The Gambling Habits of Online Poker Players

Published on December 2016 | Categories: Documents | Downloads: 31 | Comments: 0 | Views: 557
of 30
Download PDF   Embed   Report

Comments

Content

The Gambling Habits of Online Poker Players 
 September 29, 2011  Ingo Fiedler*  [email protected]‐hamburg.de  Abstract  Online  poker is  a data  goldmine.  Recording  actual gambling behavior  gives rise to  a host  of  research  opportunities.  Still,  investigations  using  such  data  are  rare  with  the  excep‐ tion of nine pioneering studies by Harvard Medical School which are reviewed here. This  paper fills part of the vacuum by analyzing the gambling habits of a sample of 2,127,887  poker  playing  identities  at  Pokerstars  over  a  period  of  six  months.  A  couple  of  playing  variables  are  operationalized and were analyzed on  their own as  well  as connected  with  each other in form of the playing volume ($ rake a player has paid in a time frame).  The  main  findings  confirm  the  results  of  the  Harvard  studies:  most  online  poker  players  only  play  a  few  times  and  for  very  low  stakes.  The  median  player  played  7  sessions  and  4.87  hours  over  6  months.  Multitabling  was  observed  only  rarely  (median  1.05)  and  most  players  pay  very  low  fees per  hour  (median  US$0.87  per  hour  per  table). The play‐ ing  volume  is  very  low,  too,  with  more  than  50%  of  all  players  paying  less  than  US$4.86  to  the  operators  over  6  months.  An  analysis  of  the  relationship  between  the  playing  ha‐ bits  shows  that  they  reinforce  each  other  with  the  exception  of  the  playing  frequency  which  moderates  gambling  involvement.  The  average  values  of  the  playing  habits  are  considerably  higher  due  to  a  small  group  of  intense  players:  the  99%  percentile  player  has a playing volume that is 552 times higher than that of the median player (US$2,685),  and 1% of the players account for 60% of playing volume (10% for even 91%). This group  is  analyzed  more  thoroughly,  and  a  discussion  shows  that  the  first  impulse  to  peg  in‐ tense  players  as  (probable)  pathological  gamblers  is  wrong.  Rather,  future  research  is  needed to distinguish problem gamblers from professional players.      Keywords: online, poker, gambling, habits, behavior.   *  Ingo  Fiedler  is  a  Research  Associate  at  the  Institute  of  Law  and  Economics  at  the  University  of  Ham‐ burg,  Max‐Brauer‐Allee  60,  22765  Hamburg,  Germany.  Tel:  +49  (0)40  42838‐6454,  fax:  +49  (0)40  42838‐ 6443.  1   

1. Introduction 
Electronic  gambling  opens  up  a  new  era  of  research  on  gambling  behavior.  So  far,  analyses  have  been  limited  to  too  small  samples  or  to  gambling  behavior  in  laboratories  where  a  monitoring  bias  cannot  be  accounted  for.  Another  research  method  was  to  interview  people  about  their  gambling  behavior  –  a  questionable  approach  since  self‐reports  of  behavior  are  often  inconsistent  (Baumeister  et  al.  2007).  People  generally  tend  to  underreport  their  gambling  behavior  and  pathological  gamblers  lie  about  theirs.1  Now,  electronic  gambling  and  online  gambling  in  particular automatically record  actual  gambling  behavior. This allows reliable and objective analyses of huge and unbiased data sets. Such research how‐ ever, is in its infancy. Pioneering work in this field comes in the form of a series of nine papers from Har‐ vard Medical School (LaBrie et al. 2007, Broda et al. 2008, La Brie et al. 2008, LaPlante et al. 2008, Nelson  et al. 2008, LaPlante et al. 2009, Xuan & Shaffer 2009, Braverman & Shaffer 2010, LaBrie & Shaffer 2011).  Other  research  focusing  on  actual  gambling  behavior  is  still  missing  with  the  exception  of  Smith  et  al.  (2009) who compare the gambling behavior of poker players before and after big wins and big losses. To  expand  the understanding  of actual  gambling  behavior this study  analyzes the gambling  habits  of  a  sam‐ ple  of 2,127,887  poker playing  identities at the  largest  online poker operator Pokerstars  over  a  period of  6 months.   This paper is structured as follows: the second section is a review of the paper series from Harvard Medi‐ cal  School  that  focuses  on  the  poker  study  by  Nelson  et  al.  (2009).  The  third  section  introduces  the  On‐ line  Poker  Database  of  the  University  of  Hamburg  (OPD‐UHH)  and  operationalizes  the  playing  habits  of  poker players to make them measurable and comparable. The connections between the different playing  habits are also illustrated and the key figure “playing volume” is defined. Section 4 presents the empirical  results and analyzes a group of intense players in detail. The following section discusses the main finding                                                              
1

 Lying is a defining criterion of pathological gambling according to DSM‐IV 

2   

that a small group of players account for the majority of the playing volume, by highlighting the necessity  to distinguish between pathological and (semi‐)professional poker players.  

2. Literature: The Paper Series from Harvard Medical School 
All  of  the  papers  from  Harvard  Medical  School  on  the  actual  behavior  of  online  gamblers  rely  on  a  data  set  of  approximately  47,000  betting  accounts  at  the  gambling  operator  bwin  which  were  registered  in  February  2005.2  The  studies  can  be  divided  into  two  separate  groups.  One  group  analyzes  the  gambling  behavior  of  sport  bettors,  poker  players  and  casino  gamblers  solely  on  a  descriptive  basis.  The  other  group  analyzes  the  gambling  behavior  of  subsamples  where  problem  gambling  is  indicated  by  account  closing,  self‐limitation  or  limitation  by  bwin.  This  allows  the  authors  to  investigate  the  differences  be‐ tween  recreational  and  probable  pathological  gamblers.  The  studies  are  unique  in  their  approach  be‐ cause  they  analyze  actual  gambling  behavior.  This  kind  of  data  set  overcomes  the  typical  limitations  and  biases  of  self‐reported  data  and  allows  an  objective  measurement  of  the  gambling  habits  (see  e.g.  Xuan  &  Shaffer  2009).  The  advantages  of  a  data  set  of  actual  gambling  behavior  are  enormous,  and  the  au‐ thors  even  see  a  paradigm  shift  in  gambling  research  (Shaffer  et  al.  2010).  The  authors  distinguish  be‐ tween  the  heavily  involved  bettors  (top  5%  or  top  1%)  and  the  “majority”  95%  (99%)  of  all  participants.  The  main  finding  is  that  the  group  of  the  heavily  involved  bettors  is  significantly  more  active  than  the  rest  of  the  cohort.  For  example,  the  involvement  of  the  intense  poker  players  was  roughly  twice  as  long  and they played 7 times as many sessions. They wagered 44 times and lost 6 times more money than the  majority of the players.    The  analyses  of  the  data  set  and  the  derived  conclusions  are  manifold.  Still,  there  are  some  limi‐ tations.  The  major  limitation  was  addressed  by  the  authors  and  is  inherent  to  these  kinds  of  data  sets:                                                              
2

 Although the studies use the same data set, the number of accounts differs between 47.000 and 48.114. 

3   

bwin  is  just  one  online  gambling  operator  and  players  may  have  accounts  at  multiple  sites.  Multiple  ac‐ counts  seem  especially  likely  for  the  most  intense  players.  Hence,  their  playing  behavior  can  only  be  ob‐ served  partially  and  the  results  underestimate  their  true  gambling  involvement.  This  problem  is  aggra‐ vated  in  the  study  focusing  on  poker  players  by  La  Plante  et  al.  (2009)  because  bwin  is  mainly  a  sports  betting operator and it can be assumed that the sample mostly consists of people whose primary game is  sports betting, meaning that the subsample of poker players consists primarily of players for which poker  is  their  second  or  even  third  choice.  Gamblers  who  mainly  play  poker  games  may  instead  sign  up  with  other  operators  specializing  in  these  games.  But  as  these  players  are,  by  definition,  more  involved,  the  results  of  the  bwin  study  underestimate  the  playing  intensity  of  poker  players.3  Although  the  authors  admit this drawback as a bias, they do not see it as probably but rather as plausible. However, the choice  of  the  operator  is  important  for  the  players,  especially  in  poker.  The  reason  is  that  the  larger  the  opera‐ tor  and  its  network,  the  higher  the  liquidity  of  poker  players  there.  This  means  players  can  choose  be‐ tween  more  tables  to  find  their  preferred  game  structure  and  limit.  Economists  call  this  effect  a  (posi‐ tive) network externality (Katz  & Shapiro, 1985). Compared to Pokerstars or Full Tilt Poker (at that time),  bwin is a minor player in the poker market (Fiedler & Wilcke, 2011a) meaning that only few primary pok‐ er players  will  have signed  up with bwin  and  if  so, only as  a  second  or third choice site to play  at.  Conse‐ quently,  the  results  of  poker  players’  gambling  habits  are  not  representative  but  underestimated.  Al‐ though  the  present  study  cannot  overcome  the  inherent  problem  of  people  playing  at  multiple  opera‐ tors, the data comes from the largest poker operators and, hence, the analyzed player pool is represent‐ ative for all online poker players.   One  issue  particular  to  poker  which  was  not  addressed  by  Nelson  et  al.  (2009)  is  the  ambiguity  of  the term “money wagered”. “Money wagered” is a key variable for most gambling opportunities but not                                                              
3

 The same reasoning holds true for the casino study by La Brie et al. (2008). 

