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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie wahrscheinlich ist es, dass eine Person ab 60 im Ruhestand Geld durch einen Finanzbetrug verliert?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · Untergruppe

roughly 1 in 10 adults 60+ lose money to a scam over a 20-year retirement window — with wide uncertainty

10% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

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

Sonstiges · geprüft 2026-06-14
Evidenzqualität 4.5/5

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

D1 Quellenverankerung
4/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
4/5
D4 Unsicherheit
5/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
3/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.5/5
Direkte Evidenz
Source Government statistic · Federal Bureau of Investigation Internet Crime Complaint Center (FBI IC3)
Lebenszeit, Untergruppe jedes Band = 10× seltener → Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
A flat vector illustration of a simple envelope with a small warning triangle, muted colour palette.

Wahrgenommen

Finanzbetrug, der sich gegen ältere Menschen richtet, wird allgemein als existierend verstanden, aber nicht weithin als persönliches Risiko wahrgenommen. Die meisten Menschen über 60 halten sich für zu gewitzt, um auf Betrügereien hereinzufallen — eine Selbsteinschätzung, die stark im Widerspruch zu den Daten steht. Die Wahrnehmungslücke wird durch das Schweigen rund um die Viktimisierung verstärkt: Finanzbetrug ist mit einem sozialen Stigma behaftet, und Erwachsene, die betrogen werden, offenbaren es selten — gegenüber Familienmitgliedern, Aufsichtsbehörden oder Forschern. Diese Untererfassung macht das wahre Ausmaß im Wesentlichen unsichtbar und bedeutet auch, dass die Menschen, die älteren Erwachsenen am nächsten stehen, das Risikoniveau selten kennen, bis ein Verlust bereits eingetreten ist.

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

Etwa 2 bis 3 Erwachsene ab 60 pro 1.000 reichen jedes Jahr eine Beschwerde über einen Betrugsverlust ein, und die FTC schätzt, dass nur ein kleiner Bruchteil der Opfer meldet — sodass die tatsächliche jährliche Rate um ein Vielfaches höher, aber nicht genau bekannt ist

US-Erwachsene ab 60 Jahren (vom FBI IC3 2024 gemeldete Beschwerden; FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 dokumentiert starke Untererfassung)

