Was die Studie von Insper und Stone über Wetten und Zahlungsausfälle nicht beantwortet.

Die Zeitung Folha de S.Paulo veröffentlichte am Dienstag (8. September) eine bahnbrechende Studie, die laut Bericht das Ausmaß des Schadens misst, der Spielern durch Online-Glücksspiel entsteht. Die von Sérgio Firpo, Professor am Insper Institute, in Zusammenarbeit mit Forschern von Stone durchgeführte Studie verknüpft Bank- und Pix-Daten von Millionen von Kunden, um diejenigen zu vergleichen, die nach Januar 2025 – dem Monat der Wettregulierung in Brasilien – mit dem Wetten begonnen haben, mit denen, die nie gewettet haben.

Die wichtigsten veröffentlichten Zahlen: Der Anteil der Wettenden mit Zahlungsrückständen war in den 12 Monaten nach ihrer ersten Wette im Durchschnitt um 20 % höher als der Anstieg bei Nicht-Wettern; der Anteil überfälliger Kreditkartenrechnungen stieg um 38,7 %; das von den Banken bereitgestellte Kreditlimit sank um 16 %; und jeder zehnte Wettende verwendet mehr als 20 % des gesamten Geldes, das monatlich von seinem Konto abgebucht wird, für Wetten.

Dies ist ein ausgefeilteres Studiendesign als die im April veröffentlichte CNC-Studie, die von BNLData bereits methodischer Kritik ausgesetzt war. Hier werden individuelle Transaktionsdaten anstelle aggregierter Stichprobendaten (PEIC) verwendet, und es wird versucht, Wettende von Nicht-Wettenden auf individueller Ebene zu unterscheiden. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Design die klassischen Probleme dieser Art von Schlussfolgerung löst. Folgende Punkte sollten genauer betrachtet werden, bevor die Zahlen als endgültiges Maß für den „Verlust“ von Wetten interpretiert werden:

01. Bei der Stichprobe handelt es sich um den Kundenstamm von Stone, nicht um die Gesamtbevölkerung.

Stone bedient überproportional viele Freiberufler, Kleinstunternehmer und Inhaber kleiner Unternehmen – ein Segment mit unregelmäßigem Einkommen und einem Kreditrisikoprofil, das sich deutlich von dem eines Angestellten oder des Durchschnittsverbrauchers unterscheidet. Die Ergebnisse auf alle brasilianischen Wettkunden hochzurechnen, erfordert eine Verknüpfung, die im Bericht nicht hergestellt wird. Ohne zu wissen, wie sich die Stichprobe im Vergleich zur Gesamtheit der von der Zentralbank erfassten Wettkunden verhält, lässt sich ihre Repräsentativität nicht beurteilen.

02. Umgekehrte Kausalität ist nicht ausgeschlossen.

Die Studie vergleicht die Verläufe vor und nach dem ersten Glücksspiel, schließt aber nicht aus, dass Menschen in finanziellen Schwierigkeiten eher zum Glücksspiel neigen – sei es, um ihre Schulden schnell zu begleichen oder aufgrund verstärkter Werbung für vermeintlich günstige Kredite in dieser Lebensphase. Ein Trendtest vor Behandlungsbeginn (Parallelität der Gruppen vor dem ersten Glücksspiel) wäre der Mindeststandard für einen kausalen Zusammenhang, und es gibt keine Hinweise darauf, dass ein solcher Test durchgeführt wurde.

03. Die Kürzung des Kreditlimits könnte auf eine automatisierte Bonitätsbewertung zurückzuführen sein und nicht auf eine tatsächliche Verschlechterung der Zahlungsfähigkeit.

Der Präsident der Zentralbank, Gabriel Galípolo, hat bereits vor dem Senat ausgesagt, dass die Spielhistorie in die Kreditwürdigkeitsbewertung der Banken einfließt. Wird die „Glücksspiel“-Transaktion direkt vom Algorithmus bestraft, könnte die 16-prozentige Limitkürzung eine regulatorische/kommerzielle Entscheidung der Bank widerspiegeln – und nicht unbedingt eine objektive Verringerung der Zahlungsfähigkeit des Kunden. Beide Mechanismen liefern zwar dasselbe Ergebnis, vermitteln aber völlig unterschiedliche Botschaften.

04. Der an die Wettseite gesendete Bruttoeinsatz entspricht nicht dem Nettoverlust.

Wenn die Kennzahl die über Pix an Wettplattformen gesendeten Werte erfasst, misst sie Einzahlungen, nicht Verluste. Ohne Berücksichtigung von Auszahlungen und zurückerhaltenen Gewinnen führt die Gleichsetzung von „für die Wette abgebuchtem Geld“ mit „verlorenem Geld“ zu einer Überschätzung des Effekts – ein wiederkehrendes Problem in Studien, die das Wettvolumen (Handling) als Indikator für den Schaden verwenden.

Der 05. Januar 2025 markiert einen Meilenstein für Wetten, aber auch für andere Faktoren.

Derselbe Zeitraum ist durch steigende Kreditkartenzinsen, die Ausweitung von revolvierenden Krediten und ein verstärktes Online-Banking gekennzeichnet – Faktoren, die einen Teil des Anstiegs der Zahlungsausfälle unabhängig vom Wettverhalten erklären können. Dies ist dieselbe Schwäche, auf die BNLData bereits in der CNC-Studie hingewiesen hat. Die Aussagekraft des Vergleichs hängt davon ab, dass die Kontrollgruppe (Nicht-Wettkunden) ein vergleichbares Einkommens- und Berufsprofil wie die untersuchte Gruppe aufweist – Informationen, die im Bericht nicht detailliert aufgeführt werden.

06. Proprietäre und nicht replizierbare Datenbank

Die Mikrodaten gehören Stone und sind nicht öffentlich zugänglich. Ohne Zugriff auf die technische Notiz, die Veröffentlichung oder den Analysecode ist es unmöglich, Robustheitstests, Modellspezifikationen oder den Umgang mit Ausreißern zu überprüfen. Leser und Presse sind daher vollständig auf die von den Autoren selbst gewählte Darstellung angewiesen.

07. Der Durchschnitt könnte durch eine kleine Gruppe von Vielspielern nach unten gedrückt werden.

Die Studie selbst hebt hervor, dass jeder zehnte Wettende mehr als 20 % seines Bankguthabens für Wetten ausgibt. Dies deutet darauf hin, dass die durchschnittlichen Effekte primär diese extreme Untergruppe widerspiegeln und nicht das Verhalten des typischen Wettenden. Die Angabe des Medians zusätzlich zum Durchschnitt würde dazu beitragen, zu verdeutlichen, ob der „Verlust“ weit verbreitet oder konzentriert ist.

Online-Glücksspiel erhöht die Ausfallraten um 20 % und verringert das Kreditvolumen um 16 %.