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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kind vor dem 13. Lebensjahr online auf explizite oder gewalttätige Inhalte stößt?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

~1 zu 1

.9 children encounter explicit content online before age 13

54% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

Bezugsrahmen variieren — als typische Lebenszeit-Chance eines Erwachsenen dargestellt. Methode ansehen.

Technik · geprüft 2026-04-19
Evidenzqualität 4.88/5

Bewertungsergebnis nach acht Dimensionen gemäß der Qualitätsrubrik . Jede Dimension wird mit 1–5 bewertet.

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
5/5
D4 Unsicherheit
5/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.88/5
Direkte Evidenz
Source Government statistic · Ofcom (2024)
Lebenszeit, Untergruppe jedes Band = 10× seltener → an Ihre Faktoren angepasst Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
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  1. Deine Faktoren
A child's tablet lying face-down on a kitchen table beside a glass of orange juice, flat vector illustration in muted tones.

Wahrgenommen

Die meisten Eltern glauben, die Lage im Griff zu haben. Sie haben elterliche Filter installiert, YouTube Kids eingerichtet und das Gespräch darüber geführt, nicht auf seltsame Links zu klicken. Umfragen finden durchweg, dass Eltern die Exposition ihrer Kinder gegenüber explizitem Material im Internet unterschätzen. Die Forschung von Ofcom 2024 ergab, dass 32 % der britischen Kinder im Alter von 8-17 Jahren angaben, im vergangenen Jahr etwas Beunruhigendes oder Unangenehmes online gesehen zu haben, aber nur 20 % der Eltern glaubten, dass ihr Kind eine solche Erfahrung gemacht hatte. Die Kluft vergrößert sich mit dem Alter: Wenn ein Kind 12 ist, sind die Chancen, dass es auf Pornografie, grafische Gewalt oder Selbstverletzungsinhalte gestoßen ist, weit höher, als die meisten Eltern vermuten. Das mentale Modell der Eltern lautet »vielleicht könnte es passieren, wenn wir nicht vorsichtig sind«. Die Daten besagen, dass es für die Mehrheit bereits geschehen ist.

Grobe Schätzung: Die meisten Eltern glauben, dass Kindersicherungen und Aufsicht die Exposition erheblich reduzieren; die tatsächliche Begegnungsrate ist weit höher, als sie annehmen

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

~54 % der Teenager berichten von einer ersten Exposition gegenüber Online-Pornografie vor dem 13. Lebensjahr

US-Kinder mit Internetzugang

Berechnung anzeigen

Die 2022 durchgeführte, national repräsentative Umfrage von Common Sense Media unter 1.358 Teenagern im Alter von 13-17 Jahren ergab, dass 54 % angaben, Online-Pornografie erstmals vor dem 13. Lebensjahr gesehen zu haben, wobei 15 % eine erste Exposition im Alter von 10 Jahren oder jünger angaben. Diese Zahl erfasst speziell pornografische Inhalte; in Kombination mit der Exposition gegenüber grafischer Gewalt (70 % der Teenager laut der Youth-Endowment-Fund-Umfrage 2024) und Selbstverletzungsinhalten (37 % der Tweens laut Bark 2024) ist die kumulative Wahrscheinlichkeit, vor dem 13. Lebensjahr auf irgendeine Form von explizitem oder gewalttätigem Inhalt zu stoßen, wahrscheinlich höher. Die Zahl von 54 % wird als konservativer Anker verwendet, weil sie aus der methodisch stärksten Umfrage stammt und den Inhaltstyp abdeckt, um den sich Eltern am meisten sorgen. Die normalisierte Zahl behandelt dies als eine Untergruppen-Lebenszeitwahrscheinlichkeit (Kindheit bis zum Alter von 12 Jahren) und nicht als eine US-Erwachsenen-Lebenszeitzahl.

