Der Feed hat kein Ende.
Wiederholtes Swipen erzeugt das Gefühl unbegrenzter Auswahl. Die relevante Menge bleibt trotzdem endlich.
Discover your realistic dating pool.
Wie selten ist
dein Typ wirklich?
Dating-Apps zeigen dir Auswahl. Wir zeigen dir Größenordnung. Stelle deine Kriterien ein und sieh bei jedem Regler, wie viele Menschen statistisch noch übrig bleiben.
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DEIN REALITY-CHECK
Wie viele passen?
0,35%
Jeder Faktor sichtbar.
Jeder Wert hinterfragbar.
KEIN ✦ BULLSHIT
01 / RECHNER
Baue deinen statistischen Typ.
Die Zahl neben jedem Filter reagiert sofort. Sie zeigt Trefferzahl, Grundmenge und Anteil – bevor alles zur Gesamtchance multipliziert wird.
02 / EINORDNUNG
Warum sich Dating-Apps größer anfühlen als der Markt.
Sichtbarkeit ist nicht Verfügbarkeit. Ein Feed zeigt Profile nacheinander – nicht die Schnittmenge deiner Kriterien.
Ansprüche addieren sich nicht.
30% × 40% × 20% sind nicht 90%, sondern 2,4%. Genau diesen Effekt macht der Rechner sichtbar.
Selten heißt nicht falsch.
Hohe Ansprüche sind eine Entscheidung. Hilfreich wird sie, wenn du ihre Größenordnung kennst.
03 / METHODIK
Einfach genug zum Prüfen.
Keine KI-Blackbox. Ein statisches Datenmodell, dokumentierte Verteilungen und eine Rechenkette, die du mit dem Taschenrechner nachvollziehen kannst.
Basis×Alter×Verfügbar×Kriterien=Pool
Alter und Einkommen werden gemeinsam je Lebensjahr berechnet; andere altersabhängige Werte werden nach Altersgruppen gewichtet. Danach werden die Kriterien multipliziert. Weitere Abhängigkeiten – etwa zwischen Einkommen, Bildung und Fitness – sind in v0.5 noch nicht gemeinsam modelliert. Deshalb ist das Ergebnis eine Größenordnung, keine exakte Vorhersage.
04 / QUELLEN
Woher kommen die Zahlen?
MODELLv0.5Datenstand Juli 2026
01
Eurostat · Population on 1 January 2025Bevölkerung nach Einzelalter und Geschlecht
↗02
Eurostat · Structure of Earnings Survey 2022Bruttojahresverdienste nach Alter und Geschlecht; EU-27
↗03
Eurostat · EU Labour Force Survey 2025Beschäftigungsquoten nach Alter und Geschlecht; EU-27
↗04
Eurostat · Smoking prevalence 2023Raucherquoten nach Geschlecht
↗05
Eurostat · Sport participation 2019150 Minuten Aktivität pro Woche nach Alter und Geschlecht
↗06
CDC / NCHS · Anthropometry 2021–2023Gemessene Körpergröße und Verteilungen USA
↗07
U.S. BLS · Weekly earnings Q2 2026Vollzeit-Mediane nach Alter und Geschlecht; Quartile zur Streuung
↗08
U.S. BLS · Employment status 2025Beschäftigungsquoten nach Alter und Geschlecht
↗09
U.S. BLS · Full- and part-time workers 2025Vollzeitanteile nach Alter und Geschlecht
↗10
U.S. BLS · Full-time wage and salary workers 2025Anteil der Vollzeit-Lohn- und Gehaltsempfänger
↗11
CDC / NCHS · Physical activity 2024Aktivitätsquoten nach Alter und Geschlecht
↗12
CDC / NCHS · Cigarette smoking 2024Aktuelle Raucherquote USA
↗13
U.S. Census · Families 2024Familienstand, Haushalte und Kinder
↗14
NCD-RisC · Adult human height1.472 Studien, 18,6 Mio. Messungen in 200 Ländern
↗15
Veale et al. · Systematic reviewErektmodell auf Basis von n=692; Normalverteilungs-Näherung; nicht regionsspezifisch
↗16
ONS · Sexual orientation, UK 2023Sexuelle Identität nach Geschlecht; britische Näherung für Europa
↗17
CDC / NCHS · Sexual attraction 2015–2019Gemeldete Anziehung nach Geschlecht, USA, Alter 18–49
↗
Die App verwendet veröffentlichte Aggregatdaten und daraus abgeleitete Modellparameter. Beim EU-Einkommen erfasst die SES Beschäftigte in Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten; beim US-Einkommen dienen Vollzeit-Lohn- und Gehaltsempfänger als Verdienstbasis. Die genauen Parameter und Ableitungen stehen im Quellcode in public/model.js. Keine Quelle behauptet die exakte gemeinsame Verteilung aller Kriterien.
Die EU-Ländermodelle kombinieren Bevölkerung 2025 nach Einzelalter und Geschlecht, SES-Verdienste 2022 in nominalen Euro und EU-LFS-Beschäftigungsquoten 2025. Bei neun vertraulichen oder fehlenden Teilwerten für Zypern, Luxemburg, Malta und die Slowakei wird der jeweilige Landeswert beider Geschlechter verwendet.