Hot Hand (Hot-Hand-Fehlschluss) und der Glaube daran

Auf einen Blick

1. Kurze Zusammenfassung

Die Hot Hand ist der weit verbreitete Glaube, dass Erfolg Erfolg nach sich zieht: dass nach einer Serie positiver Ergebnisse die Wahrscheinlichkeit für weiteren Erfolg steigt. Jahrzehntelang taten Wissenschaftler dies als kognitive Illusion ab und argumentierten, Menschen könnten schlicht nicht erfassen, wie „klumpig“ Zufallsfolgen tatsächlich sind. 2018 zeigten Miller und Sanjurjo, dass die Belege von 1985 für dieses Urteil eine Serienstatistik verwendeten, die in kleinen Stichproben verzerrt ist, und dass die korrigierten Daten für eine Hot Hand sprechen. Spätere Studien sind sich uneins darüber, wie groß der Effekt ist und wo er auftritt: stark in kontrollierten Wurfsitzungen, nur bei Würfen vom selben Ort im NBA-Dreipunktewettbewerb und bei einer Minderheit der Spieler in Live-Spielen, während der Ligadurchschnitt nach Treffern zurückfällt. Der Glaube ist universell. Der Effekt ist real, aber an Bedingungen geknüpft und weit kleiner, als Fans annehmen.

Einfach erklärt

Die Hot Hand ist das Gefühl, dass jemand, dem gerade mehrmals hintereinander etwas gelungen ist, „in Flammen steht“. Sie erwarten, dass auch der nächste Versuch klappt. Forscher glauben inzwischen, dass es einen kleinen echten Effekt gibt. Aber unser Gehirn sieht Serien viel häufiger, als sie wirklich vorkommen.

Stellen Sie sich den Sportunterricht vor. Ihr Freund trifft dreimal hintereinander beim Freiwurf. Alle rufen: „Gebt ihm den Ball, er ist heiß!“ Also spielt die Mannschaft nur noch ihn an, auch wenn ein anderer völlig frei steht. Er wirft jetzt schwierigere Würfe, weil er sich unaufhaltsam fühlt. Die meisten gehen daneben. Die Serie fühlte sich wie Zauberei an, aber ein paar Treffer in Folge entstehen ständig durch reinen Zufall. Sie können das auch mit einer Münze sehen. Werfen Sie sie zwanzigmal, und oft kommt dreimal oder viermal hintereinander Kopf.

Wenn jemand das nächste Mal „in Flammen steht“, halten Sie kurz inne und fragen Sie: „Wie gut ist diese Person normalerweise?“ Das gewohnte Können ist immer noch die beste Vermutung für den nächsten Versuch. Freuen Sie sich über die Serie, aber richten Sie nicht alles danach aus.

2. Die Wissenschaft dahinter

2.1. Entdeckung und Geschichte

• 1985: Die Hot Hand wurde erstmals von Gilovich, Vallone und Tversky (GVT) in ihrer wegweisenden Arbeit in Cognitive Psychology formal untersucht und als „massive und weit verbreitete kognitive Illusion“ abgetan.
• 1985–2014: Der Hot-Hand-Fehlschluss wurde neben dem Spielerfehlschluss zu einer der beiden Säulen der Verhaltensökonomie und galt als Beweis für die mangelhafte statistische Intuition der Menschen.
• 2014: Forscher begannen, optische Trackingdaten (SportVU) zu nutzen, um Wurfschwierigkeit und Verteidigungsdruck herauszurechnen, und fanden verborgene „Hitze“-Signale.
• 2018: Joshua Miller und Adam Sanjurjo veröffentlichten in Econometrica eine Arbeit, die eine Selektionsverzerrung in der von GVT verwendeten Serienstatistik aufdeckte. In endlichen Folgen liegt die erwartete Trefferquote nach einer Trefferserie unter der Basisrate, sodass GVTs „kein Unterschied“ selbst ein Beleg für Serienwerfen war. Neu analysiert, sprechen die Daten von 1985 für eine Hot Hand.
• 2020–2022: Folgestudien gingen auseinander. Miller und Sanjurjo (2021) fanden erhebliche Belege für eine Hot Hand im NBA-Dreipunktewettbewerb, 1986–2020. McNair und Kollegen (2020, Preprint) fanden keine im NBA-Spielbetrieb. Pelechrinis und Winston (2022) stellten fest, dass der durchschnittliche NBA-Spieler nach aufeinanderfolgenden Treffern zurückfällt, sobald die Wurfqualität kontrolliert wird, wobei eine Minderheit der Spieler eine echte Hot Hand zeigt.
• 2024: Lantis und Nesson analysierten den Dreipunktewettbewerb erneut und fanden die Hot Hand nur bei aufeinanderfolgenden Würfen vom selben Ort. Miller und Sanjurjo berichteten in der Review of Economics and Statistics von starken Belegen für eine Hot Hand in vier kontrollierten Wurfexperimenten.
• Gegenwart: Das Urteil von 1985 ist erledigt, doch kein einzelnes Nachfolgeurteil hat seinen Platz eingenommen. Die Hot Hand ist in kontrollierten Situationen und in kreativen Laufbahnen real; im Live-Sport ist sie klein, an Bedingungen geknüpft und in manchen Datensätzen nicht vorhanden.

2.2. Wichtige Forscher

2.3. Wegweisende Studien

„The Hot Hand in Basketball“ (Gilovich, Vallone & Tversky, 1985)

GVT befragten 100 Basketballfans aus Cornell und Stanford und stellten fest, dass die große Mehrheit glaubte, ein Spieler habe nach seinen letzten zwei oder drei Treffern eine bessere Chance, den nächsten Wurf zu verwandeln. Die meisten der befragten Spieler der Philadelphia 76ers sagten, das Zuspiel an einen „heißen“ Mitspieler sei taktisch wichtig. (Die genauen Prozentzahlen, die oft für diese Befragungen genannt werden, ließen sich für diesen Artikel nicht anhand der Arbeit überprüfen.)

Methodik: Die Forscher analysierten die Wurfaufzeichnungen der Philadelphia 76ers von 1980–81 mit drei statistischen Tests:

1. Analyse bedingter Wahrscheinlichkeiten: Berechnete P(Treffer|HHH) im Vergleich zu P(Treffer|MMM)
2. Runs-Test: Analysierte wechselnde Serien, um „Klumpung“ zu erkennen
3. Serielle Korrelation: Maß die Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Wurfergebnissen

Befunde: Sie fanden keinen signifikanten Unterschied zwischen der Trefferquote nach Treffern und nach Fehlwürfen. Manche Spieler zeigten sogar eine leicht negative Autokorrelation. Weder die kontrollierte Freiwurf-Analyse noch die Wurfexperimente mit dem Cornell-Universitätsteam ergaben einen Hot-Hand-Effekt.

Schlussfolgerung: Die Hot Hand wurde zur „kognitiven Illusion“ erklärt, die aus der Repräsentativitätsheuristik und der Clustering-Illusion entsteht.

„Surprised by the Hot Hand Fallacy?“ (Miller & Sanjurjo, 2018)

Diese Arbeit stürzte das GVT-Paradigma, indem sie einen entscheidenden mathematischen Fehler aufdeckte.

Das „Jack-Münzen“-Problem: Stellen Sie sich eine faire Münze vor, die 100-mal geworfen wird. Die gängige Intuition legt P(K|KKK) = 50 % nahe. In endlichen Folgen liegt die erwartete Wahrscheinlichkeit jedoch deutlich unter 50 % (etwa 46 %).