Einschränkungen: Die Schlagzeilenzahl von 54 % von Common Sense Media ist eine retrospektive Selb…

Die Schlagzeilenzahl von 54 % von Common Sense Media ist eine retrospektive Selbstauskunft von Teenagern im Alter von 13-17 Jahren darüber, wann sie erstmals auf Pornografie stießen. Die retrospektive Erinnerung an das Alter der ersten Exposition ist auf vorhersehbare Weise unzuverlässig: Befragte könnten sich an ihr genaues Alter falsch erinnern, und die soziale Erwünschtheit der Antwort verschiebt sich je nach der aktuellen Beziehung des Befragten zu dem Material. Die wahre Zahl könnte etwas höher (Teenager, die frühe zufällige Begegnungen herunterspielen oder vergessen) oder etwas niedriger sein (Teenager, die Zeitverläufe komprimieren). »Exposition« leistet in diesem Eintrag enorme Arbeit. Ein 9-Jähriger, der drei Sekunden lang eine pornografische Pop-up-Werbung erblickt, bevor er den Browser-Tab schließt, und ein 12-Jähriger, der regelmäßig gewalttätige Inhalte sucht, werden beide als »exponiert« gezählt. Die Prävalenzliteratur unterscheidet fast nie flüchtige zufällige Begegnungen von anhaltendem bewusstem Konsum, und die Schadensprofile dieser beiden Erfahrungen sind radikal unterschiedlich. Die Schlagzeilenzahl misst möglicherweise nicht das, worüber sich die meisten Eltern tatsächlich sorgen. Die Schadensliteratur ist weniger gesichert als die Prävalenzliteratur. Die systematische Übersichtsarbeit von 2024 in L'Encéphale findet Zusammenhänge zwischen Pornografie-Exposition und permissiven sexuellen Einstellungen, sexuellem Risikoverhalten und geschlechtsbezogenen Einstellungen — aber die meisten Belege sind korrelativ, die Effektstärken sind bescheiden, und die kausale Richtung ist umstritten. Kinder, die explizite Inhalte suchen, könnten sich von jenen, die zufällig darauf stoßen, auf eine Weise unterscheiden, die den Zusammenhang verfälscht. Die stärksten Belege für Schaden beziehen sich speziell auf die Exposition gegenüber gewalttätiger oder erniedrigender Pornografie, nicht auf Nacktheit oder sexuelle Inhalte im Allgemeinen. Barks Daten stammen, obwohl umfangreich (7,9-11,1 Milliarden analysierte Aktivitäten), aus einer selbstselektierten Stichprobe von Familien, die sich entschieden haben, Überwachungssoftware zu installieren. Diese Population ist möglicherweise nicht repräsentativ für alle Familien mit Kindern.

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Entscheidungen, die dieses Risiko beeinflusst

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Vergleichen mit:

The best available data says most children encounter explicit content online before they turn 13. Common Sense Media’s 2022 survey of 1,358 US teens found that 54% reported first seeing online pornography before age 13, with the average age of first exposure at 12 and 15% reporting exposure at age 10 or younger. Bark’s passive monitoring of 7.9 billion device activities in 2024 independently confirmed the scale: more than 60% of tweens encountered nudity or sexual content. When violent content is added — 70% of teens report seeing real-life violence on social media, per the Youth Endowment Fund — and self-harm material (37% of tweens per Bark), the probability that a child reaches age 13 without encountering any form of explicit or violent material online is slim. The gap between parental perception and reality is stark: Ofcom found that while 32% of UK children aged 8-17 reported seeing something worrying online in the past year, only 20% of parents knew about it.

The parental confidence gap is arguably more important than the raw prevalence number. Families who install monitoring software, set up content filters, and establish screen-time rules still see encounter rates above 60% in Bark’s data. The reasons are structural: algorithmic feeds surface violent and shocking content because it drives engagement; pornography is readily accessible on any unfiltered search engine; and peer-to-peer sharing via messaging apps and AirDrop bypasses every parental filter ever built. The child who has never been handed a personal device still encounters explicit material on school Chromebooks, friends’ phones, and shared family tablets. “I’ve set up parental controls” is a reasonable intervention, not a reliable shield — and the data suggests most parents treat it as the latter.

The harder question — and the one the prevalence numbers cannot answer — is what this exposure actually does. The 2024 systematic review in L’Encéphale finds associations between early pornography exposure and permissive sexual attitudes, sexual risk behavior, and distorted expectations about consent and aggression. But the evidence is largely correlational, the effect sizes are modest, and the literature almost never distinguishes a fleeting accidental encounter from sustained deliberate consumption. A 10-year-old who stumbles on a pop-up ad and immediately closes it is counted the same as a 12-year-old who watches violent pornography daily. The prevalence is high and well-documented. The harm is plausible and poorly quantified. Parents are right to be concerned — but they should direct that concern toward the nature and context of exposure, not just whether it happened at all.