4   

for  poker.  First  of  all,  it  is  unclear  what  is  “money  wagered”  in  poker:  the  money  a  player  puts  on  the  table which is then at risk, or the sum which he actually puts in the pot during a hand, or each individual  bet (meaning multiple bets per hand)? The following examples of different player bets point out why the  variable “total wagered” should be considered carefully:  
  Player  A  sits  down  with  US$100  at  a  No  Limit  Holdem  US$0.50/US$1  table.  He  plays  just  one  hand, folds his cards and leaves the table with US$99.   Player  B  sits  down  with  US$100  at  a  No  Limit  Holdem  US$2/US$4  table.  He  plays  just  one  hand,  folds his cards and leaves the table with US$96.   Player  C  sits  down  with  US$100  at  a  No  Limit  Holdem  US$0.50/US$1  table.  He  plays  just  one  hand, bets all US$100 during the hand and leaves afterwards.    Player  D  sits  down  with  US$100  at  a  No  Limit  Holdem  US$0.5/US$1  table.  He  plays  100  hands,  folds  80  times  without  a  betting,  and  during  the  other  20  hands  his  bets  accumulate  to  a  total  of  US$160.  Player  E  sits  down  with  100%  at  a  Limit  Holdem  US$0.50/US$1  table.  He  plays  1  hand,  caps  the  betting on all streets to a total of $24 and leaves afterwards.    

  Interpreting  each  of  those  players  to  have  wagered  US$100  omits  analyzing  the  level  of  risk  in  different  games  and  the  betting  strategies  players  adopt.  In  addition,  “money  wagered”  loses  value  with  growing  difference  between  the  expected  values  of  bets  and  between  their  riskiness  (standard  deviation  of  the  outcomes). For example, “total money wagered” is perfect for interpreting money wagered on “red” in a  roulette  game.  For  money  wagered  on  red  and  also  numbers  in  roulette  it  loses  some  informative  value  as  the  riskiness  of  the  bets  differ.  If  now  the  expected  value  differs  too,  the  variable  “total  money  wa‐ gered”  loses  even  more  of  its  explanatory  power.  In  poker  the  expected  values  and  the  riskiness  of  bets  differ  greatly  and  the  differences  are  aggravated  by  the  path  dependency  of  decisions  during  a  poker  hand.  This  study  avoids  this  problem  by  operationalizing  and  measuring  a  player’s  playing  intensity  and  playing  volume,  which  not  only  depend  on  the  game  and  betting  structure  but  also  on  the  number  of  opponents at a table.     

5   

3. Data and Methods 
3.1 The Online Poker Database of the University of Hamburg (OPD­UHH)  
Online  poker  is  a  data  goldmine.  All  operators  display  a  lot  of  information  in  their  lobbies  about  the  people  playing  at  their  tables.  It  is  easy  to  determine  the  origin  of  a  player  (city  and/or  country),  the  game  type,  betting  structure,  the  limit  of  the  table  they  are  playing  at,  and  of  course  the  time  and  the  date.  Financed  by  the  city  of  Hamburg,  the  Institute  of  Law  &  Economics  at  the  University  of  Hamburg  collected  this  data  in  the  OPD‐UHH  in  collaboration  with  independent  market  spectator  PokerScout.  Software electronically gathered player data for the following poker networks: Pokerstars, Full Tilt Poker,  Everest  Poker,  IPN  (Boss  Media)  and  Cake  Poker.  This  software  scanned  each  cash  game  table4  of  the  aforementioned poker sites and copied the displayed information into a SQL database.5   Data  collection  was  conducted  for  each  poker  site  over  a  period  of  six  months,  enabling data  for  2,127,887  poker  identities,  including  their  country  of  origin  and  their  playing  habits,  to  be  obtained.  It  took  about  ten  minutes  to  scan  all  the  operator’s  tables  and  collect  information  about  players  seated  at  the  tables.  This  translates  to  about  6  data  points  per  hour  or  25,920  over  the  course  of  six  months  and  allows  not  only  to  determine  the  playing  time  per  session  of  the  players,  but  also  to  analyze  differences  in time. The period of the data collection ran from September 10, 2009 to March 11, 2010.6  

3.2 Operationalization of Playing Habits 
Before  measuring  the  playing  habits  of  online  poker  players  it  is  essential  to  operationalize  the  different  observed variables and their interactions, otherwise misunderstandings and confusion about their mean‐ ing  might  occur.  While  total  playing  time,  for  example,  is  easy  to  understand,  the  playing  volume  of  a                                                              
4 5

 Play money tables were not observed.   For a more detailed description regarding the technical approach of the data collection see Sakai & Haruyoshi 2005.  6   Note  that  the  period  of  data  collection  had  to  be  extended  due  to  technical  problems  such  as  downs  of  the  server,  software  updates and disconnections. 

6   

player  is  not  clear.  What’s  more,  operationalization  helps  to  overcome  the  typical  question  concerning  “total money wagered” which is a key variable for most gambling opportunities but not for poker.   The  information  in  the  OPD‐UHH  can  be  broken  down  into  seven  different  variables  to  analyze  the  playing  habits  of  an  online  poker  player  (they  can  also  be  connected  with  the  origin  of  the  player  to  allow country or region specific analyses). These variables are: 1) number of sessions, 2) playing time per  session,  3)  number  of  tables  played  simultaneously  in  a  session  (multitabling),  4)  game  structure  (for  example  Texas  Holdem  or  Omaha),  5)  betting  structure  (for  example  No  Limit  or  Fixed  Limit),  6)  number  of  players/seats  at  the  table,  7)  the  size  of  the  big  blind7.  Note:  a  session  begins  when  a  player  who  has  not been active in the last 20 minutes sits down at any table. This is different from the study of Nelson et  al. (2009) which defines a session (although not explicitly) as a player seated at a table and buying chips –  regardless  of  whether  he  has  played  immediately  beforehand  at  a  different  table.  In  addition,  the  present  study’s  definition  of  a  session  allows  to  observe  if  a  player  is  seated  at  multiple  tables  at  the  same time, a specific feature of online poker.    While  analyzing  each  variable  individually  is  interesting,  they  can  also  be  combined  with  the  in‐

formation of the playing duration (the time between the first and last observation of a player). The most  meaningful  interpretations,  however,  are  possible  when  the  variables  are  connected  with  each  other.  Variables 1), 2), 3), and 7) are quantitative and can therefore be related to each other. For example, mul‐ tiplying  the  number  of  sessions  with  the  playing  time  per  session  yields  the  total  playing  time  over  six  months.  However,  variables  4),  5),  and  6)  are  qualitative.  Analyzing  them  separately  is  not  meaningful.  But excluding them distorts the picture of the playing habits. For example, playing an hour of Fixed Limit                                                              
 In the game of poker the players have to post a small and a big blind. Regularly, the small blind is half the big blind. Both blinds  are the minimum bet the players have to make before they get their cards. Only one player has to post the big blind and one the  small blind (in exceptional cases there is only one big blind or two small blinds and one big blind) while the rest of the players at  a table do not have to post any blind. The players posting the blinds are determined by the so called button which moves clock‐ wise  around  the  table  from  player  to  player  after  every  hand  to  ensure  that  every  player  has  to  post  the  blinds  equally  over  time. 
7