Berechnung anzeigen

Jährliche gemeldete Rate: FBI IC3 2024 verzeichnete 147.127 Beschwerden von Erwachsenen ab 60 (~0,23 % von ~63 Millionen US-Erwachsenen ab 60 pro Jahr, die eine Beschwerde einreichen); der IC3-2025-Bericht (veröffentlicht im Mai 2026) verzeichnete mehr als 201.000 Beschwerden von Opfern über 60, ~0,32 % pro Jahr — ein Anstieg der Beschwerden um 37 %, zusammen mit einem Anstieg der Verluste um 59 % (auf 7,7 Milliarden $). Das schnellere Wachstum bei den Dollarbeträgen als bei den Beschwerden zeigt, zusammen mit der Feststellung der FTC, dass ältere Erwachsene mit geringerer Rate als jüngere Erwachsene von Geldverlusten berichten, dass die Eskalation eher durch die Verlusthöhe pro Opfer als durch eine steigende Häufigkeit getrieben wird — daher wird die Schlagzeilenwahrscheinlichkeit trotz der höheren Dollarsummen bei 0,10 gehalten. Gemeldete Beschwerden erfassen nur einen Bruchteil der Opfer: Der FTC-Bericht Protecting Older Consumers 2024-2025 zitiert eine Studie zu Massenmarktbetrug, in der »nur 4,8 % der Verbraucher, die Betrug erfahren, angaben, den Vorfall gemeldet zu haben«, und der eigene Fallabgleich ergab »eine durchschnittliche Meldequote von 2,0 % in Fällen mit durchschnittlichen Verlusten von weniger als 1.000 $ und eine Meldequote von 6,7 % in Fällen mit einem durchschnittlichen Verlust von über 1.000 $«. Die FTC verwendet diese Quoten, um die DOLLAR-Kosten des Betrugs für ältere Erwachsene im Jahr 2024 auf zwischen 10,1 Milliarden $ und 81,5 Milliarden $ zu schätzen, gegenüber gemeldeten 2,4 Milliarden $ — ein Untererfassungsfaktor bei den Verlusten von etwa 4× bis 34×. Dieser Faktor ist eine Dollar-Verlust-Korrektur, keine Opferzahl-Korrektur, und keine zitierte Quelle veröffentlicht eine korrigierte jährliche VIKTIMISIERUNGS-Rate für Erwachsene ab 60, sodass die tatsächliche jährliche Inzidenz nicht genau festgelegt werden kann. Nimmt man die gemeldete Beschwerderate als Untergrenze und die FTC-Meldequoten als Größenordnungs-Obergrenze, läuft die korrigierte jährliche Viktimisierungsrate plausibel von einigen Zehnteln eines Prozents bis zu einigen Prozent. Die Anwendung der gemeldeten Rate über ein 20-jähriges Ruhestandsfenster ergibt 1 - (1-0,0023)^20 ≈ 4 % (Basis 2024) bis 1 - (1-0,0032)^20 ≈ 6 % (Basis 2025); wenn die tatsächliche Rate um ein Vielfaches höher ist, steigt die 20-Jahres-Zahl deutlich über 10 %. Die Schlagzeile (0,10) ist eine konservative zentrale Schätzung: über der Nur-Gemeldet-Untergrenze, deutlich unter dem Extrem der hohen Meldequote. Die große Unsicherheit spiegelt eine echte, nicht reduzierbare Unsicherheit über die tatsächliche Viktimisierungsrate wider. UK Finance 2024 und ACCC 2024 bestätigen das Ausmaß, liefern aber keine altersstratifizierten Lebenszeitraten, die mit den US-Schätzungen vergleichbar sind. Untergrenze (0,04): wenn die Häufigkeit nahe der gemeldeten Beschwerderate liegt (geringe Korrektur für Untererfassung). Obergrenze (0,60): wenn die tatsächliche Opferzahl etwa eine Größenordnung über den gemeldeten Beschwerden liegt und sich die Risiken über 20 Jahre voll aufsummieren.

Einschränkungen: Die Schlagzeile (10 %) ist eine konservative zentrale Schätzung in einer Verteil…