Der Mechanismus: Die Auswahl einer Serie als Bedingung erzeugt eine Selektionsverzerrung. Serien „verbrauchen“ die verfügbaren positiven Ergebnisse, und innerhalb einer endlichen Folge werden Serien, die abbrechen (auf die ein Fehlwurf folgt), in der Stichprobenverteilung übergewichtet.

Neuanalyse: Als GVT feststellten, dass Spieler nach Serien ihren Durchschnitt warfen, schlossen sie auf „keine Hot Hand“. Doch die korrigierte Logik erzählt eine andere Geschichte: In einer endlichen Folge liegt die erwartete Trefferquote nach einer Trefferserie unter der Basisrate, sodass ein Spieler, der nach einer Serie seinen Durchschnitt wirft, über der Zufallslinie liegt. Um die Verzerrung bereinigt, zeigen GVTs eigene Daten der 76ers signifikante Belege für Serienwerfen. Die Hot Hand steckte die ganze Zeit in den Daten, verborgen durch ein statistisches Artefakt. (Populäre Nacherzählungen beziffern die Größe der Korrektur auf 8 bis 12 Prozentpunkte; diese Zahl ließ sich nicht überprüfen und wird hier nicht verwendet.)

Replikationsbilanz: Miller und Sanjurjo (2021, European Economic Review) fanden erhebliche Belege für eine Hot Hand bei Schützen im NBA-Dreipunktewettbewerb und über Schützen hinweg, 1986–2020. Lantis und Nesson (2024, Journal of Sports Economics) wiederholten diese Analyse und fanden den Effekt nur bei aufeinanderfolgenden Würfen vom selben Ort; wer an eine neue Stelle wechselte, verlor ihn. Miller und Sanjurjo (2024, Review of Economics and Statistics) führten vier kontrollierte Wurfexperimente mit wiederholten Sitzungen pro Schütze über sechs Monate durch und berichteten von starken Belegen für eine Hot Hand sowohl über Datensätze hinweg als auch bei Einzelpersonen im Zeitverlauf; erfahrene Beobachter konnten zudem vorhersagen, welche Schützen am heißesten werden würden. McNair und Kollegen (2020, Preprint) fanden keine Hot Hand im NBA-Spielbetrieb. Die Korrektur hat also Bestand, und die Größe des Effekts hängt davon ab, wo man hinsieht.

Studien mit optischem Tracking (Bocskocsky et al., 2014; Pelechrinis & Winston, 2022)

Das Endogenitätsproblem: Wenn sich ein Spieler „heiß“ fühlt, treten zwei verdeckende Effekte auf:

1. Heat Checks: Spieler versuchen deutlich schwierigere Würfe (größere Distanz, frühere Wurfuhr, bedrängt)
2. Verteidigungsgravitation: Gegner decken „heiße“ Spieler enger

Lösung: Modelle schätzten die „erwartete Trefferwahrscheinlichkeit“ für jeden Wurf anhand von Verteidigerabstand, Wurfort und weiteren Ausgangsbedingungen.

Bocskocsky, Ezekowitz und Stein (2014): Anhand von mehr als 83.000 Würfen der NBA-Saison 2012–13 mit optischen Trackingdaten stellten sie fest, dass Spieler, die zuvor die Erwartungen übertroffen hatten, weitere Distanzen warfen, enger verteidigt wurden und mit größerer Wahrscheinlichkeit den nächsten Wurf ihres Teams nahmen. Nachdem die Schwierigkeit jedes Wurfs berücksichtigt war, übertrafen diese Spieler die Erwartungen weiterhin, und zwar um 1,2 bis 2,4 Prozentpunkte bei der Trefferwahrscheinlichkeit. Das ist das Argument der Wurfschwierigkeit; es wird oft Miller und Sanjurjo zugeschrieben, ist aber eine eigene Arbeit mit eigenem Mechanismus.

Pelechrinis und Winston (2022): Mit SportVU-Daten der Saisons 2013–14 und 2014–15, rund 200.000 Würfen pro Saison, kamen sie zu einem gespalteneren Urteil. Über die gesamte Liga hinweg ist der durchschnittlich bereinigte Hot-Hand-Effekt negativ: Der typische Spieler fällt nach aufeinanderfolgenden Treffern zurück, und „Regression beim Werfen scheint über die ganze Liga die stärkere Kraft zu sein“. Doch von 153 Spielern mit mindestens 1.000 Würfen zeigten mindestens 24 bei jeder getesteten Seriengröße statistisch signifikante Serienhaftigkeit, weit mehr, als der Zufall hervorbrächte. Unter diesen Spielern stieg der stichprobengewichtete bereinigte Effekt von etwa 1,5 % nach einem Treffer auf etwa 5,8 % nach vier, wobei die Autoren warnen, dass der Wert für längere Serien auf kleinen Stichproben beruht. Erst die Bereinigung um die Wurfqualität machte die Hot Hand sichtbar; ein Permutationstest, der die Wurfqualität ignorierte, fand sie bei keinem einzigen Spieler.

Hot Streaks in kreativen Laufbahnen (Liu et al., Nature, 2018)

Umfang: Analysiert wurden die Laufbahnen von 30.000 Wissenschaftlern, Künstlern und Filmregisseuren.

Befunde:

• 90 % der Fachleute erleben mindestens eine „Hot Streak“ mit deutlich wirkungsvollerer Arbeit
• Der Zeitpunkt ist zufällig (kann früh oder spät in der Laufbahn auftreten)
• Dauer: typischerweise 4–5 Jahre
• Keine Zunahme der Menge; nur die Qualität steigt während der Serien
• Vorausgegangen ist eine Erkundungsphase, gefolgt von der Ausnutzung einer entdeckten „Spur“

2.4. Neurologische Grundlage

• Mustererkennungs-Schaltkreise: Das Gehirn erkennt Muster hartnäckig über den visuellen Kortex und präfrontale Regionen und findet oft Struktur in rein zufälligen Daten.
• Quiet-Eye-Phänomen: In E-Sport und Schießsportarten fixieren Spieler in „heißen“ Serien Ziele vor dem Handeln länger mit dem Blick, was auf einen eigenen neuronalen Zustand fokussierter Aufmerksamkeit hindeutet.
• Neurologie des Flow-Zustands: Die „Zone“ oder der Flow-Zustand geht mit verringerter Aktivität im präfrontalen Kortex (Hypofrontalität), veränderter Dopaminsignalgebung und erhöhter Alphawellen-Aktivität einher. Zusammen kennzeichnen sie eine echte neurophysiologische Verschiebung während serienhafter Leistung.
• Aktivierung des Belohnungssystems: Erfolg löst im Nucleus accumbens eine Dopaminausschüttung aus, die echte Rückkopplungsschleifen zwischen Selbstvertrauen und Leistung erzeugen kann.
• Primatenstudien: Affen zeigen bei Glücksspielaufgaben eine Hot-Hand-Verzerrung und handeln in „geklumpten“ Ressourcenumgebungen optimal, die neuronale Schaltung ist also älter als die menschliche Evolution.

3. Evolutionäre Ursprünge

Der Hot-Hand-Glaube wirkt weniger wie eine Fehlfunktion und mehr wie eine kognitive Anpassung an die Struktur ursprünglicher Lebensräume.

Die Nahrungssuche-Hypothese (Wilke & Barrett, 2009): In natürlichen Umgebungen sind Ressourcen selten unabhängig voneinander verteilt; sie treten gehäuft auf. Wenn ein Sammler einen Fruchtbaum findet, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, in der Nähe einen weiteren zu finden. Positive Rezenz, also nach einem Treffer einen weiteren zu erwarten, ist in einer geklumpten Welt die richtige Überlebensstrategie.

