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Warum Hauptstädte selten in der Mitte des Landes liegen
Liegt die Erklärung in der Geschichte – oder reicht Wahrscheinlichkeitsrechnung?
Als ich als Kind die Weltkarte zum ersten Mal ausführlich studierte, erwartete ich, dass Hauptstädte jeweils in der Mitte eines Landes angesiedelt seien. So kann man sie besser verteidigen. Doch meine Hypothese bestätigte sich nicht: Hauptstädte liegen gewöhnlich nicht in der Mitte! Mein kindlicher Blick stellte fest, dass Bern zu weit links, Wien zu weit rechts, Paris zu weit oben, Oslo zu weit unten liegt. Ah, Madrid – ja, das liegt in der Mitte.
Bei der Suche nach Erklärungen bietet sich die Geschichte an. Es gibt Folgen der Kolonisation wie der Dekolonisation: Mit Lineal bewaffnet und lauteren wie unlauteren Motiven ausgestattet, zogen Kolonialherren die Landesgrenzen neu. Die Hauptstadt landete dann zwischen irgendwo und nirgendwo. Häufiger entstanden die Landesgrenzen aber nicht auf dem Reissbrett, sondern wuchsen historisch: Nachdem Washington 1790 Hauptstadt der USA geworden war, expandierten diese nach Westen. Kein Wunder, liegt die Hauptstadt nun im Osten. Eine andere Erklärung ist, dass sich dank wirtschaftlicher Potenz und Topografie Handels- und Produktionszentren am Meer und grossen Flüssen durchsetzten.
Die Suche von Gesetzmässigkeiten in den Geschichtswissenschaften ist jedoch heikel. Zu viele ökonomische, geografische, politische und historische Faktoren spielen zusammen. Wenn man wegen der Komplexität dieses Ansatzes kapitulieren muss, kann man versuchen, die Lagen von Hauptstädten mit einem Zufallsexperiment zu plausibilisieren. Dazu denken wir uns ein Land idealisiert grosszügig als Kreis. Der Radius sei 2. «Mitte» soll heissen, dass die Hauptstadt irgendwo in einem kreisförmigen zentralen Bereich mit Radius 1 liegt. Die Fläche in der «Mitte» (also im zentralen Kreis) ist r2π = π, jene ausserhalb 4π ‒ π = 3π (Rand minus Mitte). Wenn man die Hauptstadt an einem zufälligen Punkt platziert, ist es somit dreimal wahrscheinlicher (75 Prozent), dass sie eher am Rand als in der «Mitte» (25 Prozent) liegt.
Fazit: Ist ein Geflecht von Ursachen und Wirkungen – wie in unserem Fall – sehr komplex, fällt das Ergebnis mit einer Zufallsverteilung zusammen. Dieses Resultat der Wahrscheinlichkeitsrechnung taugt dann zur Beschreibung ebenso gut wie historische Methoden.