LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie aus Österreich zeigt, wie stark die Ausgaben für In-Game-Käufe bei Jugendlichen ungleich verteilt sind: 10 Prozent der zahlenden Spieler finanzieren mehr als 60 Prozent aller Umsätze. Die sogenannten „Whales“ geben im Schnitt über 1.000 Euro pro Jahr aus und zeigen häufiger Warnzeichen für Gaming- und Glücksspielstörungen. Besonders auffällig: Jugendliche aus allen Einkommensgruppen werden bei der Zahlungsintensität offenbar ähnlich stark getroffen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass „Free-to-play“ für einen kleinen Teil der Zielgruppe faktisch teuer wird.
Free-to-play-Titel sind für viele Jugendliche eine unkomplizierte Einstiegstür in digitale Welten, weil das Herunterladen ohne Kauf erledigt ist. Die Studie „Heavy spenders in digital games: expenditure disparities and associations between microtransactions, gaming disorder and gambling disorder among adolescents“ (veröffentlicht in Frontiers in Public Health) verschiebt jedoch den Blick auf eine andere Ebene: Nicht die Mehrheit zahlt viel, sondern eine kleine Minderheit trägt den Großteil der Einnahmen. Genau diese extrem ungleiche Verteilung rückt zusammen mit psychologischen Risikomustern in den Fokus, weil sie zeigt, wie stark Monetarisierung in der Praxis auch dann wirken kann, wenn der Preis am Anfang „null“ ist.
Die Autorinnen und Autoren um Markus Meschik haben dafür Daten von 2.308 Schülerinnen und Schülern im Alter von 10 bis 19 Jahren aus verschiedenen Schultypen in Österreich ausgewertet. Knapp 35 Prozent der Jugendlichen gaben an, innerhalb der vergangenen 12 Monate Geld für In-Game-Käufe ausgegeben zu haben. Unter den zahlenden Spielern lag die durchschnittliche jährliche Summe bei rund 170 Euro; Jungen lagen dabei mit etwa 181 Euro spürbar über Mädchen mit etwa 102 Euro. Entscheidend ist aber weniger der Mittelwert als die Spannweite: Das Ausgabeverhalten stieg nicht monoton mit dem Alter, sondern erreichte seinen Höhepunkt bei 15- bis 16-Jährigen, die im Schnitt über 200 Euro pro Jahr ausgaben.
Technisch betrachtet ist das eine typische Marktstruktur, wie sie aus dem datengetriebenen Umsatzmanagement vieler digitaler Dienste bekannt ist: Einnahmen konzentrieren sich auf wenige Nutzende, die sich deutlich über den üblichen Konsummodus hinaus bewegen. In der Studie wird dieser „Tail“-Effekt sehr konkret: Die oberen 10 Prozent der Ausgeber – in der Branche oft als „Whales“ bezeichnet – repräsentieren 61,4 Prozent der gesamten ausgegebenen Summe. Diese 85 Jugendlichen gaben zwischen 400 und 12.000 Euro in einem Jahr aus, im Mittel knapp über 1.000 Euro pro Person. Meschik ordnet diese Konzentration dabei ausdrücklich über eine Analogie zur Pareto-Verteilung ein, macht aber zugleich klar, dass die reale Ausgabedistribution noch stärker verdichtet ist.
Damit stellt sich die zweite zentrale Frage: Geht hohe Zahlungsintensität mit problematischem Verhalten einher? Die Studie nutzt hierfür psychologische Screening-Instrumente für Gaming Disorder und – in einem Teil der Befragten – Gambling Disorder. Bei den „Heavy Spendern“ erfüllten 14,1 Prozent Kriterien für eine Gaming-Disorder, während es bei den „Casual Spendern“ nur 4,2 Prozent waren. Besonders relevant für die Debatte um die Annäherung von Spielmechaniken an Glücksspiel ist außerdem die Teilgruppe, die in den vergangenen 12 Monaten tatsächlich mit echtem Geld gewettet hat (103 Befragte): Innerhalb dieser Gruppe waren Heavy Spender deutlich wahrscheinlicher von einer wahrscheinlichen Glücksspielstörung betroffen. Die Interpretation liegt nahe, weil Free-to-play-Mechaniken häufig auf Randomisierung setzen: Loot-Box-ähnliche Mechanismen funktionieren als digitale „Grab-Bags“, bei denen die Belohnung erst nach dem Bezahlen sichtbar wird.