Kulturübergreifende Belege: Experimente, die amerikanische Studierende mit den Shuar, Jäger-Gärtnern im Amazonasgebiet, verglichen, ergaben: Während Amerikaner dazu gebracht werden konnten, die Hot-Hand-Verzerrung bei Münzwürfen zu verringern, hielten die Shuar an einer starken positiven Rezenzverzerrung fest. Die Annahme von Klumpung scheint die evolutionäre Grundeinstellung der Menschheit zu sein, während das Verständnis statistischer Unabhängigkeit ein erlerntes kulturelles Konstrukt ist.

Primatenstudien: Untersuchungen mit Affen bei Glücksspielaufgaben zeigten, dass sie eine Hot-Hand-Verzerrung aufweisen und in geklumpten Ressourcenumgebungen optimal handeln, bei negativen Korrelationen (verstreute Ressourcen) aber Schwierigkeiten haben. Die neuronale Schaltung für die Serienerkennung ist älter als die menschliche Art.

Überlebensvorteil: In ursprünglichen Lebensräumen bot die Hot-Hand-Heuristik:

• Effiziente Ausnutzung von Ressourcen (weiter in ergiebigen Gebieten sammeln)
• Energieeinsparung (weniger unnötige Erkundung)
• Schnelle Entscheidungen unter Unsicherheit

4. Wie sich diese Verzerrung zeigt

4.1. Im Alltag

• Glücksspiel: Im Casino glauben, man sei „in Fahrt“, und nach einer Gewinnserie die Einsätze erhöhen
• Soziale Interaktionen: Annehmen, dass man heute Abend „abräumt“, weil die letzten Witze gut ankamen
• Dating: Sich sicherer fühlen, Menschen anzusprechen, nachdem frühere Begegnungen gelungen sind
• Sportausübung: Nach frühem Erfolg riskantere Würfe oder Spielzüge wagen
• Alltägliche Aufgaben: Sich nach einem produktiven Vormittag zu viel vornehmen und erwarten, dass der Schwung anhält
• Kaufentscheidungen: Mehr Lottoscheine in einer Annahmestelle kaufen, die kürzlich einen Gewinner hervorgebracht hat

4.2. Am Arbeitsplatz

• Leistungsbeurteilungen: Mitarbeitende nach jüngsten Erfolgsserien statt nach der Gesamtbilanz beurteilen
• Projektvergabe: Kritische Projekte an den vergeben, der zuletzt Erfolg hatte, unabhängig von der Eignung
• Beförderungsentscheidungen: Personen mit vermeintlichen „Hot Streaks“ beschleunigt fördern, ohne die Nachhaltigkeit zu bedenken
• Besprechungsdynamik: Sich dem fügen, der die letzte gute Idee hatte, und fortdauernde Einsicht annehmen
• Einstellung: Bewerber aus Unternehmen überbewerten, die gerade Erfolg haben
• Vertrieb: Von einem Verkäufer, der drei Abschlüsse erzielt hat, erwarten, dass er die Serie unbegrenzt fortsetzt

4.3. In Wirtschaft und Marketing

• „Heiße“ Produktlinien: Unternehmen investieren zu viel in Produktkategorien mit jüngsten Absatzspitzen
• Werbeaussagen: Produkte mit jüngsten Auszeichnungen oder Anerkennungen bewerben („Preisgekrönt!“)
• FOMO bei Verbrauchern: Dringlichkeit erzeugen, indem „angesagte“ Produkte hervorgehoben werden (man handelt mit der vermeintlichen Hot Hand anderer)
• Markenschwung: Annehmen, dass eine erfolgreiche Produkteinführung den Erfolg der folgenden garantiert
• Marketing mit Starmanagern: Investmentfonds stellen Manager mit jüngster Überperformance prominent heraus
• Auswahl von Kundenstimmen: Kunden auf „Siegesserien“ präsentieren, um nahezulegen, das Produkt verursache den Erfolg

4.4. In Politik und Medien

• Umfrageschwung: Dem „Aufschwung“ eines Kandidaten in Umfragen Bedeutung beimessen, als verstärke sich der Schwung von selbst
• Glaubwürdigkeit von Kommentatoren: Kommentatoren mit jüngsten richtigen Vorhersagen mehr Sendezeit geben
• Politische Extrapolation: Annehmen, dass erfolgreiche Politik in einem Bereich auch in anderen gelingt
• Wahlberichterstattung: Wahlen als Kampf um Schwung darstellen, in dem frühe Siege spätere vorhersagen
• Mediale Erzählungen: „Aufstieg und Fall“-Geschichten konstruieren, die annehmen, dass Serien weitergehen oder dramatisch umkippen müssen

4.5. Im Gesundheitswesen

• Diagnosesicherheit: Ärztinnen und Ärzte werden nach einer Reihe richtiger Diagnosen übermütig
• Beharren auf einer Behandlung: Einen Behandlungsansatz fortsetzen, weil er bei früheren Patienten wirkte, trotz neuer Belege
• Operationsplanung: Patienten bevorzugen Chirurgen mit einer „heißen Serie“ erfolgreicher Operationen
• Klinische Studien: Frühe positive Ergebnisse als Hinweis auf dauerhafte Wirksamkeit überinterpretieren
• Patientenverhalten: Patienten fühlen sich nach einem überstandenen Gesundheitsschreck „vom Glück begünstigt“ und gehen mehr Risiken ein

4.6. In Finanzen und Geldanlage

• Auswahl von Fondsmanagern: Anleger lenken ihr Kapital überwiegend zu Managern, die zuletzt besser abgeschnitten haben, obwohl Belege zeigen, dass Leistung selten anhält
• Momentum-Handel mit Aktien: Gestiegene Aktien kaufen, weil man annimmt, der Trend setze sich fort
• Extrapolationsverzerrung: Die unbegründete Annahme, dass jüngste Preistrends strukturelle Veränderungen darstellen
• Blasenbildung: Finanzblasen (Tulpenmanie, Dotcom, Immobilien) sind im Kern Hot-Hand-Fehlschlüsse im Massenmaßstab, bei denen steigende Preise die Beteiligten überzeugen, dass sich die grundlegenden Gesetze geändert haben
• Kryptowährungshandel: Extreme Ausprägungen, bei denen Händler aggressiv in Gewinnserien nachlegen und die grundlegende Überbewertung ignorieren
• Die Momentum-Anomalie: Paradoxerweise kann Momentum-Handel profitabel sein, denn wenn genug Händler an die Hot Hand glauben, erzeugt ihr Kaufen genau die Preisanstiege, die sie vorhergesagt haben: eine selbsterfüllende Prophezeiung

5. Fallstudien aus der Praxis

Fallstudie 1: Stephen Currys Trainingseinheit

• Kontext: Stephen Curry gilt weithin als der beste Schütze der NBA-Geschichte, ein natürliches Labor für Hot-Hand-Theorien.
• Was geschah: In einer Trainingseinheit 2020 traf Curry 105 Dreipunktewürfe in Folge, eine Leistung mit verschwindend geringer Wahrscheinlichkeit unter der Annahme zufälligen Werfens.
• Die Verzerrung bei der Arbeit: In kontrollierten Situationen ohne Anpassung der Verteidigung wird der „heiße Zustand“ sichtbar. Curry trat in einen echten Zustand erhöhter Leistung ein.
• Folgen: In Spielen steigt Currys rohe Trefferquote nach Serien oft nicht, weil er „Heat-Check“-Würfe (schwierigere Versuche) nimmt und stärkerem Verteidigungsdruck ausgesetzt ist. Die Hot Hand ist real, wird aber in schwierigere Würfe umgesetzt statt in sichtbar bessere Trefferquoten.
• Gewonnene Einsichten: Die Hot Hand existiert, aber rationale Reaktionen des Schützen und seiner Gegner halten sie verborgen.

