Stress ist bei Videomeetings im Gehirn sichtbar: In einer EEG-Studie des Microsoft Human Factors Lab baute sich die mit Stress verbundene Beta-Wellen-Aktivität über vier direkt aufeinanderfolgende 30-Minuten-Anrufe weiter auf, und 10-minütige Pausen ließen sie absinken und zurücksetzen (Microsoft, Hirnforschung des Work Trend Index 2021). Ein Laborexperiment von 2023 kam mit einer anderen Methode zu einem ähnlichen Befund: 50 Minuten Videokonferenz erhöhten die frontale Theta- und Alpha-Leistung und senkten die Herzfrequenz im Vergleich zur identischen Präsenzsitzung, Signale, die die Autoren als Müdigkeit deuten (Riedl et al., Scientific Reports 2023). Selbstberichtsdaten weisen in dieselbe Richtung: 13,8% der Frauen und 5,5% der Männer gaben Stanford-Forschenden an, sich stark bis extrem müde zu fühlen, in einer Umfrage mit 10.322 Personen. Die Meetinglast ist der Multiplikator, den unsere Statistiken zur Meeting-Überlastung von der Kalenderseite her verfolgen. Wir haben Daten des Microsoft Human Factors Lab, des Stanford Virtual Human Interaction Lab, aus begutachteten EEG- und EKG-Experimenten in Scientific Reports und Sensors, aus Feldexperimenten im Journal of Applied Psychology, aus dem Microsoft Work Trend Index und aus den weiteren in der Methodik aufgeführten Primärquellen zusammengeführt.
TL;DR
- Stressbezogene Beta-Wellen-Aktivität baute sich über vier direkt aufeinanderfolgende 30-Minuten-Meetings auf; 10-minütige Pausen setzten sie zurück (Microsoft Human Factors Lab, 2021).
- 50 Minuten Videokonferenz erhöhten die frontale Theta- und Alpha-Leistung gegenüber derselben Vorlesung in Präsenz (Riedl et al., Scientific Reports 2023).
- Die Herzfrequenz sank während einer 50-minütigen Videositzung stetig (Steigung -0,1482, p = 0,0003) (Riedl et al., Scientific Reports 2023).
- Die Pupillenerweiterung war in persönlichen Gesprächen signifikant größer als in Videogesprächen (Tremmel et al., Sensors 2025).
- Jede zusätzliche Stunde Videokonferenz kostete Vielnutzer 17 Minuten Schlaf (Onyper, Nature and Science of Sleep 2024).
- 13,8% der Frauen gegenüber 5,5% der Männer waren stark bis extrem Zoom-müde (Stanford, Umfrage mit 10.322 Personen, 2021).
- Die Videomeeting-Müdigkeit war bei Frauen um 14,9% und bei asiatischen im Vergleich zu weißen Teilnehmenden um 11,1% höher (Ratan, Miller und Bailenson, 2022).
- Das Ausschalten der Selbstansicht senkte die Müdigkeit der Studierenden von 3,41 auf 2,25 (d = -0,71) (Basch, Albus und Seufert, Scientific Reports 2025).
- Die Kameranutzung erhöhte die tägliche Müdigkeit in einem 4-wöchigen Feldexperiment mit 103 Beschäftigten (Shockley et al., Journal of Applied Psychology 2021).
- Videokonferenz-Müdigkeit korrelierte mit r = 0,588 mit Depression und mit r = 0,511 mit Burnout (Montag et al., 2022).
- Die wöchentliche Teams-Meetingzeit stieg von Februar 2020 bis Februar 2022 um 252% (Microsoft Work Trend Index 2022).
- 57% der Meetings sind spontane Anrufe ohne Kalendereinladung (Microsoft Work Trend Index 2025).