7   

Holdem  with  9  other  players  cannot  be  compared  with  playing  an  hour  of  Pot  Limit  Omaha  with  6  play‐ ers.  Someone  sitting down with  US$100 in  the  Fixed  Limit  game  is  considerably less  exposed to  risk than  someone in the Pot Limit Omaha game.   Hence,  the  qualitative  variables  have  to  be  operationalized  and  quantified.  The  one  thing  they  have  in  common  is  that  they  all  relate  to  the  rake  (the  fee  paid  to  the  operator).  Ceteris  paribus:  the  more players at a table, the less rake is paid per player to the operator. In Omaha more rake is paid than  in  Holdem,  in  No  Limit  games  the  rake  is  higher  than  in  Fixed  Limit  games.  However,  the  magnitude  of  these effects is not static and also depends on the size of the big blind. Hence, it is necessary to combine  these  three  variables  with  the  size  of  the  big  blind.  This  yields  the  average  rake  paid  by  a  player  per  100  hands  –  a  quantitative  variable  which  can  be  related  to  the  other  variables  of  the  playing  habits.  These  values  are  important  for  the  players  as  they  determine  –  together  with  bonuses  and  rebates  –  the  price  they are charged for playing poker. Thus, they also differ from operator to operator.   No  Limit  Texas  Holdem  is  by  far  the  most  popular  poker  variant:  58.73%  play  this  variant  (see  Appendix  A).  Figure  1  shows  the  average  absolute  and  relative  rake  charged  by  the  operators  (industry  average)  for  No  Limit  Holdem  games  with  6  and  10  players  in  relation  to  the  size  of  the  big  blind.  While  the absolute amount of rake paid per 100 hands on a limit increases in the size of the big blind (the mon‐ ey  at  stake)  it  is  evident  that  it  decreases  relatively  to  the  size  of  the  big  blind.  While  a  player  at  US$0.01/US$0.02  pays  US$0.25  or  12.5  big  blinds  on  average  per  100  played  hands  to  the  operator  at  a  table  with  6  seats,  he  pays  US$15.49  or  2.58  big  blinds  per  100  hands  on  a  US$3/US$6  table.  While  the  absolute  amount  increases  sharply,  the  relative  price  in  relation  to  the  stakes  (the  big  blind)  is  only  1/5.  The  reason  for  this  lies  in  the  rules  for  collecting  the  rake.  Two  are  important  here:  1)  if  the  players  do  not  see  a  flop,  the  operator  does  not  take  any  rake  and  2)  the  maximum  rake  paid  is  capped  at  a  given  amount  (usually  US$5).  Both  rules  work  in  favor  of  the  high  stakes  players:  the  pots  grow  larger  but  the 

8   

rake is capped and the higher the limits, the tighter the players (meaning they play fewer starting hands)  so they see fewer flops, which means they pay less rake.  
Figure 1: Rake paid to the operators per 100 hands in No Limit Texas Holdem (industry average)  40 20 35 30 US$/100h 25 20 15 10 5 0 18 16 14 12 BB/100h 10 8 6 4 2 0 US$/100h  10max BB/100h  10max    

Poker is  a zero  sum  game  between the players  so  the  average rake paid  to the operator equals  the  play‐ ing  costs  for  the  average  player.  While  it  is  common  for  poker  players  to  use  rake  paid  per  100  hands to  compare  how  much  they  have  to  pay,  it  is  much  more  feasible  for  research  questions  to  standardize  the  variable  in  time  units.8  This  allows  a  joint  analysis  with  the  playing  time  of  a  player  and  a  comparison  with  the  expenses  for  other  games  like  slot  machines.  The  average  rake  paid  per  hour  by  a  player  is  an  important variable and shall be denoted with the term playing intensity. The higher the stakes, the more  hands  per  hour  played, the less opponents  faced, the  riskier  the  betting  structure  and the poker  variant,  the higher the playing intensity in form of the average rake paid per hour to the operator.  

                                                            
8

  The  number  of  hands  per  hour  differs  in  relation  to  the  players  at  a  table,  the  betting  structure,  the  poker  variant,  and  some‐ what  in  relation  to  the  size  of  the  big  blind.  This  means  that  the  conversion  of  already  large  variety  of  values  for  the  average  rake paid per 100 hands for the different poker games yields about 2,400 values for the rake per hour in the end. The values can  be found in the appendix of Fiedler & Wilcke, 2011. 

9   

Figure  2 shows  the  relationship  between  the  different  variables  of  the  playing  habits (number  of  sessions,  average  playing  time  per  session,  average  number  of  tables  played  simultaneously  and  playing  intensity). They can be aggregated to the top figure playing volume. This is defined as the product of the  playing time over a 6 month period times the number of average tables played simultaneously times the  average $ rake paid to the operator. The playing volume of a player states how much money a player has  paid to the operator in the 6 months of the observation period.  
Figure 2: The different variables of the playing habits and their relationship 

  Playing volume          Number of sessions          Ø Playing time  per session  Game structure  Betting structure  Table size (seats)  Big blind  Playing time  over 6 months  Ø Number of tables  played simultaneously  Playing intensity =   $ rake per hour 

4. Empirical Results 
4.1 Number of Sessions 
The  total  number  of  sessions  observed  over  the  6  months  period  is  51,141,167.  At  2,127,887  playing  identities9  the  average  number  of  sessions  played  is  24.03.  As  the  nicknames  of  the  player  identities  were recorded, the number of sessions each player played was also determined. The median player only  played  7  sessions  over  6  months.  Presumably,  there  are  lots  of  players  who  only  played  a  few  times,                                                              
 It is not for all playing identities that data were recorded. The reason is that at the beginning and at the end of the observation  periods  for  each  operator  the  session  length  could  not  be  determined  and,  therefore,  not  be  accounted  for.  For  players  who  were  only  observed  at  these  points,  there  exists  no  data  on  their  number  of  sessions  or  playing  time  resulting  in  a  small  differ‐ ence between the total number of observed players and the number of players with data on their number of sessions.    
9

10   

while  a  small  number  of  intense  players  played  frequently  and  created  the  large  gap  between  the  mean  and  median  number  of  sessions  played.  This  hypothesis  is  strengthened  by  the  standard  deviation  of  49.3 sessions – 7 times as high as the median. The gap between the mean and the median values can be  found in every variable of the playing habits and is investigated more deeply in each case. It leads to two  conclusions:  (1)  a  small  group  of  heavily  involved  poker  players  is  responsible  for  the  majority  of  the  playing  volume,  and  (2)  the  median  values  describe  the  gambling  behavior  of  the  typical  online  poker  player more accurately than the mean values.     The  number  of  sessions  played  shows  that  a  relatively  large  proportion  of  the  players  did  not 

play  very  often  over  the  course  of  6  months:  403,592,  equivalent  to  more  than  18%  of  all  player  identi‐ ties,  only  played  once.  Nearly  half  a  million  identities  were  observed  between  two  and  four  times  and  18.2%  between  five  and  ten  times.  Another  17.2%  played  between  11  and  25  times  while  10.3%  of  the  sample  was  observed  between  26‐50  times.  7.1%  played  between  50  and  100  sessions  and  3.5%  be‐ tween  100  and  180  sessions.  A  group  of  2.1%  of  the  sample  was  seen  more  often  than  180  times  at  the  tables – they played more than one session per day.  

4. 2 Playing time per session 
The  average  poker  player  stayed  at  the  table  for  50.27  minutes  per  session.  At  42  minutes,  the  median  player  had  an  average  session  length  of  only  slightly  less.  In  comparison  to  the  number  of  sessions  the  gap  is  relatively  small  and  the  average  is  not  affected  by  a  few  extremely  long  sessions.  The  standard  deviation  of  37.76  minutes  (0.9  times  the  median)  supports  this  finding.  Still,  there  is  a  gap  between  a  majority  playing  short  sessions  (25%  of  the  players  played  less  than  25.5  minutes  and  70%  played  less  than  an  hour  per  session  on  average)  and  some  people  playing  long  sessions  regularly  (10%  play  94.8  minutes  or  more  per  session  and  nearly  5%  two  hours  or  more).  Analyzing  the  session  length  not  by  player  but  by  sessions  shows  that  nearly  one  third  (32.4%)  of  all  sessions  ended  in  less  than  30  minutes.  38.2%  lasted  between  31  and  60  minutes,  17.8%  61  to  90  minutes,  and  6.8%  91  to  120  minutes.  For  11   

another 3.7% of the sessions a length of two to three hours was recorded and 1.1% of the sessions lasted  more than 3 hours without a break.  

4.3 Total playing time over 6 months 
As discussed before, the combination of the number of sessions and their lengths yields the total  playing time of a player over the observation period of 6 months. This is possible because each nickname  is unique on each poker platform and the players can be recognized and tracked. It is noticeable that the  average playing time over 6 months was 25.28 hours for the average player while the median player only  played  4.88  hours  over  the  course  of  6  months.  Hence,  the  average  value  is  again  impacted  by  a  small  group  of  intense  players,  a  hypothesis  supported  by  the  huge  standard  deviation  of  65.21  hours  (13.36  times the median value). It means that the gap between the average and the median values of the num‐ ber of sessions and the playing time per session is amplified by combining them to the total playing time.   Analyzing the relative frequency of the classified total playing time shows that a large proportion  of  the  players  play  poker  rarely:  22.9%  of  all  players  did  not  play  for  more  than  an  hour,  27.6%  of  the  observed  player  identities  played  between  1  and  5  hours  poker  for  real  money  over  the  course  of  6  months, and 20% have a total playing time between 5 and 15 hours. 12.8% of the players were observed  for  15  to  35  hours  and  10.6%  of  the  sample  for  35  to  100  hours  (which  still  is  not  to  be  categorized  as  excessive if poker is a hobby for them). The proportion of players who spent more than 100 hours at the  virtual  poker  tables  however,  is  not  to  be  disregarded.  6.1%  of  all  players  have  played  more  than  33  mi‐ nutes each day on average.  