Fallstudie 2: Der Vorfall im Casino von Monte Carlo (1913)

• Kontext: Im Casino von Monte Carlo fiel die Roulettekugel außergewöhnliche 26-mal hintereinander auf Schwarz.
• Was geschah: Spieler verloren Millionen Francs, weil sie gegen die Serie setzten, überzeugt, Rot sei „fällig“. Sie zeigten den Spielerfehlschluss (Umkehr erwarten) statt des Hot-Hand-Fehlschlusses (Fortsetzung erwarten).
• Die Verzerrung bei der Arbeit: Bei einem mechanischen Gerät ohne Gedächtnis oder Können erwarten Menschen, dass Serien umkippen. Bei einem menschlichen Akteur erwarten sie Fortsetzung. Die Kluft zwischen diesen beiden Fehlschlüssen zeigt, wie wir Serien Handlungsmacht oder Zufall zuschreiben.
• Folgen: Massive finanzielle Verluste für Spieler, die nicht akzeptieren konnten, dass jeder Dreh unabhängig war.
• Gewonnene Einsichten: Dasselbe statistische Muster (eine lange Serie) löst gegensätzliche Reaktionen aus, je nachdem, ob wir dahinter einen Akteur oder einen Mechanismus wahrnehmen.

Fallstudie 3: Tulpenmanie (1637)

• Kontext: Im Goldenen Zeitalter der Niederlande stiegen die Preise für Tulpenzwiebeln auf außergewöhnliche Höhen.
• Was geschah: Die Preise stiegen etwa auf das 20-Fache, bevor die Blase platzte. Anleger glaubten, die Serie steigender Preise werde unbegrenzt anhalten.
• Die Verzerrung bei der Arbeit: Klassische Extrapolationsverzerrung, ein Hot-Hand-Fehlschluss im Massenmaßstab. Die Beteiligten redeten sich ein, die grundlegenden Bewertungsregeln hätten sich geändert, Tulpen seien „heiß“ und würden es bleiben.
• Folgen: Marktzusammenbruch, weit verbreiteter finanzieller Ruin und eines der berühmtesten Beispiele spekulativen Wahns in der Geschichte.
• Gewonnene Einsichten: Der Hot-Hand-Fehlschluss, kollektiv auf Märkte angewandt, kann katastrophale wirtschaftliche Ereignisse hervorrufen.

Historisches Beispiel: Joe DiMaggios Schlagserie über 56 Spiele (1941)

Joe DiMaggios Serie, in 56 aufeinanderfolgenden Spielen der Major League Baseball einen Treffer zu erzielen, ist nach mehr als 80 Jahren ungebrochen. Der Paläontologe Stephen Jay Gould argumentierte, solche Serien seien in großen Datensätzen statistisch unvermeidlich, doch spätere Analysen legen nahe, dass DiMaggios Leistung selbst für einen Spieler seines Formats ein Ereignis von „eins zu 3.700“ war. Das deutet auf einen echten, ausgedehnten „heißen Zustand“ statt auf reinen Zufall hin, und es bleibt der klassische Fall anhaltender Exzellenz, der der zufälligen Wahrscheinlichkeit trotzt.

6. Die Kosten dieser Verzerrung

6.1. Persönliche Kosten

• Übermut nach Erfolg: Wer glaubt, „in Flammen zu stehen“, geht Risiken ein, die nicht zum tatsächlichen Können passen
• Enttäuschung und Selbstvorwürfe: Wenn die „Serie“ unweigerlich endet, glauben Einzelne womöglich, persönlich versagt zu haben, statt die Regression zur Mitte zu erkennen
• Finanzielle Verluste: Nach Gewinnen mehr spielen, nach Anlagegewinnen mehr investieren, mit späteren Verlusten als Folge
• Belastung von Beziehungen: Erwarten, dass eine Serie gelungener Begegnungen bedeutet, die Beziehung sei „perfekt“
• Verpasste Selbstverbesserung: Wer Erfolg einem vorübergehenden „heißen Zustand“ statt der Kompetenzentwicklung zuschreibt, verliert Motivation zur Verbesserung

6.2. Berufliche Kosten

• Fehleinschätzung der Laufbahn: Auffällige Projekte aufgrund jüngster Erfolge ohne ausreichende Vorbereitung übernehmen
• Schlechte Ressourcenverteilung: Unternehmen setzen verstärkt auf „heiße“ Produkte oder Märkte ohne nachhaltigen Vorteil
• Teamstörungen: Sich zu stark auf „heiße“ Teammitglieder verlassen und andere zu wenig einsetzen
• Anlageverluste: Heißen Fondsmanagern oder Aktien hinterherlaufen und typischerweise vor der Regression teuer kaufen
• Strategische Fehler: Unternehmen schreiben jüngste Wachstumsraten in nicht tragfähige Prognosen fort

6.3. Gesellschaftliche Kosten

• Marktvolatilität: Kollektives Hot-Hand-Denken treibt Boom-und-Bust-Zyklen an
• Fehlverteilung von Ressourcen: Kapital fließt zu jüngsten Gewinnern statt zu aussichtsreichen Chancen
• Politische Instabilität: Abstimmungsverhalten nach Schwung und Mitläufereffekte können Kandidaten aufgrund vermeintlicher „Hitze“ statt ihrer Qualifikation nach oben tragen
• Sportwettenbranche: Milliarden werden auf vermeintliche Serien gesetzt, die sich oft nicht einstellen

6.4. Statistische Auswirkungen

• Verfolgen von Investmentfonds: Forschung zeigt durchweg, dass Anleger, die jüngster Wertentwicklung hinterherlaufen, jährlich etwa 1–2 % geringere Renditen erzielen als Buy-and-Hold-Anleger
• Miller-Sanjurjo-Korrektur: Bei 100 Würfen einer fairen Münze beträgt der erwartete Kopfanteil bei den Würfen, die auf dreimal Kopf in Folge folgen, etwa 46 %, nicht 50 %; eine Serienstatistik, die das ignoriert, liest eine echte Hot Hand als „kein Effekt“, und genau das geschah mit dem Urteil von 1985 über 33 Jahre
• Die Lage bei Live-Spielen ist gespalten: Bocskocsky et al. (2014) fanden eine Hot Hand von 1,2 bis 2,4 Prozentpunkten, sobald die Wurfschwierigkeit modelliert war; Pelechrinis & Winston (2022) fanden den Effekt im Ligadurchschnitt negativ, wobei mindestens 24 von 153 qualifizierten Spielern signifikante Serienhaftigkeit zeigten
• Kontrollierte Situationen sind klarer: Miller & Sanjurjo (2024) berichten von starken Belegen für eine Hot Hand in vier kontrollierten Wurfexperimenten und bei einzelnen Schützen über sechs Monate
• Marktblasen: Bei der Dotcom-Blase stieg der NASDAQ um 400 %, bevor er 78 % seines Werts verlor: Extrapolationsverzerrung in katastrophalem Ausmaß

7. Die verborgenen Vorteile

Verzerrungen sind nicht immer kostspielig. Der Hot-Hand-Glaube kann echten Anpassungszwecken dienen.