1. Belege aus den Hirnwellen: Was das EEG bei Videoanrufen zeigt
Das EEG hat die Debatte über Zoom-Müdigkeit von der Meinung zur Messung gebracht. In der Studie des Microsoft Human Factors Lab trugen 14 Teilnehmende EEG-Hauben während vier 30-minütiger Meetings (zwei Stunden am Stück); ohne Pausen baute sich die mit Stress verbundene Beta-Wellen-Aktivität auf, während 10-minütige Pausen zwischen den Meetings sie absinken ließen (Microsoft WorkLab, Research Proves Your Brain Needs Breaks). Die Pausen erzeugten außerdem eine positive frontale Alpha-Asymmetrie, einen Marker, den das Labor mit Engagement verband, gegenüber einer negativen Asymmetrie (Rückzug) in der Bedingung direkt aufeinanderfolgender Meetings, und die Übergänge zwischen den Meetings selbst verursachten Stressspitzen.
Die stärkste kontrollierte Evidenz stammt aus Österreich. In einem Within-Subjects-Laborexperiment besuchten 35 Studierende (20 Männer, 15 Frauen, Durchschnittsalter 24,06) dieselbe 50-minütige Vorlesung einmal per Videokonferenz und einmal in Präsenz, im Abstand von einer Woche. Die Videokonferenz erzeugte eine größere frontale Theta-Leistung, die im Verlauf der Vorlesung stetig anstieg, eine ausgeprägtere Alpha-Leistung an Fz, Pz, O1 und O2 und ein signifikant höheres frontales Theta/Beta-Verhältnis (Riedl, Kostoglou, Wriessnegger und Müller-Putz, Scientific Reports 2023). Entscheidend ist nicht, dass sich ein einzelnes Frequenzband bewegte, sondern dass sich mehrere unabhängige Marker für Schläfrigkeit und verringerte Wachheit nur in der Videobedingung gemeinsam bewegten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| EEG-Teilnehmende, Studie zu direkt aufeinanderfolgenden Meetings | 14, vier 30-Minuten-Meetings pro Sitzung | Microsoft Human Factors Lab, März 2021 |
| Getestete Pausenlänge | 10 Minuten zwischen den Meetings | Microsoft Human Factors Lab, 2021 |
| Beta-Wellen-Aktivität (Stress) | Baute sich ohne Pausen auf; sank mit Pausen | Microsoft Human Factors Lab, 2021 |
| Stichprobe des Laborexperiments | 35 (20 männlich, 15 weiblich), Durchschnittsalter 24,06 | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Verglichene Sitzungslänge | 50-minütige Vorlesung, Video vs. Präsenz | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Frontales Theta (Fz) während des Videos | Größer, stetig ansteigend (Steigung p = 0,0145) | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Theta/Beta-Verhältnis, frontal | Signifikant größer während des Videos (p < 0,05) | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Selbstansicht und Alpha-Aktivität | Signifikant größere Alpha-Aktivität bei eingeschalteter Selbstansicht (32 Teilnehmende, 20-minütige Sitzung) | Xu et al., Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024 |
Kontexthinweis: Die Microsoft-Studie ist klein (14 Teilnehmende) und wurde als Branchenbericht veröffentlicht, nicht als begutachteter Fachartikel. Die irische EEG-Studie von Xu, Whelan, O’Brien und O’Hora (16 Männer, 16 Frauen) stellte fest, dass sich die Alpha-Aktivität weder nach Geschlecht noch im Verlauf der 20-minütigen Sitzung unterschied (Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024).
2. Herz, Augen und Schlaf: Die Körpersignale jenseits des Gehirns
Die Herzdaten desselben österreichischen Experiments erzählten von nachlassender Aktivierung. Die Herzfrequenz sank während der gesamten Videokonferenzsitzung allmählich (Steigung -0,1482, p = 0,0003), und die Teilnehmenden in der Präsenzbedingung zeigten eine signifikant höhere Herzfrequenz, höhere LFnu und höheres ln[LF/HF] (Riedl et al., Scientific Reports 2023). Die Videositzung zeigte stattdessen höhere pNN50-, RMSSD- und SDRR-Werte, Maße der Herzratenvariabilität, die typischerweise steigen, wenn sich der Körper in einen parasympathischen Zustand niedriger Aktivierung bewegt. Zusammen mit dem EEG schließen die Autoren, dass das Videoformat Müdigkeit erzeugte, keine Entspannung.