4.4 Multitabling 
Online  poker  offers  the  possibility  to  play  at  more  than  one  table  at  the  same  time.  This  is  called  multi‐ tabling  and  only possible because  the players  do not have  to sit  physically  at  the poker table but in front  of a computer screen where they can arrange multiple tables next to each other. In contrast to the anec‐ 12   

dotal  evidence,  online  poker  players  do  not  tend  to  multitable  frequently.  In  the  average  session  the  player played  at  1.31  tables  simultaneously  and  in  the  median  session  at 1.05  tables.  The gap  is  not  very  large  and  the  standard  deviation  of  1.04  tables  also  suggests  that  the  mean  value  is  only  marginally  af‐ fected  by  a  small  group  playing  many  tables.  Still,  there  is  a  gap  between  a  majority  playing  just  on  one  or  partially  at  a  second  table  and  some  people  playing  on  more  tables  regularly:  10%  of  the  players  play  at 1.65, 5% on 2.36, and 1% at 6.03 tables on average.   Analyzing  multitabling  not  by  player  but  by  session  shows  that  multitabling  is  most  often  not  practiced  on  a  regular  basis  (which  yields  a  high  average  over  all  sessions  of  a  player)  but  instead  some‐ times  tried  out  by  a  lot  of  players  (yielding  only  slightly  increased  averages  per  sessions  for  many  play‐ ers).  Still,  in  60.3%  of  all  sessions  the  player  was  singletabling.  In  15.8%  of  all  sessions  two  tables  were  played  simultaneously.  In  another  5.8%  three  tables  were  played  at  the  same  time  and  5.1%  of  all  ses‐ sions  were  played  at  four  tables  simultaneously.  Five  or  six  tables  were  observed  in  4.4%,  seven  or eight  tables  in  2.2%,  and  nine  to  12  tables  in  3.1%  of  all  sessions.  In  3.2%  of  the  sessions  the  player  played  at  12 or more tables at the same time. Hence, massive multitabling is not exercised regularly by many play‐ ers but only sometimes by several players.     Given that on average about 70 hands are played per table per hour, a player playing at 12 tables  simultaneously completes 840 hands per hour – or 14 per minute. While most combinations of cards are  folded  directly  and  on  “autopilot”  by  the  practiced  player,  it  takes  a  lot  of  effort  to  analyze  the  informa‐ tion  in  hands  where  he  sees  a  flop.  The  player  does  not  only  have  to  evaluate  the  strength  of  his  own  hand  but  also  has  to  consider  a  lot  of  other  factors  including  the  possible  hands  his  opponent  may  hold  in  this  particular  situation  as  well  as  the  perceived  range  of  hands  his  opponent  gives  him.  As  the  hand  plays  out,  the  information  to  be  processed  and  evaluated  by  a  player  can  get  quite  complicated  and  training videos for poker players and hand analysis in poker forums like 2+2 show that it is easily possible  13   

to  think  about  a  single  poker  hand  for  a  couple  of  hours.  Hence,  playing  14  hands  per  minute  requires  a  very high amount of concentration and focus or – on the other hand – suggests recklessness.  

4.5 Playing intensity 
The playing intensity is defined as the average rake paid by a player per hour to the operator. It depends  on  the  game  structure  (for  example  Holdem  or  Omaha),  the  betting  structure  (for  example  No  Limit  or  Fixed Limit), the number of players seated at the table, and the size of the big blind corresponding to the  money  at  stake.  The  playing  intensity  is  the  cash  flow  from  the  players  to  the  operator  and  equals  the  average  loss  per  hour  of  an  average  skilled  player.  The  average  playing  intensity  was  US$2.40  per  hour  per  table.  The  median  player  paid  considerably  less  rake:  US$0.87  per  hour  per  table.  Paired  with  the  relatively  large  standard  deviation  of  US$4.46  (5.06  times  the  median  amount)  this  leads  to  the  conclu‐ sion  that  there  is  a  small  group  of  players  with  a  high  playing  intensity  who  drive  the  mean  value.  Com‐ pared with the cost of other gambling opportunities like slot machines, online poker is quite inexpensive  (for  most  players).  Key  reasons  for  cheap  offers  are  operators  situated  in  small  countries  (“tax  oases”)  who pay low taxes and a very small fee or nothing at all for their license. But the main reason is probably  that the marginal costs of the operator are (nearly) zero because they do not have to pay dealers or cov‐ er  rent  costs.  Instead  they  use  scalable  software  which  costs  the  same,  regardless  of  how  many  tables  are offered.    Nearly  every  fifth  online  poker  player  (19.9%)  pays  US$0.20  or  less  per  hour  per  table  to  the  op‐

erator and 18.1% have a playing intensity between US$0.20 and US$0.50. Another 15.1% of the observed  playing  identities  played  with  an  intensity  of  US$0.50  to  US$1  per  hour  per  table.  Hence,  53.1%  of  all  players pay less than US$1 rake per hour or, the other way round, the operators earn less than US$1 per  hour  with  more  than  half  of  their  customers.  The  group  of  players  paying  US$1‐2  per  hour  accounts  for  15.7% of the sample and the players with an intensity between US$2 and US$5 account for 17.7% of the 

14   

sample. Another 11.3% pay between US$5‐15 and only 2.0% of all player identities were observed to pay  more than US$15 per hour per table.  

4.6 Top figure: Playing volume over 6 months 
The  multiplication  of  the  total  playing  time,  multitabling  and  playing  intensity  yields  the  playing  volume.  It is the top figure regarding playing habits and states how much money a player has paid to the operator  over the observation period of 6 months. The aggregated playing volume of all players equals the opera‐ tors’ revenues and the players’ losses.     While  the  analysis  of  the  individual  variables  of  the playing  habits  was  already  greatly  influenced 

by  a  small  group  of  heavily  involved  poker  players,  this  finding  becomes  even  more  evident  through  an  analysis  of  playing  volume.  The  total  observed  playing  volume  over  6  months  for  all  players  was  US$378  million.10  This  leads  to  an  average  player  loss  of  US$177.51.  The  emphasis,  however,  is  the  huge  gap  be‐ tween the mean and the median playing volume: 50% of the sample paid only US$4.86 over 6 months to  the  operators.  The  standard  deviation  of  US$1,935  is  398  times  the  median  amount  and  amplifies  this  difference.  It  can  only  be  explained  by  a  small  group  of  players  who  have  a  huge  playing  volume  and  strongly  impact  the  average  value.  These  figures  suggest  that  there  is  a  small  group  of  excessive  poker  players.  This  hypothesis  is  supported  by  further  evidence  in  this  subsection  before  the  group  of  heavily  involved players will be analyzed separately in the following section.   29.8%  of  all  player  identities  paid  less  than  US$1  rake  over  6  months.  Their  playing  volume  is  negligible.  Presumably,  they  deposited  a  small  amount,  lost  it  in  a  few  hands  to  their  opponents,  and  never  logged  in again.  Nearly  one  million  player  identities or  20.6%  of the  sample have  a playing volume  of  US$1‐5  which  can  be  regarded  as  marginal.  Also  the  playing  volume  of  the  15.0%  of  the  players  who                                                              
10

 The total playing volume can be extrapolated to the total market for a whole year to state the market size and also be broken  down by operators to state their revenues market shares. This was done in Fiedler & Wilcke, 2011a.  

15   

paid  between  US$5  and  US$15  is  very  small.  Relative  to  the  observation  period  of  6  months  even  ex‐ penses  of  US$15‐50  by  approximately  200,000  players  (14.2%)  is  not  much.  Nearly  every  tenth  person  (9.4%)  has  a  playing  volume  of  US$50‐150  over  6  months  which  cannot  be  disregarded  but  is  not  exces‐ sive  either  and  is  still  below  the  average  value.  6.3%  of  the  players  paid  between  US$150  and  US$500  rake to the operators and they are potentially at risk. 4.7% of the sample paid more than $500. Given the  small fees in online poker, their playing volume can be called excessive.     Before  analyzing  the  group  of  the  intense  players  in  more  detail  in  the  next  section,  it  is  to  be  highlighted  that  the  playing  volume  of  a  player  equals  the  payment  to  the  operator  but  does  not  equal  the  players’  losses.  Players  can  also  lose  money  to  their  opponents  (or  win  from  them).  Presumably,  un‐ trained players who play poker infrequently lose money on average to their opponents while the trained  players  usually  win  (for  empirical  evidence,  see  Fiedler  &  Rock  2009).  Hence,  players  with  a  low  playing  volume  tend  to have  higher  losses  than  the  rake  paid  to the  operators,  while  players  with  a  high  playing  volume have less expenses or even winnings.  For this reason, an interpretation of an individual’s playing  volume  as  his  total  losses  is  not  meaningful.  The  playing  volume  can  only  be  interpreted  as  players’  losses  when  aggregated.  Still,  the  use  of  playing  volume  to  determine  the  involvement  of  an  individual  player  is  reasonable.  It  allows  the  conclusion  that  most  players  have  a  small  playing  volume  and  are  not  at  risk  to  develop  an  addiction,  while  a  small  group  has  an  excessive  playing  volume  and  may  be  patho‐ logical and/or professional gamblers.  

