In einem Kommentar zum letzten Posting kam die Frage auf, ob ich mir bezüglich der 4% PMs sicher sei. Nein, bin ich mir nicht. Das fußte auf der Annahme, dass der größte Teil der PMs das Blue Switch Day 2026–Finder mitgenommen haben. Das war vielleicht zu einfach gedacht. Aber viel interessanter war die Beobachtung, dass gefühlt 95% aller Logs von PMs kommen, deren Anzahl also sehr hoch sein muss.

Diese Frage hat mich in der Tat nicht losgelassen und ich konnte sie zunächst auch nicht beantworten, bis ich heute bei einem knifflig versteckten Cache die Vorlogs las und auf ein bekanntes Phänomen stieß: Den Survivorship Bias, der den Eindruck vermittelt, dass nahezu alle anderen Cacher – außer dir – diesen kniffligen Cache fanden. Eben weil die meisten, die den Cache nicht fanden, einfach ohne DNF weiterzogen. Du siehst nur die Erfolge („Survivors“), aber nicht unbedingt, dass dieser Cache viel weniger Fundlogs als seine Nachbarn aus derselben Serie hat.

Und damit hatte ich die Antwort auf die Frage nach ein wenig Recherche gefunden: Es handelt sich bei der 95%-Frage um einen so genannten Selection Bias, auf Deutsch „Stichprobenverzerrung“. Kurz gesagt: Zwar dominieren die PMs in den Logs, können aber trotzdem eine Minderheit sein, weil immer wieder dieselben PMs Caches loggen, während die BMs zwar in der Mehrheit sind, durch ihr geringeres Fundvolumen aber nicht so sehr ins Gewicht fallen. Soweit klar?

Nein? Nicht schlimm, es ist auch nicht wirklich intuitiv erklärbar. Das lässt sich am besten mit einer Modellrechnung verdeutlichen.

Hinweis: Die folgende Rechnung samt Text ist KI-generiert und wurde von mir lediglich überarbeitet:

Beispielrechnung: Log-Verteilung

1. Ausgangslage

Wir betrachten eine Region mit 100 Caches und insgesamt 595 Geocachern:

• 95 PMs (ca. 16 % aller Personen)
• 500 BMs (ca. 84 % aller Personen)

2. Das Log-Verhalten

• Die 95 PMs:
  Jeder von ihnen ist sehr aktiv und loggt alle 100 Caches in der Region.
  Rechnung: 95 Personen × 100 Caches = 9.500 Logs
• Die 500 BMs:
  Sie sind Gelegenheitsfinder. Jeder von ihnen loggt nur 1 Cache in der Region. Das bedeutet, dass jeder der 100 Caches von jeweils 5 verschiedenen BMs gefunden wird.
  Rechnung: 500 Personen × 1 Cache = 500 Logs

3. Gesamtergebnis im Logbuch

Zählt man alle verfassten Logeinträge der gesamten Region zusammen, ergibt sich folgendes Bild:

4. Ansicht bei einem einzelnen Cache

Betrachtet man das digitale Logbuch eines einzelnen Caches in dieser Region, finden sich dort im Durchschnitt:

• 95 Logs von PMs
• 5 Logs von BMs

Fazit: Obwohl über 80 % der Personen in dieser Region lediglich einen Basic-Account besitzen, stammen 95 % aller sichtbaren Logeinträge von Premium-Mitgliedern.

Ab hier übernehme ich wieder:

Das ist, wie eingangs erwähnt, eine Modellrechnung unter der Annahme, dass 16% der Cacher PMs sind, einfach, um einfacher rechnen zu können. Sie dient einfach nur der Veranschaulichung der Stichprobenverzerrung, in echt sind die Verhältnisse natürlich komplexer und das Logaufkommen nicht so gleichmäßig verteilt.

In diesem Sinne: Bis bald im Wald und happy hunting!