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Forschung Daten Statistik Karten

Meistgezogene Tarot-Karten (1.370 Lesungen analysiert)

Wir haben 1.370 KI-Tarot-Lesungen protokolliert. Knight of Wands erschien 78 Mal — öfter als jede andere Karte. The Hanged Man dominierte die Major Arcana. Die Mathematik sagt: Zufall. Hier sind die tatsächlichen Daten.

Tomasz Fiedoruk 9 min read n=1370

Wir haben 1.370 KI-Tarot-Lesungen zwischen Januar und Mai 2026 protokolliert. Anonymisiert. Keine gefälschten Statistiken, keine redaktionelle Rosinenpickerei — nur das, was Menschen tatsächlich gezogen haben, als sie sich mit einer Frage hingesetzt haben.

Der Großteil dieser Lesungen (76%) stammt von anonymen Gästen — kein Konto, keine E-Mail, nur jemand, der die Seite besuchte und eine Frage stellte. Die verbleibenden 24% kamen von 69 registrierten Nutzern, die oft genug zurückkehrten, um sie einzeln zu verfolgen. Insgesamt etwa 750 einzigartige Teilnehmer, ermittelt per IP-Fingerabdruck und Konto zusammen.

Die am häufigsten gezogene Karte im gesamten Datensatz?

Knight of Wands. 78 Erscheinungen.

Nicht The Lovers. Nicht The Sun. Nicht eine der Karten, die Pinterest-Infografiken immer wieder versprechen. Eine Minor-Arcana-Hofkarte, über die man wohl nie zweimal nachdenkt.

Hier ist, was wir gefunden haben, warum es weniger bedeutet als man denkt, und was 1.370 Ziehungen tatsächlich über die Funktionsweise von KI-Tarot verraten.

Die Top-15-Karten

Über 1.370 Lesungen hinweg: das, was das Deck den Menschen am häufigsten gab:

Rang Karte Ziehungen Typ
1 Knight of Wands 78 Minor (Wands)
2 The Hanged Man 76 Major
3 Queen of Pentacles 69 Minor (Pentacles)
3 Five of Wands 69 Minor (Wands)
3 The Tower 69 Major
6 Ten of Swords 68 Minor (Swords)
6 Six of Swords 68 Minor (Swords)
6 Three of Wands 68 Minor (Wands)
6 Four of Cups 68 Minor (Cups)
10 The Hierophant 67 Major
10 Eight of Wands 67 Minor (Wands)
12 The Sun 66 Major
12 King of Pentacles 66 Minor (Pentacles)
14 The Chariot 65 Major
16 The Moon 64 Major

Die meisten Tarot-Blogs, die "meistgezogene Karten"-Listen veröffentlichen, haben entweder keine Daten — oder sie wählen Karten, die gut auf einem Pinterest-Pin aussehen. The Lovers. The Sun. The Wheel of Fortune. Karten, die bestätigen, was Leser fühlen wollen.

Unsere Daten sagen etwas anderes. Knight of Wands auf Platz 1. Eine Karte über ruhelose Energie, Handeln ohne viel Geduld, den Drang, etwas anzufangen, bevor man weiß, wohin es führt.

The Hanged Man — führende Major-Arcana-Karte mit 76 Ziehungen — ist noch aufschlussreicher. Menschen kamen 76 Mal zu einem Wahrsage-Tool, und die Karten gaben ihnen ausgesetztes Urteilsvermögen, Hingabe, den Moment vor der Klarheit.

Das pinnt niemand auf ästhetische Boards. Das ist es, was Menschen fragen, wenn niemand zuschaut.

Was die Mathematik sagt

Major:Minor-Verhältnis über 1.370 Lesungen: 28,4% / 71,6%.

Ein Rider-Waite-Deck hat 22 Major-Arcana-Karten von insgesamt 78. Reine Mathematik sagt 28,2% / 71,8%.

Die Abweichung zwischen Beobachtetem und Erwartetem: 0,2 Prozentpunkte.