4.7 Playing habits combined with playing duration 
Some  of  the  variables  of  the  playing  habits  like  the  number  of  sessions  are  necessarily  affected  by  the  playing  duration  which  is  the  time  between  the  first  and  last  observation  of  a  player.  On  average  the  players  were  observed  55.32  days  and  the  median  player  27  days.  The  standard  deviation  of  60.83  days  is  more  than  twice  as  large  as  the  median  value  and  points  out  that  the  distribution  is  affected  by  some  players  who  were  observed  over  the  whole  data  collection  period.  Combining  playing  duration  with  the  16   

number  of  sessions  yields  an  average  of  .74  and  a  median  of  .60  sessions  per  day.  This  suggests  –  sup‐ ported  by  the  relatively  low  standard  deviation  of  .66  sessions/day  –  that  even  the  most  intense  players  do  not  play  much  more  often  per  day  than  recreational  players.  On  the  other  hand  this  value  might  be  biased by the group of players who were only observed on one day and stopped playing thereafter. They  have  a  sessions/day  ratio  of  at  least  one  and  account  for  more  than  20%  of  the  sample.  This  is  a  draw‐ back  not  inherent  to  the  ratio  playing  time/playing  duration.  On  average  the  sample  played  38.70  mi‐ nutes  per  day.  The  median  value  is  20  minutes  per  day  and  the  standard  deviation  53.62  minutes/day.  Here we find again that the average is strongly affected by a small group of players with a high exposure.  The  most  interesting  combination  is  playing  volume  per  playing  duration.  The  average  rake/day  is  US$2.48  and  more  than  9  times  larger  than  the  median  value  of  US$.27/day.  This  suggests,  again,  that  a  small  group  of  players  account  for  most  of  the  playing  volume.  However,  although  the  standard  devia‐ tion of 14.44US$/day is relatively huge, it is not as large compared to the median value as in the analysis  of playing volume without consideration of the playing duration (53.5x to 398x). This leads to the conclu‐ sion  that  the  small  group  of  the  most  involved  poker  players  dominate  in  every  variable  of  the  playing  habits. 

4.8 Relations between the different variables of the gambling habits   
The  above  results  suggest  that  the  variables  of  the  playing  habits  reinforce  each  other.  This  hypothesis  can  be  tested  by  analyzing  the  relationship  between them  which  allows  conclusions  about  whether  they  reinforce each other or there is a moderating variable to be drawn. In fact, it is obvious that total playing  time  has  to  be  positively  related  to  the  number  of  sessions  as  it  is  defined  as  the  product  of  number  of  sessions  and  average  session  length.  However,  the  relationship  is  not  necessarily  positive  between  all  variables.  For  example,  there  might  be  a  negative  relationship  between  playing  intensity  and  number  of  tables:  The  higher  playing  intensity,  the  more  money  is  at  stake,  hence  people  may  decide  to  play  at  fewer  tables.  A  Kolmogorov‐Smirnov‐Lillefors  test  for  normality  of  a  random  1%  sample  shows  that  all  17   

variables are not normally distributed (all significant at p<0.001).11 Therefore, the relationships are calcu‐ lated  as  non‐parametric  rank‐order  correlations  according to  Spearman  (ρ).  Table  1  presents  the  results.  As  is  to  be  expected  by  its  definitions,  the  relationships  between  total  playing  time  and  number  of  ses‐ sions  and  session  length is  exceptionally positive  as  well  as  the  correlation  of playing  volume  to all other  variables  of  the playing  habits.  This  is  also  true  for  the  correlations  between  playing  duration  to number  of sessions, playing time, and playing volume.  
Table 1: Nonparametric Spearman correlations among the variables of the gambling habits (n= 2,127,887). 
Session  Total   Sessions    Length  Playing Time  Sessions  ‐  .360**  .939**  Session Length    ‐  .644**  Playing Time       ‐  Tables        Playing Intensity        Playing Volume         Playing duration        Sessions/day        Time/day        Rake/day        ** Correlation significant at p<.01.  Tables  Playing  Playing  Playing  Sessions/  Time/  Rake/  Intensity  Volume Duration  Day  Day  Day  .534**  .160**  .793**  .831**  ‐.171**  .139**  .264**  .428**  .031**  .527**  .235**  .049**  .612**  .483**  .587**  .141**  .836**  .749**  ‐.100**  .345**  .399**  ‐  .113**  .564**  .416**  ‐.037**  .246**  .357**    ‐  .633**  .187**  ‐.106**  ‐.078** .674**      ‐  .667**  ‐.130**  .243**  .689**        ‐  ‐.607**  ‐.290** ‐.029**         ‐  .771**  .448**            ‐  .642**              ‐ 

 

More  meaningful  are  the  correlations  between  number  of  tables  played  which  is  strong  positive 

to  number  of  sessions  and  session  length  (and  hence  to  total  playing  time)  and  playing  duration.  This  means  that  people  who  play  longer  and  more  often  also  tend  to  play  at  more  tables  (and  vice  versa).  Another interesting finding comes from the correlations of playing intensity. Although playing intensity is  positively  related to  all  other variables  of the playing habits,  the correlation  is  relatively  weak (especially  to  the  session  length)  compared  to  the  other  relationships  between  the  variables.  This  suggests  that  when  people  play  more  often,  for  a  longer  time,  and  at  more  tables  they  only  slightly  increase  their  stakes. 

                                                            
11

  Sessions:  K‐S=.322,  session  length:  K‐S=.117;  total  playing  time:  K‐S=.350;  number  of  tables:  K‐S=.382;  playing  intensity:  K‐ S=.296;  playing  volume:  K‐S=467;  betting  days:  K‐S=.186;  sessions/day:  K‐S=.177;  playing  time/day:  K‐S=.236;  rake/day:  K‐ S=.432.   

18   

Analyzing  the  relationship  between  the  combination  of  playing  habits  with  playing  duration  yields important results. The correlation between sessions/day and playing duration is strongly negative.  This means that the higher playing frequency of a player the more likely he is to stop gambling. With the  exception  of  the  correlation  to  session  lengths,  sessions/day  shows  a  weak  negative  correlation  to  all  other  playing  habits.  This  means  that  playing  very  often  in  a  short  period  of  time  reduces  overall  gam‐ bling  involvement.  This  finding  might  be  counterintuitive  when  it  comes  to  pathological  gambling.  But  it  is  reasonable  for  recreational  players  who  have  a  given  limit  for  their  expenses  and  stop  when  it  is  reached  (they  reach  it  faster  when  they  play  more  frequently).  However,  playing  frequently  does  not  mean  playing  long  sessions.  And  the  correlations  of  the  time  spent  playing  poker  per  day  are  different  from those of sessions/day. While time/day is negatively correlated to playing intensity and playing dura‐ tion  it  is  positively  related  to  the  other  playing  variables.  Rake/day  is  also  positively  related  to  all  va‐ riables  of  the  playing  habits  with  the  exception  of  playing  duration.  Overall,  it  can  be  concluded  that  the  only  moderator  for  gambling  involvement  is  playing  frequency  while  all  other  playing  habits  reinforce  each other.  

4.8 The group of intense players  
The  playing  habits  of  intense  players  differ  from  those  of  casual  players.  Table  2  presents  a  summary  of  the results for the different variables of playing habits and compares the mean and median with those in  the top 10%, top 5% and top 1% players.  
Table 2: Summary of the playing habits (n=2,127,887).  Ø  Median Number of sessions  24.03  7 Session length in min.  50.27  42.0 Total playing time in h  25.28  4.88 Number of tables   1.31  1.05 Playing intensity ($ rake/h) 2.40  .87 Playing volume in $  177.5  4.86 Playing duration  55.32  27 Sessions/day  .74  .60 Playing time/day  38.70  20.00 2.48  .27  Playing volume in $/day 

