857 655 Produkte analysiert. Was dein Kalorien-Scanner dir nicht sagt.

Warum diese Studie

Wenn du in einem Kalorien-Tracker in Frankreich einen Barcode scannst, ob MyFitnessPal, Yazio, Lifesum oder Lean, kommen die Daten aus mehr oder weniger derselben Quelle: OpenFoodFacts, einer bemerkenswerten französischen kollaborativen Datenbank unter offener ODbL-Lizenz. Millionen Produkteinträge, gepflegt von freiwilligen Beitragenden.

Eine kollaborative Datenbank ist Stärke und Grenze zugleich: Jeder kann einen Eintrag anlegen oder ändern, und niemand prüft systematisch. Niemand hatte je quantifiziert, wie zuverlässig das ist, was dein Scan zurückliefert. Also haben wir den kompletten öffentlichen Dump vom 23. August 2026 heruntergeladen und jedes in Frankreich verkaufte Produkt getestet.

Die Methode: jeder Eintrag gegen sich selbst getestet

Kein Labor nötig, um einen falschen Eintrag zu erkennen: Man konfrontiert ihn einfach mit sich selbst. Die Kalorien eines Lebensmittels lassen sich aus seinen Makronährstoffen ableiten, mit den Atwater-Faktoren, genau denen, die die europäische INCO-Verordnung den Herstellern vorschreibt: 4 kcal pro Gramm Protein, 4 pro Gramm Kohlenhydrate, 9 pro Gramm Fett.

Zeigt ein Eintrag 100 kcal, aber seine eigenen Makros ergeben 250, ist eine der beiden Zeilen falsch. Und deine App zeigt dir eine der beiden, ohne zu blinzeln.

Ergebnis 1: Fast jeder 3. Eintrag ist unvollständig

391 707 in Frankreich verkaufte Produkte haben keine Kalorien hinterlegt, oder es fehlen die drei Makronährstoffe. Konkret: Du scannst, und die App zeigt 0 kcal, oder Kalorien ohne Protein oder Kohlenhydrate. Du hast das Gefühl zu tracken; du loggst Leere.

Es ist der heimtückischste Fehler, weil er nicht wie ein Fehler aussieht: Der Eintrag wird angezeigt, das Produkt hat einen Namen, ein Foto. Nur das Wesentliche fehlt.

Ergebnis 2: 46 757 Produkte mit inkonsistenten Kalorien

Von den 857 655 vollständigen Einträgen zeigen 46 757 Kalorien, die mit ihren eigenen Makros unvereinbar sind, um mindestens 10 % und 30 kcal pro 100 g. Jeder Punkt im Chart unten ist ein echtes Produkt: auf der x-Achse, was sein Eintrag deklariert, auf der y-Achse, was seine Makros ergeben. Ein ehrlicher Eintrag landet auf der Diagonale.

Die Verteilung der Abstände zeigt: Die Datenbank ist massiv korrekt und läuft dann in einen langen Schwanz aus. Falsche Einträge sind nicht leicht falsch, sie sind sehr falsch.

18 251 Produkte, zwei materielle Inkonsistenzen von fünf, liegen daneben um den Faktor zwei oder mehr. Auf diesem Niveau ist es keine Ungenauigkeit mehr, sondern ein Datenpunkt, der deine tägliche Kalorienbilanz kippt.

Unvollständige und inkonsistente Einträge zusammengezählt: Mehr als jeder dritte Scan in Frankreich liefert fehlende, unvollständige oder inkonsistente Daten.

Produkte aus deinem Küchenschrank

Jeder Eintrag unten wurde am Publikationstag online gegengeprüft. Links, was der OpenFoodFacts-Eintrag anzeigt, rechts, was seine eigenen Makros ergeben:

Der Lehrbuchfall: Die Auvergne-Linsen von Raynal & Roquelaure existieren unter zwei verschiedenen Einträgen. Einer zeigt 48 kcal/100g, der andere 207. Der echte Wert liegt um 99. Je nachdem, welchen Barcode deine App erwischt, glaubst du, die Hälfte oder das Doppelte der Realität zu essen.

