Zehn Monate deutsche Deadlock-Streamer auf Twitch, gemessen in 4,2 Millionen Snapshots

Kapitel 1

Wie groß die Szene wirklich ist

In der ersten, angeschnittenen Messwoche ab dem 10. Oktober 2025 tauchten 27 deutsche Kanäle mit Deadlock auf. Ein knappes halbes Jahr später waren es in der Spitzenwoche ab dem 9. März 2026 genau 261. Danach ging es genauso deutlich wieder herunter, auf zuletzt 107 Kanäle pro Woche. Über alle 46 Messwochen liegt der Median bei 98 aktiven Kanälen.

Diese Zahl beschreibt allerdings nicht, wie voll die Kategorie sich anfühlt. Ein Kanal zählt für die Woche schon dann, wenn der Scout ihn ein einziges Mal in der Kategorie gesehen hat. Bis Januar 2026 fragte der Scout nur alle fünf Minuten nach; heute alle 16 Sekunden (siehe Methodik). Der zweite Wert ist deshalb der ehrlichere: wie viele deutsche Deadlock-Streams zur besten Sendezeit gleichzeitig laufen, also zwischen 18 und 24 Uhr. Dieser Wert bewegte sich im Herbst 2025 zwischen drei und vier gleichzeitigen Streams, erreichte Mitte Februar 2026 mit 20,2 seinen Höchststand und liegt heute bei 8,5. Wer abends die deutsche Deadlock-Kategorie öffnet, sieht also im Schnitt acht oder neun Streams. Selbst im besten Monat waren es nur rund zwanzig.

Aktive deutsche Deadlock-Kanäle je Woche

Ein Kanal zählt für eine Woche, sobald er mindestens einmal in der Kategorie erfasst wurde. Die erste Woche ist angeschnitten, die Messung begann am 10. Oktober.

Gleichzeitig laufende Streams zur besten Sendezeit

Derselbe Zeitraum, andere Frage: wie viele deutsche Deadlock-Streams zwischen 18 und 24 Uhr im Schnitt parallel liefen. Bewusst als eigenes Diagramm, weil zwei so unterschiedliche Größen nie in eine gemeinsame Achse gehören.

Bleibt die Frage, wie groß dieser deutsche Ausschnitt gemessen an ganz Deadlock auf Twitch ist. Die Antwort verdankt sich einer Panne. Im Juni 2026 lief der Scout mehrere Tage lang ohne Sprachfilter und erfasste versehentlich alle Sprachen. An den drei Tagen, an denen zusätzlich das Sprachfeld sauber gefüllt war, standen im Schnitt 1,3 Prozent aller Deadlock-Streamer auf Deutsch. Von etwa 2.500 Kanälen weltweit waren also zwischen 21 und 38 deutschsprachig.

Deutscher Anteil an allen Deadlock-Streamern

Drei Tage aus der Juni-Störung, in denen alle Sprachen erfasst und korrekt beschriftet wurden.

Was diese Zahl nicht ist Diese 1,3 Prozent stammen aus drei Tagen einer technischen Störung, nicht aus einer geplanten Messung. Sie taugen als Größenordnung und nicht als Jahreswert. Ein Sommerwochenende mit einem großen internationalen Turnier hätte einen ganz anderen Wert ergeben.

Kapitel 2

Neu und wieder weg

1.930 Kanäle haben in zehn Monaten mindestens einmal deutsch Deadlock gestreamt. 1.660 davon sind wieder verschwunden, also seit mehr als 30 Tagen nicht mehr aufgetaucht. Das ist kein Absturz, sondern der Normalzustand: die Szene besteht zum größten Teil aus Leuten, die einmal vorbeischauen.

Der Februar und der März 2026 sind die auffälligsten Monate. 388 und dann 427 neue Kanäle tauchten auf, das Vier- bis Fünffache der ruhigen Monate. Im selben Atemzug verschwanden 298 und 422. Der Zulauf war echt, er blieb nur nicht. Ab April kippt die Bilanz ins Minus: 40 Kanäle weniger im April, 18 weniger im Mai, 28 weniger im Juni. Seit dem Frühjahr schrumpft die Szene in der Breite.

Zum ersten und zum letzten Mal gesehen, je Monat

Ein Kanal gilt als weg, wenn seine letzte Sichtung mehr als 30 Tage vor dem Datenende liegt. Deshalb steht der August 2026 bei null Abgängen: für ihn ist die Frist noch nicht abgelaufen.

Von den 128 Kanälen der allerersten Kohorte, also allen, die im Oktober 2025 zum ersten Mal auftauchten, streamen heute noch 17. Das sind 13,3 Prozent nach zehn Monaten. Diese Quote ist besser als jede spätere, was auf den ersten Blick paradox wirkt. Der Grund liegt vermutlich darin, dass Deadlock im Oktober 2025 noch kaum Publikum in Deutschland hatte: wer damals anfing, tat es aus Interesse am Spiel und nicht, weil die Kategorie gerade Reichweite versprach.

Wachstum oder Durchlauf Die hohen Zahlen im Februar und März sind kein Beleg für Szenenwachstum. Der Großteil dieser Kanäle taucht genau einmal auf und nie wieder, wie das nächste Kapitel zeigt. Zu- und Abgang messen Bewegung, nicht Substanz.

Kapitel 3

Wer bleibt

Die härteste Zahl des ganzen Datensatzes ist ein Median: ein einziger Stream. Von den 1.660 Kanälen, die Deadlock aufgegeben haben, hat die Hälfte es genau einmal gestreamt. Nicht eine Woche lang probiert, nicht ein paar Abende lang: einmal.

Entsprechend sehen die Überlebensraten aus. 30 Tage nach dem ersten Auftritt sind noch 11,1 Prozent aller bewertbaren Kanäle aktiv. Nach 90 Tagen sind es 6,8 Prozent. Die Auslese findet damit fast vollständig in den ersten vier Wochen statt: wer den ersten Monat übersteht, verschwindet danach kaum noch. Der 180-Tage-Wert liegt mit 7,7 Prozent sogar leicht darüber. Das ist keine Rückkehr, sondern eine Folge der Zensierung: für dieses Fenster sind nur noch 530 früh gestartete Kanäle bewertbar, und diese frühe Gruppe war von Anfang an entschlossener als der Zustrom des Frühjahrs.