σ 49.30 37.76 65.21 1.04 4.46 1,935 60.83 .66 53.62 14.45 

Top 10% 63 94.78 62.78 1.65 6.12 173.9 160 1.50 98.34 4.42 

Top 5%  108 118.6 117.6 2.36 9.90 460.1 175 2 142.03 9.15 

Top 1%  247  182.3  318.0  6.03  19.75  2,685  182  3  259.00  35.42 

Total 51,141,167 ‐ 53,785,011 ‐ ‐ 377,714,269 ‐ ‐ ‐ ‐ 

19   

  The  increase  in  the  session  length  from  the  median  player  (42  minutes)  to  the  intense  players  is  moderate.  The  top  10%  player  played  94.8  minutes  on  average  per  session,  the  top  5%  player  119  mi‐ nutes  and  the  top  1%  player  182  minutes.  The  increase  is  considerably  higher  with  the  number  of  ses‐ sions.  While  the  median  player  only  played  7  sessions  over  the  course  of  6  months,  the  top  10%  player  played 63, the top 5% player 108, and the top 1% player 247 sessions. Hence, it can be deduced that the  huge  difference  between  the  total  playing  time  of  the  median  player  (4.88  hours)  and  intense  players  (63, 118 and 318 hours)  is due to  the  number  of  sessions and only slightly  affected by the playing  length  per  session.  Multitabling  is  uncommon  among  recreational  players  and  median  players  only  play  1.05  tables  at  the  same  time,  but  it  is  common  among  intense  players:  the  top  10%  player  played  1.65,  the  top  5%  player  2.36  and  the  top  10%  player  6.03  tables  simultaneously.  The  ratio  intense  player  to  me‐ dian  player  is  also  notable  when  it  comes  to  playing  intensity.  While  the  median  player  pays  US$0.87  rake per hour to the operator, the top 10% player pays US$6.12, the top 5% player US$9.90, and the top  1%  player  even  US$19.75  or  nearly  21  times  the  median  amount.  Combining  playing  habits  with  playing  volume  widens  the  gap  between  median  and  intense  players  greatly.  The  median  player  paid  US$4.86  rake  to  the  operators  over  6  months  and  the  top  10%  player  already  36  times  as  much  (US$174)  which  equals  the  average  of  US$178.  The  average  is  mainly  driven  by  the  most  intense  players.  The  top  5%  player was  observed  to have  paid  US$460  and the top  1% player even  US$2,685  –  552  times the median  amount.  The  analysis  by  percentiles  supports  the  evidence  that  most  online  poker  players  only  have  a  very  low  playing  volume  and  a  small  group  plays  intensely  (see  figure  9).  The  playing  volume  increases  exponentially  with  rising  percentile.  The  90%  percentile  player  nearly  pays  nearly  twice  as  much  as  the  85% player, the increase to the 95% percentile is 164% and to the 99% percentile even 483%.  
Figure 3: Playing volume in $ rake paid over 6 months by percentiles ((n=2,127,887). 

20   

3000 2500 $ rake 2000 1500 1000 500 0
460 294 362 174 204 243 89 65 0.1 0.2 0.4 0.7 1.1 1.6 2.4 3.4 4.8 6.7 9.4 13 19 27 41 852 608

2685

1334

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 Percentile

  Hence,  the  operator  needs  more  than  500  recreational  poker  players  to  get  as  much  revenue  as  he  gets  from  one  very  intense  player  and  it  can  be  concluded  that  the  operators  generate  most  of  their  revenue  from  the  intense  players.  This  finding  is  validated  by  the  comparison  of  the  aggregated  playing  volume  of  the  intense  players  to  the  whole  sample  (see  table  3).  10%  of  the  players  account  for  91.06%  of  all  rake  paid,  5%  for  83.1%  and  still  more  than  half  of  each  dollar  (59.59%)  is  generated  by  just  1%  of  the  players.  Their  share  of  the  total  expenses  is  more  than  the  80/20  Pareto  principle,  which  states  that  for  most  consumer  goods  about  80%  of  the  revenues  come  from  20%  of  the  customers.  Viewing  such  numbers  in  the  context  of  gambling,  the  first  idea  that  comes  to  mind  is  that  the  intense  players  are  ei‐ ther  pathological  gamblers  or  at  risk  of  becoming  pathological.  But  this  conclusion  may  be  premature  in  the light of the skill element in poker and the professional players.  
Table 3: Aggregated playing volume of the intense players and their share of the total playing volume  Player group  Playing volume in $ rake paid Share of total playing volume 225,086,489 Top 1%  59.59%  Top 5%  313,888,432 83.10%  Top 10%  343,956,948 91.06%  All  377,714,269 100% 

21   

5. Discussion and Perspectives 
5.1 Intense poker players – are they pathological gamblers? 
One  major  challenge  arises  when  analyzing  games  with  skill  elements.  In  poker  –  and  to  a  somewhat  lesser  extent  in  sports  betting  –  the  influence  of  skill  is  large  enough  that  professionals  can  play  with  a  positive  expected  value  and  win  in  the  long  run  (see  pokertableratings.com  and  sharkscope.com  for  the  results  of  professional  poker  players).  Skill  matters  a  great  deal  in  the  game  of  poker  (Cabot  &  Hannum,  2005). Players have several possibilities to influence the outcome of the game. These are: folding, calling,  betting,  raising,  and  re‐raising  before  the  flop,  on  the  flop,  on  the  turn,  and  on  the  river.  If  the  game  is  played  as  No  Limit,  the  player  can  also  decide  how  much  to  bet,  raise,  or  re‐raise.  These  decisions  de‐ pend  on  many  influential  factors,  such  as  the  position  at  the  table,  the  size  of  the  pot  (pot  odds),  the  range  of  the  possible  hands  of  the  opponent(s)  and,  of  course,  on  the  cards  of  the  player  and  the  com‐ munity cards. The skill in poker is to interpret and weigh up these factors accordingly and then make the  best decisions (Fiedler & Rock 2009).   In  poker,  relative  skill  matters  (Dreef  et  al.  2003).  There  are  relatively  skilled  players  who  consis‐ tently  win  money  from  their  opponents  and  relatively  unskilled  players  who  lose  this  money  (although  this group may be skilled in relation to other players). Due to the fees in form of rake the players have to  pay to the operator, most players lose overall, including those who are better than their opponents. Still,  there  are  players  who  are  so  skilled  that  they  overcompensate  this  disadvantage  and  win  money  in  the  long run.12 The group of the winning players can be broken down into three subgroups: 1) the successful  recreational  players,  2)  the  semi‐professional  players,  and  3)  the  professional  players.  The  successful  recreational players are the largest of these groups. They may be long‐term winners but their skill is only  sufficient to beat the lowest limits. That means they either win just small amounts of money and poker is                                                              
12

 See for example websites which keep track of the results of poker players like pokertableratings.com. 

22   

not  attractive  for  purely  financial  reasons  or  they  fulfill  the  peter‐principle  and  are  “water  boys”  who  climb  to  limits  where  more  money  is  at  stake  but  where  they  are  not  good  enough  any  longer  to  win.  Still,  they  probably  play  more  than  the  average  recreational  player.  The  group  of  the  semi‐professional  players consists of individuals whose skill is sufficient to have success in a financially meaningful context.  However,  the  people  in  this  group  have  a  full‐time  occupation.  Hence,  they  only  play  in  their  free  time  but  on  higher  limits  than  the  successful  recreational  players  and  they  see  poker  as  a  lucrative  possibility  for an additional source of income. The group of the professional players is very small. It consists of play‐ ers  who  are  sufficiently  skilled  to  consistently  win  money  by  playing  poker  to  an  extent  that  they  do  not  need  another  job.  They  are  not  necessarily  more  skillful  than  the  players  in  the  semi‐professional  group  but they spend considerably more time playing poker and regard it as their job. All of these players have  an  incentive  to  play  often  and  (and  for  larger  amounts)  and  a  higher  than  average  playing  volume.  This  may  be  reached  by  playing  high  limits,  playing  many  tables,  many  or  long  sessions  or  a  combination  of  these.  All semi‐professionals and professionals and a large number of the successful recreational players  have  a  high  “involvement”  and  can  be  found  in  the  group  of  intense  players.  Hence,  they  affect  the  dis‐ tributions  of  the  playing  variables.  This  is  a  huge  problem  when  trying  to  identify  excessive  or  even  pa‐ thological poker players (and sports bettors) by their playing volume.     On the other hand, not all intense players are winning players which indicates that also patholog‐

ical  players  are  in  the  group  of  intense  players.  Thus,  the  question  is  how  many  players  of  the  intense  players  are  pathological  and  how  many  are  professionals,  and  also  whether  these  players  are  only  good  at  poker  and  play  due  to  the  financial  incentive,  or whether  they  are  (also)  addicted  to  poker.  According  to  Weinstock  &  Petry  (2009)  pathological  and  professional  gamblers  differ  only  in  the  degree  of  their  impulsivity.  However,  this  data  set  does  not  cover  the  betting  patterns  of  the  players  which  may  give  insights  to  the  degree  of  impulsivity.  As  Smith  et  al.  (2009)  analyze  betting  patterns  of  poker  players  but  not  in  direct  connection  to  impulsivity,  the  question  has  to  be  addressed  by  future  research  which  ana‐ 23   

lyzes actual playing behavior in more detail. Until such research is available, it can only be suspected that  the  group  of  the  intense  players  mostly  consists  of  (semi‐)professional  players,  pathological  players  and  (semi‐)professional  players  who  are  addicted  to  poker  but  have  not  suffered  any  negative  financial  con‐ sequences (yet).  