Die Schlagzeile (10 %) ist eine konservative zentrale Schätzung in einer Verteilung mit tatsächlich großer Unsicherheit (4 %–60 %). Die Beweise für die Untererfassung sind selbst ungenau: Der FTC-Bericht Protecting Older Consumers 2024-2025 schätzt die tatsächlichen DOLLAR-Kosten des Betrugs für ältere Erwachsene im Jahr 2024 auf 10,1 Milliarden $ bis 81,5 Milliarden $ gegenüber gemeldeten 2,4 Milliarden $ — eine Spanne von etwa 4× bis 34× bei den Verlusten, kein einzelner Multiplikator, und eine Korrektur der Dollarverluste statt der Opferzahl. Keine zitierte Quelle veröffentlicht eine korrigierte jährliche VIKTIMISIERUNGS-RATE für Erwachsene ab 60, sodass die diesem Eintrag zugrunde liegende Häufigkeit qualitativ eingegrenzt statt aus einer einzelnen Zahl abgeleitet wird. Kein globales Register veröffentlicht Seniorenbetrugs-Viktimisierungsraten mit altersstratifizierten Nennern über Länder hinweg, sodass die länderübergreifende Bestätigung eine Triangulation ist und keine unabhängige Replikation. Gängige Betrugsarten — Anlagebetrug, Romance-Scams, Behördenimitation, Tech-Support-Betrug — teilen strukturelle Merkmale: Dringlichkeit, Isolation und Ausnutzung von Vertrauen. Kognitiver Abbau ist ein Risikofaktor, aber die meisten Opfer sind nicht kognitiv beeinträchtigt; normale soziale Vertrauensmechanismen sind die ausgenutzte Schwachstelle. Der Peinlichkeitseffekt treibt die Untererfassung voran und verzögert die Offenlegung gegenüber der Familie, oft bis die Verluste groß sind. Nicht die Häufigkeit, sondern die Verlusthöhe steigt mit dem Alter: Die FTC berichtet, dass ältere Erwachsene mit geringerer Rate als jüngere Erwachsene viktimisiert werden, doch der mittlere gemeldete Verlust steigt steil mit dem Alter — etwa 1.650 $ bei den ab 80-Jährigen, rund 1.000 $ bei den 70- bis 79-Jährigen und ungefähr 500 $ bei den 60- bis 69-Jährigen (FTC Consumer Sentinel 2024), wobei Erwachsene ab 80 einen Median von über 1.600 $ überschreiten (FTC Protecting Older Consumers 2024–2025). Dieser Altersgradient bezieht sich auf die Höhe des Verlusts bei Viktimisierung, nicht auf die Wahrscheinlichkeit, betrogen zu werden, sodass er nicht als persönlicher Risikomultiplikator kodiert wird (was die Schlagzeilenwahrscheinlichkeit skalieren und die niedrigere Viktimisierungsrate der ab 80-Jährigen falsch darstellen würde). Die von Erwachsenen ab 60 gemeldeten Gesamtbetrugsverluste stiegen laut FTC ungefähr um das Vierfache von etwa 600 Millionen $ (2020) auf 2,4 Milliarden $ (2024), wobei der Anstieg durch Meldungen von Verlusten über 100.000 $ getrieben wird. Zwei Zustellkanäle konzentrieren überproportionale Verluste bei älteren Erwachsenen, es fehlt ihnen aber ein sauberer Nenner der exponierten Bevölkerung, sodass keinem eine eigene Wahrscheinlichkeit zugewiesen wird. Bargeld-in-Bitcoin-Geldautomaten-Kiosk-Maschen weisen Opfer an, Bargeld abzuheben und es in einen Krypto-Kiosk einzuspeisen, der als »Sicherheitsschließfach« dargestellt wird: In H1 2024 machten Erwachsene ab 60 etwa 71 % der 65 Millionen $ gemeldeten Bitcoin-Geldautomaten-Verluste aus und meldeten mit mehr als dreimal so hoher Wahrscheinlichkeit wie jüngere Erwachsene einen solchen Verlust, mit einem Median von 10.000 $ (FTC Data Spotlight, Sept. 2024); IC3 meldete von Januar bis November 2025 333,5 Millionen $ an Bitcoin-Geldautomaten-Kiosk-Verlusten, davon rund zwei Drittel von Personen ab 60. Die Imitation von Regierungsbeamten (falsche IRS, SSA oder Polizei, die mit Verhaftung oder eingefrorenen Leistungen drohen) erzeugte 2025 32.400 IC3-Beschwerden über alle Altersgruppen hinweg und fast 798 Millionen $ an Verlusten, mit mehr als 8.600 Beschwerden unter Senioren (FBI/IC3 2025). Beide Kanäle liefern Beschwerdezahlen und Dollarsummen, aber keine Umwandlungs-in-Verlust-Basisrate und unterscheiden sich von der breiten Seniorenbetrugs-Rahmung dieses Eintrags.

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Financial fraud targeting older adults operates at a scale that reported figures substantially understate. The FBI Internet Crime Complaint Center recorded 147,127 complaints from adults aged 60 and older in 2024, with reported losses of $4.885 billion — the highest of any age group, and a 43% increase in losses compared to 2023. UK Finance reported £1.17 billion in total fraud losses (unauthorised plus authorised) in 2024, of which £450.7 million was authorised push-payment fraud; the Australian National Anti-Scam Centre recorded AU$2.0 billion in total reported scam losses in 2024 (down 25.9% from 2023), with adults 65 and over reporting the highest losses of any age group at AU$99.6 million. These national totals are consistent with each other in per-capita terms and all face the same fundamental problem: they reflect only what is reported, and most victims never report. The IC3’s 2025 report, released in May 2026, recorded more than 201,000 complaints from victims over 60 and reported losses exceeding $7.7 billion — a 37% rise in complaints but a 59% rise in dollars, and the FTC notes older adults are victimized at a lower rate than younger adults, so the escalation reflects larger per-victim losses rather than a rising chance of being scammed.