Anteil der Kanäle, die nach 30, 90 und 180 Tagen noch streamen

Als aktiv gilt, wer im Zeitfenster von 14 Tagen rund um den Stichtag mindestens einmal erfasst wurde. Die Zahl der bewertbaren Kanäle sinkt mit dem Fenster, weil spät gestartete Kanäle ausgeschlossen werden.

Zensierte Werte Wer im Juli 2026 angefangen hat, kann die 180-Tage-Marke noch gar nicht erreicht haben. Solche Kanäle werden aus der jeweiligen Rate ausgeschlossen, sonst würde Jugend als Scheitern gezählt. Ein Kanal gilt für das Fenster von N Tagen als bewertbar, wenn sein erster Auftritt mindestens N plus 14 Tage vor dem Datenende liegt, das Beobachtungsfenster also vollständig gemessen wurde. Dieselbe Regel gilt in Kapitel 7. Bei 30 Tagen bleiben so 1.761 von 1.930 Kanälen bewertbar, bei 90 Tagen 1.507 und bei 180 Tagen nur noch 530. Die drei Prozentwerte beziehen sich also auf drei unterschiedlich große Gruppen und dürfen nicht als eine Kurve gelesen werden.

Ein Gegengewicht zu diesem düsteren Bild gibt es. Von den 917 Kanälen mit mehr als einem Stream kommen 274 nach einer Pause von über 30 Tagen zurück, das sind 29,9 Prozent. Wer also mehr als einmal gestreamt hat, verschwindet oft nicht endgültig, sondern taucht Wochen später wieder auf. Für eine Community heißt das: eine lange Pause ist kein Abschied, und ein Kanal, der seit sechs Wochen still ist, ist noch kein verlorener Kanal.

Kapitel 4

Wann gestreamt wird

Verteilt man alle 4,2 Millionen Snapshots auf Wochentag und Stunde, entsteht ein sehr deutliches Muster. Die dichteste einzelne Stunde der Woche ist der Freitagabend um 22 Uhr. Über alle Tage hinweg sind 21 und 22 Uhr die stärksten Stunden, morgens um 6 Uhr liegt die Zahl der Messpunkte bei einem Fünfundzwanzigstel davon.

Zwischen den Wochentagen ist der Unterschied viel kleiner als zwischen den Stunden. In der Summe führt der Sonntag, das Schlusslicht ist der Mittwoch, und zwischen beiden liegen 35 Prozent. Zwischen der stärksten und der schwächsten Tagesstunde liegt dagegen der Faktor 25. Die deutsche Deadlock-Szene ist damit vor allem eine Abendszene und keine Wochenendszene. Wer eine Community-Aktion plant, hat unter der Woche fast dasselbe Publikum wie am Samstag, muss aber die Zeit zwischen 20 und 23 Uhr treffen.

Messpunkte nach Wochentag und Stunde

Jede Zelle steht für eine Stunde eines Wochentags über den gesamten Zeitraum, gefüllt nach Anzahl der Snapshots. Zeitzone Europe/Berlin. Eine Farbe, sechs Stufen: hier zählt Menge, nicht Zugehörigkeit. Weil der Scout seit März 2026 viel häufiger misst, prägen die späten Monate das Bild stärker als der Herbst 2025.

Bei der Länge eines Streams gibt es keinen klaren Normalfall. Der größte Block sind Streams zwischen zwei und vier Stunden mit 3.972 von 11.887, gefolgt von ein bis zwei Stunden. Aber auch die Ränder sind gut besetzt: 1.948 Streams dauern über vier Stunden, 1.545 enden vor der halben Stunde. Wie oft gestreamt wird, ist dagegen eindeutig. Der Median liegt bei einem einzigen Stream pro Woche und aktivem Kanal, der Durchschnitt bei 2,37. Diese Lücke zwischen Median und Mittelwert ist die ganze Szene in einer Zahl: viele streamen selten, ein paar wenige streamen fast täglich.

Wie lange ein Stream dauert

Alle 11.887 rekonstruierten Streams nach Länge.

Kurze Streams sind teils Messfehler Ein Stream endet in dieser Auswertung, sobald mehr als zehn Minuten ohne Snapshot vergehen. Ein Verbindungsabbruch, ein Neustart oder ein kurzer Wechsel in eine andere Kategorie erzeugt damit zwei Streams statt einem. Der unterste Balken ist deshalb eher zu hoch als zu niedrig.

Kapitel 5

Die Zuschauer-Realität

Fast die Hälfte aller Messpunkte, 2.098.417 von 4.220.094, zeigt null bis zwei Zuschauer. Weitere 38,2 Prozent liegen zwischen drei und neun. Zusammen liegen 88 Prozent aller Messpunkte unterhalb von zehn gleichzeitigen Zuschauern. Über 50 Zuschauer kommen 2,6 Prozent der Messpunkte.

Auf Streams gerechnet heißt das: 3.988 der 11.887 Streams hatten zu keinem Zeitpunkt mehr als zwei Zuschauer gleichzeitig, ein Drittel aller Sendungen. Das ist der Normalfall in einer Nischenkategorie einer Nischensprache, und es ist wichtig, ihn beim Namen zu nennen. Wer in dieser Szene mit fünf Zuschauern streamt, liegt nicht hinten: 70,9 Prozent aller Messpunkte zeigen weniger als fünf Zuschauer.

Wie viele Zuschauer gleichzeitig zusehen

Anteil aller 4,22 Millionen Messpunkte je Zuschauerklasse.

Die Verteilung darüber ist noch schiefer, als diese Klassen zeigen. Summiert man je Kanal alle gemessenen Zuschauer über alle Snapshots, entfallen auf die oberen zehn Prozent der Kanäle 94,5 Prozent der gesamten Zuschauerzeit. Die übrigen 90 Prozent der Kanäle teilen sich zusammen 5,5 Prozent. Reichweite ist in dieser Szene keine Verteilung mit einem breiten Mittelfeld, sondern eine sehr kleine Spitze mit einem sehr langen Schwanz. Genau deshalb sind Durchschnittswerte über die ganze Szene nutzlos: ein einziger großer Kanal, der einen Abend lang Deadlock spielt, hebt jeden Monatsschnitt.