Etwa 54% der Kinder sind vor dem 13. Lebensjahr expliziten Online-Inhalten ausgesetzt. Die Zahl ist hoeher als die meisten Eltern schaetzen und ist mit der Smartphone-Verbreitung gestiegen. Elternkontrollen reduzieren, eliminieren aber nicht die Exposition.

Quellenregister

Jede Zahl unten ist das, was die jeweilige Quelle berichtet hat — mit dem wörtlichen Zitat, auf das wir uns stützen, und wie wir zu unserer Zahl gelangt sind. Klicke auf einen Link, um direkt zu prüfen.

  1. [1] Common Sense Media (2023) — Teens and Pornography
    Teens and Pornography
    Statistik
    54% of teens aged 13-17 report first seeing online pornography before age 13; average age of first exposure is 12; 73% of teens have seen pornography online; 15% first saw it at age 10 or younger
    Auszug
    “"More than half (54%) of teens said they had first seen online pornography by age 13… The average age at which respondents said they first saw pornography online was 12 years old." ”
    Quelldaten von
    2023-01-10
    Abgerufen
    2026-04-19 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Common Sense Media surveyed 1,358 teens aged 13-17 (online panel, September 12-21, 2022). 54% reported first exposure to online pornography before age 13. 73% had seen pornography online at any point. 44% had watched intentionally, 58% had seen it accidentally (categories overlap). More cis-boys than cis-girls reported consumption; two-thirds of LGBTQ+ respondents consumed pornography intentionally. The majority of those who consumed content were exposed to aggressive or violent forms. This is the primary anchor for the native and normalized estimates: 54 / 100 = 0.54 cumulative probability by age 13.
  2. [2] Ofcom (2024) — Children and parents: media use and attitudes report 2024
    Children and parents: media use and attitudes report 2024
    Statistik
    32% of UK children aged 8-17 reported seeing something worrying or nasty online in the past 12 months; only 20% of parents reported their child telling them about such an experience; all girls aged 8-17 more likely than boys to experience nasty or hurtful interactions online
    Auszug
    “"A third (32%) of children aged 8-17 say they have seen something worrying or nasty online in the last 12 months, but only 20% of parents of this age group report their child telling them they had seen something online that scared or upset them in the same time frame." ”
    Quelldaten von
    2024-04-19
    Abgerufen
    2026-04-19 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Ofcom's figure is a single-year prevalence (past 12 months) for "worrying or nasty" content, which is a broader category than pornography alone but narrower than cumulative lifetime exposure. The 32% single-year rate is consistent with the Common Sense Media finding of 54% cumulative by age 13 — repeated annual exposure over several years of internet use would accumulate to a higher cumulative figure. The parent-child perception gap (32% vs 20%) directly supports the underrated myth_framing. The UK population differs from the US sample, but internet access patterns among children in both countries are broadly comparable.
    Unabhängigkeit
    Fully independent of the Common Sense Media survey. Different country (UK vs US), different organization, different survey methodology, different time period.
  3. [3] Youth Endowment Fund (2024) — 70% of teens see real-life violence on social media
    70% of teens see real-life violence on social media
    Statistik
    70% of teenage children have encountered real-life violent content online in the past year; 35% witnessed content involving weapons; 33% encountered material featuring gang activity; 16% of children aged 13-17 reported perpetrating a violent incident in the past 12 months, with 64% of those saying social media played a role
    Auszug
    “"70% of teenage children have encountered real-life violent content online in the past year… over a third (35%) reported witnessing content involving weapons, while a similar proportion (33%) encountered material featuring 'gang activity'." ”
    Quelldaten von
    2024-01-01
    Abgerufen
    2026-04-19 · archivierte Kopie
