Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Statistik – stehen diese drei Begriffe im Wiederspruch zueinander? „Auf keinen Fall“, sagt Professor Weißbach. „Es sind vielmehr Synonyme“. Was sich im Laufe der Zeit aber geändert habe, ist, wie häufig Datenanalysen durchgeführt werden. Die würden bereits mit einer Google-Nachfrage ausgelöst. „In Zeiten vor der elektronischen Datenverarbeitung haben statistische Datenanalysen Monate gedauert“, erinnert Professor Weißbach. Immer schnellere Computer und die damit einhergehende Zunahme der Digitalisierung verändern unser Leben heute fundamental. Die Menge der produzierten Daten steigt.
Der Professor und die Absolventin, die von mehreren Universitäten umworben wurde und sich letztlich für Münster entschied, haben ihre statistischen Erkenntnisse in der jüngsten Ausgabe einer englischsprachigen Finanzzeitschrift veröffentlicht. Im gleichen Heft beschreibt der international bekannte Professor John C. Hull von der Universität Toronto, wie das maschinelle Lernen generell in der Finanzwirtschaft Eingang findet. „So wie Beethoven bei seinen Symphonien sicher nicht daran gedacht hat, dass diese fast täglich im Radio ausgestrahlt werden könnten, war es lange Zeit unvorstellbar, dass eine statistische Datenanalyse nicht nur einmalig einer Studie zu Gute kommt, sondern als Routine durchgeführt wird“, sagt Professor Weißbach. Ununterbrochen werden Daten in umfangreichen Mengen und hoher Komplexität produziert. Big Data – Massendaten und der Umgang mit diesen riesigen Datenmengen – hat sich am Lehrstuhl von Professor Weißbach zu einem wichtigen Forschungsbereich entwickelt. „Wegen gestiegener Häufigkeit und größerer Geschwindigkeit von statistischen Datenanalysen sind heute auch komplizierte Methoden und aufwendigere Algorithmen an der Tagesordnung“, sagt der Rostocker Forscher.
Die Qualität der Forschung mache dadurch einen Quantensprung, unterstreicht der promovierte Mathematiker. Das spiegele sich auch in der Lehre an der Universität Rostock wider. So können Studierende etwa Daten aus wirtschaftswissenschaftlichen Erhebungen wie dem in Berlin ansässigen Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung in ihren Abschlussarbeiten analysieren. Datenumfänge werden dabei eher in GigaBytes gemessen als in Fallzahlen. „Das Beispiel zeigt, wie viel Daten verfügbar sind und analysiert werden wollen“, sagt Professor Weißbach.
Und er schlägt einen Bogen zu den Anlegern, deren Bewusstsein enorm dafür geschärft sei, dass Kredite sowohl für den Schuldner als auch für den Gläubiger eine höchst gefährliche Angelegenheit seien. Das führte auch jüngst die Pleite des Hamburger Windkraft-Konzern Senvion wieder vor Augen. Text: Wolfgang Thiel
Der Aufsatz: https://www.ingentaconnect.com/content/hsp/jrmfi/2019/00000012/00000003/art00007
Kontakt:
Professor Rafael Weißbach
Universität Rostock
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Lehrstuhl Statistik und Ökonometrie
Tel.: +49 381 498-4429
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