• Ökologische Rationalität: In Umgebungen, in denen Ressourcen tatsächlich geklumpt sind (die ursprüngliche Norm), ist die Hot-Hand-Heuristik die optimale Strategie der Nahrungssuche
• Aufbau von Selbstvertrauen: Der Glaube an die eigene „heiße Serie“ kann durch Selbstvertrauen und geringere Angst echte Leistungssteigerungen bewirken
• Effiziente Entscheidungsfindung: Ergiebige Adern der Tätigkeit schnell erkennen und nutzen, ohne erschöpfende Analyse
• Schwung in der Kreativität: Die Nature-Studie von 2018 zeigte, dass kreative Hot Streaks real sind: Künstler, Wissenschaftler und Regisseure bringen ihre beste Arbeit in gehäuften Schüben hervor. Diese Wellen zu erkennen und zu reiten kann sinnvoll sein.
• Selbsterfüllende Prophezeiung: In manchen Bereichen (Finanzen, soziale Situationen) kann der Glaube, „heiß“ zu sein, durch mehr Selbstvertrauen und die Reaktionen anderer wahr werden
• Energieeinsparung: Erfolgreiche Strategien fortzuführen, statt ständig neu zu bewerten, spart kognitive Ressourcen

Die Kernlehre der modernen Forschung ist, dass die Hot Hand keine Halluzination ist, sondern die Erkennung eines echten, wenn auch subtilen Signals. Die „Verzerrung“ vollständig zu beseitigen hieße, echte Muster in qualifizierter Leistung zu ignorieren.

8. Selbsteinschätzung: Haben Sie diese Verzerrung?

8.1. Checkliste der Warnzeichen

• Ich steigere mein Selbstvertrauen oder meine Risikobereitschaft deutlich nach ein paar Erfolgen
• Ich glaube, dass bestimmte Menschen „in Flammen stehen“ und während ihrer Serie mehr Gelegenheiten bekommen sollten
• Ich investiere mehr Geld nach einer Reihe von Anlagegewinnen
• Ich habe das Gefühl, dass ich nach ein paar Gewinnen für weiteren Erfolg „dran“ bin
• Ich ärgere mich, wenn meine Serie endet, weil ich glaube, ich hätte weiter gut abschneiden müssen
• Ich achte darauf, welche Lottoannahmestellen kürzlich Gewinner verkauft haben
• Ich glaube, dass Sportler „Zonen“ haben, in denen sie vorübergehend viel besser werden als ihr normales Können
• Ich entscheide über Fondsmanager hauptsächlich anhand der jüngsten Wertentwicklung
• Ich nehme an, dass ein Team oder Unternehmen in einer Siegesserie eine besondere Formel gefunden hat
• Ich gehe nach frühen Erfolgen „Heat-Check“-Risiken ein (schwierigere Würfe, größere Einsätze, kühnere Schritte)

Auswertung:

• 0-2 angekreuzt: Geringe Anfälligkeit
• 3-5 angekreuzt: Mäßige Anfälligkeit
• 6-8 angekreuzt: Hohe Anfälligkeit
• 9-10 angekreuzt: Sehr hohe Anfälligkeit

8.2. Fragen zur Selbstreflexion

1. Denken Sie an eine Zeit, in der Sie sich „in Fahrt“ fühlten. Haben Sie Ihre Risikobereitschaft erhöht? Was war das Ergebnis?
2. Haben Sie jemals Geld in einen Fonds, eine Aktie oder ein Glücksspiel investiert, weil die jüngste Wertentwicklung gut war? Was geschah danach?
3. Wenn Sie sehen, dass jemand mehrmals hintereinander Erfolg hat, was nehmen Sie dann für den nächsten Versuch an?
4. Wie erklären Sie Ihre eigenen Serien: Kompetenzzuwachs, Glück oder etwas anderes?
5. Hat Sie jemals jemand gewarnt, Sie seien nach einem Erfolg übermütig? Wie haben Sie reagiert?

8.3. Kurzes Diagnoseszenario

Szenario: Ihre Kollegin hat diesen Monat drei große Abschlüsse erzielt. Ein entscheidendes Treffen mit einem neuen Kunden steht an. Ihr Vorgesetzter fragt, wer die Leitung übernehmen soll.

Wie würden Sie antworten?

• A) „Geben Sie es Sarah. Sie ist gerade in Flammen. Reiten wir die heiße Serie!“ → Hohe Anfälligkeit
• B) „Sarah läuft es gut, aber überlegen wir, wer am besten zu den Bedürfnissen dieses speziellen Kunden passt.“ → Mäßige Anfälligkeit
• C) „Jüngste Abschlüsse sagen die künftige Leistung nicht voraus. Beurteilen wir nach Fähigkeiten, Vorbereitung und Passung zum Kunden, unabhängig von den letzten Ergebnissen.“ → Geringe Anfälligkeit

9. Diese Verzerrung bei anderen erkennen

9.1. Verhaltensindikatoren

• Nach ein paar Erfolgen zunehmend kühne Behauptungen aufstellen
• Die Ressourcenverteilung dramatisch zu jüngsten Gewinnern verschieben
• Häufig Wörter wie „Schwung“, „in Flammen“, „in der Zone“, „Serie“ verwenden
• Basisraten zugunsten der jüngsten Leistung abtun
• Frust oder Verwirrung zeigen, wenn ein „heißer“ Leistungsträger zurückfällt
• Kurzfristige Erfolgsmuster übermäßig feiern

9.2. Warnsignale im Gespräch

Sätze, die Menschen unter dem Einfluss dieser Verzerrung sagen:

• „Er ist gerade nicht zu stoppen. Spielt ihm den Ball zu!“
• „Sie ist gerade heiß, jetzt ist die Zeit, groß zu setzen.“
• „Dieser Fondsmanager hat den Markt drei Jahre in Folge geschlagen; er weiß ganz klar etwas.“
• „Ich kann heute nicht danebenliegen; alles, was ich anfasse, wird zu Gold.“
• „Sie haben fünfmal hintereinander gewonnen; sie haben die Formel gefunden.“

Arten von Argumenten, die sie vorbringen:

• Jüngste Leistung als primären oder alleinigen Beleg für Vorhersagen anführen
• Statistische Regression als „Negativität“ oder „Unverständnis für Schwung“ abtun

Fragen, die sie vermeiden:

• „Wie hoch ist die Basisrate für dieses Ergebnis?“
• „Wie oft kommen Serien dieser Länge zufällig vor?“
• „Was würde ich vorhersagen, wenn ich die jüngsten Ergebnisse nicht kennen würde?“

9.3. Situative Auslöser

• Hohe emotionale Beteiligung: Sportbegeisterung, Glücksspiel, eigene Karriere
• Sichtbare, dramatische Serien: Mehrere Erfolge in rascher Folge
• Fertigkeitsbasierte Bereiche: Tätigkeiten, in denen Handlungsmacht plausibel erscheint (anders als beim Roulette)
• Soziale Verstärkung: Andere glauben ebenfalls an die Serie und feiern sie
• Zeitdruck: Entscheidungen, die schnell und ohne Zeit für statistische Überlegung fallen
• Auffälligkeit von Ergebnissen: Wenn Erfolge einprägsam und öffentlich sind
• Erzählerische Rahmung: Medienberichte, die „Schwung“ oder „die Zone“ betonen

