Eimsbüttel | 439 | 117 | 26.7% |
| Altona | 548 | 143 | 26.1% |
| Harburg | 193 | 46 | 23.8% |
| Hamburg-Nord | 540 | 119 | 22.0% |
| Gesamt | 3.379 | 956 | 28.3% |
Hamburg-Mitte hat im absoluten Vergleich die meisten Restaurants (1140) - das ist Innenstadt-Realität, nicht Bias. Hamburg-Nord ist die schwächste Coverage in unserem Datensatz - wahrscheinlich überproportional Küchen außerhalb unserer 9 Kategorien (Eppendorf, Hochschulnähe, internationale Vielfalt).
Wie der VeriScore funktioniert
Der VeriScore startet bei 5.0 und sinkt anhand von sechs Signalen. Vier Signale kommen aus täglichen Snapshots: Wir speichern jeden Tag Rating und Review-Anzahl jedes Restaurants. Das macht Bewegung sichtbar:
- Datenbasis (Fragility): wie belastbar ist der Rating-Mittelwert bei der Sample-Größe?
- Jüngste Reviews vs. Schnitt (Divergence): weichen die neuesten Reviews vom Gesamtbild ab?
- Wachstumsmuster (Burst): gab es plötzliche Review-Wellen?
- Bewertungs-Entfernungen (Drops): wurden Reviews gelöscht, und in welche Richtung haben sich die Sterne dabei bewegt?
Die anderen zwei Signale prüfen die fünf Reviews, die Google ausliefert: Textqualität (konkrete Erlebnisse vs. generische Phrasen) und Anomalien (Reviews wie aus Vorlage geschrieben).
Wichtig: Der VeriScore unterscheidet die Richtung. Drops mit fallenden Sternen lesen wir als Manipulation (gekaufte Bewertungen wurden bereinigt). Drops mit stabilen oder steigenden Sternen lesen wir als Bombing-Opfer (negative Fake-Reviews wurden bereinigt - das Restaurant war Opfer, kein Täter).
Was der VeriScore nicht kann
- Account-Alter oder Lifetime-Reviews der Bewerter prüfen
- Mehr als die 5 Reviews lesen, die Google pro Restaurant ausliefert
- Profil-Echtheit, Photo-Counts, Local-Guide-Status sehen
- Googles offizielles Transparenz-Banner anzeigen (nur im Maps-UI sichtbar)
VeriScore = Muster-Check, kein Wahrheits-Garant. Ein VeriScore von 5.0 heißt: keine sichtbaren Manipulations-Spuren. Nicht: garantiert echt. Aber besser als blind nach Sternen.
Quellen
- Restaurant-Daten: Google Places API (täglicher Scrape)
- Coverage-Vergleich: OpenStreetMap (Overpass API, amenity=restaurant + fast_food)
- Text-Analyse: Anthropic Claude Haiku 4.5 auf die fünf von Google ausgelieferten Reviews