Genau so sieht statistische Zufälligkeit aus. Keine mystischen Muster. Kein "das Universum kommuniziert." Die Kartenhäufigkeit, die wir beobachten, ist das, was man vorhersagen würde, wenn man ein Python-Skript hätte, das einen fairen 78-seitigen Würfel wirft.

Für die statistische Signifikanz pro Karte — die Art von Aussage, bei der man sagen würde "Knight of Wands erscheint ÖFTER als der Zufall vorhersagen würde" — bräuchten wir ungefähr 6.000 Lesungen, nicht 1.370. Wir sind gerade auf halbem Weg. Knight of Wands auf Platz 1 zu sehen ist interessant. Statistisch signifikant ist es noch nicht.

Das ist wichtig, weil viele Tarot-Texte Muster annehmen, wo keine sind. Wenn eine Karte "bei dir oft auftaucht", ist das meistens dein Gedächtnis, das bestätigende Fälle auswählt und die anderen ignoriert. Bestätigungsfehler ist älter als Tarot. Tarot liefert nur ästhetischere Haken dafür.

Warum das trotzdem nützlich sein kann (die ehrliche Version)

Wenn die Karten zufällig sind, warum dann 1.370 Lesungen protokollieren?

Weil die Fragen nicht zufällig sind.

Im gesamten Datensatz waren 354 Fragen von 1.261 mit Textinhalt (28,1%) zukunftsorientiert — Variationen von "wird das passieren", "wann wird es passieren", "ist das der richtige Zeitpunkt". Weitere 169 (13,4%) betrafen Liebe. 129 (10,2%) fragten nach Arbeit oder Karriere.

Das ist ein nützliches Signal. Nicht darüber, ob Tarot funktioniert. Sondern darüber, wofür Menschen Tarot benutzen.

Menschen greifen zum Tarot, wenn sie mit Unsicherheit über einen bestimmten Lebensbereich sitzen. Die Karten sagen die Antwort nicht voraus. Die Karten zwingen die Frage, eine konkrete Form anzunehmen — drei Karten, drei Positionen, plötzlich muss man artikulieren, was man eigentlich wissen wollte.

Das Rückkehrmuster bestätigt das. 69 registrierte Nutzer mit durchschnittlich 4,9 Lesungen pro Person im registrierten Segment. Dazu ~680 einzigartige Gast-IPs, von denen die meisten 1–3 Lesungen machten — aber ein langer Schwanz kehrte 5, 10, sogar 30 Mal zurück, ohne je ein Konto zu erstellen. Das ist kein Lotterieticket-Muster. Das ist eine Tagebuchgewohnheit in Verkleidung.

Der Dienstag-Effekt

Das seltsamste Ergebnis im Datensatz: Dienstag übertrifft das durchschnittliche Lesungsvolumen um 37%.

Tag Lesungen Anteil
Montag 198 14,5%
Dienstag 271 19,8%
Mittwoch 182 13,3%
Donnerstag 210 15,3%
Freitag 185 13,5%
Samstag 167 12,2%
Sonntag 157 11,5%

Eine vollkommen gleichmäßige Verteilung würde jeden Tag auf 14,3% setzen. Dienstag erreicht 19,8%. Sonntag fällt auf 11,5%.

Warum Dienstag? Ehrlich gesagt: Wir wissen es noch nicht. Hypothesen, die wir nicht ausschließen können:

  • Das Wochenstart-Reset. Montag ist zu chaotisch. Dienstag ist der Tag, an dem die eigentlichen Probleme der Woche sichtbar werden.
  • Stichprobenverzerrung. Vielleicht macht ein Nutzer mit hoher Lesungshäufigkeit die meisten seiner Lesungen dienstags.
  • Westliche Medienmuster — viele Self-Help-Newsletter erscheinen am Dienstagmorgen.

Um das zu klären, bräuchten wir eine nutzersegmentierte Wochentag-Analyse. Das ist unser Q3-Lieferobjekt.

Was dieser Datensatz nicht ist

Etwas Ehrlichkeit über die Grenzen.

