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erfolgreiche Studium zu veröffentlichen.
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Aus dem Inhalt:
• Sprache empirisch untersuchen: methodische Grundlagen
• Daten – Metadaten – Annotationen
• Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit
Sprachdaten
• Erhebung und Aufbereitung von Sprachdaten
• Korpusressourcen zum Deutschen
• Werkzeuge für die empirische Sprachanalyse
Michael Beißwenger
Lothar Lemnitzer
Carolin Müller-Spitzer (Hg.)
Forschen in der
Linguistik
Eine Methodeneinführung für das
Germanistik-Studium
Beißwenger | Lemnitzer
Müller-Spitzer (Hg.)
Von den Grundlagen der Datenerhebung über rechtliche und
ethische Aspekte bis zum konkreten Anwendungsfall: Dieses
Handbuch stellt Forschungsmethoden sowie digitale Ressourcen und Werkzeuge der Sprachwissenschaft vor. Fallstudien
aus verschiedenen linguistischen Forschungsfeldern zeigen,
wie Theorie in konkrete Forschungspraxis überführt wird.
Praxisorientierte Methodenkapitel sowie Hinweise auf weiterführende Literatur bilden Ausgangspunkte für eigene Studienarbeiten.
Forschen in der
Linguistik
Germanistik | Sprachwissenschaft
Methoden
29.03.22 10:48
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Michael Beißwenger · Lothar Lemnitzer ·
Carolin Müller-Spitzer (Hg.)
Forschen in der
Linguistik
Eine Methodeneinführung
für das Germanistik-Studium
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UTB-Band-Nr: 5711
ISBN 978-3-8252-5711-8
e-ISBN 978-3-8385-5711-3
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Inhalt
I EINFÜHRUNG UND GRUNDLAGEN
1. Einführung
Michael Beißwenger, Lothar Lemnitzer und Carolin Müller-Spitzer . . . . . . . . . . . . .
2. Methodische Grundlagen: Empirisches Forschen
in der germanistischen Linguistik
Carolin Müller-Spitzer, Alexander Koplenig und Sascha Wolfer . . . . . . . . . . . . . . . .
11
21
3. Alles okay! Korpusgestützte Untersuchungen
zum Internationalismus OKAY
Angelika Storrer und Laura Herzberg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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II FALLSTUDIEN
4. Semiotic-Landscape-Forschung: Daten- und Methoden
triangulation im „Metropolenzeichen“-Projekt
Evelyn Ziegler und Ulrich Schmitz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5. Sprachliche Variation im Gegenwartsdeutschen:
Lautliche Realisierungsvarianten im Gespräch
Pia Bergmann . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6. Diskursmarker: eine Fallstudie zur Einführung in
die Methode der Interaktionalen Linguistik
Wolfgang Imo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7. Emotion und Sprachgebrauch: Ein linguistischer Beitrag
zur Entstehungsgeschichte des Nationalsozialismus
Heidrun Kämper . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.
Wirksamkeit sprachlicher Förderung überprüfen:
Erfassen schriftsprachlicher Fähigkeiten von
Schülerinnen und Schülern auf Satzebene
Sandra Schwinning und Miriam Morek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9. Sind Wörterbücher wirklich nützliche Werkzeuge beim
Überarbeiten von Texten? Ein experimenteller Zugang
Sascha Wolfer und Carolin Müller-Spitzer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10. Höfliches Handeln mit Emojis: eine Fallstudie aus
dem Bereich der Angewandten (Medien-)Linguistik
Michael Beißwenger und Steffen Pappert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11. Fugenelemente im Korpus
Sandra Hansen, Felix Bildhauer und Marek Konopka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
60
82
103
122
140
162
179
201
12. Redewiedergabe in Hochliteratur und Heftromanen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Annelen Brunner und Fotis Jannidis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
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6
Inhalt
III DATEN – METADATEN – ANNOTATIONEN
13. Daten und Metadaten
Thomas Schmidt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14. Linguistische Annotation
Lothar Lemnitzer und Michael Beißwenger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
249
259
IV RECHTLICHE UND ETHISCHE ASPEKTE BEIM UMGANG MIT SPRACHDATEN
16. Schwimmen im Strudel oder: Datenerhebung im
Spannungsfeld zwischen Ethik und Erkenntnisinteresse
Konstanze Marx . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
277
292
V ERHEBUNG UND AUFBEREITUNG VON SPRACHDATEN
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15. Was darf die sprachwissenschaftliche Forschung?
Juristische Fragen bei der Arbeit mit Sprachdaten
Pawel Kamocki und Andreas Witt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17.Audio- und Videografie
Anja Stukenbrock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18.Interviewerhebungen
Katharina König . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19. Lautes Denken
Caroline Schuttkowski und Katharina Staubach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20. Erhebung, Aufbereitung und Auswertung von Korpusdaten
Lothar Lemnitzer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21. Statistische Aufbereitung von Untersuchungsergebnissen
Sandra Hansen und Sascha Wolfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22. Abfrage und Analyse von Korpusbelegen
Lothar Lemnitzer und Nils Diewald . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23.Gesprächsanalytische Transkription
Miriam Morek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
307
324
338
350
361
374
391
VI KORPUSRESSOURCEN ZUM DEUTSCHEN
24. Korpora geschriebener Sprache
Lothar Lemnitzer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25. Korpora gesprochener Sprache
Thomas Schmidt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26.Korpora internetbasierter Kommunikation
Michael Beißwenger und Harald Lüngen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Inhalt
7
27.Werkzeuge für die Transkription gesprochener Sprache
Thomas Schmidt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
451
VII WERKZEUGE FÜR DIE EMPIRISCHE SPRACHANALYSE
28.Werkzeuge für die statistische Analyse
Sascha Wolfer und Sandra Hansen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29. Werkzeuge für die Korpusanalyse
Susanne Haaf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31. INCEpTION – ein Werkzeug für die kollaborative
Annotation
Marcel Fladrich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
471
490
503
VIII ANHANG
32. Verzeichnis der Autor*innen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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30. Werkzeuge für die automatische Sprachanalyse
Andrea Horbach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
461
33. Register . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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1. Einführung
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Michael Beißwenger, Lothar Lemnitzer, Carolin Müller-Spitzer
Sprache war und ist ein hochspannender Forschungsgegenstand. Auf der einen Seite verwenden wir alle Sprache und fühlen uns dadurch mit ihr verbunden, auf der anderen
Seite gibt es empirische Forschungen über
bestimmte Aspekte von Sprache, die mit unseren eigenen subjektiven Eindrücken vielleicht gar nicht übereinstimmen. Die Möglichkeiten der empirisch-wissenschaftlichen
Erforschung der deutschen Sprache, ihrer
Verwendung und Entwicklung sind in den
letzten Jahrzehnten enorm gestiegen. Mit den
Möglichkeiten des Internets und der sozialen
Medien tun sich Wege der sprachlichen Kommunikation und Partizipation auf, von denen
noch vor 30 Jahren nur die Mutigsten zu träumen wagten. Zugleich entfaltet mit diesen
neuen Medien die Sprache, oder genauer diejenigen, die sie verwenden, eine besondere
Wirkmacht. Man denke nur an den Einfluss,
der den sozialen Medien bei politischen Großereignissen wie der sog. Arabellion vor zehn
Jahren oder den letzten beiden Präsidentschaftswahlen in den USA zugesprochen
wird. Wörter und Texte, die Substanz der
Sprache, können heute außerdem so leicht
wie nie mit anderen Formen der Darstellung
verbunden werden, z. B. mit Grafiken, Bildern
und Videos, und so entstehen komplexe, multimodale, mitunter sehr suggestive Gebilde.
Mit der Schnelligkeit, mit der heute Texte und
deren Überarbeitungen publiziert werden
können, ergeben sich Möglichkeiten, Nutzer*innen und Communities bei der Erschaffung
von Texten zuzusehen (als Beispiel sei hier
nur die Wikipedia genannt mit der Verfügbarkeit vieler Versionen der einzelnen Artikel
und den artikelbegleitenden Diskussionsseiten). Nahezu jede*r mit einer Internetverbindung ist heute dazu in der Lage, am Universum der Texte und damit am Gewebe der
Sprache mitzuarbeiten. Der Einfluss, den
diese Entwicklungen auf den Zustand der
Sprache und die Vielfalt des sprachlichen
Handelns haben, ist bislang kaum erforscht,
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einfach aus dem Grund, dass diese Entwicklungen noch so neu sind.
Zugleich geraten Wissenschaft und Forschung unter einen stärkeren Druck. Wissenschaftler*innen müssen ihre Arbeit gegenüber einer breiteren Öffentlichkeit legitimieren, es wird von ihnen erwartet, dass sie harte und belastbare Fakten liefern. Dies wird
besonders deutlich etwa beim Diskurs über
den Klimawandel. Hier wird jede schlecht
abgesicherte Aussage auf dem Operationstisch vor den Augen der Öffentlichkeit seziert, von der Fachwelt, aber auch von den
Medien und vor allem von denjenigen, denen
eine bestimmte Erkenntnis gerade nicht in
ihre Argumentation passt. Nun ist dies hier
kein Buch über Klimaforschung. Doch auch
die Sprache ist ein Gegenstand öffentlicher
Diskussion. Wenn Sie die deutsche Sprache
erforschen, haben Sie es mit über 100 Millionen Expert*innen zu tun, die diese Sprache
sprechen und damit den Gegenstand, den Sie
erforschen, kennen oder zu kennen glauben.
Steilen Thesen wie „Das Deutsche verfällt zusehends unter dem Einfluss des Englischen,
des Internets, der Migrant*innen usw.“, „Unsere Kinder können alle nicht mehr richtig
schreiben“ oder „Gendern macht die Sprache
unnötig kompliziert“ und Ähnlichem, was
als Zeitungsschlagzeile oder zu einem Partygespräch taugt, wollen und müssen Sie harte
Fakten entgegensetzen. Ihre Ausgangssituation als Linguist*in dafür ist aber sehr gut: Sie
können zwar Sprache nicht in ihrer ganzen
Bandbreite erforschen, aber auf mittlerweile
sehr große Mengen digitalisierter und damit
leicht durchsuchbarer Äußerungen in geschriebener und gesprochener Sprache (sog.
Korpora) zurückgreifen. Sie finden spezialisierte Suchmaschinen und Analysewerkzeuge vor, die ihnen das systematische Durchsuchen dieser riesigen Datenmengen erleichtern.
Sie können mit kostenfreien und relativ leicht
zu handhabenden Werkzeuge arbeiten, also
z. B. große Datenmengen statistisch aufberei-
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12
Einführung und Grundlagen
ten. Bemerkungen wie „Der Konjunktiv wird
heute kaum noch gebraucht“ oder „weil wird
heute mehr und mehr als Konjunktion verwendet, die einen Hauptsatz einleitet und
nicht einen Nebensatz“ können Sie mit statistisch gesicherten Erkenntnissen kontern, sei
es ablehnend oder zustimmend oder, wie es
aus linguistischer Perspektive bei solchen
sprachlichen Zweifelsfällen meist der Fall ist,
mit einer differenzierenden wissenschaftlichen Bewertung. Genauso können Sie empirisch untersuchen, ob z. B. geschlechtergerechte Texte wirklich weniger verständlich
sind als Texte im sogenannten generischen
Maskulinum, anstatt darüber Vermutungen
auf Basis subjektiven Empfindens anzustellen. Die Möglichkeiten, die sich Ihnen bieten,
sollten Sie daher auch als eine Verpflichtung
zu methodisch solidem wissenschaftlichem
Arbeiten verstehen: weg von der Spekulation, hin zu empirisch gesicherten, d. h. datengestützt gewonnenen und sorgfältig dokumentierten Erkenntnissen. Wenn Sie hier
zustimmen, dann wurde das vorliegende
Buch für Sie geschrieben.
Wir haben als Herausgebende zwei Typen
von Beiträgen konzipiert, die verschiedene
Funktionen erfüllen sollen: erstens Fallstudien
und zweitens kompakte Überblickskapitel zu
einzelnen methodischen Aspekten, Forschungsressourcen und Werkzeugen. Den Fallstudien
und Überblickkapiteln vorangestellt ist ein
Grundlagenkapitel, in dem die typischen
Schritte einer empirischen Studie in der germanistischen Linguistik skizziert werden
(→ Kapitel 2).
Die Fallstudien (→ die Beiträge in Teil II)
sollen an konkreten Untersuchungen aufzeigen, wie empirisches Forschen in unterschiedlichen linguistischen Forschungsfeldern „funktioniert“, d. h. wie ausgehend von
einer konkreten Forschungsfrage auf der
Grundlage empirischer Daten und mit bestimmten Forschungsmethoden linguistische
Erkenntnisse gewonnen werden. Dazu haben
wir Kolleg*innen eingeladen, bereits durchgeführte und an anderer Stelle schon publizierte Untersuchungen nach einem vorgegebenen Muster aufzubereiten, das die jeweilige
Untersuchung ausgehend von den Fragestellungen über die Gewinnung und Analyse der
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Daten bis hin zu den Befunden für Studierende nachvollziehbar macht. Dabei wird insbesondere das methodische Vorgehen bei der
jeweiligen Untersuchung reflektiert und es
werden die untersuchten Fragestellungen in
den weiteren und engeren Fachkontext des
zugehörigen linguistischen Forschungsfeldes
eingebettet. Die Fallstudien wurden so ausgewählt, dass einerseits eine breite Palette
linguistischer Forschungsfelder, andererseits
eine große Bandbreite theoretischer und methodischer Zugänge abgedeckt sind. Wir haben diesen Fallstudien in diesem Band einen
so breiten Raum gegeben, weil wir davon
ausgehen, dass sich ein grundlegendes Methodenbewusstsein am besten an Fallbeispielen erwerben und schärfen lässt.
Mit der Einladung, zu diesem Buch mit
einer Fallstudie beizutragen, haben wir, die
Herausgeber*innen, den Autor*innen den
folgenden Wunsch übermittelt:
Die einzelnen Fallstudien haben die Funktion, den Studierenden Beispiele von empirischen Untersuchungen aus verschiedenen
Bereichen der Linguistik zu zeigen. Die Beiträge sollen keine üblichen Sammelbandbeiträge sein, sondern den Schwerpunkt entsprechend dem Ziel des Buches auf den
methodischen Aufbau der Studien legen.
Damit verbunden war ein Vorschlag für die
Gliederung der Fallstudien: 1. Einleitung, 2.
Fragestellung, 3. Material, 4. Methode und
Analyse, 5. Ergebnisse und Diskussion, 6. methodische Reflektion und 7. weiterführende
Literatur und Literaturverzeichnis. Bei den
zehn Fallstudien, die in diesen Band Eingang
gefunden haben, handelt es sich also nicht um
Berichte über neueste Forschungsergebnisse,
sondern um didaktisch besonders aufbereitete Werkstattberichte. Wir hoffen, dass diese
Blaupause Ihnen die Orientierung in den einzelnen Fallstudien erleichtert. Um selbst linguistische Untersuchungen durchzuführen,
muss man, je nachdem, was man plant, aber
nicht nur Fallbeispiele kennen, sondern sich
zudem detaillierter mit einzelnen Methoden,
Ressourcen und Werkzeugen auseinandersetzen. Eine grundlegende Orientierung dafür
sollen die Überblickskapitel bieten, die in → den
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1. Einführung
Teilen III bis VII zusammengestellt sind und
die zur weiteren Beschäftigung mit der jeweiligen Ressource bzw. Forschungsmethode
einladen sollen. Auch für diese Kapitel haben
wir ausgewiesene Spezialist*innen des jeweiligen Gebietes als Autor*innen eingeladen.
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Die Fallstudien
Teil II umfasst insgesamt zehn Fallstudien,
die von 18 Autor*innen verfasst wurden:
Angelika Storrer und Laura Herzberg stellen in → Kapitel 3 [Fallstudie „OKAY“]1 zwei
Studien zum Gebrauch des Internationalismus OKAY im Deutschen und Französischen
vor. Für diese medienvergleichenden Studien
verwenden sie ein Korpus der gesprochenen
Sprache (das Forschungs- und Lehrkorpus
Gesprochenes Deutsch FOLK) sowie zwei
Korpora der geschriebenen Sprache (die
deutsche und die französische Wikipedia,
hier vor allem die Diskussionsseiten), um Unterschiede zwischen schriftlicher und mündlicher Verwendung von OKAY zu ermitteln.
Im Mittelpunkt ihrer methodischen Reflexion
steht das Vorgehen bei der Erhebung, Bereinigung und Analyse der Daten. Die beschriebenen Studien sind quantitativ ausgerichtet,
korpusbasiert und verfolgen das Ziel, Hypothesen aus der Fachliteratur empirisch zu
überprüfen.
Die Lektüre der Untersuchung von Storrer
und Herzberg kann durch die Lektüre des
→ Kapitel 20 [Korpusdaten] sowie die → Beiträge in Teil VI, u.a die Überblicke über Korpora der geschriebenen und gesprochenen
Sprache, vor allem aber des Kapitels zu Korpora der internetbasierten Kommunikation,
vertieft werden.
Die von Evelyn Ziegler und Ulrich Schmitz
in → Kapitel 4 [Fallstudie „Metropolenzeichen“] vorgestellte Fallstudie stellt das Unter1
13
suchungsdesign und die zentralen Ergebnisse des interdisziplinären Forschungsprojekts
„Metropolenzeichen: Visuelle Mehrsprachigkeit in der Metropole Ruhr“ vor, ein Projekt,
das von Linguist*innen, Integrationsforscher*innen und Stadtsoziolog*innen durchgeführt wurde. Den Analysen der Autor*innen
bzw. der beteiligten Forscher*innen lagen Daten verschiedener Art zugrunde, nämlich
Bilddaten und Interviewdaten. Diese wurden
mit verschiedenen Verfahren analysiert und
interpretiert. In ihrem Beitrag reflektieren
Ziegler und Schmitz die mit den quantitativen und qualitativen methodischen Zugängen verbundenen Möglichkeiten und Grenzen der Analyse verschiedener Datentypen.
Die Fallstudie von Ziegler und Schmitz
kann durch die Lektüre des Kapitels → Kapitel 18 [Interviewerhebungen] über Interviewerhebungen vertieft werden. Da in → Kapitel 4 [Fallstudie „Metropolenzeichen“] auch
rechtliche und ethische Aspekte im Umgang
mit den verwendeten Daten thematisiert werden, bietet sich die Lektüre der beiden→ Kapitel in Teil IV zu juristischen und ethischen
Fragen im Umgang mit Daten an. Da vor allem die Bilddaten im Projekt selbst erhoben
und archiviert wurden, spielt hier das Thema
der Relevanz von Metadaten eine Rolle. Näheres dazu finden Sie in → Kapitel 13 [Daten
und Metadaten].
Die von Pia Bergmann in → Kapitel 5 [Fallstudie „Sprachliche Variation“] präsentierte
Untersuchung stammt aus dem Bereich der
gesprochenen Sprache. Anhand der in der gesprochenen Sprache häufig und in unterschiedlicher Funktion verwendeten Phrase
„keine Ahnung“ untersucht Bergmann die
Frage, ob lautliche Reduktion in diesem Fall
zufällig auftritt oder diese systematisch mit
dem Verwendungskontext und mit ihren
Funktionen im Gespräch zusammenhängt.
Die Autorin verwendet Belegbeispiele aus
In den folgenden Abschnitten verweisen wir auf die einzelnen Kapitel des Bandes mit derselben Konvention,
die im gesamten Band auch den Querverweisen zwischen den Kapiteln zugrundeliegt. Ein Verweis wird
eingeleitet durch einen Verweispfeil (→) und besteht aus einer Kennzeichnung des Kapitels (im vorliegenden
Fall: „Kapitel 3“) und der näheren Bezeichnung des Kapitels unter Verwendung eines Kurztitels (hier: „Fallstudie ‚OKAY‘“), die in eckigen Klammern steht. Die in den Verweisen gewählten, im Band einheitlich verwendeten Kurztitel finden sich auch in den Kopfzeilen wieder, so dass das betreffende Kapitel nicht nur anhand des Inhaltsverzeichnisses, sondern auch beim Durchblättern im Band aufgefunden werden kann.
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14
Einführung und Grundlagen
dem FOLK-Korpus des gesprochenen Deutsch
und unterzieht diese Beispiele einer lautlichen und funktionalen Analyse. Dabei spielen
sowohl die Frequenzspektren des Lautsignals
als auch die Transkripte der Äußerungskontexte eine Rolle. Die Arbeit ist in dieser Hinsicht empirisch und qualitativ angelegt. Zur
Methode der Datenauswertung bietet sich im
Anschluss die Lektüre von → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] an.
Wolfgang Imo stellt in → Kapitel 6 [Fallstudie „Diskursmarker“] eine Fallstudie zu Diskursmarkern vor. Sein Beitrag ist so angelegt,
dass er auch als Einführung in das Feld und
die Methode der Interaktionalen Linguistik
gelesen werden kann. Der Autor geht sowohl
auf den ‚Kernbereich’ der Interaktionalen Linguistik, die gesprochene Sprache, als auch auf
neuere und noch wenig erschlossene Bereiche
wie computervermittelte Schriftkommunikation oder verschriftete literarische Interaktionen ein. Dem Gegenstandsbereich entsprechend stehen Beispiele aus der gesprochenen
Sprache im Vordergrund. Diese werden den in
Münster und Hamburg aufgebauten Audiodatenbanken sowie dem FOLK-Korpus entnommen. Dazu kommen Extrakte aus einem
Korpus mit Kurznachrichtenkommunikation
und aus Texten von Fontane und Gryphius,
die die Modi der internetbasierten Kommunikation und der geschriebenen Sprache abdecken. Methodisch ist diese Studie quantitativ,
korpusbasiert und umfasst mehrere Sprachmodi.
Einige der von Imo verwendeten Korpora
werden in → den Kapiteln des Teils VI zu
Korpora gesprochener Sprache und zu Korpora internetbasierter Kommunikation ausführlicher vorgestellt. Als weitere vertiefende
Lektüre ist der Text von Thomas Schmidt zu
Werkzeugen für die Transkription gesprochener Sprache (→ Kapitel 27 [Transkriptionswerkzeuge]) zu empfehlen.
Heidrun Kämper stellt in → Kapitel 7 [Fallstudie „Emotion“] eine Untersuchung vor,
die sie hinsichtlich ihres Gegenstands dem
Bereich ‚Sprache und Emotion’ zuordnet. Die
Fragestellung, die den Ausgangspunkt der
Studie bildet, bezieht sich auf die Kodierung
von Gefühlen und auf deontisch markierte
Ausdrücke. Als Datengrundlage verwendet
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sie ein Korpus mit Berichten von Nationalsozialist*innen, die ihren Weg zur NSDAP
schildern, in die sie in der späten Weimarer
Republik eintraten. Der Beitrag analysiert
diese Texte, indem er danach fragt, welche
Gefühlsbezeichnungen in den untersuchten
Texten verwendet werden und worauf sie referieren. Die Studie ist primär qualitativ, diskurslinguistisch und auf die genaue Analyse
markanter Beispiele aus dem Korpus angelegt und leistet einen linguistischen Beitrag
zur Entstehungsgeschichte des Nationalsozialismus.
Der Beitrag von Sandra Schwinning und
Miriam Morek in → Kapitel 8 [Fallstudie
„Sprachliche Förderung]“ beschreibt eine
Fallstudie aus dem Bereich der Sprachdidaktik. Am Beispiel einer Studie zu Satzbildungsfähigkeiten von Schüler*innen werden Aufbau und Probleme von Interventionsstudien
erläutert, mit denen die Wirksamkeit bestimmter didaktischer Maßnahmen überprüft wird. Der Artikel skizziert die Entwicklung des Untersuchungsdesigns, den Entwurf
und die Überprüfung eines Messinstruments
(Test) und zeigt zudem anhand einer Beispielhypothese, wie Forschungshypothesen formuliert und statistisch überprüft werden.
Methodisch zeigt diese Fallstudie, wie eine
Interventionsstudie im Rahmen einer linguistischen Forschungsfrage ausgestaltet werden kann. In der Studie wird dazu ein selbst
erstelltes Korpus von Schülertexten als ein
Teil der Datenbasis verwendet.
Carolin Müller-Spitzer und Sascha Wolfer
präsentieren in → Kapitel 9 [Fallstudie „Wörterbücher“] eine Studie, die der Frage nachgeht, ob und in welchem Ausmaß Wörterbücher und andere lexikographische Ressourcen
die Ergebnisse von Textüberarbeitungen verbessern. Das Design der Studie ist experimentell: Studierende wurden gebeten, zwei Texte
zu optimieren und waren dabei zufällig in
drei unterschiedlichen Gruppen mit Versuchsbedingungen eingeteilt: 1. ein Ausgangstext ohne Hinweise auf potenzielle Fehler im Text, 2. ein Ausgangstext, bei dem
problematische Stellen im Text hervorgehoben waren und 3. ein Ausgangstext mit hervorgehobenen Problemstellen zusammen mit
lexikographischen Ressourcen, die zur Lö-
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1. Einführung
sung der spezifischen Probleme verwendet
werden konnten. Gemessen werden die Bearbeitungszeiten für die Aufgaben und die
Qualität der Lösungen. Mithilfe teststatistischer Mittel wird gezeigt, dass die Bereitstellung lexikographischer Hilfsmittel einen Effekt auf die Qualität der Lösungen hatte. Die
Studie verwendet verschiedene statistische
Methoden für die Hypothesenprüfung.
Begleitend oder vertiefend zu den beiden
letztgenannten Kapiteln empfehlen sich
→ Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] und → Kapitel 28 [Werkzeuge
statistische Analyse].
Michael Beißwenger und Steffen Pappert
präsentieren in → Kapitel 10 [Fallstudie
„Emojis“ ] eine Fallstudie zum höflichen
kommunikativen Handeln in einem LehrLern-Kontext. Vor dem Hintergrund einerseits der medienlinguistischen Erforschung
internetbasierter Kommunikation und andererseits der linguistischen Höflichkeitsforschung werden Funktionen der Emoji-Verwendung bei der Bearbeitung einer
Peer-Feedback-Aufgabe untersucht. Die Autoren betten die Arbeit in den weiteren Kontext der angewandten Linguistik ein und
verstehen die Fallstudie als ein typisches Beispiel für dieses Forschungsfeld. Das Datenset, auf das sich die Studie bezieht, umfasst
eine Sammlung von Postings aus einer digitalen Lernumgebung, mit denen Studierende
im Rahmen eines sprachdidaktischen Seminars Arbeitsergebnisse ihrer Kommiliton*innen bewertet und kommentiert haben.
Beim Verfassen der Postings konnten die Studierenden auf eine Auswahl an Emojis zurückgreifen. Die Studie vereint qualitative
und quantitative Elemente und zeigt vor dem
Hintergrund der linguistischen Theorie höflichen Handelns, dass die Studierenden Emojis systematisch als Mittel zur Abfederung
gesichtsbedrohender sprachlicher Handlungen eingesetzt haben.
Vertiefend zu dieser Studie bietet sich v. a.
→ Kapitel 26 [Korpora internetbasierter
Kommunikation] an.
Gegenstand der Untersuchung von Sandra
Hansen, Felix Bildhauer und Marek Konopka
in → Kapitel 11 [Fallstudie „Fugenelemente“]
sind korpuslinguistische Zugänge zur Varia-
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15
tion im Auftreten des Fugenelements in Komposita aus zwei Nomen (Arbeit|s|weg). Die
Studie fokussiert dann die sehr variable Verfugung nach Erstglied auf Konsonant (Arbeit|s|weg vs. Heimat|ort) und modelliert statistisch den Einfluss von Größen, deren Bedeutung in der bisherigen Forschung nur angenommen, aber nicht überprüft werden
konnte. Die Studie ist damit quantitativ angelegt und bezieht – für Studierende der
Linguistik – sehr weitreichende statistische
Methoden und Analysen ein. Diese Fallstudie
zeigt somit auch, wie weit das Feld der statistischen Analysen von geschriebener Sprache
methodisch ist und welche Kompetenzen es
zu erwerben gilt, wenn tiefergehende statistische Methoden angewandt werden sollen.
Vertiefend zu dieser Studie legen wir Ihnen
das Kapitel → Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] und Kapitel → Kapitel 28 [Werkzeuge statistische Analyse] ans
Herz.
Der Beitrag von Annelen Brunner und Fotis
Jannidis in → Kapitel 12 [Fallstudie „Redewiedergabe“] stellt eine Fallstudie vor, in der
die quantitative Verteilung von direkten und
nicht-direkten Formen von Redewiedergabe
im Vergleich zwischen den Literaturtypen
Hochliteratur und Heftromanen untersucht
wurden. Die Studie ist ein Beitrag zum Feld
der (literaturwissenschaftlichen) Erzählforschung. Sie basiert auf manuell annotierten
Daten aus einem selbst zusammengestellten
Korpus und überprüft daran die Verlässlichkeit automatischer Annotationswerkzeuge.
Die Studie ist damit korpusbasiert, quantitativ ausgerichtet und bezieht dabei auch das
Thema ‚maschinelles Lernen’ ein. In ihr konnte nachgewiesen werden, dass sich die Literaturtypen sowie auch unterschiedliche Genres
von Heftromanen hinsichtlich der verwendeten Wiedergabeformen unterscheiden.
Da in diesem Kapitel Annotationen und
Annotationswerkzeuge thematisiert werden,
bieten sich als ergänzende Lektüre das → Kapitel 14 [Annotation] zu linguistischer Annotation sowie das → Kapitel 30 [Werkzeuge für
die automatische Sprachanalyse] (und damit
auch zur linguistischen Annotation) an.
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Einführung und Grundlagen
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Überblickskapitel zu einzelnen
methodischen Aspekten, Ressourcen
und Werkzeugen
Das Feld der empirischen Linguistik ist sehr
breit. Dementsprechend ist es nicht möglich,
alle relevanten grundlegenden methodischen
Aspekte, Ressourcen und Werkzeuge in einem Buch zu versammeln. Wir haben aber
versucht, in → den Teilen III bis VII die
grundlegenden Fragen im Zusammenhang
mit Sprachdaten, wichtige Vorgehensweisen
bei der Erstellung und Analyse von Daten
sowie zentrale heute verfügbare Ressourcen
und Werkzeuge anzusprechen.
Die beiden → Kapitel in Teil III behandeln
zentrale Aspekte des Korpusaufbaus und
-managements, die für Sie als Nutzer*innen
solcher Ressourcen, eventuell auch als jemand, der oder die vergleichbare eigene
Sammlungen aufbauen möchte, von hoher
Relevanz sind. Ein Sprachkorpus besteht typischerweise aus drei Schichten: den eigentlichen Äußerungen als Primärdaten, weiteren,
diesen Daten zugeordneten Annotationen
und Metadaten, die die Primärdaten hinsichtlich verschiedener Eigenschaften beschreiben.
Thomas Schmidt thematisiert in → Kapitel 13 [Daten und Metadaten] verschiedene
Funktionen von Metadaten, d. h. von Daten,
die der Dokumentation bzw. Beschreibung
empirischer Sprachdaten dienen. Er beschreibt ihre Rolle im Forschungsprozess und
ihre Bedeutung für die Konzepte der Ausgewogenheit und Repräsentativität von Korpora. Anhand des Forschungs- und Lehrkorpus
Gesprochenes Deutsch (FOLK) stellt er sodann
Metadaten beispielhaft für ein konkretes Korpus vor und zeigt, wie diese bei Korpusanalysen zum Einsatz kommen.
In → Kapitel 14 [Annotation] führen Lothar Lemnitzer und Michael Beißwenger die
Funktion und Praxis des Annotierens von
Korpusdaten ein. Sie stellen verschiedene für
das Deutsche verwendete Annotationsschemata (sog. Tagsets) vor und veranschaulichen
an Datenbeispielen, wie diese in die Primärdaten eingebracht werden. Das Kapitel legt
die Grundlagen dafür, dass Sie informiert mit
annotierten Sprachdaten umgehen, den
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Nutzwert von Annotationen bei der Abfrage
und Analyse linguistischer Korpora einschätzen und grundsätzliche Überlegungen für die
Planung eigener Annotationsprojekte anstellen können.
Sollten Sie selbst eigene Korpusdaten annotieren wollen, dann sollten Sie im Anschluss
das Kapitel → Kapitel 30 [Werkzeuge für die
automatische Sprachanalyse] zur technischen, genauer computerlinguistischen, Verarbeitung von Sprachdaten lesen. Die dort
vorgestellten Methoden bilden die Basis für
ein vertieftes Verständnis der technischen Aspekte von Annotation. Im Anschluss haben
Sie die Wahl zwischen einfach zu bedienenden Korpusplattformen, in die Annotationswerkzeuge integriert sind (→ Kapitel 29
[Werkzeuge Korpusanalyse]) und einer Annotationsplattform, die auch den Ansprüchen
eines größeren Projekts mit einer Vielzahl von
Annotator*innen gerecht wird (→ Kapitel 31
[INCEpTION]).
In → Teil IV des Bandes haben wir zwei
Kapitel zu Themen zusammengestellt, die
man beim Forschungsdesign gerne verdrängt
und verschiebt, denen man sich aber so früh
wie möglich stellen sollte. Es geht um juristische und ethische Fragen beim Umgang mit
Sprachdaten für die Zwecke empirischer linguistischer Untersuchungen. Die Problematik klingt in einigen der Fallstudien an, etwa
im Zusammenhang mit Probandenbefragungen in → Kapitel 4 [Fallstudie „Metropolenzeichen“] und hinsichtlich der Verwendung
von Korpora, die für die Öffentlichkeit gar
nicht oder nur mit einiger Mühe zugänglich
sind, wie in den Kapiteln → Kapitel 6 [Fallstudie „Diskursmarker“] und → Kapitel 12
[Fallstudie „Redewiedergabe“].
Pawel Kamocki und Andreas Witt führen
in → Kapitel 15 [Juristische Fragen] in verschiedene rechtliche Problematiken im Zusammenhang mit der Akquirierung und Nutzung von Sprachdaten ein. Da in den
Sprachwissenschaften empirisch gearbeitet
wird und Sprachdaten – insbesondere Texte,
Ton- und Videoaufnahmen sowie Transkripte
gesprochener Sprache, in den letzten Jahren
aber auch verstärkt Sprachdaten internetbasierter Kommunikation – als Basis für die
linguistische Forschung dienen, müssen
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1. Einführung
rechtliche Rahmenbedingungen für jede Art
von Datennutzung beachtet werden. Sprachdaten basieren auf schriftlichen, mündlichen
oder gebärdeten Äußerungen von Menschen,
wodurch sich juristisch begründete Beschränkungen ihrer Nutzung ergeben. Diesen Fragen müssen Sie sich vor allem dann stellen,
wenn Sie für ihr Forschungsprojekt selbstständig Daten erheben und die Ergebnisse
Ihrer Forschung früher oder später veröffentlichen oder für Dritte zugänglich machen
wollen.
Bei der Erhebung von Daten, vor allem aus
den sog. sozialen Medien, stehen Ethik und
Erkenntnisinteresse in einem Spannungsfeld,
das Konstanze Marx in → Kapitel 16 [Ethische Fragen] darstellt. Soziale Medien bilden
zwischenmenschliche Interaktion unter quasi-öffentlichen Bedingungen ab. Für die
sprachwissenschaftliche Forschung legen
forschungspraktische Erwägungen, vor allem hinsichtlich der Verfügbarkeit von Daten,
eine Zuwendung zum digitalen Interaktionsraum nahe. Die hiermit verbundenen ethischen Herausforderungen haben u. a. mit den
folgenden Fragen zu tun: Was ist zu tun,
wenn die Urheber*innen der Daten nichts
von der Untersuchung wissen, was, wenn sie
eigentlich Autor*innenstatus haben? Welche
Daten sind öffentlich, welche privat und darf
in Seminararbeiten darauf zurückgegriffen
werden?
Die gute Nachricht ist, dass es eine Vielzahl
von Korpora der internetbasierten Kommunikation gibt, bei deren Zusammenstellung
diese Fragen bereits geklärt wurden. Es empfiehlt sich daher, → Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] als Überblick
zu diesen Korpora zu konsultieren, bevor Sie
sich den rechtlichen Fragen und ethischen
Herausforderung einer eigenen Sammlung
von Online-Daten stellen (diese ist aber immer dann die Mühe wert, wenn die existierenden Bestände partout nicht zu Ihrem Forschungsinteresse passen).
Die Beiträge in → Teil V führen in verschiedene empirische Arbeitsmethoden ein, die
der Erhebung und Aufbereitung von Sprachdaten dienen. In → Kapitel 17 [Audio- und
Videografie] stellt Anja Stukenbrock methodische Grundlagen der Audio- und Videogra-
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17
fie von verbaler Interaktion aus der Sicht von
multimodaler Konversationsanalyse und
verwandten Forschungsrichtungen vor. Der
Fokus liegt auf der Erhebung von Videodaten
für eigene Forschungszwecke. Den Ausgangspunkt bildet die Reflexion des Konstruktcharakters von Daten, aus dem sich ein
enger Zusammenhang zwischen Gütekriterien für Aufnahmen und für darauf basierende
Analysen ergibt. → Kapitel 18 [Interviewerhebungen] von Katharina König vermittelt
einen Überblick über den Einsatz von Interviews als Erhebungsinstrument in der Linguistik. Neben der Vorstellung verschiedener
Interviewformen werden anhand zweier Studien mögliche Fragestellungen und Analysebefunde interviewbasierter linguistischer
Forschung skizziert. Abschließend werden
prototypische Phasen einer Interview-Studie
dargestellt und forschungspraktische und
-ethische Herausforderungen diskutiert.
In → Kapitel 19 [Lautes Denken] führen
Caroline Schuttkowski und Katharina Staubach in die Methode des Lauten Denkens ein.
Dabei werden Proband*innen bei der Bearbeitung einer Aufgabe aufgefordert, alle kognitiven Prozesse zu verbalisieren, um diese
einer Analyse zugänglich zu machen. In dem
Kapitel werden zunächst Methodik und
Durchführung des Lauten Denkens präsentiert und eine Möglichkeit zur Auswertung
der nach dieser Methode erhobenen Sprachdaten anhand der qualitativen Inhaltsanalyse
vorgestellt.
Die Erhebung, Aufbereitung und Auswertung von Korpusdaten steht im Zentrum des
Kapitels → Kapitel 20 [Korpusdaten] von Lothar Lemnitzer. In diesem Kapitel werden die
Entscheidungen und Prozesse dargestellt, die
beim Aufbau und vor allem der Aufbereitung
von Korpora, besonders von großen Referenzkorpora, getroffen bzw. ausgeführt werden müssen. Die Kenntnis dieser Entscheidungen und Prozesse stellt ein wichtiges
Hintergrundwissen dar, um Korpora reflektiert für eigene linguistische Untersuchungen
nutzen zu können.
Die Aufbereitung von linguistischen Analysen ist Gegenstand des Kapitels → Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] von Sandra Hansen und Sascha Wolfer.
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18
Einführung und Grundlagen
Sobald eine statistische Datenanalyse abgeschlossen ist, müssen in einem weiteren
Schritt die Untersuchungsergebnisse aufbereitet und dargestellt werden. Hierzu gibt es
verschiedene Möglichkeiten, die davon abhängig sind, welche Art von Analyse man
durchgeführt hat. Der Beitrag geht dabei im
Besonderen auf die Aufbereitung der Daten in
Tabellenform ein und zeigt an einem Beispiel,
wie man die Ergebnisse von statistischen Tests
darstellen bzw. visualisieren kann.
Lothar Lemnitzer und Nils Diewald befassen sich in ihrem Beitrag in → Kapitel 22 [Korpusabfragen] mit der Abfrage und Analyse
von Korpusbelegen. Es werden grundlegende Konzepte von Abfragesystemen und Abfragesprachen für die Suche in Korpora vorgestellt. Diese Konzepte sollen helfen, die
einzelnen Abfragesprachen besser verstehen
und vergleichen zu können. Die Details und
die Möglichkeiten und Grenzen zweier als
Beispiel gewählter Abfragesprachen werden
im zweiten Teil anhand vieler Beispiele vorgeführt.
Miriam Morek führt in → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] am Beispiel des Gesprächsanalytischen Transkriptionssystems (GAT 2) in die gesprächsanalytische
Transkription ein. Transkription bezeichnet
den Prozess des Verschriftens gesprochener
Sprache und stellt einen zentralen Schritt der
Untersuchung mündlicher Kommunikation
dar. In diesem Kapitel wird erläutert, welchen
Zweck Transkripte im Forschungsprozess erfüllen und wie beim Transkribieren von Gesprächsaufzeichnungen vorgegangen wird.
Skizziert werden darüber hinaus auch Möglichkeiten der graphischen Repräsentation
von Multimodalität. So zeigen diese verschiedenen Kapitel nicht alle, sondern ausgewählte Methoden, die für die Erhebung und Aufbereitung von Sprachdaten für viele Studienarbeiten in der germanistischen Linguistik wichtig sind.
Teil VI und VII des Bandes geben Ihnen
schlussendlich einen Überblick darüber, welche Korpusressourcen es bereits für das Deutsche gibt und welche Werkzeuge für die empirische Sprachanalyse zur Verfügung stehen.
In Teil VI werden bestehende Korpora und
vor allem Korpussammlungen vorgestellt,
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die von großen Institutionen wie dem Leibniz-Institut für Deutsche Sprache, der BerlinBrandenburgischen Akademie der Wissenschaften oder von anderen Anbietern für die
Forschung bereitgestellt werden, meist im
Paket mit Abfragesprachen und Rechercheumgebungen – mehr zu diesen erfahren Sie
in → Kapitel 22 [Korpusabfragen].
Die unkompliziertesten und deshalb wohl
am häufigsten verwendeten Korpora sind die
Korpora geschriebener Sprache. In → Kapitel
24 [Korpora geschriebener Sprache] stellt Lothar Lemnitzer die wichtigsten Vertreter aus
der germanistischen Linguistik vor. Computerlinguistische Verfahren (→ Kapitel 30
[Werkzeuge automatische Sprachanalyse[)
und Annotationen bzw. Tagsets (→ Kapitel 14
[Annotationen]) sind vor allem anhand dieser
Daten entwickelt worden und sind auf diese
zugeschnitten. Bei den Korpora gesprochener
Sprache bildet das Transkript des Audiosignals (dazu → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription]) die Brücke für einen einfacheren, nämlich zeichenkettenbasierten
Zugang zu den Sprachdaten. Bei avancierteren Systemen sind Transkript und Audiosignal aligniert und gelegentlich mit Videoaufnahmen der Äußerungssituation verbunden,
sodass man mehrere Modi beobachten und
erforschen kann. Die wichtigsten Korpora
dieser Art stellt Thomas Schmidt in → Kapitel
25 [Korpora gesprochener Sprache] vor.
Wir betrachten Korpora der internetbasierten Kombination als einen eigenen Korpustyp, aus dem einfachen Grund, dass die
internetbasierte
Kommunikation
eine
Sprachgebrauchsdomäne mit einer charakteristisch eigenständigen sprachlichen und
strukturellen Merkmalhaftigkeit bildet. Ein
Großteil der internetbasierten Kommunikation wird im Medium der Schrift organisiert.
Die dahinterstehenden Kommunikationstechnologien und Kommunikationsumgebungen ermöglichen aber kommunikative
Sequenzen, die interaktional strukturiert sind
und daher (zumindest zu einem gewissen
Grad) mehr mit den Strukturen eines Gesprächs gemeinsam haben als mit denen monologischer Texte. Durch ihre Schriftlichkeit
weisen sie zugleich materiale und mediale
Qualitäten von Textformen auf, die sich von
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1. Einführung
den Qualitäten gesprochener Sprache unterscheiden. Dies schlägt sich in charakteristischen sprachlichen Ausformungen nieder. In
einigen der in Teil II vorgestellten Fallstudien
stehen deshalb Daten der internetbasierten
Kommunikation im Mittelpunkt der Untersuchung (→ Kapitel 3 [Fallstudie „OKAY“]
und → Kapitel 10 [Fallstudie „Emojis“]) oder
werden zumindest mitbedacht (→ Kapitel 6
[Fallstudie „Diskursmarker]“). Michael Beißwenger und Harald Lüngen stellen in → Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] die wichtigsten Vertreter von
Korpora internetbasierter Kommunikation
vor und skizzieren die Herausforderungen,
die sich beim Aufbau und der Nutzung solcher Sprachdatensammlungen in spezifischer
Weise stellen. Der letzte Teil des Bandes,
→ Teil VII, ist Werkzeugen gewidmet, die für
Sie hilfreich sein können, wenn Sie 1. selbst
Sprachdaten zusammenstellen und diese Daten verwalten und nutzen möchten oder
2. aus größeren Datensammlungen spezifisch
auf Ihre Forschungsfrage zugeschnittene
Samples von Sprachdaten auswerten und im
Hinblick auf eine Publikation angemessen
visualisieren wollen. Thomas Schmidt stellt
in → Kapitel 27 [Transkriptionswerkzeuge]
Werkzeuge für die Transkription gesprochener Sprache vor und schließt dadurch an das
methodisch ausgerichtete Kapitel → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription]
an. Transkriptionswerkzeuge sind spezialisierte Softwaretools für die Transkription und
Annotation von Audio- oder Videoaufzeichnungen gesprochener Sprache. Thomas
Schmidt erklärt einleitend, worin der Mehrwert solcher Werkzeuge gegenüber einfacher
Textverarbeitungssoftware liegt, und gibt
dann einen Überblick über grundlegende
Prinzipien und einige weitverbreitete Tools.
Am Beispiel der Editoren FOLKER und OrthoNormal demonstriert er den praktischen
Einsatz zweier Werkzeuge im Zusammenhang mit typischen Arbeitsabläufen eines
Korpusprojekts. Ebenfalls an ein konzeptuelles Kapitel, → Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] von Sandra Hansen
und Sascha Wolfer, schließt das gleichermaßen von Hansen und Wolfer verantwortete
Kapitel → 28 [Werkzeuge statistische Analy-
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19
se] zu Werkzeugen für die statistische Analyse an. In diesem Kapitel werden Werkzeuge
vorgestellt, die Sie bei der quantitativen Analyse der von Ihnen erhobenen Daten unterstützen können. Im Zentrum der Darstellung
steht dabei die in der Linguistik weitverbreitete Programmiersprache R sowie damit verbundene Entwicklungsumgebungen. Susanne Haaf stellt in → Kapitel 29 [Werkzeuge
Korpusanalyse] Werkzeuge und Plattformen
für die Verwaltung, Analyse und Auswertung von Korpusdaten vor. Die vorgestellten
Tools sind das Mittel der Wahl, wenn die von
großen Plattformen und Anbietern bereitgestellten Daten und Rechercheumgebungen
für Ihre Untersuchungen nicht hinreichen.
Das Spektrum reicht von einfachen Werkzeugen, die für genau eine Aufgabe etwa im Bereich der Annotation entwickelt wurden,
über einfache, aber leicht zu bedienende Korpusplattformen bis hin zu ausgereiften, umfangreichen, von der Bedienung her aber etwas anspruchsvolleren Plattformen, die man
sich auch als Werkzeugkisten vorstellen
kann. Am Anfang aber steht dabei die Wahl
zwischen verschiedenen Werkzeugkisten,
aus denen man sich dann die geeigneten
Werkzeuge heraussuchen kann. Diese wird
dadurch erleichtert, dass die Möglichkeiten
der jeweiligen Software am Beispiel einer
durchgängigen Fallstudie demonstriert werden. Auch in → Kapitel 30 [Werkzeuge automatische Sprachanalyse] von Andrea Horbach werden Werkzeuge für die Verarbeitung
von Sprachdaten vorgestellt. Insofern ergibt
sich eine Überschneidung zu → Kapitel 29
[Werkzeuge Korpusanalyse]. Die gemeinsame Lektüre beider Kapitel ist daher sehr zu
empfehlen. Das Kapitel → Kapitel 30 [Werkzeuge automatische Sprachanalyse] stattet
Sie mit mehr Hintergrundwissen aus der Welt
der Sprachtechnologie bzw. Computerlinguistik aus und befähigt Sie zu einer besseren
Einschätzung zur Qualität der Ergebnisse,
die Sie von einer automatischen Analyse und
Annotation von Korpusdaten erwarten können. Diese Qualität ist sowohl von der Art der
Daten, die analysiert werden sollen, abhängig
als auch von der Komplexität der Analysebzw. Annotationsaufgabe. In → Kapitel 31
[INCEpTION] beschreibt Marcel Fladrich die
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20
Einführung und Grundlagen
Software INCEpTION mit ihren wesentlichen Funktionen und stellt anschließend ein
forschungsbezogenes Nutzungsszenario am
Beispiel der Annotation literarischer Texte im
DFG-Projekt „Interaktionale Sprache bei Andreas Gryphius – datenbankbasiertes Arbeiten zum Dramenwerk aus linguistisch-literaturwissenschaftlicher Perspektive“ vor. Es
handelt sich um eine reichhaltige Software,
die als Plattform vor allem für große, ein
Team umfassende Annotationsprojekte geeignet ist und für diese kollaborative Form
des Arbeitens eine Vielzahl von nützlichen
Hilfsmitteln bereitstellt. Diese Hilfsmittel erleichtern und beschleunigen nicht nur viele
Arbeitsschritte, sondern vereinfachen auch
deren Überwachung. Die Lektüre der Kapitel
29 bis 31 kann mit der Lektüre des eher konzeptuellen Kapitels → Kapitel 14 [Annotation] zu Annotationen kombiniert werden.
Zu guter Letzt sei noch erwähnt, dass wir
die Autor*innen des Bandes gebeten haben,
eine Form geschlechtergerechter Sprache zu
verwenden und auf die durchgängige Verwendung des sogenannten generischen Maskulinums zu verzichten. Welche Mittel ihnen
dafür sinnvoll erschienen, war den Autor*innen überlassen. Innerhalb einzelner
Beiträge sollten die Formen des Genderns
einheitlich sein, über den Band hinweg sind
sie es nicht. Dies scheint uns aber auch am
besten den Sprachwandelprozess, in dem wir
uns gerade befinden, abzubilden und den
Präferenzen der einzelnen Autor*innen entgegenzukommen. Alle Beiträger*innen waren mit diesem Vorgehen einverstanden.
Vernetzung der Kapitel des Buches
und interessengeleitete Pfade durch dieses
Buch zu finden. Einige mögliche Lesepfade
haben wir bereits in dieser Einleitung skizziert. Im Zentrum sollten Ihre Forschungsfrage und Ihr Projekt stehen. Eine empirische
Studie durchzuführen verlangt immer, dass
man sich sowohl mit den Daten, die man erforschen möchte, als auch mit den geeigneten
Methoden sorgfältig auseinandersetzt und
sich in verschiedene Teilaspekte einarbeitet.
Trotzdem lohnt sich diese Investition, weil
man im besten Fall mit interessanten, intersubjektiv nachvollziehbaren Forschungsergebnissen belohnt wird. Deshalb möchten
wir Sie ausdrücklich dazu ermuntern, diese
Mühe auf sich zu nehmen. Wir freuen uns,
wenn es uns mit diesem Buch gelingt, Sie dabei in nützlicher Weise zu begleiten. Wir hoffen, dass Ihnen die Lektüre der einzelnen
Kapitel ebenso viel Vergnügen bereitet wie
uns das Verfassen und Zusammenstellen der
Texte.
Die Entstehung des Buches wäre ohne die
Mithilfe vieler Hände und Köpfe nicht möglich gewesen. In erster Linie gilt deshalb unser Dank den Autor*innen der Kapitel, die
unsere Fragen und Anmerkungen mit viel
Geduld und Verständnis beantwortet haben.
Die studentischen Hilfskräfte Hanna Hoebink, Kristin Katschak und Cathrin Pichler in
Essen sowie Dora Hinderer in Mannheim haben die fertigen Manuskripte noch einmal auf
Punkt und Komma geprüft. Auch ihnen gilt
unser Dank.
Schließlich wollen wir von Herzen dem
Lektorat des Verlags und besonders Frau Nadine Albert für die ebenso sachkundige wie
verständnisvolle Begleitung des Manuskripts
auf dem Wege zur Veröffentlichung danken.
Die Autor*innen der Beiträge und wir als
Herausgeber*innen haben zahlreiche Querverweise in die einzelnen Kapitel gesetzt, die
es Ihnen ermöglichen sollen, nicht-lineare
Essen, Berlin, Mannheim, 1. Dezember 2021
Michael Beißwenger, Lothar Lemnitzer und
Carolin Müller-Spitzer
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2. Methodische Grundlagen:
Empirisches Forschen in der germanistischen Linguistik
Der folgende Leitfaden bietet eine grundlegende Übersicht darüber, welche Schritte bei
der Konzeption und Durchführung einer empirischen Untersuchung in der germanistischen Linguistik zu beachten sind. Wir werden den grundlegenden Ablauf und die zugrunde liegenden Konzepte allgemein bzw. modellhaft beschreiben und sie anhand von
einfachen Beispielen illustrieren. Eine stärkere Ausgestaltung anhand von Beispielen zu
verschiedenen linguistischen Forschungsfragen und -feldern und damit auch mehr Illustrationen, wie die einzelnen Schritte für bestimmte Forschungsfragen umzusetzen sind,
finden Sie in den Fallstudien im → Teil III dieses Bandes.1 Detailliertere Ausführungen zu
den zentralen Konzepten des empirischen Arbeitens in der Linguistik finden Sie in → Teil
VI dieses Bandes. Weiterführende Literatur findet sich am Ende des Beitrags.