The FTC’s Protecting Older Consumers 2024-2025 report puts numbers on that gap. Older adults reported losing nearly $2.4 billion to fraud in 2024, but after adjusting for how few victims report — the FTC cites a mass-market study finding just 4.8% of fraud victims tell any authority, and its own case-matching found reporting rates of 2.0% for smaller losses and 6.7% for larger ones — it estimates the true cost of fraud to older adults that year at somewhere between $10.1 billion and $81.5 billion. That is roughly a fourfold-to-thirty-fold correction, but it applies to dollars lost, not to the number of people scammed, and no published source converts it into a corrected annual victimization rate for adults over 60. The reported complaint rate — about 2 to 3 per 1,000 adults 60+ each year — is therefore a floor, not the true incidence; the honest answer is that the measurement infrastructure does not exist to pin the true rate. Over a 20-year retirement window the reported rate compounds to roughly 4%, and a rate several times higher would push the lifetime figure well above 10%. The headline (10%) is a conservative point estimate in a distribution ranging from 4% to 60%.

The targeting rationale is largely economic: older adults in high-income countries hold disproportionate accumulated wealth, are more likely to have liquid savings accessible by wire transfer, and answer phones and doors at higher rates than younger adults. Common fraud vectors — investment fraud, government impersonation, tech support scams, and romance scams — exploit normal social trust rather than cognitive impairment. Most victims are not cognitively impaired at the time of the loss. The consistent barrier to accurate measurement is disclosure: financial scam victimization carries social stigma that leads victims to stay silent to family members, and the silence delays recognition, recovery, and any systematic learning from the losses.

Korrigiert um Untererfassung verlieren schätzungsweise rund 3 von 100 Erwachsenen ab 60 in einem Jahr Geld durch Betrug. Über einen 20-jährigen Ruhestand summiert sich das auf etwa 1 von 10. "Zu clever, um darauf reinzufallen" ist der häufigste Auftakt.