Wir wissen nicht, ob KI-Tarot "genau" ist. Niemand weiß es, weil "genau" für Tarot nicht klar definiert ist. Das nächste Messbare ist, ob Nutzer zurückkehren — und 69 von ~750 Teilnehmern registrierten sich, um ihre Lesungsgeschichte zu verfolgen (~9% Konversion zur Kontoeröffnung), dazu ein langer Schwanz von Gästen, die per IP zurückkehrten, ohne sich zu registrieren. Das ist eine ordentliche Engagement-Rate für ein kostenloses Tool, beweist aber nichts über die Lesungen selbst.

Wir messen keine Ergebnisse. Wir wissen nicht, was mit der Person passierte, die "wird meine Beziehung klappen" fragte, nachdem sie The Tower bekam. Wir wissen nicht, ob die Lesung geholfen, geschadet oder nichts bewirkt hat.

Unsere Stichprobe ist klein. 1.370 Lesungen von ~750 einzigartigen Teilnehmern (69 registrierte + ~680 anonyme per IP). Unser Flaggschiff-Befund (Knight of Wands Platz 1) wird erst bei ~6.000 Lesungen statistische Signifikanz erreichen. Wir veröffentlichen quartalsweise Updates.

Das sind Beobachtungsdaten, kein Experiment. Keine Kontrollgruppe. Keine Randomisierung über das, was der Zufallsgenerator der KI liefert, hinaus. Wir können beschreiben, was Menschen gezogen haben. Kausale Schlussfolgerungen können wir nicht ziehen.

Was wir sagen können

Drei Dinge, mit Zuversicht:

  1. Die Kartenverteilung sieht zufällig aus. Das Major:Minor-Verhältnis entspricht der mathematischen Erwartung mit 0,2 Prozentpunkten Abweichung. Falls die KI zu einer bestimmten Karte tendiert, haben wir nicht die Stichprobengröße, um das zu erkennen.

  2. Menschen nutzen Tarot hauptsächlich bei Unsicherheit. 28% aller Fragen betreffen die Zukunft. Weitere 24% betreffen Liebe oder Arbeit — Bereiche, in denen Ergebnisse sich außerhalb der eigenen Kontrolle anfühlen.

  3. Wiederkehrende Nutzer existieren. 69 registrierte, mit durchschnittlich 4,9 Lesungen pro Person. Dazu ein langer Schwanz nicht-registrierter wiederkehrender Besucher per IP. Das ist eine Gewohnheit, keine einmalige Neugier. Das Produkt bringt manche Nutzer zurück. Warum genau, wissen wir noch nicht.

Diesen Datensatz zitieren

Wenn du über KI-Tarot, Wahrsagungsmärkte oder angewandten Skeptizismus schreibst, kannst du diese Arbeit referenzieren:

aimag.me Tarot Reading Dataset (n=1.370). Collected 2026-01-01 to 2026-05-02. Anonymized, open methodology at aimag.me/research/methodology.

Wir aktualisieren quartalsweise. Nächster Snapshot: 2026-08-01.

Wie es weitergeht

Wir veröffentlichen das als Forschung, nicht als Verkaufstrichter. Wenn du selbst neugierig genug bist, eine Lesung auszuprobieren — und damit einen anonymen Datenpunkt zum nächsten Snapshot beizutragen — so wächst dieser Datensatz.

Probieren Sie eine kostenlose Lesung auf aimag.me →

Wer lieber die Rohdaten herunterlädt und eine eigene Analyse durchführt: Das wird unter /research/dataset ab Q3 2026 verfügbar sein, sobald der Anonymisierungsaudit abgeschlossen ist.

Die Mathematik sagt: Zufall. Die Rückkehrrate sagt: Irgendetwas anderes passiert hier. Beides kann gleichzeitig wahr sein.

Cite this research

If you use this in research, journalism, or analysis:

Fiedoruk, T. (2026). Meistgezogene Tarot-Karten (1.370 Lesungen analysiert). aimag.me Research. Retrieved from https://aimag.me/research/most-drawn-tarot-cards

License: CC BY-SA 4.0. Dataset: /research/dataset

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