Hotelbewertungen überblicken und auswerten

28.06.2022

Bewertungen statt Sterne – wer reist, orientiert sich heute an den Rezensionen anderer Reisender. Mit künstlicher Intelligenz entwickelten Studierende der OST – Ostschweizer Fachhochschule ein Analyseinstrument von Rezensionen, wie sie auf Booking, Tripadvisor und Co. zu Millionen stehen. Dank der interdisziplinären Zusammenarbeit von Wirtschaftsinformatikern in St.Gallen und Elektrotechnikern in Rapperswil kann die WTT Wissenstransferstelle der OST seit einem Jahr Praxisprojekte mit Fokus «künstliche Intelligenz» anbieten. Dieses erweiterte Angebot wird durch die IT-Bildungsoffensive des Kanton St.Gallen ermöglicht. Das erste Team präsentierte nun Mitte Juni seine Ergebnisse. Projektpartner waren das Turmhotel Victoria in Davos, das Hotel Kulm in Arosa und St.Gallen-Bodensee-Tourismus. 

Kompetenzen zusammenführen
«Wir Wirtschaftsinformatiker übersetzen die Sprache der Unternehmen in die Sprache der Technik», erklärt der studentische Projektleiter Niels Ham. Mit seinen fünf Kollegen kümmerte er sich also um die Bedürfnisse der Auftraggeber. Damit Hotels eine handliche Übersicht über die unzähligen Rezensionen erhalten, konzipierten die Studierenden ein sogenanntes Cockpit: Es soll die Daten von Bewertungsplattform absaugen – nicht nur in Form von Zahlen, sondern auch qualitative Feedbacks als Texte. Diese Rezensionen werden dann in Grafiken dargestellt, geordnet nach aussagekräftigen Kategorien wie Lage, Zimmer, Essen oder Service. Zudem zeigt das Cockpit eben, wie viele Bewertungen positiv, neutral oder negativ waren. «Die Rezensionen mehrerer Plattformen könnten später auch alle aus unserem Tool beantwortet werden», erzählt Niels Ham. Spannend werde es, wenn die Hotels die Entwicklungen in der Gästezufriedenheit mit Ereignissen wie grossen Kongressen abglichen. 

Lernen, was Texte meinen
«Mit Buchstaben, Wörtern und Sätzen kann eine Software zunächst nichts anfangen», erzählen die beiden Elektrotechniker Tobias Rothlin und Giovanni Triulzi. Deshalb war es ihre Aufgabe, einen Algorithmus zu entwickeln, der das schafft. «Natural Language Processing» heisst diese noch junge Art der digitalen Textverarbeitung – zunächst von Buchstaben in Zahlen. Diese müssen dann wieder eine Bedeutung erhalten und schlussendlich fürs Cockpit kategorisiert werden. Keine einfache Aufgabe: Auf dem Markt existieren zwar seit Kurzem erste solcher «Maschinen». Ihr Inneres offenbaren sie jedoch nicht. «Wir stürzten uns in die wenige Literatur und probierten alles aus, was hilfreich schien», so Tobias Rothlin. 

Damit die Software die Bewertungstexte von den Plattformen zu verstehen lernt, muss sie zunächst mit eigenen Daten trainiert werden. In aufwendiger Arbeit mussten die Studierenden das Modell also mit realen Bewertungen füttern – ihm sagen, was gut und schlecht ist. «Man darf es aber nicht zu lange trainieren, sonst generalisiert es nicht mehr», erzählt Giovanni Triulzi. «Irgendwann kommt der Punkt, wo das Modell beginnt, jede Bewertung auswendig zu lernen. Kommt dann eine neue, ist es überfordert.» Das sei wie bei den Studierenden, die auf Prüfungen auswendig lernten, statt im grossen Bild generelle Zusammenhänge zu erkennen. 

Fachübergreifender Mehrwert 
Mit ihrem Prototyp sind die Studierenden sehr zufrieden. Dank geeigneter Modellarchitektur und entsprechendem Training ordnet er rund 90 Prozent der Rezensionen richtig ein. Damit könnte das Tool Hotelmanager merklich entlasten. «Mit unseren Handlungsempfehlungen kann nun ein Entwicklungsteam den Schritt vom Prototyp zur einsatzfähigen Software vorantreiben», freut sich Niels Ham. Auch die Techniker ziehen positive Bilanz über die neue Kooperation: «Die Wirtschaftsingenieure haben unsere Maschine hervorragend verkauft.»