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Carolin Müller-Spitzer, Alexander Koplenig, Sascha Wolfer
1. Sprache empirisch untersuchen
1
Wenn wir einen Gegenstand mit wissenschaftlichen Maßstäben und Zielen empirisch
untersuchen wollen, dann müssen wir grundsätzlich anders verfahren, als wir dies durch
unser alltägliches Wahrnehmen und Handeln
gewohnt sind. Empirisch heißt zunächst „auf
Erfahrung beruhend“. Das bedeutet, empirische Untersuchungen verlangen, dass wir
geeignete Daten auffinden, erheben und dokumentieren. Diese Daten werden dann qualitativ oder quantitativ ausgewertet, um eine
Forschungsfrage zu beantworten oder um
etwas Interessantes über unseren Forschungsgegenstand herauszufinden. Quantitative
Verfahren haben zum Ziel, die Auswahl an
Daten, die für die Zwecke der Untersuchung
ausgewertet werden sollen (den sog. Datensatz), mit Hilfe von statistischen Verfahren
auszuwerten und dadurch Häufigkeiten des
Auftretens bestimmter Phänomene zu „messen“. Bei den qualitativen Verfahren werden
dagegen oft weniger standardisierte, eher
interpretative und hermeneutische („verste1
hende“) Methoden zur Datenanalyse angewandt. Welche Methode für ein konkretes
Untersuchungsvorhaben geeignet ist, ergibt
sich dabei immer aus dem Forschungsgegenstand sowie den Vorlieben und Vorkenntnissen der Forschenden.
Ein Beispiel für eine quantitative linguistische Studie ist die Untersuchung der Frage,
ob in den Jahren um 2010 mehr Anglizismen
verwendet wurden als um 1980, denn hier
handelt es sich um einen Mengenvergleich.
Um diese Forschungsfrage zu operationalisieren (d. h. messbar zu machen), muss man allerdings viele Faktoren der Untersuchung
festlegen, um eine präzise und für Dritte nachvollziehbare Anwendung der Frage auf die
Untersuchung der Daten zu ermöglichen. In
unserem Beispiel wären dazu zunächst u. a.
die folgenden Fragen zu klären: 1. Was sind
Anglizismen? Wie werden sie trennscharf von
anderen lexikalischen Elementen unterschieden? 2. Welche Datenbasis zieht man für den
Vergleich heran? Eine bestimmte Zeitschrift?
Verschiedene Texte zu unterschiedlichen Zeitabschnitten? Wenn Letzteres: Sind diese dann
Zu vielen der hier im Folgenden aufgeführten Begriffe (wie Boxplot, Usability-Test, Logfiles etc.) gibt es mittlerweile gute Wikipedia-Artikel auf www.wikipedia.de. Ob diese von genug Autor*innen erarbeitet und geprüft
wurden, können Sie anhand der Revisionshistorie der Artikel prüfen und danach entscheiden, ob sie zitierfähig sind. Eine weitere gute Quelle ist das „Internet-Lexikon der Methoden der empirischen Sozialforschung
(ILMES): http://wlm.userweb.mwn.de/Ilmes/.
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Einführung und Grundlagen
noch vergleichbar? 3. Welche Schlüsse kann
man aus dem Vergleich ziehen und welche
nicht? 4. Welche statistischen Maße werden
für den Vergleich herangezogen?
Wenn man diese Punkte geklärt hat, kann
man im besten Fall einen quantitativen Vergleich der Anglizismenverwendung in bestimmten Texten vornehmen. Eine eher qualitative linguistische Untersuchung in diesem
Zusammenhang wäre, ob sich Sprachteilnehmer*innen an der Verwendung von Anglizismen stören oder welche Funktionen Verwendungen von Anglizismen in einem konkreten
Text- oder Gesprächszusammenhang haben.
Auch hier muss natürlich die Forschungsfrage genau operationalisiert werden, z. B.:
1. Wie im letzten Beispiel: Was sind Anglizismen? 2. Was heißt „stören“? Wie könnte man
das, z. B. in strukturierten Interviews, messen? 3. Welche Sprachteilnehmer*innen sollen an der Untersuchung teilnehmen? Hier
gibt es also nicht unbedingt weniger Begriffe
zu schärfen, das Ziel der Untersuchung besteht aber eher in einer Bewertung, einer Interpretation der Daten und weniger im Zählen bestimmter Elemente. Wie Sie in den
verschiedenen Fallstudien dieses Bandes sehen werden, sind in der Linguistik die meisten Studien allerdings eine Mischung aus
quantitativen und qualitativen Herangehensweisen. Bei der Analyse von Sprache ist dabei
stets zu beachten, dass sprachliche Daten sehr
speziell verteilt sind: Wenige Wörter kommen im dokumentierten Sprachgebrauch
sehr häufig vor, sehr viele andere hingegen
sehr selten. Diese sog. Zipf-Verteilung (sehr
wenige Einheiten sehr häufig, sehr viele sehr
selten) bringt bestimmte systematische Herausforderungen mit sich, z. B. dass im Bereich
der niedrig-frequenten Wörter immer sehr
viel Fluktuation herrscht und sprachliche Daten, die in verschiedenen Zeiträumen erzeugt
bzw. erhoben wurden, somit schwer zu vergleichen sind (→ Kapitel 20 [Korpusdaten]
sowie → Kapitel 29 [Werkzeuge zur Korpusanalyse] in diesem Band).
Man könnte nun denken, dass Sprache
leicht empirisch zu untersuchen ist, weil wir
fast ständig von ihr umgeben sind. Wir sprechen mit unserem engsten Umfeld, schreiben
und lesen Nachrichten, telefonieren und rezi-
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pieren die Neuigkeiten der Welt über geschriebene oder gesprochene Sprache. Außerdem wissen wir, dass Unternehmen wie
Google oder Facebook sehr viele sprachliche
Daten speichern und analysieren, die über
ihre Plattformen ausgetauscht werden. Auch
die Forschungscommunity hat große digitale
Datensammlungen, sog. Korpora, zum geschriebenen und gesprochenen Deutsch aufgebaut (→ Kapitel 24 [Korpora geschriebener
Sprache], → Kapitel 25 [Korpora gesprochener Sprache] und → Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] in diesem
Band). In diese Ressourcen fließen allerdings
nur bestimmte sprachliche Daten ein: bei den
schriftlichen Korpora zum großen Teil Zeitungstexte, zu einem kleineren Teil Zeitschriften, Belletristik sowie Sprachverwendung in
der internetbasierten Kommunikation bzw. in
sozialen Medien. Auch bei den mündlichen
Korpora ist es beispielsweise schwierig, ungefilterte private Kommunikation zu erfassen.
Dass diese Ressourcen nicht die deutsche
Sprache abbilden, können Sie sich vielleicht
besser verdeutlichen, wenn Sie sich einmal Ihr
eigenes soziales Umfeld vor Augen führen:
Freund*innen, Familie, Dozierende, Ihre
Lehrer*innen aus der Schule. Versuchen Sie
sich eine große Gruppe von etwa 50 Personen
vorzustellen. Und nun überlegen Sie, wie viel
Sprache dieser Personen in linguistische Korpora einfließt. Ihre gesprochene Sprache vermutlich gar nicht, es sei denn, es sind Leute
dabei, die bewusst an linguistischen Datenerhebungen teilnehmen. Und auch dann wird
die üblicherweise private Kommunikation
der Forschung nicht oder nur sehr vereinzelt
zur Verfügung stehen. Ihre privaten Textnachrichten oder Posts in sozialen Medien fließen
auch nicht in linguistische Korpora ein, da sie
in der Regel auf den Seiten privatwirtschaftlicher Unternehmen ausgetauscht werden, auf
die die Forschung keinen Zugriff hat bzw. die
sie nicht ohne Weiteres im großen Stil auswerten darf. Andere alltagsnahe schriftliche Erzeugnisse wie Einkaufszettel oder E-Mails
sind ebenfalls nicht in großem Stil in linguistischen Korpora verfügbar. Genauso wenig
die schriftlichen Arbeiten aus der Schule oder
der Universität, es sei denn, dafür wurde ein
gesondertes Einverständnis abgegeben. Nur
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2. Grundlagen
die sprachlichen Daten, die ihr Umfeld für die
Öffentlichkeit formuliert und die dann in Organen wie Tageszeitungen, Zeitschriften oder
Blogs veröffentlicht werden, stehen der linguistischen Forschung zur Verfügung, d. h. nur
wenn Sie eine/n Journalist*in oder Wissenschaftler*innen in Ihrem Umfeld haben, ist
deren/dessen Sprache potentieller Gegenstand linguistischer Forschung. Das ist insofern unbefriedigend, als spontane Äußerungen in alltagsnahen Situationen für viele
Bereiche der linguistischen Forschung von
besonderem Interesse sind. Im alltäglichen
Sprachgebrauch findet der größte Teil der
Sprachdynamik statt, d. h. hier haben die
sprachliche Variation und der sprachliche
Wandel ihren Ausgangspunkt und ihren Sitz:
Unterschiedliche Generationen sowie Menschen mit unterschiedlichen Familiensprachen und sprachlichen Repertoires kommunizieren miteinander, Kinder erwerben die
Sprache, Menschen versuchen sich durch
Sprache gegenseitig zu beeindrucken, Konflikte werden sprachlich ausgehandelt usw.
Umso mehr muss man hinschauen, welche
sprachlichen Daten in welcher Menge man
tatsächlich empirisch untersuchen kann. Zumeist möchte man nämlich in der empirischen Forschung nicht nur eine Aussage über
die erhobenen bzw. analysierten Daten treffen, sondern diese Aussage auch generalisieren, d. h. von den in einem untersuchten Datensatz beobachteten oder gemessenen
Verhältnissen auf die Verhältnisse in einem
ganzen Bereich der Sprachverwendung rückschließen, der größer ist als der Datensatz
selbst – zum Beispiel auf die Sprachverwendung in privaten WhatsApp-Interaktionen
oder die Besonderheiten gesprochener Sprache. Die relevanten Begriffe in diesem Kontext sind interne Validität und externe Validität.
In diesem Kontext liest man oft von „repräsentativen Stichproben“, welche vermeintlich
Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit ermöglichen sollen. Generell (und insbesondere für sprachliche Daten) ist ein Reden über
Repräsentativität von Stichprobenuntersuchungen nur mit großer Vorsicht angebracht,
denn die hohen Anforderungen an solche
Datensätze sind in der Praxis nur in den seltensten Fällen auch wirklich erfüllt. Ein illus-
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23
tratives nicht-linguistisches Beispiel ist hier
die bekannte „Sonntagsfrage“, wenn in den
Medien darüber berichtet wird, dass in einer
repräsentativen Umfrage 1000 Deutsche nach
ihrer Wahlabsicht bei der nächsten Bundestagswahl telefonisch befragt wurden. Dabei
liegt es in der Natur der Sache, dass die Teilnahme an einer solchen Umfrage freiwillig
ist. Was ist nun aber mit all jenen Angerufenen, die nicht teilnehmen möchten? Daraus
folgt, dass die Umfrage lediglich repräsentativ für all jene Personen sein kann, die überhaupt an Umfragen teilnehmen. Doch auch
das lässt sich weiter einschränken, insofern
die Umfrage nur für Personen repräsentativ
sein kann, die überhaupt ein Telefon besitzen.
Und was ist mit Insassen z. B. von Gefängnissen? Die Liste erforderlicher Einschränkungen, unter denen die Antworten auf die
„Sonntagsfrage“ repräsentativ die aktuelle
Parteienpräferenz in der Gesamtheit der
Wahlberechtigten widerspiegeln, ließe sich
beliebig erweitern.
Bezogen auf unseren Forschungsgegenstand, die deutsche Sprache, bedeutet das im
Umkehrschluss, dass, wenn man beispielsweise einer Untersuchung zur deutschen Zeitungssprache nur überregionale Zeitungen
(z. B. im Deutschen Referenzkorpus, → Kapitel 24 [Korpora geschriebener Sprache] in
diesem Band) zugrunde legt, man strenggenommen nur etwas über die überregionale
Zeitungssprache herausfinden kann. Will
man aus dieser Datengrundlage auf das
‚schriftliche standardnahe Deutsch’ schließen, muss man genau begründen, warum
man meint, dass man dies tun kann. Genauso
kann man von einem Korpus zum gesprochenen Deutsch wie FOLK (Forschungs- und Lehrkorpus Deutsch, → Kapitel 25 [Korpora gesprochener Sprache] in diesem Band) nicht
Rückschlüsse auf ‚das gesprochene Deutsch’
ziehen, da – wie Sie sich anhand Ihres sozialen Umfelds deutlich machen können – der
größte Teil der gesprochenen Sprache der
Forschung nicht zur Verfügung steht.
Das soll nicht heißen, dass Sprache nicht
empirisch zu erforschen ist. Im Gegenteil: Sie
werden allein in diesem Band viele Beispiele
finden, wie das gewinnbringend funktionieren kann. Ein wesentlicher Bestandteil solider
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Einführung und Grundlagen
empirischer Arbeit ist aber, genau hinzuschauen, welche Daten man untersucht und
wie man sie interpretieren kann. Doch kommen wir nun zu dem Schritt, der am Anfang
jeder empirischen Untersuchung stehen sollte, nämlich zur Formulierung der Forschungsfrage.
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2. Formulierung und Präzisierung
der Forschungsfrage
Jedes empirische Projekt beginnt mit einer
Frage. Je genauer diese Frage formuliert
wird, desto einfacher wird es, die empirische
Studie weiter auszuarbeiten. Karl Popper
(1994) illustrierte das folgendermaßen: Der
Aufforderung „Beobachten Sie!“ kann man
nur sinnvoll nachkommen, wenn man weiß,
was man beobachten soll. Setzt man sich beispielsweise in ein Klassenzimmer und beobachtet die Wortmeldungen der Schüler*innen
einer vierten Klasse im Deutschunterricht,
wird man bei der Beobachtung nur dann Regularitäten erkennen, wenn man zuvor eine
Frage bzw. ein beobachtungsleitendes Erkenntnisinteresse formuliert hat. Ungesteuerte bzw. ungeleitete Beobachtungen werden
keine belastbare Grundlage für einen Erkenntnisgewinn sein. Popper vertritt daher
die These: „ohne Problem keine Beobachtung.“ Wenn wir zu neuen Erkenntnissen
gelangen möchten, sollte man sich vorher
möglichst präzise Fragen stellen (vgl. Popper
1994, S. 19–20) – zum Beispiel diese: Melden
sich Mädchen häufiger als Jungen? Hängt die
Menge der Wortmeldungen damit zusammen, wie weit vorne die Kinder sitzen? Sind
die Wortmeldungen der Jungen in der Klasse
länger als die der Mädchen? Nach unserer
eigenen Erfahrung wird dieser Punkt im empirischen Forschungsprozess häufig unterschätzt. Da jedoch alle weiteren Schritte einer
empirischen Untersuchung von der Forschungsfrage, dem damit verbundenen Forschungsziel und den entsprechenden Hypothesen abhängen, ist es besonders wichtig,
diesem Punkt einen entsprechenden Stellenwert einzuräumen:
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Manche Studie krankt daran, daß irgendetwas in einem sozialen Bereich untersucht
werden soll, ohne daß das Forschungsziel
auch nur annähernd klar umrissen wird.
Auch mangelt es häufig an der sorgfältigen,
auf das Forschungsziel hin abgestimmten
Planung und Auswahl des Forschungsdesign, der Variablenmessung, der Stichprobe
und des Erhebungsverfahrens. Das Resultat
unüberlegter und mangelhaft geplanter empirischer ‚Forschung’ sind nicht selten ein
kaum noch genießbarer Datensalat und aufs
äußerste frustrierte Forscher oder Forscherinnen. (Diekmann 2011, S. 187)
Zur Formulierung der Forschungsfrage gehört also auch, sich klar darüber zu werden,
welche Daten zur Beantwortung dieser Frage
erhoben werden müssen oder wie vorhandene Daten aufbereitet werden können, damit
die relevanten Merkmale entsprechend gemessen, d. h. operationalisiert, werden können, so wie wir es oben für das Anglizismenbeispiel skizziert haben.
3. Operationalisierung
Wenn die Forschungsfrage präzisiert und damit die theoretische Konzeption der Untersuchung geklärt ist, muss entschieden werden,
wie man die einzubeziehenden Merkmale
messen will. Merkmale werden in diesem
Kontext Variablen genannt. Illustriert an einem Beispiel: Ein Projektteam, das ein neues
Onlinewörterbuch entwickelt hat, möchte
untersuchen, wie dieses Wörterbuch für
Nutzer*innen zu benutzen ist. Zu diesem
Zweck soll in einem Labor ein sogenannter
Usability-Test gemacht werden. Ein Usability-Test dient allgemein dazu, die Gebrauchstauglichkeit einer Soft- oder Hardware mit
potenziellen Benutzer*innen zu überprüfen;
dazu werden die Versuchspersonen veranlasst, mit dem Testobjekt, d. h. in diesem Beispiel mit dem neuen Onlinewörterbuch, typische Aufgaben zu lösen. Dabei wird geprüft,
an welchen Stellen Probleme bei der Benutzung auftreten, z. B. dass ein/e Benutzer*in
die passende Suchoption nicht findet, sich im
Wörterbuch nicht hinreichend gut und
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2. Grundlagen
schnell orientieren kann oder nicht zu einem
früher angeschauten Artikel zurückfindet.
Für das neue Onlinewörterbuch sollen in der
späteren Datenanalyse diejenigen Proband*innen, die schon viele Typen von
Sprachwörterbüchern benutzt haben, von
denjenigen unterschieden werden, die eher
als unerfahrene Nutzer*innen eingeordnet
werden können. Die entsprechende Variable
könnte man hier also „Erfahrene Benutzer*in“
nennen, welche dann für jede der Versuchspersonen die Variablenausprägung „ja“ bzw.
„nein“ beinhalten soll. Gleichzeitig muss bei
der Planung der Studie überlegt werden, wie
diese Erfahrenheit bzw. Unerfahrenheit gemessen werden kann. Würden die Forscher*innen beispielsweise vor dem Usability-Test eine Frage stellen wie: „Welche Wörterbücher haben Sie schon einmal benutzt?“
und davon ausgehen, dass die Proband*innen
dann in ein freies Textfeld die von ihnen genutzten Wörterbuchtypen (z. B. Allgemeinwörterbuch, Fachwörterbuch, Spezialwörterbücher usw.) eintragen, könnten sie eine
unangenehme Überraschung erleben. Wenn
die Proband*innen in das Textfeld nämlich
einfach nur „Langenscheidt“ oder „Duden“
eintragen, d. h. nur den Namen des Verlags
und nicht des Wörterbuchtyps oder eines
konkreten Wörterbuchprodukts (wie wir es
einmal in einer Pilotstudie erfahren durften),
dann kann man die Erfahrenheit hinsichtlich
verschiedener Typen von Sprachwörterbüchern nicht angemessen operationalisieren.
In diesem Fall ist es also besser, wenn eine
feste Liste von Typen vorgegeben und zusätzlich vielleicht ein Freitextfeld eingebaut wird
für jene Proband*innen, die noch mehr Informationen angeben wollen.
Auch bei dem oben eingeführten Anglizismenbeispiel ist eine Operationalisierung
nicht so einfach wie vielleicht zuerst gedacht.
Allein schon die Frage, was genau man als
Anglizismus zählt, ist nicht trivial zu beantworten und bedarf einer genauen Reflexion
des mit der Untersuchung verfolgten Erkenntnisinteresses: Sollen beispielsweise Hybride wie „Musikdownload“ oder „abspacen“ als echte Anglizismen betrachtet
werden? Wie ist es mit Scheinanglizismen
wie „Handy“ oder „Beamer“? Auf der einen
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Seite sind Letztere linguistisch gesehen keine
Entlehnungen, sollten aber vielleicht bei der
Untersuchung englischsprachiger Elemente
in der deutschen Sprache nicht ausgeschlossen werden. Zum anderen muss die Frage
geklärt werden, wie man die verschiedenen
Token, also einzelne Vorkommen von Wörtern, einzelnen Typen zuordnet. Die folgenden drei Belege zum Wort „Rafting“ veranschaulichen dieses Problem:
• „Fastenwandern im Frankenwald, Sennerin auf der österreichischen Alm, river rafting in Kanada („nie wieder, lebensgefährlich!“).“ (Die Zeit, 09.07.1998; Monika
Putschögl, S. 12)
• „Was erwartet den Gast sonst noch in Bad
Hausen? Folgendes: mountain climbing
beziehungsweise biking, river rafting, hiking, bird watching, mushroom searching,
freebenching, freshair snapping, original
candlelight brotzeiting sowie Schmei sniffing.“ (Süddeutsche Zeitung, 01.09.2003;
Das Streiflicht, S. 1)
• „Abseits der Skipisten warten Hunderte
Kilometer Loipen, Winterreiten und Schneeschuhwandern, Snowtubing und -rafting
im Schlauchboot in Flachau, eine sechs Kilometer lange Rodelbahn in Radstadt oder
auch eine romantische Pferdeschlittenfahrt
zur Filzmooser Hofalm.“ (Niederösterreichische Nachrichten, 18.01.2010; Sonnenskilauf in der Sportwelt, S. 28)
Sollen alle diese Belege zu „Rafting“ gezählt
werden? Oder sollte man unterschiedliche Typen ansetzen wie „Riverrafting“ und „Snowrafting“? Dies sind typische Fragen, die bei der
Operationalisierung der Forschungsfrage geklärt werden müssen.
4. Erhebungsdesign
Mit dem Erhebungsdesign wird der zeitliche
Modus der Datenerhebung spezifiziert. Für
linguistische Untersuchungen gilt dabei, dass
mit Erhebungszeitpunkt nicht der Zeitpunkt
der Untersuchung gemeint ist, sondern der
Zeitpunkt der Produktion der erhobenen Daten. Wenn Forscher*innen beispielsweise Tex-
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26
Einführung und Grundlagen
te aus dem Nachrichtenmagazin „Der Spiegel“ aus den Jahren 1947, 1957 und 1967
untersuchen, dann interessiert nicht, ob sie
diese Untersuchung 2012, 2013 oder 2017 machen, sondern natürlich der Zeitpunkt oder
Zeitraum, in dem die sprachlichen Daten entstanden sind. Dabei werden hinsichtlich des
zeitlichen Modus zwei grundsätzliche Arten
von Erhebungsdesigns unterschieden:
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• Querschnittsdesign
• Längsschnittdesign
Ein Querschnittsdesign bezeichnet eine Datenerhebung, bei der zu einem bestimmten Zeitpunkt oder in einer kurzen Zeitspanne eine
einmalige Erhebung mit beliebig vielen Entitäten (also Proband*innen, Korpora oder Teilen
von Korpora, sog. Subkorpora, usw.) vorgenommen wird. Eine Querschnittserhebung
erlaubt damit den Vergleich verschiedener
Entitäten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Individuelle Veränderungen über die Zeit können auf diese Weise nicht gemessen werden.
Ein typisches nicht-linguistisches Beispiel ist
wieder die weiter oben angesprochenen Sonntagsfrage: „Welche Partei würden Sie wählen,
wenn am Sonntag Bundestagswahl wäre?“
Hier werden zu einem bestimmten Zeitpunkt
verschiedene Wähler*innen zu ihrer Wahlabsicht befragt. Ein weiteres Beispiel wäre eine
Studie zum quantitativen Vergleich von Anglizismen in unterschiedlichen Ressorts des
„Spiegel“ aus einem Jahr (z. B. Wirtschaft vs.
Gesellschaft) oder der Vergleich zweier Subkorpora (bspw. internetbasierte Kommunikation vs. überregionale Printzeitung) hinsichtlich der Menge verwendeter Anglizismen zu
einem Zeitpunkt (bzw. einem kurzen Zeitraum, der aber nicht im zeitlichen Verlauf, sondern als eine Stichprobe untersucht wird).
Studien im Längsschnittdesign werden
noch einmal unterschieden in ein Trend- bzw.
Paneldesign. Von einem Trenddesign spricht
man, wenn mehrere Querschnittserhebungen
zum gleichen Thema zu mehreren Zeitpunkten durchgeführt wurden und diese zu einem
Trend zusammengefasst werden. Genauer:
2
Bei einem Trenddesign werden 1. die Werte
der gleichen Variablen zu 2. mehreren Zeitpunkten mit 3. unterschiedlichen Stichproben, d. h. unterschiedlichen Proband*innen
oder Subkorpora, erhoben. Um bei dem
nicht-linguistischen Fallbeispiel von oben zu
bleiben: Eine solche Trendstudie wäre die
Entwicklung der Antworten zur Sonntagsfrage über einen bestimmten Zeitraum, z. B.
über ein Jahr. Illustriert an der oben skizzierten quantitativen Anglizismenstudie: Wenn
man beispielsweise in jedem Jahr im „Spiegel“ die Anzahl der Anglizismen im Wirtschaftsteil analysiert, kann man von einem
Trenddesign sprechen. Ein Beispiel für eine
Untersuchung von Anglizismen im Trenddesign bietet Eisenberg (2013). Auch die Fallstudie von Wolfgang Imo (→ Kapitel 6 [Fallstudie: „Diskursmarker“] in diesem Band) kann
diesem Typ zugeordnet werden. Imo untersucht die Verwendung von Diskursmarkern
im 19. Jahrhundert (anhand einiger Werke
von Theodor Fontane) und in der Gegenwart
(anhand von Korpora der gesprochenen
Sprache und der internetbasierten Kommunikation).
Im Unterschied zum Trenddesign werden
im Paneldesign die 1. Werte der gleichen Variablen zu 2. unterschiedlichen Zeitpunkten,
aber mit 3. der gleichen Stichprobe, d. h. den
gleichen Personen, erhoben. Dieser formal
geringfügige Unterschied ist in der Praxis
sehr bedeutsam. Denn anders als beim Trenddesign können bei Panelerhebungen Entwicklungen auf individueller Ebene nachvollzogen werden. Allerdings ist eine Panelerhebung
auch ungleich aufwendiger. Es muss viel Zeit
darin investiert werden, Kontakt zu den
Proband*innen zu halten und dafür zu sorgen, dass sie für viele Panelwellen, wie die
einzelnen Erhebungen im Paneldesign genannt werden, zur Verfügung stehen.
Ein Beispiel für eine große nicht-linguistische Panelerhebung in Deutschland ist die
des Nationalen Bildungspanels (National
Educational Panel Study, NEPS6619738472)
zu Bildungsverläufen in Deutschland. Ziel
dieser sehr umfassenden Studie ist es, Längs-
https://www.neps-data.de/ sowie eine kurze Beschreibung unter https://de.wikipedia.org/wiki/Nationales_Bildungspanel.
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2. Grundlagen
schnittdaten unter anderem zu Kompetenzentwicklungen, Bildungsprozessen oder Bildungsentscheidungen über die gesamte
Lebensspanne zu erheben. Die NEPS-Studie
umfasst sechs Kohorten, die in unterschiedlichen Lebensphasen starten und jeweils über
einen längeren Zeitraum begleitet werden.
Die Fallstudie von Sandra Schwinning und
Miriam Morek zur Wirkung einer bestimmten
Maßnahme sprachlicher Förderung bei Schülern (→ Kapitel 8 [Fallstudie „Sprachliche Förderung“] in diesem Band) kann als ein Beispiel für ein Paneldesign angesehen werden.
Einer festen Gruppe von Proband*innen wurde zunächst eine Aufgabe für das Erkennen
einer bestimmten syntaktischen Konstruktion
vorgelegt, in einem zweiten Schritt wurden
diese in der Ausgangsaufgabe gefundenen
Konstruktionen systematisiert und in einem
dritten Schritt mussten die Proband*innen
das Wissen in einer Produktionsaufgabe anwenden. Eine Intervention, deren Wirkung
untersucht werden soll, wurde bei der Versuchsgruppe angewendet, bei der Kontrollgruppe nicht.
Trend- und Paneldesignstudien sind beispielsweise auch notwendig, wenn der Spracherwerb von Kindern oder erwachsenen Lernenden untersucht werden soll, denn auch hier
geht es immer um eine Entwicklung entweder
im individuellen Verlauf oder über bestimmte
Alters- oder Lernentwicklungsschritte.
In der Linguistik werden Untersuchungen
auch oft als synchron oder diachron bezeichnet.
Synchrone Betrachtungen analysieren Sprache zu einem Zeitpunkt und sind somit am
ehesten mit einem Querschnittsdesign vergleichbar (wenn sie verschiedene Entitäten
miteinander vergleichen). Diachrone Studien
beziehen immer die zeitliche Dimension mit
ein, was auch ein definitorisches Merkmal
einer Längsschnittstudie ist.
5. Arten von Forschungsdesigns
hinsichtlich der Varianzkontrolle
Mit der Entscheidung für ein Quer- oder
Längsschnittdesign wird festgelegt, ob im
Studiendesign eine zeitliche Dimension berücksichtigt wird. Bei der Planung einer em-
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27
pirischen Untersuchung ist noch ein weiterer
Aspekt zu berücksichtigen, der sich auf die
Bildung von Vergleichsgruppen und die Art
der Aufteilung von Proband*innen auf diese
Vergleichsgruppen bezieht. Dieser Aspekt
wird auch als Varianzkontrolle (Diekmann
2011, S. 329) bezeichnet. Dabei werden drei
Arten von Designs unterschieden:
• Experimentelle Designs,
• Quasiexperimentelle Designs,
• Ex-post-facto-Designs.
In einem experimentellen Design werden
mindestens zwei Gruppen gebildet, wobei
diese Gruppen nach einem Zufallsverfahren
gebildet werden (‚Randomisierung’) und die
unabhängige Variable von den Forschenden
manipuliert wird. Die Begriffe „unabhängige“ und „abhängige Variable“ beziehen sich
auf die Position in der Hypothese. Allgemein
gesagt ist die unabhängige Variable die generierte (Experiment) oder vorgegebene (Expost-facto Design) Variable. Die abhängige
Variable ist die Variable, die als abhängig davon berechnet wird, d. h. der Messwert, der in
der Studie interessant ist. Ein typisches nichtlinguistisches Beispiel sind Medikamententests, in denen die unabhängige Variable
(Medikament oder Placebo) von den Forschenden festgelegt wird und die Proband*innen per Zufall einer Gruppe (der Versuchs-/Stimulusgruppe bzw. der Kontrollgruppe) zugeordnet werden. Die Stimulusgruppe erhält in dem Fall das Medikament,
die Kontrollgruppe bekommt ein Placebo –
die Proband*innen wissen typischerweise
nicht, in welcher Gruppe sie sich befinden.
Die abhängige Variable wäre in diesem Fall
der Grad, zu welchem sich der Gesundheitszustand der Proband*innen im Vergleich der
beiden Gruppen verändert. Ein Beispiel aus
dem Bereich der Wörterbuchbenutzungsforschung für eine experimentelle Untersuchung
zeigt die Fallstudie in → Kapitel 9 [Fallstudie
„Wörterbücher“] in diesem Band, in der die
Studierenden per Zufall in unterschiedliche
Versuchsbedingungen eingeteilt wurden.
Eine berühmte experimentelle Studie ist die
Priming-Studie der Psycholog*innen Bargh,
Chen und Burrows (1996). In dieser Studie
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Einführung und Grundlagen
wurden New Yorker Studierende gebeten, aus
einer Reihe von fünf Wörtern Vier-Wort-Sätze
zu bilden. Unabhängige Variable war die
Gruppenzuordnung der Proband*innen: Die
eine Gruppe hatte dabei Wörter zur Verfügung, die (in den USA) mit Alter assoziiert
werden, z. B. „grau“, „vergesslich“ oder „Florida“, der anderen Gruppe standen neutrale
Wörter zur Verfügung. Danach folgte der für
die Forscher*innen interessante Teil des Experiments: Die Versuchspersonen wurden dabei
beobachtet, wie lange sie brauchten, um in
einen anderen Raum zu gehen (die abhängige
Variable). Dabei wurde in der Studie gezeigt,
dass die Teilnehmenden, die durch die spezielle Wortauswahl eher auf das Thema Alter
gerichtet waren, auch langsamer gingen. Dieser Effekt wurde als „Florida-Effekt“ bekannt.
Bargh et al. führten das langsamere Gehen auf
Priming zurück, d. h. dass durch subtile Beeinflussungen wie stimmungserzeugende Wörter implizite Gedächtnisinhalte aktiviert werden können, die das Verhalten beeinflussen.3
Allerdings konnte diese berühmte Studie später nicht reproduziert werden (Doyen et al.
2012), was zu einer großen Fachdiskussion um
die Replizierbarkeit von sozialpsychologischen Studien führte.4 Die bereits oben erwähnten Fallstudie zur Sprachdidaktik und
Sprachförderung (→ Kapitel 8 [Fallstudie
„Sprachliche Förderung“] in diesem Band)
und zur Wörterbuchbenutzungsforschung (→
Kapitel 9 [Fallstudie „Wörterbücher“] in diesem Band) sind Beispiele für experimentelle
Designs mit (mindestens) einer unabhängigen
und einer abhängigen Variable.
Für ein quasiexperimentelles Design gelten die gleichen Voraussetzungen wie für ein
Experiment, nur mit dem Unterschied, dass
die Bedingungen nicht zufällig verteilt werden. D. h. die Vergleichsgruppen werden
zwar explizit und meist im Vorhinein im Rahmen der Untersuchungsplanung festgelegt,
jedoch werden die Teilnehmer*innen den Vergleichsgruppen nicht zufällig zugewiesen.
Ein Beispiel für ein solches Design im Bereich
der Linguistik könnte eine Untersuchung zu
3
4
der Forschungsfrage sein, ob die Neuregelung der deutschen Orthographie in den Versionen 1996 bzw. 2006 zu einem einheitlicheren oder uneinheitlicheren Schreibgebrauch
im Bereich der Groß- und Kleinschreibung
geführt hat. Die unabhängige Variable ist
dann der Zeitraum vor vs. nach der offiziellen
Einführung der neuen Rechtschreibung (je
nach Fokus der Untersuchung entweder 1996
oder 2006), abhängige Variablen wären die
Frequenz und Vielfalt der nach alter und nach
neuer Rechtschreibung geschriebenen Formen im Bereich der Groß- und Kleinschreibung, die von den gültigen Normen abweichen. Als ein Beispiel für ein quasiexperimentelles Design kann die Fallstudie
von Beißwenger und Pappert (→ Kapitel 10
[Fallstudie „Emojis“] in diesem Band) angesehen werden. Die beiden Autoren untersuchen den Einsatz von Emojis zum höflichen
Handeln. Ausgewertet wird der Gebrauch
von Emojis in den Beiträgen der Studierenden, die in einer Spielumgebung zu einem
bestimmten Zeitpunkt eine bestimmte Rolle
innehatten. Hier ist allerdings einschränkend
anzumerken, dass es nur eine Versuchsgruppe und keine Kontrollgruppe gab.
Ein Ex-post-facto-Design ist ein Forschungsdesign ohne zufällige Zuordnung zu
experimentellen Bedingungen und ohne Manipulation der unabhängigen Variablen, d. h.,
Gruppen von Proband*innen werden unterschieden auf Grund von Merkmalen, die
auch schon vor der Untersuchung existierten
und unabhängig von der Untersuchung weiterbestehen. Dieses Design ist sehr üblich in
Bezug auf Untersuchungen, die den Einfluss
sozio-ökonomischer oder sozio-demografischer Faktoren auf Erziehung, Schulbildung
oder beruflichen Erfolg untersuchen wollen.
Auch viele linguistische Untersuchungen, die
z. B. sprachliche Eigenschaften bestimmter
Bevölkerungs- oder Berufsgruppen untersuchen wollen, sind dem Ex-post-facto-Design
zuzuordnen, denn die Proband*innen waren
schon vor der Erhebung Übersetzer*innen,
Sprachwissenschaftler*innen oder Studieren-
S. Stangl, W. (2019). Stichwort: ‚Florida-Effekt’. Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik.
WWW: https://lexikon.stangl.eu/10246/florida-effekt/.
S. https://en.wikipedia.org/wiki/Replication_crisis.
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2. Grundlagen
de und werden es auch danach sein. Ein ähnliches Beispiel ist die Untersuchung des
Sprachgebrauchs von Deutsch-Muttersprachler*innen vs. Deutsch-als-Fremdsprache-Lernenden. Diese werden vor und nach
einer Studie über diese Eigenschaft verfügen.
Anders bei Medikamententests: Die Zugehörigkeit zu einer Versuchs- bzw. Kontrollgruppe sind Variablen, die nur im Kontext einer
Studie bestehen, weder davor noch danach.
Ein Beispiel hierfür ist die Fallstudie von
Ziegler und Schmitz zu „Metropolenzeichen“
(→ Kapitel 4 [Fallstudie „Metropolenzeichen“] in diesem Band). In der dort dargestellten Studie wurden u. a. Anwohner*innen
bestimmter Stadtteile in Interviews zu ihrer
Einstellung dazu befragt, wie sie es finden,
dass (viele) Beschriftungen und andere Zeichen in ihrer Wohnumgebung mehrsprachig
sind. Die Befragten wurden danach unterschieden, ob sie einen Migrationshintergrund
haben oder nicht, d. h. nach einer Eigenschaft,
die sie unabhängig von der Studie hatten.
6. Erhebungsmethode
In der empirischen Sozialforschung werden
vier Erhebungsmethoden unterschieden, die
grundsätzlich auch in der empirischen linguistischen Forschung Anwendung finden:
• Befragung (persönlich, telefonisch, schriftlich)
• Beobachtung
• Inhaltsanalyse
• Verhaltensspuren.
Neben dieser Einteilung, die in verschiedene
Arten von Erhebungsmethoden unterscheidet, werden als Gruppen meist die reaktiven
Verfahren von den nichtreaktiven unterschieden. Nichtreaktive Verfahren sind solche, bei
denen eine empirische Untersuchung ohne
Wissen des Untersuchungsobjektes durchgeführt wird, reaktive dementsprechend das
Gegenteil, also Untersuchungen, bei denen
das Untersuchungsobjekt weiß, dass es untersucht wird. Eine Befragung ist somit ein Beispiel für eine reaktive Methode, da die Interviewsituation die Antwortreaktionen beein-
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flussen kann, weil die Befragten natürlich
wissen, dass sie befragt werden. Diekmann
(2011, S. 195–196) gibt zur allgemeinen Unterscheidung reaktiver und nichtreaktiver Verfahren ein anschauliches Beispiel: Wenn man
die Ernährungsgewohnheiten von Haushalten per Umfrage ermittelt, handelt es sich um
eine reaktive Methode. Untersucht man dagegen mit der gleichen Zielsetzung die Haushaltsabfälle, so ist die Erhebungsmethode
nichtreaktiv. Die Stärke von nichtreaktiven
Verfahren liegt darin, unverfälschte Ergebnisse und Daten über echtes Verhalten zu liefern.
Gleichzeitig sind die Möglichkeiten zum Einsatz solcher Verfahren stark eingegrenzt, da
die Forscher*innen nur an wenigen Stellen
Kontrolle über den Prozess haben. Ein Beispiel für ein nichtreaktives Verfahren aus dem
Bereich der Erforschung der Benutzung lexikalisch-lexikografischer Ressourcen ist die
Analyse von Logfiles. Logfiles in dem uns
hier interessierenden Sinne sind Dateien, in
denen Daten zum Umgang von Benutzer*innen mit einer Softwareanwendung automatisch protokolliert werden. Logfiles spielen eine zentrale Rolle zum Beispiel bei Formen internetbasierter Kommunikation, zum
Beispiel Chats. Im Logfile hält die Software
die von den Benutzer*innen ausgetauschten
Kommunikationsbeiträge vor. Für die datengestützte Analyse der Sprachverwendung
und der Interaktionsgestaltung in Chats, Foren und anderen Anwendungen bilden Logfiles eine wichtige Grundlage. Korpora internetbasierter Kommunikation wie z. B. das
Dortmunder Chat-Korpus (vgl. → Kapitel 26
[Korpora internetbasierter Kommunikation]
in diesem Band) umfassen aufbereitete
Sammlungen solcher Dateien. Logfiles erlauben interessante Untersuchungen zu den
darin dokumentierten Beiträgen und Beitragsverläufen. Sie erlauben es aber nicht
ohne Weiteres, die Sprachverwendung der
Benutzer*innen in Abhängigkeit zu deren Bildungsstand, Geschlecht, sprachlichen Repertoires zu analysieren, da diese Daten – es sei
denn, sie werden von den Benutzer*innen in
ihren Beitragen explizit thematisiert – nicht
mitprotokolliert werden. Dies bedeutet, dass
für viele Forschungsfragen, bei denen zur Beantwortung zum Beispiel Hintergrundinfor-
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Einführung und Grundlagen
mationen zu den Proband*innen erhoben
werden müssen, keine nichtreaktiven Verfahren zur Datenerhebung zur Verfügung stehen
(vgl. Trochim 2006).
Die bereits oben erwähnte Fallstudie von
Beißwenger und Pappert (→ Kapitel 10 [Fallstudie „Emojis“] in diesem Band) ist ein typisches Beispiel für ein nicht-reaktives Verfahren. Die Studierenden, die an dem dort
dargestellten Spiel teilnahmen, gaben zwar
bewusst ihre Zustimmung zur Verwendung
der Daten zu Forschungszwecken, waren sich
aber nicht über den in der Fallstudie dargestellten Forschungszweck bewusst bzw. wurden nicht darüber informiert. Auch die meisten korpusbasierten Untersuchungen sind in
diesem Sinne nichtreaktiv. Als Beispiel sei
hier nur die Fallstudie von Storrer und Herzberger genannt (→ Kapitel 3 [Fallstudie
„OKAY“] in diesem Band). Ein in diesem Zusammenhang besonders interessantes Beispiel stellt die Fallstudie in → Kapitel 7 [Fallstudie „Emotion“] in diesem Band über
Einstellungen zum Nationalsozialismus dar.
Die im Jahr 1934 Befragten waren sich natürlich damals darüber bewusst, dass sie interviewt bzw. befragt wurden. Sie waren sich
aber nicht über die Ziele der über 80 Jahre
später an diesem Material durchgeführten
Untersuchung bewusst.
Die Befragung ist die am häufigsten eingesetzte Erhebungsmethode in der Sozialforschung. Kenntnisse der Sozialstruktur, der
sozialen Schichtung oder auch von Bildungschancen sind hauptsächlich das Ergebnis
quantitativer Bevölkerungsumfragen. Kritiker*innen monieren v. a. die Reaktivität der
Methode, z. B. das Problem der sozialen Erwünschtheit. Damit ist gemeint, dass Proband*innen dazu neigen (können), Fragen so
zu beantworten, wie es ihrer Auffassung nach
gesellschaftlich erwünscht ist. Man wird beispielsweise wenige Menschen finden, die auf
die Frage: „Diskriminieren Sie im Alltag
Randgruppen?“ mit „Ja“ antworten würden.
Ein nicht-linguistisches Beispiel für dieses
Phänomen zeigte auch Diekmann (1994) mit
seinem Kollegen Preisendörfer in der ‚Drogerie-Sansal-Studie’. Der erste Teil der Studie
bestand aus telefonischen Befragungen von
über 1000 Teilnehmer*innen zu verschiede-
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nen Aspekten des Umwelthandelns. Die Ergebnisse ließen eine sehr hohe Sensibilität
gegenüber kommenden Umweltproblemen
erkennen. Einem Teil dieser Teilnehmer*innen
wurde in einem zweiten Studienteil drei Monate später ein professionell aufgemachter
Prospekt der fiktiven Drogerie „Sansal“ zugeschickt, in dem stark verbilligte Markenartikel mit folgender Begründung angeboten
wurden: „Wegen der zu erwartenden strengeren Umweltschutzgesetzgebung müssen
die Lager mit FCKW-haltigen Artikeln geräumt werden.“ (ebd., S. 20) Eine darauf erfolgende Katalogbestellung wurde in der
Studie als Kaufabsicht interpretiert. Interessant war der Vergleich der faktischen Reaktionen mit den Antworten der Telefoninterviews zuvor, denn bei denen, die den Katalog
bestellten, handelte es sich nicht vorwiegend
um die Personen, die Umweltproblemen
gleichgültig gegenüberstehen. Die große
Mehrheit der Kaufinteressierten (75%) wusste beispielsweise laut Befragung um die
schädlichen Folgen des Einsatzes von FCKW.
Diese Studie ist daher ein Beispiel dafür, dass
sich bestimmte gesellschaftliche Fragen
schwer durch die Methode der Befragung
untersuchen lassen.
Das Problem der sozialen Erwünschtheit ist
allerdings nicht für alle Lebensbereiche gleichermaßen relevant. Bei einer Frage nach dem
Nutzen von Wörterbüchern in Situationen, in
denen man Texte produziert vs. rezipiert, lässt
es sich beispielsweise kaum vorstellen, dass
bei der Beantwortung irgendeine Art von sozialer Erwünschtheit eine Rolle spielt. Zur
Ausarbeitung eines guten Fragebogens gehört allerdings sehr viel Hintergrundwissen,
es ist – wie Trochim (2006) es ausdrückt – „an
art in itself“. Die bereits oben erwähnte Fallstudie von Ziegler und Schmitz zu den Metropolenzeichen (→ Kapitel 4 [Fallstudie „Metropolenzeichen“] in diesem Band) ist ein
Beispiel für den Einsatz von Befragungen als
Untersuchungsinstrument.
In einem allgemeinen Sinne sind sämtliche
empirische Methoden Beobachtungsverfahren, z. B. wird durch Beobachtung ermittelt,
welche Stelle in einer Ratingskala angekreuzt
wurde. Als Erhebungsmethode in der Sozialforschung ist mit Beobachtung jedoch spezi-
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2. Grundlagen
fischer die direkte Beobachtung menschlicher
Handlungen, sprachlicher Äußerungen, nonverbaler Reaktionen (z. B. Körpersprache)
oder auch die Beobachtung sozialer Merkmale (Kleidung, Wohnungseinrichtung, Statussymbole) gemeint. Ein Beispiel für ein Forschungsgebiet, in dem die Methode der
Beobachtung verbreitet ist, ist z. B. die ethnologische Feldforschung. Die Grenze zwischen
Sozialreportagen und wissenschaftlichen Beobachtungsstudien ist dabei fließend. Voraussetzung für Letzteres ist ein deutlicher
Bezug auf Forschungshypothesen und eine
starke Kontrolle und Systematik der Beobachtung. Die Methode der Beobachtung zielt
auf tatsächliches Verhalten und kann damit
ergänzend zur Befragung angewendet werden oder diese ersetzen. Zum Beispiel könnte
man eine Gruppe professioneller Schreiber*innen zu deren Einstellung zur Verwendung bestimmter Formen geschlechtergerechter Sprache befragen und die Antworten
anschließend mit ihrem tatsächlichen Schreibverhalten vergleichen, indem man von ihnen
produzierte Texte untersucht. Eine ähnliche
Untersuchung könnte man zur Verwendung
von Anglizismen durchführen. Je nach Forschungsfrage sind die Beobachtungsdaten
von höherer Validität als die Ergebnisse von
Befragungen. Diekmann (2011, S. 572) gibt
dazu ein anschauliches nicht-linguistisches
Beispiel einer Befragung mit anschließender
Beobachtungsstudie zum Verkehrsverhalten:
Während bei der Befragung 72% der Befragten angaben, vor dem Überqueren einer Straße den Autofahrer*innen immer ein Handzeichen zu geben, taten dies in der Beobachtungsstudie nur 10%.
Das vermutlich beste Beispiel für ein beobachtendes (und nichtreaktives) Verfahren in
der Linguistik ist die korpuslinguistische Untersuchung. Hier werden wie oben bereits
angesprochen authentische Texte herangezogen, um Aussagen über die untersuchte Sprache bzw. sprachliche Varietät treffen zu können. Der große Vorteil von Textkorpora liegt
dabei in dem Umstand begründet, dass die
Daten in einem natürlichen kommunikativen
Setting anfallen, also nicht durch die Datenerhebung beeinflusst werden. Gleichzeitig
bringt dieser Vorteil aber auch einen großen
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31
Nachtteil gegenüber anderen Erhebungsmethoden mit sich, da die Forscher*in hier nicht,
wie zum Beispiel in einem Experiment, die
(unabhängigen) Variablen systematisch variieren kann. Man spricht in diesem Kontext
auch von einem „Rauschen“ in den Daten,
welches die Datenanalyse erschwert (Gilquin/Gries 2009, S. 8).
Ein weiteres Beispiel für ein nichtreaktives
Verfahren ist die Inhaltsanalyse. Die Inhaltsanalyse befasst sich mit der systematischen
Erhebung und Auswertung von Texten, Bildern und Filmen (vgl. Mayring 2011). Die Bezeichnung „Inhaltsanalyse“ ist in einem gewissen Sinn zu eng, da auch formale
Gesichtspunkte von Texten, z. B. die Länge
von Sätzen, bei der Methode der Inhaltsanalyse eine Rolle spielen können. Datenmaterial
ist für diese Methode reichlich vorhanden,
beispielsweise Leserbriefe, Heiratsannoncen,
Schulbücher aus unterschiedlichen Zeitepochen, Parteiprogramme und vieles mehr. Da
die potenzielle Materialfülle so hoch ist, ist –
wie Diekmann (2011, S. 580) es formuliert –
„wie generell in der empirischen Sozialforschung die disziplinierende Wirkung expliziter Fragestellungen und Hypothesen zu
betonen.“ In den Bereich der Inhaltsanalyse
fällt die bereits oben erwähnte Fallstudie von
Heidrun Kämper. Hier werden anhand von
Auszügen aus Interviews mit überzeugten
Nationalsozialist*innen Motive herausgearbeitet, die deren Gefolgschaft vor allem zu
Adolf Hitler begründen. In weniger direkter
Weise trifft dies auch auf die Fallstudie von
Imo (→ Kapitel 6 [Fallstudie „Diskursmarker“] in diesem Band) zu, in der die Verwendung bzw. die unterschiedlichen Funktionen
von Diskursmarkern mit den Inhalten der
solchermaßen markierten Äußerungen bzw.
Dialoge in Bezug gesetzt werden.
Verhaltensspuren bei linguistischen Untersuchungen können zum Beispiel die Untersuchung von Augenbewegungen, sog. Eyetracking, sein. Möchte man zum Beispiel wissen,
ob das Suchfeld in einem Onlinewörterbuch
eher in der Mitte oder oben links positioniert
sein soll, ist es in den meisten Fällen sinnvoller,
die Proband*innen nicht zu befragen, sondern
per Eyetracking zu prüfen, wie schnell sie die
Eingabefläche als solche erkennen. Genauso
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Einführung und Grundlagen
sind durch Eyetracking gemessene Lesezeiten
eine gute Verhaltensspur, die etwas über die
Verständlichkeit von Texten aussagen kann.
Um noch einmal auf die oben getroffene
Unterscheidung von reaktiven zu nicht-reaktiven Verfahren zurückzukommen: Man
kann die oben genannten Methoden nicht alle
pauschal der einen oder anderen Gruppe zuordnen. Befragungen sind immer reaktiv, Beobachtungen können sowohl nicht-reaktiv
sein als auch reaktiv, z. B. wenn eine Schulklasse in ihrem Verhalten beobachtet wird,
eine beobachtende Person zu diesem Zweck
im Klassenraum sitzt und daher zu sehen ist.
Es kommt also immer darauf an, ob die
Proband*innen wissen, dass sie untersucht
werden oder nicht. Man kann auch nicht pauschal sagen, dass nicht-reaktive Verfahren
immer aussagekräftiger sind. Zum Beispiel
wissen Proband*innen in einer EyetrackingStudie natürlich immer, dass sie ein Untersuchungsobjekt sind. Gleichzeitig weiß man
aber, dass sich Blickbewegungen nur äußerst
schwer bewusst steuern lassen, d. h. solche
Untersuchungen zeigen trotzdem echte Verhaltensspuren. Und manchmal möchte man
natürlich auch genau das (Antwort-)Verhalten von Menschen in einer Befragungssituation untersuchen und wählt daher bewusst
ein reaktives Verfahren aus.
Bei (fast) jeder Art der experimentellen Datenerhebung ist es wichtig, vor dem Beginn
der eigentlichen Erhebung einen Probedurchlauf, auch Pretest genannt, durchzuführen,
um eventuell missverständliche Formulierungen, unklare Versuchsanleitungen etc.
aufzudecken und vor Beginn der Untersuchung noch korrigieren zu können. Pretests
können auch mit nur wenigen Personen äußerst aufschlussreich sein. Dabei kann man
durchaus auch einen Personenkreis wählen,
der einfach „verfügbar“ ist, wie Freund*innen
oder Familienmitglieder (‚Anfallsstichprobe’). Es geht hier tatsächlich nur darum, evtl.
Fehler oder Unklarheiten im Untersuchungsdesign zu entdecken. Die im Pretest erhobenen Daten werden in der späteren Auswertung nicht berücksichtigt.
