Wiener Wissenschaftler lassen Google "hellsehen"

Kann Google hellsehen? Mitnichten, aber zumindest extrem genaue Vorhersagen abliefern, wie die MODUL University Vienna mit einem Forschungsprojekt zeigt. Webseiten für Reiseinformationen liefern Google Daten, die zu besseren und genaueren Vorhersagen von Touristenzahlen für Großstädte verwendet werden können. Das Projekt bildete Teil eines auf den Nutzen neuer Medien für modernes Management ausgerichteten Forschungsfokus der MODUL Uni.

Kann Google hellsehen? Mitnichten, aber zumindest extrem genaue Vorhersagen abliefern, wie die MODUL University Vienna . Webseiten für Reiseinformationen liefern Google Daten, die zu besseren und genaueren Vorhersagen von Touristenzahlen für Großstädte verwendet werden können. Das Projekt bildete Teil eines auf den Nutzen neuer Medien für modernes Management ausgerichteten Forschungsfokus der MODUL Uni.

Die Nutzung von Reiseinformationsseiten ist bei Personen begehrt, die sich für Reisen in näherer Zukunft interessieren. Google Analytics, eine Software für das Erfassen und Analysieren von Website-Nutzungen, sammelt Daten über das User-Verhalten und stellt anonyme Durchschnitts-Statistiken zur Verfügung. Diese Informationen werden derzeit hauptsächlich von IT-Abteilungen für die Optimierung des Webdesigns genutzt.

Ulrich Gunter und Irem Önder vom Department of Tourism and Service Management an der MODUL University Vienna haben nun herausgefunden, dass diese Daten noch viel mehr Aussagekraft besitzen als bisher angenommen. Sie evaluierten die Aussagekraft dieser Daten im Hinblick auf die Prognose zukünftiger Touristenzahlen für Großstädte – einem bedeutsamen Faktor für das Ressourcenmanagement im Tourismus.

Untersuchung von 2008 bis 2014

"Wir analysierten die zentrale Website für Städtetourismus in Wien ", so Gunter zur in "Annals of Tourism Research" publizierten Arbeit. "Unsere Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Ergänzung bestimmter Prognosemodelle mit Google-Analytics-Daten diese Modelle sehr aussagekräftig für das Vorhersagen zukünftiger Touristenzahlen für eine gegebene Destination machen können."

Die verwendeten Google Analytics Variablen umfassten die durchschnittliche Verweildauer pro Besuch und auf den einzelnen Seiten, die Bounce Rate, die Anzahl neuer Besuche und Site-Views, die Anzahl der wiederkehrenden User sowie derer, die von Social Media gekommen sind, die Anzahl aller Besuche sowie die Unique Page Views. All diese Daten wurden für den Zeitraum von August 2008 bis Oktober 2014 erhoben.

Künftig aussagekräftigere Prognosen möglich

Verwendet wurden die Daten vom Team für sogenannte Vektor-Autoregressive (VAR) Modelle. "Insgesamt konnten wir feststellen, dass Modelle, die Google Analytics Daten berücksichtigten, zukünftige Touristenzahlen besser vorhersagen können als jene, die das nicht tun. Insbesondere, wenn es um Vorhersagezeiträume von drei bis zwölf Monaten geht", so Önder.