    Berechnung
    The Youth Endowment Fund figure (70% annual prevalence for violent content) is substantially higher than the 54% cumulative pornography figure from Common Sense Media, which is expected given that algorithmic feeds surface violent content more readily than pornographic content (the latter is at least nominally age-gated on major platforms). This figure supports the upper end of the uncertainty range. The 70% is an annual rate for teens, not a cumulative childhood rate, so direct comparison requires caution. Combined with the pornography data, the overall probability of encountering any explicit or violent content before age 13 is very likely above the 54% pornography-only anchor.
    Unabhängigkeit
    Independent UK-based research organization. Different methodology and content category (violence rather than sexual content) from both Common Sense Media and Ofcom.
  4. [4] Bark Technologies (2024) — Bark 2024 Annual Report
    Bark 2024 Annual Report
    Statistik
    More than 60% of tweens and more than 75% of teens encounter nudity or sexual content online; almost 37% of tweens and almost 60% of teens were involved in situations related to self-harm or suicide; analyzed 7.9 billion activities on family accounts
    Auszug
    “"More than 60% of tweens and more than 75% of teens encounter nudity or sexual content online." ”
    Quelldaten von
    2024-02-01
    Abgerufen
    2026-04-19 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Bark's data comes from monitoring software installed on family devices, providing behavioral observation rather than self-report. The 60% tween figure aligns closely with the Common Sense Media self-report of 54% by age 13, offering convergent validity from a fundamentally different measurement approach (passive monitoring vs retrospective survey). Bark's sample is self-selected (families who install monitoring software), which could skew in either direction — these families may be more concerned about online safety, but their children still encounter explicit content at high rates. The self-harm/suicide content figure (37% of tweens) adds a third content category beyond sexual and violent material.
    Unabhängigkeit
    Independent commercial data source using passive device monitoring rather than surveys. Self-selected sample of families using Bark monitoring software. Different methodology from all other sources cited.
  5. [5] L'Encéphale (Encephale, 2024); PMID 38519310 — The impact of Internet pornography on children and adolescents: A systematic review
    The impact of Internet pornography on children and adolescents: A systematic review
    Statistik
    Systematic review of the literature finds consistent evidence that a majority of adolescents are exposed to online pornography, with first exposure commonly occurring between ages 10-13; exposure is associated with permissive sexual attitudes, sexual risk behavior, and gendered attitudes, though causal pathways remain contested
    Auszug
    “"This systematic review synthesizes evidence on the psychological, behavioral, and developmental impacts of internet pornography exposure on children and adolescents across multiple studies." ”
    Quelldaten von
    2024-03-22
    Abgerufen
    2026-04-19 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Excerpt corrected during quality review — original excerpt was from an unrelated paper. This 2024 systematic review synthesises the prevalence and impact literature on children's exposure to online pornography. It confirms the 50-70% prevalence range found in individual surveys and adds the peer-reviewed imprimatur to the estimate. The review notes that prevalence figures vary by country, measurement method, and definition of "exposure" (deliberate vs accidental, single encounter vs repeated use), but the central tendency across studies places first exposure in the 10-13 age range for a majority of children in high-income countries with widespread internet access.
    Unabhängigkeit
    Independent peer-reviewed systematic review drawing on multiple primary studies across countries. Does not rely on Common Sense Media or Bark data as primary sources.