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7. Datenanalyse
Sind Daten für eine empirische Forschung
erhoben, müssen sie analysiert werden. Je
sorgfältiger die vorangegangenen Schritte einer empirischen Erhebung durchgeführt
wurden, desto besser wird die Datenanalyse
funktionieren. Im besten Fall haben Sie eine
grobe Idee, wie die Datenanalyse durchgeführt werden soll, schon bei der ersten Planung der Erhebung skizziert. Im schlechtesten Fall stellt man erst bei der Datenanalyse
fest, dass Variablen, die zur Beantwortung
der Forschungsfrage benötigt werden, nicht
mit erhoben wurden. Wenn Sie eine Studie
durchführen, die mit quantitativen Mitteln
ausgewertet werden soll, sollten Sie zumindest grundlegende Mittel und Prinzipien der
Datenanalyse kennen. Auch wenn Sie andere
Studien nachvollziehen möchten, sind solche
Kenntnisse wichtig. Denn Sie können so fragwürdige Schlussfolgerungen und eventuelle
Fehlerquellen identifizieren. Eine Einführung
in die statistische Datenanalyse ist aber nicht
auf wenigen Seiten unterzubringen. Eine Einführung in die statistische Datenanalyse im
linguistischen Kontext bieten Baayen (2008)
und Gries (2008); bei Diekmann (2011, S. 659)
finden sich Hinweise auf allgemeine Einführungen in die statistische Datenanalyse. In
→ Kapitel 28 [Werkzeuge statistische Analyse] in diesem Band finden Sie einige Hinweise und weiterführende Tipps, mit welchen
Werkzeugen Sie Daten analysieren können.
Generell unterscheidet man in der Statistik
zwischen Methoden, mit deren Hilfe man die
Daten beschreibt, sog. deskriptive Verfahren,
und Methoden, mittels deren man von einer
Stichprobe auf eine Grundgesamtheit schließen möchte. Zu Ersteren zählen etwa die Berechnung von Mittelwerten oder Zusammenhangsmaßen (z. B. Korrelationen), während
ein bekanntes Beispiel für Letztere die Durchführung von Signifikanztests darstellt. Darüber hinaus sind noch explorative Verfahren
als gesonderte Gruppe zu nennen. Hier versucht man, unbekannten Zusammenhängen
in den Daten auf die Spur zu kommen. Ein
Beispiel für eine explorative Analysemethode
ist die sog. Clusteranalyse, mit deren Hilfe
ähnliche Versuchsobjekte (z. B. Testpersonen
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2. Grundlagen
oder auch untersuchte Wörter) zu Gruppen
zusammengefasst werden können.
Für die qualitative Datenanalyse gibt es
kein vergleichbar festes Methodeninventar.
Um als wissenschaftliche Forschung gelten
zu können, muss allerdings auch die qualitative Forschung dafür sorgen, dass die Analyse der Daten umfassend dokumentiert, die
Interpretation intersubjektiv nachvollziehbar
und die gesamte Untersuchung replizierbar
ist. „Nicht selten trifft man in punkto qualitative Datenanalyse allerdings auch auf eine
Mentalität des (falsch verstandenen) ,anything goes’: Forschende, die aus der Lektüre
qualitativer Methodentexte eine solche
Schlussfolgerung ziehen, glauben, sie könnten mehr oder weniger machen, was sie wollen, herrlich herum interpretieren und den
eigenen Assoziationen freien Lauf lassen,
ohne dass die Gefahr bestünde, durch einen
strengen Methodiker in die Schranken gewiesen zu werden.“ (Kuckartz 2012, S. 20–21)
Dieser Band soll dazu beitragen, einer solchen Haltung entgegenzuwirken.
Abschließend wollen wir hier noch versuchen, den Grundgedanken eines statistischen
Herangehens an Daten zu verdeutlichen. Unser menschlicher Verstand ist stark darauf
ausgerichtet, kausale Ursachen zu erahnen,
oft auch da, wo es sich um Zufälligkeiten handelt. Diese Neigung zu kausalem Denken
„macht uns anfällig für gravierende Fehler
bei der Beurteilung der Zufälligkeit echter
Zufallsereignisse.“ (Kahnemann 2011, S. 146)
Damit ist gemeint, dass wir dazu neigen, eine
Ursache oder eine Musterhaftigkeit in Daten
zu sehen, die eigentlich nur durch Zufall so
zusammengestellt sind. Verstärkt wird das
noch durch den sogenannten confirmation
bias, also die Verzerrung hin zur Bestätigung
der eigenen Annahme. Dies kennen Sie vielleicht auch durch private Diskussionen, z. B.
zum Sprachverfall. Ist jemand der Meinung,
dass die deutsche Sprache heute z. B. durch
zu viele englische Ausdrücke negativ beeinflusst wird, wird er oder sie auch nur Beispiele nennen, die dies bestätigen. Auch alltägliche Gefühle lassen sich schlecht durch
Statistiken lenken. Statistisch gesehen ist Autofahren beispielsweise wesentlich gefährlicher als Fliegen, aber beim Fliegen empfinden
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33
mehr Menschen Angst. Wissenschaftlich
muss man aber anders an Daten herangehen.
Man muss eben genau schauen, ob man wirklich zeigen kann, dass man die eigene Vermutung nur bestätigt sehen will oder ob man sie
auch bestätigt sehen kann. Genauso muss
man ausschließen, dass es sich nur um einen
zufälligen Befund handelt. Deshalb lenkt die
statistische Betrachtungsweise den Blick weg
von der Ursache eines Ereignisses, sondern
dahin, „was sich stattdessen hätte ereignen
können.“ (ebd.)
8. Berichterstattung
Der letzte Teil einer empirischen Studie ist in
der Regel die Berichterstattung. Grundsätzlich unterscheidet sich die Art der Berichterstattung empirischer Studien nicht von der
anderer Forschungsergebnisse. Allerdings
hat sich ein bestimmtes Muster für die Darstellung empirischer Studien etabliert, welches in den meisten Veröffentlichungen angewandt wird: die sogenannte IMRAD-Struktur
(als Abkürzung für introduction, method, results, and discussion; Sollaci/Pereira 2004).
Im Einleitungsteil wird nach dieser Struktur
in der Regel die Forschungsfrage mit relevanter Literatur eingeführt, im Methodenteil
werden Versuchsaufbau, die Proband*innen
bzw. die untersuchten Daten, die Durchführung etc. erläutert. Im Ergebnisteil werden
die Resultate der statistischen Analysen dargestellt, die dann im Diskussionsteil diskutiert und in den Forschungszusammenhang
eingeordnet werden. Nach dieser relativ festen Struktur sind geübte Leser*innen am besten in der Lage, die Studie reproduzieren und
kritisieren zu können, da sie wissen, an welcher Stelle des Berichts welche Art von Informationen zu finden sind.
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Einführung und Grundlagen
Zum Weiterlesen
Eine umfassende Einführung in die empirische Sozialforschung bieten Doering/Bortz (2016) und Diekmann
(2011). Gute Einführungen für empirische Arbeiten in der Linguistik sind z. B. Albert/Marx (2016), oder –
mehr statistisch ausgerichtet – Meindl (2011) und Gries (2008) sowie Manning/Schütze (1999). Kahnemann
(2011) ist darüber hinaus ein sehr lesbares, umfassendes Buch, welches zwar seinen Schwerpunkt auf Psychologie legt, aber dabei auch viele grundlegende Aspekte empirischer Untersuchungen berührt.
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Diekmann, Andreas (2011): Empirische Sozialforschung.
Grundlagen, Methoden, Anwendungen, 5. Aufl., Hamburg: Rowohlt.
Doering, Nicola/Jürgen Bortz (2016): Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften (=Springer-Lehrbuch), 5. Aufl., Berlin/
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Gries, Stefan Thomas (2008): Statistik für Sprachwissenschaftler, 1. Aufl., Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht.
Kahnemann, Daniel (2011): Schnelles Denken, langsames
Denken, 11. Aufl., München: Siedler.
Kuckartz, Udo (2012): Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung, 1. Aufl., Weinheim: Beltz Juventa.
Manning, Christopher/Hinrich Schütze (1999): Foundations of Statistical Natural Language Processing,
Cambridge/MA: MIT Press.
Mayring, Philipp (2011): Qualitative Inhaltsanalyse.
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Meindl, Claudia (2011): Methodik für Linguisten: Eine
Einführung in Statistik und Versuchsplanung, 1. Aufl.,
Tübingen: Gunter Narr Verlag.
Popper, Karl (1994): Alles Leben ist Problemlösen, München: Piper.
Sollaci, Luciana B./Mauricio G. Pereira (2004): The
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Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 05. Juli 2021.
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3. Alles okay! Korpusgestützte Untersuchungen
zum Internationalismus OKAY
Das Kapitel beschreibt zwei Studien zum Gebrauch des Internationalismus OKAY im
Deutschen und Französischen. Die medienvergleichende Studie nutzt Daten aus dem
deutschen Gesprächskorpus FOLK (Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch)
und aus einem Korpus mit schriftlichen deutschen Wikipediadiskussionen, um Unterschiede zwischen schriftlicher und mündlicher Verwendung von OKAY zu ermitteln und
Hypothesen aus der Fachliteratur zu überprüfen. Die sprachvergleichende Studie vergleicht deutsche und französische Wikipediadiskussionen an Datensets aus der WikipediaKorpusfamilie des IDS. Wir beschreiben das Vorgehen bei der Erhebung, Bereinigung und
Analyse der Daten, und zeigen, welche Ansatzpunkte für weiterführende Studien sich aus
unseren Ergebnissen eröffnen.
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Angelika Storrer, Laura Herzberg
1. Einleitung
Dem Sprachgeschichtsforscher Allen W. Read
zufolge begann die Geschichte des Wortes
OKAY mit einem Sprachspiel: In einem Bericht der Boston Morning Post vom 23. März
1838 wurde auf Seite 2 erstmals „o.k.“ als ein
Akronym für ein bewusst falsch geschriebenes „all correct“ verwendet (vgl. Metcalf 2011,
S. 29ff). Man weiß nicht, was den mutmaßlichen Autor des Berichts, Charles G. Green, zu
diesem Sprachspiel bewogen hat. Andere bewusst falsch geschriebene Akronyme wie
„O.W.“ für „all right“ deuten darauf hin, dass
Spiele dieser Art seinerzeit in Mode waren,
ähnlich den Graphiespielen im Internetslang,
wie „CU“ für „see you“ oder „4U“ für „for
you“, oder der sogenannten VONG-Sprache,
die 2017 mit Schreibungen wie „I bims“ den
gefühlt schlechten Sprachstil in den sozialen
Medien karikierte.
Da man Charles G. Green nicht mehr befragen kann, wird sich die Frage nach seinem
Motiv nicht mehr klären lassen. Es ist in der
Sprachgeschichtsforschung noch nicht einmal
unumstritten, dass das Sprachspiel in der Boston Morning Post wirklich am Anfang der
Wortkarriere von OKAY stand. Unstrittig ist
1
2
allerdings, dass sich das Wort im Laufe des 19.
Jahrhunderts zunächst im amerikanischen
Sprachraum und von dort aus in viele andere
Sprachen auf der ganzen Welt verbreitet hat.
Allan Metcalf, der die Geschichte von
„America’s greatest word“ in einer 2011 erschienenen Monographie nachzeichnet, illustriert die Vielfalt der Verwendungsweisen von
OKAY an Beispielen aus dem Englischen und
anderen Sprachen. Dass OKAY heutzutage
zum Wortschatz vieler Sprachen gehört, zeigt
ein Blick in das Mitmachwörterbuch „Wiktionary“. Der Eintrag zum Stichwort „OK“1 in
der englischen Sprachversion ist verlinkt mit
Einträgen zu OKAY in vielen anderen Sprachversionen, unter anderem Deutsch, Französisch, Neugriechisch, Russisch, Türkisch,
Urdu, Japanisch und Mandarin. Ein Wort, das
als Wortschatzeinheit unterschiedlicher Sprachen in ähnlicher Weise verwendet wird, bezeichnet man in der Sprachwissenschaft als
Internationalismus und OKAY gilt als einer
der am weitesten verbreiteten und am häufigsten gebrauchten Internationalismen der
Gegenwart.2
In unserer Untersuchung möchten wir
keine Sprachgeschichtsforschung betreiben,
auch wenn es zur zeitlichen Ausbreitung
https://en.wiktionary.org/w/index.php?title=OK&oldid=58810519.
Vgl. z. B. „häufigstes Wort der Welt“ unter https://www.bbc.com/news/magazine-12503686.
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II Fallstudien
des Wortes in den verschiedenen Einzelsprachen noch wenig datengestützte Untersuchungen gibt. Unser Erkenntnisinteresse
gilt vielmehr dem gegenwärtigen Gebrauch
von OKAY im Deutschen und Französischen.
Wir analysieren Belege aus großen Sammlungen von Sprachdaten, sog. Korpora (→ Teil
VII [Korpusressourcen zum Deutschen] in
diesem Band), die wir über spezielle Softwaresysteme, sog. Korpusrecherchesysteme, erheben. Im Mittelpunkt unserer ersten,
medienvergleichenden Untersuchung3 steht
der Vergleich zwischen dem Gebrauch von
OKAY in gesprochener Sprache einerseits
und in der geschriebenen Sprache andererseits. In einer zweiten, sprachvergleichenden
Studie kontrastieren wir den Gebrauch von
OKAY in der deutschen Schriftsprache mit
dem Gebrauch in der französischen Schriftsprache. In Abschnitt 2 werden wir zunächst
begründen, warum uns genau diese beiden
Aspekte – der Vergleich gesprochener und
geschriebener Sprache und der Vergleich des
Deutschen mit dem Französischen – interessieren, und mit welchen Fragestellungen und
Hypothesen wir an unsere Untersuchungen
herangehen. Abschnitt 3.1 gibt allgemeine Informationen zu den Korpora, die wir für unsere Studien genutzt haben. In den Abschnitten 3.2.1 und 3.2.2 wird beschrieben, wie
wir aus diesen Korpora Datensätze erhoben
und für die Zwecke unserer Untersuchung
bereinigt haben. In Abschnitt 3.2.3 erläutern
wir die Kategorien, nach denen die Belege
analysiert wurden, sowie das Vorgehen bei
der manuellen Klassifikation der Datensätze.
Auf der Basis der klassifizierten Beleglisten
beantworten wir dann in Abschnitt 4 unsere
in Abschnitt 2 formulierten Forschungsfragen und prüfen unsere Hypothesen. In Abschnitt 5 reflektieren wir abschließend unser
methodisches Vorgehen und geben Anregungen für weiterführende Untersuchungen zu
OKAY.
3
4
Bevor wir in den Hauptteil dieses Kapitels
gehen, muss noch ein wichtiger Punkt geklärt
und erklärt werden, nämlich die Bedeutung
der Schreibform „OKAY“, die sich sowohl im
Titel des Kapitels als auch im Text findet. Diese Schreibform nutzen wir als Platzhalter für
alle tatsächlich in Texten und Gesprächen
vorkommenden Schreibvarianten, also z. B.
ok, OK, okay, o. k 4 Denn in unseren Untersuchungen interessieren wir uns primär für die
Funktionen dieses Wortes, unabhängig davon, in welcher Schreibform es vorkommt.
Wir haben deshalb bei der Datenerhebung
unsere Anfragen so formuliert, dass alle häufig vorkommenden Schreibvarianten in beiden Sprachen gleichermaßen berücksichtigt
wurden (vgl. Abschnitt 3.2). Die Schreibform
OKAY repräsentiert daher in unserem Kapitel
alle Formvarianten, die wir in unseren Abfragen erfasst haben.
2. Fragestellungen und Hypothesen
Die Eingrenzung und Präzisierung von Forschungsfragen und die Formulierung von
Hypothesen, die sich mit einem Forschungsdesign dann auch verifizieren bzw. falsifizieren lassen, ist ein zentraler Schritt im Forschungsprozess, den viele Studierende bei
ihren ersten wissenschaftlichen Gehversuchen unterschätzen. Wir möchten deshalb im
Folgenden einen Einblick in diesen Prozess
geben, indem wir auch erläutern, wie wir zu
unseren Forschungsfragen und Hypothesen
gekommen sind.
Forschungsfragen beziehen sich grundsätzlich auf einen Gegenstandsbereich, zu
dem man arbeitet, sowie auf ein übergreifendes Erkenntnisinteresse. In unserem Fall ist
der Gegenstandsbereich die deutsche Gegenwartssprache. Unser übergreifendes Erkenntnisinteresse gilt den Veränderungen, die sich
durch die Internetkommunikation in der
Wenn wir von „medienvergleichend“ sprechen, folgen wir dem Ansatz von Peter Koch und Wulf Oesterreicher, der die Unterscheidung von phonischer (= gesprochener) vs. graphischer (= geschriebener) Realisierung
von Sprache als eine mediale Unterscheidung betrachtet (vgl. u. a. Koch/Oesterreicher 2019, S. 191f).
Wir erfassen dabei sowohl orthographisch korrekte Schreibungen – im Deutschen okay/Okay bzw. o. k./O. K.
sowie im Französischen O.K. – als auch häufig verwendete, aber eigentlich nicht normkonforme Varianten
wie ok/OK.
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Abb. 1: Ausschnitt Wikipediadiskussion zum Artikel „Immobilienmarketing“5
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Fallstudie „OKAY“
deutschen Schriftsprache ergeben. Ein in der
Fachliteratur beschriebener Trend in der Internetkommunikation ist die Nutzung von
Schriftsprache für den schnellen, dialogischen Austausch in Chats, Sozialen Medien
und Diskussionsforen (zu denen auch die
Diskussionen in der Wikipedia gehören). Dafür bildet sich eine interaktionsorientierte
Schreibhaltung heraus, die sich vom planvollen Verfassen von normgerechten Texten,
dem sog. textorientierten Schreiben, in vielerlei
Hinsicht unterscheidet (vgl. Storrer 2018).
Wir arbeiten mit korpuslinguistischen Methoden, um solche Unterschiede an einzelnen
Fallbeispielen auch empirisch nachzuweisen.
Hierfür eignen sich die Wikipedia-Korpora
des Leibniz-Instituts für deutsche Sprache
(IDS) (→ Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] in diesem Band) besonders gut, weil sie sowohl Produkte des textorientierten Schreibens, nämlich die Artikeltexte, als auch Produkte des interaktionsorientierten Schreibens, nämlich schriftliche
Diskussionen, enthalten (vgl. Gredel et al.
2018). Artikeldiskussionen dienen den AutorInnen der Wikipedia dazu, sich über die Arbeit an den Artikeln schriftlich auszutauschen. Dies geschieht, wie man in dem in
Abbildung 1 gezeigten Beispiel sieht, in aufeinander bezogenen Diskussionsbeiträgen,
die der effizienten Aushandlung offener Fragen dienen und in der sprachlichen Gestal5
tung etliche Merkmale der spontanen, alltagssprachlichen Interaktion aufweisen. 5
Zu diesen Merkmalen gehören sprachliche
Einheiten wie na, okay, öhm oder ja, die wir in
Anlehnung an die dreibändige Grammatik der
deutschen Sprache (GDS 1997) des IDS als „interaktive Einheiten“ bezeichnen. Diese Einheiten wurden bislang vorwiegend in ihrem
Gebrauch in mündlichen Gesprächen untersucht, wo sie vielfältige Funktionen übernehmen. Beim interaktionsorientierten Schreiben
in der Internetkommunikation gewinnen sie
nun auch in der schriftlichen Realisierung
von Sprache an Bedeutung (vgl. Storrer 2017).
Allerdings lassen sich die Funktionen und
Verwendungsweisen, die in der GDS (1997,
362ff) für Gespräche beschrieben wurden,
nicht eins zu eins auf die geschriebene Sprache übertragen. Vielmehr konnten Herzberg
(2016) für OKAY und Storrer (2017) für die
Interjektion HM nachweisen, dass sich beim
interaktionsorientierten Schreiben neue Verwendungsmuster für interaktive Einheiten
herausbilden; an diese Vorarbeiten knüpft
unsere Studie an.
Unser Interesse galt also zunächst dem Gebrauch von OKAY als interaktive Einheit (im
Folgenden abgekürzt als IE). Die GDS (1997,
S. 62f) unterscheidet zwei Arten von IE:
1. Interjektionen wie hm, ach oder huch, die primär der Gesprächssteuerung oder dem
Ausdruck von Emotionen dienen;
https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Diskussion:Immobilienmarketing&oldid=93564179.
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II Fallstudien
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2. Responsive wie ja, nein, die eine Antwort auf
eine Entscheidungsfrage geben und deshalb in anderen Grammatiken und Wörterbüchern auch als Antwortpartikeln bezeichnet werden.
In der GDS (1997, S. 63) wird OKAY als „genuines Mitglied“ den Responsiven zugeordnet. Wie bereits erwähnt, beschreibt die
GDS (1997) interaktive Einheiten in Bezug
auf mündliche Interaktionen und illustriert
Formen und Funktionen an transkribierten
Gesprächsausschnitten. Auch die meisten
anderen empirischen Studien zu interaktiven
Einheiten beziehen sich auf Gesprächsdaten.
Das gilt auch für die Fachliteratur zum Gebrauch von OKAY, das bisher u. a. in Telefongesprächen, wissenschaftlichen Vorträgen
und in der Arzt-Patienten-Kommunikation
untersucht wurde (vgl. den Forschungsüberblick in Herzberg/Storrer 2019). In unserer
medienvergleichenden Studie steht hingegen der Vergleich von gesprochener und geschriebener Interaktion im Mittelpunkt. Wir
vergleichen ein Sample mit Belegen zu OKAY
aus einem Korpus mit Gesprächstranskripten (Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes
Deutsch, kurz FOLK) mit einem Sample aus
einem Korpus mit schriftlichen Wikipediadiskussionen, also mit Produkten des interaktionsorientierten Schreibens. Wir möchten herausfinden, wie sich der Gebrauch
von OKAY in mündlichen Gesprächen von
dem Gebrauch in schriftlichen Interaktionen
unterscheidet. Diese noch sehr allgemein
gefasste Leitfrage mussten wir für die Untersuchungsplanung noch konkretisieren:
Welche Unterschiede wollen wir genauer analysieren? Welche Kategorien nutzen
wir dafür? Welche Hypothesen wollen wir
prüfen?
Zunächst haben wir berücksichtigt, dass
OKAY nicht nur als IE vorkommt, sondern
auch als syntaktische Einheit (im Folgenden
abgekürzt als SE). In ihrer Verwendung als SE
ist OKAY syntaktisch integriert, d. h. trägt regulär zum Aufbau von Sätzen bei, z. B. als
Adverbiale in „Das finde ich nicht okay“ oder
als Kopf einer Nominalphrase in „sie gab ihr
Okay“ (vgl. genauer Abschnitt 3.2.3). Das
Merkmal der syntaktischen Integration unter-
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scheidet die SE von den IE. IE tragen nicht
zum Aufbau von Sätzen bei, sondern sind den
Sätzen vor- oder nachgeschaltet (z. B. „okay,
versuchen wir’s mal“ bzw. „wir versuchen es
mal, okay?“) oder können – z. B. als Responsiv – eine alleinstehende Äußerungseinheit
bilden („Passt das?“ – „Okay“). Wir gehen
davon aus, dass sich in der Verteilung dieser
beiden funktionalen Hauptklassen – interaktive Einheiten (IE) und syntaktische Einheiten
(SE) – interessante Unterschiede zwischen
gesprochener und geschriebener Interaktion
zeigen könnten. Wir präzisieren deshalb die
Fragestellung unserer medienvergleichenden
Untersuchung folgendermaßen:
F1: Wie unterscheiden sich die Anteile der
Kategorien IE und SE (und ihrer Subklassen)
im Gebrauch von OKAY in mündlichen Gesprächen einerseits vom Gebrauch in geschriebenen Diskussionen im Internet andererseits?
Um dieses „Wie“ dann noch konkreter bestimmen zu können, haben wir in Abschnitt
3.2.3 Subklassen für SE und IE definiert und
alle Belege unserer beiden Samples einer der
Subklassen bzw. einer Restklasse zugeordnet.
Auf dieser Basis können wir in Abschnitt 4
die Anteile der Haupt- und Subklassen in den
beiden Samples miteinander vergleichen. An
denselben Daten überprüfen wir zusätzlich
zwei Hypothesen:
H1: Der Anteil von IE-OKAY ist in gesprochener Sprache höher als in geschriebenen Diskussionen.
H2: Wenn OKAY als IE gebraucht wird, dann
handelt es sich in den meisten Fällen um die
Kategorie „Responsiv“.
Motivation für die erste Hypothese H1 ist,
dass IE in der GDS und auch in der Fachliteratur als wichtige Einheiten zur Steuerung
mündlicher Gespräche beschrieben werden.
Es ist deshalb plausibel anzunehmen, dass
auch OKAY in den Gesprächsdaten häufiger
als interaktive Einheit verwendet wird als in
den schriftlichen Diskussionen. Die Hypothese H1 wäre falsifiziert, wenn die Zahl als IE
klassifizierter Belege im schriftlichen Sample
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Fallstudie „OKAY“
höher wäre als im Sample mit den transkribierten Gesprächen.
Mit Hypothese H2 überprüfen wir die
oben erwähnte Klassifikation der GDS (1997,
S. 63), die OKAY als „genuines Mitglied“ den
Responsiven zuordnet, was nahelegt, dass
OKAY in seinem Gebrauch als interaktive
Einheit vor allem in der Funktion als Responsiv verwendet wird. Die Hypothese wäre falsifiziert, wenn die als IE klassifizierten OKAYVerwendungen mehrheitlich anderen Subklassen der IE zugeordnet würden. Bei dieser
Hypothese spielt der Medienvergleich keine
zentrale Rolle, es geht vielmehr um die Anteile der verschiedenen Subklassen der IE.
Kommen wir nun zu unserer zweiten,
sprachvergleichenden Studie. OKAY ist als
Internationalismus in vielen Sprachen weit
verbreitet. Die Wikipedia-Korpusfamilie des
IDS enthält Korpora mit Diskussionen aus
verschiedenen europäischen Sprachen, die
zum Sprachvergleich genutzt werden können
(vgl. Abschnitt 3.1 und Gredel et al. 2018),
darauf greifen wir in unserer sprachvergleichenden Studie zurück. Wir verwenden erneut unser analysiertes Sample mit deutschen
Diskussionen aus der medienvergleichenden
Studie und kontrastieren dieses mit einem
Sample zu OKAY-Belegen aus französischen
Diskussionen, das mit denselben Erhebungsmethoden gewonnen und mit denselben Kategorien klassifiziert wurde. Auch in dieser
Studie legen wir den Fokus auf den Vergleich
der Anteile der beiden Hauptklassen SE und
IE in beiden Korpora. Die zugrundeliegende
Fragestellung lautet also:
F2: Wie unterscheiden sich die Anteile der
Kategorien IE und SE (und ihrer Subklassen)
in französischen Wikipediadiskussionen einerseits und in deutschen Wikipediadiskussionen andererseits?
Dieser Vergleich scheint uns deshalb sehr interessant zu sein, weil das Französische als
romanische Sprache vom Englischen weiter
entfernt ist als das Deutsche als germanische
Sprache. Außerdem steht man Anglizismen
in Frankreich sehr viel kritischer gegenüber
als in Deutschland und versucht, ihre Verbreitung durch sprachpolitische Maßnahmen zu
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behindern. Dies macht die Annahme plausibel, dass die Verwendung von OKAY als syntaktische Einheit, die einen höheren Grad von
Integration voraussetzt als die Verwendung
als IE, im deutschen Sample häufiger vorkommt als im französischen Sample. Diese
Annahme prüfen wir mit Hypothese H3:
H3: Der Anteil von SE-OKAY ist in den deutschen Wikipediadiskussionen höher als in
den französischen Diskussionen.
Die Hypothese ist falsifiziert, wenn der Anteil
der SE-Verwendungen im französischen
Sample den Anteil im deutschen Sample
übersteigt.
3. Material, Methode und Analyse
In diesem Abschnitt behandeln wir das methodische Vorgehen unserer Untersuchung.
Zunächst beschreiben wir in 3.1 die Korpusrecherchesysteme und die Korpora, die wir
zur Erhebung der Daten genutzt haben: Die
Daten zu OKAY in der gesprochenen Sprache
stammen aus dem Korpus FOLK, das in das
Korpusrecherchesystem DGD (→ Kapitel 25
[Korpora gesprochener Sprache] in diesem
Band) intergiert ist. Die Daten zu OKAY in
deutschen und französischen Wikipediadiskussionen stammen aus den Beständen des
Deutschen Referenzkorpus – (kurz DeReKo, →
Kapitel 25 [Korpora geschriebener Sprache]
in diesem Band), das wir über das Korpusrecherchesystem COSMAS IIweb abgerufen haben. In den Abschnitten 3.2.1 und 3.2.2 erläutern wir die Schritte der Datenerhebung und
der Bereinigung der Daten um irrelevante
Treffer (sog. Pseudotreffer). Resultat dieser
Schritte sind drei Beleglisten: 1. aus FOLK, 2.
aus der deutschen und 3. aus der französischen Wikipedia. Um diese drei Listen mit
Blick auf die Fragestellungen und Hypothesen vergleichen zu können, wurden sie in
Excel-Tabellen importiert und dort weiter
klassifiziert. Dieser Schritt der Datenanalyse
und die zur Klassifikation verwendeten Kategorien sind in Abschnitt 3.2.3 beschrieben.
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II Fallstudien
Abb. 2: Startbildschirm des Korpusrecherchesystems COSMAS IIweb nach dem Login (eigene Markierung)
3.1 Datengrundlage: Wikipedia-Korpora
und FOLK
Korpora, d. h. große Sammlungen von Textmaterialien, die zur Untersuchung von linguistischen Fragestellungen genutzt werden
können, stehen digital zur Verfügung und
können durch ihre Einbindung in ein Korpusrecherchesystem online abgefragt werden.
Dabei gilt es, das Recherchesystem vom Korpus selbst zu unterscheiden: Ein Korpus enthält Sprachdaten, z. B. sind im Korpus der
Wikipedia-Artikelseiten alle enzyklopädischen Artikel erfasst. Ein Korpusrecherchesystem hingegen enthält nicht nur die Korpora, sondern auch ein Abfragesystem sowie
Werkzeuge, mit denen die Ergebnisse einer
Suchabfrage exploriert, sortiert und schließlich auch exportiert werden können.
6
7
8
9
Die Wikipedia-Korpusfamilie ist über das
Korpusrecherchesystem COSMAS IIweb verfügbar (vgl. Lüngen/Kupietz 2020, S. 332).
COSMAS IIweb ist eine „WWW-Applikation,
die die Korpusrecherche in einem herkömmlichen WWW-Browser ermöglicht“.6 COSMAS steht für Corpus Search, Management and
Analysis System. COSMAS II ist der Nachfolger von COSMAS I und seit 2003 im Dauerbetrieb am IDS.7 Die Textsammlungen bestehen aus insgesamt 573 Korpora (58,4 Mrd.
Wörter8) und sind im DeReKo zusammengefasst. DeReKo ist die weltweit größte Sammlung von Korpora mit geschriebenen deutschsprachigen Texten aus der Gegenwart und
der neueren Vergangenheit.9 Dies sind u. a.
belletristische, wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Texte sowie Zeitungstexte.
http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/web-app/.
Die Nachfolgesoftware von COSMAS II, KorAP, ist bereits in der Beta-Version online: https://korap.idsmannheim.de/.
Stand Februar 2020: http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/uebersicht.html.
https://www1.ids-mannheim.de/kl/projekte/korpora/.
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Abb. 3: Startbildschirm des Korpusrecherchesystems DGD nach dem Login sowie dem Klick auf die Reiter
Recherche – Tokens (eigene Markierungen)
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Fallstudie „OKAY“
Die für unsere Untersuchungen genutzte
Wikipedia-Korpusfamilie ist ebenfalls Bestandteil von DeReKo. Die Wikipedia steht
unter freien Lizenzen zur Verfügung (→ Kapitel 15 [Juristische Fragen] in diesem Band) und
bietet damit der Forschung die Möglichkeit,
die Daten in linguistisch aufbereitete Korpora
zu überführen. Seit 2005 bietet das IDS Zugriff
auf Korpora mit Artikeltexten einerseits und
mit Diskussionen andererseits, die als linguistische Korpora aufbereitet und in DeReKo integriert wurden (vgl. Margaretha/Lüngen,
2014). Wie bereits in Abschnitt 2 erläutert, zählen die Wikipedia-Diskussionen zu den Produkten des interaktionsorientierten Schreibens. Sie eignen sich deshalb besonders gut für
medienvergleichende Untersuchungen, die
Gebrauchsmuster in der schriftlichen Interaktion mit Gebrauchsmustern in mündlichen
Gesprächen vergleichen (wie wir dies am Beispiel von OKAY tun). Sie erlauben es aber
auch, Gebrauchsmuster der textorientiert verfassten Wikipedia-Artikeltexte mit Gebrauchsmustern beim interaktionsorientierten Schreiben in Diskussionsbeiträgen zu untersuchen.
Die Wikipedia-Korpusfamilie am IDS enthält
Sprachdaten aus mehreren Sprachversionen;
hiervon profitieren wir bei unserer sprachvergleichenden Studie. Seit 2011 werden alle zwei
Jahre neue Korpusversionen erstellt. Wie in
Abbildung 2 dargestellt, sind die WikipediaKorpora in drei Archiven organisiert: das Archiv WP enthält Korpora mit deutschsprachigen Wikipedia-Daten aus den Jahren 2013,
2015 und 2017. Das Archiv WPE10 enthält Korpora mit englischsprachigen Wikipedia-Daten
aus dem Jahr 2015. In WP_FS11 findet man
Wikipedia-Korpora zu anderen Sprachversionen, neben den in unserer Studie genutzten
französischen Korpora gibt es auch spanische,
kroatische, ungarische, italienische, norwegische und polnische Korpora.
Als Datengrundlage für unsere Analysen
dienen das deutsche Korpus der WikipediaArtikeldiskussionsseiten (Wiki-D-de12) sowie
das französische Korpus der Wikipedia-Artikeldiskussionsseiten (Wiki-D-fr) in der 2015
erstellten Version. Das deutsche Korpus enthält ca. 310 Mio. Token, das französische umfasst ca. 138 Mio. Token.
Um den Gebrauch von OKAY beim interaktionsorientierten Schreiben in den Wikipedia-Diskussionen mit dem Gebrauch von
OKAY in mündlichen Gesprächen vergleichen zu können, benötigen wir zusätzlich ein
Gesprächskorpus. Hierfür haben wir das Gesprächskorpus FOLK genutzt, das in die Datenbank für gesprochenes Deutsch (DGD) integriert ist (→ Kapitel 25 [Korpora gesprochener
Sprache] in diesem Band).
10 WPE: Archiv der englischsprachigen Wikipedia-Artikel und Diskussionen.
11 WP_FS: Archiv der fremdsprachigen Wikipedia-Artikel und Diskussionen.
12 Die Abkürzung ist folgendermaßen zu lesen: Wikipedia-Diskussionsseiten deutsch. Selbiges gilt für das
französische Kürzel Wiki-D-fr.
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II Fallstudien
Die DGD ist eine Korpusrechercheplattform des IDS, die Zugriff auf verschiedene
Korpora mit deutschen Gesprächsdaten bietet
(vgl. Abbildung 3). Die Gespräche, die als Audio- oder Videodateien aufgenommen wurden, liegen als Transkripte vor, die nach bestimmten Konventionen erstellt wurden
(→ Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] in diesem Band). Es gibt verschiedene Arten von Transkripten, die unterschiedlich feinkörnig sind und teilweise auch
Merkmale wie Intonation und nicht-sprachliche Ereignisse (Lachen, Gestik) eines Gesprächs erfassen. Auch für Gespräche typische Aspekte wie Überlappungen bzw.
Simultansprechen sowie Pausen können in
Transkripten abgebildet werden: Ersteres
durch eckige Klammern […], Letzteres mithilfe der Angabe einer Sekundenzahl in Klammern, z. B. steht (2.8) für eine Gesprächspause
von knapp drei Sekunden, (.) stellt Mikropausen dar (vgl. Selting et al. 2009, S. 364).
Nach der kostenfreien Registrierung kann
man in den Korpora der DGD recherchieren,
indem man z. B. die Suchmaske unter dem
Reiter Recherche-Tokens verwendet. Links davon wählt man aus einer Liste von Korpora
das für die eigene Untersuchung relevante
Korpus aus (vgl. Abbildung 3). Für unsere
Untersuchung haben wir das Forschungs- und
Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) verwendet, das deutsche Gesprächsdaten aus
unterschiedlichen Lebensbereichen und Gesprächsformen enthält und laufend erweitert
wird. Die in unserer Untersuchung verwendete Version des FOLK-Korpus enthält knapp
2 Mio. Tokens.13
3.2 Methode und Analyse
Aufgrund der unterschiedlichen Korpusrechercheplattformen unterteilen sich die Erläuterungen zur Datenerhebung in zwei Unterkapitel, die die jeweils spezifisch für jedes
System gestellten Suchabfragen, die Erstellung von Stichproben sowie die Bereinigung
der Trefferliste näher beschreiben. Stichproben wurden gezogen, da die absoluten Trefferanzahlen in allen von uns genutzten Korpora die Grenzen einer manuellen Auswertung überstiegen. Bevor die Datenerhebung in FOLK vorgestellt wird, sollen weitere grundlegende Begriffe definiert werden.
Wir unterscheiden zwischen Treffern, Pseudotreffern und Belegen (vgl. Storrer 2011,
S. 218). Als Treffer bezeichnet man alle Einheiten, die als Ergebnis einer Suchabfrage, in
unserem Fall die Abfrage von Schreibvarianten für OKAY, ausgegeben werden. In den
vom Korpusrecherchesystem erzeugten Trefferlisten sind aber durchaus OKAY-Verwendungen enthalten, die für unsere Untersuchungsfrage nicht relevant sind – z. B. Treffer,
in denen die Suchform „OK“ als Abkürzung
für Oberkommando oder Olympisches Komitee
verwendet wird. Man spricht in solchen Fällen von Pseudotreffern (false positives). Weitere
Beispiele für Pseudotreffer, die wir in unseren
Stichproben zu OKAY aussortiert haben, werden in den beiden Folgeabschnitten vorgestellt. Nach dem Aussortieren von Pseudotreffern verbleiben für unsere Untersuchungen relevante OKAY-Verwendungen, die wir
als Belege (true positives) bezeichnen. Diese
Beleglisten wurden dann weiter kategorisiert
und ausgewertet (vgl. Abschnitt 3.2.3).
3.2.1 Datenerhebung DGD
Die Datenerhebung der gesprochenen OKAYVerwendungen erfolgt in der DGD. Nach dem
Einloggen gelangt man über den Menüpunkt
„Recherche – Tokens“ zum Startbildschirm der
Suche (vgl. Abbildung 3).14 Im Anschluss wählt
man in der linken Spalte das Korpus aus. Für
unsere Untersuchungen nutzten wir das
FOLK-Korpus. Die Form okay wird in das Feld
normalisiert eingetragen (vgl. Abbildung 4) und
mit einem Klick auf „Suche starten“ wird die
Suchabfrage durchgeführt. Durch die in Tran-
13 Die DGD war zum Zeitpunkt der Datenerhebung in Version 2.8 online. Informationen zur Versionsgeschichte sind abrufbar unter: https://dgd.ids-mannheim.de/DGD2Web/jsp/VersionHistory.jsp?v_session_id=EE
7C97E7E03187C53226D529B50AFE7F.
14 Zur Verwendung der DGD gibt es mehrere Video-Tutorials, die bei erstmaliger Recherche innerhalb der
Plattform hilfreich sind: https://dgd.ids-mannheim.de/dgd/pragdb.dgd_extern.help_b?v_session_id=#1.
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Fallstudie „OKAY“
45
Abb. 4: Ausschnitt aus der Trefferliste zu OKAY in der DGD: Treffer 5 der Ergebnisse zeigt die ausgeklappte Transkript-Ansicht
skripten standardisierte Schreibweise von
Wörtern, z. B. deren konsequente Kleinschreibung, ist es nicht notwendig, verschiedene
Suchformen von OKAY abzufragen. In den
cGAT-Konventionen für das computergestützte Transkribieren gibt es einen Abschnitt zu
okay, der festhält, dass es „nicht mit ‚ok’ oder
‚O.K.’ abgekürzt, sondern als okay transkribiert [wird]“ (Schmidt et al. 2015, S. 26). Zu okay
konnten 6.469 Treffer gefunden werden.15 Die
Treffer werden in einer KWIC-Liste angezeigt.
KWIC steht für keyword in context und zeigt die
Treffer so angeordnet an, dass die Suchwörter
untereinanderstehen. Das Suchwort ist dabei
in fett dargestellt und wird vom Kontext umrahmt (vgl. Abbildung 4).
Die einzelnen Treffer können links an- oder
abgewählt werden. Es besteht auch die Möglichkeit, die Treffer herunterzuladen. Informationen zu den Sprechern sowie dem eigentlichen Gesprächskontext, indem OKAY benutzt
wurde, ist durch Klicken auf die Sigle unter
Sprechereignis abrufbar. Der Abspiel-Button
dient zum Anhören der Audio-Datei und
durch das Betätigen des Textdokument-Symbols wird der Transkriptausschnitt ausge-
klappt (vgl. Abbildung 4). Durch Klicken auf
die Lupe kann der Transkriptausschnitt auch
erneut vergrößert werden. Dies ist je nach Klassifizierung sehr hilfreich, insbesondere bei alleinstehenden OKAY-Verwendungen (wie im
ausgeklappten Treffer 5 in Abbildung 4). Man
kann sich schnell einen Überblick verschaffen,
welche Person davor bzw. danach spricht und
in welchem Kontext OKAY geäußert wurde.
Abb. 5: Dialogfeld Stichprobe entnehmen in der DGD
Es wurde für die Klassifikation der OKAYBelege eine Zufallsstichprobe von 500 Treffern gezogen. In der DGD kann die Größe
der Stichprobe angegeben werden (siehe
Abbildung 5), indem man auf das WürfelSymbol (Zufallsstichprobe bestimmen) klickt.
Aus den 6.469 OKAY-Treffern wurden so 500
Treffer zufällig ausgewählt. Die Trefferliste
wurde abschließend zur weiteren Bearbei-
15 Wir haben uns bei dieser Studie an die Transkript-Konventionen gehalten und dementsprechend ausschließlich die Suchform okay abgefragt.
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II Fallstudien
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Abb. 6: Ausschnitt aus Excel-Dokument mit OKAY-Verwendungen in FOLK zur weiteren Kategorisierung
Abb. 7: Dialogfeld Suchanfrage in der COSMAS IIweb-Plattform
tung exportiert. Dies kann in der DGD durch
Auswählen zwischen Textdatei oder XMLDatei realisiert werden. Die XML-Datei kann
direkt in Excel geöffnet werden (vgl. Abbildung 6).
In der Excel-Datei wurden die Treffer dann
kategorisiert. Zunächst wurden die 500 Treffer
manuell überprüft und 18 Pseudotreffer wurden bestimmt. Dies waren allesamt Treffer, in
denen im Transkript OKAY stand, dies aber
nicht eindeutig in der verknüpften AudioDatei zu hören war (u. a. bedingt durch Störgeräusche, Lautstärkeschwankungen und
Überlappungen) und eine eindeutige Zuordnung in eine der Kategorien nicht möglich
war. Die restlichen 482 Belege wurden in jeweils eine unserer Kategorien eingeordnet
(vgl. Abschnitt 3.2.3).
3.2.2 Datenerhebung COSMAS IIweb
Die Datenerhebung der deutschen und französischen Stichproben lief identisch ab, da
beide Korpora über dieselbe Korpusrechercheplattform zur Verfügung stehen. In diesem
Abschnitt wird stellvertretend die Erhebung
der deutschen Daten beschrieben.
Nach dem Login in die COSMAS IIweb-Plattform16 muss zunächst das entsprechende Archiv ausgewählt werden: WP – Wikipedia Artikel u. Artikeldiskussion & Benutzerdiskussion
2013/2015/2017. Danach folgt die Auswahl des
Korpus. Zum Zeitpunkt der Datenerhebung
wurde das aktuellste Korpus wdd15 – alle Wikipediadiskussionen zu Artikeln 2015 verwendet.
Im nächsten Schritt wird die Suchabfrage
eingegeben (vgl. Abbildung 7).
Die Abfrage okay ok (o. /+w0 k.) sucht nach
allen orthographischen Varianten der Schreibweisen ok, okay und o. k., da mehrere Varianten von OKAY in der Wikipedia verwendet
werden (vgl. Herzberg 2016; Herzberg/Storrer 2019). Mit der Suchabfrage werden gleichermaßen auch großgeschriebene Varianten
einbezogen, z. B. OK, Okay, O. K., etc. Durch
das Bestätigen der Suchen-Schaltfläche wird
die Recherche von OKAY-Treffern gestartet
und letztlich werden 66.307 Treffer ausgegeben für OKAY in Wiki-D-de (siehe Abbil-
16 Erreichbar unter https://cosmas2.ids-mannheim.de/cosmas2-web/. Eine Einführung in die Arbeitsabläufe von
COSMAS IIweb findet sich unter http://www.ids-mannheim.de/cosmas2/web-app/hilfe/allgemein/ablaeufe.html.
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Fallstudie „OKAY“
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Abb. 8: Dialogfeld KWIC in der COSMAS IIweb-Plattform
dung 8) sowie 22.514 Treffer für OKAY im
französischen Korpus Wiki-D-fr.
Da die Treffermengen sowohl für das Deutsche als auch für das Französische zu umfangreich für eine manuelle Überprüfung sind,
wurden, wie bereits für die FOLK-Daten,
Stichproben aus diesen Treffermengen gezogen. Dies lässt sich mit COSMAS IIweb durch
die entsprechende Einstellung unter dem Reiter Suche im Dialogfeld Optionen durchführen:
Durch das Anklicken von Zufallsauswahl
wird die angezeigte Ergebnismenge um den
entsprechenden Wert (hier 500) begrenzt. Es
wurden für die Klassifikation der Trefferlisten
insgesamt zwei Zufallsstrichproben (für beide
Sprachen) mit jeweils 500 Treffern gezogen.
Die so erhaltenen Treffer wurden zur weiteren
Klassifikation exportiert (vgl. Abbildung 9).
Durch das Klicken auf Exportieren wird
eine Exportdatei fertiggestellt, die im Anschluss zum Download zur Verfügung steht.
Dabei werden die Treffer gemeinsam mit ihrer URL zur Quelle in ein Dokument überführt, das nicht nur diese enthält, sondern
auch eine Zusammenfassung der Suchparameter (Abbildung 10).
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Nach Download der Exportdateien (jeweils für die deutschen und französischen
Daten) wurden sie in ein Excel-Dokument
importiert, um weitere Kategorisierungen
vorzunehmen (vgl. Abbildung 11).
In diesen Excel-Dokumenten wurden zunächst die Treffer auf Pseudotreffer überprüft. Neben Treffern, die man nicht mehr
nachvollziehen konnte (d. h. unter angegebener URL nicht auffindbar), sind aus Wiki-Dde beispielhaft folgende Pseudotreffer zu
nennen:
1. Fremdsprachliche Treffer:
• Eerst nadem de Nedderlannen denn en
egen Staat weren un ehr Amtspraak denn
nich mehr Düütsch nömen wullen (harr mit
de hoochdüütsche Amtspraak ja ok nich
veel gemeen) […] (WDD15/D07.36750:
Diskussion:Dialektkontinuum, in: Wikipedia – URL: https://de.wikipedia.org/
wiki/Diskussion:Dialektkontinuum Wikipedia, 2015)
• Okay. It was a nice discussion anyway. -13:52, 19. Jun. 2007 (CEST)
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II Fallstudien
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Abb. 9: Dialogfeld Optionen mit Fokus auf den Einstellungen zur Begrenzung der Ergebnismenge in der
COSMAS IIweb-Plattform (eigene Markierung)
2. Treffer in Zitaten:
• […] Für derartige Dinge gibt es keine wie
auch immer geartete moralische Rechtfertigung. Desweiteren möchte ich auf eine
weiter Aussage ihrerseits eingehen. Zitat:
„OK, man kann in solchem ton schreiben,
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aber wenn schon dann konsequent. […] die
leute manchmal 30 km zu fuss zu laufen
gezwungen“. […] (WDD15/B44.62994: Dis
kussion:Breslau/Archiv, in: Wikipedia –
URL: http://de.wikipedia.org/wiki/Dis
kussion:Breslau/Archiv: Wikipedia, 2015)
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Abb. 10: Dialogfeld Export in der COSMAS IIweb-Plattform (links) sowie Ausschnitt der Exportdatei (rechts)
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Fallstudie „OKAY“
Abb. 11: Ausschnitt aus Excel-Dokument mit OKAY-Verwendungen in der Wikipedia zur weiteren Kategorisierung
3. Treffer in Eigennamen/Titeln:
• Ashleys Single „It’s Alright, It’s OK“ in den
USA auf Platz 3: „Ihre aktuelle Hitsingle
„It’s Alright, It’s Ok!“ rauscht in dieser Woche in den offiziellen US Billboard-Charts
aus dem Nichts auf Platz 3.“ -- 10:03, 6. Jul.
2009 (CEST)
4. Homonyme Ausdrücke mit anderen Bedeutungen:
• Diese Region lebt doch auch zu einem gewissen Teil davon – Touristen bringen Geld
(welches die OK dann den Hotels, Restaurants, usw. als Schutzgeld ‚abnehmen’
könnte) (WDD15/K13.07642: Diskussion:
Kalabrien, in: Wikipedia – URL: https://
de.wikipedia.org/wiki/Diskussion:Kala
brien: Wikipedia, 2015)
• Und auch das vieldiskutierte BÖ scheint
nicht beanstandet worden zu sein. Wie in
Sachsen stellt sich allerdings auch hier die
Frage ob an alten Kreisnamenskürzeln wie
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OK, MQ oder AZE wirklich Bedarf besteht.
-- 11:49, 27. Nov. 2012 (CEST)
Neben fremdsprachlichen Treffern 1., z. B.
Okay in einem englischen Post bzw. ok in der
Bedeutung von „auch“ im Niederdeutschen,
dem Gebrauch in Zitaten 2. und Titeln 3., treten vor allem andere Bedeutungen der Abkürzung OK als Pseudotreffer auf. Insbesondere hinter dieser Schreibweise verbergen
sich für unsere Untersuchung nicht relevante
Fundstellen. In den angeführten Beispielen
4. steht OK als Abkürzung für organisierte Kriminalität bzw. das Kfz-Kennzeichen Ohrekreis.
Nach Aussonderung der Pseudotreffer wurden die verbliebenen 475 deutschen OKAYBelege in jeweils eine unserer Kategorien
eingeordnet (siehe Abschnitt 3.2.3).
Analog zur deutschen Stichprobe wurde
im Anschluss die französische Stichprobe untersucht. Diese enthält 16 Pseudotreffer, insbesondere englischsprachige OKAY-Verwen-
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II Fallstudien
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dungen, OKAY in Zitaten sowie als Bestandteil
von Titeln. Die damit verbleibenden 484 französischen OKAY-Belege konnten in einem
nächsten Schritt dann klassifiziert werden
(vgl. Abschnitt 3.2.3). Im Folgenden werden
die Haupt- und Subklassen unserer OKAYKategorisierung vorgestellt.
3.2.3 Analyse und Klassifikation
Die in den vorherigen Abschnitten beschriebenen Schritte der Datenerhebung und -bereinigung resultieren nun in drei Beleglisten,
die wir in Bezug auf unsere Fragestellungen
und Hypothesen weiter analysieren. Für
diese Analyse gilt es, geeignete Kategorien
festzulegen und zu definieren. Im Idealfall
kommen die Kategorien und Definitionen
aus einem einzigen Kategoriensystem, z. B.
aus einer Grammatik oder aus einer theoretischen Arbeit zu OKAY. Ein solches System
bietet beispielsweise die GDS (1997), an der
wir uns bei der Unterscheidung unserer bei-
den Hauptklassen SE und IE orientieren. Die
Opposition von SE und IE ist für unsere Fragestellungen und Hypothesen grundlegend.
Deshalb haben wir diese beiden Kategorien
auch schon bereits in Abschnitt 3.2 erläutert.
Um die Unterschiede zwischen gesprochener und geschriebener Sprache sowie die
Unterschiede zwischen dem Deutschen und
dem Französischen noch feiner zu analysieren, haben wir für die beiden Hauptklassen
IE und SE aber noch weitere Subklassen
eingeführt. Diese Subklassen stammen teilweise aus der GDS, teilweise aus weiteren
Kategoriensystemen, wie z. B. der neuesten
Ausgabe der Duden-Grammatik (Duden
2016), die wir zusätzlich herangezogen haben, um relevante Unterschiede, die uns bei
der Durchsicht der Belege aufgefallen sind,
besser erfassen zu können. Die Ergebnisdiskussion in Abschnitt 4 zeigt, dass sich
der Aufwand für diese Feinanalyse gelohnt
hat.17
Tab. 1: Kategorien unserer Klassifizierung mit Haupt- und Subklassen
Hauptklasse
Subklasse
Beispiel
Interaktive
Einheit (IE)
Responsiv
1
U1: Könnte man den Artikel nicht langsam mal wieder entsperren? U2:
OK, versuchen wir’s mal.
Reaktiv
2
U1: sorry, war so lange nicht mehr online, daß wiki mich schon nicht
mehr erkannt hat (…)—U2: Okay, ich wußte nicht, ob du dich nochmal
meldest (…)
Strukturierung
3
U1: „Vielleicht könnte man auch noch etwas ausführlicher die
Verallgemeinerung mit Vektoren und noch einige andere Dinge
darstellen... OK, wenn ich mal wieder etwas mehr Zeit habe werde ich
mich damit mal beschäftigen (…)
Rückversicherungs-signal
4
U1: Mal sehen, ob ich (…) aus meiner Barks-Sekundärliteratur ein paar
schöne Sätze (…) zusammenkriege, ok?