Ein Näherungswert, keine Watchtime Die 94,5 Prozent sind über die Summe der Snapshot-Zuschauer gerechnet und damit ein Ersatzmaß für Watchtime. Twitch selbst misst anders. Auch gewichtet die Rechnung nicht nach Tageszeit, ein Nachmittagszuschauer zählt so viel wie ein Zuschauer um 21 Uhr. Und weil der Scout seit März 2026 rund neunzehnmal so oft misst wie am Anfang, zählen die späten Monate in dieser Rechnung stärker als der Herbst 2025.

Kapitel 6

Was ein Patch bewegt

Neun größere Updates fallen in den Messzeitraum, sechs Heldenveröffentlichungen im Januar und Februar 2026 und drei Gameplay-Updates danach. Für jedes davon lässt sich die Woche davor mit der Woche danach vergleichen. Das Ergebnis fällt eindeutig in zwei Hälften.

Gezählt wird hier dieselbe Größe wie in Kapitel 1: gleichzeitig laufende Streams zur besten Sendezeit. Jede einzelne der sechs Heldenveröffentlichungen hebt sie. Rem bringt von 6,1 auf 9,9, Graves von 9,0 auf 10,5, danach Silver, Venator, Celeste und Apollo in Schritten weiter bis auf 16,1. Über sechs Releases in 18 Tagen wird die Szene damit zur besten Sendezeit rund zweieinhalbmal so voll, und der Höchststand von 20,2 aus Kapitel 1 wird wenige Tage später erreicht. Bei den Zuschauern je Stream ist der Sprung noch größer: um Venator und Celeste herum steigt er von 5,2 auf 23,6 und dann auf 28,7.

Ab März kehrt sich das Bild um. Das Gameplay-Update vom 6. März wird von 19,0 auf 16,9 gleichzeitige Streams beantwortet, die Zuschauer je Stream fallen von 36,5 auf 16,2. Die Updates vom 30. April und vom 22. Mai bewegen praktisch nichts mehr, die Streamerzahl geht in beiden Fällen leicht zurück. Ein neuer Held zieht Publikum, ein Balance-Update nicht. Und selbst der Held zieht nur, solange die Szene wächst.

Gleichzeitige Streams in der Woche vor und nach jedem Update

Davor sind die sieben Tage vor dem Patch, danach der Patchtag und die sechs Folgetage. Gezählt werden gleichzeitig laufende Streams zwischen 18 und 24 Uhr, dieselbe Größe wie in Kapitel 1. Die Zuschauerzahlen je Stream stehen in der Tabelle.

Sechs Releases in 18 Tagen lassen sich nicht trennen Im Januar und Februar lagen die Veröffentlichungen so dicht, dass sich die Vergleichsfenster überlappen. Die Woche nach Venator ist zugleich die Woche vor Celeste. Was hier zu sehen ist, ist die Wirkung einer ganzen Release-Welle und nicht die eines einzelnen Helden. Der Patch vom 11. Juni fiel in die Störungstage und wurde deshalb ganz weggelassen.

Kapitel 7

Netzwerk und Rest

Das Streamer-Netzwerk der Community umfasst 67 Kanäle, hat also eine Partnerschaft, eine Raid-Freigabe oder einen Eintrag in der Streamer-Verwaltung. 64 davon tauchen in den 1.930 gemessenen Kanälen auf, die übrigen drei haben in zehn Monaten nie einen deutschen Deadlock-Stream gefahren und können deshalb nicht ausgewertet werden. Damit lässt sich die unangenehmste Frage stellen, die eine Community sich selbst stellen kann: bringt das überhaupt etwas.

Dieses Kapitel wurde am 22. August 2026 ein drittes Mal nachgerechnet Die erste Fassung verglich Netzwerk und Rest ohne Kontrollgruppe, die zweite hat die Raid-Wirkung gegen ein Kontrollfenster gestellt. Diese dritte Runde nimmt sich den Beitritt selbst vor. Geändert hat sich Folgendes: der Satz, der Median-Zuschauer steige rund um den Beitritt von 2,02 auf 2,22, ist ersatzlos gestrichen, weil ein Placebo mit einem Beitritt acht Wochen früher denselben Zuwachs zeigt. Neben die ungematchte Überlebensrechnung (53,1 gegen 5,3 Prozent, Uhr ab erstem Auftritt) tritt eine gematchte Rechnung mit dem Beitritt als Uhr und einer Risikodefinition, in der die Kontrolle bei 19,6 statt bei 5,3 Prozent liegt. Neu dazugekommen sind die Chatter-Überlappung zwischen Kanälen, der Anteil der Raids an der Wochenreichweite, die Wiederkehr der Raid-Ankömmlinge und ein Absatz dazu, warum sich die Wirkung der Discord-Live-Ankündigung mit diesen Daten nicht messen lässt. Das Fazit des Kapitels ist neu geschrieben.

Vorweg gehört ein Satz zur Zusammensetzung dieser 67 Kanäle, sonst lesen sich alle folgenden Zahlen falsch. Das Netzwerk ist nicht an einem Stichtag entstanden, es ist über zehn Monate gewachsen, und der größte Teil kam spät dazu. Der stärkste Monat ist der Februar 2026 mit 17 Beitritten, also genau die Welle, die auch in Kapitel 3 zu sehen ist.

Beitritte ins Netzwerk je Monat

Beitrittsdatum ist der früheste Eintrag aus Partnerschaft, Raid-Freigabe oder Streamer-Verwaltung. Austritte sind nicht abgebildet.