Eine multimodale Studie von 2025 ergänzt die Augen. Mit Eye-Tracking sowie Aufzeichnung von Kopf- und Handbewegung, Herzfrequenz, Atmung und EEG bei 18 Erwachsenen stellten Forschende der University of Southampton fest, dass sich die Pupillen persönlich deutlich stärker erweiterten und dass die horizontale Blickvarianz und die seitliche Kopfbewegung im Video signifikant geringer waren, der Preis dafür, im Kamerabild zu bleiben (Tremmel et al., Sensors 2025). Die Müdigkeit folgt den Menschen auch ins Bett: In einer 8-tägigen Tagebuchstudie mit 96 jungen Erwachsenen verloren intensivere Videoanruf-Nutzer für jede zusätzliche Stunde Anrufe 17 Minuten Schlaf und fast 1% Schlafeffizienz (Onyper, Nature and Science of Sleep 2024).
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Herzfrequenztrend während einer 50-minütigen Videositzung | Allmählicher Rückgang, Steigung -0,1482 (p = 0,0003) | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| HRV bei Video vs. Präsenz | Signifikant höhere pNN50, RMSSD und SDRR | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Pupillenerweiterung | Signifikant größer in Präsenz (p < 0,05) | Tremmel et al., Sensors 2025 |
| Stichprobe der multimodalen Studie | 18 Erwachsene, 5-minütige Lese- und Freisprech-Aufgaben pro Bedingung | Tremmel et al., Sensors 2025 |
| Herzfrequenz, Präsenz vs. Video | In Präsenz höher, statistisch nicht signifikant | Tremmel et al., Sensors 2025 |
| Verlorener Schlaf pro zusätzlicher Stunde Videoanrufe (Vielnutzer) | 17 Minuten; Schlafeffizienz b = -0,88 (fast 1%) | Onyper, Nature and Science of Sleep 2024 |
| Schlechte Schläfer (PSQI über 5) | 71% der Personen mit hohem vs. 46% mit niedrigem Anrufvolumen | Onyper, Nature and Science of Sleep 2024 |
| Durchschnittliche tägliche Videoanruf-Last, Studierende | 1,3 Stunden (hohe Gruppe 2,0, niedrige Gruppe 0,7) | Onyper, Nature and Science of Sleep 2024 |
Kontexthinweis: Die Biomarker-Evidenz für chronischen Stress ist schwächer als die für akute Müdigkeit. In einer Studie von 2025 mit 102 remote arbeitenden “Smart Workers” zeigten wahrgenommene Technostress-Verursacher kaum einen Zusammenhang mit dem Haarcortisol, dem Langzeit-Stressbiomarker, außer über eine Interaktion mit der Unterstützung durch Vorgesetzte (Girardi et al., PLoS One 2025).
3. Die Müdigkeit messen: Skalen, Verbreitung und wer am stärksten betroffen ist
Vor den Biomarkern brauchte das Feld ein Maß. Stanford-Forschende entwickelten die Zoom Exhaustion & Fatigue (ZEF) Scale, indem sie 49 Kandidaten-Items auf 15 in fünf Dimensionen (allgemeine, soziale, emotionale, visuelle und motivationale Müdigkeit) reduzierten und sie anschließend an 2.724 Befragten validierten (Fauville et al., Computers in Human Behavior Reports 2021). In dieser Validierung waren häufigere, längere und “schubartigere” Meetings jeweils mit höherer Müdigkeit verbunden. Die Skala ist inzwischen die gemeinsame Währung des Feldes und wurde im EEG-Experiment von Riedl eingesetzt, wo die ZEF-Werte nach der Videovorlesung signifikant höher waren.
Die erste große Umfrage mit der Skala fand eine deutliche Geschlechterlücke. Von 10.322 Teilnehmenden gaben 13,8% der Frauen gegenüber 5,5% der Männer an, sich stark bis extrem müde zu fühlen, etwa 1 von 7 Frauen gegenüber 1 von 20 Männern (Stanford News, April 2021). Frauen hatten genauso viele Meetings wie Männer, aber ihre Meetings dauerten länger und sie machten weniger Pausen dazwischen. Die begutachtete Fassung mit 9.787 Teilnehmenden führt die Lücke auf fünf nonverbale Mechanismen zurück: Spiegelangst, Hyperblick (das Gefühl, beobachtet zu werden), körperliche Beengtheit, den Aufwand, nonverbale Signale zu erzeugen, und den Aufwand, die Signale anderer zu beobachten (Fauville et al., Computers in Human Behavior Reports 2023).