Rezeptionspartikel
5
U1: (…) dann soll entschieden werden [ob des jetzt] wird oder nich (.)
und frau s bachs sorge isch halt
U2: [okay]
U1: (…) dass des in der schulakte äh drinsteht
prädikativ
6
U1: Das ist auch vollkommen okay.
Adverbial
7
U1: (…) würde ich das schon OK finden.
Attributiv
8
U1: (…) um dir ganz okaye chancen vorherzusagen.
Nominal
9
U1: (…) warte aber noch auf das Ok von A. Thommen
10
U1: Einleitung: ok
Syntaktische
Einheit (SE)
Rest
17 U1 steht für User eins, U2 für User zwei, etc. und verdeutlicht, welcher Beitrag von den jeweiligen DiskussionsteilnehmerInnen verfasst wurde.
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Fallstudie „OKAY“
Im Folgenden erläutern wir die zur Klassifikation verwendeten Kategorien, die in der
Tabelle 1 im Überblick gezeigt sind.18 Die
Hauptklasse der syntaktischen Einheiten (SE)
unterteilen wir nach ihrer syntaktischen
Funktion in vier Subklassen und orientieren
uns dabei an den Definitionen im grammatischen Informationssystem Grammis des IDS,
das ebenfalls auf der GDS (1997) aufbaut,
aber auch Bezüge zu anderen Terminologien
und neuerer Fachliteratur herstellt.19 Der Subklasse „prädikativ“ ordnen wir Belege zu, die
als Prädikativkomplemente verwendet werden, also z. B. mit einem der Kopulaverben
„sein“, „werden“ oder „bleiben“ auftreten
(z. B. in „das ist okay“). Belege, in denen
OKAY als Adverbiale auftritt, gehören zur
Subklasse adverbial (z. B. in „ich finde das
okay“). Zur Subklasse „attributiv“ gehören
Belege, die als Attribute von Nominalphrasen
verwendet sind (z. B. in „okaye Chancen“).
Die Subklasse „nominal“ umfasst Belege, in
denen OKAY als Nomen verwendet wird
(z. B. in „sein Okay geben“).
Bei den Subklassen der interaktiven Einheiten (IE) haben wir die Kategorie des Responsivs aus der GDS (1997) übernommen, die
bereits in Abschnitt 2 erläutert wurde, weil sie
für unsere Hypothese H2 grundlegend ist.
Zur Subklasse Responsiv zählen wir Belege,
in denen OKAY als Antwort auf eine Entscheidungsfrage dient, also z. B. in einer Sequenz, in der die Frage: „Könnte man den
Artikel nicht langsam wieder entsperren?“
beantwortet wird mit „Okay, versuchen wir’s
mal“. Weiterhin nutzen wir zwei Kategorien
aus dem Kapitel Gesprächspartikeln der aktuellen Duden-Grammatik: das Rückversicherungssignal und die Rezeptionspartikel. Rückversicherungssignale, stehen meist am Ende
von Äußerungen und dienen im dialogischen
Sprechen und Schreiben dazu, Stellungnahmen oder Bestätigungen des Kommunikationspartners einzufordern. Ein Beispiel ist
„Mal sehen, ob ich (…) aus meiner Barks-Sekundärliteratur ein paar schöne Sätze (…)
zusammenkriege, ok?“ (Duden 2016, S. 1232).
51
Rezeptionspartikeln dienen per definitionem
einem/r HörerIn im mündlichen Gespräch
dazu, einem/r SprecherIn parallel zum laufenden Gespräch Rückmeldung zu geben,
ohne selbst das Rederecht übernehmen zu
wollen (vgl. Duden 2016, S. 1232).
Der Transkriptausschnitt des Beispiels 5
(Rezeptionspartikel) aus Tabelle 1 zeigt, dass
OKAY von U2 parallel zur Äußerung von U1
„ob des jetzt“ geäußert wird. U1 führt die Äußerung fort und es wird deutlich, dass U2 mit
OKAY kein Rederecht einfordert, sondern
lediglich eine Rückmeldung gibt. Solche Rezeptionspartikeln haben in geschriebenen
Wikipediadiskussionen keine funktionale
Entsprechung, weil Lesen und Schreiben dort
nicht gleichzeitig verläuft, d. h. die Lesenden
sehen nicht, wie ein geschriebener Beitrag
entsteht und können deshalb auch nicht zeitlich parallel Rückmeldung geben. Die Kategorie Rezeptionspartikel ist also generell nur
auf gesprochene Daten anwendbar, in denen
die Rolle von Sprechenden und Hörenden
klar unterschieden werden kann.
Funktional verwandt sind allerdings Belege, in denen Sprechende oder Schreibende
mit OKAY eine Rückmeldung zu einem Vorgängerbeitrag geben. Ein Beispiel dafür ist
ein Wikipedia-Thread, in dem die Äußerung
„sorry, war so lange nicht mehr online, daß
wiki mich schon nicht mehr erkannt hat“ mit
der Äußerung „Okay, ich wußte nicht, ob du
dich nochmal meldest (…)“ als „in Ordnung“
evaluiert wird. Wir haben für diese und ähnliche Belege die Kategorie „Reaktiv“ übernommen, die Sieberg (2016) eingeführt hat.
Reaktive werden präzisiert als Ausdrücke,
„die einem Sprecher zur Verfügung stehen,
wenn er sich in einem Dialog mit direkt vorgehenden Behauptungen, Vermutungen,
Aufforderungen, Fragen, Bitten, Versprechen, Danksagungen und Entschuldigungen
konfrontiert sieht und darauf verbal angemessen reagieren möchte. Angemessen [Hervorhebung im Original] bedeutet meinem
Verständnis nach, dass es ihm mittels dieser
Ausdrücke gelingt, im weiteren Verlauf des
18 Tabelle 1 zeigt Beispiele aus Wikipediadiskussionsbeiträgen, die für diese Übersicht teilweise aber gekürzt
und vereinfacht wurden.
19 https://grammis.ids-mannheim.de/terminologie.
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52
II Fallstudien
Dialogs seine eigenen Interessen zu vertreten“ (Sieberg 2016, S. 106).
Anders als die hörerseitigen Rezeptionspartikeln werden Reaktive von Sprechenden
oder eben auch von Schreibenden in ihre Äußerungen integriert; sie sind somit in allen
drei Korpora belegt. Ein wenig kniffliger ist
die Abgrenzung der Responsive von den Reaktiven. Nach der o.g. Definition von Sieberg
2016 könnte man auch die Responsive zu den
Reaktiven zählen, denn auch sie reagieren auf
Entscheidungsfragen in angemessener Weise
mit einer Antwort. Um unsere Hypothese H2
testen zu können, definieren wir die Responsive und die Reaktive als disjunkte Subklassen: Belege, in denen OKAY auf eine Entscheidungsfrage antwortet, werden den Responsiven zugeordnet; alle anderen Belege, die der
Definition von Sieberg (2016) entsprechen,
sind als Reaktive klassifiziert.
Bei der Klassifikation der Belege wurde
schnell klar, dass es eine ganze Reihe von Verwendungen von OKAY gibt, die zwar eindeutig nicht syntaktisch integriert sind und somit
zur Hauptklasse der IE zählen, die aber zu
keiner der bisher erläuterten Subklassen passen. Es handelt sich um Fälle, die in der Fachliteratur zu OKAY in der gesprochenen Sprache auch bereits erforscht wurden,20 aber
noch nicht in Grammatiken integriert sind.
Außerdem entwickeln sich in der schriftlichen Interaktion auch eigenständige Muster,
die bislang noch kaum erforscht und beschrieben wurden.21 Gemeinsamer Nenner
dieser Verwendungen ist es, dass OKAY längere Beiträge strukturiert und damit auch
Funktionen übernimmt, die für mündliche
Gespräche als Diskursmarker beschrieben
wurden. Für diesen Falltyp haben wir die
Subklasse „Strukturierung“ eingeführt. Dieser Klasse ordnen wir Belege zu, in denen
OKAY zur Strukturierung einer Äußerung
dient. Ein Beispiel ist der folgende Beleg aus
dem Wikipedia-Korpus, in dem OKAY den
Übergang von Überlegungen einer Artikeloptimierung zur Ankündigung einer geplanten Handlung markiert: „Vielleicht
könnte man auch noch etwas ausführlicher
die Verallgemeinerung mit Vektoren und
noch einige andere Dinge darstellen... OK,
wenn ich mal wieder etwas mehr Zeit habe
werde ich mich damit mal beschäftigen (…).“
In anderen Belegen des Typs Strukturierung
steht OKAY an den Übergängen von Einschüben, Nachträgen oder Themenwechseln.
Hierfür ein feineres, interaktionslinguistisch
begründetes Kategoriensystem zu entwickeln, ist eines der Ziele der im Entstehen
befindlichen Dissertation von Laura Herzberg.
Der methodische Schritt der Datenanalyse
bestand nun konkret darin, alle Belege der
drei Listen restefrei einer der Subklassen zuzuordnen. Dabei fanden wir eine Reihe von
Belegen, die sich nicht eindeutig zuordnen
ließen. Hierzu gehören Beispiele wie „Einleitung : ok“, die man entweder als Kurzform
für „Einleitung ist ok“ (prädikativ) oder für
„Einleitung finde ich okay“ (adverbial) oder
in einem weiten Sinne als Responsiv auf einen inneren Dialog „Ist die Einleitung in Ordnung? Okay.“ interpretieren kann. Für solche
Belege haben wir eine dritte Hauptklasse Rest
eingerichtet. Wir werden auf diese Klasse
beim Vergleich der deutschen und französischen Daten in Abschnitt 4 noch zurückkommen. An dieser Stelle sei lediglich daran erinnert, dass die Restklasse keine Pseudotreffer
enthält, denn diese wurden ja bereits im Bereinigungsschritt (siehe Abschnitte 3.2.1 und
3.2.2) ausgesondert, sondern relevante Belege, die aber nicht eindeutig einer der Subklassen von IE und SE zugeordnet werden können.
Für den methodischen Schritt der Datenanalyse haben wir in den Excel-Tabellen mit
unseren drei Datensätzen jeweils eine Spalte
für alle Subklassen und die Restklasse angelegt. Die Zugehörigkeit zu den beiden Hauptklassen IE und SE ergibt sich dann über die
Zuordnung der Subklassen zu diesen beiden
Hauptklassen, sie wurde nicht separat klassifiziert. Jeder Beleg wurde intellektuell in seinem Kontext analysiert und genau einer Subklasse zugeordnet. Auffälligkeiten konnten in
einer zusätzlichen Spalte „Anmerkungen“
20 Vgl. Schegloff & Sacks (1973), Levin & Gray (1983), Beach (1993) und Bangerter et al. (2003).
21 Erste Beschreibungen eigenständiger Muster finden sich in Herzberg (2016) und Herzberg/Storrer (2019).
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Fallstudie „OKAY“
4. Ergebnisse und Diskussion
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vermerkt werden. Für die Zuordnung der gesprochenen Belege war es oft erforderlich, sich
die Belege auch anzuhören, was in der DGD
auch möglich ist (vgl. Abschnitt 3.2.1). Für die
Zuordnung der Belege aus den Wikipediadiskussionen war der von COSMAS IIweb ausgegebene Kontext oft nicht ausreichend; es
musste in der Wikipedia selbst nachrecherchiert werden. Es handelt sich also um eine
intellektuelle Klassifikation, die mit Sorgfalt
und teilweise mit einem hohen Aufwand betrieben wurde.
Wie im vorigen Abschnitt erläutert, haben wir
insgesamt drei Samples mit 500 Treffern zu
OKAY aus drei verschiedenen Korpora erhoben: 1. dem Gesprächskorpus FOLK, 2. dem
2015 erstellten Korpus mit geschriebenen
deutschen Wikipediadiskussionen Wiki-Dde und 3. dem zum gleichen Zeitpunkt erstellten Korpus mit französischen Wikipediadiskussionen Wiki-D-fr. Alle Trefferlisten
wurden zunächst bereinigt, d. h. Pseudotreffer (z. B. OK als Abkürzung für Oberkommando) wurden ausgesondert (vgl. Abschnitt
3.2.2). Alle verbliebenen Belege für OKAY
wurden genau einer der Subklassen von SE,
IE oder der Restklasse zugeordnet. Die absoluten Zahlen sind in den Tabellen 2 und 3
gegenübergestellt. Die Zahl der analysierten
Belege ist in den drei Stichproben unterschiedlich, da die drei Trefferlisten eine unterschiedlich hohe Anzahl von Pseudotreffern
enthielten. Somit sind unsere finalen Beleglisten unterschiedlich groß. Wenn man sie dennoch vergleichen möchte, muss man die absoluten Zahlen in das Verhältnis zu der
Grundgröße der Stichproben setzen. Wir haben deshalb zusätzlich in Klammern angegeben, welchen prozentualen Anteil die absoluten Zahlen an der Gesamtzahl der analysierten
Belege im jeweiligen Sample haben. Diese
prozentualen Angaben können wir miteinander vergleichen. In den folgenden Abschnitten interpretieren wir unsere Ergebnisse vor
dem Hintergrund unserer Untersuchungsfragen und Hypothesen.
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53
4.1 Ergebnisse der medienvergleichenden
Untersuchung
Die in Abschnitt 2 erläuterten und motivierten Untersuchungsfragen und Hypothesen
zu unserer medienvergleichenden Untersuchung seien im Folgenden noch einmal zusammengestellt.
F1: Wie unterscheiden sich die Anteile der Kategorien IE und SE (und ihrer Subklassen) im
Gebrauch von OKAY in mündlichen Gesprächen einerseits vom Gebrauch in geschriebenen Diskussionen im Internet andererseits?
Hypothesen:
H1: Der Anteil von IE-OKAY ist in gesprochener Sprache höher als in geschriebenen Diskussionen.
H2: Wenn OKAY als IE gebraucht wird, dann
handelt es sich in den meisten Fällen um die
Kategorie „Responsiv“.
Die Zahlen der Ergebnistabelle 2 zeigen zunächst, dass der Anteil der IE im FOLK-Sample mit 95 % in der Tat deutlich höher ist als
im Sample der geschriebenen Wikipediadiskussionen, in dem „nur“ 69.2 % der Belege als
IE klassifiziert wurden. Unsere Hypothese
H1 wurde also nicht falsifiziert. Vielmehr liefern die Ergebnisse empirische Evidenz für
die Annahme der Fachliteratur, dass OKAY in
gesprochener Sprache vornehmlich als interaktive Einheit gebraucht wird, anders als in
der schriftlichen Verwendung, in der OKAY
mit 28 % vergleichsweise häufiger auch syntaktisch integriert vorkommt. Dabei überwiegt deutlich die prädikative Funktion (…
ist okay) mit 23,8 % Anteil an den Gesamtbelegen, gefolgt von der adverbialen Funktion
(… finde ich okay) mit 3,8 % am Gesamtanteil.
Es fanden sich im Sample nur vier Belege für
den Gebrauch als Nomen (sein Okay geben)
und kein Beleg für den Gebrauch als Attribut
(ein okayer Typ).
Wenn man konstatiert, dass OKAY im
FOLK-Sample deutlich häufiger als IE vorkommt als im geschriebenen Vergleichssample, muss man natürlich berücksichtigen, dass
es eine Subklasse von IE gibt, die per definitionem nur in gesprochener Sprache vorkom-
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54
II Fallstudien
men kann, nämlich die Rezeptionspartikeln
(vgl. die Erläuterungen dazu in Abschnitt
3.2.3). Zu dieser Subklasse gehören immerhin
19,9 % der Belege im FOLK-Sample. Aber
selbst wenn man diesen Anteil herausrechnet,
verteilen sich die Anteile Haupt- und Subklassen sehr unterschiedlich in den beiden Samples. Das FOLK-Sample enthält nur einen wesentlich geringeren Anteil von SE-Belegen
und diese Belege gehören allesamt zur nicht
flektierbaren Subklasse prädikativ.
In den geschriebenen Diskussionen gibt es
mit 20,4 % einen deutlich höheren Anteil an
strukturierenden OKAYs als im FOLK-Sample mit 9,8 %. Die Durchsicht der Belege zeigt,
dass die Formen und Funktionen der Strukturierung im geschriebenen Korpus vielfältig
sind und sich teilweise auch von denen im
Gespräch unterscheiden; hier wird die Dissertation von Laura Herzberg noch einmal
mit feineren Kategorien und einem größeren
Sample ansetzen (vgl. Kap. 5).
Überraschend in beiden Samples war
hingegen der sehr niedrige Anteil, in denen
OKAY als Responsiv, d. h. als Antwort auf
eine Entscheidungsfrage, verwendet wird.
Für diese Funktion, die in Grammatiken und
auch Wörterbüchern oft als Hauptfunktion
im Gebrauch von OKAY genannt wird,
fanden sich im Wiki-D-de-Sample nur sechs
Belege, im FOLK-Sample sogar nur vier. Die
Hypothese H2 wurde durch unsere Daten
also eindeutig falsifiziert: In unseren Daten ist
diese Funktion als Responsiv zwar belegt,
aber keineswegs dominant. Sehr viel häufiger
sind Verwendungen als Reaktiv, also als
schriftliche oder mündliche Rückmeldung
auf Vorgängeräußerungen, die aber keine
Entscheidungsfragen sind. Dieser Subklasse,
die bislang in Grammatiken und Wörterbüchern noch nicht erfasst ist, wurden
41,5 % der Belege im schriftlichen Sample
und sogar 68,4 % der Belege im FOLK-Sample
zugeordnet. Es zeigt sich also, dass es sich
lohnt, Daten aus authentischen Sprachkorpora
auch quantitativ auszuwerten, um Beschreibungen in Grammatiken und Wörterbüchern
in besseren Einklang mit dem tatsächlichen
Sprachgebrauch zu bringen.
Tab. 2: Prozentuale Verteilung von OKAY-Verwendungen über alle Kategorien – Stichproben aus Wiki-D-de
und FOLK im Vergleich
Wiki-D-de
IE
FOLK
Responsiv
6
(1,3 %)
4
(0,8 %)
Reaktiv
197
(41,4 %)
329
(68,4 %)
Strukturierung
97
(20,4 %)
47
(9,8 %)
Rückversicherungs-signal
29
(6,1 %)
10
(2,1 %)
67
(13,9 %)
Rezeptionspartikel
Summe IE
329
(69,2 %)
457
(95,0 %)
adverbial
18
(3,8 %)
0
(0 %)
prädikativ
113
(23,8 %)
24
(4,9 %)
Attributiv
0
(0 %)
0
(0 %)
Nominal
4
(0,8 %)
0
(0 %)
Summe SE
135
(28,4 %)
24
(5,0%)
REST
11
(2,4 %)
0
(0 %)
Belege insgesamt
475
(100 %)
482
(100 %)
SE
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Fallstudie „OKAY“
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4.2 Ergebnisse der sprachvergleichenden
Untersuchung
Bei der sprachvergleichenden Studie wurden
die Daten aus dem deutschen Wiki-D-deSample, die bereits in 4.1 mit dem FOLK-Sample verglichen wurden, mit einem Sample aus
französischen Wikipediadiskussionen (WikiD-fr) verglichen. Wenn man sich die Zahlen in
Tabelle 3 anschaut, so fällt zunächst auf, dass
die Anteile der IE und ihrer Subklassen in beiden Sprachen relativ ähnlich sind, ähnlicher
jedenfalls als in der Gegenüberstellung von
gesprochenen und geschriebenen Daten in
Tabelle 2. Dies ist ein erster Hinweis darauf,
dass sich in der geschriebenen Sprache, unabhängig von der Einzelsprache, Verwendungsmuster in der Schriftlichkeit herausbilden, die
sich von denen im Gespräch unterscheiden.
Dieser Befund, der hier als Nachtrag zur medienvergleichenden Studie zumindest erwähnt werden soll, müsste natürlich an weiteren Sprachen überprüft werden, zudem
müssten auch für das Französische Samples
aus Gesprächskorpora ausgewertet werden
(vgl. Abschnitt 5).
Im Folgenden konzentrieren wir uns nun
auf die Diskussion unserer sprachverglei-
55
chenden Fragestellung und Hypothese, die in
Abschnitt 2 motiviert und erläutert wurden
und die lauten:
F2: Wie unterscheiden sich die Anteile der
Kategorien IE und SE (und ihrer Subklassen)
in französischen Wikipediadiskussionen einerseits und in deutschen Wikipediadiskussionen andererseits?
Hypothese:
H3: Der Anteil von SE-OKAY ist in den deutschen Wikipediadiskussionen höher als in
den französischen Diskussionen.
Die Zahlen in Tabelle 3 machen deutlich, dass
sich das deutsche und das französische Sample vor allem im Anteil der Belege unterscheiden, in denen OKAY syntaktisch integriert,
also als einer Subklasse der SE, verwendet
wird. Der Anteil der SE-Subklassen ist im
deutschen Korpus mit 28,9 % fast dreifach so
hoch wie der Anteil im französischen Sample
mit 10,3 %. Die Hypothese H3 wurde durch
die Daten also nicht falsifiziert. Vielmehr liefert die Auswertung empirische Evidenz für
die Annahme, dass der Prozess der grammatischen Integration von OKAY im Französi-
Tab. 3: Prozentuale Verteilung von OKAY-Verwendungen über alle Kategorien – Stichproben aus Wiki-D-de
und Wiki-D-fr
Wiki-D-de
IE
Wiki-D-fr
Responsiv
6
(1,3 %)
6
(1,2 %)
Reaktiv
197
(41,4 %)
203
(42,0 %)
Strukturierung
97
(20,4 %)
69
(14,3 %)
Rückversicherungs-signal
29
(6,1 %)
7
(1,4 %)
329
(69,2 %)
285
(58,9 %)
adverbial
18
(3,8 %)
8
(1,6 %)
prädikativ
113
(23,8 %)
42
(8,7 %)
Attributiv
0
(0 %)
0
(0 %)
Nominal
Rezeptionspartikel
Summe IE
SE
4
(0,8 %)
0
(0 %)
Summe SE
135
(28,4 %)
50
(10,3 %)
REST
11
(2,4 %)
149
(30,8 %)
Belege insgesamt
475
(100 %)
484
(100 %)
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56
II Fallstudien
schen nicht so weit fortgeschritten ist wie im
Deutschen. Dafür spricht auch, dass Verwendungen als Nomen im französischen Sample
überhaupt nicht belegt sind.
Ob dies eine Konsequenz der Ächtung von
Anglizismen im Zuge der französischen
Sprachpolitik ist, kann man zwar mutmaßen.
Unsere Daten können diesen Ursache-Wirkung-Zusammenhang aber natürlich nicht beweisen; es könnten auch andere Faktoren ausschlaggebend sein. Außerdem zeigt sich beim
Vergleich der beiden Samples ein auffälliger
Unterschied im Anteil der Restklasse, die wir
für Fälle eingeführt haben, die sich nicht eindeutig einer der Subklassen von IE und SE zuordnen lassen. Im deutschen Sample gehören
dazu 2,4 % der Belege, im französischen Sample jedoch 30,8 %. Hinter diesem hohen Anteil
verbergen sich Belege wie „Au niveau encyclopédique, ok pour article sur le scoutisme.“22
oder „Pertinance OK“.23 Diese könnten auch
als elliptische Verwendungen eines nominalen
Gebrauchs „Au niveau encyclopédique, je
donne mon ok pour article sur le scoutisme.“24
oder eines prädikativen Gebrauchs „La pertinance est OK“25 interpretiert werden, was den
Anteil von SE wieder ein wenig an den der
deutschen Daten angleichen würde. Andererseits könnte der hohe Anteil von Ellipsen in der
Restklasse auch als Indiz dafür gewertet werden, dass französische Schreibende von einer
syntaktisch integrierten Verwendung zurückschrecken und auf formelhafte und syntaktisch
verkürzte Konstruktionen ausweichen. Unsere
Befunde beim Vergleich der SE-Anteile sind
also ein Beispiel dafür, dass man sich nicht darauf ausruhen sollte, wenn ein quantitativer
Befund eine Hypothese empirisch stützt, sondern dass es sich immer lohnt, bei Auffälligkeiten einen Blick in die zugrundeliegenden
Sprachdaten zu werfen und ggf. auch über eine
Erweiterung bzw. Verfeinerung des Kategoriensystems nachzudenken, in diesem speziellen Fall z. B., um bestimmte Typen von Ellipsen
und formelhafte Verwendungen zu erfassen.
22
23
24
25
5. Methodische Reflexion
Wir haben bei der Diskussion unserer Ergebnisse bereits einige Punkte angesprochen, die
wir in weiterführenden Studien genauer untersuchen möchten. Das in den Studien genutzte Klassifikationssystem (vgl. 3.2.3) wird
in der laufenden Dissertation von Laura Herzberg noch weiter verfeinert; besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Subklasse Strukturierung, bei der noch feinere Kategorien für
unterschiedliche Typen der Binnenstrukturierung entwickelt werden. In der sprachvergleichenden Studie fiel auf, dass im Französischen
viele Belege (30,9 %) der Klasse Rest zugeordnet werden mussten. Zu dieser Klasse zählen
auch formelhafte Wendungen, beispielsweise
die Kombination OKAY pour (OKAY für), die
in unseren Daten auffällig häufig zu finden
war. Empirische Evidenz dafür, dass es sich
hierbei um eine formelhafte Wendung zu
OKAY im Französischen handelt, lieferte eine
Kookkurrenzanalyse, die wir in COSMAS IIweb
im Korpus der französischen Wikipedia-Diskussionen wdf15 durchgeführt haben. Mit Kookkurrenzanalysen lassen sich Wörter ermitteln, die in statistisch signifikanter Regelmäßigkeit gemeinsam mit dem Suchwort (in
unserem Fall OKAY) auftreten (vgl. Perkuhn
et al. 2012, S. 79). Die Analyse zeigte, dass die
Schreibvariante OK (die häufigste für das
Französische, vgl. Herzberg/Storrer 2019,
S. 113), mit dem Wort pour (für) am signifikant
häufigsten auftritt. Eine interessante Anschlussfrage wäre nun, ob diese formelhafte
Wendung nur typisch für die geschriebene
Verwendung in der Internetkommunikation
ist, oder ob sie auch in der gesprochenen Interaktion verbreitet ist. Leider gibt es bislang für
das Französische keine der DGD vergleichbare, öffentlich verfügbare Datenbank mit Gesprächskorpora. Deshalb mussten wir bislang
unsere medienvergleichenden Analysen auf
das Deutsche beschränken. Langfristig wäre
es natürlich sehr wünschenswert und sinnvoll,
auch im Französischen gesprochene und ge-
„Auf enzyklopädischem Niveau, ok für den Artikel über Pfadfinder. [Übersetzungen der Autorinnen].“
„Relevanz OK.“
„Auf enzyklopädischem Niveau gebe ich dir mein ok für den Artikel über Pfadfinder.“
„Die Relevanz ist OK.“
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Fallstudie „OKAY“
schriebene Verwendungsmuster von OKAY
vergleichen zu können. Und natürlich wäre es
auch denkbar und sicherlich sehr interessant,
die sprachvergleichende Untersuchung mit
weiteren Sprachpaaren durchzuführen. Die
Wikipedia-Korpusfamilie am IDS (vgl. Abschnitt 3.1) bietet hierfür eine sehr gute Datengrundlage, indem sie Korpora mit Diskussionen für weitere europäische Sprachen (u. a.
Spanisch, Kroatisch, Italienisch) anbietet, die
über COSMAS IIweb im WP_FS-Archiv analysiert werden können. Sicherlich wäre es aber
auch wünschenswert, Korpora mit Diskussionen aus weiteren Wikipedia-Sprachversionen,
z. B. Türkisch, Japanisch oder Mandarin, aufzubauen und vergleichend zu untersuchen.
In unseren Untersuchungen mussten wir
alle OKAY-Treffer manuell klassifizieren, was
mit einem hohen Aufwand verbunden war.
Deshalb konnten wir in unseren Untersuchungen alle drei Beleglisten zu OKAY nur
von einer einzigen Person klassifizieren lassen. Generell ist es natürlich sehr empfehlenswert, die Daten von mehreren Personen klassifizieren zu lassen, und das Ausmaß der
Übereinstimmung zwischen den Klassifikationsergebnissen, das sog. Inter-Annotator-Agreement (vgl. Lemnitzer/Zinsmeister 2015, S.
61), zu überprüfen. Wir werden künftige Studien von vornherein so planen, dass die Klassifikation der Datensätze von mindestens
zwei Personen durchgeführt werden kann.
Um den Aufwand der Analysen zu senken,
wäre es natürlich auch wünschenswert, Ergebnisse von Werkzeugen zur linguistischen
Annotation von Korpora nutzen zu können.
Vielversprechend ist dafür das Part-of-SpeechTagging (POS-Tagging oder Wortartenannotation), das allen Wörtern eines Korpus automatisch ein Wortarten-Tag (POS-Tag) zuweist
(vgl. Lemnitzer/Zinsmeister 2015, S. 63; →
Kapitel 30 [Werkzeuge automatische Sprachanalyse] in diesem Band).
Durch solch eine automatische Klassifizierung können im Prinzip die Subklassen von
OKAY als SE automatisch klassifiziert wer-
57
den. Dies würde den Analyseaufwand erheblich verringern, da die automatischen Zuordnungen nicht oder nur in vereinzelten,
kleinen Stichproben manuell überprüft werden müssten. Es gibt verschiedene Tagsets,
die für das Deutsche verwendet werden: Ein
bekanntes Tagset ist das STTS, das StuttgartTübingen-Tagset.26 Für etliche unserer Subklassen finden sich in diesem Tagset passende
POS-Tags, z. B. ADJA für attributives Adjektiv,
ADJD für prädikatives Adjektiv, NN für Appellativa (Nomen); für den Gebrauch von OKAY
als IE gibt es das Tag PTKANT (Antwortpartikel). In COSMAS IIweb gibt es Teilarchive
(TAGGED-T), deren Texte mit Wortartenannotationen des STTS versehen sind. Diese
Teilarchive enthalten auch Wikipedia-Texte,
allerdings ausschließlich Wikipedia-Artikelseiten. Führt man dort eine Suchabfrage mit
OKAY durch, wird die Mehrzahl der OKAYTreffer der IE-Kategorie PTKANT zugeordnet. Ein anderes Teilarchiv (TAGGED-C) enthält dieselben Wikipedia-Texte, die aber mit
einem anderen Tagger und Tagset annotiert
wurden, nämlich Connexor. Leider sind auch
dort die Ergebnisse für unsere Zwecke nicht
hilfreich, denn auch hier werden die Vorkommen von OKAY mehrheitlich fälschlicherweise dem Tag A (das steht im Connexor-Tagset
für Adjektiv) zugeordnet, obwohl andere
Tags – z. B. N für Nomen, ADV für Adverb –
auch in diesem Tagset vorhanden sind.27 Es
zeigt sich also am Beispiel von OKAY, dass
die Wortartenannotation in Korpora zur internetbasierten Kommunikation (IBK), und
dazu zählt man auch die Wikipediadiskussionen, den auf monologischen Texten trainierten Taggern Schwierigkeiten bereiten. Diese
Schwierigkeiten sind nicht auf IBK-Texte beschränkt, auch in den FOLK-Daten erwiesen
sich die Ergebnisse des POS-Taggings als
nicht hilfreich für unsere Analysen. In FOLK
waren alle von uns untersuchten OKAY-Belege mit dem POS-Tag NGIRR (für Interjektion,
Rezeptionssignal und Responsiv28) annotiert,
obwohl auch hier andere Tags für eine kor-
26 http://www.sfs.uni-tuebingen.de/resources/stts-1999.pdf.
27 https://www.ids-mannheim.de/cosmas2/projekt/referenz/connexor/morph.html#MOOD.
28 https://ids-pub.bsz-bw.de/frontdoor/deliver/index/docId/6063/file/Westpfahl_Schmidt_Jonietz_Borlinghaus_STTS_2_0_2017.pdf.
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58
II Fallstudien
Standardsprache. Für das Tagging von Gesprächsdaten und von Produkten des interaktionsorientierten Schreibens in der IBK
fehlen Trainingsdaten und auch die Tagsets
müssten noch erweitert und verfeinert
werden. Arbeiten zur Verbesserung der
Situation sind bereits im Gange (vgl.
Beißwenger et al. 2016, Lüngen et al. 2016),
sodass in naher Zukunft damit zu rechnen ist,
dass POS-Tags auch die Analyse interaktiver
Einheiten besser unterstützen können.
Zum Weiterlesen
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rekte Analyse zur Verfügung stehen (u. a.
ADJA, ADJD, NN, etc.). Alles in allem zeigte
sich also, dass die von uns genutzten Korpora zwar Wortartentags für verschiedene Subklassen von IE und SE enthalten, dass die
beim Tagging erzielten Ergebnisse aber leider
extrem fehlerhaft und deshalb nicht hilfreich
sind. Die Ursache des Problems ist seit Längerem bekannt: Die POS-Tagger wurden
bislang meist an Zeitungstexten trainiert,
d. h. an monologisch orientierter schriftlicher
Zur Einführung in die Korpuslinguistik empfehlen wir Perkuhn, Keibel und Kupietz (2012) oder Lemnitzer
und Zinsmeister (2015). Einen Überblick über Korpora internetbasierter Kommunikation, die für Analysen
wie die hier vorgestellten genutzt werden können, bietet → Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] in diesem Band. Weitere Beispiele, wie die Wikipedia-Korpusfamilie in der empirischen Sprachwissenschaft genutzt werden kann, finden sich in Gredel, Herzberg und Storrer (2018) und in Storrer (2018).
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Fallstudie „OKAY“
59
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http://dgd.ids-mannheim.de/dgd/
pragdb.dgd_extern.welcome.
Interaktive Einheiten, in: Leibniz-Institut für Deutsche
Sprache: „Systematische Grammatik“. Grammatisches Informationssystem grammis. [online] DOI:
10.14618/grammatiksystem Permalink: https://
UTB_5711_Beißwenger_Forschen_in_der_Linguistik_1.0.indd 59
grammis.ids-mannheim.de/systematische-grammatik/370.
[Wiki-D-de] Korpus mit einer vollständigen Kopie der
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(Version 01.05.2015). Leibniz-Institut für Deutsche
Sprache, [online] http://corpora.ids-mannheim.
de/pub/wikipedia-deutsch/2015/.
[Wiki-D-fr] Korpus mit einer vollständigen Kopie der
französischen Wikipedia-Artikeldiskussionsseiten
(Version 01.05.2015). Leibniz-Institut für Deutsche
Sprache, [online] http://corpora.ids-mannheim.
de/pub/wikipedia-fremdspr/2015/.
Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 20. April 2021.
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4. Semiotic-Landscape-Forschung:
Daten- und Methodentriangulation im
„Metropolenzeichen“-Projekt
Die Fallstudie stellt das Untersuchungsdesign und die zentralen Ergebnisse des interdisziplinären Forschungsprojekts „Metropolenzeichen: Visuelle Mehrsprachigkeit in der Metropole Ruhr“ vor, das von Linguist*innen, Integrationsforscher*innen und Stadtsoziolog*innen der Universitäten Duisburg-Essen und Bochum betrieben wurde. Dabei
werden die mit den quantitativen und qualitativen methodischen Zugängen verbundenen
Möglichkeiten und Grenzen der Analyse verschiedener Datentypen (Bilddaten, Interviewdaten) kritisch reflektiert, sodass Lehrende ebenso wie Studierende zahlreiche Anregungen für die Konzeption eigener Projekte erhalten.
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Evelyn Ziegler, Ulrich Schmitz
1. Einleitung
Die Semiotic-Landscape-Forschung untersucht
das Zusammenspiel zwischen „language, visual discourse, and the spatial practices and
dimensions of culture, especially the textual
mediation or discursive construction of
place“ (Jaworski/Thurlow 2010: 1). Vor allem
geht es darum, ob und in welcher Weise
sprachliche und andere semiotische Praktiken den öffentlichen Raum prägen, ihm dabei
Bedeutung und Wertigkeit zuweisen und die
Sichtbarkeit gesellschaftlicher Gruppen markieren.1
Öffentliche Räume sind durch eine Fülle
von In- und Aufschriften an Gebäuden, Wänden, Plakaten, Verkehrs- und Ladenschildern,
Informations- und Werbetafeln, Aufstellern,
Aufklebern, Zetteln, Bildschirmen, Laufschriften, Leuchtreklamen und dergleichen
mehr gekennzeichnet. Sie strukturieren die
Wahrnehmung des Raumes und dienen der
Information (z. B. über Straßennamen und
Hausnummern), Regulierung (z. B. durch Verkehrszeichen), Werbung (z. B. auf Plakatwänden), Selbstinszenierung (z. B. bei Graffitis)
oder Meinungskundgabe (z. B. bei politischen
Parolen). Häufig werden auch zwei oder mehrere dieser Funktionen gemischt (z. B. bei La1
denschildern). Je intensiver der urbane Raum
beschriftet ist (z. B. in großen Bahnhöfen oder
auf belebten Plätzen), desto stärker wetteifern
die Zeichen um die Aufmerksamkeit der
meist eiligen Passant*innen. Deshalb sind die
Texte stets (um Blicke auf sich zu lenken und/
oder zwecks routinierter Wiedererkennung)
typographisch gestaltet; und sie treten oft in
Verbindung mit nichtsprachlichen visuellen
Zeichen auf, z. B. mit Fotos, Piktogrammen
oder anderen Bildern. Wir haben deshalb den
traditionellen Fokus erweitert von der Betextung auf die gesamte Semiotik sichtbarer Zeichen im öffentlichen Raum.
Zeichen machen einen öffentlichen Raum
nicht nur lesbar, sondern weisen auch über
sich hinaus, indem sie Hinweise darauf geben, welche Sprechergruppen in einem gegebenen Raum leben bzw. diesen Raum nutzen,
welche Sprachen in diesem Raum gesprochen
werden und wo Sprachgrenzen verlaufen.
Dabei werden mit den Sprachenwahlen immer auch die vorherrschenden Sprachenregimes (vgl. Gal 2012) angezeigt, d. h. der Status und das Prestige von Sprachen sowie das
gesellschaftliche Machtgefüge zwischen den
verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen (=
Symbolfunktion) deutlich. Zeichen im öffentlichen Raum vermitteln insofern immer auch
Weitere Literatur z. B. Pütz/Mundt (2019), Shohamy/Ben-Rafael/Barni (2010).
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
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Abb. 1: Dortmund-Nordstadt (Bildnummer 1570)
Metainformationen, die außersprachliche,
d. h. soziale, kulturelle und politische Bedeutungen transportieren. Die in sie eingeschriebenen semiotischen Praktiken lassen sich
dementsprechend auf ihre indexikalische
Bedeutung hin (vgl. Agha 2007) untersuchen.
Dabei lässt sich nach folgenden indexikalischen Bedeutungen fragen:
1. Wer besitzt die Macht, Zeichen im öffentlichen Raum anzubringen bzw. wer ermächtigt sich selbst dazu?
2. Welche Sprechergruppen sind sichtbar,
welche nicht? Warum sind sie sichtbar/
nicht sichtbar?
3. Inwieweit geben Zeichen im öffentlichen
Raum Hinweise auf die Identifikation mit
einer bestimmten Stadt, Region oder einem
2
bestimmten Land oder einer bestimmten
Kultur zu erkennen?
2. Fragestellung
Unser „Metropolenzeichen“-Projekt2 gilt der
semiotischen Landschaft („semiotic landscape“, vgl. Jaworski/Thurlow 2010) in der
Metropole Ruhr. In einem interdisziplinär
und multiperspektivisch angelegten Forschungsvorhaben wurden die städteräumliche Verteilung, formale Ausgestaltung, funktionale Bedeutung und gesellschaftliche
Bewertung sichtbarer Mehrsprachigkeit im
öffentlichen Raum des Ruhrgebiets untersucht. Das Forschungsdesign verbindet Gegenstandsanalyse und Akteursanalyse, d. h.
Dieses Kooperationsprojekt zwischen der Universität Duisburg-Essen und der Ruhr-Universität Bochum
wurde von August 2013 bis August 2018 vom Mercator Research Center Ruhr gefördert (GZ MERCUR: Pr2012-0045; PI: Evelyn Ziegler). Hauptveröffentlichung: Ziegler et al. 2018.
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II Fallstudien
fokussiert neben den Zeichen visueller Mehrsprachigkeit auch auf die Produzent*innen
und Rezipient*innen, d. h. auf diejenigen, die
als Geschäftsinhaber*innen, Restaurantbesitzer*innen oder auch Mitarbeiter*innen
kommunaler Einrichtungen für die Wahl der
Sprache(n) verantwortlich sind oder als
Passant*innen mehrsprachige Schilder wahrnehmen, nutzen und ihre sprachliche Ausgestaltung bewerten.
Folgende Fragen sollten beantwortet werden:
1. Spiegelt sich die internationale Herkunft
der Bevölkerung in sichtbarer Mehrsprachigkeit im öffentlichen Raum wider?
2. Gibt es diesbezüglich Unterschiede im offiziellen und kommerziellen Sprachenmanagement (also zum Beispiel auf Wegweisern, Ladenbeschriftungen) sowie im
Kontext von Graffitis und anderen nichtautorisierten, d. h. transgressiven Kommunikaten (z. B. illegal angebrachten Stickern
und Plakaten)?
3. Wer wird mit den einzelnen Sprachen
(Deutsch, Englisch, Türkisch, Französisch,
Arabisch etc.) angesprochen, und welche
Funktionen werden damit verbunden?
4. Wie wird sichtbare Mehrsprachigkeit wahrgenommen und bewertet?
5. Trägt die Sichtbarkeit von Migrantensprachen zum Gefühl der Beheimatung bei?
3. Material, Methode und Analyse
Das genannte Fragenbündel fordert einen interdisziplinären Mehrmethodenansatz, der
Semiotic-Landscape-Zugänge, stadtsoziologische Zugänge und Methoden der Spracheinstellungsforschung verbindet und dementsprechend verschiedene Datentypen, d. h.
Bilddaten, stadtsoziologische Daten und metasprachliche Daten, integriert. Dabei werden
quantitative und qualitative Forschungszugänge, die Innenperspektive der Akteur*innen
(emische Perspektive) mit der Außenperspektive der Forscher*innen (etische Perspektive3) verknüpft. Diese komplementären Zugänge wurden gewählt, um die Schwächen
3
der einen wie der anderen Methode auszugleichen. Ein solcher Zugang, der auch als
Triangulation bezeichnet wird, ermöglicht
eine „dichte Beschreibung“ (Geertz 2003),
d. h. eine genauere Beobachtung, Erfassung
und Interpretation der Daten, weil durch die
ergänzende Untersuchung der Handlungsmotive und der spezifischen Rezeption visueller Mehrsprachigkeit die Perspektiven auf
den Gegenstand erweitert und in der Gesamtinterpretation aufeinander bezogen werden können.
Dieser Anspruch und der daraus resultierende Multi-Methoden-Ansatz unterscheidet
das Metropolenzeichen-Projekt von vielen anderen Untersuchungen in diesem Forschungsfeld. In der Regel konzentrieren sich
die Studien auf einen methodischen Zugang
und damit verbunden auf einen Datentyp.
Dabei sind zwei Typen von Untersuchungen
zu unterscheiden: erstens solche Studien, die
sich auf eine Untersuchung der Bilddaten
und damit auf das Vorkommen visueller
Mehrsprachigkeit konzentrieren, etwa im
Kontext sprachenpolitischer Fragen, z. B. der
Sichtbarkeit von Minderheitensprachen.
Zweitens sind hier solche Studien zu nennen,
die ausschließlich metasprachliche Daten erheben und damit auf die Rezipient*innen
bzw. Produzent*innen visueller Mehrsprachigkeit fokussieren. Diese Studien sind eher
neueren Datums. Sie basieren allerdings auf
zumeist kleinen Datensätzen und sind insgesamt noch selten.
Da Sprachwahlentscheidungsprozesse wie
auch Sprachrezeptionsprozesse nicht in situ
beobachtet werden können, müssen diese
Daten ex post erhoben werden, z. B. durch Befragung der Akteur*innen. Dafür sind ethnografische Befragungstechniken geeignet, weil
sie die Möglichkeit bieten, einmal getroffene
Sprachwahlentscheidungen zu reflektieren
wie auch die Wahrnehmung und Bewertung
visueller Mehrsprachigkeit oder Einsprachigkeit zu evozieren, z. B. im Rahmen von VorOrt-Interviews. Zwar hat sich auch die ältere
Forschung für Sprachwahlmotive interessiert, allerdings hat sie dabei in der Regel von
den konkreten Sprachwahlen auf die Adres-
Begriffspaar wurde von Pike (1967) eingeführt.
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
satenorientierung und damit auf die Sprachwahlmotive geschlossen, und zwar ohne Befragung der Akteur*innen.
Unsere Untersuchung haben wir als Querschnittsstudie angelegt. Bei einer Querschnittstudie wird eine empirische Untersuchung einmalig zu einem bestimmten Zeitpunkt durchgeführt. Um systematisch Migrationsprägung, visuelle Mehrsprachigkeit und
Spracheinstellung untersuchen zu können,
erfolgte die Sammlung der Bilddaten und der
Interviewdaten in relativer zeitlicher Nähe,
und zwar so, dass alle Daten in denselben
Stadtteilen erhoben wurden.
Das Forschungsdesign stützt sich auf das
Sprachenmanagement-Konzept von Spolsky
(2009), das die Zusammenhänge zwischen
Sprachgebrauch, Sprachenpolitik und
Sprachbewertung untersucht, um visuelle
Mehrsprachigkeit ethnographisch, lokal und
sozial zu verstehen. Charakteristisch dafür
ist die integrative Erforschung von Sprachverwendungen und metasprachlichen Aktivitäten, also Entscheidungsprozessen und
Wertorientierungen, die die Sprachverwendungen und deren Wahrnehmung bestimmen. Deshalb nutzen wir unterschiedliche
Datentypen.
1. Von den Statistischen Ämtern erhielten
wir kleinräumige Daten zur multi-ethnischen
Bevölkerungsstruktur, d. h. zum Anteil von
Deutschen, Nicht-Deutschen und Doppelstaatlern in den Städten des Ruhrgebiets.
2. Auf der Basis dieser bevölkerungssoziologischen Daten wählten wir in den vier größten Städten (Duisburg, Essen, Bochum, Dortmund) je ein eher nördliches und ein eher
südliches Gebiet aus, in dem man jeweils eine
ebenso reichhaltige wie charakteristische Beschilderung und Beschriftung des öffentlichen Raums erwarten durfte. Alle acht Untersuchungsgebiete wirken gut belebt und
weisen eine Mischung aus Wohnen, Einzelhandel, Gastronomie und Dienstleistungen
auf. Hier und ergänzend an je einem Hauptbahnhof, einem Bürgerbüro und einer touristischen Attraktion pro Stadt sowie jeweils
4
63
einer Kindertagesstätte pro Erhebungsgebiet
haben wir im Herbst 2013 alle öffentlich sichtbaren ortsfesten Zeichen (Inschriften, Schilder, Plakate, Graffitis etc.) vollständig fotografiert, d. h. für jedes öffentlich sichtbare
Item wurde ein geokodiertes Foto gemacht.
Wo solche Einzelfotos nicht möglich waren,
etwa bei Zusätzen, Überschreibungen oder
Überklebungen, wurde die entsprechende
Information später in der Feinanalyse berücksichtigt (vgl. Schmitz/Ziegler 2016).
Sämtliche durchstreifte Einzelflächen zusammen machen etwas mehr als einen halben
innerstädtischen Quadratkilometer aus.
Die 25.504 geokodierten Fotos wurden 1. in
eine Datenbank importiert,4 2. nach diversen
(jeweils eindeutig operationalisierten) Kategorien verschlagwortet (vgl. Abbildung 2 & 3) –
darunter Ort, Größe, Erscheinungsform (z. B.
Schild, Aufkleber, Anzeigetafel), Diskurstyp
(nach Scollon, R./Scollon, S. 2003; z. B. infrastrukturell, kommerziell, transgressiv), Sprache (z. B. Deutsch, Englisch, Türkisch) und
Typographie (z. B. Antiqua, Kyrillisch, Handschrift) – und 3. quantitativ und qualitativ intensiv ausgewertet.
3. Außerdem wurden 120 Vor-Ort-Interviews mit Passant*innen sowie 60 persönliche Interviews mit Ladenbesitzer*innen,
Restaurantbesitzer*innen und Vertreter*innen
kommunaler Einrichtungen in allen 8 Stadtteilen geführt. Für die Vor-Ort-Interviews
wurden in jedem Stadtteil 15 Personen befragt, sodass insgesamt 120 Vor-Ort-Interviews vorliegen. Die Länge der Interviews
variiert zwischen 3 und 12 Minuten. Befragt
wurden 65 Männer und 55 Frauen im Alter
zwischen 18 und 80 Jahren, davon 49 Personen mit und 71 ohne Migrationshintergrund.
Die Interviews wurden auf der Basis eines
Interviewleitfadens durchgeführt, der die folgenden Themenblöcke enthält: Wahrnehmung von visueller Mehrsprachigkeit, Stadtteilgeschichte, Bewertung von visueller und
gesprochener Mehrsprachigkeit, Funktionen
von Mehrsprachigkeit, visuelle Mehrsprachigkeit an öffentlichen Institutionen, Vorzü-
Aufbau, Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten dieser Datenbank werden detailliert beschrieben bei
Mühlan-Meyer/Lützenkirchen (2017).
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II Fallstudien
Abb. 2: Eingabemaske der Datenbank
ge und Nachteile von Mehrsprachigkeit. Die
Interviews erlaubten aber auch eine gewisse
Flexibilität und spontane Anpassung an die
Antworten der Befragten. Die Audiodaten
der Interviews wurden nach GAT 2 (vgl. Selting et al. 2009) als Minimaltranskripte mit
dem Partitur-Editor EXMARaLDA transkribiert und anschließend für die Auswertung
annotiert.5 Die Interviews wurden mehrheitlich auf Deutsch, einige auch auf Türkisch
und Englisch geführt.
Für die Produzenteninterviews wurden 61
Personen befragt (43 Männer und 18 Frauen).
Das Alter der Befragten variierte zwischen 20
und 60 Jahren. 38 der Befragten hatten einen
Migrationshintergrund, von denen die größte
Gruppe die Befragten mit einem türkischen
Migrationshintergrund bilden (n=18). Dies
zeigt, dass sich mehr Befragte mit Migrationshintergrund für ein Interview zur Verfügung
stellten als Befragte ohne Migrationshinter5
grund, für die das Thema der Befragung anscheinend weniger interessant und relevant
war. Die Länge der Interviews variierte zwischen 2 Minuten und 30 Minuten. Die Interviews wurden mehrheitlich auf Deutsch geführt (44), 12 Interviews wurden auf Türkisch
geführt und 2 Interviews auf Französisch.
4. Schließlich wurden 1000 telefonische
Leitfadeninterviews mit repräsentativ ausgewählten Personen (500 deutscher, 300 türkischer und 200 italienischer Herkunft) durchgeführt. Die Beschränkung auf die Gruppen
der Türkei- und Italienstämmigen hat ihren
Grund darin, dass diese beiden Gruppen (neben den Zugewanderten aus Polen) die Migrationsbewegungen im Ruhrgebiet entscheidend geprägt haben, ihre soziale Beheimatung aber unterschiedliche Verläufe genommen hat (vgl. Ziegler et al. 2018: 277).
Gegenstand der Telefonbefragung waren
folgende Fragen: Wo nehmen Sie mehrspra-
Siehe dazu auch Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] in diesem Band.
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
Abb. 3: Datenbank-Ausgabe für Bild Nr. 1502
chige Beschilderungen oder Beschriftungen
wahr, woran erkennen Sie mehrsprachige
Beschilderungen oder Beschriftungen, welche Funktion schreiben Sie mehrsprachigen
Beschilderungen zu, wie bewerten Sie verschiedene Sprachen und inwieweit gibt Ihnen
das Vorhandensein von Schildern in Ihrer
Sprache ein Gefühl der Beheimatung?
Die Datensammlungen erlauben sowohl
quantitative (deskriptiv-statistische) Analysen, um zu allgemeineren Aussagen zu kommen, als auch qualitative Tiefenanalysen zu
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Besonderheiten und Einzelphänomenen. Mit
der komplementären Analyse von Interviewdaten (Vor-Ort-Interviews und Telefoninterviews) ist es möglich, den gesellschaftlichen
Kontext, in dem die Sprachwahlentscheidungen getroffen sowie bewertet werden, zu berücksichtigen und so auch sprachideologische Aspekte in die Analyse miteinzubeziehen.
Dabei erlauben die Vor-Ort-Interviews eine
maximale Gegenstandsnähe, während sich
die Telefoninterviews durch eine verhältnismäßig große Stichprobengröße auszeichnen.
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II Fallstudien
Abb. 4: Dortmund-Nordstadt (Bildnummer 2130)
4. Ergebnisse und Diskussion
An dieser Stelle können nur auszugsweise
einige der wichtigsten Ergebnisse des „Metropolenzeichen“-Projekts skizziert werden.6
4.1 Herkunft der Bevölkerung und sichtbare
Mehrsprachigkeit
Die Zusammensetzung der Bevölkerung ist
unterschiedlich stark durch Vielfalt und Migration geprägt. In den nördlichen Erhebungsgebieten wohnen mehr Nichtdeutsche
und Doppelstaatler als in den südlichen. Am
höchsten ist der Anteil der Deutschen in Essen-Rüttenscheid (86 %), am niedrigsten in
Dortmund-Nordstadt (44 %) und in Duisburg-Marxloh (27 %). Auch die Anzahl der
Staatsangehörigkeiten schwankt zwischen
6
7
den Gebieten erheblich: von 23 in BochumLangendreer bis 78 in Duisburg-Innenstadt.