436 Risiken mit gemessener Wahrscheinlichkeit
1 zu 10 1 zu 100 1 zu 1K 1 zu 10K 1 zu 100K 1 zu 1M 1 zu 10M 1 zu 100M 1 zu 1B sicher seltener → Kosmetik-OP Ausland Risiko — 1 zu 10 Frühkindlicher Zucker/Salz-Effekt — 1 zu 10 Endometriose — 1 zu 10 Risiko Haartransplantation Türkei — 1 zu 10 Kniegelenksersatz — 1 zu 10 Chronische Schmerzmittel — 1 zu 10 Vollständiger Zahnverlust — 1 zu 9,1 Alzheimer — 1 zu 8,3 Schlafmangel — 1 zu 8,3 Rauchfreier Tabak — 1 zu 8,3 Radfahren ohne Helm — 1 zu 8,0 Zahnschäden durch Bruxismus — 1 zu 7,7 Kondomversagen — 1 zu 7,7 Versorgung aus Angst gemieden — 1 zu 7,1 Sehverlust — 1 zu 6,7 Leistenbruch durch Heben — 1 zu 6,7 Hüftfrakturrisiko — 1 zu 6,7 Regelmässiges Trinken — 1 zu 6,7 Erster Herzinfarkt — 1 zu 5,9 Unfruchtbarkeit — 1 zu 5,7 5+ Jahre Langzeitpflege — 1 zu 5,6 CTE (Football) — 1 zu 5,0 Schwere Depression — 1 zu 4,9 Wanderverletzung — 1 zu 4,8 Infektion durch geteiltes Essen mit Kind — 1 zu 4,2 Lyme-Borreliose — 1 zu 4,0 Einsamkeit & Gesundheit — 1 zu 3,8 Vererbtes AUD-Risiko — 1 zu 3,5 Alkoholkonsumstörung — 1 zu 3,4 Angststörung — 1 zu 3,2 Menopause: Herz-Kreislauf-Risiko — 1 zu 3,0 Stiller Diabetes — 1 zu 3,0 Fliegen mit Erkältung — 1 zu 2,9 Jobverlust & Depression — 1 zu 2,9 Zeckenkrankheit (Wald) — 1 zu 2,9 Stilles hohes Cholesterin — 1 zu 2,9 Großelternverlust in der Kindheit — 1 zu 2,8 Pacifier on the floor — 1 zu 2,8 Stiller Bluthochdruck — 1 zu 2,7 Resistente Infektion — 1 zu 2,6 Kein Knochenmark-Match — 1 zu 2,4 Pflegeheimeinweisung — 1 zu 2,2 Falsch-positive Mammografie — 1 zu 2,0 Regelmässiges Rauchen — 1 zu 2,0 Reisedurchfall — 1 zu 2,0 Abenteuersportarten — 1 zu 1,8 Langzeitpflegebedarf — 1 zu 1,8 Wahrscheinlichkeit von Witwenschaft — 1 zu 1,7 Ungeschützter Sex — 1 zu 1,5 Behinderung durch unbehandelte Rückens — 1 zu 1,3 Händehygiene — 1 zu 1,0 Krebs (gesamt) — 1 zu 7,1 E-Scooter ohne Helm — 1 zu 4,5 E-Bike ohne Helm — 1 zu 4,0 Fehlbehandeltes Gepäck — 1 zu 3,7 Unfall mit Schuld — 1 zu 2,9 Wildkollision — 1 zu 2,7 Verletzung bei Autounfall — 1 zu 2,6 Flugannullierung — 1 zu 1,8 Reise durch Krieg oder Katastrophe — 1 zu 1,7 Wohnungseinbruch — 1 zu 9,1 Überfall beim Trampen — 1 zu 8,8 Postscheckbetrug — 1 zu 7,7 Sexueller Kindesmissbrauch — 1 zu 6,8 Stalking — 1 zu 6,2 Sexueller Übergriff im Studium — 1 zu 5,7 Häusliche Gewalt — 1 zu 3,7 Angriff bei Nachtspaziergang — 1 zu 3,6 Fahrraddiebstahl — 1 zu 2,9 Sexuelle Gewalt — 1 zu 2,3 Sexuelle Belästigung (lebenslang) — 1 zu 1,6 Wasserknappheit — 1 zu 2,5 Sonnensturm der Carrington-Klasse — 1 zu 1,9 Kipppunkt WAIS — 1 zu 1,1 Wohnungskatze entlaufen — 1 zu 10 Hundebiss (freilaufend) — 1 zu 9,8 Kaninchen stirbt in 4 Jahren — 1 zu 3,3 Hundebiss (nicht tödlich) — 1 zu 1,8 Hamster stirbt vor Teenagerjahren — 1 zu 1,0 Eisenmangel (Frauen) — 1 zu 3,9 Vitamin-D-Lücke — 1 zu 2,9 Magnesiumlücke — 1 zu 1,9 Unzureichend gegartes Essen — 1 zu 1,6 Kreuzkontamination Rohfleisch — 1 zu 1,4 Offen gelagerte Lebensmittel — 1 zu 1,2 KI-Stimmenklon-Betrug — 1 zu 2,9 Online-Betrug — 1 zu 2,5 Cybermobbing bei Teenagern — 1 zu 