NRW Tourismus-Hackathon · destination.one
Sie ist eine Beziehung — zwischen einem Ort, der Frage, die jemand stellt, und dem Moment, in dem er sie stellt.
Relevanzkompass Sauerland · 300 Ausflugsziele · Open Data NRW
Das Problem
Wer entscheidet, welche Ziele oben auf der Website stehen, im Newsletter landen oder am Tresen empfohlen werden, tut das heute aus Erfahrung. Der naheliegende Ausweg ist eine Kennzahl. Nur: Relevanz wofür?
Im Sommer ein Höhepunkt — bei Dauerregen eine Zumutung.
Im eigenen Ort bedeutend — landesweit unsichtbar.
Beides in eine Zahl zu pressen heißt, die Frage wegzudefinieren.
Der Ansatz
Ebene 1
Wie bedeutend ist der Ort überhaupt: Bewertungen, Pflegezustand, Internetpräsenz, Erreichbarkeit.
liegt fest
Ebene 2
Welche Eigenschaften er hat: wetterfest, familientauglich, kulturell, barrierefrei.
liegt fest
Ebene 3
Wofür gefragt wird: Zielgruppe, Wetterlage, Vergleichsebene, harte Ausschlusskriterien.
pro Anfrage
Zusammengesetzt wird erst in dem Moment, in dem jemand fragt — deshalb ändert sich der Wert, ohne dass Daten neu erhoben werden.
Die Rechnung
score = grundrelevanz × eignung^β × situation^γ
Ein Freizeitpark unter freiem Himmel, Grundrelevanz 95, Wetter-Eignung 10, Regentag:
multipliziert — so rechnet das Modell
Fällt an diesem Tag nach unten durch.
gewichtet addiert — der Fehler
Stünde trotz Regen weit oben.
Addition erlaubt Kompensation: Ein hoher Grundwert überstrahlt jede Unpassung. Genau das darf nicht passieren.
Maßstab
Rohwerte lassen sich nicht gegeneinander halten — 3.116 Bewertungen gegen 4,7 Sterne gegen fünf Bilder. Jedes Signal wird in seinen Rang innerhalb einer Vergleichsgruppe übersetzt: besser als X Prozent der anderen.
Achse 1
Ein Dorfmuseum tritt gegen Museen an, nicht gegen Freizeitparks.
Achse 2
Wahlweise gegen den eigenen Ort, den Kreis oder die ganze Region.
Derselbe Ort: lokal ein Leuchtturm, überregional eine Nische. Beides gilt.
Was wir gelernt haben
Pflegezustand und Portal-Reichweite messen beide das Angebot. Das Modell hätte alte Redaktionsentscheidungen bestätigt und es Messung genannt.
Geplantes Nachfrage-Signal, gemessene Abdeckung: 2 von 100 Zielen — einer davon ein Fehltreffer. Verworfen.
OSM-Umfeld, POI-Dichte und Fotoaufkommen hingen mit 0,40 bis 0,68 zusammen. Die Gewichte stammen seitdem aus dieser Matrix.
199 von 300 Zielen, nachweislich unabhängig von der Umgebungsdichte (−0,14). Damit hat das Modell erstmals eine Nachfrageseite.
Was dabei herauskam
Bewertungen im Median bei Natur-Zielen (n=60)
Bewertungen im Median bei Kultur-Zielen (n=97)
des Datenbestands sind Kultur-Ziele
Natur-Ziele sammeln rund das Neunfache an Bewertungen — bei einem Bestand, der zu drei Vierteln aus Kultur besteht. Wo gepflegt wird und wo nachgefragt wird, fällt auseinander. Ohne Nachfrage-Signal war das schlicht unsichtbar.
Bedienung
Keine Regler, keine Formeln. Aus Ihrem Satz werden Gewichtung, Zielgruppe, Wetterlage und Vergleichsebene abgeleitet — jede Ableitung wird angezeigt und lässt sich überschreiben.
| Ihr Satz | Was das Modell daraus ableitet |
|---|---|
| „Für die dauerhafte Darstellung auf der Website“ | Zielgruppe und Wetter aus · Pflegezustand und Auffindbarkeit hoch · ganze Region |
| „Für die Beratung in der Tourist-Information bei Regen“ | Wetterlage Regen, stark gewichtet · Bewertungen und ÖPNV hoch · Vergleich auf Kreisebene |
| „Wo lohnt sich Datenpflege am meisten?“ | Pflegezustand auf null — damit Lücken sichtbar werden, statt sich zu belohnen |
Ehrlich bleiben
Natur ist bewusst überproportional gezogen, damit der Wetterkontext etwas zu bewegen hat.
Modelliert aus Typ und eigener Domain. Produktiv gehört dort eine echte Websuche hin.
199 von 300 Zielen. Kein Treffer heißt „nicht zuzuordnen“, nicht „unbeliebt“.
Für einen Prototyp vertretbar. Ein daraus abgeleiteter Wert gehört nicht dauerhaft in ein Datenprodukt.
Relevanzkompass Sauerland
300 Ausflugsziele im Sauerland, sortiert nach dem, was Sie gerade brauchen. Schreiben Sie einen Satz — den Rest macht das Modell.
NRW Tourismus-Hackathon 2026 · destination.one · Daten: Open Data NRW Tourismus