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Items der ZEF Scale | 49 Kandidaten-Items auf 15 reduziert | Fauville et al., Computers in Human Behavior Reports 2021 |
| Entwicklungs- und Validierungsstichproben der ZEF | 395 und 2.724 Befragte | Fauville et al., 2021 |
| Stark bis extrem müde, Frauen vs. Männer | 13,8% vs. 5,5% (n = 10.322) | Stanford Virtual Human Interaction Lab, April 2021 |
| Begutachtete Stichprobe zu Geschlechtermechanismen | 9.787 Teilnehmende | Fauville et al., Computers in Human Behavior Reports 2023 |
| Müdigkeitslücke, Frauen vs. Männer | 14,9% höher bei Frauen (2,77 vs. 2,41) | Ratan, Miller und Bailenson, Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2022 |
| Müdigkeitslücke, asiatische vs. weiße Teilnehmende | 11,1% höher (2,77 vs. 2,50) | Ratan, Miller und Bailenson, 2022 |
| Unzufriedenheit mit dem Gesicht vs. Müdigkeit | r = 0,26 (n = 613) | Ratan, Miller und Bailenson, 2022 |
| ZEF-Wert, Frauen vs. Männer (deutschsprachige Stichprobe) | 38,27 vs. 33,58, d = 0,41 (n = 311) | Montag et al., Journal of Affective Disorders Reports 2022 |
Kontexthinweis: Ratan und Kollegen stellten fest, dass die Geschlechter- und Herkunftsunterschiede durch die Unzufriedenheit mit dem eigenen Gesichtsaussehen vermittelt wurden (PMC-Volltext). Die Stanford-Umfrage berichtete außerdem höhere Müdigkeit bei Jüngeren, Introvertierten und emotional weniger stabilen Befragten. Neueste verfügbare Daten zur Verbreitung in großen Stichproben: Stanford, 2021 bis 2023.
4. Kamera, Selbstansicht und Hintergründe: Was wirklich etwas bewirkt
Die Theorie hinter diesen Experimenten stammt aus Jeremy Bailensons Aufsatz zur “nonverbalen Überlastung”, der vier schnittstellenbedingte Ursachen der Zoom-Müdigkeit vorschlug und laut OpenAlex mehr als 1.200-mal zitiert wurde (Bailenson, Technology, Mind, and Behavior 2021). Der sauberste experimentelle Hebel erwies sich als der Spiegel. Als Studierende die Selbstansicht ausschalteten, sank die Müdigkeit von 3,41 auf 2,25 und die extrinsische kognitive Belastung von 2,52 auf 1,64, Effektstärken von d = -0,71 und d = -0,82 (Basch, Albus und Seufert, Scientific Reports 2025). Auch aktive Beteiligung senkte die Müdigkeit (3,06 vs. 3,58), während virtuelle Hintergründe die kognitive Belastung erhöhten, ohne die Müdigkeit zu verändern.