Wer 30 g der Butter oben aufs Brot streicht, zählt 110 kcal zu wenig. Jeden Tag. Im Glauben, alles richtig zu machen.

Lean prüft Einträge auf Konsistenz und kann deinen Teller auch per Foto scannen, ohne von einem Barcode abzuhängen.

Die am stärksten betroffenen Kategorien

Die Inkonsistenz ist nicht zufällig verteilt, und die Ironie des Rankings ist grausam: Die am stärksten betroffene Kategorie der gesamten Datenbank ist die, die Sportler am meisten tracken. Mehr als jeder fünfte Proteinriegel (20,8 %) hat einen inkonsistenten Eintrag.

Komplexe Rezepturen und angereicherte Produkte konzentrieren die Fehler: Proteinriegel, Süßwaren, Bonbons, Käse. Einfache Produkte schneiden besser ab.

Ein ehrlicher Hinweis: Bonbons, Süßwaren und Riegel erklären sich teilweise durch Süßstoffe. Deklariert ein Eintrag seine Polyole nicht, überschätzt die Neuberechnung den Abstand. Wir haben alles korrigiert, was deklariert war; der Rest spiegelt auch diese Deklarationslücke, die deine App auf genau dieselbe Weise täuscht.

Was das für dein Tracking ändert

Zuerst, was das nicht bedeutet: Du solltest nicht aufhören zu scannen, und OpenFoodFacts bleibt ein bemerkenswertes Projekt, das lebt und sich laufend korrigiert. Die Kurve unten zeigt es: Einträge von 2020-2021 sind die unzuverlässigsten (bis zu 7,5 % Inkonsistenz), und die Qualität hat sich seit 2023 deutlich erholt.

Vier der sechs schlimmsten Einträge des Dumps waren online schon korrigiert, als wir sie prüften. Aber deine App kann die falsche Version gesynct haben, und die Hunderttausenden Einträge aus den schlechtesten Jahren sind noch in der Datenbank.

Zwei Reflexe zum Mitnehmen:

1. Scannen ist ein Geschwindigkeits-Tool, kein Wahrheits-Tool. Nach einem Scan genügt ein Blick auf die Makros: Passen Protein, Kohlenhydrate und Fett nicht zu den angezeigten Kalorien, ist der Eintrag falsch. Das ist exakt der Test dieser Studie, und er dauert zwei Sekunden.

2. Der unsichtbare Fehler liegt nicht auf deinem Teller, sondern in deinem Verbrauch. Ein falscher Eintrag mit 110 kcal Abweichung ist in zehn Sekunden korrigiert, sobald er auffällt. Ein Tagesverbrauch, der um 300 kcal falsch liegt, ist nie sichtbar: Er steckt im „Aktivitätsmultiplikator“, den deine App dich bei der Anmeldung wählen ließ. Genau dort konzentriert Lean seine Präzision: TDEE = BMR + NEAT + EAT + TEF, mit einem BMR, berechnet auf deinem echten Körperfett und einem NEAT auf Basis deiner echten Schritte, nicht auf einem angekreuzten Kästchen.

Werde Lean, bleib Lean: die einzige App, die deinen Verbrauch aus Messungen berechnet, nicht aus Kästchen.

Wissenschaftliche Repositorien und Zitation

Diese Studie ist in unabhängigen offenen Archiven hinterlegt, mit einem persistenten Identifikator (DOI) und den vollständigen PDFs auf Französisch und Englisch. Jede Hinterlegung ist ohne Umweg über diese Website überprüfbar:

So zitieren Sie diese Studie: Das Lean-Team (2026). 857 655 analysierte Produkte: interne Kohärenz der Kaloriendaten von Open Food Facts. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.22284416

Häufige Fragen