10. Strategien gegen die Verzerrung (Debiasing)

10.1. Sofortige Techniken

• Die Basisratenfrage stellen: Bevor Sie auf eine Serie reagieren, fragen Sie: „Was würde ich vorhersagen, wenn ich die jüngsten Ergebnisse nicht kennen würde?“
• Die Nullhypothese bedenken: „Wie sähe zufällige Leistung in dieser Situation aus?“
• Die Perspektive umdrehen: Würden Sie eine Verlustserie ebenso überzeugen, dass die Person nun „kalt“ ist?
• Unabhängigkeit berechnen: Rufen Sie sich ins Gedächtnis, dass in vielen Bereichen jedes Ereignis unabhängig von früheren Ergebnissen ist
• Gegenbelege suchen: Suchen Sie gezielt nach Beispielen, in denen Serien nicht anhielten

10.2. Langfristige Strategien

• Wahrscheinlichkeitsrechnung lernen: Entwickeln Sie ein Gespür dafür, wie „klumpig“ Zufallsfolgen tatsächlich aussehen
• Eigene Vorhersagen verfolgen: Führen Sie ein Protokoll der Fälle, in denen Sie die Fortsetzung einer Serie vorhergesagt haben, und prüfen Sie die Ergebnisse
• Regression zur Mitte kennenlernen: Verstehen Sie, dass extreme Leistungen sich typischerweise zum Durchschnitt hin bewegen
• In Basisraten denken üben: Machen Sie es sich zur Gewohnheit, Vorhersagen auf Gesamthäufigkeiten zu stützen
• Die Arbeit von Miller und Sanjurjo studieren: Das Verständnis der Mathematik schafft Widerstand gegen naive Deutungen

10.3. Gestaltung der Umgebung

• Entscheidungsprotokolle: Führen Sie Regeln ein, die vor großen Entscheidungen die Berücksichtigung von Basisraten verlangen
• Abkühlphasen: Schreiben Sie Wartezeiten zwischen dem Erleben einer Serie und größeren Wetten auf ihre Fortsetzung vor
• Advocatus-Diaboli-Vorgabe: Verlangen Sie, dass jemand gegen serienbasierte Entscheidungen argumentiert
• Quantitative Dashboards: Zeigen Sie langfristige Leistungskennzahlen neben den jüngsten Ergebnissen an
• Zufallswerkzeuge: Nutzen Sie bei manchen Entscheidungen zufällige Zuteilung, um Hot-Hand-Intuitionen zu durchbrechen

10.4. Wann Sie Rat von außen suchen sollten

• Bei großen finanziellen Entscheidungen, die von der jüngsten Wertentwicklung beeinflusst sind
• Bei der Zuteilung erheblicher Ressourcen aufgrund vermeintlichen „Schwungs“
• Wenn Ihr Selbstvertrauen nach ein paar Erfolgen stark gestiegen ist
• Wenn andere Ihre serienbasierte Argumentation verstärken
• Wenn viel auf dem Spiel steht und die Situation echten Zufall enthält

11. Praktische Übungen

Übung 1: Analyse von Münzwurf-Folgen

• Ziel: Ein Gespür dafür entwickeln, wie zufällige Serien natürlich aussehen
• Benötigte Zeit: 15 Minuten
• Benötigtes Material: Münze, Papier, Stift
• Schwierigkeitsgrad: Anfänger
• Anleitung:
  1. Schreiben Sie vor dem Werfen auf, wie Ihrer Meinung nach eine Folge von 50 fairen Münzwürfen aussähe
  2. Werfen Sie eine Münze 50-mal und notieren Sie die tatsächliche Folge (K = Kopf, Z = Zahl)
  3. Zählen Sie die längste Serie von Kopf und die längste Serie von Zahl in Ihrer vorhergesagten Folge
  4. Zählen Sie die längsten Serien in Ihrer tatsächlichen Folge
  5. Vergleichen Sie: Sieht Zufall „serienhafter“ aus, als Sie erwartet haben?
• Reflexionsfragen:
  • Gab es in der Wirklichkeit längere Serien als in Ihrer Vorhersage?
  • Hätten Sie diese Folge in einem Sportzusammenhang eine „heiße Münze“ genannt?
  • Wie verändert das Ihre Wahrnehmung von „Serien“, die Sie beobachten?
• Häufigkeit: Einmal, danach erneut, sobald Sie sich dabei ertappen, an eine Serie zu glauben

Übung 2: Hot-Hand-Beobachtungstagebuch

• Ziel: Ihre Hot-Hand-Intuitionen an der Realität eichen
• Benötigte Zeit: 5 Minuten täglich über 4 Wochen
• Benötigtes Material: Tagebuch oder Tabellenkalkulation
• Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
• Anleitung:
  1. Wenn Sie merken, dass Sie jemanden (auch sich selbst) für „heiß“ halten, schreiben Sie es auf
  2. Notieren Sie: Wer, welcher Bereich, wie viele Erfolge in Folge, Ihre Vorhersage für das nächste Ergebnis
  3. Verfolgen Sie, was als Nächstes tatsächlich geschieht
  4. Berechnen Sie am Ende der 4 Wochen Ihre Vorhersagegenauigkeit
  5. Vergleichen Sie mit der Genauigkeit der Basisrate
• Reflexionsfragen:
  • Waren Ihre „Hot-Hand“-Vorhersagen genauer als der Zufall?
  • In welchen Bereichen waren Serien am echtesten? Am wenigsten echt?
  • Wie hat das Verfolgen Ihre Intuitionen verändert?
• Häufigkeit: Täglich über einen Monat

Übung 3: Verankerung in der Basisrate

• Ziel: Die Gewohnheit aufbauen, Vorhersagen auf Gesamthäufigkeiten zu stützen
• Benötigte Zeit: 10 Minuten
• Benötigtes Material: Keines
• Schwierigkeitsgrad: Experte
• Anleitung:
  1. Wählen Sie einen Bereich, in dem Sie oft Serien wahrnehmen (Sport, Geldanlage, Arbeitsleistung)
  2. Recherchieren Sie die tatsächlichen Basisraten (z. B. „NBA-Spieler treffen 35 % ihrer Dreier“)
  3. Wenn Sie das nächste Mal eine Serie beobachten, nennen Sie ausdrücklich die Basisrate, bevor Sie eine Vorhersage treffen
  4. Fragen Sie: „Welche Wahrscheinlichkeit würde ich ansetzen, wenn ich von der jüngsten Serie nichts wüsste?“
  5. Vergleichen Sie Ihre angepasste Vorhersage mit Ihrer Bauchreaktion
• Reflexionsfragen:
  • Wie stark verschiebt die Serie Ihre Wahrscheinlichkeitsschätzung gegenüber der Basisrate?
  • Ist diese Verschiebung durch die Belege gerechtfertigt?
  • Was würden Miller und Sanjurjo zu Ihrer Argumentation sagen?
• Häufigkeit: Wöchentlich

Tägliche Praxis

Die Pause „Wie lautet die Basisrate?“

Bevor Sie eine Entscheidung treffen, die von jüngster Leistung beeinflusst ist, halten Sie inne und fragen Sie: „Wie lautet hier die Basisrate, und wie stark sollten jüngste Ergebnisse meine Schätzung verändern?“

• Empfohlene Dauer: 30 Sekunden pro Entscheidung
• Beste Tageszeit: Immer dann, wenn Sie sich beim Nachdenken über Serien ertappen
• So verfolgen Sie Ihre Fortschritte: Notieren Sie jedes Mal, wenn Sie erfolgreich innegehalten haben, und Ihr Selbstvertrauen davor und danach

Wöchentliche Herausforderung

Test von Serienvorhersagen

Bestimmen Sie jede Woche drei vermeintliche „Serien“ (im Sport, an Märkten oder im persönlichen Leben). Schreiben Sie Vorhersagen auf, die davon ausgehen, dass die Serie anhält. Prüfen Sie am Wochenende die Genauigkeit.