Die Regeln zur eingeschalteten Kamera sind weniger gefestigt, als die Schlagzeilen vermuten lassen. Ein 4-wöchiges Feldexperiment innerhalb der Personen, das die Kameranutzung manipulierte, verband sie mit höherer täglicher Müdigkeit, die wiederum mit weniger Redebeiträgen und geringerem Engagement in Meetings zusammenhing; die Autoren berichten Belege für ein Modell, in dem Kameras für Frauen und neuere Beschäftigte ermüdender sind (Shockley et al., Journal of Applied Psychology 2021). Doch zwei präregistrierte Studien fanden keinen Zusammenhang zwischen Kameranutzung und Zoom-Müdigkeit, während die Müdigkeit selbst mehr Konformität mit Mehrheitsmeinungen vorhersagte (Masjutin et al., Scientific Reports 2024). Die praktische Lesart: Die Selbstansicht ist das besser belegte Ziel als die Kamera selbst.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Müdigkeit, Selbstansicht aus vs. an | 2,25 vs. 3,41 (d = -0,71, n = 25) | Basch, Albus und Seufert, Scientific Reports 2025 |
| Extrinsische kognitive Belastung, Selbstansicht aus vs. an | 1,64 vs. 2,52 (d = -0,82) | Basch, Albus und Seufert, 2025 |
| Müdigkeit, aktive Beteiligung vs. keine | 3,06 vs. 3,58 (d = -0,39, n = 28) | Basch, Albus und Seufert, 2025 |
| Extrinsische Belastung, virtueller vs. natürlicher Hintergrund | 3,14 vs. 2,45 (d = 0,59); Müdigkeit nicht signifikant | Basch, Albus und Seufert, 2025 |
| Feldexperiment zur Kamera | 103 Beschäftigte, 1.408 tägliche Beobachtungen, 4 Wochen | Shockley et al., Journal of Applied Psychology 2021 |
| Kameranutzung und Müdigkeit, präregistrierte Studien | Kein Zusammenhang (n = 287 und n = 64) | Masjutin et al., Scientific Reports 2024 |
| Umfrage zu virtuellen Hintergründen | 610 Nutzende; Hintergrundtyp und -inhalt mit Müdigkeit verbunden | Li und Zhang, Frontiers in Psychology 2024 |
Kontexthinweis: Die Basch-Studie begleitete 39 Psychologiestudierende einer deutschen Universität über ein Semester, mit kleineren Teilstichproben pro Intervention (n = 12 bis 28), sodass ihre Effektstärken vielversprechend, aber nicht abschließend sind. Die Hintergrundbefunde von Li und Zhang sind Querschnittsdaten (Frontiers in Psychology 2024).
5. Meetinglast: Die Belastung hinter den Biomarkern
Laborstudien messen eine Sitzung; die Arbeitswoche stapelt sie. Die wöchentliche Meetingzeit des durchschnittlichen Microsoft-Teams-Nutzers stieg zwischen Februar 2020 und Februar 2022 um 252%, und die Zahl der wöchentlichen Meetings stieg um 153% (Microsoft Work Trend Index 2022). Ein Jahr zuvor hatte Microsoft die Zeit in Teams-Meetings beim 2,5-Fachen des Niveaus vor der Pandemie gemessen und die durchschnittliche Meetingdauer von 35 auf 45 Minuten wachsen sehen (Work Trend Index 2021). Dieses längere Meeting ist das entscheidende Bindeglied zu den Labordaten: Das Experiment von Riedl fand Müdigkeitsmarker nach 50 Minuten.
Die Last hat sich nicht normalisiert. 2023 erklärte Microsoft, Meetings und Anrufe pro Woche hätten sich seit Februar 2020 ungefähr verdreifacht (Wachstum von 192%), 23% der Arbeitszeit entfielen auf Teams-Meetings und 68% der Menschen hätten nicht genug ungestörte Fokuszeit (Work Trend Index 2023). Die Telemetrie von 2025 fügt Fragmentierung hinzu: 57% der Meetings sind spontane Anrufe ohne Einladung, und Meetings nach 20 Uhr stiegen gegenüber dem Vorjahr um 16% (Work Trend Index 2025). Ungeplante Anrufe erschweren den Schutz geplanter Pausen, und Pausen sind es, die den Beta-Wellen-Stress im Labor zurücksetzen. Die finanzielle Seite dieser Last behandeln unsere Statistiken zu Meetingkosten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Wöchentliche Teams-Meetingzeit, Feb. 2020 bis Feb. 2022 | +252% (wöchentliche Meetings +153%) | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| Zeit in Teams-Meetings, Feb. 2020 bis Feb. 2021 | 2,5x | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| Durchschnittliche Meetingdauer | 35 bis 45 Minuten | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| Meetings unter 15 Minuten | 60% der Meetings (Feb. 2022) | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| Anteil der Arbeitszeit in Teams-Meetings | 23% | Microsoft Work Trend Index 2023 |
| Beschäftigte ohne ungestörte Fokuszeit | 68% (31.000 Befragte) | Microsoft Work Trend Index 2023 |
| Spontane Meetings ohne Kalendereinladung | 57% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
| Meetings nach 20 Uhr, im Jahresvergleich | +16% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
Kontexthinweis: Die Meetingzahlen von Microsoft sind Microsoft-365-Telemetrie von Teams-Nutzern, keine repräsentative Stichprobe aller Beschäftigten. Der Bericht von 2025 zählt außerdem Unterbrechungen alle 2 Minuten (275 pro Tag). Werkzeuge, die Meetings verkürzen oder durch Zusammenfassungen ersetzen, verfolgen unsere Statistiken zu KI-Meeting-Assistenten.