In den vorherigen Arbeiten, die die Studie als Kontext heranzieht, finden sich ähnliche Muster. Eine Untersuchung von 2018 (PLOS ONE) deutet an, dass erwachsene Spieler, die mehr Geld für Loot-Boxes ausgaben, stärker ausgeprägte Glücksspielprobleme zeigten. Auch eine Studie aus dem Jahr 2019 zu traditionellen Glücksspielmärkten (Journal of Business Research) beschreibt, dass ein überproportionaler Anteil des Umsatzes häufig von problematischen Glücksspielverhalten-getriebenen Nutzergruppen stammt. Die neue Arbeit überträgt dieses Muster allerdings auf Jugendliche und betrachtet dabei nicht nur Loot-Boxes, sondern insgesamt Ausgaben für Microtransactions in digitalen Spielen.
Ein weiterer Punkt ist für die Debatte um Verbraucher- und Jugendschutz besonders brisant: Die Studie findet keinen Zusammenhang zwischen der finanziellen Situation der Familie und der Frage, ob ein Teenager zu den Heavy Spendern gehört. Jugendliche aus niedrigeren Einkommenslagen gaben demnach ähnlich hohe absolute Beträge aus wie Gleichaltrige aus wohlhabenderen Haushalten. Daraus folgt eine andere, gesellschaftlich relevante Lastverteilung: Wer weniger verfügbare Mittel hat, muss bei gleicher Ausgabenintensität einen größeren Anteil des Budgets für virtuelle Inhalte aufwenden. Meschik bringt das im Kern auf den Punkt: „Free-to-play“ sei nicht zwingend kostenlos, weil selbst junge Spieler substanzielle Summen ausgeben können und höhere Ausgaben mit pathologischen Verhaltensmustern assoziiert sein können – unabhängig vom sozioökonomischen Hintergrund. Zugleich betont er auch den Schutzbedarf: „Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass bestehende Regulierungen möglicherweise nicht ausreichen und dass zusätzliche Maßnahmen zum Schutz gefährdeter Spieler in Betracht gezogen werden sollten.“
So klar die Ergebnisse in der Verteilung und in den statistischen Zusammenhängen wirken, so wichtig sind die methodischen Grenzen. Die Erhebung basiert auf Selbstangaben, also auf Erinnerungen an Ausgaben über ein ganzes Jahr. Gerade bei vielen kleinen digitalen Käufen kann die Rekonstruktion von Summen ungenau sein, und Heavy Spender könnten ihre Gesamtkosten unterschätzt haben. Zudem wurde die Glücksspielstörung nur bei den 103 Jugendlichen erfasst, die im betrachteten Zeitraum mit echtem Geld gespielt haben; dadurch sind die Schätzungen für diesen Teilbereich vorläufig. Auch handelt es sich um einen Moment-Snapshot: Aus „Zusammenhang“ lässt sich noch nicht sauber „Ursache“ ableiten, also ob problematisches Verhalten zu stärkerem Ausgeben führt oder ob die Monetarisierung selbst eine Verschärfung begünstigt. Für die Praxis heißt das: Unternehmen, die Mechaniken wie Randomisierung, Anreizmechaniken und Kauf-Reibung gestalten, sollten die identifizierten Risikoprofile als Signal verstehen – und bei Schutzmaßnahmen stärker am Minderheitseffekt als am Durchschnitt ausrichten.
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