• Erwartete Ergebnisse nach 4 Wochen: Ein geeichtes Verständnis dafür, wann Serien aussagekräftig sind
• Anregungen für das Tagebuch zur Reflexion:
  • Welche Serien hielten an? Welche nicht?
  • Was unterschied echten Schwung von Regression zur Mitte?
  • Wie hat sich mein Vertrauen in serienbasierte Vorhersagen verändert?

12. Für bestimmte Zielgruppen

Für Führungskräfte und Manager

• Vorsicht vor Recency-Bias bei Beurteilungen: Jüngste Erfolge können längere Bilanzen überstrahlen; führen Sie strukturierte Beurteilungskriterien ein
• Nicht zu sehr auf „heiße“ Leistungsträger verlassen: Verteilen Sie Gelegenheiten nach Eignung statt nach jüngsten Ergebnissen
• Entscheidungsprotokolle einrichten: Verlangen Sie vor der Ressourcenzuteilung die Berücksichtigung von Basisraten und langfristiger Leistung
• Die echte Hot Hand anerkennen: In kreativer und qualifizierter Arbeit gibt es Hot Streaks; unterstützen Sie Mitarbeitende in diesen Phasen, ohne Dauer zu erwarten
• Vielfältige Teams aufbauen: Verringern Sie die Abhängigkeit von einzelnen „heißen“ Leistungsträgern

Für Eltern und Lehrkräfte

• Statistisches Gespür früh vermitteln: Zeigen Sie Kindern mit Münzwürfen und Würfeln, wie „klumpig“ Zufall aussieht
• Die Clustering-Illusion besprechen: Erklären Sie, dass Serien zufällig entstehen, mit altersgerechten Beispielen (Videospiele, Sport)
• Bescheidenheit nach Erfolg vorleben: Wenn Kinder mehrmals Erfolg haben, sprechen Sie sowohl über Können als auch über Glück
• Prozess vor Ergebnis fördern: Konzentrieren Sie sich auf Anstrengung und Lernen statt auf Siegesserien
• Sport als Lernmoment nutzen: Besprechen Sie beim Zuschauen von Spielen, ob „heiße“ Spieler tatsächlich besser treffen oder nur schwierigere Würfe nehmen

Für Beschäftigte im Gesundheitswesen

• Vor übermäßiger Diagnosesicherheit schützen: Eine Serie richtiger Diagnosen bedeutet nicht, dass die nächste garantiert ist
• Evidenz vor Schwung: Behandlungsentscheidungen sollten der aktuellen Evidenz folgen, nicht jüngsten Fallerfolgen
• Kommunikation mit Patienten: Helfen Sie Patienten zu verstehen, dass ein überstandener Gesundheitsschreck nicht heißt, dass sie „Glück haben“ und gegen künftige Risiken gefeit sind
• Klinische Entscheidungsunterstützung: Führen Sie Checklisten und Protokolle ein, die Denken in Basisraten erzwingen
• Flow-Zustände erkennen: Chirurginnen, Chirurgen und Klinikpersonal erleben möglicherweise echte „Flow“-Zustände; unterstützen Sie diese und halten Sie zugleich systematische Sicherungen aufrecht

Für Fachleute im Finanzbereich

• Kunden über die Beständigkeit von Leistung aufklären: Die Leistung von Managern ist selten beständig; helfen Sie Kunden, der Jagd nach Renditen zu widerstehen
• Momentum von Hot Hand unterscheiden: Marktmomentum ist ein handelbares Phänomen, wird aber von kollektivem Verhalten getrieben, nicht von individueller „Hitze“
• Systematische Regeln umsetzen: Verwenden Sie quantitative Kriterien für Anlageentscheidungen, die nicht auf Erzählungen über jüngste Leistung beruhen
• Auf die eigene Verzerrung achten: Schützen Sie sich nach erfolgreichen Geschäften vor Übermut und erhöhter Risikobereitschaft
• Die Befunde von Miller und Sanjurjo vermitteln: Helfen Sie Kunden zu verstehen, dass selbst versierte Statistiker subtile Verzerrungen in Leistungsdaten übersehen können

13. Wechselwirkungen mit anderen Verzerrungen

Verzerrungen, die diese verstärken

Verzerrungen, die dieser entgegenwirken

Häufige Verzerrungsketten

Die Anlagekaskade: Hot-Hand-Fehlschluss → Overconfidence → erhöhte Risikobereitschaft → Bestätigungsfehler (Warnzeichen ignorieren) → große Verluste → Rückschaufehler („Ich hätte es wissen müssen“)

Die Kreativ-/Karrierekette: Erkennen einer echten Hot Streak → Zuschreibung an eine dauerhafte Veränderung des Könnens → Überengagement → Burnout oder Scheitern → Selbstvorwürfe (Regression zur Mitte ignoriert)

Die Spirale der Sportwetten: Hot-Hand-Glaube → mehr Wetten auf „heiße“ Spieler/Teams → kurzfristige Gewinne (verstärkend) → eskalierende Einsätze → regressionsbedingte Verluste → Verlusten hinterherjagen

14. Kulturelle Perspektiven

Die Kulturpsychologie zeigt auffällige Unterschiede darin, wie sich die Hot Hand in verschiedenen Gesellschaften äußert.

Westliches/lineares Denken (euroamerikanisch):

• Starke Neigung zum Hot-Hand-Fehlschluss (Trendfortsetzung)
• Serien werden als Vektoren gesehen, die sich in dieselbe Richtung weiterbewegen
• Eher geneigt, „die Welle zu reiten“ und anzunehmen, dass der Schwung anhält

Östliches/zyklisches Denken (chinesisch/ostasiatisch):

• Stärkere Neigung zum Spielerfehlschluss (Umkehr erwarten)
• Verwurzelt in daoistischen/konfuzianischen Philosophien des Gleichgewichts (Yin und Yang) und im Konzept von ming (Schicksal)
• „Was hochgeht, muss herunterkommen“ ist eine vorherrschende Heuristik
• Erwartung, dass extreme Zustände zum Mittelwert zurückkehren müssen

Belege aus der Praxis: Studien mit Roulettespielern in australischen Casinos ergaben, dass asiatische Spieler deutlich häufiger gegen eine Serie setzten (Schwarz nach mehrmals Rot) als nicht asiatische Spieler.

Wichtige Nuance: Wenn chinesische Spieler einen Mechanismus als mit „Glück“ oder „Handlungsmacht“ verbunden wahrnehmen statt als reine Mechanik, „reiten sie womöglich den Drachen“ (folgen der Serie) und sehen Glück als vorübergehenden Besitz. Das erzeugt eine komplexe Dualität in der östlichen Glücksspielpsychologie.