6. Zusammenhänge mit Müdigkeit, Burnout und psychischer Gesundheit
Die Biomarker sind wichtig, weil die Müdigkeit nicht im Meeting bleibt. In einer Stichprobe von 311 Erwachsenen korrelierte Videokonferenz-Müdigkeit mit r = 0,588 mit Depression und mit r = 0,511 mit Burnout, beide bei p < 0,001 (Montag, Rozgonjuk, Riedl und Sindermann, Journal of Affective Disorders Reports 2022). Die Mediationsmodelle der Autoren legen nahe, dass Videokonferenz-Müdigkeit den Zusammenhang zwischen Neurotizismus und beiden Outcomes teilweise tragen könnte, auch wenn das Querschnittsdesign die Richtung nicht klären kann. Breitere Daten zur Belegschaft zeigen dieselbe Spannung: 54% der Beschäftigten fühlten sich überlastet und 39% erschöpft in Microsofts Umfrage von 2021 mit 31.092 Personen.
Studierendendaten zeigen sowohl das Ausmaß als auch die Beständigkeit des Problems. Unter 386 thailändischen Medizinstudierenden hatten 9,6% eine hohe Zoom-Müdigkeit, wobei mehr Online-Sitzungen sie vorhersagten, während regelmäßige Bewegung schützend wirkte (Charoenporn et al., F1000Research 2024). In der Türkei stellte eine Zwei-Wellen-Studie mit 351 Studierenden, die inzwischen wieder im Präsenzunterricht waren, fest, dass Zoom-Müdigkeit die subjektive Vitalität im Abstand von sechs Monaten weiterhin senkte (Buyukcebeci, Frontiers in Psychology 2025). Für das breitere Bild der Arbeitswelt siehe unsere Statistiken zu Burnout am Arbeitsplatz.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| VK-Müdigkeit vs. Depression | r = 0,588 (p < 0,001, n = 311) | Montag et al., Journal of Affective Disorders Reports 2022 |
| VK-Müdigkeit vs. Burnout | r = 0,511 (p < 0,001) | Montag et al., 2022 |
| VK-Müdigkeit vs. Neurotizismus | r = 0,395 (p < 0,001) | Montag et al., 2022 |
| Verbreitung hoher Zoom-Müdigkeit, Medizinstudierende | 9,6% (n = 386) | Charoenporn et al., F1000Research 2024 |
| Depressive Störung in derselben Stichprobe | 61,9%, mit Zoom-Müdigkeit verbunden (p = 0,004) | Charoenporn et al., 2024 |
| Müdigkeitswert Lehrende, Philippinen | 3,35 von 5 (n = 322) | Oducado et al., Education and Information Technologies 2022 |
| Prädiktoren, Lehrende | Dauer Beta 0,166; Abstand zwischen Meetings Beta -0,085; das Modell erklärt 30,7% | Oducado et al., 2022 |
| Beschäftigte, die sich überlastet / erschöpft fühlen | 54% / 39% (n = 31.092) | Microsoft Work Trend Index 2021 |
Kontexthinweis: Die Studie von Oducado zu Lehrenden (Education and Information Technologies 2022) bestätigt unabhängig den im EEG beobachteten Pauseneffekt: Längere Abstände zwischen Videokonferenzen sagten geringere Müdigkeit voraus, und längere Sitzungen sagten höhere Müdigkeit voraus. Verbreitungszahlen sind zwischen Studien nicht vergleichbar, weil sich die Schwellenwerte der ZEF Scale unterscheiden.