2,0 Kinder & explizite Inhalte — 1 zu 1,9 Datenleck — 1 zu 1,1 Fehlgeburt — 1 zu 6,7 Suizidversuch Teenager — 1 zu 5,6 Postpartale Depression — 1 zu 4,8 Schmerzmittel vor Impfung — 1 zu 3,8 Übermässige Schwangerschaftszunahme — 1 zu 2,6 Ungeimpftes Kind & Masern — 1 zu 2,0 Kopfläuse bei Kindern — 1 zu 2,0 Seniorenbetrug-Verlust — 1 zu 10 Pensionsfondskrise — 1 zu 10 Immobilienabsturz — 1 zu 8,3 IRS-Steuerprüfung — 1 zu 6,7 Währungszusammenbruch — 1 zu 5,6 Abschiebung nach Visumüberzug — 1 zu 5,6 Subprime-Autokredit-Pfändung — 1 zu 5,0 Long term disability working age — 1 zu 4,0 Studienkredit-Ausfall — 1 zu 3,8 Vergeltung gegen Whistleblower — 1 zu 3,2 Erzwungener Vorruhestand — 1 zu 2,9 Vorsorgelücke — 1 zu 2,6 BNPL: verpasste Zahlung — 1 zu 2,4 Scheidung — 1 zu 2,4 Wasserschaden durch geplatzte Rohre — 1 zu 2,2 Mobbing am Arbeitsplatz — 1 zu 2,1 Längerer Netz-Blackout — 1 zu 2,0 Abschiebung (undokumentiert) — 1 zu 1,8 Beerdigungskosten-Schock — 1 zu 1,7 Identitätsdiebstahl — 1 zu 1,7 Kreditkartenbetrug — 1 zu 1,5 Schul-Mobbing — 1 zu 1,5 Frontsoldat-Verlust — 1 zu 1,3 Wirtschaftsrezession — 1 zu 1,0 Börsencrash — 1 zu 1,0 Hagelschäden am Dach — 1 zu 3,0 Problemmieter-Verlust — 1 zu 1,8 LASIK-Komplikationen — 1 zu 100 Schäden durch trockenes Toilettenpapier — 1 zu 100 Passivrauch — 1 zu 91 Spielstörung (Erwachsene) — 1 zu 83 High-Heel-Notaufnahme — 1 zu 79 Thrown/dropped object — 1 zu 67 Medikamentenreaktion — 1 zu 58 Drogenüberdosis — 1 zu 56 Asthma durch Gasherd bei Kind — 1 zu 50 Toxoplasmose aus Katzenklo — 1 zu 48 Psychische BU-Antrag — 1 zu 45 Benzodiazepinabhängigkeit — 1 zu 40 Leitungswasser Blei — 1 zu 40 Medikamentenmissbrauch — 1 zu 35 Schädel-Hirn-Trauma — 1 zu 33 Krankenhausinfektion — 1 zu 31 Luftverschmutzung — 1 zu 29 Terminale Niereninsuffizienz — 1 zu 29 Reisediarrhö (Wasser) — 1 zu 26 Skiverletzung — 1 zu 26 Bipolare Störung — 1 zu 23 Weisheitszahn-OP — 1 zu 22 Komplikation beim Zahntourismus — 1 zu 20 Altenvernachlässigung — 1 zu 20 Parkinson — 1 zu 20 Haustier-Parasiten — 1 zu 20 Undiagnostiziertes ADHS — 1 zu 20 Nahrungsmittelallergie im Erwachsensein — 1 zu 19 Nicht-Alzheimer-Demenz — 1 zu 17 Cannabiskonsumstörung — 1 zu 16 Schlaganfall — 1 zu 15 PTBS — 1 zu 15 Schwerer Hörverlust — 1 zu 14 Typ-2-Diabetes — 1 zu 13 Blinddarmentzündung — 1 zu 13 Kochrauch in Innenräumen — 1 zu 13 Unbehandelte Depression — 1 zu 13 Limonade und Diabetes — 1 zu 13 Herzkrankheit — 1 zu 12 Medizinischer Fehler — 1 zu 12 Zwanghaftes sexuelles Verhalten — 1 zu 12 Essstörung — 1 zu 11 Hüftgelenksersatz — 1 zu 11 Nierensteine — 1 zu 11 Tod/Invalidität Elternteil — 1 zu 11 Sitzender Lebensstil — 1 zu 11 Saloninfektion — 1 zu 11 Eierstockkrebs — 1 zu 91 Darmkrebs — 1 zu 77 Brustkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Leberkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Lungenkrebs (Krebs) — 1 zu 56 Prostatakrebs — 1 zu 50 Melanom (UV) — 1 zu 29 Ballaststoffmangel & Darmkrebs — 1 zu 26 Rotes Fleisch & Darmkrebs — 1 zu 21 Verkohltes Fleisch und Krebs — 1 zu 20 Wartungsunfall — 1 zu 83 Fahren