5.2 Limitations 
Although the study yields many findings there are some limitations. Poker players can easily play on mul‐ tiple  sites  and,  somewhat  less  likely,  on  the  same  site  with  multiple  user  names.  This  data  set  cannot  take  this  fact  into  consideration  and  as  a  consequence  every  observed  nickname  at  each  site  is  inter‐ preted  separately.  Thus,  players  with  multiple  accounts  are  interpreted  as  multiple  players.  This  is  a  problem  inherent  to  all  analyses  of  actual  playing  behavior:  they  are  always  partial  analyses  as  gambling  behavior  at  different  locations  or  games  is  not  recorded.  Underestimation  is  the  result.  For  this  study,  it  mainly  affects the playing behavior of intense players as they are most likely to play at multiple sites. On  the  other  hand,  it  may  also  be  possible  that  more  than  one  person  uses  the  same  player  identity  (ac‐ count sharing), for example friends or family members.     A  more  important  limitation  is  that  cash  flows  between  the  players  were  not  observed.  Thus,  it 

cannot  be  determined  whether  a  player  is  winning  or  losing.  However,  this  is  important  information  which  would  help  to  give  a  clearer  insight  into  high  volume  play.  It  was  shown  for  example,  that  players  who  play  more  often  lose  less  (Nelson  et  al.,  2009)  and  even  win  (Fiedler  &  Rock,  2009).  Thus,  it  can  be  suspected,  that  the  group  of  the  intense  players  in  this  sample  is  losing  less  than  the  rest  of  the  sample.  However, this hypothesis could not be investigated. 

5.3 Conclusions and Perspective 
Electronic  gambling  and  online  gambling  in  particular  offer  the  possibility  of  analyzing  large  unbiased  data  sets  of  actual  playing  behavior  and  invite  new  promising  research.  Harvard  Medical  School  was  the  24   

first to do this in a series of nine papers. One group of papers described gambling behavior and the main  conclusion  was  that  most  players  do  not  play  very  often,  while  a  small  group  plays  intensely.  However,  the  conclusions  for  the  poker  players  by  Nelson  et  al.  (2009)  have  to  be  considered  carefully  because  these  data  sets  are  not  representative  as  bwin  is  mainly  a  sports  betting  operator  and  only  offers  poker  on  the  side.  Furthermore,  the  authors  did  not  address  the role  of skill  in poker which  can lead to profes‐ sional gamblers influencing the variables of gambling behavior.   This  paper  advances  research  in  this  field  forward  by  analyzing  actual  gambling  habits  of  online  poker  players  by  means  of  a  large  and  unbiased  sample  of  2,127,887  player  identities  from  the  Online  Poker  Data  base  of  the  University  of  Hamburg  (OPD‐UHH)  who  were  tracked  over  6  months  at  five  dif‐ ferent poker operators.  In addition to  a  player’s  city  or country  of  residence, software  recorded  who  sits  at how many and what kind of tables every ten minutes. This data was operationalized into the following  variables: number of sessions, time spent per session, total playing time and the playing intensity in form  of  $  rake  paid  per  hour  and  table  to  the  operator.  This  way  of  operationalizing  the  variables  of  playing  habits  makes  sense,  not  only  against  the  background  that  poker  is  a  game  between  players  and  not  against  the  house,  but  also  because  the  variables  of  the  playing  habits  can  be  analyzed  in  isolation  as  well  as  in  combination  with  each  other.  This  allows  the  key  figure  “total  playing  volume”  to  be  defined,  indicating how much rake a player has paid to the operator over a given time frame (here 6 months).     The main finding confirms the results of the Harvard studies: most online poker players only play 

rarely  and  for  low  stakes.  The  median  number  of  sessions  is  7  and  the  median  playing  time  over  6  months  is  4.88  hours.  Regarding  the  playing  intensity,  it  is  notable  that  most  players  pay  very  low  fees  per  hour  (median  is  US$0.87  per  hour  per  table).  Also,  a  different  definition  of  the  term  “session”  al‐ lowed  to  analyze  multitabling,  a  specific  feature  of  online  poker  made  possible  due  to  the  virtual  nature  of  game play. It  was  found that  most players do not make  use of  the unique  opportunity of online  poker  to play at multiple tables at the same time. The median player was observed at 1.05 tables simultaneous‐ 25   

ly.  Hence,  the  total  playing  volume  of  the  median  player  is  also  very  low:  more  than  50%  of  all  players  paid less than  US$4.86 in rake  to  the operators  over  6  months. However,  the average  values  of the play‐ ing  habits  are  considerably  higher  than  the  median  values  and  they  are  highly  affected  by  a  small  group  of  intense  players.  For  example,  the  99%  percentile  player  has  a  552  times  higher  playing  volume  than  the  median  player  (US$2,685).  This  is  a  value  much  higher  than  that  found  by  Nelson  et  al.  (2009).  This  small  group  of  players  accounts  for  most  of  the  playing  volume:  operators  earn  59.6%  of  their  revenues  from only 1% of the sample. 5% of the players account for 83.6% and 10% for 91.1% of playing volume.      The group of high volume players is not only interesting for the industry because of the revenue 

they  generate  but  also  for  research  on  gambling  addiction.  However,  it  is  wrong  to  label  every  one  of  them as a (probable) pathological  gambler, because in the long run skill plays a key role for the outcome  in poker. Sophisticated players are able to play with a positive expected value. Thus, in contrast to typical  gambling  where  no  skill  is  involved,  the  group  of  intense  players  in  poker  consists  of  pathological  gam‐ blers  as  well  as  (semi‐)professional  players  earning  a  living  by  playing  poker.  When  analyzing  poker  it  is  important  to  keep  this  in  mind.  Consequently,  it  is  important that  future  research  addresses  the  issue of  a  reliable distinction between professional  and  pathological poker  players.  There  are two different  alter‐ natives  to  accomplish  this  goal.  One  approach  is  to  dig  deeper  into  the  actual  betting  decisions  of  poker  players  (or  other  gamblers)  to  find  tendencies  of  chasing,  reinforcement  or  irrationality.  The  other  ap‐ proach is to combine data on playing habits with interview data. Both ideas seem promising and capable  of pushing the boundaries of current research forward.  

Literature 
Baumeister, R. F., Vohs, K.D. & Funder, D. C. (2007). Psychology as the Science of Self‐Reports and Finger  Movements.  Whatever  Happened  to  Actual  Behavior?,  Perspectives  on  Psychological  Science,  2(4),  396‐ 403.   26   

Blaszczynski,  A.  (1999).  Pathological  gambling  and  obsessive  compulsive  spectrum  disorders.  Psychologi‐ cal Reports, 84, 107–113.  Braverman,  J.,  &  Shaffer,  H.  J.  (2010).  How  do  gamblers  start  gambling:  Identifying  behavioral  markers  for high‐risk Internet gambling. European Journal of Public Health, 1‐6.  Broda, A., LaPlante, D. A., Nelson, S. E.,  LaBrie, R. A., Bosworth, L. B., & Shaffer, H. J. (2008). Virtual harm  reduction efforts for Internet gambling: Effects of deposit limits on actual Internet sports gambling beha‐ vior. Harm Reduction Journal, 5, 27.  Cabot,  A.  &  Hannum,  R.  (2008).  Poker:  Public  Policy,  Law,  Mathematics  and  the  Future  of  an  American  Tradition, T.M. Cooley Law Review, 22: 443‐513.   EU‐Commission (2011). On on‐line gambling in the Internal Market, Green Paper.  Fiedler,  I.,  &  Rock,  J.‐P.  (2009).  Quantifying  Skill  in  Games  –  Theory  and  Empirical  Evidence  for  Poker,  Gaming Law Review and Economics, 13, 50‐57.  Fiedler,  I.,  &  Wilcke,  A.‐C.  (2011).  Der  Markt  für  Onlinepoker.  Spielerherkunft  und  Spielerverhalten,  BoD  Verlag, Norderstedt.  Fiedler,  I.,  &  Wilcke,  A.‐C.  (2011a).  The  Market  for  Online  Poker,  forthcoming,  download  at  SSRN:  http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1747646.  Guyatt,  G.H.,  Sackett,  D.L.,  &  Cook,  D.J.  (1993).  User’s  guide  to  the  medical  literature:  II.  How  to  use  an  article about therapy or prevention: A. Are the results of this study valid? JAMA, 270(21), 2598‐2601.  Katz M. L., & Shapiro C. (1985). Network externalities, competition, and compatibility. American Econom‐ ic Review, 75, 424‐440. 