Der erste Blick auf die Rohwerte sieht spektakulär aus. 53,1 Prozent der Netzwerk-Kanäle streamen nach 90 Tagen noch, außerhalb sind es 5,3 Prozent, also rund das Zehnfache. Gezählt wird mit derselben Zensierungsregel wie in Kapitel 3, es bleiben also 49 bewertbare Netzwerk-Kanäle und 1.458 außerhalb, zusammen die 1.507 aus Kapitel 3. Und die Netzwerk-Kanäle senden mit 3,8 Streams pro Woche fast doppelt so oft wie der Rest mit 2,1. Nur ist dieser Vergleich in dieser Form nichts wert. Wer sich um eine Partnerschaft bemüht, an einem Onboarding teilnimmt und eine Raid-Freigabe erteilt, hat schon vorher entschieden, dass er ernsthaft streamen will. Ein Teil dieses Abstands ist Selbstauswahl und nicht Wirkung. Dazu kommt die kurze Zugehörigkeit: die 53,1 Prozent stützen sich auf 49 Kanäle, deren 90-Tage-Fenster ab dem ersten Auftritt in der Kategorie schon vollständig beobachtet ist (die Überlebensuhr läuft ab erstem Auftritt, nicht ab Beitritt, deshalb sind es 49 und nicht die 44 mit mehr als 90 Tagen Zugehörigkeit). Für alle anderen ist das Fenster noch offen. Das ist eine frühe Lesung, kein Endstand. Und der Faktor Zehn hält der nächsten Rechnung nicht stand.

Streams pro Woche je aktivem Kanal

Ungematchter Rohvergleich, siehe Einordnung im Text.

Noch aktiv nach 90 Tagen

Ebenfalls ungematcht. Der Abstand ist groß, die Ursache ist damit nicht geklärt.

Dieselbe Frage lässt sich fairer stellen. Die Uhr startet dann nicht beim ersten Auftritt in der Kategorie, sondern am Beitrittstag, und im Risiko steht nur, wer in den 28 Tagen davor überhaupt gesendet hat. Ohne diese Bedingung zählt jeder Kanal mit, der zum Beitrittszeitpunkt längst aufgehört hatte, und bekommt geschenkte Lebenszeit. Verglichen wird gegen Kanäle außerhalb mit gleichem Startmonat und gleicher Größenklasse, gemessen ab demselben Kalendertag und ebenfalls im Risiko. Überlebt heißt: mindestens ein Sendetag im Fenster von 30 Tagen. So gerechnet stehen nach 30 Tagen 56,3 Prozent im Netzwerk gegen 23,1 Prozent in der Kontrolle, ein Abstand von 33,2 Prozentpunkten mit einem Intervall von 19,1 bis 46,2. Nach 90 Tagen, also im selben Zeitfenster wie der Rohvergleich oben, sind es 40,6 gegen 19,6 Prozent. Die Kontrolle liegt damit nicht mehr bei 5,3, sondern bei 19,6 Prozent, und der Faktor Zehn schrumpft auf gut zwei, allein weil die Kontrollgruppe sinnvoll definiert ist.

Noch aktiv 30 Tage nach dem Beitritt, gematcht

Uhr ab Beitritt, im Risiko steht nur, wer in den 28 Tagen davor gesendet hat. Die Tabelle enthält 30, 90 und 180 Tage samt Placebo. Bewertbar und zensiert ergeben zusammen 61 bis 63, nicht 67 Kanäle: drei Kanäle haben keine Messdaten, und die Risikoprüfung wird in der Auswertung je Horizont getrennt gerechnet, weshalb der Rest zwischen den Horizonten um ein bis zwei Kanäle schwankt. Das ist eine Unsauberkeit der Auswertung, keine Eigenschaft der Kanäle.

Auch hier gibt es ein Placebo: statt des Netzwerk-Kanals gilt ein zufällig gezogener Kontrollkanal derselben Zelle als beigetreten, alles andere bleibt gleich, erwartet wird null. Nach 30 Tagen kommt das Placebo auf 3,4 Prozentpunkte, der echte Effekt liegt also weit darüber. Nach 90 Tagen frisst das Placebo mit 9,7 Punkten schon fast die Hälfte der verbleibenden 21,1 Punkte, und beide Intervalle überlappen. Nach 180 Tagen sind vier bewertbare Kanäle keine Messung, der Wert steht nur der Vollständigkeit halber in der Tabelle. In dieselbe Richtung zeigt die Rückkehr nach einer Pause von über 30 Tagen: . Der Vorbehalt bleibt derselbe wie beim Rohvergleich und er ist nicht ausräumbar: der Beitritt ist freiwillig und kostet Aufwand, wer ihn auf sich nimmt, ist ohnehin motivierter. Gematcht wird nach Startmonat und Anfangsgröße, nicht nach Motivation. Belastbar ist der Satz "Netzwerk-Kanäle halten länger durch", nicht der Satz "das Netzwerk lässt sie länger durchhalten".

Beim Zuschauerwachstum lässt sich der Verdacht wenigstens teilweise ausräumen. Für jeden Kanal wird zuerst der Median seiner Zuschauerzahlen im ersten Monat gebildet, danach der Mittelwert dieser Mediane über die Kanäle. Netzwerk-Kanäle kommen so auf 2,9, alle anderen auf 19,1. Der Median je Kanal ist gegen einzelne starke Abende robust, der Mittelwert über die Kanäle ist es nicht: in die 19,1 gehen einige sehr große Kanäle voll ein, die Deadlock genau einmal ausprobiert haben. Ein direkter Vergleich beider Rohwerte wäre irreführend. Stattdessen wird jeder Netzwerk-Kanal mit Kanälen außerhalb verglichen, die im selben Monat angefangen haben und in derselben Größenklasse starteten. Übrig bleiben 17 vergleichbare Paare mit 44 Netzwerk-Kanälen gegen 780 Kontroll-Kanäle.

Wichtiger als der Vergleich der Mittelwerte ist die Ausgangslage. Der typische Netzwerk-Kanal startet mit zwei gleichzeitigen Zuschauern, die mittlere Hälfte liegt zwischen einem und drei. Außerhalb des Netzwerks liegt derselbe Wert bei einem Zuschauer. Das passt zu Kapitel 5: knapp die Hälfte aller Messpunkte der ganzen Szene zeigt null bis zwei Zuschauer. Aus dieser Basis ist Wachstum in absoluten Zuschauern kaum messbar. Ein Kanal, der von zwei auf drei geht, hat um 50 Prozent zugelegt und trotzdem nichts, was sich von Rauschen unterscheiden ließe. Belastbar sind bei diesen Größen nur Regelmäßigkeit, Überleben und die Frage, ob ein Raid hängen bleibt. Der Median-Zuschauer ist es nicht.