Unsere erste Forschungsfrage (s. o. Abschnitt 2) lautete: Spiegelt sich die internationale Herkunft der Bevölkerung in sichtbarer Mehrsprachigkeit im öffentlichen Raum
wider? Die kurze Antwort lautet: Teilweise
ja, und zwar bis in winzige Details, wenngleich insgesamt in starker Verzerrung zugunsten der Dominanz der deutschen Sprache (vor allem im infrastrukturellen und
regulatorischen Diskurs) und außerdem zuungunsten diverser einzelner (vor allem migrantischer) Sprachen.
66 % aller gut 27.000 Sprachvorkommen7
sind (standard)deutsche Passagen, 20 % englische und 4 % türkische. In der Rangliste folgen
Französisch (1,6 %), Italienisch (1,4 %) und
Spanisch (1 %). Alle übrigen rund 50 Sprachen
(von Arabisch und Chinesisch über Dänisch
Für Einzelheiten siehe Ziegler et al. (2018) sowie dort genannte weitere Publikationen aus dem Projekt.
Viele der 25.504 Fotos zeigen Graffiti-Tags oder keinerlei Sprachanteile, andere mehrere Sprachen (z. B. auf
einem mehrsprachigen Schild). So ergeben sich 27.265 Sprachvorkommen (z. B. auf einem zweisprachigen
Schild zwei).
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
und Kurdisch bis zu Swahili und Thailändisch) weisen jeweils Anteile deutlich unter
1 % auf. Die Hälfte aller Sprachen kommt seltener als zehn Mal im öffentlichen Raum der
untersuchten Gebiete vor. Die Herkunftssprachen der Einwohner sind in der Öffentlichkeit
bei Weitem nicht so präsent, wie das ihrem
Anteil an der Bevölkerung theoretisch entspräche. Unter den sichtbaren Fremdsprachen
lassen sich drei Typen unterscheiden: solche
mit eher hohem Prestige wie die westeuropäischen Schulsprachen (Englisch, Französisch,
Italienisch, Spanisch), solche, die vorwiegend
in der Gastronomie eine nennenswerte Rolle
spielen (z. B. Chinesisch), und solche, die vorwiegend mit Zuwanderung zu tun haben (z. B.
Arabisch, Rumänisch).
Die Sprachen sind in den verschiedenen
Stadtteilen recht ungleich verteilt. Darin
schlägt sich die unterschiedliche Bevölkerungsstruktur nieder. Im Norden des Ruhrgebiets sind die Mieten viel niedriger als im
Süden und die meisten Personen mit Migrationshintergrund wohnen im Norden. Dabei
ist Duisburg-Marxloh stark türkisch geprägt,
Dortmund-Nordstadt sehr international.
Dementsprechend weisen die nördlichen Bezirke in Duisburg-Marxloh und DortmundNordstadt, aber auch Essen-Altendorf deutlich weniger einsprachige Vorkommen auf als
die übrigen fünf Bezirke, dennoch aber viel
mehr einsprachig türkische. Über ein Viertel
(26 %) aller öffentlich sichtbaren Sprachvorkommen in Marxloh ist Türkisch gehalten. In
Altendorf und in Nordstadt sind es immerhin
noch jeweils um die 7 %, in allen anderen
Stadtteilen erheblich darunter. Dabei haben
Marxloh und Nordstadt viel weniger einsprachig deutsche Fälle als die übrigen sechs. Und
während im gesamten Durchschnitt 66 % aller Sprachvorkommen deutsch sind, bringen
Marxloh und Nordstadt es hier nur auf Werte
von 60 % bzw. 58 %, während die beiden
Bochumer Bezirke sowie das südliche
Dortmund-Hörde zwischen 70 % und 75 %
liegen.
Englisch ist stark unterrepräsentiert in
Marxloh und Altendorf, auffallend überrepräsentiert jedoch in der Dortmunder Nordstadt, die von allen Stadtteilen am stärksten
multinational geprägt ist. Arabisch, mit abso-
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67
lut 183 Sprachvorkommen die siebthäufigste
Sprache, fällt durch hohe Anteile in Altendorf
und in Nordstadt auf; tatsächlich wohnen
hier vergleichsweise viele Migrant*innen aus
arabischsprachigen Ländern. Die überdurchschnittlich hohen Werte für Französisch, Italienisch und Spanisch in der Duisburger Innenstadt und in Essen-Rüttenscheid erklären
sich großenteils durch entsprechend zahlreiche Restaurants.
In der quantitativen Verteilung der Sprachen sowie bei einer genaueren Detailanalyse
der Daten zeigt sich eine klare Tendenz: Junge
Migrantensprachen sind im Norden stärker
vertreten, Englisch und andere westeuropäische Sprachen im Süden. Trotz zunehmender Wanderungsbewegungen innerhalb
des Ruhrgebiets trennt die Autobahn A 40 bis
heute Gebiete mit durchschnittlich höherem
Zuwanderungsanteil im Norden von solchen
mit mehr Menschen ohne jüngeren Migrationshintergrund im Süden. Die unterschiedlichen Arten an Internationalität (Migration vs.
Hochkultur) zeigen sich im öffentlichen
Raum. Dessen völlig unterschiedliche Anmutung etwa in Duisburg-Marxloh und in EssenRüttenscheid schlägt sich bis in kleine Details
unserer Zahlen nieder.
Setzt man beispielsweise die Vielfalt der
Sprachen und die Diversität der Bevölkerung
in den acht Erhebungsgebieten in Beziehung,
so ergibt sich folgendes Bild (Abbildung 5).
Die Diversität der Bevölkerung nach
Staatsangehörigkeiten (x-Achse) streut im
Vergleich der Erhebungsgebiete zwischen einem niedrigen Wert von 0,22 in Essen-Rüttenscheid und einer ausgeprägten Diversität von
0,81 in Duisburg-Marxloh. Die entsprechenden Werte für die sichtbaren Sprachen (yAchse) bewegen sich demgegenüber im Bereich einer mittleren Diversität. Der niedrigste Wert liegt bei 0,39 (Bochum-Hamme),
der höchste bei 0,59 in der Dortmunder Nordstadt. Setzt man die Werte in Beziehung, so
zeigen sich vier Gruppen. 1. Essen-Rüttenscheid weist eine stark unterdurchschnittliche Vielfalt der Staatsangehörigkeiten seiner
Bewohner auf, jedoch eine leicht überdurchschnittliche Vielfalt der Sprachen. (Das Untersuchungsgebiet ist sehr bürgerlich geprägt
und zieht mit zahlreichen Restaurants und
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II Fallstudien
Abb. 5: Diversität von Sprachen und Bevölkerung im Vergleich der Erhebungsgebiete
(Diversitäts-Index nach Simpson (1949); vgl. Peukert (2013); Berechnung und Grafik: David H. Gehne/
Ruhr-Universität Bochum)
höherpreisigen Geschäften viele Gäste vor
allem aus dem Essener Süden an.) 2. Die beiden Bochumer Stadtteile Bochum-Langendreer und Bochum-Hamme sowie Hörde im
Dortmunder Süden zeigen eine eher unterdurchschnittliche Diversität, 3. Essen-Altendorf und Duisburg-Innenstadt hingegen eine
eher mittlere Diversität in beiden Dimensionen. 4. Duisburg-Marxloh und DortmundNordstadt dagegen sind durch eine ausgeprägte Vielfalt von Bevölkerung und sichtbarer Mehrsprachigkeit gekennzeichnet.
Diese sprechenden Werte haben uns veranlasst, Zusammenhänge zwischen Sprachvorkommen im öffentlichen Raum und Sozialstruktur der Stadtteile sowohl quantitativ als
auch qualitativ detaillierter zu untersuchen;
das kann an dieser Stelle nicht näher ausgeführt werden. Insgesamt hat sich aber gezeigt, dass die Regel: „je größer eine Gruppe –
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desto größer die Sichtbarkeit ihrer Sprache“
nicht immer gilt. So ist das Polnische fast
unsichtbar, obwohl die Zuwanderung aus
Polen auf eine lange Geschichte zurückblicken kann und die Gruppe der polnischen
Zuwanderer in einigen untersuchten Stadtteilen recht groß ist. Auch das Arabische, Bulgarische und Rumänische gewinnen erst
langsam an Sichtbarkeit. So geht die stadtsoziologische Forschung davon aus, dass es in
der Regel drei bis vier Jahre dauert, bis ethnische Gruppen im öffentlichen Raum sprachlich sichtbar werden. Neue Nationalitäten
zeigen sich dann, wenn sie Restaurants, Kioske und Geschäfte eröffnet haben. Das setzt
voraus, dass sie erstens für die Gründung
eines Gewerbes über die erforderlichen finanziellen Mittel verfügen und zweitens geeignete Gewerbeimmobilien finden.
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
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4.2 Unterschiede im Sprachenmanagement
verschiedener Diskurse
4.3 Adressat*innen und Funktionen der
verschiedenen Sprachen
Unsere zweite Forschungsfrage (s.o. Abschnitt 2) bezog sich auf Unterschiede im offiziellen, kommerziellen und transgressiven
Sprachenmanagement.
Besonders interessant sind hier Vergleiche
zwischen offiziellen (infrastrukturellen und
regulatorischen) Schildern einerseits und
kommerziellen Texten andererseits. 90 % der
2.745 infrastrukturellen und regulatorischen
Schilder sind einsprachig Deutsch. Knapp
8 % sind zweisprachig, und zwar darunter zu
89 % Deutsch und Englisch, knapp 4 %
Deutsch und Türkisch, 2 % Deutsch und
Französisch und 1 % Deutsch und Arabisch.
Bei den knapp 2 % dreisprachigen Schildern
kommt fast immer die Kombination DeutschEnglisch-Französisch vor, und zwar meistens
an Hauptbahnhöfen. Das restliche halbe Prozent viersprachige offizielle Schilder enthält
immer Deutsch und Englisch. Migrantensprachen kommen auf weniger als jedem
hundertsten offiziellen Schild vor.
Von den 12.563 kommerziellen Belegen
hingegen sind nur 71 % einsprachig, davon
91 % Deutsch, der Rest vorwiegend Englisch,
Türkisch, Französisch, Italienisch und Arabisch. Die Bandbreite der Sprachen ist bei den
kommerziellen Schildern wesentlich höher
als bei den offiziellen. 24 % der kommerziellen Belege sind zweisprachig; davon enthalten 96 % Deutsch, 57 % Englisch, 17 % Türkisch, 4 % Französisch, 3 % Arabisch. In
geringerem Umfang kommen Latein, Polnisch, Spanisch, Niederländisch und, seltener, zahlreiche andere Sprachen vor. Auffällig
häufig in einer Vielzahl von Sprachen verfasst
sind Aushänge mit dem Hinweis, dass die
Kasse regelmäßig geleert werde und ein Einbruch daher sinnlos sei; hier ist der Anteil der
Migrantensprachen überproportional hoch.
Bei transgressiven Botschaften (z. B. auf
Aufklebern) dominiert ebenfalls Deutsch;
doch auch sie sind seltener einsprachig gehalten als kommerzielle Texte. Offizielle Akteur*innen orientieren sich also ungleich stärker an einer einsprachig-deutschen Norm als
private Akteur*innen.
Die dritte Forschungsfrage lautete: Wer wird
mit den einzelnen Sprachen (Deutsch, Englisch, Türkisch, Französisch, Arabisch etc.)
angesprochen und welche Funktionen werden damit verbunden? Die Ergebnisse der
Vor-Ort-Interviews zeigen klare Unterschiede im Antwortverhalten von Befragten mit
und ohne Migrationshintergrund. So sieht ein
großer Teil der Befragten ohne Migrationshintergrund (45 %) mehrsprachige Schilder in
erster Linie als Hinweise auf die Multikulturalität der Bevölkerung, wie die Transkriptausschnitte 1 und 2 zeigen:
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Beispiel 1 (DuInn9)
duisburg ist ja °h für mich multikulti|
wir haben ja ich glaube hundertvierzig|
oder hundertfünfzig verschiedene| äh
(--) ne menschen die hier leben|
Beispiel 2 (DoHör6)
also
wir
sind
multikulturell
eigentlich| kann man wirklich so sagen
in hörde aufgestellt| wir haben ganz
viele (1.0) verschiedenste ethnische
gruppen|
Am zweithäufigsten, allerdings mit großem
Abstand, werden pragmatische Aspekte angeführt (27 %), d. h. es wird auf die Informationsfunktion hingewiesen (vgl. Beispiel 3 und 4):
Beispiel 3 (BoLan3)
viele sind ja hier| die könn kein
deutsch| sind schon zig jahre deutsch|
und für die wird dann natürlich
erleichternd sein| wenn die dann eben
da| wegweiser oder wie auch immer| (--)
solche sachen hätten|
Beispiel 4 (EsRüt8)
ja wahrscheinlich dann um auch den (.)|
den touristen einen anhaltspunkt zu
geben (-)|die jetzt gerade nicht aus
deutschland kommen| und damit sie hier
einigermaßen zurecht finden (--)|
24.03.22 11:06
70
II Fallstudien
Bei den Befragten mit Migrationshintergrund
dominiert dagegen die pragmatische, d. h. die
Informationsfunktion (27 %), dicht gefolgt von
der Funktion der Multikulturalität (25 %) und
der Beheimatung (21 %), vgl. die Beispiele 5 – 7:
Beispiel 5 (DuMar14)
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yani sırf almanca değil| hepsi (--)
anlıyorlar (--)|
Deutsche Übersetzung
weil auch aus dem ausland kommen
für gewöhnlich türken hier hin| das
heißt sie fühlen sich hier nicht als
ausländer|
Beispiel 9 (BoHam11)
Deutsche Übersetzung
deswegen sind die schilder nicht nur
auf deutsch| alle leute verstehen sie
(--)|
in erster linie würde ich natürlich
sagen| dass das natürlich (-)| schon von
vorteil für das viertel ist| weil das
dann halt auch einfach bedeutet| dass
sich ähm (-) migranten| beziehungsweise
menschen mit migrationshintergrund| in
dem viertel auch einfach wohlfühlen|
Beispiel 6 (DuMar13)
Beispiel 10 (DoNor13)
was für eine funktion| ist ja klar| die
leute sollen sich halt besser auskennen|
und äh auch lesen können was da
draufsteht (0.5)| auf den schildern|
oder (--) generell|
Beispiel 7 (DoNor3)
(1.1)| çünkü burası genelde äm| karışık
bir sokak yani bütün| (---) yabancıların
çok (.) uğradığı bir sokak| o yüzden
äm| (1.3)|
Deutsche Übersetzung
weil hier ist haupsachlich äm| eine
gemischte straße also alle| ausländer
oft auf dieser straße vorbeikommen|
deshalb äm| (1.3)|
Viele Befragte mit Migrationshintergrund
bringen die Repräsentation ihrer Herkunftssprachen im öffentlichen Raum mit der
Funktion der Beheimatung (21 %) in Zusammenhang. Die Sichtbarkeit von Migrantensprachen trägt dazu bei, dass sich die Befragten nicht als „Ausländer“ fühlen (Beispiel 8)
bzw. löst ein Gefühl von Beheimatung aus.
Auffällig ist, dass die Beheimatungsfunktion
vor allen Dingen in den Interviews genannt
wurde, die auf Türkisch geführt wurden.
Beispiel 8 (DuMar14)
yurtdışından da e| türkler genelikle
buraya geldiği için| yani onlar da
kendilerini burda yabancı hissetmiyorlar|
UTB_5711_Beißwenger_Forschen_in_der_Linguistik_1.0.indd 70
birazda böyle| (---) kendini türkiyede
hissi veriyor burda insanlara| (0.7)|
bu sokakta öyle söyliyeyim|
Deutsche Übersetzung
und auch ein bisschen lassen sie sich
die leuten als ob sie in der türkei
wären| ich muss so sagen in dieser
straße|
Diese Ergebnisse zeigen deutlich, dass die
Befragtengruppen unterschiedliche Funktionen mit visueller Mehrsprachigkeit verbinden und dass diese Unterschiede aus ihren
unterschiedlichen Perspektiven resultieren.
Während in der Gruppe der Befragten ohne
Migrationshintergrund visuelle Mehrsprachigkeit vorrangig als Symbol für die Präsenz
von Zuwanderern verstanden wird, wird in
der Gruppe der Befragten mit Migrationshintergrund visuelle Mehrsprachigkeit als Symbol für Beheimatung gesehen.
4.4 Wahrnehmung und Bewertung sichtbarer Mehrsprachigkeit
Viertens gingen wir der Frage nach, ob und
wie sichtbare Mehrsprachigkeit wahrgenommen und bewertet wird. Die Auswertung der
Vor-Ort-Interviews zeigt, dass gut zwei Drittel der Befragten (= 67,5 %) mehr- bzw. anderssprachige Schilder wahrnehmen, und
dies in den nördlichen Stadtteilen deutlich
stärker als in den südlichen Stadtteilen, wo
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
71
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Tab. 1: Wahrnehmung visueller Mehrsprachigkeit differenziert nach Stadtteilen
Stadtteile nördlich der A 40
Stadtteile südlich der A 40
Duisburg-Marxloh
100 %
Duisburg-Innenstadt
60 %
Essen-Altendorf
80 %
Essen-Rüttenscheid
53 %
Bochum-Hamme
87 %
Bochum-Langendreer
47 %
Dortmund-Nordstadt
93 %
Dortmund-Hörde
67 %
der Diversitätsindex und die faktische visuelle Mehrsprachigkeit geringer ausgeprägt
sind, vgl. Tabelle 1:
Interessant sind die Angaben der Befragten
zur Frage, welche Sprachen wahrgenommen
werden, denn hier zeigt sich eine deutliche
Diskrepanz zwischen dem faktischen Vorkommen und dem „gefühlten“ Vorkommen
von visueller Mehrsprachigkeit. Das betrifft
vor allen Dingen die Sprachen Türkisch und
Arabisch. Gefühlt dominieren diese Sprachen
im öffentlichen Raum der Metropole Ruhr,
faktisch kommen sie aber nur zu 4 % bzw. 1
% vor. Die Überschätzung des Vorkommens
von Migrantensprachen bestätigt die Ergebnisse der Studie des britischen Marktforschungsinstituts Ipsus Mori, wonach „die
Deutschen 2016 die Zahl der Ausländer wesentlich höher einschätzten, als sie tatsächlich
war“ (Angeli 2018: 24f).
Wie wird visuelle Mehrsprachigkeit in der
Metropole Ruhr bewertet? Die Einstellungsäußerungen der Befragten in den Vor-OrtInterviews lassen sich wie in Tabelle 2 zusammenfassen.
Tab. 2: Einstellung der Befragten gegenüber
visueller Mehrsprachigkeit differenziert nach
nördlichen und südlichen Stadtteilen sowie
Migrationshintergrund (MH)
n = 120
positiv
+MH -MH
negativ
+MH -MH
neutral
+MH -MH
Norden
66 %
59 %
23 %
23 %
11 %
18 %
Süden
56 %
58 %
35 %
36 %
9%
6%
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Deutlich wird, dass visuelle Mehrsprachigkeit mehrheitlich positiv bewertet wird, im
Norden sogar deutlich mehr als im Süden.
Bedeutsam ist auch der Befund, dass die Befragten mit Migrationshintergrund in den
südlichen Stadtteilen eine skeptischere Haltung gegenüber visueller Mehrsprachigkeit
einnehmen als Befragte mit Migrationshintergrund im Norden. Dies lässt den Schluss zu,
dass sich arrivierte Migrant*innen, die im
Süden leben, in ihren Einstellungen der
Mehrheitsgesellschaft anpassen.
4.5 Beheimatung durch Sichtbarkeit von
Migrantensprachen?
Schließlich interessierte uns, fünftens, ob die
Sichtbarkeit von Migrantensprachen zum Gefühl der Beheimatung beiträgt. In der Vor-OrtBefragung lautete eine relativ offen formulierte Frage: „Was empfinden Sie, wenn Sie
mehrsprachige Schilder sehen (wenn Sie z. B.
Ihre eigene Sprache sehen oder wenn Sie nicht
alles verstehen)?“ Auf der Basis der Hinweise,
die wir in den Vor-Ort-Interviews zum Zusammenhang zwischen Sichtbarkeit von Herkunftssprachen und Beheimatung bekommen
haben (vgl. hier auch die Antworten der Befragten in Abschnitt 4.3), haben wir in den
Telefoninterviews systematisch danach gefragt, inwieweit Schilder in der eigenen Sprache Gefühle der Zugehörigkeit und der Beheimatung vermitteln. Die Ergebnisse zeigen,
dass in beiden Zuwanderergruppen, sowohl
den Türkeistämmigen als auch den Italienern,
die Existenz von Schildern in der Herkunftssprache mehrheitlich Gefühle der Zugehörigkeit auslöst; und dies bei den Türkeistämmigen etwas mehr (59 %) als bei den Personen
24.03.22 11:06
II Fallstudien
mit italienischer Zuwanderungsgeschichte (54
%). Bedeutsam ist darüber hinaus der Befund,
dass dies auch für die sog. monolingual Deutschen gilt, und zwar dann, wenn diese in der
Minderheitenposition sind. So äußerten fast 80
% der befragten Deutschen (und damit sogar
deutlich mehr als in der Gruppe der Zugewanderten), dass es wohltuend ist, wenn sie im
Ausland Schilder in deutscher Sprache vorfinden. Die ältesten Befragten hatten hier die
höchsten Zustimmungswerte, was die Vermutung zulässt, dass die Fremdsprachenkenntnisse in dieser Gruppe geringer ausgeprägt
sind und deshalb die Wahrnehmung deutschsprachiger Beschilderung ein stärkeres Gefühl
der Vertrautheit vermittelt (vgl. Ziegler et al.
2020).
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4.6 Motive für Sprachwahlentscheidungen
Neben der Frage, wie mehrsprachige Schilder wahrgenommen werden, interessierte
uns auch, welche Motive die Produzent*innen von Schildern, Aushängen etc. bei ihrer Sprachwahl leiten. Die Analyse der Interviews mit Produzent*innen mit und ohne
Migrationshintergrund zeigt, dass vier Motive dominieren: funktional-pragmatische
Motive (z. B. Information, Orientierung), sozialsymbolische Motive (Identifikation mit
einer Region oder einem Land), normative
Motive wie etwa Firmenvorgaben und das
Motiv der Sprachkompetenz. Die Ergebnisse
der Produzentenbefragung fasst Tabelle 3
zusammen:
Tab. 3: Häufigkeit der von den privaten Produzent*innen genannten Motive für eine mehrsprachige Beschilderung
Motiv
Befragte +
MH
Befragte –
MH
funktional-pragmatisch
55 (50 %)
4 (57 %)
sozialsymbolisch
38 (35 %)
3 (43 %)
normativ (Firmenvorgaben)
13 (12 %)
Sprachkompetenz
3 (3 %)
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Es zeigt sich, dass in beiden Untersuchungsgruppen funktional-pragmatische Motive
wie etwa Adressatenorientierung und Informationsmanagement überwiegen. Dazu einige Beispiele:
Beispiel 11 (EsRue6)
wir haben da die sprachen (--) hm (-)
mehr oder weniger den möglichkeiten
angepasst die wir haben| und ähm
(0.6)|mit englisch (---)|italienisch
(-)| kommt man eigentlich sehr weit
(--)|in der gastronomie|
Beispiel 12 (DueMar1)
außerdem|ähm obwohl es wenig ist|haben
wir auch deutsche kunden|aus diesem
grund haben wir uns auch für die
deutsche sprache entschieden|
Sozial-symbolische Motive wie etwa die
Identifikation mit einer bestimmten ethnischen Gruppe werden dagegen erst an zweiter Stelle genannt:
Beispiel 13 (DueDe11)
038 DuDel1:
ähm für mich war (.) dass
das italienische auch hier
(1.1)|
039
heutzutage muss man sagen
gibt es viele italienische
geschäfte angeblich (0.8)|
040
wo
(-)
drinnen
(.)
überhaupt keine italiener
sind ne|
041 IntMW: [mhm| ]
042 IntTM: [mhm| ]
043 DuDel1:
ich wollte das (-) so
direkt wie möglich schr ähm
1.0) nach außen strahlen|
044
ne|
045dass wir wirklich italiener
sind|
(1.0)|
046
Prestigegründe spielen vor allen Dingen bei
den Befragten ohne Migrationshintergrund
eine Rolle. Sie setzen Französisch oder Englisch häufig für emblematische Zwecke ein,
um mit dem Prestige englischer und französischer Geschäfts- oder Restaurantnamen,
24.03.22 11:06
Fallstudie „Metropolenzeichen“
Werbesprüchen oder Begrüßungsformen das
eigene Produkt aufzuwerten. Das Prestige
der Sprachen wird dabei vermarktet. So erklärt der Inhaber eines Antiquitätengeschäfts
in Essen-Rüttenscheid auf die Frage, warum
er für sein Geschäft einen französischen Namen gewählt hat:
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Beispiel 14 (EsRue5)
080 EsRue5:
und in anlehnung an das äh
(-)|
im (-)|
081
082
sehr anmaßend von mir|
[[NN in frz.] in paris| ]
083
084 IntTM: [mhm| ]
das berühmte museum|
085 EsRue5:
086
ist
ja
auch
von
der
jahrhundertwende|
087
[diese schönen (-) alten
glaskästen| ]
Diejenigen, die ihr Geschäft oder Restaurant
einsprachig beschildert haben, verweisen in
der Regel auf ihre deutsche Kundschaft und
darauf, dass man ja in Deutschland ist, deshalb auch Deutsch verwendet werden muss.
4.7 Abschließender Kommentar
Insgesamt haben viele Ergebnisse unsere generellen Erwartungen bestätigt, in zahlreichen
Details aber sehr viel präziser und detailreicher sichtbar gemacht. Fast ebenso viele Ergebnisse haben uns aber auch überrascht. Wir
hätten nicht erwartet, dass die allgemein bekannten sozialen Unterschiede zwischen
nördlichen und südlichen Gegenden im Ruhrgebiet sich derart tief bis in kleinste Details der
Betextung des öffentlichen Raumes einschreiben. Auch hat uns überrascht, dass im öffentlichen Raum des Ruhrgebiets über 50 verschiedene Sprachen sichtbar sind und Deutsch
dennoch in fast allen Bereichen so eindeutig
dominiert. Und wir haben derart zahlreiche
große und kleine Beobachtungen sowohl statistischer als auch einzelfallbezogener Art machen können, wie wir uns das vorher nicht
hätten träumen lassen.
Überrascht hat uns auch, dass die Autobahn A 40 die Metropole Ruhr nicht nur sozi-
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73
al und sprachlich, sondern auch soziolinguistisch spaltet, indem visuelle Mehrsprachigkeit in den Stadtteilen nördlich der A 40
deutlich positiver bewertet wird als in den
Stadtteilen südlich der A 40. Allerdings gab
es auch kontraintuitive Befunde: So zeigt die
Telefonbefragung, dass sich Befragte mit türkischem und italienischem Migrationshintergrund stärker als deutsche Befragte wünschten, dass mehrsprachige Schilder auch
Deutsch enthalten sollten. Dies kann als Indiz
einer grundlegend integrationsorientierten
Haltung gewertet werden, eventuell auch als
Indiz für den sozialen Druck, sich sprachlich
zu integrieren. Zugleich wurde Mehrsprachigkeit auch als ein Zeichen von Weltoffenheit betrachtet, insbesondere bei den Deutschen, die eine größere Akzeptanz aufwiesen
als Personen mit italienischer und türkischer
Zuwanderungsgeschichte.
Das Projekt ist in dieser Form nicht replizierbar. Erstens wäre der Aufwand dafür unverhältnismäßig hoch. Zweitens, wichtiger,
hat sich die Datenlage in den Jahren seit der
Erhebung verändert: besonders stark bei den
bevölkerungssoziologischen Daten und im
Straßenbild bei einigen kommerziellen und
vielen transgressiven Zeichen. Aus Gründen
des Datenschutzes können die verwendeten
Daten derzeit noch nicht öffentlich zugänglich gemacht werden. Sie wurden aber nachhaltig gesichert und können projektintern
weiter genutzt werden.
5. Methodische Reflexion
5.1 Zum multiperspektivischen Ansatz mit
verschiedenen Datentypen
Ein großer Vorteil der Studie war, dass unser
Forschungsgegenstand aus verschiedenen
Forschungsdisziplinen mit verschiedenen
Methoden untersucht werden konnte. Auch
ermöglichte erst die Interdisziplinarität, d. h.
die Mischung aus Sprachwissenschaft, Integrationsforschung und Stadtsoziologie, ein
innovatives Forschungsdesign, mit dem systematisch und vergleichend die Zusammenhänge zwischen Sprache, Raum und Sprachenmanagement untersucht und Hypo-
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74
II Fallstudien
thesen formuliert werden konnten, und zwar
auf der Basis großer Datenmengen. Dabei dominierte immer der Blick auf allgemeine Tendenzen in den Daten, ohne jedoch auffällige
Besonderheiten zu vernachlässigen.
Besondere Probleme zeigten sich allerdings
dort, wo Ansprüche der einen Disziplin nicht
mit den Möglichkeiten der anderen Disziplin
in Einklang gebracht werden konnten: Das
betrifft vor allen Dingen die bevölkerungssoziologischen Daten. Hier wäre es aus linguistischer Perspektive sinnvoll gewesen, bei
Bewohner*innen aus mehrsprachigen Staaten,
wie etwa der Türkei, zu wissen, wie hoch der
Anteil Kurdisch oder Armenisch Sprechender
ist. Leider erfassen die statistischen Ämter der
Kommunen diese Daten nicht; auch die stadtsoziologische Forschung klammert sprachliche Aspekte in der Regel aus, sodass wir auch
nicht auf entsprechende stadtsoziologische
Studien zum Ruhrgebiet zurückgreifen konnten. Problematisch war – unter zeitlichen Aspekten – auch die Organisation der Zusammenarbeit, insbesondere die Koordination der
einzelnen Untersuchungsschritte, damit die
Ergebnisse rechtzeitig für die Konzeption
nachfolgender Arbeitsschritte zur Verfügung
standen – aber das sind Probleme, mit denen
alle größeren Projekte zu kämpfen haben.
Bei zahlreichen Ergebnissen hätten wir uns
zudem gewünscht, mehr Zeit zu haben, um zu
untersuchen, was die Gründe für die (Un)
sichtbarkeit bestimmter ethnischer Gruppen
sind. So wären wir gerne der Frage nachgegangen, warum das Polnische kaum sichtbar ist –
obwohl in vielen Stadtteilen die ethnische
Konzentration von Bewohner*innen mit polnischer Staatsangehörigkeit sehr hoch ist und die
Geschichte der Zuwanderung aus Polen bis ins
19. Jahrhunderts zurückreicht. Gleichzeitig
wäre es aus stadtsoziologischer Perspektive
wünschenswert gewesen, die Zusammenhänge zwischen Diversität, ethnischer Segregation, ethnischer Ökonomie einerseits und visueller Mehrsprachigkeit andererseits näher zu
erforschen, um erklären zu können, welche
Bedingungen die sprachliche Sichtbarkeit von
Zuwanderergruppen in der lokalen Ökonomie
rahmen bzw. fördern oder hemmen. Dazu zählen Fragen wie etwa: Wie lange dauert es und
wie groß muss eine ethnische Gruppe sein, bis
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sie öffentlich sichtbar wird? Für Neuzuwanderer*innen aus Rumänien und Bulgarien
sowie aus Syrien könnten diese Fragen in Form
von Längsschnittstudien in Follow-up-Projekten beantwortet werden.
5.2 Zu den Sozialdaten
Die Beschaffung der stadtsoziologischen Daten hat die größten Probleme bereitet: zum
einen, weil nicht alle Kommunen Daten zum
Migrationshintergrund erfassen; zum anderen, weil sich Staatsangehörigkeit und Geburtsland nicht notwendigerweise decken.
Auch Einzelmerkmale wie Herkunftssprache
werden in den Kommunen nicht immer erfasst, z. B. in der Schulstatistik, wo zwar danach gefragt wird, ob Deutsch oder eine andere Sprache als Deutsch zuhause verwendet
wird, häufig jedoch nicht notiert wird, welche
andere Sprache als Deutsch dies ist. Insofern
konnten wir nur die Daten mit den Angaben
zu den Ausländer*innen und Doppelstaatler*innen berücksichtigen, weil diese
Daten einheitlich erhoben werden. Problematisch war darüber hinaus, dass einige Datensätze aus datenschutzrechtlichen Gründen
nicht zur Verfügung gestellt werden konnten,
weil die statistischen Angaben zur Anzahl
der betreffenden Nationalitäten zu klein waren. Ein weiteres Problem ergab sich daraus,
dass die Staatsangehörigkeit ein unzureichender Indikator für die Herkunftssprache
ist, wie das Beispiel türkischer Staatsangehöriger zeigt, die unterschiedlichen Sprachgemeinschaften, d. h. der türkischen, kurdischen, oder armenischen angehören können.
Dasselbe gilt für Angehörige aus dem ehemaligen Jugoslawien. Problematisch ist auch,
dass sich nur die wenigsten Sprachen nur
einer Staatsangehörigkeit zuordnen lassen,
weil viele Sprachen in mehreren Staaten
Amtssprache bzw. lokale Amtssprache sind
(z. B. Deutsch, Englisch, Französisch, Türkisch, Arabisch). Für die Analyse ist dies insofern problematisch, als die Diversität der
ansässigen Bevölkerung in den einzelnen
Stadtteilen nur über die Staatsangehörigkeit
gemessen werden konnte.
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
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5.3 Zum Bilddatenkorpus
Frühzeitig haben wir uns für eine vollständige Dokumentation sämtlicher Zeichen im
öffentlichen Raum exakt definierter Gebiete
entschieden. Erstens erlaubt das Komplettuntersuchungen (und nicht nur Teilbeschreibungen etwa nur kommerzieller Schilder). So
können bei der Analyse vielerlei Herangehensweisen, Perspektiven und Fragestellungen verfolgt werden, auch ursprünglich nicht
vorhergesehene. Zweitens wird so das Problem „repräsentativer“ Auswahl umgangen.
Bei diesem Sujet könnte es ohnehin nicht gelöst werden, weil es keine bekannte Grundgesamtheit (z. B. aller Zeichen in einer Stadt
oder einem Land) gibt.
Andererseits führt das zu einem erheblichen (personellen, zeitlichen und folglich
finanziellen) Aufwand sowohl bei der Aufnahme, Verschlagwortung, Prüfung und Korrektur der Daten und Metadaten als auch bei
der Analyse und Interpretation. Dabei sind
Aufwand und Ertrag sowie deren Verhältnis
oft nicht absehbar – je größer die Datenmenge, desto weniger.
Wenn eine fünfstellige Anzahl von Belegen
aufgenommen werden sollen (wie viele es
sein würden, konnte man vorher nicht wissen), müssen sich mehrere Fotograf*innen die
Arbeit teilen. Dafür muss es klar formulierte
Richtlinien geben. Dennoch lassen sich Fehler
nicht immer vermeiden. So tauchten erst bei
der Verschlagwortung und teils noch danach
92 (0,36 %) vorher unentdeckte Dubletten auf,
was bei mehreren Fotograf*innen trotz definierter Abgrenzung der Gebiete nie ganz zu
vermeiden sein dürfte. Vor der Endauswertung wurden sie gelöscht.
Nicht trivial ist die Frage, was genau fotografiert werden soll. Die ideale Forderung
„ein Zeichen – ein Foto“ lässt sich nicht immer konsistent durchführen, weil häufig
mehrere Zeichen unmittelbar neben- oder
übereinander stehen und/oder deren Einheiten nicht immer eindeutig bestimmt werden
können. Zwar geben in den meisten Fällen
Platzierung, benutztes Material oder gestalterische Mittel (wie Rahmen und leere Ränder) eindeutige Hinweise. Insbesondere bei
Graffiti trifft das aber nicht immer zu. Wenn
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75
bei der Verschlagwortung solche Probleme
auftauchten, haben wir uns bemüht, sie auf
möglichst einheitliche Weise zu lösen.
Manchmal beeinflussen auch örtliche Verhältnisse die Entfernung des Fotografen vom
Objekt, seine Perspektive und den Bildausschnitt. Jedenfalls entspricht – wie stets bei
Fotos – das Abbild nicht völlig dem Vorbild,
sondern macht es (scheinbar objektiv) zu einem toten Objekt und enthält schon eine gewisse Deutung. Das Auge des Fotografen
kann nie absolut neutral sein.
Außerdem führt die Ein-Zeichen-einFoto-Regel in den meisten Fällen dazu, dass
der räumliche Kontext jedes einzelnen Beleges im gesamten Straßenbild verloren geht,
also die für Passant*innen jeweils sichtbare
oder wahrgenommene Gesamtsituation. Das
kann – wo nötig – nur durch Zusammenschau
mehrerer Fotos (die ja alle geocodiert sind)
wettgemacht werden oder ggf. durch die
Ortskenntnis der jeweiligen Forscher*innen.
(Über die tatsächliche Rezeption durch alltägliche Passant*innen wissen wir dadurch
natürlich noch nichts.)
Auch die Verschlagwortung sollte zwar
möglichst, kann aber nicht völlig frei sein von
subjektiven Deutungen. Deshalb wurden die
Metadaten (soweit sie nicht automatisch von
der Kamera erzeugt werden) von jeweils zwei
Personen unabhängig voneinander den einzelnen Belegen zugeordnet und dann wechselseitig geprüft. Dennoch zeigten sich bei
der Auswertung der Daten noch einzelne
Problemfälle und Fehler. So gibt es einige
Aufkleber, die man mit jeweils guten Argumenten dem kommerziellen, aber auch dem
transgressiven Diskurs zuordnen kann. Gilt
„teleshop“ als deutsches oder als englisches
Wort? Auch solche Fälle mussten erkannt,
diskutiert und über das gesamte Material hinweg konsistent gelöst werden. In der Kategorie „Nonstandard“ mussten im Nachhinein
ruhrgebietsspezifische Varianten (z. B. „Hömma“) von gar nicht erwarteten anderen (z. B.
„Moin“) unterschieden werden.
Soweit solche Probleme nach Redaktionsschluss der Datenbank nicht ohne Weiteres
behoben werden konnten (also ohne neue
Unstimmigkeiten zu erzeugen), haben wir
relevante Schwierigkeiten in Publikationen
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76
II Fallstudien
benannt und bei Bagatellfällen jedenfalls darauf geachtet, dass die angegebenen Zahlen
dennoch stimmen (z. B. durch Verzicht auf
eine erste oder zweite Nachkommastelle bei
relativen Häufigkeiten). Wir finden diesen
Punkt deshalb wichtig, weil in praktisch allen
empirischen Untersuchungen, die nicht im
Labor stattfinden, kleinere Mängel und Fehler nicht ausgeschlossen werden können und
oft auch tatsächlich vorkommen. Sie sollten
dann nicht verschwiegen werden.
Möglicherweise verbliebene Mängel in vermutlich sehr wenigen einzelnen Fällen dürften die statistische Auswertung großer Datenmengen nicht nennenswert beeinflussen. Bei
Auszählungen kleiner Teilmengen (z. B. unter
hundert Fälle) sollten ggf. alle Belege noch
einmal im Hinblick auf die jeweilige Fragestellung einzeln betrachtet werden.
Ohnehin ist ein ständiger Wechsel zwischen statistischer Auswertung und qualitativ orientierter Autopsie zu empfehlen. Die
Statistik hilft festzustellen, was rekurrent ist
und was selten vorkommt, und sie kann sonst
unerkannte Strukturen aufdecken, d. h. Hinweise auf sprachliche Muster oder soziolinguistische Auffälligkeiten liefern, die dann zu
neuen Forschungsfragen führen. Eine solche
zweigleisige Auseinandersetzung mit dem
Material ermöglicht vorher unbedachte Vermutungen und Hypothesen und deren Prüfung. Und genau darin liegt der Vorteil eines
Mixed-Methods-Designs.
Allerdings verführt die oft mühselige Arbeit mit großen Korpora leicht dazu, auf den
ersten Blick eindrucksvolle statistische Werte
schon für wesentliche Erkenntnis zu halten.
Beispielsweise fällt auf, dass in den vier nördlichen Stadtteilen 54,6 % aller Zeichen kommerzieller und nur 35,6 % transgressiver Natur
sind, während man in den südlichen Stadtteilen nur 49,1 % kommerzielle, aber 41,7 %
transgressive Zeichen findet. Warum das aber
so ist oder ob es sich vielleicht nur zufällig so
verhält, bedarf genauerer Betrachtung der
einzelnen Stadtteilwerte sowie qualitativer
Interpretation der Daten auch in Bezug auf
die jeweilige Raum- und Sozialstruktur.
Nachdem unsere über 25.000 meist schon
an sich interessanten Fotos erst einmal mit
zuverlässigen und reichhaltigen Metadaten
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versehen waren und nach vielerlei Dimensionen bequem in der Datenbank recherchiert
werden konnten, lud das zu vielerlei Spielchen und teils absurd scheinenden Fragen
ein – etwa der Art: Gibt es in Gegenden mit
geringem Ausländer- bzw. Migrationsanteil
in der Bevölkerung mehr oder weniger regulatorische Zeichen (z. B. Verkehrsschilder)?
Kommt auf mehrsprachigen Zeichen immer
auch Deutsch vor? Sind Aufkleber häufiger
dreisprachig als kommerzielle Zeichen? Auf
diese teils erratische, teils abduktive Weise
lernten wir immerhin unser umfangreiches
Material gut kennen. Nicht selten fanden wir
so auch unerwartete, im Nachhinein jedoch
leicht erklärbare Ergebnisse. Beispielsweise
gibt es im Duisburger und Essener Norden
rund drei Mal so viele türkische Gastronomienamen wie im Süden, während es im
Norden nur äußerst wenige italienische Gastronomienamen gibt. Aus der Fülle solcher
und ähnlicher Beobachtungen ergeben sich
relevante Indizien für überzeugende Interpretationen, welche die Zahlen erst verstehen
lassen. Umgekehrt laden solche Deutungen
zu weiteren Vermutungen und Hypothesen
ein. So können ursprüngliche Hypothesen,
quantitative Auswertungen, qualitative Untersuchungen, datengestützte Interpretationen sowie Einzelfallanalysen wechselseitig
einander stützen und vorantreiben. Hier hilft
der kontrollierte Dialog in einem Forschungsvorhaben mit vielen Beteiligten, die unterschiedliche Sach- und Fachkenntnisse mitbringen und sich gegenseitig auf die Finger
schauen.
Bei dieser kreativen Arbeit am Korpus
stellte sich heraus, dass für bestimmte Suchanfragen in der Datenbank die vorgeplante
Kategorisierung nicht ausreicht. Sucht man –
um das eben erwähnte Beispiel aufzugreifen – italienische Eigennamen an Restaurants
und fragt nach der Kombination „italienisch“,
„Name: Gastronomie“ und „kommerziell“,
so erscheinen auch Fotos, auf denen zwar italienischer Text zu sehen ist, der gesuchte Eigenname aber nicht italienisch, sondern zum
Beispiel griechisch ist. Hier muss man aus der
automatisch präsentierten Ergebnismenge
diejenigen Belege von Hand aussuchen, die
nicht irgendeinen italienischen Text und ir-
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
gendeinen Namen, sondern eben einen italienischen Namen zeigen.
Schließlich gelangt man auch bei einem vergleichsweise sehr großen Korpus schnell an
statistisch aussagefähige Grenzen, wenn man
eigentlich interessante Teilkorpora bildet. So
gibt es zum Beispiel in Dortmund-Nordstadt
95 Belege für sichtbare arabische Sprache, von
denen 19 monolingual sind. Das ist zwar an
sich bedeutsam und erklärungswürdig, auch
etwa im Vergleich mit Essen-Altendorf (bei
einer insgesamt um ein Viertel kleineren Menge aller Zeichen gibt es dort 43 arabische Belege, davon nur zwei monolinguale), erlaubt
aber keinerlei statistisch relevante Aussagen.
Insbesondere für die selteneren Sprachen haben wir viel zu wenig Material für überzeugende Gruppenbildungen und fundierte Verallgemeinerungen. Gerade diese Belege sind
zwar als Einzelfälle qualitativ besonders interessant. Doch als Korpuslinguist*in wünscht
man sich immer größere Korpora: Je umfangreicher ein Korpus ist, desto mehr neue Wünsche zieht es nach sich, für deren Erfüllung die
Datenmenge nicht reicht.
Jede ambitionierte empirische Untersuchung will etwas vorher Unbekanntes herausfinden und wird allein schon deshalb auf
unvorhergesehene 1. Schwierigkeiten, 2. Hindernisse, 3. Herausforderungen, 4. Chancen
und 5. unerfüllbare Wünsche treffen.
1. Schwierigkeiten: Völlig unerwartet war
es nicht immer leicht, sämtliche Zeichen im
öffentlichen Raum zu fotografieren. Manchmal hielten Anwohner*innen oder Geschäftsleute uns für staatliche Kontrolleur*innen, die
Ärger bereiten könnten. Hier traten unsere
Fotograf*innen dann erneut sonntags sehr
früh morgens an. (Bei den Interviews hingegen gab es kaum nennenswerte Probleme.)
Versehentlich doppelt aufgenommene Objekte wurden frühzeitig aus der Datenbank entfernt. Sämtliche Fotos wurden von zwei Personen unabhängig voneinander kodiert;
nicht ganz seltene Diskrepanzen dabei wurden bis zum eindeutigen Ergebnis ausdiskutiert. Für schwierige Fälle (z. B. bei seltenen
Sprachen) wurden Expert*innen hinzugezogen. Dennoch zeigten sich während der Auswertungsphase noch vereinzelte Unstimmigkeiten (z. B. bei der Zuordnung zum kom-
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merziellen bzw. transgressiven Diskurs), die
bis unmittelbar vor den einschlägigen Publikationen korrigiert werden konnten. Da die
Datenmenge und Granularität der Kodierung weit über das hinausgehen, was bisher
in der Linguistic-Landscape-Forschung üblich war, können verbliebene Fehler dennoch
nicht ganz ausgeschlossen werden.
2. Hindernisse: Anders als erhofft genügten
die verwendeten bevölkerungssoziologischen Daten nicht allen Anforderungen und
Zielen der Untersuchung. Teils waren die Angaben der Statistischen Ämter der verschiedenen Städte untereinander inkonsistent, teils
für die Zwecke unserer Untersuchung unvollständig. So wurden die Nationalitäten der
Migrant*innen aus dem früheren Jugoslawien
nicht einheitlich erfasst; und bei Personen mit
doppelter Staatsangehörigkeit war oft nur die
deutsche, nicht aber die zweite (für uns besonders interessante) bekannt. Je nach dem Ausmaß der Datenlücken mussten wir auf manche durchaus gewünschte Auswertungen
verzichten oder aber quantitative Angaben
erklärtermaßen vergleichsweise unpräzise
halten (z. B. ohne Nachkommastelle).
3. Herausforderungen: Die nach bevölkerungssoziologischen Gesichtspunkten ausgewählten Gebiete in den acht Stadtteilen sind
ungefähr gleich groß. Nicht abzusehen war,
dass dort jeweils stark unterschiedliche Mengen von Belegen angetroffen wurden (von
1236 bis 6057). Gerade dies ist allerdings bereits aussagekräftig für eine semiotische Interaktion im urbanen Raum. Auch in anderen
Hinsichten ist das Korpus natürlicherweise
nicht homogen. Derartige Schwankungen
sind erstens erklärungsbedürftig und mussten zweitens bei allen statistischen Auswertungen berücksichtigt werden.
Während der Arbeit mit dem Material
tauchten neue Perspektiven auf, an die bei
der Konzeption des Projekts nicht ausreichend gedacht worden war. Beispielsweise
wurden alle Schriftzeichen im Hinblick auf
ihre typographische Gestaltung (z. B. Wahl
des Schriftsystems und der Schriftart; Stilisierung von Schriften) nachkodiert. Erst
bei Durchsicht des Materials wurde uns deren besondere interkulturelle Relevanz bewusst.
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II Fallstudien
Abb. 6: Lokale Verteilung von Tags und Text-Graffiti in Dortmund-Nordstadt (Grafik: Irmi Wachendorff/
Universität Duisburg-Essen)
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
4. Chancen: Intensive Arbeit an Korpora
erzeugt fast immer auch neue Interessen, unerwartete Fragen, kreative Ideen und frische
Hypothesen. Zwar wirkten die vorab festgelegten Projektziele disziplinierend, schärften
den Forscherblick und schränkten die wissenschaftliche Neugier insofern sinnvoll ein.
Darüber hinaus jedoch regten die intensive
mehrfache Durchsicht aller Daten durch
mehrere Personen mit unterschiedlichen
Fachkenntnissen und der Austausch darüber
auch vorher ungeahnte 1. Blickwinkel, 2. Entdeckungen und 3. Darstellungsmöglichkeiten an. 1. Bei der reichhaltigen Fülle des Materials traten manche Aspekte zutage, die
eigene Erkenntnisse und Publikationen auch
jenseits der ursprünglichen Projektziele ermöglichten, so zum Beispiel über Graffitis
und über morphosyntaktische Formen kurzer Texte. 2. Jenseits aller quantitativen Auswertungen fielen mehrere Dutzende besonders prägnanter oder origineller Objekte auf,
die ergiebige Einzelinterpretationen nahelegten. 3. Viele Ergebnisse ließen sich durch Karten und Infografiken einfacher, konziser und
anschaulicher darstellen als rein verbal. Das
gilt beispielsweise für die geographische Verteilung von Tags (Abbildung 6) oder verschiedener Sprachen in kleinen Arealen.
5. Wünsche: Schließlich hätten wir Untersuchungsfeld und –ziel gern ausgeweitet.
Erstens wäre ein Vergleich mit einer anderen
europäischen Metropolregion spannend gewesen (wir dachten an die Randstad Holland). Zweitens hätten wir uns für eine historische Perspektive eine mindestens partielle
Nachuntersuchung im Abstand von etwa
fünf oder zehn Jahren gewünscht. Dafür aber
hätten trotz Idealismus und Selbstausbeutung der meisten Beteiligten die finanziellen
Mittel nicht ausgereicht.
Abschließend sei angemerkt, dass man ähnliche Studien auch in viel kleinerem Rahmen
durchführen kann, so etwa als Seminar-, Bachelor- oder Masterarbeit. Dazu sollten zunächst ein realistisches Untersuchungsziel
(eine bestimmte Forschungsfrage) möglichst
exakt formuliert, dazu passende Untersuchungsgebiete definiert und die Menge der
dokumentierten Objekte festgelegt werden.
Beispielsweise – um nur eine Anregung zu ge-
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ben – könnte die Vielfalt von Sprachen in der
Nähe unterschiedlicher Einrichtungen verglichen werden, etwa auf einem HochschulCampus und in einem Hauptbahnhof, und
zwar beschränkt auf offizielle und kommerzielle Zeichen (ohne Aufkleber, Graffitis etc.).
Auch bei solch kleineren Studien ist vorab
stets ein Pretest mit einer sehr geringen Datenmenge zu empfehlen, um Fehler in der Anlage
der Untersuchung möglichst zu vermeiden.
5.4 Zu den Interviews
Da wir die die Interviewdaten in zwei Schritten
und mit unterschiedlichen Methoden erhoben
haben, konnten wir die Vorteile der jeweiligen
Methoden nutzen, gleichzeitig die Schwächen
der einzelnen Methoden abfedern. Um die
Bereitschaft der Informant*innen zu erhöhen,
an einer Vor-Ort-Befragung teilzunehmen,
konnten die Informant*innen zwischen den
Interviewsprachen Deutsch, Türkisch und
Englisch wählen. Bei den Vor-Ort-Interviews
ging es weniger um Repräsentativität als
vielmehr darum, einen Einblick in die Wahrnehmung und Bewertung visueller Mehrsprachigkeit zu bekommen und zu erfahren,
wie eine positive oder negative Einstellung
begründet wird. Solche explorativen Fragen
lassen sich mit schriftlichen Befragungstechniken nur schwer umsetzen, weil diese besser
für Fragestellungen geeignet sind, über die
man schon einiges weiß.
Insgesamt zeigt sich bei den Vor-Ort-Interviews eine Tendenz zur Selbstselektion, die
sich etwa daran ablesen lässt, dass wesentlich
mehr Befragte mit Migrationshintergrund als
ohne an der Befragung teilnahmen, vermutlich, weil das Thema der Befragung für letztere weniger relevant war. Ein großer Vorteil der Vor-Ort-Interviews war, dass die
Interviewer*innen sehr flexibel auf das Antwortverhalten der Informant*innen reagieren
konnten (z. B. Veränderung der Reihenfolge
der Fragen) sowie Rückfragen stellen und
nach Erläuterungen fragen konnten. Ein solches Vorgehen ermöglicht das Eingehen auf
nicht-antizipierte Antworten, allerdings auf
Kosten der Vergleichbarkeit der Interviews.
Dies ist aber typisch für leitfadenorientierte
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II Fallstudien
Interviews. Problematisch war hingegen, dass
einige der Befragten die Fragen sehr ausführlich beantworteten, andere hingegen nur binäre Antworten gaben, d. h. lediglich mit „ja“
oder „nein“ antworteten. Dies schränkt die
Vergleichbarkeit der Daten ein. Auch ließ sich
beobachten, dass einige Befragte mit Migrationshintergrund nicht alle Fragen beantworten
wollten, weil sie befürchteten, ihre Antworten
könnten an die Polizei weitergegeben werden.