auf Sedativa — 1 zu 77 Tippen + Fahren — 1 zu 56 Tod ohne Gurt — 1 zu 53 20% über Tempolimit — 1 zu 50 Motorrad ohne Helm — 1 zu 45 Raumfahrt (Astronaut) — 1 zu 42 Video am Steuer — 1 zu 32 Unfallverletzung Kind — 1 zu 27 Müdes Fahren — 1 zu 26 Norovirus auf Kreuzfahrt — 1 zu 24 E-Scooter-Verletzung — 1 zu 10 Taschendiebstahl auf Reisen — 1 zu 38 Katalysatordiebstahl — 1 zu 37 Bei Übergriff erstochen — 1 zu 37 Fahrzeugdiebstahl — 1 zu 34 Straßenraub / Überfall — 1 zu 26 Fehlurteil — 1 zu 24 Drink Spiking — 1 zu 17 Keyless-Diebstahl per Relay — 1 zu 13 Protest unter Autokratie — 1 zu 12 AMOC-Kollaps — 1 zu 20 Anaphylaxie nach Stich — 1 zu 50 Katzenhalsband-Verletzung — 1 zu 25 Lebensmittelvergiftung im Restaurant — 1 zu 58 B12-Mangel — 1 zu 28 Vegetarischer Mangel — 1 zu 14 Intimes Deepfake — 1 zu 25 Problematische Social-Media-Nutzung — 1 zu 13 Kind verschluckt Objekt (Notfall) — 1 zu 91 Lebensbedrohliche Geburt (USA) — 1 zu 61 Geburtstod (SSA) — 1 zu 55 Treppensturz (Kleinkind) — 1 zu 37 Co-Sleeping-Tod — 1 zu 36 Verletzung beim Spielen — 1 zu 33 Autismus-Diagnose — 1 zu 31 Kaiserschnitt-Komplikationen — 1 zu 29 Spielzeugverletzung, Notaufnahme — 1 zu 21 Präeklampsie — 1 zu 20 Schwerer Dammriss bei Geburt — 1 zu 17 Schwangerschaftsdiabetes — 1 zu 13 Kopfverletzung beim Sturz — 1 zu 12 Ohne Erben sterben — 1 zu 100 Finanzieller Ruin durch Sportwetten — 1 zu 100 Tod eines Kampfpiloten — 1 zu 48 Tod in der Hochseefischerei — 1 zu 45 Tod beim Holzeinschlag — 1 zu 34 Medizinische Insolvenz — 1 zu 25 Zwanghafte Kaufstörung — 1 zu 20 Mietbetrug-Verlust — 1 zu 20 SNAP-Verlust durch Arbeitsregeln 2025 — 1 zu 18 Hypothekenzwangsvollstreckung — 1 zu 14 Bewegungsapparat-BU — 1 zu 14 Day-Trading-Verluste — 1 zu 13 Extremistische Regierungs-Katastrophe — 1 zu 13 Hurrikanschäden am Haus — 1 zu 17 NAION (Ozempic) — 1 zu 909 Kleinkind im Pool untergetaucht — 1 zu 800 MS — 1 zu 769 Tödlicher Arbeitsunfall — 1 zu 690 Typhus — 1 zu 654 GLP-1: Aspiration bei Narkose — 1 zu 613 Unsichere Importprodukte — 1 zu 565 Hirnaneurysma — 1 zu 400 COVID-19 — 1 zu 400 Feuerwerksverletzung — 1 zu 385 Küchenmesser: Sehnenschnitt — 1 zu 385 Zu viel Koffein — 1 zu 366 Sichelzellkrankheit — 1 zu 365 Gefälschte Medikamente — 1 zu 361 Rückenmarksverletzung — 1 zu 313 Krebsdiagnose im Kindesalter — 1 zu 285 Tod nächste Pandemie — 1 zu 208 Dengue (Reise) — 1 zu 200 Frühgeburt durch Hitze — 1 zu 200 Tägliches Duschen auslassen — 1 zu 200 Füße nicht schrubben — 1 zu 200 Knochenmarkspende-Risiko — 1 zu 167 FSME (Zeckenenzephalitis) — 1 zu 167 Schizophrenie — 1 zu 143 Sturz (tödlich) — 1 zu 135 Plötzlicher Tod beim Sport — 1 zu 123 Suizid (USA) — 1 zu 121 Opioidabhängigkeit — 1 zu 114 Tuberkulose (global) — 1 zu 109 HIV-Diagnose — 1 zu 105 Radonkrebs — 1 zu 435 Hodenkrebs — 1 zu 250 Gebärmutterhalskrebs (Krebs) — 1 zu 167 Bauchspeicheldrüsenkrebs — 1 zu 125 Fussgängertod — 1 zu 806 Motorradunfall — 1 zu 709 Ertrinken vom Freizeitboot — 1 zu 685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
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