Zuschauer nach drei Monaten, als Faktor zum Start

Je Paar aus Startmonat und Größenklasse. Ein Wert von 1,0 bedeutet unverändert, 1,5 bedeutet die Hälfte mehr Zuschauer als zu Beginn.

Das Ergebnis ist ernüchternd und wird hier trotzdem so hingeschrieben: in 7 von 17 Paaren wächst die Netzwerk-Seite stärker, in 10 die Kontrollgruppe. Über alle Paare gemittelt steht ein Wachstumsfaktor von 1,10 gegen 1,11. Das Netzwerk macht aus kleinen Kanälen also nachweislich keine größeren Kanäle.

Bleibt der Beitrittszeitpunkt selbst. Dafür werden die acht Wochen vor der Beitrittswoche gegen die acht Wochen danach gestellt, die Beitrittswoche bleibt außen vor, und von dieser Veränderung wird die Veränderung der Kontrollzelle im selben Kalenderfenster abgezogen. Übrig bleiben 21 auswertbare Kanäle mit im Median 39 Kontrollkanälen je Paar; alle anderen haben entweder keine vier Wochen mit Daten in den acht Wochen vor dem Beitritt oder ihr Nachfenster reicht über den Stichtag hinaus. Von vier Kennzahlen verfehlt nur eine einzige die Null: der Median-Zuschauer steigt um 0,52 gegenüber der Kontrolle. Bei Streams und Sendestunden liegt der Punktschätzer sogar leicht negativ.

Diese eine Zahl hält der Gegenprobe nicht stand. Wird derselbe Vergleich mit einem erfundenen Beitritt acht Wochen vor dem echten gerechnet, liegt also vollständig in der Zeit vor dem Beitritt, kommt bei 11 auswertbaren Kanälen ein Zuwachs von 0,43 heraus, und zwar in jeder der vier Kennzahlen deutlicher von der Null getrennt als beim echten Beitritt. Die Kanäle wachsen also schon, bevor sie beitreten. Zwei weitere Gegenproben bestätigen das: beschränkt auf Beitritte, deren gesamtes Fenster im konstanten Messtakt ab März 2026 liegt, bleiben 0,15 (Intervall minus 0,47 bis 0,76), und ohne das Auffüllen sendefreier Wochen mit null bleiben 0,09 (Intervall minus 0,83 bis 0,49). Beide verlieren das Signal. Ein Wachstumseffekt des Beitritts ist in diesen Daten nicht nachweisbar, und das ist ein Nullbefund und kein Datenmangel-Vermerk.

Zuschauer-Zuwachs um den Beitritt, echt gegen Placebo

Median-Zuschauer je Woche, acht Wochen davor gegen acht Wochen danach, abzüglich der Veränderung der Kontrollgruppe. Das Placebo setzt den Beitritt acht Wochen zu früh an. Die Tabelle enthält alle vier Kennzahlen. Die Spalte Differenz der Differenzen ist der Median der paarweisen Differenzen je Kanal, nicht die Differenz der hier gezeigten Gruppenmittel; beide Rechnungen können im Vorzeichen abweichen.

Warum die Differenz der Differenzen hier fast nur den Netzwerk-Kanal misst Die Kontrollkanäle liegen bei 0,4 Streams pro Woche, sie sind also überwiegend inaktiv. Damit ist ihre Veränderung nahe null, und die Rechnung fällt faktisch auf ein reines Vorher-Nachher des Netzwerk-Kanals zurück. Dazu kommt die Größenordnung: 21 Kanäle, deren Ausgangswert bei zwei Zuschauern liegt. Ein Sprung von zwei auf drei ist bei dieser Basis Rauschen, kein Wachstum.

Bleibt der Raid, der einzige Teil des Netzwerks, der eine direkte, zeitlich klar abgegrenzte Wirkung hat. Bis zum Stichtag wurden 1.589 Raids ausgelöst, 1.435 davon hat Twitch als erfolgreich zurückgemeldet, verteilt auf 234 Zielkanäle. Bei 31 dieser erfolgreichen Raids kam kein einziger Zuschauer mit, es bleiben 1.404 Raids mit mindestens einem geschickten Zuschauer auf 232 Zielkanälen. Auf diesen 1.404 beruht die Wirkungsrechnung in diesem Abschnitt, auf allen 1.435 die Reichweitenrechnung weiter unten. Gemessen wird nicht am Chatverlauf, sondern am Zuschauerverlauf des Ziels: die durchschnittliche Zuschauerzahl in den zehn Minuten vor dem Raid gegen das Fenster um zehn und um zwanzig Minuten danach.

Diese Rechnung allein sagt nichts. Ein Kanal, der abends ohnehin voller wird, würde denselben Zuwachs auch ohne Raid zeigen. Deshalb bekommt jeder bewertbare Raid ein Kontrollfenster: derselbe Zielkanal, ein zufällig gezogener Zeitpunkt ohne Raid, mit mindestens 60 Minuten Abstand zu jedem Raid auf diesen Kanal und zur gleichen Tageszeit plus minus zwei Stunden. Auf dieses Fenster wird exakt dieselbe Rechnung angewendet. Nur der Abstand zwischen beiden ist die Wirkung des Raids. Für 924 Raids gibt es ein solches Paar.

Ein typischer Raid schickt zwei Zuschauer an einen Kanal, der selbst gerade knapp zwei hat. Nach zwanzig Minuten liegt das Ziel im Median 0,18 Zuschauer über seinem Ausgangswert, im Kontrollfenster genau 0,00. Die paarweise Differenz beträgt 0,27 Zuschauer nach zwanzig Minuten und 0,44 nach zehn. Im Mittelwert stehen 0,72 gegen 0,18. In 51,5 Prozent der Fälle liegt der Kanal zwanzig Minuten nach dem Raid über seinem Ausgangswert, im Kontrollfenster ist das in 35,6 Prozent der Fälle ebenfalls so, ganz ohne Raid. Der Abstand ist also da, aber er ist klein: was von einem Raid nach zwanzig Minuten bleibt, ist im Median ein Bruchteil eines Zuschauers.

