Falsche Statistiken

Falsche Statistiken – Wenn Zahlen lügen lernen

Einführung: Statistiken gelten als besonders glaubwürdig – denn Zahlen wirken objektiv, präzise und rational. Doch genau deshalb werden sie auch gerne manipuliert, verzerrt oder bewusst falsch dargestellt. Falsche Statistiken gehören zu den effektivsten Methoden der Desinformation: Sie vermitteln den Eindruck von Beweiskraft, auch wenn sie irreführend, erfunden oder völlig aus dem Zusammenhang gerissen sind. Wer weiß, wie man sie erkennt, schützt sich vor Täuschung mit Zahlen.

Merkmale / Typische Formen

• Aus dem Zusammenhang gerissen: Eine Zahl ist zwar korrekt, wird aber ohne Kontext präsentiert – z. B. Jahreswerte ohne Vergleich zu Vorjahren.
• Falsche Quellenangabe: Eine angebliche Statistik wird verbreitet, ohne dass die genannte Quelle existiert oder diese Zahl je veröffentlicht hat.
• Erfundene Zahlen: Komplett ausgedachte Werte („90 % aller Migranten leben vom Staat“) ohne jede Datenbasis.
• Selektive Darstellung: Nur ein Teil der Daten wird gezeigt – z. B. Anstieg einer Zahl, ohne dass gleichzeitig der Gesamtwert mitgewachsen ist.
• Manipulative Visualisierung: Diagramme mit verkürzten Achsen, fehlender Skalierung oder verzerrter Darstellung können einen falschen Eindruck erwecken.

Beispiele aus der Praxis

• Fake-Grafiken auf Social Media: Diagramme zeigen angebliche Corona-Impfschäden – ohne Quelle, Maßstab oder Vergleich.
• Wahlstatistiken: Zahlen zu Briefwählern oder Nichtwählern werden falsch dargestellt, um Zweifel an der Legitimität zu säen.
• Migrationsdebatte: Einzelne Prozentwerte oder Zuwanderungszahlen werden ohne Bezugsrahmen veröffentlicht, um Angst zu erzeugen.

Folgen / Auswirkungen

• Manipulation der öffentlichen Meinung: Wer falsche Zahlen glaubt, trifft falsche Entscheidungen – ob in Politik, Gesellschaft oder Gesundheit.
• Vertrauensverlust in echte Statistiken: Wiederholte Fake-Zahlen untergraben auch das Vertrauen in seriöse Institute (z. B. Statistisches Bundesamt).
• Spaltung und Polarisierung: Falsch interpretierte Zahlen befeuern Angst, Wut oder Vorurteile – besonders in emotionalen Debatten.

Schutz & Empfehlungen

• Quelle prüfen: Wer hat die Statistik erstellt? Ist sie seriös (z. B. Destatis, Eurostat, WHO)? Gibt es ein öffentlich zugängliches Dokument?
• Zahlen einordnen: In welchem Zeitraum, für welche Gruppe, mit welchem Zweck wurde die Zahl erhoben?
• Faktenchecker nutzen: Mimikama, Correctiv oder Statista helfen bei der Bewertung kursierender Zahlen.
• Diagramme genau anschauen: Welche Skala, Achsen, Bezugsgrößen sind dargestellt – fehlt etwas Entscheidendes?

Häufige Irrtümer / Missverständnisse

• „Statistik ist objektiv“: Zahlen wirken objektiv – können aber sehr leicht subjektiv geframt oder manipuliert werden.
• „Das hat jemand gepostet, der sich auskennt“: Auch Expert:innen können falsch oder verzerrt zitieren – Quelle bleibt entscheidend.
• „Ich hab das Bild mit der Grafik gesehen“: Ein Screenshot beweist nichts – Diagramme lassen sich in Sekunden manipulieren.

Weiterführende Links

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