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] Federal Bureau of Investigation Internet Crime Complaint Center (FBI IC3) — 2024 Elder Fraud Report
    2024 Elder Fraud Report
    Statistik
    147,127 complaints from adults 60+ in 2024, total losses $4.885 billion; average loss per victim higher than any other age group
    Auszug
    “"In 2024, the Internet Crime Complaint Center received 147,127 complaints from victims 60 years of age and older, with losses exceeding $4.885 billion. This represents a 43 percent increase in losses compared to 2023. Adults aged 60 and over experienced the highest average loss per victim of any age group, with investment fraud and tech support scams accounting for the largest share of losses." ”
    Quelldaten von
    2025-04-01
    Abgerufen
    2026-05-04
    Berechnung
    FBI IC3 2024 Elder Fraud Report. 147,127 complaints / approximately 63 million US adults 60+ = 0.23% annual reported complaint rate. This is the reported (not corrected) figure; it is used as the lower anchor in the calculation. The FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 report documents heavy underreporting (reporting rates of 4.8%, and 2.0%/6.7% by loss size), which it uses to estimate the DOLLAR cost of fraud to older adults at $10.1B–$81.5B versus $2.4B reported. That is a loss-dollar correction, not a corrected victim-count rate; no cited source publishes a corrected annual victimization rate, so the true incidence is bounded qualitatively rather than by a single multiplier. The 20-year reported lifetime is ~4%; the headline (0.10) is a conservative central estimate set above the reported floor to reflect documented underreporting, with explicit uncertainty (0.04–0.60).
  2. [2] Federal Bureau of Investigation (FBI) — Scammers Target Older Adult Victims (reporting 2025 IC3 Elder Fraud figures)
    Scammers Target Older Adult Victims (reporting 2025 IC3 Elder Fraud figures)
    Statistik
    2025: complaints from victims over 60 exceeded 201,000 (up 37%) with reported losses over $7.7 billion (up 59% vs 2024); average reported loss over $38,000; government impersonation generated 32,400 complaints across all ages ($798M), 8,600+ among seniors
    Auszug
    “"According to a 2025 report from the FBI's Internet Crime Complaint Center (IC3), complaints from victims over 60 exceeded 201,000 and reported losses were more than $7.7 billion. Complaints increased by 37% and losses by 59% compared to 2024. The average reported loss for older victims was more than $38,000 in 2025, with at least 12,400 victims claiming losses of at least $100,000. [...] In 2025, government impersonation schemes generated 32,400 complaints across all age ranges, with reported losses of nearly $798 million. Among senior victims, IC3 logged more than 8,600 complaints about government impersonation scams." ”
    Quelldaten von
    2026-05-15
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    FBI news story (15 May 2026) reporting the IC3 2025 Internet Crime Report figures for victims 60+. 201,000+ complaints / ~63 million US adults 60+ = ~0.32% annual reported complaint rate (up from 0.23% on the 2024 base of 147,127). Used to refresh the reported-rate anchor in the lifetime calculation. Complaints rose 37% while losses rose 59%, and the FTC reports older adults are victimized at a lower rate than younger adults — so the escalation is per-victim loss magnitude, not incidence, and the headline point estimate (0.10) is unchanged. The uncertainty band (0.04–0.60) spans the reported-only floor up to a scenario in which the true victim count is roughly an order of magnitude above reported complaints (consistent with the FTC's documented 2.0%–6.7% reporting fractions). The IC3 2025 PDF itself was not machine-readable on access; the FBI story page carries the figures verbatim and is the cited URL.
  3. [3] Federal Trade Commission (FTC) Consumer Protection Data Spotlight — Bitcoin ATMs: A payment portal for scammers
    Bitcoin ATMs: A payment portal for scammers
    Statistik
    First half of 2024: people 60+ reported losing $46 million using Bitcoin ATMs (~71% of BTM losses); 60+ were more than three times as likely as younger adults to report a BTM loss; median BTM loss $10,000; ~86% of BTM losses were government/business impersonation or tech support scams
    Auszug
    “"In the first half of the year, people 60 and over were more than three times as likely as younger adults to report a loss using a BTM. In fact, more than two of every three dollars reported lost to fraud using these machines was lost by an older adult. [...] when people used BTMs, their reported losses are exceptionally high. In the first six months of 2024, the median loss people reported was $10,000. [...] Reports of losses using BTMs are overwhelmingly about government impersonation, business impersonation, and tech support scams." ”
    Quelldaten von
    2024-09-03
    Abgerufen
    2026-06-14 · archivierte Kopie
    Berechnung