Zusammenfassung: Videomeeting-Müdigkeit in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Beta-Wellen-Stress, direkt aufeinanderfolgende Meetings | Baute sich auf; mit 10-minütigen Pausen zurückgesetzt | Microsoft Human Factors Lab, 2021 |
| EEG-Müdigkeitsmarker nach 50 Minuten Video | Höheres frontales Theta, höheres Alpha und höheres Theta/Beta-Verhältnis | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Herzfrequenz während einer 50-minütigen Videositzung | Stetiger Rückgang (Steigung -0,1482) | Riedl et al., Scientific Reports 2023 |
| Pupillenerweiterung, Präsenz vs. Video | Signifikant größer in Präsenz | Tremmel et al., Sensors 2025 |
| Verlorener Schlaf pro zusätzlicher Stunde Anrufe (Vielnutzer) | 17 Minuten | Onyper, Nature and Science of Sleep 2024 |
| Schlechte Schläfer, hohes vs. niedriges Anrufvolumen | 71% vs. 46% | Onyper, 2024 |
| Stark bis extrem müde, Frauen vs. Männer | 13,8% vs. 5,5% | Stanford, 2021 (n = 10.322) |
| Müdigkeitslücke, Frauen vs. Männer | 14,9% höher | Ratan, Miller und Bailenson, 2022 |
| ZEF Scale | 15 Items, 5 Dimensionen, validiert an 2.724 | Fauville et al., 2021 |
| Stichprobe zu Geschlechtermechanismen | 9.787 Teilnehmende, 5 nonverbale Mechanismen | Fauville et al., 2023 |
| Müdigkeit, Selbstansicht aus vs. an | 2,25 vs. 3,41 (d = -0,71) | Basch, Albus und Seufert, 2025 |
| Feldexperiment zur Kamera | 103 Beschäftigte, 1.408 tägliche Beobachtungen | Shockley et al., 2021 |
| Kameranutzung und Müdigkeit, präregistriert | Kein Zusammenhang (n = 287, n = 64) | Masjutin et al., 2024 |
| Wöchentliche Teams-Meetingzeit, 2020 bis 2022 | +252% | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| Durchschnittliche Meetingdauer | 35 bis 45 Minuten | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| Spontane Meetings | 57% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
| VK-Müdigkeit vs. Depression | r = 0,588 | Montag et al., 2022 |
| VK-Müdigkeit vs. Burnout | r = 0,511 | Montag et al., 2022 |
| Hohe Zoom-Müdigkeit, Medizinstudierende | 9,6% | Charoenporn et al., 2024 |
Methodik und Quellen
Jede der obigen Zahlen wurde während der Recherche für diesen Artikel in einem begutachteten Fachartikel (Abstract oder offener Volltext über PubMed Central und Europe PMC), einer Pressemitteilung einer Universität oder einem Forschungsbericht von Microsoft gelesen. Physiologische Befunde stammen aus kleinen Laborstichproben und werden mit ihren Stichprobengrößen berichtet; Statistiken, die in Blogs ohne Primärdokument kursieren, wurden ausgeschlossen.
- Microsoft WorkLab: Research Proves Your Brain Needs Breaks (EEG-Studie des Human Factors Lab, 2021)
- Riedl R, Kostoglou K, Wriessnegger SC, Müller-Putz GR: Videokonferenz-Müdigkeit aus neurophysiologischer Sicht (EEG und EKG), Scientific Reports 2023
- Xu J, Whelan E, O’Brien A, O’Hora D: Erzeugt der Selbstansichtsmodus bei Frauen mehr Videokonferenz-Müdigkeit als bei Männern? Ein Experiment mit EEG-Signalen, Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024
- Tremmel C et al.: Unterschiede in physiologischen und Verhaltensreaktionen zwischen videovermittelter und persönlicher Interaktion, Sensors 2025
- Onyper S: Videokonferenzen während der COVID-19-Pandemie sind bei jungen Erwachsenen mit Schlafstörungen verbunden, Nature and Science of Sleep 2024
- Girardi D et al.: Technostress-Verursacher, Haarcortisol und Beanspruchung bei Remote-Arbeit, PLoS One 2025