15. Mythen und Missverständnisse

16. Expertenstimmen

Thomas Gilovich, Robert Vallone und Amos Tversky analysierten Wurfaufzeichnungen und fanden keinen Hinweis darauf, dass ein getroffener Wurf den nächsten wahrscheinlicher macht, und schlossen, der Glaube an Serienwerfen sei eine kognitive Illusion, die auf einem Missverständnis des Zufalls beruhe. — Zusammenfassung von Gilovich, Vallone & Tversky, "The Hot Hand in Basketball: On the Misperception of Random Sequences," Cognitive Psychology 17(3) (1985), 295-314 https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90010-6

Joshua Miller und Adam Sanjurjo zeigten, dass eine übliche Methode, Serien in kurzen Folgen zu messen, gegen das Auffinden einer Hot Hand verzerrt ist und dass sich, sobald die Verzerrung korrigiert ist, die lange gültigen Schlussfolgerungen der ursprünglichen Hot-Hand-Studien umkehren. — Zusammenfassung von Miller & Sanjurjo, "Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers," Econometrica 86(6) (2018), 2019-2047 https://doi.org/10.3982/ECTA14943

Andreas Wilke und H. Clark Barrett argumentieren, die Erwartung von Serien sei eine Grundeinstellung, geprägt von Umgebungen, in denen Ressourcen eher geklumpt auftreten, sodass der Hot-Hand-Glaube eine sinnvolle Anpassung sein könne statt bloß ein Irrtum. Ihre Experimente mit amerikanischen Studierenden und den Shuar, Jäger-Gärtnern, fanden die Erwartung bei mehreren Arten von Ressourcen. — Zusammenfassung von Wilke & Barrett, "The Hot Hand Phenomenon as a Cognitive Adaptation to Clumped Resources," Evolution and Human Behavior 30(3) (2009), 161-169 https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2008.11.004

Lu Liu und Kollegen analysierten die Laufbahnen von etwa 30.000 Künstlern, Filmregisseuren und Wissenschaftlern und stellten fest, dass Hot Streaks, also Phasen wirkungsvollerer Arbeit, in allen drei Feldern auftreten, an zufälligen Punkten einer Laufbahn erscheinen und nicht mit einer Veränderung der Produktivität zusammenhängen. — Zusammenfassung von Liu, Wang, Sinatra, Giles, Song & Wang, "Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers," Nature 559 (2018), 396-399 https://doi.org/10.1038/s41586-018-0315-8

17. Wichtigste Erkenntnisse

1. Die Geschichte hat sich verändert und verändert sich weiter: 30 Jahre lang galt die Hot Hand als reine kognitive Illusion. Miller & Sanjurjo (2018) zeigten, dass die Belege für dieses Urteil verzerrt waren. Spätere Studien finden eine Hot Hand, die in kontrollierten Wurfsituationen stark ist, im Dreipunktewettbewerb vom Wurfort abhängt und in Live-Spielen der NBA nur bei einer Minderheit der Spieler auftritt.

2. Die Mathematik zählt: Die ursprüngliche Studie von 1985 verwendete eine Serienstatistik, die in kleinen Stichproben verzerrt ist (Streak Selection Bias). Bei 100 fairen Münzwürfen beträgt die erwartete Trefferquote nach drei Treffern etwa 46 %, sodass „kein Unterschied“ ein Beleg für eine Hot Hand war, nicht dagegen.

3. Kontext verschleiert: Im Basketball und in anderen Bereichen wird die Hot Hand durch Verhaltensanpassungen getarnt: „Heat Checks“ und Reaktionen der Verteidigung zehren den Vorteil auf.

4. Die Evolution liefert Weisheit: Die Hot-Hand-Heuristik ist wahrscheinlich eine Anpassung an geklumpte Ressourcen in ursprünglichen Lebensräumen, keine reine Fehlfunktion.

5. Kultur prägt die Wahrnehmung: Westliche Kulturen neigen zum Hot-Hand-Denken (Fortsetzung), während östliche Kulturen oft Umkehr erwarten (Spielerfehlschluss).

6. Finanzen sind tückisch: Märkte erzeugen selbsterfüllende Prophezeiungen, in denen kollektiver Hot-Hand-Glaube echtes Momentum hervorbringt, doch Blasen platzen unweigerlich.

7. Kreative Hot Streaks sind real: Forschung zeigt, dass 90 % der Wissenschaftler, Künstler und Regisseure echte Hot Streaks erhöhter kreativer Leistung erleben.

18. Weiterführende Quellen

Wissenschaftliche Artikel

• Gilovich, T., Vallone, R., & Tversky, A. (1985). The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences. Cognitive Psychology, 17(3), 295-314. https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90010-6

• Miller, J. B., & Sanjurjo, A. (2018). Surprised by the hot hand fallacy? A truth in the law of small numbers. Econometrica, 86(6), 2019-2047. https://doi.org/10.3982/ecta14943

• Bocskocsky, A., Ezekowitz, J., & Stein, C. (2014). The hot hand: A new approach to an old "fallacy". MIT Sloan Sports Analytics Conference.

• Miller, J. B., & Sanjurjo, A. (2021). Is it a fallacy to believe in the hot hand in the NBA three-point contest? European Economic Review, 138, 103771. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2021.103771

• Pelechrinis, K., & Winston, W. (2022). The hot hand in the wild. PLOS ONE, 17(1), e0261890. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261890

• Lantis, R., & Nesson, E. T. (2024). The hot hand in the NBA 3-point contest: The importance of location, location, location. Journal of Sports Economics, 25(3), 283-321. https://doi.org/10.1177/15270025231222630

• Miller, J. B., & Sanjurjo, A. (2024). A cold shower for the hot hand fallacy: Robust evidence from controlled settings. Review of Economics and Statistics, 106(6), 1607-1619. https://doi.org/10.1162/rest_a_01280

• Liu, L., Wang, Y., Sinatra, R., Giles, C. L., Song, C., & Wang, D. (2018). Hot streaks in artistic, cultural, and scientific careers. Nature, 559(7714), 396-399. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0315-8

• Wilke, A., & Barrett, H. C. (2009). The hot hand phenomenon as a cognitive adaptation to clumped resources. Evolution and Human Behavior, 30(3), 161-169. https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2008.11.004

• Ayton, P., & Fischer, I. (2004). The hot hand fallacy and the gambler's fallacy: Two faces of subjective randomness? Memory & Cognition, 32(8), 1369-1378. https://doi.org/10.3758/bf03206327

Bücher

• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

• Mauboussin, M. J. (2012). The Success Equation: Untangling Skill and Luck in Business, Sports, and Investing. Harvard Business Review Press.

• Silver, N. (2012). The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—But Some Don't. Penguin Press.

Buchkapitel

• Tversky, A., & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. In Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (pp. 23-31). Cambridge University Press.

19. Übersichtskarte

Eine einseitige visuelle Zusammenfassung zum Ausdrucken oder schnellen Nachschlagen

20. Glossar der verwendeten Begriffe

21. Diskussionsfragen

Für Lesekreise, Seminare oder zur Selbstreflexion:

1. Nachdem Sie erfahren haben, dass die Belege gegen die Hot Hand selbst verzerrt waren und dass der Effekt nun als umstritten gilt, statt in der einen oder anderen Richtung geklärt zu sein: Verändert das Ihre Sicht auf „kognitive Verzerrungen“ im Allgemeinen? Gibt es andere „Fehlschlüsse“, die womöglich falsch charakterisiert sind?

2. Der Hot-Hand-Glaube scheint uns in manchen Umgebungen gut zu dienen (Nahrungssuche bei geklumpten Ressourcen), in anderen schlecht (Casino-Glücksspiel). Wie können wir bestimmen, welche Situationen serienbasiertes Denken verlangen?

3. Was ist der Unterschied zwischen einem Basketballspieler, der sich „heiß fühlt“, und einem Spieler im Casino, der sich „vom Glück begünstigt fühlt“? Ist der eine Glaube besser begründet als der andere?

4. Die Miller-Sanjurjo-Korrektur brauchte 33 Jahre bis zu ihrer Entdeckung. Was sagt das über wissenschaftliche Methodik und unser Vertrauen in „gesicherte“ Befunde aus?

5. Wenn finanzielles Momentum teilweise eine selbsterfüllende Prophezeiung ist (Menschen kaufen „heiße“ Aktien und lassen sie dadurch steigen): Ist der Glaube an die Hot Hand an Märkten rational oder irrational?

Zuletzt aktualisiert: 7 November 2026