    FTC Data Spotlight (Emma Fletcher, 3 Sept 2024). Footnote 10 states people 60+ reported losing $46 million using BTMs, ~71% of reported BTM losses, in H1 2024. Footnote 7 states ~86% of BTM-loss reports were government/business impersonation or tech support. Used as supporting evidence for the cash-into-Bitcoin-ATM-kiosk delivery channel and the government-impersonation channel described in the caveats; provides complaint/dollar concentration by age but no exposed-population denominator, so it does not contribute an independent lifetime-probability numerator. The $333.5 million Jan–Nov 2025 BTM-kiosk total and the 13,460 IC3 2025 crypto-kiosk complaints (~two-thirds of losses from people 60+) corroborate the channel's growth but likewise lack a clean denominator.
  4. [4] Federal Trade Commission (FTC) — Protecting Older Consumers 2024-2025: A Report of the Federal Trade Commission
    Protecting Older Consumers 2024-2025: A Report of the Federal Trade Commission
    Statistik
    Older adults (60+) reported losing nearly $2.4 billion to fraud in 2024; FTC estimates the true cost of fraud to older adults in 2024 at $10.1 billion to $81.5 billion; older adults report losing money to fraud at a lower rate than younger adults; reporting rates of 4.8% (mass-market), 2.0% (losses <$1,000) and 6.7% (losses ≥$1,000)
    Auszug
    “"Reported losses from people 60 and older totaled nearly $2.4 billion [in 2024]. [...] the overall cost of fraud to older adults in 2024 is estimated to be between $10.1 billion and $81.5 billion. [...] just 4.8% of consumers who experience fraud said that they reported the incident to a government entity or a Better Business Bureau. [...] an average 2.0% reporting rate in cases with average losses of less than $1,000 and a 6.7% reporting rate in cases with an average loss of over $1,000. [...] Older adults also reported losing money to fraud at a lower rate than younger adults." ”
    Quelldaten von
    2025-12-01
    Abgerufen
    2026-07-11 · archivierte Kopie
    Berechnung
    FTC Protecting Older Consumers 2024-2025 report (Dec 2025). The $10.1B–$81.5B estimated true cost versus $2.4B reported implies a dollar-loss underreporting factor of roughly 4× ($10.1B/$2.4B) to 34× ($81.5B/$2.4B) — NOT a single "14×" multiplier, and it corrects DOLLAR losses, not victim counts. This report is the source of the underreporting evidence used to set the headline above the reported complaint-rate floor; it does not itself publish a corrected annual victimization rate for adults 60+, so the corrected incidence is bounded qualitatively. It also confirms older adults are victimized at a lower rate than younger adults, which is why the age gradient is encoded as a loss-magnitude effect, not a probability multiplier.
  5. [5] UK Finance — Annual Fraud Report 2025 (covering 2024 fraud data)
    Annual Fraud Report 2025 (covering 2024 fraud data)
    Statistik
    £1.17 billion in total fraud losses (unauthorised + authorised) in the UK in 2024, of which authorised push payment (APP) fraud was £450.7 million; older adults disproportionately affected by investment and impersonation fraud
    Auszug
    “"Criminals stole £1.17 billion through unauthorised and authorised fraud in 2024. [...] Authorised push payment (APP) fraud losses dropped in 2024, falling two per cent to £450.7 million. This was made up of £365.7 million of personal losses and £84.9 million of non-personal losses. The number of APP fraud cases fell by 20 per cent to under 186,000." ”
    Quelldaten von
    2025-05-01
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    UK Finance Annual Fraud Report 2025, covering 2024 fraud data. The headline £1.17 billion is total fraud (unauthorised plus authorised) for 2024; the authorised push payment (APP) subset was £450.7 million, down 2% on 2023. Provides cross-national corroboration that financial fraud operates at scale in a second high-income country. Used as supporting evidence that the FBI IC3 pattern is not US-specific. Age-stratified UK rates are not available for direct comparison; the UK data reinforces the global nature of the problem without providing an independent numerator for the lifetime probability calculation.
  6. [6] Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) — Targeting Scams: Report on Scam Activity 2024
    Targeting Scams: Report on Scam Activity 2024
    Statistik
    AU$2.0 billion in reported scam losses in Australia in 2024 (down 25.9% from 2023); adults 65+ reported the highest losses of any single age group at AU$99.6 million
    Auszug
    “"Scam losses reported to key organisations fell by 25.9 per cent to $2 billion in 2024. [...] Those aged 65 and over continue to report the highest losses of any aged group at $99.6 million in 2024, a 17.6 per cent drop since 2023." ”
    Quelldaten von
    2025-03-01
    Abgerufen
    2026-05-04 · archivierte Kopie
    Berechnung
    National Anti-Scam Centre / ACCC Targeting Scams report (March 2025, covering 2024 activity) provides a third high-income-country corroboration. Australia's population of ~27 million yields roughly AU$74 per capita in reported losses (AU$2.0 billion / 27 million), consistent with the US and UK figures when adjusted for population size. Note 2024 losses fell 25.9% from the AU$2.7 billion reported in 2023, so this is not a record high. Used for multi-country triangulation; does not independently supply a lifetime probability estimate due to the same underreporting problem as US and UK data.

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
Lottery jackpot 1 zu 95.238

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