In den frühen Tagen von Eat nutzten wir grobe Durchschnitte, so wie fast jede andere Bewertungsplattform. Mit der Zeit haben wir gemerkt, dass dies gegenüber Restaurants mit einer hohen Anzahl von Kritiken (über 20) unfair ist. Egal wie gut das Restaurant auch ist, der Durchschnittswert würde immer fallen desto mehr Kritiken geschrieben werden. Wohingegen Restaurants mit weniger Rezensionen bessere Durchschnitte erzielen könnten.

Obwohl die Menge an Bewertungen die Verlässlichkeit in Theorie eigentlich erhöhen sollte, kann es praktisch jedoch zu Abweichungen kommen. Manche Kritiker könnten höhere oder niedrigere Bewertungen abgeben, um einen größeren Gesamteffekt auf den Durschnitt zu haben. Und auch Restaurants können einfach mal einen schlechten Tag haben.

Wahrscheinlich hätte es nicht viele Beschwerden über diesen Mechanismus gegeben, aber es hat uns schon immer gestört. Deshalb haben wir Statistiker um Rat gebeten und mit Ihren Vorschlägen ein besseres System entwickelt.

Um den Missbrauch des Systems zu verhindern, haben wir uns entschieden, die Berechnungsmethode nicht vollständig zu offenbaren. Die Grundidee ist, dass die Kritiker, die am wenigsten mit der Mehrheit übereinstimmen, weniger Einfluss auf die kalkulierten Bewertungen haben. Wir glauben, dass dieses System am fairsten und vernünftigsten ist. Jetzt haben Restaurants mit einer hohen Anzahl von Bewertungen auch wieder eine faire Chance.

In the early days of Eat, we used raw averages, just like almost every other review site. Over time, we noticed that it isn't fair towards restaurants that have a large number of reviews (such as over 20). No matter how good the restaurant, its average rating would always begin to drop as more reviews rolled in, whereas restaurants with fewer reviews would always have better averages.

Although the amount of reviews should technically increase reliability, it doesn't always work that way in practice. Some reviewers may give higher or lower ratings in order to have a bigger effect on the average rating, and sometimes a restaurant might just have an individual bad day.

We probably could've gotten away with all that without anyone complaining much, but it always bothered us. That's why we asked statisticians for advice, and based on their suggestions, we have developed a better system.

In order to prevent abuse of the system (difficult as though it would be), we've made the decision to not fully disclose the method of calculation. The basic idea is that those reviewers, whose ratings are most in conflict with the majority, have less influence on the calculated ratings than they would otherwise have. We believe that this system is the fairest and most reasonable one, and the "Best restaurants" list now gives restaurants with a larger amount of reviews a fair chance as well.