- Stanford Virtual Human Interaction Lab: Stanford News, Zoom-Müdigkeit ist für Frauen schlimmer (April 2021); Fauville et al., Zoom Exhaustion & Fatigue Scale, Computers in Human Behavior Reports 2021; Fauville et al., Nutzungsdynamik von Videokonferenzen und nonverbale Mechanismen verstärken die Zoom-Müdigkeit, insbesondere bei Frauen, Computers in Human Behavior Reports 2023; Bailenson JN, Nonverbale Überlastung, Technology, Mind, and Behavior 2021
- Ratan R, Miller DB, Bailenson JN: Unzufriedenheit mit dem Gesichtsaussehen erklärt Unterschiede bei der Zoom-Müdigkeit, Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2022
- Basch JM, Albus P, Seufert T: Gegen Zoom-Müdigkeit: Evidenzbasierte Ansätze in der universitären Online-Lehre, Scientific Reports 2025
- Shockley KM et al.: Die ermüdenden Effekte der Kameranutzung in virtuellen Meetings, Journal of Applied Psychology 2021
- Masjutin L et al.: Ermüdete Personen zeigen mehr Konformität in virtuellen Meetings, Scientific Reports 2024
- Li BJ, Zhang H: Nutzung virtueller Hintergründe und Videokonferenz-Müdigkeit, Frontiers in Psychology 2024
- Montag C et al.: Videokonferenz-Müdigkeit, Burnout und Depression, Journal of Affective Disorders Reports 2022
- Charoenporn V et al.: Zoom-Müdigkeit bei Medizinstudierenden in Thailand, F1000Research 2024; Buyukcebeci A: Zoom-Müdigkeit nach der Pandemie und subjektive Vitalität, Frontiers in Psychology 2025; Oducado RMF et al.: Faktoren, die Videokonferenz-Müdigkeit bei Lehrenden an Hochschulen vorhersagen, 2022
- Microsoft Work Trend Index: 2021, The Next Great Disruption Is Hybrid Work; 2022, Great Expectations; 2023, Will AI Fix Work?; 2025, Breaking Down the Infinite Workday
- Daten-Hinweis: Die physiologischen Studien sind klein (14 bis 35 Teilnehmende bei EEG, 18 bei der multimodalen Studie) und nutzen überwiegend Studierende, sie zeigen also, dass Müdigkeit messbar ist, nicht wie verbreitet sie ist. Die EEG-Studie von Microsoft wurde als Branchenbericht und nicht in einer begutachteten Fachzeitschrift veröffentlicht. Die Geschlechterzahlen von Stanford (13,8% vs. 5,5%) stammen aus der Stanford-News-Mitteilung vom April 2021 mit 10.322 Befragten; der spätere begutachtete Artikel berichtet 9.787 Teilnehmende, und sein Volltext konnte nicht gelesen werden (ScienceDirect blockierte den Zugriff), weshalb nur die Befunde auf Abstract-Ebene verwendet werden. Bailensons Aufsatz von 2021 und der ZEF-Artikel von Stanford wurden über Abstracts und Metadaten gelesen (die Zeitschriftenseite der APA lieferte 403); die Zitationszahl (1.208) stammt von OpenAlex. Shockley et al. und Masjutin et al. sind uneins darüber, ob die Kameranutzung selbst Müdigkeit verursacht; die Ergebnisse zur Selbstansicht (Basch 2025, Xu 2024) sind konsistenter. Xu et al. fanden keinen Geschlechterunterschied bei der EEG-Alpha-Aktivität, im Gegensatz zur umfragebasierten Geschlechterlücke. Die Meeting-Telemetrie von Microsoft deckt nur Teams-Nutzer ab und ändert zwischen den Berichten die Definitionen (2,5x 2021, 252% 2022, etwa 3x oder 192% 2023), die Reihe sollte also nicht verkettet werden. Neueste verfügbare Daten zur Verbreitung in großen Stichproben: Stanford, 2021 bis 2023; eine neuere nationale Verbreitungsumfrage mit der ZEF Scale wurde nicht gefunden.
Zuletzt aktualisiert: 3. Oktober 2026. Wir aktualisieren diese Zusammenstellung vierteljährlich, und die nächste Aktualisierung wird erwartet, wenn Microsoft die Telemetrie seines Work Trend Index 2026 veröffentlicht und neue EEG- oder Herzratenvariabilitäts-Studien zu Videokonferenzen in PubMed Central erscheinen.