Diese Reaktion ließ sich vor allen Dingen bei
den Interviews beobachten, die 2016 durchgeführt wurden, d. h. im Anschluss an die sog.
„Flüchtlingskrise“ 2015 und ihre diskursive
Verarbeitung. Heikle Themen und Hemmungen mit Blick auf die „soziale Erwünschtheit“
von Antworten wirken sich in Vor-Ort-Interviews stärker aus als bei einer anonymen
Telefonbefragung. Ein anderes, generelles
Problem stellen die Bedingungen dar, unter
denen Vor-Ort-Interviews auf der Straße oder
im Laden/Restaurant durchgeführt werden.
So gibt es auf der Straße wie auch im Laden
oder Restaurant viele und laute Nebengeräusche, aber auch verschiedene Formen der
Ablenkung, die die Tonqualität und Konzentration der Befragten negativ beeinflussen
können.
Bei der Auswertung der Vor-Ort-Interviews
war die größte Herausforderung, aus den
zahlreichen Argumenten die typischen Argumentationsmuster zu rekonstruieren. Dies ist
nicht einfach, weil es gilt, die Waage zu halten
zwischen nicht zu detaillierten und nicht zu
abstrakten Argumentationsmustern, damit
die genannten Argumente dem einen oder anderen Argumentationsmuster zugeordnet
werden können. Eine besondere Schwierigkeit
bei der Auswertung ergab sich auch daraus,
dass Argumente häufig in einer Äußerung
verknüpft werden oder nicht immer trennscharf abgegrenzt werden können bzw. sich
nicht immer eindeutig sagen lässt, welchem
Argumentationsmuster ein bestimmtes Argument entspricht.
Diese Zuordnungs- und Auswertungsprobleme treten bei Computer-Assisted-Telephone-Interviews (CATI) nicht auf, weil hier
im Vorfeld die Frage-Items und die Antwortmöglichkeiten festgelegt und die Fragen am
Computer abgelesen und die Antworten direkt eingegeben werden. Dadurch ist der Ablauf standardisiert (der Wortlaut der Fragen
ist immer derselbe) und eine sofortige Überprüfung der Antworten und Fehlerkontrolle
möglich. Allerdings müssen die Interviewer*innen für eine solche Befragung geschult
sein. Ein großer Vorteil für die Auswertung
ist, dass die Antworten digital vorliegen (also
nicht mehr transkribiert und annotiert werden müssen, wie dies bei den Vor-Ort-Interviews der Fall war) und sofort für die statistische Auswertung zur Verfügung stehen.
Zum Weiterlesen
Das Themenheft von Ehrhardt und Marten (2018) liefert zahlreiche Anregungen für den Unterricht und stellt
eine App vor, mit der geokodierte Fotos archiviert, georeferenziert auf einer Karte dargestellt und verschlagwortet werden können.
Aus den Blickwinkeln unterschiedlicher Einzelprojekte werden im Sammelband von Gessinger, Redder und
Schmitz (2018) Möglichkeiten, Probleme und Perspektiven korpuslinguistischen Arbeitens diskutiert.
Die Arbeit von Tophinke (2017) ist eine sehr detailreiche Einzelanalyse zur Schrift-Bildlichkeit von Graffitis.
Redder et al. (2013) präsentieren eine Stadtsprachenstudie zu Mehrsprachigkeit in verschiedenen gesellschaftlichen Zusammenhängen, darunter auch die Betextung öffentlicher Räume ausgewählter Stadtteile.
In Wilk (2015) werden die sprachlichen und nicht-sprachlichen Merkmale, durch die Texte und Medien im
öffentlichen Raum Stadtgeschichte herstellen, herausgearbeitet.
Der von Ziegler und Marten (2021) herausgegebene Sammelband stellt aktuelle Studien aus dem deutschsprachigen Raum, zu Deutsch als Minderheitensprache sowie aus Ländern mit einer ausgeprägten DaF-Tradition vor.
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Fallstudie „Metropolenzeichen“
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Literatur
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Angeli, Oliviero (2018): Migration und Demokratie. Ein
Spannungsverhältnis, Stuttgart: Reclam.
Ehrhardt, Claus/Heiko F. Marten (Hrsg.) (2018): Linguistic Landscapes – Sprachlandschaften, Themenheft für Der Deutschunterricht Jg. 4, H 18.
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Gessinger, Joachim/Angelika Redder/Ulrich Schmitz
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Peukert, Hagen (2013): Measuring language diversity
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Pütz, Martin/Neele Mundt (eds.) (2019): Expanding the
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Medienlinguistische und diskursgrammatische
Untersuchung zur multimodalen Herstellung historischer Stadt-Räume durch Schilder, Pulte, Stelen,
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[online] http://www.mediensprache.net/networx/networx-72.pdf.
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Ziegler, Evelyn/Ulrich Schmitz/Haci-Halil Uslucan
(2020): Community Ma(r)king in the Ruhr Metropolis, in: Linguistic Landscape, Bd. 6.2, S. 183–212.
Ziegler, Evelyn/Heiko F. Marten (Hrsg.) (2021): Linguistic Landscapes im deutschsprachigen Kontext. Forschungsperspektiven, Methoden und Anwendungsmöglichkeiten, Frankfurt a. Main: P. Lang.
Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 5. März 2021.
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5. Sprachliche Variation im Gegenwartsdeutschen:
Lautliche Realisierungsvarianten im Gespräch
Pia Bergmann
1. Einleitung
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Die vorliegende Fallstudie führt in die Analyse von lautlicher Variation im spontansprachlichen Gegenwartsdeutschen ein. Ihr Gegenstand sind lautliche Realisierungsvarianten von
keine Ahnung – einem Element, das nicht nur in Hinblick auf seine Aussprache variiert,
sondern auch verschiedene Funktionen im Gespräch erfüllt. Die Fallstudie steht theoretisch
und methodisch im Kontext der Interaktionalen Linguistik und vereint eine funktionalqualitative Analyse mit phonetischen Analysen und quantitativer, statistischer Auswertung.
Sicher ist Ihnen schon einmal aufgefallen,
dass Wörter in der gesprochenen Sprache
nicht immer gleich ausgesprochen werden.
Mal sagen wir ich glaub oder ich mein, mal ich
glaube oder ich meine, mal das brauch er nich,
mal das braucht er nich oder gar das braucht er
nicht (vgl. zu glaub(e) Knöbl & Nimz 2013).
Solche unterschiedlichen Aussprachemöglichkeiten bezeichnet man auch als lautliche
Realisierungsvarianten (eines Wortes). In den
gegebenen Beispielen fällt auf, dass die Varianten sich dahingehend unterscheiden, ob ein
Laut realisiert wird oder nicht; es handelt sich
um Beispiele für sog. Tilgungen. Neben Tilgungen gibt es auch noch andere Arten der
lautlichen Variation zwischen Realisierungsvarianten wie beispielsweise Assimilationen
(etwa in habm statt haben, wo zusätzlich zur
Tilgung des Reduktionsvokals (des sog.
Schwa-Lauts) in der zweiten Silbe noch eine
Angleichung des Artikulationsortes vom [n]
zum [m] vollzogen wird). Mit solchen Realisierungsvarianten beschäftigt man sich im
Bereich der Phonetik und um sich Wissen
über diesen Untersuchungsgegenstand anzueignen, sollte man sich entsprechend mit Einführungen in die Phonetik und darauf aufbauend weiterer phonetischer Literatur
beschäftigen (z. B. Bergmann 2013; Kohler
1995; Pompino-Marschall 2009).
Neben der Frage, welche Realisierungsvarianten es gibt und wie man sie beschreiben
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kann, ist aber vor allem auch die Frage interessant, wodurch die Entstehung und die
Wahl solcher Varianten begünstigt werden.
Unter welchen Umständen treten sie vorrangig auf, wodurch lassen sie sich erklären?
Auch hierzu gibt es Forschungsliteratur, mit
der wir uns auseinandersetzen sollten, bevor
wir uns an die eigene empirische Untersuchung begeben. Einen Ansatzpunkt neben
der Phonetik bildet der Bereich der Soziolinguistik. In der Soziolinguistik geht man davon aus, dass die Variation, der wir im alltäglichen Sprachgebrauch begegnen, nicht
zufällig ist, sondern bestimmten Einflussfaktoren unterliegt, die mit außersprachlichen
Eigenheiten zu tun haben (vgl. Barbour &
Stevenson 1998; Szmrecsányi 2013). In unseren Beispielen ist es beispielsweise nicht unplausibel zu vermuten, dass die Variation in
Zusammenhang mit der Äußerungssituation
steht. In formellen Situationen werden wir
eher dazu tendieren, die volle Form zu realisieren, während in informellen Situationen
wie einem Gespräch unter gleichaltrigen
Freunden eine Tendenz zu den Varianten mit
Tilgungen bestehen dürfte. Möglicherweise
spielt auch das Alter der SprecherInnen oder
ihre regionale Herkunft eine Rolle für die Art
der Realisierung. Zu außersprachlichen Einflussfaktoren wie diesen kommen innersprachliche Einflussfaktoren hinzu. So wissen wir aus der Forschung, dass Tilgungen
und andere Reduktionen weniger stark auftreten, wenn sie in einer akzentuierten Silbe
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
vorkommen als in Fällen, in denen diese Silbe
keinen Satzakzent trägt (vgl. Keating et al.
2003).
Ein weiterer Bereich, der Details in lautlichen Realisierungsweisen als nicht zufällig
und potenziell bedeutungsvoll auffasst, ist
der Bereich der Interaktionalen Linguistik
(vgl. Couper-Kuhlen & Selting 2018; Imo &
Lanwer 2019; → Kapitel 6 [Fallstudie „Diskursmarker“] in diesem Band). In diesem
linguistischen Ansatz gelten sprachliche Mittel als Ressourcen, die den InteraktionsteilnehmerInnen dazu dienen, die Interaktion zu
organisieren und einander aufzuzeigen, wie
Redebeiträge zu verstehen sind. Die Interaktionale Linguistik fußt in einigen theoretischen und methodischen Grundannahmen
auf der (ethnomethodologischen) Konversationsanalyse (im Folgenden auch KA), auf die
wir im Abschnitt 3.3 zu den Methoden der
Fallstudie noch genauer eingehen werden.
Aus dem Vorangegangenen wird deutlich,
dass lautliche Realisierungsvarianten im Gespräch mit vielen verschiedenen Einflussfaktoren in Zusammenhang stehen können. Das
sollte uns aber nicht davon abhalten, uns mit
diesem Phänomen auseinanderzusetzen,
denn dafür ist es viel zu allgegenwärtig und
relevant für die Beschreibung unserer alltäglichen (gesprochenen) Sprache.
In der Fallstudie in diesem Kapitel wollen
wir uns mit einem Fall von lautlicher Variation beschäftigen, bei dem gleich mehrere lautliche Phänomene betroffen sind. Ausgangspunkt der Auseinandersetzung ist zunächst
eine alltägliche Beobachtung zur Verwendung
der Phrase keine Ahnung. Diese kommt einerseits in Kontexten vor, in denen sie das volle
semantische Gewicht des Nicht-Wissens
transportiert (Bsp. 1). Andererseits scheint sie
aber auch in Kontexten verwendet zu werden,
in denen die Bedeutung abgeschwächt ist.
Diese Abschwächung der Bedeutung (oder
auch semantische Ausbleichung) kann beispielsweise darin liegen, dass die Sprecherin
oder der Sprecher kein vollständiges NichtWissen zum Ausdruck bringt, sondern lediglich ein Element des Ausgesagten als unsicheres Wissen oder grobe Schätzung markiert
(Beispiel 2). Die Abschwächung ist auch in
Fällen zu erkennen, in denen keine Ahnung als
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Ankündigung einer Veranschaulichung dient
(Beispiel 3). (Alle Beispiele sind nach dem Gesprächsanalytischen Transkriptionssystem
GAT 2 (vgl. Selting et al. 2009) transkribiert,
siehe dazu auch → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] in diesem Band).
(1) FOLK_E_00021_SE_01_T_17
01 keine AHnung wie das funktioNIERT;
(2) FOLK_E_00055_SE_01_T_07_DF_01
01 de:r lAden is dann: (--) <<acc>keĩe
AHnung> (.) paar hUndert meter
WEIter?
(3) FOLK_E_00022_SE_01_T_03
01 der hat NUR schEIß geredet,
[…]
03 =also äm: °h (-) t <<acc, tief>keine
AHnung ich hab> ich sag_n SA:TZ?
(.) er sagt irgendwas drauf was
Überhaupt net PASST?
Zu der Beobachtung, dass keine Ahnung funktional vielfältig eingesetzt wird, kommt noch
hinzu, dass die Phrase auch lautlich variiert.
Neben einer vollen Realisierung als [ˈkaɪnə
ˈʔaːnʊŋ] hört man auch reduzierte Varianten
bis hin zu [kaˈnaːnʊŋ].
Fußend auf dieser Alltagsbeobachtung ergibt sich für uns somit die Frage, ob und in
welcher Weise die lautliche Variation mit den
verschiedenen funktionalen Verwendungsweisen in Zusammenhang gebracht werden
kann. Am Beginn der Auseinandersetzung
steht hier also schlicht die Beobachtung von
verschiedenen Realisierungsweisen eines
Wortes oder einer Phrase. Solche Beobachtungen können durchaus sporadisch sein, also
zufällig im Alltag, in der U-Bahn oder sonst
wo gemacht werden. Äußerst wichtig ist jedoch, dass die weitere Analyse nicht mehr
sporadisch erfolgt, sondern systematisch auf
der Basis eines klar definierten Datensets
durchgeführt wird.
Bevor es dazu kommt, steht als erster
Schritt ein nochmaliger Blick in die Forschungsliteratur. Zwar haben wir oben schon
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II Fallstudien
etwas zu phonetischer Variation und möglichen Einflussfaktoren auf Variation gesagt,
aber noch nichts zu dem konkreten Phänomen, das wir uns nun anschauen.
Es handelt sich bei keine Ahnung um eine
sogenannte (negative) epistemische Konstruktion, die ursprünglich Nicht-Wissen zum Ausdruck bringt.1 Eine vergleichbare Konstruktion, die im Gegenwartsdeutschen ebenfalls
ein breites Funktionsspektrum aufweist, ist
(ich) weiß nicht (vgl. Helmer & Deppermann
2017; Helmer, Reineke & Deppermann 2016;
Bergmann 2017). Nicht nur im Deutschen,
sondern auch in anderen Sprachen ist solchen Konstruktionen in der Forschung eine
gewisse Aufmerksamkeit entgegengebracht
worden. So gibt es Studien zu niederländischem dat weet ik niet und anderen Varianten
zum Anzeigen von Nicht-Wissen (vgl. Plug
2010), zu französischem je ne sais pas (vgl.
Pekarek Doehler 2016), (amerikanisch/neuseeländisch) englischem I don’t know (vgl.
Bybee & Scheibman 1999; Grant 2010; Scheibman 2000; Tsui 1991; Weatherall 2011) oder
auch zum estnischen mina ei tea (vgl. Kevallik
2010).
Die Studien verdeutlichen, dass die jeweiligen Ausdrücke in den verschiedenen Sprachen in der Tat funktional vielfältig verwendet werden und dabei auch deutlich vom
semantischen Gehalt als Ausdruck des NichtWissens abweichen können. Zu diesen Funktionen gehören:
• das Anzeigen einer unzureichenden nachfolgenden Antwort (vgl. Pekarek Doehler
2016; Helmer & Deppermann 2017; Helmer, Reineke & Deppermann 2016),
• die Markierung eines nachfolgenden Elements als unsicheres Wissen (siehe Beispiel
2) (vgl. Helmer & Deppermann 2017; Helmer, Reineke & Deppermann 2016; Bergmann 2017; Pekarek Doehler 2016; Weatherall 2011),
1
2
• das Anzeigen eines nachfolgenden, reparaturbedürftigen Elements (vgl. Plug 2010),
• das Anzeigen einer nachfolgenden Veranschaulichung (siehe Beispiel 3) (vgl. König
2014; Bergmann 2017),
• die Verzögerung eines dispräferierten
Handlungszugs2 wie beispielsweise einer
nicht gleichlaufenden, negativen Bewertung (vgl. Auer & Günthner 2005; Bergmann 2017; Bybee & Scheibman 1999; Helmer, Reineke & Deppermann 2016; Plug
2010; Tsui 1991),
• das Anzeigen, dass man seinen Redebeitrag beenden möchte (vgl. Bybee & Scheibman 1999; Pekarek Doehler 2016).
Für unser Untersuchungsinteresse besonders
aufschlussreich ist, dass einige dieser Studien
auch auf die lautliche Realisierung der Einheiten eingehen. So beschreiben zum Beispiel
Bybee & Scheibman (1999: 585-587), dass
amerik. englisch I don’t know häufiger zu dunno verkürzt wird, wenn es pragmatische
Funktionen annimmt, als wenn es nur die
lexikalische Bedeutung transportiert.
Ebenso deuten die Ergebnisse von Plug
(2010) zu ik weet niet im Niederländischen
und von Pekarek Doehler (2016) zu je ne sais
pas im Französischen darauf hin, dass das
Auftreten von lautlichen Reduktionen maßgeblich damit zusammenhängt, ob und gegebenfalls in welcher pragmatischen Funktion
die Einheit auftritt. Pekarek Doehler (2016)
etwa arbeitet drei verschiedene Vorkommensbereiche von je ne sais pas in Frage-Antwort-Sequenzen heraus, nämlich zum einen
das Anzeigen von Nicht-Wissen, zum anderen das Anzeigen einer nachfolgenden nicht
ganz passenden Antwort und schließlich das
Anzeigen eines Turnabgabewunsches. Sie
stellt fest, dass lautliche Reduktionen überwiegend dann vorzufinden sind, wenn die
Phrase in einer der beiden letztgenannten
Funktionen auftritt, die als Gemeinsamkeit
Unter epistemischer Bedeutung versteht man Bedeutungen, die auf das Wissen bezogen sind.
Unter Präferenz versteht man in der Konversationsanalyse, dass auf erste Äußerungen wie Einladungen oder
Bewertungen bestimmte zweite Äußerungen als Reaktionen begünstigt sind und mit weniger sprachlichem
Aufwand geleistet werden. So wird als Reaktion auf eine Einladung eine Annahme im Vergleich zu einer
Ablehnung sprachlich weniger aufwändig realisiert – die Annahme als präferierte zweite Äußerung, die Ablehnung als dispräferierte zweite Äußerung (vgl. Stukenbrock 2013: 233-235).
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
2. Fragestellung
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reduziertes „epistemisches Gewicht“ haben
und keine eigene Turnkonstruktionseinheit
bilden (vgl. Pekarek Doehler 2016: 161). Plug
(2010: 2023-2025) hingegen zeigt für das Niederländische, dass die Reduktionen im Zusammenhang damit stehen, ob ik weet niet in
sogenannten dispräferierten Handlungszügen auftritt. Ist dies der Fall, ist die Phrase
weniger stark reduziert.
Mit diesem Wissen im Hintergrund können wir zum nächsten Abschnitt übergehen
und unsere Fragestellung konkretisieren.
Angeregt durch die sporadischen Beobachtungen zur Variation im Gebrauch von keine
Ahnung und auf Basis der nachfolgenden
Auseinandersetzung mit der Forschungsliteratur können wir zunächst folgende Forschungsfrage formulieren:
F: Tritt die lautliche Reduktion bei keine Ahnung zufällig auf oder hängt sie systematisch mit dem Verwendungskontext, d.i.
den Funktionen im Gespräch zusammen?
Etwas problematisch ist hierbei allerdings,
dass der Aspekt der Funktionen in der Forschungsliteratur zum einen unterschiedlich
stark ausdifferenziert wird und zum anderen
verschiedene pragmatische Funktionen betrifft. So umfasst die funktionale Ausdifferenzierung bei Bybee & Scheibman (1999) letztlich vor allem den Aspekt „Diskursfunktion:
ja oder nein“ (bei ihnen bezeichnet als „lexical“ gegenüber „pragmatic sense“, siehe Bybee & Scheibman 1999: 587). Bei Pekarek
Doehler (2016) oder auch Plug (2010) geht die
Differenzierung aber darüber hinaus und beinhaltet auch Unterscheidungen zwischen
verschiedenen Diskursfunktionen, wie oben
bereits deutlich wurde (siehe Abschnitt 1).
Weiterhin fällt auf, dass in der Forschungsliteratur teilweise ganz unterschiedliche Funktionen im Zusammenhang mit den lautlichen
Realisierungen thematisiert werden, z. B. Markierung von Reparaturen oder Dispräferenz
bei Plug (2010) oder Markierung von möglicherweise unzulänglichen Antworten bei Pe-
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85
karek Doehler (2016). Dies ist einerseits dem
Umstand geschuldet, dass die zitierten Studien
selbst unterschiedliche Forschungsfragen verfolgen und somit nicht notwendigerweise genau das Gleiche in den Blick nehmen. Es ergibt
sich andererseits aber auch ganz zentral daraus, dass pragmatische Funktionen von Einheiten immer erst und ausschließlich anhand
von konkreten sprachlichen Daten herausgearbeitet werden müssen. Das hat zur Folge, dass
auch bei vermeintlich ähnlichen Konstruktionen die tatsächlich auftretenden Funktionen
erst datenbasiert erarbeitet werden müssen,
wobei dann auch immer Funktionen zum Vorschein kommen können, mit denen man anhand der Literatur nicht gerechnet hat. (Genauso wie umgekehrt natürlich auch Funktionen nicht zur Verwendung kommen können, die man auf Basis der Forschungsliteratur
erwartet. Dies kann mit der Größe der Datenbasis zusammenhängen und muss nicht
zwangsläufig bedeuten, dass die Funktionen
in der untersuchten Sprache nicht existieren.)
Die Konsequenz für uns ist, dass wir nicht
ohne Weiteres die in der Forschungsliteratur
aufgezeigten Funktionen auf unsere Untersuchung übertragen können. Stattdessen müssen wir diese zunächst aus dem Datenmaterial herausarbeiten und somit zur Operationalisierung unserer obigen Fragestellung
eine weitere Frage voranstellen:
F1: Welche Funktionen erfüllt keine Ahnung im
Gespräch?
Stellt sich heraus, dass auch hier systematisch
lexikalische und pragmatische/diskursbezogene Funktionen auftreten, können wir fortfahren mit der Frage nach dem Zusammenhang von lautlicher Realisierungsweise und
Funktion im Gespräch, wobei zuerst die weniger differenzierte Ausprägung der Frage
relevant wird, dann die differenziertere.
F2: Tritt lautliche Variation bei keine Ahnung
zufällig auf oder hängt sie systematisch
damit zusammen, ob die Einheit eine
pragmatische Funktion erfüllt oder nicht?
F3: Hängt die lautliche Variation systematisch mit dem Typ von pragmatischer
Funktion zusammen?
24.03.22 11:06
II Fallstudien
Vor dem Hintergrund des unter Abschnitt 1
skizzierten Forschungshintergrunds erwarten
wir ein häufigeres Vorkommen von reduzierten Realisierungsweisen, 1. wenn keine Ahnung
in Kontexten mit Diskursfunktion auftritt und
2. bei solchen diskursbezogenen Funktionen,
die einen höheren Grad an Abschwächung der
epistemischen Bedeutung haben, wie wir es
oben bei Beispiel 2 gesehen haben (vgl. Pekarek Doehler 2016), sowie bei solchen, die nicht
als dispräferierte Handlungszüge zu kennzeichnen sind (vgl. Plug 2010). (Letzteres gilt
natürlich vorbehaltlich der Tatsache, dass keine
Ahnung überhaupt in solchen Funktionen vorkommt.)
3. Material, Methode und Analyse
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86
Bei einer Analyse von lautlichen Realisierungsweisen im Gespräch ist es zentral, mit
möglichst authentischem, spontansprachlichem Material zu arbeiten. Eine Möglichkeit,
an solches Material zu kommen, besteht darin,
selbst Gesprächsdaten zu erheben, indem man
sie mit Audio- und gegebenenfalls Videoaufnahmegeräten aufzeichnet (→ Kapitel 17 [Audio- und Videografie] in diesem Band). Eine
andere Möglichkeit besteht darin, vorhandene
Korpora mit Gesprächsdaten zu nutzen (→
Kapitel 25 [Korpora gesprochener Sprache] in
diesem Band). In der vorliegenden Fallstudie
wählen wir die zweite Möglichkeit.
3.1 Korpusrecherche und Erstellung des
Datensets
Je nach der Art der Aufbereitung des gewählten Korpus in einer Datenbank lässt sich im
Korpus gezielt nach Lexemen oder Wortformen ebenso wie nach Abfolgen von Lexemen/Wortformen suchen. Eine Datenbank,
die so etwas ermöglicht, ist die Datenbank für
gesprochenes Deutsch (DGD), die über das
3
Institut für Deutsche Sprache (IDS) in Mannheim angeboten wird (https://dgd.idsmannheim.de/dgd/pragdb.dgd_extern.welcome).
Die
Datenbank
beinhaltet
verschiedene Korpora, die nach (kostenloser)
Registrierung zu Analysezwecken zur Verfügung stehen. Für unsere Fragestellung wählen wir das Forschungs- und Lehrkorpus für
gesprochenes Deutsch (FOLK) aus. In FOLK
sind Gespräche unterschiedlicher Art versammelt, etwa Gespräche aus institutioneller
Kommunikation, Gespräche unter WG-MitbewohnerInnen oder Interviews aus dialektologischen Datenerhebungen, um nur einige
zu nennen. Dieser Variationsbandbreite sollte
man sich bewusst sein und gegebenenfalls
das Suchergebnis filtern, um Daten auszuschließen, die einen unerwünschten Einfluss
auf das untersuchte Phänomen haben können. In unserem Fall behalten wir alle aufgefundenen Treffer bei und filtern nicht nach
Art des Gesprächs.
Die Suche nach bestimmten Lexemen allein
erbringt im Normalfall noch nicht das endgültige Datenset für die Analyse. Häufig ergibt
die Suche mehr Treffer als man im Rahmen
seiner Studie bearbeiten kann. Es empfiehlt
sich also, aus der Trefferliste eine Zufallsstichprobe zu erstellen. In der DGD ist dies über
einen voreingestellten Button möglich (d.i.
das Würfelsymbol in der Symbolleiste oberhalb der Trefferliste). Weiterhin kann es sein,
dass die Trefferliste ‚falsche Treffer’ (sog. false
positives) beinhaltet, die zwar in Teilen mit der
Suchanfrage übereinstimmen, aber nicht das
gesuchte Phänomen darstellen. (Dies hängt
natürlich auch davon ab, wie man den Suchausdruck formuliert).3 In unserem Fall haben
wir zunächst eine Suchanfrage für das Lemma
„Ahnung“ gestellt und dieses dann über Kontext: 1 Token links: Lemma „keine“ gefiltert
(siehe Abbildung 1):
Es fällt auf, dass keine Ahnung hier in unterschiedlichen syntaktischen Kontexten vorkommt. Einerseits gibt es Treffer für syntak-
Häufig geschieht so etwas zum Beispiel bei der Suche nach Wörtern, die gleichlautend mit Wörtern mit
anderer Bedeutung sind (sog. Homonyme oder Polyseme). Wenn ich nach dem Lemma Kiefer in der Bedeutung
von ‚Baum’ suche, werde ich vermutlich auch Treffer für Kiefer in der Bedeutung ‚Teil des Gesichts’ erhalten
(vgl. zu Arbeiten mit Korpora einführend auch Scherer 2006).
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
87
Abb. 1: Screenshot Suchanfrage in der DGD zu keine Ahnung [04.11.19]
tisch vollständige Konstruktionen mit haben
(noch variierend nach Person, z. B. Treffer 1,
2, 8, 11), andererseits aber auch solche, die in
dieser Hinsicht isoliert stehen. Weiterhin variieren die Treffer aus syntaktischer Perspektive danach, ob keine Ahnung ein syntaktisch
integriertes Komplement (z. B. Treffer 5: keine ahnung was du willst) hat oder nicht (z. B.
Treffer 3: keine ahnung naja egal). Schließlich ist
bereits aus dieser Übersicht lautliche Variation
bei keine zu ersehen. Dies betrifft in diesem
Ausschnitt die regionale Realisierungsweise
keene.
An dieser Stelle des Forschungsprozesses
geht es zwar noch nicht darum, alle Einträge
systematisch zu analysieren. Das Beispiel
zeigt aber, dass man häufig im Laufe der Korpusrecherche dazu gezwungen ist, noch einmal über das zu untersuchende Phänomen
nachzudenken und Entscheidungen darüber
zu treffen, welche Treffer man tatsächlich in
die Analyse hineinnehmen möchte und welche nicht. Nicht selten treten in der Spontansprache auch Fälle auf, die man trotz Studi-
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um der Forschungsliteratur nicht erwartet
hat. Fälle, die man nicht in die Analyse hereinnehmen möchte, kann und sollte man manuell aus der Trefferliste entfernen. Am Ende
dieses Arbeitsschrittes sollte folglich ein Datenset stehen, bei dem klar definiert ist, welche Ausprägungen des zu untersuchenden
Phänomens darin vorkommen. In unserer
Studie schließen wir die Fälle von keine Ahnung aus, die in Konstruktionen mit haben
vorkommen. Es verbleiben für die Analyse
somit alle Vorkommen von keine Ahnung
ohne Einbettung in einen syntaktisch finiten
Satz mit haben.
Wichtig ist weiterhin, dass jedem Beleg im
Datenset eine eindeutige Belegnummer zur
Identifikation zugewiesen wird. Dies können
etwa die Nummern der Stichprobe sein. Diese Belegnummern oder auch Labels sind
wichtig, um bei der weiteren Analyse, insbesondere der Kodierung, jedes Vorkommen
des Phänomens eindeutig zuordnen zu können (zur Kodierung siehe Abschnitt 3.5).
24.03.22 11:06
88
II Fallstudien
Arbeitet man mit eigenen Datenaufnahmen,
müssen die Aufnahmen in einem ersten Schritt
verschriftlicht, d. h. transkribiert werden. Auch
bei der Arbeit mit Daten aus der DGD müssen
die vorhandenen Transkripte jedoch überprüft
und in der Regel überarbeitet werden, sodass
sie einer der gängigen Transkriptionskonventionen entsprechen. Die in dieser Fallstudie
verwendete Konvention ist das Gesprächsanalytische Transkriptionssystem GAT 2 (vgl. Selting et al. 2009; → Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] in diesem Band).
Die Transkription sollte unbedingt mit einem Transkriptionseditor erstellt werden
und nicht etwa direkt in Word oder einem
anderen Textverarbeitungsprogramm.4
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3.2 Transkription
3.3 Qualitative Analyse
Ist das Datenset einmal erstellt und liegen die
Daten transkribiert vor, kann der eigentliche
Teil der Analyse beginnen (man beachte aber,
dass auch die Erstellung des Datensets schon
eine Analyseleistung darstellt, wie oben deutlich wurde). Die Bearbeitung unserer Forschungsfragen setzt sich aus verschiedenen
Analyseschritten zusammen, die sich hinsichtlich der grundlegenden Methoden unterscheiden.
Zur Beantwortung der ersten (Teil-)Fragestellung nach den Funktionen von keine Ahnung im Gespräch (= F1) sind wir auf eine
qualitative Analyse angewiesen. Dies bedeutet, dass die Analyse interpretative Anteile
hat (→ Kapitel 2 [Grundlagen] in diesem
Band). Es gibt verschiedene Forschungsansätze, die sich mit pragmatischen Funktionen
im Gespräch auseinandersetzen. In der Fallstudie wählen wir den Ansatz der ethnomethodologischen Konversationsanalyse (vgl.
Liddicoat 2011; Stukenbrock 2013). Auch
wenn dies nicht der Ort ist, um in die ethnomethodologische Konversationsanalyse (KA)
4
einzuführen, sollen knapp einige methodologische Grundgedanken dieser Forschungsrichtung wiedergegeben werden.
Zentral ist die Annahme, dass die TeilnehmerInnen einer Interaktion einander den Sinn
ihrer sprachlichen Handlung aufzeigen müssen, also hör- und sichtbar nach außen tragen
müssen, da sie einander nicht „in den Kopf
schauen“ können. D. h. jeder Redebeitrag muss
so gestaltet sein, dass für das Gegenüber der
intendierte Sinn im Äußerungskontext erschließbar wird. Ob das Gegenüber den intendierten Sinn in der gewünschten oder vielleicht
in ganz anderer Weise verstanden hat, wird
dann wiederum durch dessen/deren Reaktion
im folgenden Redebeitrag offenbar. Wie mein
Redebeitrag verstanden wurde, kann ich als
Sprecherin also immer erst aus der auf meinen
Beitrag folgenden Reaktion schließen (dies versteht man unter next turn proof procedure) (vgl.
Stukenbrock 2013: 230-231). Aus Forscherperspektive bringt das, was für die Interaktionsteilnehmer eine Notwendigkeit darstellt –
nämlich den intendierten Sinn zu jedem
Zeitpunkt nach außen aufzuzeigen – einen
Vorteil, denn es bedeutet, dass die Mittel zur
Sinnerzeugung an der sprachlichen Oberfläche
„beobachtbar“ sind und entsprechend aus den
Handlungen der InteraktionsteilnehmerInnen
rekonstruiert werden können.
Ein weiterer relevanter Gedanke der ethnomethodologischen Konversationsanalyse
ist der des sog. order at all points (vgl. Sacks
1984: 22). Damit soll zum Ausdruck gebracht
werden, dass jedes Detail, jede Lautäußerung, Husten oder Pausen in der Interaktion
für die Interaktionsteilnehmer relevant zur
Organisation interaktionaler Aufgaben sein
kann und somit „geordnet“ auftritt.
Insbesondere der letzte Grundgedanke bildet im Grunde die Basis für die Forschungsfrage unserer Studie. Denn wir fragen uns, ob
die konkrete Realisierungsweise der Phrase
in der Weise geordnet auftritt, dass sie dazu
dient, bestimmte pragmatische Funktionen
hervorzubringen.
Für einen Überblick zu Transkriptionseditoren, anderen Transkriptionssystemen außer GAT 2 sowie für
weitere Informationen und Hilfestellungen zum Thema Datenaufnahme und -transkription sei auf →Kapitel 27 [Transkriptionswerkzeuge] in diesem Band sowie auf das Gesprächsanalytische Informationssystem
(GAIS) verwiesen (http://prowiki.ids-mannheim.de/bin/view/GAIS/).
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
Welche Funktionen in unserem Datenset im
Zusammenhang mit keine Ahnung durch die
Interaktionsteilnehmer umgesetzt werden, ist
dann Gegenstand der qualitativen Analyse.
Klassischer Ansatzpunkt im Rahmen der KA
ist hier die Sequenzanalyse, etwa die Frage, ob
das keine Ahnung in Frage-Anwort-Sequenzen
vorkommt. Weiterhin spielen Sprecherwechsel und Turnposition eine Rolle für die funktionale Analyse, ebenso wie der Aspekt der
Präferenzstruktur. Wichtig ist auch hier, dass
Kategorien wie Frage, Antwort und Sprecherwechsel aus den Daten selbst herausgearbeitet
werden müssen. So kann etwa das, was in der
Konversationsanalyse als eine Frage herausgearbeitet wurde, deutlich von dem abweichen, was man sonst (in der Linguistik) unter
lexikalischen, syntaktischen und prosodischen
Gesichtspunkten unter einer Frage versteht
(vgl. Selting 1995). Ausschlaggebend für die
Einordnung als (konversationelle) Frage ist
vielmehr, dass die entsprechende Äußerung
von den Interaktionspartnern auch als Frage
bearbeitet wird. Eine Äußerung, die im Kontext systematisch als Frage bearbeitet wird, ist
offenbar so gestaltet, dass sie routinemäßig als
Frage erkannt wird. Es lässt sich aus ihr ein
wiederkehrendes Muster rekonstruieren, das
von den Interaktionsteilnehmern systematisch eingesetzt wird, um die Handlung einer
Frage auszuführen.
Entsprechend ist somit denkbar, dass auch
die Realisierungsweise von keine Ahnung als
routinemäßiges Muster auftritt, das von InteraktionsteilnehmerInnen als Ressource genutzt wird, um bestimmte Funktionen oder
Handlungen zu realisieren. Methodisch gehen wir aber zunächst so vor, dass wir ungeachtet der formalen Ausprägung der Phrase
für jeden einzelnen unserer Belege eine funktionale, konversationsanalytische Analyse im
Kontext durchführen. Erste Anhaltspunkte
für mögliche relevante Funktionen geben uns
dabei die aus der Forschungsliteratur herausgearbeiteten Funktionen. Wie bereits gesagt,
ist es aber immer möglich, dass im eigenen
Datenset einige Funktionen gar nicht vorkommen und/oder andere Funktionen hinzutreten. Welche Funktionen in unserem Datenset vorkommen, beschreiben wir im
Ergebnisteil (Abschnitt 4.1).
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89
3.4 Lautliche Analyse
Ebenso wie bei der qualitativen Analyse der
konversationellen Funktionen gehen wir auch
bei der lautlichen Analyse jeden Beleg einzeln
durch. Es empfiehlt sich, die formale und
funktionale Analyse getrennt voneinander
durchzuführen, also beispielsweise erst alle
Belege auf ihre lautliche Struktur hin zu analysieren und zu kodieren (siehe Abschnitt 3.5
zur Kodierung) und dann die funktionale
Analyse für jeden Beleg vorzunehmen. Dies
schränkt die Gefahr etwas ein, dass man sich
bei der Analyse von den Hypothesen bezüglich des Zusammenhangs von Form und
Funktion leiten lässt. Im Idealfall analysieren
zwei oder mehr Personen unabhängig voneinander das gleiche Datenset, sodass man hinterher die Übereinstimmung in den Analysen
ermitteln kann. Dies wird zwar im Rahmen
von Hausarbeiten oder studentischen Abschlussarbeiten kaum machbar sein und wäre
auch etwas zu viel verlangt. Es kann aber im
Methodenteil auf diesen Aspekt hingewiesen
werden und/oder er kann im Diskussionsteil
problematisiert werden.
Abhängig von den phonetischen Kenntnissen, die man mitbringt oder sich anzueignen
bereit ist, lässt sich die lautliche Analyse
akustisch feinkörnig durchführen, indem
man in einem akustischen Analyseprogramm
eine detaillierte Analyse des Spektrogramms
unternimmt. Auch wenn man lediglich eine
auditive Analyse vornimmt, empfiehlt es sich
aber, die Belege nicht durch Anhören direkt
in der Datenbank zu analysieren. Stattdessen
sollte jeder Beleg heruntergeladen und auf
dem Rechner abgespeichert werden, um ihn
dann in einem Audioprogramm wiederholt
und beliebig kleinräumig abspielen zu können. Die lautliche Analyse sollte immer mit
einem Kopfhörer durchgeführt werden. In
der Fallstudie verwenden wir hierzu das
akustische Analyseprogramm Praat, das als
Freeware zur Verfügung steht (http://praat.
org, Boersma & Weenink 2013). In Praat hat
man die Möglichkeit, die Sounddatei mit einem sogenannten Textgrid zu versehen. Dies
umfasst eine beliebige Anzahl von Textzeilen
(sog. Tiers), die zum Sound hinzugefügt werden können. Dadurch ist es möglich, die Ana-
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90
II Fallstudien
lyse direkt an der Tonspur zu vermerken und
abzuspeichern.
Die lautliche Analyse selbst nehmen wir in
unserer Fallstudie auditiv und akustisch vor,
d. h. ohrenphonetisch durch genaues Hinhören (auditiv) und durch Analyse des Schallereignisses im Spektrogramm (akustisch). Bisher wurde in Bezug auf die lautliche Variation
bei [ˈkaɪnə ˈʔaːnʊŋ] lediglich pauschal von
lautlicher Reduktion gesprochen. Für eine
systematische lautliche Analyse müssen wir
jedoch klarstellen, welche konkreten lautlichen Phänomene wir betrachten. Schaut man
sich die eingangs gegebene phonetische Umschrift eines stark reduzierten Belegs an
([kaˈnaːnʊŋ]), fällt im Vergleich zur voll realisierten Variante [ˈkaɪnə ˈʔaːnʊŋ] zum einen
der Monophthong anstelle des Diphthongs in
der ersten Silbe auf: Statt [kaɪ] wird [ka] realisiert; man bezeichnet diesen Prozess als Monophthongierung. Zum anderen ist festzustellen, dass der Glottalverschluss vor Ahnung
getilgt wird: Aus [ˈʔaːnʊŋ] wird [aːnʊŋ] (statt
des Glottalverschlusses rutscht dann das [n]
in den Anfangsrand der Silbe). Vermutlich
fällt Ihnen auch noch auf, dass bei [kaˈnaːnʊŋ]
im Übergang zwischen [ˈkaɪnə] und [ˈʔaːnʊŋ]
auch das Schwa [ə] wegfällt. Zusätzlich zur
Tilgung des Glottalverschlusses können wir
also eine Schwa-Tilgung beobachten. Für die
Fallstudie konzentrieren wir uns der Übersichtlichkeit halber auf die beiden zuerst genannten Phänomene:
• Grad der Monophthongierung in [kaɪ],
• Vorkommen von Glottalverschluss und
Glottalisierung.5
Beide Phänomene analysieren wir mithilfe
von Praat mittels akustischer Analyse (Monophthongierung) bzw. auditiver Analyse gestützt durch visuelle Inspektion des Spektrogramms (Glottalverschluss/Glottalisierung).
5
6
Dies ist nicht der Ort für eine Einführung
in die akustische Phonetik und ins Spektrogrammlesen.6 Zum besseren Verständnis der
Abbildungen sei daher nur so viel gesagt: Ein
Spektrogramm ist eine dreidimensionale Darstellung des Sprachschalls. Auf der x-Achse
ist die Zeit abgetragen, auf der y-Achse die
Frequenz in Hertz (Hz), also die Anzahl der
Schwingungen pro Sekunde. Durch die Graustufen wird die unterschiedliche Intensität im
jeweiligen Frequenzbereich abgebildet. Dadurch, dass der Luftstrom beim Sprechen in
unterschiedlichen Frequenzbereichen mit
verschiedenen Amplituden schwingt, entstehen überhaupt erst unterscheidbare Sprachlaute. Im Spektrogramm fallen besonders dicke, horizontale Balken auf. Dies sind die sog.
Formanten, die typisch sind für Vokale und je
nach Lage im Frequenzbereich auf unterschiedliche Vokale hindeuten. Als besonders
relevant für die Binnendifferenzierung von
Vokalen gelten die ersten, d. h. im Frequenzbereich (y-Achse) tiefsten beiden Formanten,
die deshalb als F1 und F2 (für Formant 1 und
Formant 2) bezeichnet werden.
Zur Veranschaulichung der untersuchten
Variablen dienen die Abbildungen 2 und
3. Dargestellt ist zum einen jeweils das Spektrogramm, aus dem im Übergang zwischen
keine und Ahnung in Abbildung 2 keine Glottalisierung zu erkennen ist, während sie in
Abbildung 3 sehr ausgesprägt ist (zu erkennen an den vertikalen Linien im Spektrogramm beginnend ab [ə] bis weit in das [a:]
hinein). Zum anderen sind durch die gepunkteten schwarzen Linien die Formantbewegungen eingezeichnet.
Zur Analyse der Monophthongierung orientieren wir uns in der Studie an der Methode
nach Schleef & Turton (2016: 47). Wir messen
die Formanten F1 und F2 an fünf Zeitpunkten
im Verlauf des Vokals (am Beginn (0%), bei
20%, 50%, 80% und am Ende (100%)), ermit-
Ein Glottalverschluss wird durch Verschluss der Stimmritze (Glottis) im Kehlkopf gebildet. In manchen Fällen
kommt es nicht zu einem regelrechten Verschluss, sondern die Stimmlippen schwingen stattdessen sehr
langsam und unregelmäßig. Dies bezeichnet man als Glottalisierung. Glottalisierung ist im Spektrogramm
gut durch ausgeprägte vertikale „Linien“ zu sehen (siehe Abbildung 3) und auditiv als ein „Knarren“ wahrzunehmen. Möglich ist auch, dass Glottalverschluss und Glottalisierung kombiniert vorkommen.
Als Einstieg in die akustische Phonetik bieten sich zunächst Bergmann (2013) und vertiefend Neppert (1999)
und Reetz (2003) an. Ein online verfügbares Tutorial zum Lesen von Spektrogrammen ist Machelett (1996).
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
91
Abb. 2: keine Ahnung mit starker Reduktion (ka47_FOLK_E_00030_SE_01_T_01_DF_01)
Abb. 3: keine Ahnung mit weniger Reduktion und deutlich ausgeprägter Glottalisierung (ka20074_
FOLK_E_00074_SE_01_T_02_DF_01)
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92
[aɪ]
II Fallstudien
[aɪ]
Berechnungen
Berechnungen
F2 - F2
F1 an
5 Messpunkten
(0/ 20/ 50/
80/
• Differenz:
- F1
an 5 Messpunkten
(0/20/50/80/100%)
Differenz:
100%)
•
Veränderung über die Zeit: Diff_ZP2 - Diff_ZP1
Veränderung über die Zeit: Diff_ZP2 - Diff_ZP1
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Abb.
4: Berechnungsschritte
zur Ermittlung des zur
Monophthongisierungsgrads
Abb.
4: Berechnungsschritte
Ermittlung des Monophthongisierungsgrads
teln dann für die jeweiligen Zeitpunkte die
Differenz zwischen F2 und F1 und errechnen
schließlich die Differenz zwischen je zwei
Zeitpunkten (ZP2 - ZP1; siehe Abbildung 4
mit einer schematischen Darstellung des Formantverlaufs im Diphthong [aɪ]).
In unserem Beispiel führt diese Berechnungsweise dazu, dass höhere Werte auf eine
stärker diphthongische Realisierung hindeuten, niedrigere, gegen 0 tendierende Werte
hingegen auf eine Realisierung als Monophthong.
Zur Analyse von Glottalverschluss und
Glottalisierung orientieren wir uns an Kohler
(1994). Entsprechend vermerken wir für jeden Beleg, ob Glottalverschluss und/oder
Glottalisierung vorliegen und erhalten dadurch vier Kategorien: ja/ja, ja/nein, nein/ja
und nein/nein (vgl. auch Bergmann 2018).
Der Blick in die Daten zeigt allerdings, dass
ein beträchtlicher Anteil an Belegen mit einer
weiteren Variante realisiert wird, nämlich mit
einer Realisierungsweise ohne Stimmlippenschwingung und häufig mit leichtem Reibegeräusch, was als kurze Unterbrechung bzw.
Grenze zwischen den Wörtern keine und Ahnung wahrgenommen wird. Wir ergänzen die
vier Kategorien deshalb um eine weitere, die
wir mit „e“ für „Enge“ abkürzen. Da für die
Analyse vor allem relevant ist, ob zwischen
keine und Ahnung eine wahrnehmbare Grenze ist, bündeln wir außerdem alle Realisierungsweisen mit einer wahrnehmbaren
Grenze (d. h. j/j, j/n, n/j und e) und stellen
sie den Realisierungen ohne wahrnehmbare
Grenze gegenüber (d. h. alle Fälle von n/n).
3.5 Kodierung
Beim Arbeitsschritt der Kodierung geht es darum, die Ergebnisse der funktionalen und der
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lautlichen Analyse für jeden Beleg in eindeutiger Weise festzuhalten. Dies unternimmt
man am besten in tabellarischer Form, beispielsweise in einer Excel-Tabelle. Darüber
hinaus kann es hilfreich sein, relevante Kodierungen auch an der Tonspur direkt zu vermerken, beispielsweise im Textgrid in Praat.
Im Folgenden stellen wir die in unserer
Fallstudie erstellten Kodierungen anhand eines Auszugs aus der Kodierungstabelle vor
(Abbildung 5):
Wie in der Tabelle zu sehen ist, befassen
sich die ersten Spalten der Tabelle noch nicht
mit den kodierten Informationen zur funktionalen und lautlichen Analyse, sondern geben Informationen zur Herkunft des Belegs,
zur Identifikationsnummer des Belegs (Label) sowie zu Besonderheiten die lautliche
Qualität betreffend, da diese gegebenenfalls
Einschränkungen für die phonetische Analyse1 nach sich ziehen:
• A-C: Informationen zum Beleg (A), Korpus
(B), Aufnahme entsprechend Kürzel aus
der DGD (C)
• D: Label bezogen auf Stichprobennummer
im eigenen DGD-Zugang
• E: Kommentar zu möglichen Einschränkungen für phonetische Analyse (Überlappung, Dialekt, Störgeräusche etc.)
Selbstverständlich beinhaltet die Tabelle auch
alle Ergebnisse der lautlichen Analyse. Zusätzlich zu den lautlichen Variablen von primärem
Interesse wird jeder Beleg noch für das Vorkommen von Akzentuierung auf keine (Spalte
F) kodiert. Diese Variable steht zwar nicht im
Zentrum des Interesses, da Akzentuierung
aber einen Einfluss auf lautliche Reduktionserscheinungen hat, kodieren wir sie mit, um
sie in die quantitative Auswertung als sog.
Kovariate einbeziehen zu können. (Man be-
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Abb. 5: Excel-Tabelle mit Kodierungen zu keine Ahnung
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
achte, dass auch andere Faktoren wie Status
als Intonationsphrase, Position in der Intonationsphrase oder Sprechgeschwindigkeit einen Einfluss auf Reduktionserscheinungen
haben können. Der Einfachheit halber blenden
wir diese jedoch aus dieser Fallstudie aus).
• F: PitchAkz; kategorische Einteilung, ob
keine akzentuiert ist (ja, nein)
• G: Glott; kategorische Einteilung von Glottalverschluss/Glottalisierung und „e“
• H: Grenze; kategorische Einteilung, ob
wahrnehmbare Grenze (ja, nein)
• I - N: V1_Diff_Fg-o etc.; ermittelter Wert für
Veränderung der Differenz F2 - F1
Die funktionale Analyse findet ihren Niederschlag in den Spalten O und P:7
• O: DiskFunktion; kategorische Einordnung, ob Diskursmarkerfunktion vorliegt
(ja, nein)
• P: Marker; Typ der Diskursfunktion
7
In Zellen, die nicht ausgefüllt werden können – etwa weil die Tonqualität zu schlecht ist,
um Formantenmessungen vornehmen zu
können oder eine Überlappung dies verhindert – wird einheitlich „NA“ (kurz für not
available) eingetragen. Grundsätzlich ist es
wichtig, dass die Schreibweisen für die Kodierungen strikt einheitlich sind. Unregelmäßigkeiten oder Fehlschreibungen führen bei der
quantitativen Auswertung und statistischen
Analyse sonst zu unerwünschten Kategorien
und anderen Problemen, denen man mühsam
nachgehen muss, um sie zu beheben.
3.6 Quantitative Analyse der Verteilung
Die Fragestellungen 2 und 3 machen eine
quantitative Analyse der Verteilung der
verschiedenen Realisierungsformen auf die
verschiedenen funktionalen Gruppen erforderlich. Die lautlichen Parameter Monophthonigierungsgrad und Vorkommen von
Wie schon bei der lautlichen Analyse können auch bei der funktionalen Analyse weitere Einflussfaktoren
vorliegen, die bei einer Analyse und Kodierung ebenfalls zu vermerken wären, beispielsweise die Turnposition, das Vorkommen in Frage-Antwortsequenzen oder auch die Position zum Bezugselement (vorangestellt,
nachgestellt), ebenso wie die syntaktische Position (parenthetisch oder nicht etc.). In der Fallstudie konzentrieren wir uns lediglich auf einen kleinen Ausschnitt der potentiell einflussreichen Faktoren (siehe dazu auch
den Abschnitt 5 „Methodische Reflexion“).
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II Fallstudien
Glottalverschluss/Glottalisierung bzw. einer
Grenze behandeln wir dafür als abhängige
Variablen. Der Faktor Diskursfunktion „ja/
nein“ (für Fragestellung 2) und die verschiedenen Diskursfunktionen (für Fragestellung 3) stellen die unabhängigen Variablen
dar.
Die statistische Analyse für die Fallstudie
wurde in R (R Core Team 2013/2017) durchgeführt (→ Kapitel 28 [Werkzeuge statistische
Analyse] in diesem Band). Zur Anwendung
kamen die Pakete languageR (vgl. Baayen
2011), lme4 (vgl. Bates, Maechler & Bolker
2013), lmerTest (vgl. Kuznetsova, Brockhoff &
Christensen 2016), MASS (vgl. Venables &
Ripley 2002) und Visreg (vgl. Breheny &
Burchett 2019). Für die kategorischen Variablen „Glott“ und „Grenze“ wurden Chi-Quadrat-Tests sowie ein generalized linear mixed
effects model mit ‚Aufnahme’ als Zufallsfaktor
durchgeführt. Für die kontinuierliche Variable „Monophthongierungsgrad“ wurden
mixed effects linear regression models (cf. Baayen
2008: 242 ff.) berechnet.
4. Ergebnisse und Diskussion
Wir beginnen diesen Teil mit den Ergebnissen
der qualitativen Analyse im Rahmen der ethnomethodologischen Konversationsanalyse
und gehen dabei auch auf die quantitative
Verteilung der Belege auf die verschiedenen
funktionalen Gruppen ein. Danach präsentieren wir die Ergebnisse für unsere Fragestellungen, die die lautliche Realisierungsweise
von keine Ahnung im spezifischen funktionalen Äußerungskontext betreffen.