Zuschauerzuwachs 20 Minuten danach, Raid gegen Kontrollfenster

Mittelwert des Zuwachses in Zuschauern, nach Größe des Raids. Die Tabelle enthält zusätzlich die Mediane und die Differenz je Paar.

Nach Größe des Raids aufgeschlüsselt bleibt die Richtung eindeutig: je mehr Zuschauer mitkommen, desto größer der Abstand zum Kontrollfenster. Bei Raids mit einem einzigen Zuschauer beträgt die Differenz je Paar 0,06 Zuschauer und ist damit nicht von null zu unterscheiden. Bei zwei bis drei sind es 0,17, bei vier bis sechs 0,71 und bei sieben und mehr 1,00. Ein Raid wirkt, aber ungefähr proportional zu dem, was er mitbringt, und ein sehr kleiner Raid wirkt praktisch gar nicht.

Raid gegen Kontrollfenster, alle Kennzahlen

924 Paare aus Raid und raidfreiem Kontrollfenster desselben Kanals.

Von den 1.404 Raids mit mindestens einem geschickten Zuschauer sind 310 nicht bewertbar Bewertbar ist ein Raid nur, wenn das Ziel in allen drei Fenstern gemessene Punkte hat. Bei 177 Raids fehlen die Messpunkte davor, bei 70 die nach zehn Minuten, bei 63 die nach zwanzig. Es bleiben 1.094 Raids auf 185 statt 232 Zielkanälen, davon 924 mit Kontrollfenster. Das ist keine Zufallsauswahl: Messpunkte fehlen genau dann, wenn das Ziel zu diesem Zeitpunkt nicht als deutscher Deadlock-Stream erfasst war, also offline ging, die Kategorie wechselte oder gerade erst gestartet war. Ein Ziel, das nach dem Raid offline geht, fällt damit aus der Rechnung heraus, obwohl genau das ein Ergebnis wäre. Die ausgewiesene Wirkung ist dadurch eher zu hoch als zu niedrig.

Ein Bruchteil eines Zuschauers ist schwer einzuordnen. Deshalb dieselbe Rechnung noch einmal als Anteil: wie viel von der Reichweite einer ganzen Kanalwoche kommt über Raids herein? Gemessen wird die Fläche zwischen Raidfenster und Kontrollfenster in Zuschauerminuten, aufsummiert je Kanalwoche mit mindestens einem auswertbaren Raid. Grundlage sind hier alle 1.435 erfolgreichen Raids, nicht nur die 1.404 mit mindestens einem geschickten Zuschauer: ein Raid, der niemanden mitbringt, gehört in eine Reichweitenrechnung hinein, sonst wird der Anteil zu hoch. Ausgewertet sind davon die 190 Raids, für die es sieben Tage zuvor zur selben Uhrzeit ein Kontrollfenster und eine Basislinie gibt. Über 108 solcher Kanalwochen sind das 0,45 Prozent der Zuschauerminuten, Intervall 0,19 bis 0,69 Prozent. Selbst eine großzügige Obergrenze, die jedem geschickten Zuschauer pauschal 30 Minuten Verweildauer unterstellt, kommt nur auf 2,96 Prozent. Ein Placebo ohne Raid, verankert 14 Tage vorher, liefert erwartungsgemäß null. Der Effekt ist also echt, aber er entscheidet über nichts.

Anteil der Raids an der Reichweite einer Kanalwoche

Zuschauerminuten aus Raids geteilt durch die Zuschauerminuten der Woche, Median über 108 Kanalwochen mit Raid.

Bleibt die Frage, ob wenigstens hängen bleibt, wer über einen Raid hereinkommt. Als Raid-Ankömmling gilt, wer in den ersten 15 Minuten nach einem erfolgreichen Raid zum ersten Mal in diesem Kanal schreibt; wiedergekehrt ist, wer später in einer anderen Session desselben Kanals erneut auftaucht. 32,2 Prozent von 749 Ankömmlingen kommen wieder. Verglichen wird mit den 8.525 Erstchattern, die im selben Zeitraum vom 18. Januar bis 22. Juli 2026 in denselben 61 Netzwerk-Kanälen zum ersten Mal geschrieben haben, ohne dass ein Raid vorausging: dort sind es 31,2 Prozent. Ein Prozentpunkt Unterschied bei weit überlappenden Intervallen: ein Raid-Ankömmling bleibt weder besser noch schlechter hängen als Laufkundschaft.

Kommen Raid-Ankömmlinge wieder?

Erstchatter aus 61 Netzwerk-Kanälen, Ankunft vom 18. Januar bis 22. Juli 2026, also mit mindestens 30 Tagen Nachlauf. Gemessen werden Chatter, stille Zuschauer tauchen hier nicht auf.

Zum Publikum selbst: über 3.793 Netzwerk-Streams hinweg sind 5.028 Chatter zum ersten Mal dabei und 15.957 kommen wieder, ein Erstbesucher-Anteil von 24 Prozent. Ein Viertel neue Gesichter bei drei Vierteln Stammpublikum ist eine gesunde Mischung, und sie ist der Teil dieser Auswertung, auf den man tatsächlich stolz sein kann.

Chatter in Netzwerk-Streams

Anteil an allen gezählten Chattern über 3.793 Streams.

