TR:Was ist denn da auf die Seite gekippt?
Bei dieser Börsengeschichte konnten wir neue Phänomene erkennen. Diese neuen Phänomene sind so etwas wie Charaktereigenschaften von Aktien, die wir vorher nicht mathematisch greifen konnten. Eine der Grundeigenschaften von Aktien, die die Finanzmathematik betrachtet, ist die Volatilität. Die beschreibt mathematisch so etwas wie den Charakter des Raufs und Runters einer Aktie. Die Aktie kann sehr phlegmatisch sein. Die Aktie kann aber auch sehr nervös sein, das heißt, sie klettert von Tag zu Tag mächtig hin und her. Das Hin- und Herklettern hat etwas mit den Renditesprüngen zu tun. Und die Volatilität ist ein Maß dafür – im Prinzip nimmt man den Mittelwert der Renditesprünge.
Wenn ich jetzt wissen möchte, wie ist denn die Jahresvolatilität, was müsste ich dann machen? Dann nehme ich die jährlichen Renditesprünge. Leider brauche ich dafür viele Jahre. Kann ich aus der täglichen Volatilität die Jahresvolatilität berechnen? Da gibt es das Grundgesetz der Finanzmathematik, das ist das berühmte Wurzelgesetz. Das Wurzelgesetz sagt, wenn ich die Jahresvolatilität aus der Tagesvolatilität schöpfen will, dann muss ich einfach sagen, wie viele Tage hat ein Jahr, und aus dieser Zahl nehme ich die Wurzel und diesen Faktor nehme ich als Multiplikator für die Tagesvolatilität.
Und jetzt kommen die fraktale Geometrie und die Chaosforschung und sagen, das Wurzelgesetz ist eine Idealisierung der Börse, von der es Abweichungen gibt. Diese Abweichungen werden gemessen an dem so genannten Hurst-Exponenten. Und diese kleinen Abweichungen werden in die klassische Finanzmathematik eingespeist und geben eine Möglichkeit, den Charakter einer Aktie in der zukünftigen Entwicklung viel besser zu bestimmen als vorher. Das ist ein Beispiel, und davon gibt es viele weitere.
TR:In der Ausbildung und in der Forschung sieht es im Moment nicht so aus, als gäbe es Bestrebungen, die auf Interdisziplinarität und Querschnittsdenken sonderlich viel Wert legen. Halten Sie das für sinnvoll?
Nein, ganz und gar nicht. Was heute in der Bildung mit Menschen geschieht, erinnert ein wenig an den Nürnberger Trichter, an eine Informationsmaschine. Und da passt es natürlich, dass man den Menschen gar nicht anders verwenden will als mechanistisch. Das mechanistische Bild der Bildung hat eine einhundertprozentige Übereinstimmung mit dem mechanistischen Bild der Organisation. Wenn ich in der Organisation nur einen Menschen haben will, der funktioniert, also ganz bestimmte Fähigkeiten immer wieder reproduziert, dann komme ich natürlich auch darauf, ihm genau diese beizubringen und es dabei zu belassen.
TR: Was müsste man anders machen?
Wenn man fragt, was unterscheidet uns von anderen Lebewesen, dann würde ich sagen, eines der wichtigsten Dinge ist, dass wir Pläne machen. Das heißt, wir können uns in abstrakter Weise einen Vorgang, eine Situation vorstellen. Das ist eine unglaubliche menschliche Leistung. Aber wir wissen, dass dies nicht allein die Natur ausmacht. Natur hat ganz notwendig den anderen Teil – den Teil, wo der Zufall ganz stark wirkt, wo die Instabilität notwendig ist, und das nicht etwas ist, was mit Angst behaftet sein muss. Die Instabilität ist die Voraussetzung für Selbstorganisation. Und in der planbaren Welt ist natürlich der Todfeind die Instabilität. Eben dies müsste man einbeziehen in so etwas wie technische Entwurfsprozesse.
Das hieße aber auch, dass wir lernen müssten, mit mehr Unsicherheit zu leben: nicht von vornherein im Entwurf alles steuern zu können und dann die Selbstorganisation machen lassen. Ich kann mir das gut vorstellen in Bereichen, wo der menschliche Faktor, wo das Interagieren von Menschen eigentlich der Kern der Sache ist.
TR: Ist das in dem Forschungszentrum, in dem Sie jetzt arbeiten, umgesetzt?
Hier ist es umgesetzt. Das war immer der Wunsch, dass ich einmal ein Forschungszentrum habe, in dem das so ist. Und das ist – ich bin ja inzwischen 60 Jahre alt – bei den ersten Versuchen mehr oder minder missglückt. Aber beim Centrum für Medizinische Diagnosesysteme und Visualisierung ist es gelungen.
TR:Was ist bei den ersten Versuchen schief gegangen?
Wenn man als junger Mensch an einen Lehrstuhl kommt und dort eine Mitarbeiterstelle annimmt, dann hat man in der Regel ganz klare Erwartungen. Der Professor sagt, wo es lang geht, der sagt, dies und das möchte ich. Das war und ist nicht meine Vorstellung. Ich glaube, Wissenschaftler haben deshalb Lust und Freude an ihrem Beruf, weil sie ihr eigenes Ding machen wollen. Das heißt nicht automatisch, dass sie vollkommen isoliert arbeiten wollen, das ist nicht das Ziel. Wir ziehen hier bei uns alle an einem Strick, und dabei kommen diese wunderschönen Konstellationen heraus, dass sich die Teams wirklich vollständig selbst organisieren. Dass da plötzlich einer die Rolle übernimmt, das Team zu leiten, zu repräsentieren – also Selbstorganisation auf allen Ebenen. Wenn man so etwas macht, dann kommt plötzlich heraus, dass alles ständig hinterfragt wird. Die Zielsetzung ist nicht gut, weil der Chef das gesagt hat, sondern die ist deshalb gut, weil die, die daran arbeiten, davon überzeugt sind. Und können Sie sich vorstellen, was das für einen Unterschied macht? Einen gewaltigen Unterschied!
Dieser Text ist der Zeitschriften-Ausgabe 06/2006 von Technology Review entnommen. Der Artikel steht auch als kostenpflichtiges pdf im Heise Kiosk zum Download bereit.
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