Überschätzte Risiken

Was würden Sie schätzen, wie viele Personen sterben in der Schweiz jährlich an einem Blitzschlag? Wie viele durch Mord und Totschlag? Und wie viele im Strassenverkehr? Dies haben wir unsere TeilnehmerInnen gefragt. Die meisten Antworten, die wir erhalten haben, weichen von der Realität ab.

Ein Blitz schlägt vor einer Bergkulisse nachts in ein Gewässer ein.

Bildlegende: Überschätztes Risiko: Tod durch Blitzschlag. Keystone

Geschätzt haben die Befragten im Durchschnitt, dass 36 Personen pro Jahr durch einen Blitz sterben (Median: 10 Personen), 267 durch «Mord und Totschlag» (Median: 100 Personen) und 1170 im Strassenverkehr (Median: 400 Personen).[1] Tatsächlich stirbt in der Schweiz lediglich etwa alle zwei Jahre eine Person an einem Blitzschlag. Durch «Mord und Totschlag» sterben etwa 50 Personen im Jahr und etwa 400 Personen kommen im Strassenverkehr ums Leben.[2]

Damit ist die Überschätzung beim Blitzschlag am höchsten und bei Verkehrsunfällen am geringsten. Dies ist nicht unerwartet, denn frühere Studien zeigen, dass die Häufigkeit seltener und spektakulärer Risiken (wie Blitzschlag) stark überschätzt werden. Anders verhält es sich bei häufigen und alltäglichen Todesursachen (wie Verkehrsunfälle).[3]

Auch die Beurteilung der Schwere von Risiken hängt von verschiedenen Faktoren ab. So zeigen sich unter anderem die folgenden Phänomene.[4]

  • Je mehr Menschen bei einem Unfall zusammen umkommen, desto negativer wird das Risiko bewertet. Wenn zum Beispiel bei einem Flugzeugabsturz 200 Menschen sterben, wird das Risiko höher eingestuft, als wenn bei 200 einzelnen Autounfällen je ein Opfer zu beklagen ist.
  • Risiken, die den Menschen vertraut sind, die sie freiwillig eingehen, bei denen sie noch nie oder selten einen Schaden erlebt haben und die sie glauben, kontrollieren zu können, werden eher unterschätzt. Typische Beispiele sind das Autofahren und das Rauchen.
  • Neue Technologien (z.B. Gentechnologie, Nanotechnologie), mit denen die Menschen wenig vertraut sind, werden als riskanter bewertet als althergebrachte Techniken (z.B. Kohlebergbau).
  • Bei sehr kleinen Risiken wird kaum noch differenziert. Risiken von 1 : 1 Mio. versus 1 : 1‘000 werden als ähnlich wahrgenommen, obwohl das erstere Risiko um den Faktor 1‘000 geringer ist.

Hinzu kommt der Glaube an die eigene Unverwundbarkeit.

Quelle: Risikostudie SRF/ETH 2013.

[1]

Die Mittelwerte der Schätzfragen wurden alle nach Abschneiden der extremsten Schätzungen des obersten Prozent berechnet, da die Verteilungen sehr schief sind (wenige Befragte geben sehr hohe Zahlen an), weshalb einige wenige Extremfälle den Mittelwert stark beeinflussen würden. Der Median ist jener Wert, der die Schätzungen in zwei gleich grosse Gruppen teilt: Die eine Hälfte der Befragten hat einen Wert genannt, der dem Median-Wert entspricht oder tiefer ist; die andere Hälfte der Befragten hat einen höheren Wert genannt.

[2] Die Angaben zu «Mord und Totschlag» entstammen der polizeilichen Kriminalstatistik, während die Angaben zum Blitzschlag der «Statistik der Todesursachen» des Bundesamts für Statistik entnommen wurden.

[3] Slovic, P. (2000). The Perception of Risk. London: Earthscan.

[4] Jungermann, H. & Slovic, P. (1993). Die Psychologie der Kognition und Evaluation von Risiko. In G. Bechmann (Hrsg.), Risiko und Gesellschaft: Grundlagen und Ergebnisse interdisziplinärer Risikoforschung (S. 167-207). Opladen: Westdeutscher Verlag.

Die Autoren der SRF/ETH Studie

Andreas Diekmann, geboren 1951 in Lübeck, ist seit 2003 Professor für Soziologie an der ETH Zürich. Zuvor lehrte er in Mannheim und in Bern. Umweltsoziologie, Spieltheorie und Methoden der empirischen Sozialforschung sind Schwerpunkte seiner Tätigkeit. Heidi Bruderer Enzler, geb. 1980 in St. Gallen, ist Doktorandin an der Professur für Soziologie.

Gehören Sie zum Durchschnitt?

Vielleicht. Ein Vergleich mit dem Median ist aber aussagekräftiger – dieser beschreibt nämlich den «typischen Schweizer». Werden alle Resultate der Grösse nach geordnet, liegt der Median genau in der Mitte – darunter und darüber gibt es exakt gleich viele Werte. Der Median wird von extremen Werten weniger stark beeinflusst als der Durchschnitt.