Interessanter als die Erstbesucher-Quote ist, ob dieselben Leute in mehreren Netzwerk-Kanälen auftauchen. Chatterdaten gibt es nicht nur für das Netzwerk, sondern für 662 Kanäle, 64 davon im Netzwerk. Für jedes Kanalpaar lässt sich der Anteil gemeinsamer Chatter an der kleineren der beiden Chattermengen berechnen. Werden die Paare nach Größenklasse und zusätzlich nach Chatterzahl gematcht, damit die unterschiedliche Messtiefe nicht durchschlägt, liegt die Überlappung im Netzwerk bei 16,0 Prozent und außerhalb bei 7,9 Prozent. Dieselbe Richtung zeigt der Anteil der Chatter, die in zwei oder mehr Kanälen aktiv sind: 8,9 Prozent im Netzwerk gegen einen Placebo-Median von 3,4 Prozent aus 200 Zufallsziehungen von je 64 Kanälen außerhalb. Die 8,9 Prozent liegen oberhalb der gesamten Placebo-Spanne von 1,7 bis 7,8 Prozent.

Geteiltes Publikum je Kanalpaar

Gemeinsame Chatter geteilt durch die kleinere der beiden Chattermengen, Paare nach Größenklasse und Chatterzahl gematcht.

Der Faktor zwei ist robust, seine Ursache nicht Die Überlappung ist zum Teil das Ergebnis der Raids selbst, sie ist also nicht unabhängig von der Rechnung oben. Dazu kommt Selbstauswahl: wer im Community-Discord ist, landet in mehreren Netzwerk-Kanälen, ganz ohne dass das Netzwerk etwas bewirkt hätte. Im engen Match sind es außerdem nur 31 Netzwerk-Kanäle, und Kanalpaare sind nicht unabhängig voneinander, das Intervall ist deshalb eher zu schmal. Ob das Netzwerk die Überlappung erzeugt oder nur sichtbar macht, lässt sich hier nicht entscheiden.

Eine Frage bleibt offen, und zwar aus einem banalen Grund: die Wirkung der Discord-Live-Ankündigung lässt sich nicht messen, weil der Zeitpunkt des Posts nirgends gespeichert wird. Das dafür vorgesehene Feld ist in Zeilen gefüllt, und die Tabelle hält ohnehin nur den aktuellen Zustand je Kanal, keine Historie. Solange der Bot diesen Zeitstempel nicht schreibt, bleibt jede Zahl dazu geraten.

Eine frühere Fassung hat hier zwei Zahlen verwechselt An dieser Stelle standen zuvor 84,3, 84,2 und 83,0 Prozent als Raid-Retention nach fünf, zehn und zwanzig Minuten. Diese drei Werte stammen aus der Sessiontabelle und beschreiben, wie viele der Zuschauer zu Beginn eines Streams nach fünf, zehn und zwanzig Minuten noch da sind. Mit Raids haben sie nichts zu tun, die Sessiontabelle kennt keine Raids. Die Zahlen oben sind neu und direkt aus der Raid-Historie gerechnet. Beim Nachrechnen ist noch etwas aufgefallen: die Spalte id der Raid-Historie ist nicht eindeutig, 163 Werte kommen doppelt vor, eindeutig ist erst id zusammen mit dem Zeitstempel. Wer nach id gruppiert, wirft verschiedene Raids zusammen.

Follower-Zahlen bleiben hier außen vor Der durchschnittliche Follower-Zuwachs pro Netzwerk-Stream liegt bei minus 14, der Median dagegen bei genau null. Die Spannweite reicht von minus 661 bis plus 2.778. Einzelne Ausreißer, vermutlich Aufräumaktionen gegen Fake-Follower, ziehen den Mittelwert ins Bodenlose. Ein Mittelwert, der so kaputt ist, gehört in keine Schlagzeile, deshalb steht hier nur der Median: null.

Kontrollgruppe, kein Zwillingsversuch Gematcht wurde nach Startmonat und Größenklasse, nicht nach Person, Spielstärke, bisheriger Reichweite oder Streaming-Erfahrung. Bei 44 Netzwerk-Kanälen in 17 Paaren ist jedes Einzelergebnis zudem statistisch schwach. Die Aussage lautet deshalb nicht "das Netzwerk schadet dem Wachstum", sondern "in diesen Daten ist kein Wachstumsvorteil nachweisbar".

Was bleibt nach drei Runden Nachrechnen. Das Netzwerk ist kein Wachstumsmotor. Der Beitritt selbst hebt weder Sendefrequenz noch Sendezeit noch Zuschauerzahl über das hinaus, was diese Kanäle ohnehin schon getan hätten; ein vorgezogener Placebo-Beitritt ist in jeder der vier Kennzahlen deutlicher von der Null getrennt als der echte. Was das Netzwerk stattdessen ist: ein gemeinsamer Publikums-Pool und ein Ort, an dem Leute länger dabeibleiben. Netzwerk-Kanäle teilen doppelt so viel Publikum wie vergleichbare Kanäle außerhalb, und sie senden nach dem Beitritt deutlich länger weiter, wobei bei dieser zweiten Aussage die Selbstauswahl nicht auszuschließen ist. Der Raid ist der Hebel, der eigentlich Reichweite bringen sollte, und er ist bisher der schwächste Teil: 0,45 Prozent der Wochenreichweite, und die Angekommenen bleiben nicht häufiger hängen als jeder andere Erstbesucher. Wer das Netzwerk verbessern will, sollte am Raid ansetzen, nicht an der Zahl der Mitglieder.

Kapitel 8

Methodik und Grenzen

Fast alle Zahlen dieses Textes stammen aus einer einzigen Tabelle: einem wiederholten Abzug der laufenden deutschsprachigen Deadlock-Streams, vom 10. Oktober 2025 bis zum 22. August 2026. Der Abstand zwischen zwei Durchläufen ist über den Zeitraum zweimal verkürzt worden, von fünf Minuten auf zuletzt 16 Sekunden. Was daraus wie gerechnet wurde und wo die Rechnung schwach ist, steht hier.

Von der Rohzeile zur ausgewerteten Zeile

Mehr als die Hälfte aller erfassten Zeilen wurde vor der Auswertung verworfen.

Das Messintervall hat sich verändert

Zwischen zwei Durchläufen des Scouts lagen im Median 5 Minuten bis zum 17. Januar 2026, danach 75 Sekunden und ab dem 12. März 2026 nur noch 15 bis 16 Sekunden. Ein Stream aus dem August 2026 erzeugt deshalb rund neunzehnmal so viele Zeilen wie derselbe Stream im November 2025.

