Google Trends täuscht: So nutzt man die Daten richtig im Machine Learning

Google Trends ist ein unverzichtbares Werkzeug, das von Journalisten, Datenwissenschaftlern und Forschern gleichermaßen genutzt wird, um menschliches Verhalten in großem Maßstab zu analysieren. Die Plattform bietet einen schnellen Einblick in Suchtrends und ermöglicht es, Themen in Echtzeit zu verfolgen.

Doch hinter der scheinbaren Einfachheit verbirgt sich eine entscheidende Eigenschaft der Daten: Sie sind normalisiert und relativ. Jeder Trendwert wird im Verhältnis zum höchsten Suchvolumen des gewählten Zeitraums skaliert und reicht von 0 bis 100. Das bedeutet, dass die Zahlen nicht die tatsächliche Anzahl der Suchanfragen widerspiegeln, sondern lediglich die relative Popularität im Vergleich zu anderen Suchanfragen darstellen.

Für Zeitreihenanalysen und Machine‑Learning‑Modelle kann diese Normalisierung zu Fehlinterpretationen führen. Wenn man beispielsweise versucht, Trends mit externen Messgrößen zu korrelieren oder Vorhersagemodelle zu bauen, kann die fehlende absolute Skalierung zu übermäßiger Anpassung und unzuverlässigen Ergebnissen führen. Um dem entgegenzuwirken, sollten Analysten die Daten zunächst in einen Kontext setzen, etwa durch Vergleich mit historischen Spitzenwerten, oder zusätzliche externe Datenquellen nutzen, um die relative Skala zu normalisieren.

Die Lösung liegt in einer sorgfältigen Vorverarbeitung: Vergleiche Trends nur innerhalb desselben Zeitraums, berücksichtige Saisonalität, und wenn möglich, ergänze die Daten mit tatsächlichen Suchvolumen aus anderen Quellen. Nur so lässt sich die Kraft von Google Trends in robusten Machine‑Learning‑Modellen nutzen, ohne von der zugrunde liegenden Normalisierung getäuscht zu werden.