4.1 Funktionen von keine Ahnung
Wie die in der Einleitung beschriebenen sporadischen Beobachtungen zur Verwendung
von keine Ahnung und auch die Forschungsergebnisse zu negativen epistemischen Konstruktionen nahe legen, kommt keine Ahnung
sowohl in semantisch vollwertiger Form als
auch in semantisch reduzierter Form vor. In
letztgenannten Fällen treten stattdessen dis-
Tab. 1: Überblick Funktionsspektrum keine Ahnung
Funktion
Beispiel
1. volle semantische
Bedeutung
n = 137
keine AHnung wie das funktioNIERT
(FOLK_E_00021_SE_01_T_17)
2. epistemischer Marker
n = 50
3. epistemisch, dispräferiert
n = ges. 10
4. epistemisch, strukturierend
n = 30
5. epistemisch, Turn-Abgabe
n = 20
6. pragmatischer Marker
n = 28
de:r lAden is dann: (--) <<acc>keĩ_e AHnung> (.) paar hUndert meter
WEIter?
(FOLK_E_00055_SE_01_T_07_DF_01)
wenn ich in_ner BANK arbeiten will,
und will da °h glaub ich_en sehr hohen POSten bekleiden?
dass ich dann °h (.) nicht mit nem::: JA;
sehr stArken diaLEKT (.) irgendwie (.) versuchen
weil_s einfach auch KUNdenkontakt is un: <<acc>keine ahnung> °h
vielleicht nicht so seriÖS wirkt;
(FOLK_E_00182_SE_01_T_02)
hat_s ʔ äh sind_s irgendwie wegen ((...))
<<tief>was weiß> Ich für_n VORwand,
keine AHnung?
°h is jetz halt EIN tutorium pro kurs gestrIchen worden wieder;
(FOLK_E_00055_SE_01_T_04_DF_01_c653)
ich hab gedacht vielleicht Is_er auch (.) hat geMERKT dass halt da
jetz die ganze zeit rUmgelärmt isund war vielleicht tatsächlich auch WEG,
und KAM dann irgendwann später;
pff (.) <<p, behaucht>keine AH[nung].>
(FOLK_E_00119_SE_01_T_02_DF_01)
der hat NUR schEIß geredet, […]
=also äm: °h (-) t <<acc, tief>keine AHnung ich hab> ich sag_n SA:TZ?
(.) er sagt irgendwas drauf was Überhaupt net PASST?
(FOLK_E_00022_SE_01_T_03)
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
tion gegenüber 140 Belegen mit Diskursfunktion (die fehlenden zwei Belege wurden als
nicht analysierbar eingestuft und in der Kodierungstabelle entsprechend mit NA vermerkt).
Wenden wir uns also den Ergebnissen zur
Fragestellung 2 zu:
F2: Tritt lautliche Variation bei keine Ahnung
zufällig auf oder hängt sie systematisch
damit zusammen, ob die Einheit eine
pragmatische Funktion erfüllt oder nicht?
Um unsere weiterführenden Fragestellungen
die phonetische Realisierung betreffend zu
verfolgen, sei zuerst darauf hingewiesen, dass
alle Belege, die in der obigen Tabelle einer anderen Funktion als 1. zugewiesen wurden, als
Belege mit Diskursfunktion einzustufen sind.
Es ergeben sich somit 137 Belege mit vollem
semantischen Gewicht und ohne Diskursfunk-
Die lautliche Variation betrifft zum einen das
Auftreten einer wahrnehmbaren Grenze zwischen keine und Ahnung, zum anderen den
Grad der Monophthongierung in keine (siehe
Abschnitt 3.4). Die Verteilung der Rohdaten
für beide Phänomene veranschaulichen die
Abbildungen 6 und 7. Abbildung 6 ist so zu
lesen, dass auf der horizontalen Achse die
Diskursfunktion angegeben ist (linker Balken
= „ja“, rechter Balken = „nein“), auf der vertikalen Achse hingegen das Vorkommen einer Grenze (oberer, dunkelgrauer Kasten =
„ja“, unterer, hellgrauer Kasten = „nein“).
Abb. 6: Grenze/Diskursfunktion
Abb. 7: Monophthongierung/Diskursfunktion
4.2 Die lautliche Realisierung im funktionalen
Kontext
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kursbezogene Funktionen in den Vordergrund und die epistemische Bedeutung
bleicht aus und tritt in den Hintergrund.
In der analysierten Datenbasis von insgesamt 279 Belegen für keine Ahnung treten
sechs abgrenzbare Funktionen auf, die in Tabelle 1 kurz skizziert werden. In der linken
Spalte ist die funktionale Kategorie eingetragen sowie die Vorkommenshäufigkeit dieser
Kategorie; die rechte Spalte gibt je ein Beispiel
im Kontext.8
95
8
Es ist zu beachten, dass eine solche tabellarische Darstellungsweise unüblich für konversationsanalytische
Arbeiten ist; eine explizite teilnehmerorientierte Herleitung und Begründung der Kategorienzuweisung auf
der Basis einer sequenziellen Analyse ist dort unbedingt erforderlich (vgl. Liddicoat 2011; Stukenbrock 2013).
Ebenfalls ist zu beachten, dass die Transkriptausschnitte in der rechten Spalte aus Darstellungsgründen auf
Zeilennummern und Sprecherkürzel verzichten. Die skizzenhafte Präsentation soll in dieser Fallstudie genügen, um das Funktionsspektrum vorzustellen.
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II Fallstudien
Bei den Elementen mit Diskursfunktion weisen
76 eine Grenze auf, 41 nicht. Bei den Elementen
ohne Diskursfunktion sind es 59 Elemente mit
Grenze gegenüber 43 Elementen ohne Grenze.
Abbildung 7 zeigt, dass Elemente mit Diskursfunktion (linke Box) einen niedrigeren Median
von 75,1 haben – also eine stärker monophthongische Ausprägung – als Elemente ohne Diskursfunktion (Median = 151,4).
Statistische Tests verdeutlichen, dass sich
die abgebildete Realisierung von Elementen
mit oder ohne Diskursfunktion in Hinblick
auf die Variable „Grenze/Glottalisierung“
nicht unterscheiden (χ2 = 0,896, df = 1, p-Wert
= 0,3468). Demgegenüber scheinen Elemente
mit Diskursfunktion gegenüber jenen ohne
Diskursfunktion tatsächlich einen signifikant
höheren Grad an Monophthongierung aufzuweisen (t-Wert = 2,62, df = 175,13, p < 0,01).
Ganz wesentlich ist hierbei jedoch zu bedenken, dass mit der Akzentuierung von keine ein
potenzieller Einflussfaktor für die Monophthongierung hinzutritt. Der isoliert betrachtete Haupteffekt der Diskursfunktion auf die
Monophthongierung darf also keinesfalls
vorschnell interpretiert werden, sondern es
ist zu prüfen, ob er mit dem Vorkommen eines Satzakzents auf keine interagiert.
Die statistische Analyse zeigt, dass dies
tatsächlich der Fall ist. Betrachten wir dafür
Abbildung 8, die die Interaktion zwischen
ja
ja
Diskursfunktion und Akzent darstellt. Die
Verteilung auf der linken Seite bezieht sich
auf Elemente mit Diskursfunktion (Kästchenüberschrift „ja“), die auf der rechten Seite auf
Elemente ohne Diskursfunktion (Kästchenüberschrift „nein“). Die Balken innerhalb der
Spalten geben jeweils den Median für die
Monophthongierung an; der linke Balken
steht jeweils für Elemente mit Akzent, der
rechte für Elemente ohne Akzent.
Es ist zu erkennen, dass der Unterschied
zwischen akzentuierten und unakzentuierten
Elementen gleichbleibend groß erscheint, unabhängig davon, ob die Elemente Diskursfunktion haben oder nicht (also unabhängig
davon, ob wir die Balken in der linken oder
rechten Spalte anschauen). Vergleichen wir
hingegen die Höhe der Balken zwischen der
linken und der rechten Spalte, so minimiert
sich der Unterschied bei gleichbleibenden Akzentverhältnissen. Am ausgeprägtesten ist
der Unterschied zwischen Elementen mit Diskursfunktion aber ohne Akzent (rechter Balken in der linken Spalte, Median = 7,88) und
Elementen ohne Diskursfunktion aber mit Akzent (linker Balken rechte Spalte, Median =
199,16) (t-Wert = 4,26, p < 0,001). Signifikant
sind außerdem die Kontraste zwischen akzentuierten und nicht akzentuierten Fällen bei
gleichbleibendem Diskursstatus, d. h. ohne
Diskursfunktion (Median = 199,16 vs. 71,05;
nein
nein
600
400
f(DiskFunktion)
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96
200
0
−200
−400
ja
nein
DiskFunktion
Abb. 8: Interaktion Akz*Monophthonierung
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Abb. 9: Akzentuierung/Diskursfunktion
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
t-Wert = 2,36, p < 0,001) und mit Diskursfunktion (Median = 156,38 vs. 7,88; t-Wert = 2,77, p
< 0,01) sowie Akzent als Haupteffekt (Median
= 164,14 vs. 15,93; t-Wert = 3,58, p < 0,001).
Das Ergebnis ist also so zu interpretieren,
dass die Diskursfunktion alleine keinen unmittelbaren Einfluss auf die Monophthongierung hat. Stattdessen können wir feststellen,
dass die Monophthongierung durch das Fehlen eines Akzents auf keine befördert wird.
Nur in Interaktion mit der Akzentuierung
wird keine Ahnung mit Diskursfunktion stärker reduziert als keine Ahnung ohne Diskursfunktion. Da unakzentuierte Elemente signifikant häufiger vorkommen, wenn keine
Ahnung eine der oben beschriebenen Diskursfunktionen erfüllt (siehe Abbildung 9, χ2 =
19,25, df = 1, p < 0,001), können wir somit
lediglich von einem mittelbaren, über die Akzentstruktur vermittelten Effekt auf die lautliche Reduktion des Diphthongs zum Monophthong sprechen.
Die Realisierung der Grenze zwischen keine und Ahnung erweist sich als stabil gegenüber dem Faktor Diskursfunktion. Es ist nicht
der Fall, dass keine Ahnung mit Diskursfunktion eine stärkere Reduktion der Grenze aufweist als Vorkommen ohne Diskursfunktion.
97
F3: Hängt die lautliche Variation systematisch
mit dem Typ von pragmatischer Funktion
zusammen?
Kommen wir nun zu den Ergebnissen zu Fragestellung 3:
Ausgangspunkt dieser Auswertung sind die
138 Einheiten, die oben den funktionalen Kategorien 2 bis 6 zugeordnet sind. Die Datenbasis reduziert sich damit erheblich gegenüber den zuvor verfügbaren Einheiten. Hinzu
kommt, dass sich die Belege nun nicht mehr
auf zwei Kategorien (Diskursfunktion ‚ja’
oder ‚nein’) verteilen, sondern auf fünf verschiedene, die zudem in ihrer Vorkommenshäufigkeit zwischen 10 und 50 variieren (also
sehr kleine Fallzahlen darstellen, siehe Tabelle 1). Eine statistische Auswertung ist deshalb
mit Vorsicht zu genießen und die Darstellung
der quantitativen Verteilung soll an dieser
Stelle vor allem dazu dienen, auf mögliche
Besonderheiten hinsichtlich der spezifischen
Funktionen hinzuweisen.
Betrachten wir zunächst die Verteilung der
Grenzrealisierungen auf die funktionalen
Gruppen (Abbildung 10). Auf der horizontalen Achse ist die Diskursfunktion abgetragen,
auf der vertikalen Achse das Vorkommen einer Grenze zwischen keine und Ahnung:
Es fällt hier auf, dass sich insbesondere die
Realisierungen von keine Ahnung als Anzeiger
dispräferierter Handlungszüge von den übrigen Gruppen abheben. Sie weisen generell we-
Abb. 10: Grenze/Marker
Abb. 11: Glottalisierung/Marker
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II Fallstudien
niger Grenzmarkierung zwischen den Elementen auf (Abbildung 10), und wenn eine solche
auftritt, dann handelt es sich um eine Glottalisierung, niemals jedoch um eine Produktionsweise, die wir in Abschnitt 3.4 als „e“ kategorisiert haben (siehe hierzu Abbildung 11).
Die Verteilung von Monophthongierungsgrad und Akzentuierung veranschaulichen
die Abbildungen 12 und 13. Die Extrempunkte werden in beiden Fällen von keine Ahnung
als pragmatischer Marker einerseits (stärkster Monophthongierungsgrad, Median =
-44,7; geringste Akzentuierungsanzahl = 16
„nein“ vs. 8 „ja“) und keine Ahnung als Strukturierungshinweis mit epistemischem Gehalt
(schwächster Monophthongierungsgrad,
Median = 157; höchste Akzentuierungsanzahl = 3 „nein“ vs. 14 „ja“) gebildet.
Die Ergebnisse zeigen, dass sich tatsächlich
Unterschiede hinsichtlich der lautlichen Realisierung von keine Ahnung in den verschiedenen funktionalen Gruppen auffinden lassen
(statistisch signifikant ist hierbei der Kontrast
zwischen epist.-strukt. und pragm., t-Wert =
2,7982, p < 0,01 unter Berücksichtigung von
PA als Kovariate, man bedenke aber die geringe Anzahl an Belegen). Eine einfache Differenzierung nach pragmatischer Funktion
vs. epistemischem Gehalt scheint hierbei jedoch nicht möglich zu sein. Stattdessen treten
andere funktionale Aspekte wie Markierung
von Dispräferenz oder Strukturierungshinweis zutage, die in einer weiterführenden
Analyse verfolgt werden müssten.
Zusammenfassend können wir also festhalten, dass sich bezüglich der Fragestellung
1 tatsächlich verschiedene Funktionen für
keine Ahnung herausarbeiten lassen. Im Vergleich mit unserem kleinen Forschungsüberblick zur Verwendung negativer epistemischer Konstruktionen (Abschnitt 1) lassen
sich alle dort aufgeführten Funktionen auch
für keine Ahnung finden. (Zur Funktion „Anzeigen einer unzureichenden nachfolgenden
Antwort“ können wir keine Aussagen machen, da wir das Vorkommen in Frage-Antwort-Sequenz in dieser Fallstudie nicht berücksichtigt haben).
In Hinblick auf die lautliche Realisierung
ergibt sich ein recht komplexes Bild. Eine eindeutige Zuordnung der untersuchten lautlichen Realisierungsformen zu Vorkommen mit
oder ohne Diskursfunktion (= Fragestellung 2)
ist nicht möglich. Das Auftreten einer Grenze
zwischen keine und Ahnung hängt nicht mit
dem Vorkommenskontext im Gespräch zusammen, die Monophthongierung in keine tut
dies, aber lediglich in Abhängigkeit von der
Akzentuierung auf keine. Wir müssen wir also
sagen, dass es zwar einen lautlichen Parameter gibt, der unmittelbar mit der Diskursfunktion variiert, jedoch handelt es sich hierbei um
Abb. 12: Monophthongierung/Marker
Abb. 13: Akzentuierung/Marker
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die Akzentuierung und nicht, wie eingangs
vermutet, um Grenzmarkierung oder Monophthongierung. Die Diskursfunktion hat somit Einfluss auf die lautlich-prosodische
Struktur der Phrase, die wiederum die Reduktion zum Monophthong beeinflusst.
Die Ergebnisse zur Differenzierung zwischen verschiedenen Funktionen (= Fragestellung 3) werfen neue Fragen auf. So fällt
auf, dass ganz im Gegensatz zu Plug (2010)
dispräferierte Elemente einen höheren Grad
an Reduktion aufweisen als die anderen Elemente. Auch die von Pekarek Doehler (2016)
beschriebene Unterscheidung nach epistemischem Gewicht findet sich in unserer Studie
nicht ohne Weiteres wieder. Es entstehen hier
folglich Anschlussfragen, die diskutiert und
gegebenenfalls in einer weiteren Studie verfolgt werden müssten.
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
5. Methodische Reflexion
Die größte methodische Herausforderung in
einer Studie der lautlichen Variation in der
Spontansprache liegt sicherlich in der großen Menge an potenziellen Einflussfaktoren
auf lautliche Realisierungsweisen. Wie schon
im Abschnitt zur Kodierung 3.5 angedeutet
wurde, kämen auch in unserer Studie etliche
weitere Einflussfaktoren in Frage, die eigentlich zu berücksichtigen wären, etwa die
Sprechgeschwindigkeit, mit der die jeweilige
Äußerung getätigt wird, die Frage, ob keine
Ahnung alleine in einer Intonationsphrase
steht oder nicht oder die regionale Herkunft
der Sprecherin/des Sprechers, um nur einige zu nennen. Ist die Datenmenge, die einem
zur Verfügung steht, groß genug, kann man
bereits bei der Zusammenstellung des Datensets versuchen, bestimmte Faktoren konstant
zu halten, etwa indem man sich für SprecherInnen aus nur einer dialektalen Region entscheidet. Dies ist jedoch nicht immer möglich
und vielleicht auch nicht erwünscht. Der andere Weg besteht also darin, zusätzliche Einflussfaktoren ebenfalls zu kodieren und sie
in der Auswertung als Kovariate mit einzubeziehen, so wie wir es in der Studie mit dem
Faktor der Akzentuierung gemacht haben.
Auch diesem Verfahren sind Grenzen gesetzt,
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99
denn abhängig von der Belegzahl lassen sich
nicht beliebig viele Faktoren in ein statistisches Modell einspeisen. Zudem kommt es
häufig zu Konfundierungen zwischen den
verschiedenen Faktoren, was wiederum
Konsequenzen für die statistische Modellierung hat. Dies ist ein sehr komplexes Thema,
das wir an dieser Stelle nur anreißen können.
Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass dies
eine notorische Schwierigkeit bei der Analyse von lautlichen Feinheiten in der Spontansprache ist, derer man sich bewusst sein
sollte.
Vor diesem Hintergrund sind aber möglicherweise zumindest teilweise die abweichenden Ergebnisse dieser Studie im Vergleich zu Plug (2010) zu sehen, nämlich, dass
Elemente in dispräferierten Kontexten stärker zur Reduktion neigen. Es ist durchaus
denkbar, dass die jeweiligen Phrasen zwar
das Vorkommen in dispräferierten Kontexten
teilen, dass diese sich aber darüber hinaus
noch in anderen Aspekten unterscheiden,
eben beispielsweise dahingehend, ob sie alleine in einer Intonationsphrase stehen oder
nicht, ob sie eine eigene Turnkonstruktionseinheit bilden oder nicht, oder ob sie dem
problematischen Element vorangestellt sind
oder nicht etc. Es zeigt sich hier somit durchaus auch eine Beschränkung des quantitativen Zugangs. Zwar ist es wünschenswert,
möglichst viele Fälle zu analysieren und statistisch überprüfbare Aussagen treffen zu
können, die situierte Verwendungsweise ist
auf der anderen Seite aber so komplex gesteuert (und interaktional ausgehandelt), dass es
kaum möglich sein wird, alle Faktoren für
eine große Datenmenge analysieren, kodieren und auswerten zu können.
Ein weiteres methodisches Problem betrifft
die in Abschnitt 2 thematisierte Notwendigkeit einer qualitativen und datengeleiteten,
induktiven Analyse, die sich aus den Prämissen der ethnomethodologischen Konversationsanalyse und mit ihr der Interaktionalen
Linguistik ergibt. Wie in Abschnitt 2 bereits
erwähnt wurde, bringt diese mit sich, dass
die ermittelten funktionalen Kategorien nicht
immer zu einer vollständigen Passung mit
den in der Forschungsliteratur thematisierten
Funktionen führen muss. Auch hieraus resul-
24.03.22 11:06
100
II Fallstudien
Bestandteile wären aber ebenso denkbar gewesen (vgl. Bergmann 2018). Grundsätzlich
gilt, dass die Auswahl der Parameter von der
Lektüre von Forschungsliteratur geleitet werden sollte, aber durchaus auch von Höreindrücken, die einen selbst überhaupt erst auf
das Phänomen aufmerksam gemacht haben.
Darüber hinaus kann eine Vorabanalyse eines
kleinen Datensets Aufschluss über vielversprechende Parameter geben.
Zum Weiterlesen
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tiert, dass die erzielten Ergebnisse nicht immer ohne Weiteres miteinander vergleichbar
sind.
Methodisch zu überdenken ist schließlich
auch immer die Auswahl der lautlichen Variationsparameter. Die Auswahl fiel auf den
Monophthongierungsgrad und die Markierung der Grenze zwischen keine und Ahnung.
Andere Parameter wie generelle Dauerreduktion der ganzen Phrase oder einzelner
Zu lautlicher Variation gibt es sehr viel Literatur. Ein sehr hilfreicher Überblicksartikel ist Ernestus & Warner
(2011). Ein aktueller Sammelband zum Thema ist Cangemi et al. (2018). Einen konversationsanalytischen
Blick auf lautliche Variation bieten u. a. Barth-Weingarten (2012); Local (2003); Local, Kelly & Wells (1986);
Local, Wells & Sebba (1985); Ogden (2006); Szczepek-Reed (2015) und Walker (2012).
Empfehlenswert ist auch immer ein Blick in thematisch einschlägige Handbücher: Cohn, Fougeron & Huffman (2011) und Sidnell & Stivers (2012). Für einen Einstieg in das Thema Diskursmarker bieten sich Blühdorn
et al. (2017); Fischer (2006) und Imo (2012) sowie das → Kapitel 6 [Fallstudie „Diskursmarker“] in diesem
Band an.
Literatur
Auer, Peter/Susanne Günthner (2005): Die Entstehung
von Diskursmarkern im Deutschen – ein Fall von
Grammatikalisierung?, in: Leuschner, Torsten/Tanja
Mortelmans/Sarah de Groodt (Hrsg.): Grammatikalisierung im Deutschen, Berlin: de Gruyter, S. 335–362.
Baayen, Rolf Harald (2008): Analyzing Linguistic Data.
A practical Introduction to Statistics Using R, Cambridge: Cambridge University Press.
Baayen, Rolf Harald (2011): languageR: Data sets and
functions with ‚Analyzing Linguistic Data: A practical
introduction to statistics’. R package version 1.4, [online] http://CRAN.R-project.org/package=langua
geR.
Barbour, Stephen/PatrickStevenson (1998): Variation
im Deutschen, Berlin: de Gruyter.
Barth-Weingarten, Dagmar (2012): Of ens ’n’ ands: Observations on the phonetic make-up of a coordinator and its uses in talk-in-interaction, in: Language
and speech, Bd. 55, S. 35–56.
Bates, Douglas/Martin Maechler/Ben Bolker (2013):
lme4: Linear mixed-effects models using S4 classes. R
package version 0.999999-2, [online] http://CRAN.Rproject.org/package=lme4.
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Fallstudie „Sprachliche Variation“
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6. Diskursmarker: Eine Fallstudie zur Einführung in die
Methode der Interaktionalen Linguistik
In der vorliegenden Fallstudie geht es darum, anhand der syntaktisch-pragmatischen
Kategorie der Diskursmarker (äußerungsinitial positionierte, grammatisch und semantisch nicht-obligatorische Wörter oder kurze, feste Phrasen, die interaktionsorganisierende
Funktionen haben) in die Methode der Interaktionalen Linguistik einzuführen. Dabei wird
sowohl auf den ‚Kernbereich’ der Interaktionalen Linguistik, die gesprochene Sprache,
eingegangen als auch auf neuere und z.T. noch ‚zu entdeckende’ Bereiche wie computervermittelte Schriftkommunikation oder verschriftete literarische Interaktionen.
1. Einleitung
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Wolfgang Imo
Die Interaktionale Linguistik ist ein Forschungsansatz, der primär verbale (aber auch
nonverbale) Interaktion untersucht. Interaktion bedeutet wörtlich das Zwischen-Handeln (inter = zwischen und agere = handeln),
und diese wörtliche Bedeutung gibt an, was
erfüllt sein muss, damit von verbaler (=
sprachlicher) Interaktion – die in dieser Fallstudie im Zentrum steht – die Rede sein kann:
Zwei oder mehr Kommunizierende handeln
gemeinsam. Sprachliche Handlungen umfassen so Banales wie den Klatsch über einen
gemeinsamen Bekannten ebenso wie das
Führen eines Bewerbungsgesprächs, das
Schreiben von Liebes-SMS ebenso wie einen
E-Mail-Austausch mit einem Mitarbeiter der
Krankenversicherung. Um handeln zu können, benötigen wir Kontextwissen (In welchen Situationen mit welchen Beteiligten befinden wir uns gerade?) und Ko-Textwissen
(Was wurde sequenziell zuvor bereits geäußert, auf das Folgeäußerungen Bezug nehmen können?). Als Interaktion kann jede
sprachliche – mündliche oder schriftliche –
Kommunikation betrachtet werden, die folgende Merkmale aufweist (vgl. die Diskussion in Imo/Lanwer 2019: Kap. 2.5):
1. Prozessorientierung: Sprache wird als prozesshaft aufgefasst. Damit ist gemeint, dass
Strukturen im zeitlichen Ablauf des Sprechens (oder des interaktionalen Schreibens
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beispielsweise in einem Messenger-Chat)
entstehen. Solche zeitlichen Prozesse machen
sich besonders deutlich bemerkbar, wenn
Äußerungen repariert werden müssen, bei
Formulierungsproblemen oder aber auch bei
der Ankündigung einer Geschichte, bei der
bestimmte Vorlaufelemente (sogenannte pre’s
= Präsequenzen; ausführlich dazu Schegloff
2007; vgl. auch Heritage/Sorjonen 1994) die
Interaktionspartner darauf hin orientieren,
dass nun ein längerer narrativer Turn folgen
wird. Auch die in diesem Beitrag diskutierten
Diskursmarker – hier verstanden als Wörter
oder kurze phrasale Einheiten, die äußerungsinitial stehen und aus syntaktischer
Sicht nicht in den Satz integriert sind – haben
eine solche Funktion eines pragmatischen
Vorlaufelementes, sie kündigen Folgeäußerungen mit bestimmten Funktionen an (vgl.
Blühdorn/Deppermann/Helmer/SpranzFogasy (2017) für eine Darstellung unterschiedlicher Diskursmarker-Ansätze). Eines
der wichtigsten Konzepte der Interaktionalen
Linguistik ist daher das der Sequenzialität,
das sie aus der Konversationsanalyse (s.u.)
übernommen hat. Mit Sequenzialität wird die
Tatsache erfasst, dass sprachliche Äußerungen aufeinander aufbauen, d. h. auf eigene
und fremde Vorgängeräußerungen Bezug
nehmen und umgekehrt eigene Folgeäußerungen ankündigen oder bestimmte Folgeäußerungen von Interaktionspartnern einfordern. Ein einfaches sequenzielles Muster sind
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II Fallstudien
die sogenannten Nachbarschaftspaare wie
Frage → Antwort oder Bitte → Nachkommen/
Ablehnen der Bitte. Aber auch Diskursmarker
sind sequenziell strukturiert, insofern sie immer vor der Äußerung bzw. den Äußerungen
stehen, die sie ‚anmoderieren’ und sie somit
sequenziell für die Interaktionspartner ankündigen und erwartbar machen.
2. Situationsorientierung: Wie bereits erwähnt, hängen Handlung und Situation eng
zusammen. Man spricht dabei von einem reflexiven Handlungs- und Situationsbegriff:
Eine Situation ist nach Esser (2002: 111) durch
die Orientierung der Interaktionspartner auf
eine gemeinsame Handlung hin gekennzeichnet. Die gemeinsame Handlung erzeugt also
eine Situation. Zugleich werden durch handlungsexterne Parameter wie den Ort, an dem
eine Interaktion stattfindet, die sozialen Rollen
und Milieus, die Vorgeschichte der Interaktionspartner etc. bestimmte Handlungen erwartbar – aber nicht vorhersagbar – gemacht,
also die Situation dadurch mitaufgebaut. Weder Situationen noch Handlungen sind also
stabil und ‚einfach so’ gegeben, beide bedingen einander. Ein Beispiel soll dies illustrieren:
Wenn man zu seiner Hausärztin geht, lassen
externe Situationsparameter und Rollen (Arzt
vs. Patient; Praxisräume; Sprechstunde) eine
Interaktion des Typs eines Arzt-Patient-Gesprächs erwarten. Man kann aber dennoch,
vor allem dann, wenn man die Ärztin schon
lange kennt, problemlos eine Plauderei über
den vergangenen Urlaub beginnen. Damit das
geschehen kann, müssen die Interaktionspartner einen Rahmen des Plauderns bilden, was
beispielsweise durch eine Frage der Ärztin
(„Sie waren doch kürzlich auf Bali – war’s
schön dort?“) geschehen kann. Wenn dann der
Patient darauf eingeht, ist gemeinsam eine
neue Situation und eine neue Handlung entstanden. In der Sprache hat sich eine ganze
Reihe von Routinen herausgebildet, mit denen
solche Rahmungen einer neuen Situation und
Handlung angezeigt werden können (z. B.
Ausdrücke wie „a propos“, „mal was ganz
anderes“, „darf ich mal was Privates fragen?“
etc.). Wenn die Interaktionspartner diese Rahmungen akzeptieren, ist die gemeinsame Hervorbringung einer neuen Situation gelungen.
Auch Diskursmarker können neue Situations-
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rahmen hervorbringen, insofern sie Begründungssequenzen (weil, deswegen), konzessive
Sequenzen (obwohl, freilich, andererseits, klar,
nur), Einschätzungen (ich mein, ich glaub)
u.v.m. ankündigen.
3. Kooperationsorientierung: Interaktionale
sprachliche Handlungen werden stets kooperativ und häufig sogar kollaborativ hergestellt. Das gilt sowohl für die strukturelle als
auch für die inhaltliche Ebene. Auf struktureller Ebene ist beispielsweise die Kooperativität unmittelbar sichtbar bei den sogenannten Nachbarschaftspaaren. Dabei handelt es
sich um zwei- bis dreizügige Sequenzen, die
über mindestens zwei Interaktionspartner
verteilt sind, wie Frage-Antwort, GrußGegengruß, Aufforderung-Nachkommen/
Nicht-Nachkommen der Aufforderung etc.
Die Kooperativität ist so sehr in diese sprachlichen Strukturen eingeschrieben, dass ein
Interaktionspartner keine Wahl hat, nicht zu
reagieren: Auf einen Gruß kann man entweder zurückgrüßen (dann hat man kooperativ
das Nachbarschaftspaar Gruß-Gegengruß
erzeugt) oder man grüßt nicht – was dann als
absichtliches Nicht-Grüßen interpretiert werden kann, also sozusagen als ‚kooperativ unkooperativ’. Auch auf der inhaltlichen und
funktionalen Ebene ist die Kooperativität
maßgeblich: Die einschlägige Untersuchung
von Günthner (2000a) zu Vorwürfen zeigt
beispielsweise, dass Interaktionspartner erst
durch ihre Reaktion eine sprachliche Handlung zu einem Vorwurf machen.
Als kollaborativ bezeichnet man interaktionale sprachliche Strukturen, wenn die Interaktionspartner gemeinsam an derselben
sprachlichen Äußerung ‚arbeiten’. Damit
wird oft ein Gleichlauf in der Situationseinschätzung signalisiert, wie z. B. in dem Fall,
wenn A sagt: „Eigentlich wollte Thomas morgen vorbeikommen, aber er hat mal wieder
keine Zeit“ und B parallel zu „aber er hat mal
wieder keine Zeit“ mit einer Äußerung wie
„aber er kann wieder mal nicht“ o. Ä. einsteigt. Damit zeigt B an, dass er vorausahnt,
was A sagen wird und er somit A versteht
(vgl. ausführlich zu Verstehensdokumentationen Deppermann/Schmitt 2008 sowie die
Darstellung in Imo/Lanwer 2019: Kap. 8.2).
Auch bei Diskursmarkern finden sich koope-
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Fallstudie „Diskursmarker“
rative und kollaborative Strukturen, letztere
beispielsweise, wenn A fragt „Willst du noch
ein Stück Kuchen?“ und B antwortet: „Nein.
Obwohl…“. Selbst wenn dem Diskursmarker
obwohl kein weiteres sprachliches Material
folgt, kann A daraus schlussfolgern, dass B
damit anzeigt, dass er seine Handlung überdenkt und nun doch ein Stück Kuchen haben
möchte; wenn A ihm daraufhin wortlos den
Teller reicht, wurde die Handlungsprojektion, die obwohl auslöst (nämlich etwas wie
„Gib mir doch noch ein Stück Kuchen!“), umgesetzt, ohne verbalisiert werden zu müssen.
4. Handlungsorientierung: Wie in den bisherigen Ausführungen klar wurde, sind Handlungen nicht monologisch zu betrachten, also
nicht auf Intentionen eines Interaktionsteilnehmers zurückzuführen, sondern als interaktionale Gegebenheiten. Um das Vorwurf-Beispiel
erneut aufzugreifen: Für die Perspektive der
Interaktionalen Linguistik ist nicht von vorrangiger Bedeutung, ob A, wenn sie sagt „Weißt
du, dass die Tür schon wieder offensteht?“,
einen Vorwurf beabsichtigt oder eine einfache
Informationsfrage stellen möchte. Was relevant
ist, ist die Reaktion von B, die diese Äußerung
erst zu einem Vorwurf oder einer Frage macht –
und natürlich wieder die Reaktion von A auf
die Äußerung von B, aus der ersichtlich ist, ob
sie mit der Handlungsinterpretation und -konstruktion einverstanden ist oder nicht etc. Ein
großer Vorteil der Verlagerung der Handlungsbeschreibung in die Interaktion und das sequenzielle Nacheinander von Äußerungen
besteht darin, dass Handlungen auf diese Weise – anders als Intentionen – beobachtbar werden: Wir hören oder sehen die Reaktionen der
Interaktionspartner und können auf diese Weise empirisch fundiert Aussagen über Handlungen treffen, im Sinne der Frage „Wie interpretiert Person X eine Äußerung von Y?“.
2. Fragestellung
Das Interesse der Interaktionalen Linguistik
besteht nun darin, zu fragen, „ob und wie sich
im Handeln überhaupt erst Sprache (qua
Grammatik) konstituiert, und ob und wie andererseits Handeln durch Sprache (qua Grammatik) möglich wird“ (Auer 1999: 6). Dem
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liegt ein sehr weit gefasster Grammatikbegriff
zu Grunde: Es geht darum, die sprachlichen
Regularitäten – wiederkehrende sprachliche
Routinen – in ihrer Funktion für die Handlungserzeugung und Interaktionsstrukturierung zu beschreiben. Grammatik umfasst dabei nicht nur syntaktische Muster, sondern
auch prosodische (z. B. Akzente, Tonhöhenverläufe, Pausen etc.) und gestische (Kopfbewegungen, Gesten etc.), die stets zusammen
mit ihren jeweiligen interaktionalen Funktionen betrachtet werden müssen. Ein Beispiel
für ein solches grammatisches Phänomen sind
die in dieser Fallstudie vorgestellten Diskursmarker. Grammatik wird dabei nicht als abstraktes, von der Interaktion losgelöstes System
verstanden, sondern als „mode of social interaction“ und als „lived behavior“ (Schegloff/
Ochs/Thompson 1996: 38). Bevor wir uns nun
endgültig den Diskursmarkern zuwenden,
müssen aber noch einige methodische Grundlagen der Interaktionalen Linguistik geklärt
werden. Letztere baut in ihren methodischen
Voraussetzungen vor allem auf der ethnomethodologischen Konversationsanalyse (vgl.
Bergmann 2010) auf. Während die Konversationsanalyse als soziologischer Ansatz aber
primär die Handlungen der Interagierenden
in den Blick nimmt und Sprache dabei ‚nur’
als einen der wichtigsten Handlungsträger berücksichtigt, erweitert die Interaktionale Linguistik – die von Elizabeth Couper-Kuhlen
und Margret Selting (2000; 2001a, b) begründet
wurde – das Beschreibungsinventar und -interesse um dezidiert linguistische Aspekte:
„‚Interaktionale Linguistik’ ist ein neuer Ansatz, als Interface von Linguistik im engeren
Sinne und Konversations- bzw. Interaktionsanalyse konzipiert. […] Die ‚interaktionale
Linguistik’ versteht sich klar als ein linguistischer Forschungsansatz. Als primären Verwendungskontext von Sprache sieht sie in
erster Linie Alltagsgespräche, in zweiter Linie institutionelle Gespräche an. Sprachliche
Strukturen sind auf die Erfüllung fundamentaler Aufgaben der Aktivitätskonstitution
und der Interaktionsorganisation zugeschnitten, und hier primär der Interaktion im Rahmen natürlicher Alltagsgespräche.“ (CouperKuhlen/Selting 2001a: 260-261)
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II Fallstudien
Die beiden Grundfragen der Interaktionalen
Linguistik lauten somit Wie wird mit sprachlichen Mitteln gesellschaftliche Struktur erzeugt?
(diese Frage wurde von der Konversationsanalyse übernommen) sowie Inwiefern kann
man Syntax (bzw. sprachliche Muster generell)
als Resultat der Tatsache betrachten, dass Sprache
dazu eingesetzt wird, gesellschaftliche Strukturen
zu erzeugen?
Das Besondere der Interaktionalen Linguistik ist, dass sie diese Fragen strikt empirisch
beantwortet. Das bedeutet, dass mit Hilfe von
vor allem qualitativen, in neuerer Zeit auch
häufiger Verbindungen aus quantitativen
und qualitativen Analysen (z. B. Lanwer
2018) die jeweiligen Kategorien erarbeitet
werden (= induktives Vorgehen), nicht aber
vorab postulierte Kategorien – wie z. B. Wortarten, Satztypen oder Sprechakte als linguistische Konzepte – lediglich mit Hilfe von Daten ‚belegt’ werden (= deduktives Vorgehen).
Der Grund besteht darin, dass die Interaktionale Linguistik davon ausgeht, dass man gar
nicht in der Lage ist, durch reines Nachdenken valide sprachliche Strukturbeschreibungen zu erhalten. Nicht zuletzt durch die
Schul- und Universitätsbildung hat man einen Blick auf Sprache, der durch die Brille der
Schriftlichkeit (vgl. Fiehler 2015: 27) geprägt
ist und das Erkennen von genuin interaktional-sprachlichen Strukturen verhindert oder
doch erschwert. Entsprechend schreiben
Ono/Thompson (1995: 215) über das Vorgehen der Interaktionalen Linguistik:
„Instead of approaching the data with an idea
of what a theory of syntax should look like,
we have followed Schegloff, [who] tried to
outline a theory of syntax that arises from the
data, postulating just those abstract elements
and units that are needed to account for the
data. “
Die Kategorie der Diskursmarker ist ein Paradebeispiel für dieses Vorgehen: Lange Zeit
1
wurden diese in der Linguistik schlichtweg
nicht wahrgenommen, da sie nicht in ‚traditionelle’ Kategorien passten. Erst nachdem
man empirische Analysen von Gesprächsdaten durchgeführt hat, wurden Diskursmarker
als eigenständige Struktur interaktionaler
Sprache ‚entdeckt’ und beschrieben.
Welche Daten zieht die Interaktionale Linguistik für ihre Untersuchungen heran? Durch
die historische Entstehung aus der Konversationsanalyse1 heraus ist bis heute ein starker
Fokus auf gesprochensprachliche Interaktionen verbreitet. Dabei ist eine wichtige Forderung an die Daten, dass sie authentisch sein
sollen. Das bedeutet, dass sie zum einen möglichst nahe am ‚Original’ sein müssen, was zur
Folge hat, dass man im Idealfall Videoaufnahmen, meist aber aus Praktikabilitätsgründen
Audioaufnahmen macht (→ Kapitel 17 [Audio- und Videografie] in diesem Band), die
dann nach wissenschaftlichen Standards transkribiert werden (→ Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription], Kapitel 27 [Transkriptionswerkzeuge] in diesem Band). Nur
solche Daten ermöglichen eine „passiv registrierende Methode der Datenerfassung“ und
ein „materialgestütztes Untersuchungsverfahren“ (Deppermann 2001: 19-21), wobei unvoreingenommen alles aufgezeichnet wird,
was in einer Interaktion abläuft, sodass wir die
Möglichkeit haben, durch wiederholtes Anhören/Ansehen der Interaktionen Strukturen
rekonstruieren zu können und somit die
„Prinzipien der Organisation und der Sinnbildung in Gesprächen zu entdecken“ (Deppermann 2001: 19), denen die Interaktionsteilnehmer folgen.
Neben der Nähe zum ‚Original’ ist auch
die Fokussierung auf authentische Daten bei
Ablehnung inszenierter Daten ein Merkmal
dieser Methode: „Authentisch heißt, dass die
Gespräche nicht extra zum Zweck der Untersuchung geführt oder inszeniert wurden; es
werden also natürliche Gespräche aus dem
Alltags- und Berufsleben untersucht“ (Be-
Die Interaktionale Linguistik ist aus der ethnomethodologischen Konversationsanalyse hervorgegangen. Zu
einer Klärung der Begriffe und der Zusammenhänge der wissenschaftlichen Schulen vgl. Imo/Lanwer (2019:
Kapitel 2 „Terminologische Klärung“). Speziell zur Konversationsanalyse siehe auch Auer/Bauer/Birkner/
Kotthoff (2020), Stukenbrock (2013) und ten Have (2007) und zum Forschungsfeld der Interaktionalen Linguistik Couper-Kuhlen/Selting (2018) und Imo (2013).
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Fallstudie „Diskursmarker“
cker-Mrotzek/Brünner 2006: 3). Im Idealfall
macht man also Gesprächsaufnahmen in Situationen, die ‚auch so’, also ohne die Aufnahme, genauso abgelaufen wären (zu einer
detaillierten Darstellung und Problematisierung der Forderung nach authentischen Daten vgl. Imo/Lanwer 2019: Kap. 4).
In den letzten Jahren hat sich neben der Beschäftigung mit gesprochener Sprache auch
die mit schriftlicher Interaktion etabliert, sodass man von der Entstehung einer Interaktionalen Schriftlinguistik (vgl. Imo/Lanwer
2019: Kap. 11) sprechen kann. Diese Entstehung hängt mit dem Aufkommen von computervermittelter Kommunikation zusammen, die schon früh mit E-Mails ein
schriftliches interaktionales Kommunizieren
ermöglichte und seit der ‚Erfindung’ des
World Wide Web sowie des Mobiltelefons und
später des Smartphones mit Chat, SMS und
Messengerkommunikation weit verbreitete
interaktionale Kommunikationsformen geschaffen hat (→ Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] in diesem Band).
Diese Kommunikationsformen wurden anfangs mit den Mitteln der Konversationsanalyse – dabei diese Methode auch kritisch reflektierend – untersucht (vgl. Beißwenger
2007; Günthner/Schmidt 2001; Schönfeldt
2002; Schönfeldt/Golato 2003) und dann immer häufiger mit denen der Interaktionalen
Linguistik (z. B. Beißwenger 2016; Dürscheid
2005, 2015, 2016; Günthner 2011, 2012, 2014,
2017; Imo 2012a, 2013: 269-284, 2015a, b, 2017,
2019 König 2015a, b und König/Hector 2017).
Auch bei der Analyse interaktionaler schriftlicher Sprache gilt, dass die Daten authentisch
sein müssen (was deutlich einfacher umzusetzen ist, da diese Daten ja bereits schriftlich
vorliegen und entsprechend einfacher zu erheben und zu analysieren sind als Audio- und
Videodaten, die erst noch transkribiert werden müssen). Je nach Untersuchungsfrage
können für heutige interaktionslinguistische
Untersuchungen wahlweise nur gesprochensprachliche, nur schriftsprachliche oder beide
Datentypen verwendet werden. Bei der vorliegenden Fallstudie zu einem pragmatischsyntaktischen Phänomen, nämlich den Diskursmarkern, bietet es sich an, alle Datentypen
zu berücksichtigen.
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107
3. Material und methodisches Vorgehen interaktional-linguistischer
Untersuchungen
Die Interaktionale Linguistik geht qualitativ
vor, d. h. es werden Kollektionen von Daten
mit interaktionalem Sprachgebrauch erstellt,
die dann im Detail analysiert werden. Für die
vorliegende Studie wurden 1. Gesprächsdaten, 2. Kurznachrichtenkommunikation und 3.
Dialoge aus älteren literarischen Werken verwendet. Die Gesprächsdaten entstammen der
von Susanne Günthner (Universität Münster)
aufgebauten linguistischen Audio Datenbank
lAuDa3 (https://lauda-ms.lingdata.de), der
von Wolfgang Imo (Universität Hamburg)
aufgebauten linguistischen Audio Datenbank
lAuDa (https://lauda.spracheinteraktion.de)
sowie dem Forschungs- und Lehrkorpus des
IDS Mannheim (http://agd.ids-mannheim.
de/folk.shtml, → Kapitel 25 [Korpora gesprochener Sprache] in diesem Band). Die Kurznachrichtenkommunikation wurde den beiden Datenbanken MoCoDa 1 und 2 entnommen
(https://mocoda.spracheinteraktion.de und
https://db.mocoda2.de/; vgl. Beißwenger et
al. 2019), während die literarischen Dialoge
aus Werken von Fontane und Gryphius stammen. Aus diesen Daten werden insgesamt wenige Belege, diese aber sehr detailliert in Bezug
auf ihre sequenziellen Einbettungen, Diskursfunktionen, Prosodie oder graphische Gestaltung etc. analysiert. Wie ten Have (2007) hervorhebt, sind qualitative Studien trotz ihrer
Beschränkung auf wenige Fälle aussagekräftig, da sie versuchen, die Struktur hinter den
Belegen zu entdecken und so die Ordnung des
Gebrauchs zu beschreiben: Wenn man sich
beispielsweise dafür interessiert, wie Begrüßungen ablaufen, so ten Have (2007: 51), ist es
nicht nötig, 100.000 Grußsequenzen aufzunehmen und zu analysieren – schon eine einzige
kann dazu dienen, die Systematik aufzudecken, da es sich um ein orderly product, also
eine geordnete, Interaktionsregeln gehorchende Struktur handelt. Die im Folgenden präsentierten Ergebnisse beruhen entsprechend auf
solchen stichprobenartigen, aber entsprechend detailreichen Analysen, von denen hier
Auszüge präsentiert werden.
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108
II Fallstudien
In der Forschungsrealität der Linguistik ist
es natürlich sehr selten so, dass man eine sogenannte Einzelfallstudie (single case study)
durchführt. Das typische methodische Vorgehen der Interaktionalen Linguistik ist folgendes:
1. Man ‚bemerkt’ ein Phänomen, wie zum
Beispiel das Phänomen, dass das Wort weil,
das man eigentlich als subordinierende Konjunktion anzusehen gewohnt ist, an einer unerwarteten Position (z. B. vor einem Aussagesatz mit Verbzweitstellung) auftritt.
2. Um zu klären, ob dahinter eine Systematik festzustellen ist, stellt man eine sogenannte „Kollektion“ (Deppermann 2001: 35-38
und Imo/Lanwer 2019: 132) von Daten zusammen. Eine Kollektion ist eine Datensammlung, die man dem Erkenntnisinteresse
und der eigenen Fragestellung entsprechend
erstellt hat. Die Bildung einer Kollektion hat
zwei Gründe: Zum einen liegen gerade für
interaktionale Sprachdaten (gesprochene
Sprache, Videodaten, schriftliche Interaktion)
noch vergleichsweise wenige und zudem nur
kleine öffentlich zugängliche Korpora vor,
sodass man oft gezwungen ist, eigene Daten
zu erheben (auch in diesem Beitrag werden
an einigen Stellen Daten verwendet, die aus
nicht öffentlich zugänglichen Korpora stammen). Zum anderen kann es auch sein, dass
manche Korpora wiederum zu groß sind, sodass man überhaupt nicht in der Lage wäre,
alle der Phänomene, die im Zentrum der Fragestellung stehen, qualitativ zu analysieren.
Im Fall von weil ist es so, dass dieses sehr
häufig vorkommt und man entsprechend
eine Begrenzung der Daten vornehmen muss.
3. In die Kollektion werden nun sowohl
Fälle von weil mit folgender Verbzweitstellung als auch mit Verbendstellung aufgenommen, um einen Vergleich der interaktionalen
Funktionen zu ermöglichen. Wie viele Fälle in
eine solche Kollektion aufgenommen werden
müssen, ist nicht geregelt – man stellt so viele
Belege zusammen, bis man das Gefühl einer
‚Sättigung’ der Daten bekommt, d. h., das Gefühl, dass sich die Strukturen zu wiederholen
beginnen und keine neuen Erkenntnisse
durch noch mehr Daten gewonnen werden.
4. Die Kollektion wird nun analysiert und
die Ergebnisse werden festgehalten.
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Da im vorliegenden Fall diese Schritte bereits in vorigen Analysen (z. B. Gohl/Günthner 1999; Günthner 1993, 2008) durchlaufen
wurden, also das Phänomen weil als Diskursmarker bereits analysiert ist, ist es natürlich
nicht mehr sinnvoll, erneut ‚von Null auf’
anzufangen: Einmal interaktionslinguistisch
beschriebene Kategorien können natürlich an
folgende Analysen herangetragen werden.
Das Vorgehen in dem vorliegenden Beitrag
unterscheidet sich daher in Teilen von der
oben beschriebenen Methode. In Teilen deshalb, weil die in Abschnitt 4 dargestellte Untersuchung mehrere Teilabschnitte umfasst:
Zunächst soll der Forschungsstand zu Diskursmarkern anhand der Daten dargestellt
werden, die bislang in der interaktionalen
Linguistik Beachtung fanden, nämlich gesprochensprachliche Interaktionen. In diesem Abschnitt werden die präsentierten Daten, die z.T. aus nicht öffentlich zugänglichen
Korpora stammen, lediglich zur Illustration
eingesetzt, um die Wirkungsweise von Diskursmarkern zu erläutern. Im Kern werden
jedoch, wie bereits erwähnt, bereits durchgeführte Analysen präsentiert.
In einem zweiten Schritt wird eine Ausweitung auf bislang vernachlässigte Domänen
des Diskursmarkergebrauchs skizziert, nämlich der Einsatz in nicht interaktionalen, sondern monologischen gesprochenen oder geschriebenen ‚Texten’ sowie in schriftlichen
Interaktionen, beispielsweise in Chats. Hier
wäre eigentlich das oben skizzierte Vorgehen
einer Kollektionserstellung notwendig, da
zum Diskursmarkergebrauch in diesen kommunikativen Konstellationen bislang noch
kaum Forschungsergebnisse vorliegen. Aus
Platzgründen – aber auch aus Zeitgründen,
da es mir nicht möglich ist, die entsprechenden Analysen selbst durchzuführen – werden
jedoch nur exemplarische Belege ohne eine
systematische Sichtung der Daten präsentiert.
Diese Belege sollen als ‚Forschungsvorschläge’ dienen, d. h. als Aufdeckung von bislang
unerforschten Bereichen des Diskursmarkergebrauchs, die dann in Zukunft durch entsprechend systematische Untersuchungen
bearbeitet werden müssen. Hierzu wären beispielsweise Detailuntersuchungen anhand
von Kollektionen von E-Mail-Interaktionen,
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Fallstudie „Diskursmarker“
Interaktionen auf Social Network Platforms,
Chat-Interaktionen, Zeitungstexten, literarischen Texten, Fachtexten, Vorträgen, Predigten etc. notwendig, d. h. einerseits auf jeweilige kommunikative Gattungen und Textsorten
fokussierte Analysen und andererseits dann
gattungs- und textsortenkomparative Untersuchungen.
Im dritten Teil wird der Blick auf historische Sprachstufen ausgeweitet. Dabei bietet
es sich an, von den für das heutige Deutsch
sehr gut beschriebenen Diskursmarkern in
der gesprochenen interaktionalen Sprache
auszugehen und entsprechend zunächst Auszüge aus Redeszenen in historischen Romanen, historische Protokolle von Interaktionen
oder Dramentexte zu verwenden, die dem am
nächsten kommen. Da für die historischen
Sprachstufen des Deutschen praktisch keine
systematischen Beschreibungen von Diskursmarkern vorliegen, muss auch hier exemplarisch vorgegangen werden, es werden Einzelbelege aus historischen Texten sozusagen als
Hinweise auf mögliche Forschungsthemen
genannt. Eine Ausnahme bildet der Gebrauch
von Diskursmarkern bei Gryphius: Zum Zeitpunkt des Verfassens des Artikels befand sich
ein von der DFG gefördertes Forschungsprojekt zur Interaktionalen Sprache bei Gryphius
(Wolfgang Imo & Jörg Wesche; IM 122 7-1;
http://gryphius.sprache-interaktion.de)
ganz am Anfang, daher wurde in dem vorliegenden Artikel erst eine exemplarische Vorstudie präsentiert. Inzwischen, bei der Überarbeitung des Artikels, ist das Projekt weiter
fortgeschritten und es wurde das methodische Vorgehen der interaktionalen Linguistik
vollständig umgesetzt: Eine der Fragestellungen war, ob und welche Diskursmarker (und
zu welchen interaktionalen Zwecken, in welcher Verteilung auf Tragödien und Komödien,
von welchem Dramenpersonal verwendet
etc.) in den Dramen von Gryphius vorkommen. Zu diesem Zweck wurde das gesamte
Dramenwerk von Gryphius (das somit die
Kollektion, d. h. die Auswahl aus all den verfügbaren historischen Dramen oder auch nur
Barockdramen überhaupt, bildet) digitalisiert
2
109
und nach ‚Diskursmarkerkandidaten’ annotiert. Die Analyse läuft noch, es wird eine Dissertation u. a. zu diesen Fragen entstehen,
weshalb in diesem Beitrag ‚nur’ die exemplarische Vorstudie präsentiert wird.