27   

LaBrie,  R.  A.,  LaPlante,  D.  A.,  Nelson,  S.  E.,  Schumann,  A.,  &  Shaffer,  H.  J.  (2007).  Assessing  the  playing  field: A prospective longitudinal study of Internet sports gambling behavior. Journal of Gambling Studies,  23, 347‐362.  LaBrie  R.A.,  Kaplan,  S.A.,  LaPlante,  D.A.,  Nelson,  S.E.,  &  Shaffer,  H.J.  (2008).  Inside  the  virtual  casino:  A  prospective  longitudinal  study  of  actual  Internet  casino  gambling.  European  Journal  of  Public  Health,  18(4), 410‐416.  LaBrie,  R.  A.,  &  Shaffer,  H.  J.  (2011).  Identifying  behavioral  markers  of  disordered  Internet  sports  gam‐ bling. Addiction Research, & Theory, 19(1), 56‐65.  Langewisch,  M.W.,  &  Frisch,  R.G.  (2002).  Classification  of  Pathological  Gambling  as  an  Impulse  Control  Disorder. The electronic Journal of Gambling Issues, 3.  LaPlante,  D.A.,  Schumann,  A.,  LaBrie,  R.A.,  &  Shaffer,  H.J.  (2008).  Population  trends  in  Internet  sports  gambling. Computers in Human Behavior, 24, 2399‐2414.  LaPlante,  D.  A.,  Kleschinsky,  J.  H.,  LaBrie,  R.  A.,  Nelson,  S.  E.,  &  Shaffer,  H.  J.  (2009).  Sitting  at  the  virtual  poker table: A  prospective epidemiological study  of  actual Internet poker gambling behavior.  Computers  in Human Behavior, 25(3), 711‐717.  Nelson, S. E., LaPlante, D. A., Peller, A. J., Schumann, A., LaBrie, R. A., & Shaffer, H. J. (2008). Real limits in  the  virtual  world:  Self‐limiting  behavior  of  Internet  gamblers.  Journal  of  Gambling  Studies,  24(4),  463‐ 477.  Partygaming (2009), Annual Report 2008.  Potenza,  M.  N.,  Steinberg, M. A.,  Skudlarski, P.,  Fulbright,  R.  K., Lacadie, C.  M.,Wilber,  M.  K.,  Rounsaville,  B.  J.,  Gore,  J.  C.,  &  Wexler,  B.  E.  (2003).  Gambling  urges  in  pathological  gambling:  A  functional  magnetic  resonance imaging study. Archives of General Psychiatry, No. 160, 1990–1994.  28   

Shaffer, H. J., Peller, A., J., LaPlante, D. A., Nelson, S. E., & LaBrie, R. A. (2010). Toward a paradigm shift in  Internet  gambling  research:  From  opinion  and  self‐report  to  actual  behavior.  Addiction  Research,  &  Theory, 18(3), 270‐283.  Smith,  G.  Levere,  M.,  &  Kurtzman,  R.  (2009),  Poker  Player  Behavior  After  Big  Wins  and  Big  Losses,  Man‐ agement Science 55(9), 1547‐1555.  Weinstock,  J.  &  Petry,  N.  M.  (2009).  Professional  &  Pathological  Gamblers:  Similarities  and  Differences,  Paper presented at 14th International Conference on Gambling and Risk Taking, Lake Tahoe.  Xuan,  Z.,  &  Shaffer,  H.  J.  (2009).  How  do  gamblers  end  gambling:  Longitudinal  analysis  of  Internet  gam‐ bling  behaviors  prior  to  account  closure  due  to  gambling  related  problems.  Journal  of  Gambling  Studies,  25(2), 239‐252.  

29   

Appendix: Poker players per variant and limit 
Microstakes  Lowstakes  Midstakes  Highstakes  Total  Absolute  % Var  % Tot  Absolute  % Var  % Tot  Absolute  % Var  % Tot  Absolute % Var  % Tot  Absolute  % Tot  Texas Holdem NL  3,015,319  48.43%  28.44%  2,567,389  41.24%  24.22%  621,010  9.97%  5.86%  22,404  0.36%  0.21%  6,226,122  58.73%  Texas Holdem FL 936,269  52.55% 8.83% 674,773 37.87% 6.37% 158,451  8.89% 1.49% 12,334 0.69% 0.12% 1,781,827 16.81%  Texas Holdem PL  178,560  33.15%  1.68%  335,521  62.30%  3.17%  24,329  4.52%  0.23%  170  0.03%  0.00%  538,580  5.08%  Texas Holdem ML  8,943  68.81%  0.08%  3,913  30.11%  0.04%  93  0.72%  0.00%  47  0.36%  0.00%  12,996  0.12%  Omaha NL  652  56.99%  0.01%  313  27.36%  0.00%  155  13.55%  0.00%  24  2.10%  0.00%  1,144  0.01%  Omaha FL  15,657  54.97%  0.15%  7,730  27.14%  0.07%  5,073  17.81%  0.05%  21  0.07%  0.00%  28,481  0.27%  Omaha PL  404,516  41.06% 3.82% 404,347 41.04% 3.81% 162,187  16.46% 1.53% 14,203 1.44% 0.13% 985,253 9.29%  Omaha Hi/Lo NL  31,771  24.61%  0.30%  74,929  58.04%  0.71%  22,190  17.19%  0.21%  200  0.15%  0.00%  129,090  1.22%  Omaha Hi/Lo FL  50,068  33.54%  0.47%  67,797  45.41%  0.64%  28,307  18.96%  0.27%  3,120  2.09%  0.03%  149,292  1.41%  Omaha Hi/Lo PL  79,438  48.29%  0.75%  69,120  42.02%  0.65%  15,736  9.57%  0.15%  209  0.13%  0.00%  164,503  1.55%  Omaha Hi/Lo ML  16  44.44%  0.00%  20  55.56%  0.00%  0  0.00%  0.00%  0  0.00%  0.00%  36  0.00%  7 Card Stud NL 9  52.94% 0.00% 3 17.65% 0.00% 5  29.41% 0.00% 0 0.00% 0.00% 17 0.00%  7 Card Stud FL  70,155  44.41%  0.66%  72,992  46.21%  0.69%  13,889  8.79%  0.13%  929  0.59%  0.01%  157,965  1.49%  7 Card Stud PL  37  48.05%  0.00%  38  49.35%  0.00%  2  2.60%  0.00%  0  0.00%  0.00%  77  0.00%  7Card Stud Hi/Lo FL  29,303  39.07%  0.28%  35,860  47.82%  0.34%  8,930  11.91%  0.08%  903  1.20%  0.01%  74,996  0.71%  5 Card Stud FL  0  0.00%  0.00%  251  100.00%  0.00%  0  0.00%  0.00%  0  0.00%  0.00%  251  0.00%  5 Card Draw NL 0  100.00% 0.15% 15,382 100.00% 0.15% 0  0.00% 0.00% 0 0.00% 0.00% 15,382 0.15%  5 Card Draw FL  43,448  50.27%  0.41%  38,356  44.38%  0.36%  4,569  5.29%  0.04%  49  0.06%  0.00%  86,422  0.82%  5 Card Draw PL  4,513  14.76%  0.04%  17,279  56.52%  0.16%  8,727  28.55%  0.08%  52  0.17%  0.00%  30,571  0.29%  5 Card 7‐A Draw FL  5,512  26.98%  0.05%  13,085  64.05%  0.12%  1,831  8.96%  0.02%  0  0.00%  0.00%  20,428  0.19%  5 Card 7‐A Draw PL  12,348  45.89%  0.12%  14,561  54.11%  0.14%  0  0.00%  0.00%  0  0.00%  0.00%  26,909  0.25%  Triple Draw Lowball 2‐7 NL 0  0.00% 0.00% 2,102 100.00% 0.02% 0  0.00% 0.00% 0 0.00% 0.00% 2,102 0.02%  Triple Draw Lowball 2‐7 FL  8,738  39.34%  0.08%  9,613  43.28%  0.09%  3,059  13.77%  0.03%  799  3.60%  0.01%  22,209  0.21%  Triple Draw Lowball 2‐7 PL  0  0.00%  0.00%  791  100.00%  0.01%  0  0.00%  0.00%  0  0.00%  0.00%  791  0.01%  Single Lowball 2‐7 NL  0  0.00%  0.00%  4,242  88.30%  0.04%  552  11.49%  0.01%  10  0.21%  0.00%  4,804  0.05%  Razz FL  29,375  41.13%  0.28%  32,027  44.85%  0.30%  9,372  13.12%  0.09%  643  0.90%  0.01%  71,417  0.67%  Soko FL  0  0.00% 0.00% 1,865 100.00% 0.02% 0  0.00% 0.00% 0 0.00% 0.00% 1,865 0.02%  Badugi FL  0  0.00%  0.00%  18,395  87.19%  0.17%  2,339  11.09%  0.02%  363  1.72%  0.00%  21,097  0.20%  HORSE/HEROS FL  8,589  42.04%  0.08%  10,676  52.25%  0.10%  1,127  5.52%  0.01%  40  0.20%  0.00%  20,432  0.19%  HOSE FL  360  72.43%  0.00%  111  22.33%  0.00%  24  4.83%  0.00%  2  0.40%  0.00%  497  0.00%  8‐Game FL  0  0.00%  0.00%  19,189  82.39%  0.18%  2,881  12.37%  0.03%  1,221  5.24%  0.01%  23,291  0.22%  Other Mixed Games FL 1,480  71.64% 0.01% 574 27.78% 0.01% 10  0.48% 0.00% 2 0.10% 0.00% 2,066 0.02%  SUMME  4,935,076  46.55%  4,513,244  42.57%  1,094,848  10.33%  57,745  0.54%  10,600,913  100.00%  *NL = No Limit, FL = Fixed Limit, PL = Pot Limit, ML = Mixed Limit.  Note that this table refers to the total sample of players in the OPD‐UHH.  Poker variant* 

  30   

Sponsor Documents

Or use your account on DocShare.tips

Hide

Forgot your password?

Or register your new account on DocShare.tips

Hide

Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link to create a new password.

Back to log-in

Close