Damit sind alle Zahlen, die Zeilen zählen oder Anteile über Zeilen bilden, auf die späten Monate gewichtet: die Verteilung der Zuschauerklassen, der Anteil der Messpunkte unter fünf Zuschauern, die Heatmap nach Wochentag und Stunde und die 94,5 Prozent aus Kapitel 5. Sie beschreiben den Datensatz korrekt, aber nicht jeden Monat mit gleichem Gewicht.

Robust gegen den Wechsel sind Kennzahlen, die je Snapshot rechnen: gleichzeitig laufende Streams und Zuschauer je Snapshot. Alles, was auf dem bloßen Erkennen eines Kanals beruht, also aktive Kanäle pro Woche, Zu- und Abgänge und Überlebensraten, hängt dagegen an der Trefferwahrscheinlichkeit des Scouts, und die ist mit dem kürzeren Takt gestiegen: beim Fünf-Minuten-Takt wurde ein Stream unter fünf Minuten nur mit Glück erwischt, seit März reicht ein Auftritt von 16 Sekunden. Wie groß dieser Effekt sein kann, lässt sich mit den feinen Daten abschätzen: seit dem 12. März 2026 sind 6,1 Prozent aller rekonstruierten Streams kürzer als fünf Minuten, und 6,8 Prozent der Kanal-Wochen hängen ausschließlich an solchen Kurzstreams. Die Wochenreihe der frühen Monate ist also um höchstens diese Größenordnung zu niedrig. Den Sprung von 48 auf 124 aktive Kanäle innerhalb von zwei Wochen im Januar erklärt das nicht, aber ein Teil davon ist Messung, nicht Szene, zumal er genau auf die erste Umstellung am 18. Januar fällt. Die Summe der Sendezeit wird zwar aus den Zeitabständen gerechnet und nicht aus der Zahl der Zeilen, hängt aber an derselben Session-Rekonstruktion wie die Streamdauern und teilt deren Schwäche im nächsten Absatz: in den frühen Monaten fehlen kurze Streams und zerschnittene Sessions, die 28.244 Stunden sind deshalb eher eine Untergrenze.

Nicht robust sind dagegen die Streamdauern. Beim Fünf-Minuten-Takt bis Januar 2026 ist ein Stream unter fünf Minuten überhaupt nicht sichtbar, und weil eine Lücke von mehr als zehn Minuten eine Session beendet, zerschneidet jeder Messausfall einen langen Stream in mehrere kurze. Die Verteilung in Kapitel 4 hat deshalb in den frühen Monaten zu wenig kurze und zu viele zerstückelte Streams.

Sprachfilter

Der Scout filtert die Sprache schon beim Abruf. Ein eigenes Sprachfeld wird erst seit dem 11. Juni 2026 mitgeschrieben. Zeilen ohne Sprachfeld gelten deshalb als deutsch, Zeilen mit Sprachfeld nur, wenn es mit de beginnt.

Die Juni-Störung

Vom 10. bis 13. Juni 2026 lief der Scout ohne Sprachfilter und erfasste alle Sprachen. An normalen Tagen liegt die Zahl der erfassten Kanäle zwischen 11 und 91, an diesen vier Tagen zwischen 1.602 und 2.587.

Zeilen ohne Sprachfeld aus diesen Tagen wurden komplett verworfen, weil sich echte und falsche nicht trennen lassen. Das kostet knapp 2 Millionen Zeilen und den Patch vom 11. Juni.

Streams rekonstruieren

Aufeinanderfolgende Snapshots desselben Kanals gelten als ein Stream, solange zwischen zwei Zeilen höchstens zehn Minuten liegen. Daraus entstehen 11.887 Streams über 1.930 Kanäle.

Die App führt zusätzlich eine eigene Session-Tabelle, aber nur für bekannte Kanäle und erst ab Januar 2026. Sie liefert in Kapitel 7 die Stream-Frequenz sowie Chatter- und Follower-Daten, kennt aber keine Raids. Die Raid-Zahlen kommen aus der Raid-Historie des Bots (Zeitpunkt, Ziel, gesendete Zuschauer), verknüpft mit dem Zuschauerverlauf des Ziels aus dem Kategorie-Abzug; wer im Netzwerk ist, steht in den Mitgliedstabellen des Bots.

Kohorten und Zensierung

Als aktiv nach N Tagen gilt, wer im Fenster von N bis N plus 14 Tagen nach dem ersten Auftritt mindestens einmal erfasst wurde. Kanäle, deren Fenster über das Datenende hinausragt, werden aus der Rate ausgeschlossen.

Als aufgegeben gilt, wessen letzte Sichtung mehr als 30 Tage zurückliegt. Der jeweils letzte Monat einer Reihe ist deshalb systematisch unvollständig.

Netzwerk und Kontrolle

Im Netzwerk ist, wer in der Streamer-Verwaltung, in der Partnertabelle oder in der Raid-Freigabe auftaucht. Das Beitrittsdatum ist der früheste dieser Zeitstempel.

Die Kontrollgruppe besteht aus Kanälen außerhalb mit gleichem Startmonat und gleicher Größenklasse. Größenklasse ist der Zweierlogarithmus des Median-Zuschauers im ersten Monat.

Was hier nicht steht

Keine Namen einzelner Kanäle, keine Ranglisten, keine Zuordnung von Zahlen zu Personen. Die Auswertung läuft ausschließlich über Aggregate. Öffentlich sind ohnehin nur die Werte, die Twitch selbst jedem Besucher anzeigt.

Was am Ende bleibt: Die deutschsprachige Deadlock-Szene ist klein, sie war im Februar 2026 kurz dreimal so groß, und sie besteht aus einer stabilen Kernszene von wenigen Dutzend Kanälen plus einem sehr breiten Strom von Leuten, die einmal vorbeischauen. Neue Helden bringen Aufmerksamkeit, Balance-Updates nicht. Und die Arbeit einer Community lässt sich an Zuschauerzahlen nicht ablesen, an Regelmäßigkeit und an wiederkehrenden Chattern dagegen schon.