4. Untersuchung von Diskursmarkern: Fragestellungen,
Ergebnisse und Diskussion
Im Folgenden gilt es zunächst zu klären, was
die spezifische Leistung von Diskursmarkern
ist. Anschließend wird die die Abgrenzung
von Diskursmarkern zu benachbarten Phänomenen angesprochen, gefolgt von der Ausweitung der Untersuchung von gesprochener
Sprache auf geschriebene. Den Abschluss
bildet schließlich ein Blick in die Sprachgeschichte mit der Frage nach der diachronen
(Dis-)Kontinuität von Diskursmarkern.
Der Begriff Diskursmarker ist bislang noch
nicht sehr weit verbreitet, was daran liegt, dass
diese Kategorie erst während der 1990er-Jahre
durch interaktionslinguistische Untersuchungen systematisch beschrieben wurde. Auffällig
war dabei zunächst vor allem der Gebrauch
der Konjunktion weil ohne Verbendstellung,
die von Günthner (1993) als Diskursmarker
bezeichnet wurde. Der Grund, weshalb dieses
Phänomen zuvor in seiner Tragweite nicht erkannt wurde, lag darin, dass dieser Gebrauch
schlichtweg als fehlerhaft abgetan wurde, dass
also SprecherInnen ‚eigentlich’ eine Verbendstellung verwenden wollten, aber beispielsweise aus Gründen der ad hoc-Planung von
gesprochensprachlichen Äußerungen ‚fälschlicherweise’ z. B. eine Hauptsatzstruktur im Anschluss produzierten. Der folgende Transkriptauszug aus Imo (2012b: 49) illustriert ein
solches weil. Der Auszug stammt aus einer
Radio-Talksendung, in der eine Anruferin (N)
mit dem Moderator Domian (D) darüber
spricht, dass sie sich nicht traut, ihrem Bekannten ihre Liebe zu gestehen. An der Stelle, an der
das Gespräch einsetzt, nennt sie zwei Gründe,
weshalb sie nicht mehr länger warten will:2
Dieses und die nachfolgenden Beispiele wurden nach dem Transkriptionssystem GAT 2.0 verschriftlicht
(→ Kapitel 23 [Gesprächsanalytische Transkription] in diesem Band).
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II Fallstudien
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Beispiel 1: weil als Diskursmarker
192 D
er hatte auch eine
KREBSerkrankung;
JA;
193 N
mhm welcher ART?
194 D
195 N
(.) NA: das möchte ich jetzt
sO nicht sagen,
[weil-]
196
197 D
[oKAY ] okay;
das [NE? ]
198 N
199 D
[MUSS] ja auch nicht das
ist in [ordnung ja;]
200 N
[geNAU;
]
und (.) ähm201
202
aber auf jEden fall ist das so
dass mich das natürlich
ziemlich geSCHOCKT hat;
203 → wei[l (.)] ähm204 D
[ja, ]
hAb auch mal einen FREUND
205 N
gehabt,
206
.h äh: der dann im STREIT mit
mIr auseinandergegangen ist,
und
dAnn
(.)
tödlich
207
verUNglückt ist;
[mhm;]
208 D
209 N
[und ] SEITdEm hab ich halt
dann verstÄrkt,
was man glaub ich auch wohl
210
NACHvollziehen kann,
auch so das gefühl .h manche
211
dinge kAnn mAn nicht ehm immer
so weit RAUSschieben nE?
Es erscheint auf den ersten Blick durchaus
plausibel, das weil in Z. 203 als eine fehlerhafte Realisierung der subordinierenden Konjunktion einzustufen, denn man könnte hier
die Äußerung umformulieren in: „Aber auf
jeden Fall ist das so, dass mich das natürlich
ziemlich geschockt hat, weil ich auch mal einen Freund gehabt habe, der dann im Streit
mit mir auseinandergegangen ist.“ Hier stehen nun das finite und infinite Verb am Satzende, ohne dass sich die Bedeutung des Satzes irgendwie verändert hätte. Günthner
(1993; 2008) stellt aber fest, dass sich auf der
pragmatischen Ebene doch eine leichte Bedeutungsveränderung ergibt. Während die
Konjunktion weil eine eindeutige inhaltliche
Kausalrelation aufstellt, leitet weil als Dis-
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kursmarker eine Begründung auf der Handlungsebene ein. Dabei ist es dann nicht mehr
erforderlich, dass dem weil eine eindeutig
bestimmbare syntaktische Einheit folgt, der
es zugerechnet werden kann. Es steht vielmehr außerhalb der Folgestruktur, und diese
Folgestruktur muss auch nicht nur aus einer
Äußerung bestehen, sondern kann auch ganze Erzählsequenzen umfassen. „Weil [Hervorhebung im Original] verknüpft hierbei nicht
mehr zwei Teilsätze, die in einer direkten Begründungsrelation zueinander stehen, und
kann folglich auch nicht länger als kausale
Subjunktion (bzw. Konjunktion) betrachtet
werden“ (Günthner 2008: 112). Man könnte
sich diese Funktion so vorstellen, als würde
eine kleine handlungsbezogene metakommentative Äußerung dazwischengeschoben:
Vorgängeräußerung: „Aber auf jeden Fall ist
das so, dass mich das natürlich ziemlich geschockt hat.“
Diskursmarker: „Weil“ (mitgedachte metakommentative Äußerung „Ich wähle die Formulierung, dass es mich „natürlich geschockt“ hat, nicht deshalb, weil mein
Bekannter Krebs hatte, sondern weil mir folgende Geschichte widerfahren ist:“)
Folgeäußerungen: „Ich habe auch mal einen
Freund gehabt, der dann im Streit mit mir auseinandergegangen ist und dann tödlich verunglückt ist. Seitdem habe ich verstärkt das Gefühl… etc. (Diese folgende Geschichte liefert nun
die Begründung, weshalb sie gegenüber Domian erwähnte, dass sie „natürlich geschockt“ sei).
Die handlungsstrukturierende Funktion des
Diskursmarkers weil wird in diesem Beispiel
nicht zuletzt auch dadurch deutlich, dass dieser mit einer Pause und einem Zögerungssignal von den Folgeäußerungen prosodisch abgesetzt wird. Weil wird somit nicht mehr als
eine subordinierende kausale Konjunktion
eingesetzt, sondern als Diskursmarker mit entsprechenden diskursorganisierenden Funktionen wie beispielsweise der Einleitung einer
Handlungsbegründung (aber auch für die Einleitung thematischer Wechsel, Zusatzinformationen oder Erzählsequenzen; vgl. Günthner
2008 111). Die Unterscheidung zwischen inhaltlicher Begründungsrelation auf der einen
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Fallstudie „Diskursmarker“
Seite und pragmatischer Begründungsrelation
auf der anderen ist bei weil allerdings in vielen
Fällen zugegebenermaßen sehr subtil. Unmittelbar einleuchtend wird die Unterscheidung
dagegen bei dem Diskursmarker obwohl (vgl.
Günthner 1999a). Im folgenden Transkriptauszug aus der ersten Staffel von Big Brother (entnommen aus Imo 2012a) unterhalten sich A
und V über den Bruder von V. Nachdem A
fragt, ob dieser solo und hübsch sei, antwortet
V, dass er eine Freundin hat:
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Beispiel 2: obwohl als Diskursmarker
977 A ISser sch’ isser ähm;
978
SOlo?
isser HÜBSCH,
979
980 V
er hat grAd ne neue FREUNdin
glaub ich seit paar mOnaten,
981
wie lange sind die jetzt
zuSAMmen;
982 → obwOhl das_s AUCH schon n jAhr;
zeit vergeht so SCHNELL;
983
984
also ich glaub (.) seit m JAHR,
U:ND sonst,
985
986
ja der sieht IRgendwie,
(0.5)
987
988
mir ÄHNlich;
Hier wäre eine Realisierung von obwohl als
subordinierender Konjunktion mit Verbendstellung schlichtweg sinnentstellend (*Er hat
grad ne neue Freundin glaub ich seit paar Monaten (…) obwohl das auch schon n Jahr ist). Obwohl
verbindet nicht zwei Sätze miteinander und
setzt diese in eine konzessive Relation, sondern operiert auf der Handlungsebene und
fügt sozusagen einen nicht ausgesprochenen
Metakommentar ein:
Vorgängeräußerungen: „Er hat grad ne neue
Freundin glaub ich seit paar Monaten. Wie
lange sind die jetzt zusammen?“
Diskursmarker: „Obwohl“ (mitgedachte metakommentative Äußerung „Mein lautes Nachdenken in der Frage „Wie lange sind die jetzt
zusammen?“ hat zum Resultat, dass ich mich
korrigieren muss und meine Handlung zurücknehme und eine Reparatur durchführe“).
Folgeäußerung: „das is auch schon ein Jahr“
(Die Äußerung „seit paar Monaten“ wird ersetzt durch „ein Jahr“).
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111
Gerade mit dem Diskursmarker obwohl finden sich zahlreiche Beispiele, die sehr gut
zeigen, dass dieser auf der Handlungs- und
nicht auf der Inhaltsebene operiert (man vergleiche den für die schlanke Linie nicht unerheblichen Unterschied zwischen „Ich nehme
noch ein Stück Kuchen, obwohl ich schon
zwei gegessen habe.“ und „Ich nehme noch
ein Stück Kuchen. Obwohl: Ich habe schon
zwei gegessen.“; Günthner 2008: 114).
Wie sind Diskursmarker nun genau zu definieren? Die gängige Definition für Diskursmarker im Deutschen geht auf Günthner
(1999a, b, 2000b, 2001, 2002, 2008) und Gohl/
Günthner (1999) zurück, die sich wiederum an
Arbeiten zu discourse markers im Englischen
(Fraser 1990, Schiffrin 1987 und Lenk 1998)
orientierten. Ausgangspunkt war, wie bereits
erwähnt, die Forschung zu weil, das eben nicht
nur – wie normgrammatisch zu erwarten – als
subordinierende Konjunktion eingesetzt wird,
sondern als Diskursmarker mit folgenden
Merkmalen (vgl. Gohl/Günthner 1999: 59f.):
• Diskursmarker stehen „in Initialposition,
oft außerhalb der syntaktischen Struktur
eines Satzes bzw. nur lose damit verbunden“, es handelt sich um
• „optionale, d. h. grammatisch und semantisch nicht-obligatorische Elemente, die
Sprecher benutzen können, um ihren Diskurs zu organisieren“, damit zusammenhängend findet eine
• „Skopusausweitung“ statt, d. h., „die Funktion bezieht sich auf eine größere Einheit als
den Satz“. Mit der Funktionsveränderung
geht eine semantische Veränderung einher,
sodass ein
• „reduzierter semantischer Gehalt“ für Diskursmarker im Vergleich zu den Wörtern
festzustellen ist, aus denen sie rekrutiert
wurden. Zudem sind Diskursmarker typischerweise
• „kurze, meist einsilbige Einheiten“ und
schließlich handelt es sich um Phänomene,
die
• „eher gesprochen- als geschriebensprachlich“ auftreten.
Der letzte Punkt ist allerdings mit Vorsicht zu
genießen: Diskursmarker wurden im Kon-
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II Fallstudien
text von Analysen zu gesprochener Sprache
‚entdeckt’, und es lag daher zunächst nahe,
anzunehmen, dass es sich um typisch gesprochensprachliche Phänomene handelt.
Ob das tatsächlich so ist, oder ob es sich nicht
im weiteren Sinne um interaktionale Phänomene handelt, die in interaktionaler Schriftlichkeit wie der Chatkommunikation ebenso
wie interaktionaler Mündlichkeit vorkommen, daran wird momentan noch geforscht
(→ Kapitel 3 [Fallstudie „OKAY“] in diesem
Band).
Zu gesprochensprachlichen Diskursmarkern liegen dagegen inzwischen zahlreiche
Forschungsarbeiten vor. So weiß man, dass es
Diskursmarker gibt,
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• die aus koordinierenden oder subordinierenden Konjunktionen entstanden sind, wie
z. B. weil (vgl. Gohl/Günthner 1999; Günthner 1993, 2008), wobei (vgl. Günthner 2001,
2002; Auer/Günthner 2004), obwohl (vgl.
Günthner 1999b, 2008), aber (für das Holländische vgl. Mazeland/Huiskes 2001), und
(vgl. Hartung 2012; Hartung-Schaidhammer 2012) und sogar dass, während und wogegen (vgl. Freywald 2008, 2018),
• solche, die aus ehemaligen Adverbien oder
Partikeln, wie beispielsweise deswegen
(vgl. König 2012), bloß (vgl. Auer/Günthner 2004), also (vgl. Dittmar 2002; Deppermann/Helmer 2013), nur (vgl. Imo 2012b;
Günthner 2015), ja (vgl. Imo 2013), jedenfalls (vgl. Auer/Günthner 2004; Bührig
2009) oder allerdings (vgl. Bührig 2009) ‚rekrutiert’ wurden, und schließlich
• diejenigen, die aus mehr oder weniger festen, formelhaften Phrasen bestehen, wie ich
sag mal so (vgl. Auer/Günthner 2004; Imo
2007), weiß ich nicht (vgl. Auer/Günthner
2004), ich mein (vgl. Günthner/Imo 2003;
Imo 2007), ich glaub (vgl. Imo 2007), (ach)
komm (vgl. Proske 2014), guck mal (vgl.
Günthner 2015) oder uallah / ich schwör (vgl.
Bahlo 2010).
Im Folgenden soll nun exemplarisch anhand
der Diskussion des Wortes nur gezeigt werden, wie man interaktionslinguistisch die
Kategorie der Diskursmarker bestimmen und
von anderen Kategorien abgrenzen kann.
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Man vergleiche die folgenden fünf Belege mit
dem Wort nur (vgl. Imo 2012b und 2016a) in
den folgenden Transkriptauszügen. Beispiel
3 stammt aus einer Radio-Talksendung, der
Moderator D unterhält sich mit der Anruferin
N, deren Freund an Krebs erkrankt war. Beispiel 4 ist einer Folge von Big Brother (erste
Staffel) entnommen, die BewohnerInnen unterhalten sich über die Auswahlkriterien des
Senders mit der Bevorzugung von Blonden.
In den Beispielen 5 und 6 aus einer Lebenshilfe-Radiosendung spricht eine Psychologin
(B) mit einer Anruferin (A), die den Tod ihrer
Mutter nicht verwinden kann, und Beispiel 7
präsentiert einen Auszug aus einer Rede des
Grünen-Politikers Joschka Fischer auf einem
Sonderparteitag der Grünen zum KosovoKonflikt im Jahr 1999:
Beispiel 3: nur als Adverb
214 D
da hast du was SEHR rIchtiges
gesagt,
ich mein,
215
216 D
ihr habt bEIde dann ja schon
einen einen einen schOck
erLEBT;
217 N
JA:;=
=und auch die beGRENZTheit des
218 D
lEbens (-) schon erAhnt;
219
[was man vielleicht in;]
220 N →
[nUr sind (--) ] BEIde
reaktionen so;
also äh mal kommt das von IHM
221
aus,
also (wenn er) (-) wenn er GUT
222
drauf ist oder so;
dann SAGT er natÜrlich so223
224
Ach quatsch da steht nix im
wEge sonst sO mal jemanden
KENnenzulernen,
Beispiel 4: nur als Gradpartikel
1245 Jhn is ja o:ch ähem; (1.0)
die zwe:te DUNkelhaarige erst
1246
hier drin oder?
1247((Parallelgespräch mit Jürgen))
1248 Ver→
nur BLON[de ka]men hier rein;
[oder?]
1249 Jhn
1250 Jhn ja NU::R,
der hat schon ne BLONdenphobie.
1251
24.03.22 11:06
Fallstudie „Diskursmarker“
137 A
die sagte ich sollte EInfach
die trAUer ZUlassen.
.h damit ich nicht jAhrelang
138
mich damit beLASte.
139 B
ja,
140 (0.5)
141 A
und ich SEH des auch so.
142 →
nur ich [hAb] des gefühl meine
DANte die;
143 B
[mhm]
144 A
.hh (.) ich WEIß net;
CHECKTS sies nicht?
145
Beispiel 6: nur im Vor-Vorfeld, prosodisch abgesetzt
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Beispiel 5: nur im Vor-Vorfeld, prosodisch angebunden
204 B
es ist so: OFT so dass äh (.)
hhhh so:: s- .h schwIErigkeiten
zwischen menschen (.) geblIEben
sind.
205
und dann STIRBT einer;
206
und
dann
wirds
fUrchtbar
SCHWER.
207 (1.0)
[mhm,]
208 A
209 B
[.hhh] weil des nich (.) .h
AUFgeräumt worden is sozusagen.
210 →
.hh nu:r- (.)
zu DER zeit;
211
212
wo die mutter noch geLEBT hat;
213 (1.0)
214 B
da war das für sIE vielleicht
gAr nich so: drIngend DRAN, (.)
das AUFzuräumen.
215
Beispiel 7: nur im Vor-Vorfeld
323 F
und ich kann euch an dIEsem
punkt nur SAgen. (--)
schon DAmals. (.)
324
325
als wir die koalitiOn (-)
besSCHLOSsen haben.
326
WAR uns klAr- (.)
dass wir in einer schwierigen
327
situation ANtreten. (.)
ICH hätte mir nicht trÄUmen
328
lassen. (-)
ICH hätte mir nicht trÄUmen
329
lassen;
330dass wir im ERSten halben jahr.
(-)
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113
331
NICHT
nur
die
agenda
zweitAUsend;
332
NICHT nur die frAge; (-)
333 de:rder kommisSION;
334
335
der krIse der kommisSION, (-)
auch
die
frage
336
sondern
RAMbouillet und schließlich
das schEItern von rambouillet
und den krIEg dort haben. (-)
337 →
nUr ich kann euch NOCHmals
sAgen. (-)
338
wAs ich NICHT bereit bin zu
akzepTIEren. (-)
FRIEden. (-)
339
FRIEden setzt vorAUs,
340
341
dass menschen nicht erMORdet,
(--)
342dass menschen nicht verTRIEben,
343dass frauen nicht vergeWALtigt
werden.
Wie man sehen kann, erfüllen alle fünf Instanziierungen von nur das Kriterium, dass sie am
Anfang einer Folgeäußerung stehen. Doch
die übrigen Kriterien für Diskursmarker werden lediglich von den nur-Belegen in den Beispielen 5 bis 7 erfüllt, nicht aber in 3 und 4: In
Beispiel 3 aus einer Radio-Talksendung ist
nur ein integraler Bestandteil des Satzes, es
besetzt die Vorfeldposition und ist somit als
Adverb zu klassifizieren, genauer gesagt als
Konjunktionaladverb, das dazu verwendet
wird, eine einschränkende Aussage zu markieren. Hier verweist die Einschränkung der
Anruferin (N) auf die Vorgängeräußerungen
des Moderators (D), im Sinne von „Ich habe
zwar einen Schock erlebt und die Begrenztheit des Lebens erahnt, nur sind seine Reaktionen so, dass…“. Noch eindeutiger ist der
Fall in Beispiel 4 aus der ersten Staffel von Big
Brother. Die SprecherInnen unterhalten sich
darüber, dass vor allem blonde Frauen von
RTL als Kandidatinnen für die Teilnahme
ausgewählt wurden. Nur wird in Z. 1248 als
Gradpartikel verwendet – es ist mit seinem
Bezugswort „BLONde“ eng verbunden und
bildet somit eine Konstituente des Satzes
„Nur Blonde kamen hier rein“.
Anders sieht es in Beispiel 5 aus einem psychologischen Radioratgebergespräch aus:
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114
II Fallstudien
Das nur steht dort außerhalb des Satzes, es
könnte auch weggelassen werden, ohne dass
der Satz ungrammatisch würde und es operiert auf der gesprächsstrukturierenden Ebene, ist also ein Diskursmarker. Dies lässt sich
gut im Vergleich zu Beispiel 3 erfassen. In
beiden Fällen geschieht etwas Ähnliches, es
wird ein Kontrast zu Vorgängeräußerungen
aufgebaut. In Beispiel 3 wird durch das Adverb nur aber eine enge, satzbezogene kontrastierende Verknüpfung hergestellt (X –
nur Y). In Beispiel 5 dagegen ist die
kontrastierende Verknüpfung eher gesprächsstrukturierend: Die Anruferin (A) bei
der Lebensberatungssendung berichtet von
einem früheren Anruf bei einer anderen Radiopsychologin und stimmt deren Rat in Z.
141 zu („und ich SEH des auch so“). Das nur
baut dabei keinen Kontrast zu der Vorgängeräußerung auf, sondern wechselt das Thema, kündigt also eine neue Handlung an.
Während die Anruferin zuvor davon geredet
hat, dass sie selbst Trauerarbeit leisten muss,
um den Tod ihrer Mutter zu überwinden, refokussiert sie nun auf ihre Tante (die Schwester ihrer Mutter), die deren Tod verleugnet,
und rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie
sie ihrer Tante den Tod von deren Schwester
erklären kann. Dies ist mit der Skopusausweitung gemeint: Das nur eröffnet einen neuen Gesprächsabschnitt und hilft den Interaktionspartnern dabei, diesem zu folgen. Die
Weglassbarkeit wäre hier zwar syntaktisch
betrachtet problemlos möglich, weil das nur
aber wichtige gesprächsorganistorische
Funktionen erfüllt, würde auf pragmatischer
Ebene ein Bruch in der Handlungskohärenz
entstehen. Diskursmarker sind somit also nur
aus einer normgrammatischen, syntaxorientierten Perspektive weglassbar, aus einer
pragmatischen dagegen durchaus notwendig.
In Beispiel 6 erfüllt das nur die gleiche
Funktion wie in Beispiel 5. Der Auszug
stammt aus dem gleichen Gespräch, nur dass
dieses Mal die Psychologin (B) es zur Themenrefokussierung einsetzt. Nachdem sie
zunächst allgemein davon gesprochen hat,
dass ein plötzlicher Tod eines Angehörigen
für viele Menschen schwer ist, wechselt sie
mit dem „nu:r“ in Z. 210 zu dem konkreten
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Fall der Anruferin. Die Themenrefokussierung wird dabei zusätzlich durch die prosodische Markierung (Einatmen, Dehnung des
nur, Pause, Realisierung in einer eigenen Intonationsphrase) hervorgehoben, und mit
der Themenrefokussierung geht auch eine
Handlungsveränderung einher: Die Psychologin wechselt von einer allgemeinen Darstellung nun auf die konkrete Analyse der Patientin, das nur kündigt dieser an, dass es nun
für sie ‚ans Eingemachte’ geht.
In Bezug auf die Prosodie von Diskursmarkern ist zu sagen, dass sie prosodisch
hervorgehoben werden können, aber nicht
müssen. Wie Barden/Elstermann/Fiehler
(2001) zeigen, werden vor allem Diskursmarker, die mit anderen Wortarten verwechselt werden können, prosodisch markiert –
vgl. „Aber ich habe morgen keine Zeit.“ (aber
= koordinierende Konjunktion) vs. „A:ber.
(--) Ich habe morgen keine Zeit.“ (aber = Diskursmarker). Bei den übrigen hat die Prosodie eine unterstützende, die Diskursreorganisation zusätzlich hervorhebende Funktion.
Kommen wir schließlich zu Beispiel 7. Dieses
zeigt, dass Diskursmarker auch in eher monologischen Passagen vorkommen, wie in
diesem Fall einer Rede von Joschka Fischer
vor dem Parteitag der Grünen. Für das Englische liegen bereits einige Arbeiten z. B. von
Biber (2006) und Aijmer (2002) zum Diskursmarkergebrauch in Monologen vor. Beide
stellten fest, dass Diskursmarker in monologischen und interaktionalen Kontexten
gleich häufig vorkommen, dass aber andere
Diskursmarker eingesetzt werden (z. B. ist
der Diskursmarker now in englischen Monologen doppelt so häufig wie in Interaktionen,
während in Interaktionen well dreimal so
häufig ist wie in Monologen; vgl. Aijmer
2002). Vergleichbare Untersuchungen für
das Deutsche stehen noch aus. Betrachtet
man die Verwendung von „nUr“ von Joschka Fischer in Z. 337, so zeigt sich, dass dieses
die gleiche gesprächsorganisierende Funktion hat wie das der Psychologin in Beispiel 6.
Der Hintergrund der Rede von Fischer war
die Kritik der Partei an der Kriegsbeteiligung
im Bosnienkrieg. In einem längeren Absatz
geht er auf die Entwicklung der politischen
Lage ein, die seit der Koalitionsbildung mit
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Fallstudie „Diskursmarker“
der SPD entstanden ist. Mit dem akzentuierten „nUr“ wechselt er dann von der Darstellung der allgemeinen politischen Situationsbeschreibung zu dem Zweck seiner Rede,
der darin bestand, für eine Zustimmung des
Parteitags zum Kriegseinsatz zu werben,
wobei Fischer diese Frage zugleich auch zu
einer Schicksalsfrage für ihn selbst gemacht
hatte, indem er zu Beginn klarmachte, dass
er bei einer Ablehnung seines Vorschlags
entweder den Vorschlag ignorieren oder aus
der Regierung austreten würde. Mit dem
„nUr“ refokussiert er die Hörer von der Problemdarstellung auf sein Hauptanliegen der
Rede, seine kompromisslose Unterstützung
des Kriegseinsatzes. Die Notwendigkeit,
neue sprachliche Handlungen anzuzeigen,
ist also nicht auf interaktionale Kontexte beschränkt, sondern kommt auch in monologischer Sprache vor – im Übrigen auch, wie
Imo (2016a) zeigt, in monologisch schriftlichen Texten – hierzu liegen allerdings noch
kaum Forschungsergebnisse vor. Dass Diskursmarker auch in monologischen mündlichen und schriftlichen Kommunikaten vorkommen, ist aus interaktionslinguistischer
Sicht nicht verwunderlich: Die oben genannten Kernanforderungen an Interaktion –
Prozessorientierung, Situationsorientierung,
Kooperationsorientierung und Handlungsorientierung – sind dabei zwar in unterschiedlich starkem Maße ‚zurückgefahren’,
aber nicht völlig verschwunden. So verschwindet die Prozessorientierung in Bezug
auf die ‚on line’-Produktion und Prozessierung (Auer 2002; 2007) von Sprache bei einem schriftlichen Text zwar fast völlig, aber
die Sequenzialität – nun unter dem Stichwort Textkohärenz – bleibt weiterhin bestehen. Die Situationsorientierung geht ebenfalls zurück, Texte lösen sich von konkreten
Kontexten und werden so entzeitlicht und
entsituiert.
Umgekehrt aber kommen in Romanen, in
denen Rede wiedergegeben wird, oder in
Dramen inszenierte Kontexte ins Spiel, die
die Darstellung von Interaktion ermöglichen.
Auch die Kooperations- und Handlungsorientierung nimmt ab, wobei beide allerdings
in Bezug auf die intendierten Leser eine wichtige Rolle spielen: Texte sind zwar nicht im
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115
engeren Sinne interaktional, aber immerhin
dialogisch (zu einer ausführlichen Diskussion der Grenzen von Dialog und Interaktion
vgl. das von Imo (2016b) herausgegebene
ZGL-Themenheft „Dialogizität“), indem sie
Verstehen und Leserreaktion steuern wollen
und müssen. Diese Grauzone zwischen ‚echter’ Interaktion und reduzierter Interaktion
bzw. Dialogizität und deren Grenzen ist bislang noch wenig erforscht.
Die Erweiterung der Untersuchungsgegenstände der Interaktionalen Linguistik um
schriftliche Daten – und die damit einhergehende Entwicklung einer Interaktionalen
Schriftlinguistik (vgl. Imo/Lanwer 2019:
Kap. 11) bzw. der Modellierung als „textformen-basierte Interaktion“ (Beißwenger
2020) – ist, wie oben erwähnt, eine aktuelle
Tendenz. Zum Abschluss dieses Kapitels soll
daher auf schriftlich realisierte Diskursmarker in heutigen und historischen Texten eingegangen werden.
Nicht unerwartet ist, dass sich Diskursmarker in stark interaktional ausgerichteter
Schriftlichkeit finden lassen, wie beispielsweise der Messengerkommunikation.
Das obwohl in folgendem aus einer WhatsApp-Interaktion zwischen zwei befreundeten Studierenden entnommenen Beispiel
funktioniert auf gleiche Weise wie das obwohl
aus dem Gespräch zwischen dem Radiomoderator und der Anruferin aus Beispiel 2:
Beispiel 8: obwohl als Diskursmarker
Marie
Mach Uni aber will nicht mehr dachte du hast
vielleicht Lust auf einen Spaziergang
15:56 (Nachricht #1)
Anna
Fahre jetzt nach Hause , muss auch noch für
ne Zwischenprüfung morgen lernen und was
essen , aber können gern später was spazieren
gehen :) 15:59 (Nachricht #2)
Marie
Ok kannst ja schreiben babe
richt #3)
16:00 (Nach-
(…)
24.03.22 11:06
116
II Fallstudien
Anna
Von mir aus können wir jetzt für ne halbe
Stunde oder nach dem Lernen dann
16:59 (Nachricht #4)
Marie
Wie es dir besser passt Engel :) 16:59 (Nachricht #5)
Marie
Okee :) wie lange ca 17:00 (Nachricht #7)
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Anna
Hmmmm dann lade ich jetzt mein Handy auf
und lerne erst einmal ein bisschen ! 17:00
(Nachricht #6)
Anna
Obwohl lass uns doch lieber jetzt gehen ,
kann mich gerade eh nicht konzentrieren
17:01 (Nachricht #8)
Marie
Okeee 17:09 (Nachricht #9)
Marie
Soll ich jetzt zur Ecke laufen ? 17:09 (Nachricht #10)
Nach dem Vorschlag von Marie, gemeinsam
einen Spaziergang zu machen, sagt Anna in
Nachricht 2 zu, führt aber an, dass sie erst
noch etwas essen und lernen muss. Nach einer Stunde (dazwischen sind einige weitere
Nachrichten zu anderen Themen gewechselt
worden) signalisiert Anna, dass sie bereit für
einen Spaziergang ist, allerdings offenbar
noch nicht gelernt hat, weshalb sie zwei Alternativen anbietet (jetzt oder nach dem Lernen) (Nachricht 4). Marie gibt die Entscheidung an Anna zurück, die sich in Nachricht
6 für das Lernen entscheidet, was von Marie
akzeptiert wird („Okee“; Nachricht 7). Direkt
im Anschluss (Nachricht 8) revidiert Anna
ihre Handlung allerdings wieder und wählt
die erste Option aus. Diese Handlungsrevision wird von ihr mit dem Diskursmarker „Obwohl“ eingeleitet.
Erweitert man erst einmal den Blick auf Diskursmarker im Geschriebenen, so öffnet sich
damit auch das Feld in die historische Sprach-
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wissenschaft. Unter der Perspektive interaktionaler Linguistik kann man nun fragen, welche Aufgaben der Lesersteuerung typisch
schriftliche Diskursmarker wie d. h., m.a.W.,
erstens etc. haben, welche Diskursmarker im
Laufe der Jahrhunderte konventionalisiert
wurden und welche in bestimmten Epochen
in der gesprochenen Sprache weitverbreitet
waren. Die interaktionslinguistische Perspektive kann dabei ein ‚Fenster’ in historische
Mündlichkeit bereitstellen. Ein schönes Beispiel für einen historischen Diskursmarker,
der bei Theodor Fontane sehr häufig in wiedergegebenen Interaktionen auftaucht, ist das
heute eher selten in dieser Funktion zu findende Wort freilich. Der folgende Auszug stammt
aus dem zweiten Kapitel von Effie Briest (zitiert nach der Gutenberg-Ausgabe https://
www.projekt-gutenberg.org/fontane/effi/
effi.html):
Beispiel 9: freilich als Diskursmarker
„Aber du sagtest doch, er sei Landrat.“
„Allerdings, Landrat. Und er heißt Geert von
Innstetten, Baron von Innstetten.“
Alle drei lachten.
„Warum lacht ihr?“ sagte Effi pikiert. „Was
soll das heißen?“
„Ach, Effi, wir wollen dich ja nicht beleidigen
und auch den Baron nicht. Innstetten, sagtest
du? Und Geert? So heißt doch hier kein
Mensch. Freilich, die adeligen Namen haben
oft so was Komisches.“
„Ja, meine Liebe, das haben sie. Dafür sind es
eben Adelige. Die dürfen sich das gönnen,
und je weiter zurück, ich meine der Zeit nach,
desto mehr dürfen sie sich’s gönnen. Aber davon versteht ihr nichts, was ihr mir nicht übelnehmen dürft. Wir bleiben doch gute Freunde. Geert von Innstetten also und Baron. Er ist
geradeso alt wie Mama, auf den Tag.“
„Und wie alt ist denn eigentlich deine
Mama?“
Die handlungsreorganisierende Funktion ist
hier gut zu erkennen. Heute würde man an
dieser Stelle in den meisten Regionen
Deutschlands den Diskursmarker klar oder
auch gut oder okay erwarten – doch die Funktionen sind die gleichen geblieben, da natürlich auch die Anforderungen an Interaktion
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Fallstudie „Diskursmarker“
die gleichen geblieben sind: Als Effi den Namen des Landrats Baron von Innstetten erwähnt, der sich für sie interessiert, lacht Hertha, woraufhin Effi empört ist. Hertha
verteidigt sich mit der Aussage „So heißt
doch hier kein Mensch.“, um dann eine Korrektur einzuleiten: Adlige können durchaus
auch hier komische Namen haben.
Gehen wir noch weiter in die Geschichte
zurück, so finden wir selbst bei einem eigentlich für artifizielle Barocksprache bekannten
Autor wie Andreas Gryphius jede Menge Diskursmarker. Dass diese mit Interaktions- und
Handlungsmanagement zusammenhängen,
zeigt sich dabei schon in der Verteilung von
Diskursmarkern in seinen Dramen. Diskursmarker kommen weitaus häufiger in den Komödien vor, in denen ‚einfache Leute’ sich
miteinander unterhalten und viel ‚Alltägliches’ wie beispielsweise Streiten stattfindet. In
den Tragödien dagegen, in denen in gesetzter
Sprache von Adligen sozusagen kleine Monologe ausgetauscht werden, sind Diskursmarker entsprechend seltener – aber sie kommen
dennoch vor. In einer kleinen Fallstudie (vgl.
Imo 2016b) habe ich exemplarisch einmal aus
interaktionslinguistischer Perspektive den
Diskursmarkergebrauch in der Tragödie Leo
Armenius, oder Fürsten=Mord von 1650 und der
Komödie Absurda Comica. Oder Herr Peter
Squentz von 1658 (hier zitiert nach Gryphius
2010) – auf das Vorkommen von Diskursmarkern untersucht. In Leo Armenius fanden sich
die sechs Diskursmarker noch mehr, doch (2 x),
glaubt diß, mit kurtzem und noch eins, in Peter
Squentz mit elf Diskursmarkern doppelt so
viele (nur (2 x), mich düncket, das ist, ich sag euch
das, nun (3 x), schau und doch schau (2 x)).
Wenn man den Gebrauch von nur in Beispiel 10 unten betrachtet, so fällt auf, dass dieser sich kaum vom heutigen gesprochenen
Deutsch unterscheidet. Der folgende Auszug
aus Peter Squentz (in dieser Komödie geht es
darum, dass eine Reihe von einfachen Bürgern
versuchen, für den Fürsten das Schauspiel Pyramus und Thisbe aufzuführen und in diesem
Rahmen unzählige Fehler begehen und sich
unbeholfen verhalten) ist einer Episode entnommen, in der Peter Squentz mit dem Mitspieler Kricks, der in der Aufführung von Pyramus und Thisbe den Mond spielt, dass dieser
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117
den Mond mit einer Laterne darstellen soll.
Zunächst verlangt Squentz von Kricks, dass
dieser an einem Strick hängen müsse, da der
Mond sich ja ebenfalls oben befindet. Kricks
lehnt diesen Vorschlag ab, weil er Angst hat,
zu fallen, und macht einen Gegenvorschlag:
Beispiel 10: nur als Diskursmarker
Kricks: Ja! wenn der Strick zuriesse / so fille
ich herunter und bräche Hals und Bein. Besser ist es / ich stecke die Laterne auff eine
halbe Picken / daß das Licht vmb etwas in die
Höhe kommet.
Peter Squentz: Nec ita malè. Nur das Licht in
der Laterne muß nicht zu lang seyn / denn
wenn sich Thisbe ersticht / muß der Mond
seinen Schein verlieren / das ist / verfinstert
werden / vnd das muß man abbilden mit
Verleschung des Lichtes. Aber ad rem. Wie
werden wir es mit der Wand machen?
Der Vorschlag, den Mond mit einer an einem
Stock befestigten Laterne darzustellen, wird
von Squentz mit der lateinischen Phrase „Nec
ita malè“ akzeptiert. Mit dem folgenden nur
wird dann von ihm aber eine Handlungsrefokussierung eingeleitet, in diesem Fall ein
Gegeneinwand: Der Stock darf nicht zu lang
sein, da sonst die Verfinsterung des Mondes
nicht möglich sei. Man kann hier gut sehen,
dass der Diskursmarker außerhalb des Syntagmas steht (die Verwechslungsgefahr mit
der Gradpartikel nur ist hier semantisch ausgeschlossen) und entsprechend eine Verstehensanweisung für die Interaktionspartner
(und das zuhörende Publikum) liefert im
Sinne von „Achtung, jetzt kommt ein
Einwand!“
5. Forschungsfragen und
methodische Reflexion
Die Interaktionale Linguistik hat – vor allem,
wenn man die Konversationsanalyse als verwandten Ansatz hinzuzieht – bereits viele
wertvolle Erkenntnisse über die interaktionale Struktur menschlicher Kommunikation
erbracht. Doch wie dieser Überblick immer
wieder angedeutet hat, gibt es noch zahlreiche offene Forschungsfragen (vgl. Imo 2016b):
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II Fallstudien
• Es ist immer noch unklar, wie viele und welche Diskursmarker es mit welcher Häufigkeit und mit welchen Funktionen in der
mündlichen interaktionalen Sprache gibt.
Dabei ist vor allem noch kaum erforscht,
wie sich unterschiedliche Situationen (z. B.
ein Bewerbungsgespräch gegenüber einer
Lehrer-Schüler-Interaktion gegenüber einem Klatschgespräch etc.) unterscheiden
und welche Parameter (Alter, formeller
oder informeller Rahmen, Zahl der Gesprächsteilnehmer, Art der durchgeführten
Aktivitäten, institutionelle Einbettung etc.)
in welchem Ausmaß Einfluss auf Art, Zahl
und Funktion von Diskursmarkern haben.
Methodisch müssten für alle diese Interaktionskonstellationen jeweils wissenschaftlich begründete Datenkollektionen gebildet
(z. B. ausgewogen verteilt nach Regionen,
soziale Schicht, Geschlecht etc.) und diese
analysiert und im Anschluss verglichen
werden. Bei manchen Fragestellungen gelangt man entsprechend an die Grenzen
dessen, was die Interaktionale Linguistik
mit ihrer qualitativen Methode erreichen
kann und es ist über Verbindungen mit
quantitativen Ansätzen nachzudenken, um
zu weiteren Erkenntnissen beispielsweise
zu Auftretenshäufigkeiten und typischen
Distributionen beispielsweise in bestimmten Gesprächstypen zu gelangen.
• Der hier vorgestellte Ansatz der Interaktionalen Linguistik beschäftigt sich vorrangig
mit gesprochener interaktionaler Sprache als
dem verbreitetsten Ort von Interaktion.
Noch in den Anfängen (auch was die Reflexion des dafür notwendigen methodischen
Inventars angeht) steckt Forschung zu interaktionaler geschriebener Sprache, die durch
das Aufkommen computervermittelter bzw.
internetbasierter Kommunikation populär
wurde. Zudem ist zu fragen, wo die Grenzen
des Aufgabengebiets der Interaktionalen
Linguistik liegen: Wie erwähnt wurde, tauchen Diskursmarker auch in monologischen
gesprochenen und geschriebenen Kommunikaten auf. Zu fragen ist dabei: Welche interaktionalen Funktionen erfüllen diese Diskursmarker dort? Dienen sie dazu,
mündlich-interaktionale Strukturen nachzubilden (wie z. B. im Drama oder in Redesze-
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nen in Romanen)? Oder dienen sie der Lesersteuerung, ‚interagiert’ also ein Autor mit
einem ihm nicht bekannten und sichtbaren
Leser? Worin unterscheiden sich Diskursmarker, die in monologischen Situationen
gebraucht werden, von denen, die in interaktionalen Situationen vorkommen? An dieser Stelle könnten zur Erweiterung des methodischen und theoretischen Inventars der
Interaktionalen Linguistik z. B. Bezugnahmen auf die Textlinguistik sinnvoll sein.
• Der Blick in die Sprachgeschichte wurde bislang von der Interaktionalen Linguistik
noch nicht gewagt – doch auch hier bietet
sich der Ansatz an. Mit Hilfe der anhand von
Analysen der Verwendungsweisen von Diskursmarkern im heutigen gesprochenen
Deutsch gewonnenen Erkenntnisse über
deren interaktionale Funktionsweisen kann
man versuchen, Einblicke in die sprachliche
Ausgestaltung von Interaktion in früheren
Sprachstadien zu gewinnen. Zudem wird
deutlich, dass das vermeintlich ‚neue’ Phänomen keines ist. Zu fragen ist, in welchen
Texten erstmalig Strukturen auftauchen, die
man aus heutiger Sicht als Diskursmarker
bezeichnen würde, welche ‚Mode-Diskursmarker’ es gab, die nach einer Periode der
Nutzung ausstarben und welche im Laufe
der Zeit dagegen schriftsprachlich grammatikalisiert wurden (wie der textstrukturierende Diskursmarker m.a.W., der in dieser
abgekürzten Form typisch für wissenschaftliche Texte ist, wobei er ausgesprochen als
mit anderen Worten weiterhin auch in der
Mündlichkeit verwendet wird – und das in
beiden Fällen zur Handlungsrefokussierung, zur Einleitung einer Reformulierung.
Bei der Analyse historischer interaktionaler
Texte ist man gezwungen, sich zu einem großen Teil auf literarische Werke zu fokussieren. Auch dadurch entsteht der Bedarf der
Ausweitung des theoretischen und methodischen Inventars der Interaktionalen Linguistik, um die besondere Eigenschaft literarischer Texte (Epochenstile, Genrestile,
Autorenstile) zu erfassen und der Tatsache
Rechnung zu tragen, dass literarische Interaktionen keine Transkripte authentischer
gesprochener Sprache, sondern bewusst geformte und inszenierte Interaktionen sind.
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Fallstudie „Diskursmarker“
119
Zum Weiterlesen
Empfehlenswerte Einführungen in die Konversationsanalyse stammen von ten Have (2007) (auf Englisch)
und von Auer/Bauer/Birkner/Kotthoff (2020) (auf Deutsch). Ein umfassendes ‚Textbook’ zur Interaktionalen Linguistik mit Analysebeispielen aus zahlreichen Sprachen liegt mit „Interactional Linguistics“ von
Couper-Kuhlen/Selting (2018) vor. Für das Deutsche ist zu dem Thema eine Monographie von Imo (2013)
und ein Einführungsbuch von Imo/Lanwer (2019) erschienen, und einen Überblick über unterschiedliche
Forschungsperspektiven auf Diskursmarker gibt der im Online-Verlag Gesprächsforschung als Open-AccessPublikation herausgegebene Sammelband „Diskursmarker im Deutschen: Reflexionen und Analysen“ von
Blühdorn/Deppermann/Helmer/Spranz-Fogasy (2017).
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Literatur
Aijmer, Karin (2002): English discourse particles, Amsterdam: Benjamins.
Auer, Peter (1999): Sprachliche Interaktion, Tübingen:
Niemeyer.
Auer, Peter (2002): On line-Syntax – Oder: was es bedeuten könnte, die Zeitlichkeit der mündlichen
Sprache ernst zu nehmen, in: Sprache und Literatur,
Jg. 85, H. 31, S. 43–56.
Auer, Peter (2007): Syntax als Prozess, in: Hausendorf,
Heiko (Hrsg.), Gespräch als Prozess: Linguistische Aspekte der Zeitlichkeit verbaler Interaktion, Tübingen:
Narr, S. 95–124.
Auer, Peter/Susanne Günthner (2004): Die Entstehung
von Diskursmarkern im Deutschen – ein Fall von
Grammatikalisierung?, in: Leuschner, Torsten/Tanja Mortelsmans (Hrsg.), Grammatikalisierung im
Deutschen, Berlin: de Gruyter, S. 335–362.
Auer, Peter/Angelika Bauer/Karin Birkner/Helga
Kotthoff (2020): Einführung in die Konversationsanalyse, Berlin: de Gruyter.
Bahlo, Nils (2010): uallah und/oder ich schwöre. Jugendsprachliche expressive Marker auf dem Prüfstand,
in: Gesprächsforschung – Online-Zeitschrift zur verbalen Interaktion, Bd. 11, S. 101–122.
Barden, Birgit/Mechthild Elstermann/Reinhard Fiehler (2001): Operator-Skopus-Strukturen in gesprochener Sprache, in: Lidtke, Frank/Franz Hundsnurscher (Hrsg.), Pragmatische Syntax, Tübingen:
Niemeyer, S. 197–232.
Becker-Mrotzek, Michael/Gisela Brünner (2006): Gesprächsanalyse und Gesprächsführung: Eine Unterrichtsreihe für die Sekundarstufe II, Radolfzell: Verlag
für Gesprächsforschung.
Beißwenger, Michael (2007): Sprachhandlungskoordination in der Chat-Kommunikation. Berlin/New York:
de Gruyter.
Beißwenger, Michael (2016): Praktiken in der internetbasierten Kommunikation, in: Deppermann, Arnulf/Helmuth Feilke/Angelika Linke (Hrsg.),
Sprachliche und kommunikative Praktiken (= Jahrbuch
2015 des Instituts für Deutsche Sprache), Berlin/
New York: de Gruyter, S. 279–310.
Beißwenger, Michael (2020): Internetbasierte Kommunikation als Textformen-basierte Interaktion: ein
neuer Vorschlag zu einem alten Problem, in: Henning Lobin/Konstanze Marx/Axel Schmidt (Hrsg.),
UTB_5711_Beißwenger_Forschen_in_der_Linguistik_1.0.indd 119
Deutsch in sozialen Medien: interaktiv, multimodal, vielfältig (= Jahrbuch 2019 des Leibniz-Instituts für Deutsche Sprache), Berlin/Boston: de Gruyter, S. 291–318.
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II Fallstudien
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Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 26. März 2021.
Eine Open-Access-Version dieses Kapitels mit farbiger Wiedergabe der in den Beispielen enthaltenen Emoji-Grafiken kann online abgerufen werden: https://www.utb.de/doi/book/10.36198/
9783838557113
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122
7. Emotion und Sprachgebrauch: Ein linguistischer Beitrag zur
Entstehungsgeschichte des Nationalsozialismus
Der Beitrag lässt sich hinsichtlich seines Gegenstands dem Bereich ‚Sprache und Emotion’
zuordnen. Seine Fragestellung bezieht sich auf die Kodierung von Gefühlen und auf
deontisch markierte Ausdrücke. Datengrundlage sind Texte, die bisher von der Linguistik noch nicht erschlossen wurden. Es sind Berichte von Nationalsozialist*innen, die ihren
Weg zur NSDAP schildern, in die sie in der späten Weimarer Republik eintraten. Der
Beitrag analysiert diese Texte mit einem quantitativ-qualitativen Ansatz, indem er danach
fragt, welche Gefühlsbezeichnungen in den untersuchten Texten verwendet werden und
worauf sie referieren. Die Beantwortung dieser Fragen besteht in der Darstellung der
lexikalisch-semantischen Kodierung von Gefühlen seitens der positiv und negativ emotionalisierten NS-affinen Mitglieder der Gesellschaft. Er leistet damit einen linguistischen
Beitrag zur Entstehungsgeschichte des Nationalsozialismus.
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Heidrun Kämper
1. Einleitung
Über den Nationalsozialismus (NS), seine
Entstehung und Geschichte, seine Akteur
*innen und deren Verbrechen sowie über den
Sprachgebrauch 1933 bis 1945 wurde umfassend und detailliert geforscht. Wir wissen viel
über den NS, auch in sprachlicher Hinsicht
(vgl. dazu Kämper 2019).
Die sprachwissenschaftlichen Ansätze fragen vor allem nach dem Wortschatz, auch
nach der Metaphorik und nach Euphemismen (vgl. Forster 2009; Musolff 2011). Klassische Gegenstände der Sprachwissenschaft
und Sprachgeschichte sind Reden (vgl. Kegel
2006; Kopperschmidt 2003). Ebenso der
sprachliche Einfluss des NS-Regimes in Wörterbüchern und Schulbüchern wurde erforscht (vgl. Haß-Zumkehr 2001; Mückel
2005; Kunc 2015; Vorein 2008). Darüber hinaus wurden typische sprachliche Handlungen, wie z. B. der Befehl, untersucht (vgl. Düring 2013). Der umfassende Beitrag von
Christian Braun (2007) präsentiert den Gegenstand im Sinn eines stilistischen Zugangs.
1
Dennoch weist die Forschung Lücken auf.
Zwar ist der Hinweis Peter von Polenz’, dass
notwendig zwischen Sprache des und Sprache
im Nationalsozialismus zu unterscheiden ist
(vgl. von Polenz 1999, 547), zustimmend aufgenommen worden, jedoch wurde er bisher
nicht konsequent umgesetzt. So ist die Unterscheidung nach Akteuren, im Sinne von Polenz’, ein Desideratum, das erst in der jüngsten Gegenwart berücksichtigt wird (vgl.
Kämper 2018).1 Mit dieser Erweiterung des
linguistischen Horizonts entsteht ein realistischeres und detaillierteres Bild der sprachlichen Wirklichkeit dieser Zeit. Sprachgebrauch 1933 bis 1945 fand nicht zuletzt in dem
kommunikativen Raum von Verheißen und
Versprechen seitens des NS-Apparats statt,
mit emotionalen Effekten wie Liebe, Hass,
Erwartung, Hoffnung, Enttäuschung, Sorge,
Angst. Diese emotionalen Paradigmen haben
jeweils einen mehr oder weniger festen Platz
auf einer Zeitschiene von 1933 bis 1945 und
lassen sich kontextualisieren mit spezifischen
Ereignissen. Der nachfolgende Beitrag rekonstruiert diese Relation in Bezug auf die Jahre
Eine Unterscheidung von Akteur*innen nach den Kategorien NS-Apparat, Integrierte Gesellschaft, Ausgeschlossene, Widerstand und die Differenzierung der Akteursgruppe Integrierte Gesellschaft weiterhin nach
NS-affin, indifferent und dissident, erschließt ein präziseres Bild der sprachlichen Wirklichkeit, als die bisherige Beschränkung auf Hauptakteure wie Hitler und Goebbels (vgl. Kämper 2018).
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der „Erwartung“, als noch kein Krieg, keine
Luftangriffe und keine Notwirtschaft die
Haltung zum NS mit Enttäuschung, Sorge
und Angst geprägt haben.
Anzunehmen ist, dass gerade in der sog.
„Bewegungsphase“ der Nationalsozialistischen Deutschen Arbeiterpartei (NSDAP),
der Phase des Aufstiegs zwischen Mitte der
1920er Jahre bis zur Machtübergabe 1933,
Emotion und Affekt von großer, den NS stabilisierender Bedeutung waren. Im Folgenden interessiert jedoch nicht diese Phase
selbst, sondern ihre retrospektive sprachliche
Konstituierung seitens der NSDAP-Mitglieder nach 1933, also nach dem aus Sicht dieser
Akteure erfolgreichen Ende des „Kampfes“.
2. Fragestellung
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Fallstudie „Emotion“
Die Geschichts- und Sozialforschung macht
deutlich, dass ein emotionsgeschichtlicher
Ansatz hohes Erklärungspotenzial hat. Er
kann dazu beitragen zu erklären, worauf sich
die Zustimmung zum NS im gesellschaftlichen Sozialgefüge gründet. Ein kultur- und
diskurslinguistischer Ansatz hat hier die Aufgabe, die sprachliche Umsetzung bzw. Repräsentation dieser Zustimmungsbereitschaft
nachzuvollziehen, die in beträchtlichen Teilen der deutschen Zwischenkriegsgesellschaft vorhanden war und die sich in den
untersuchten Texten als emotionalisierter
sprachlicher Ausdruck dokumentiert.
In Bezug auf unseren Gegenstand ‚Sprache
und Emotion im NS’ ist daher zu fragen: Welche Gefühlsbezeichnungen werden in den
untersuchten Texten verwendet? Worauf referieren sie? Die Beantwortung dieser Fragen
besteht in der Darstellung und Beschreibung
der kommunikativen Praktik und der lexikalisch-semantischen Kodierung von Gefühlen
seitens der positiv und negativ emotionalisierten NS-affinen Mitglieder der integrierten
Gesellschaft. Zu diesen Kodierungen zählen
einerseits Gefühlsbezeichnungen im eigentli2
3
123
chen Sinn (wie Hass, Liebe, Begeisterung etc.),
andererseits Bezeichnungen mit deontischem
Potenzial (zur Erklärung des Begriffs siehe
unten Abschnitt 3.2.2). Aus dieser konstitutiven Funktion von Gefühl als Macht verschaffender und stabilisierender Resonanzeffekt
leitet sich die sprachgeschichtliche und kulturlinguistische Bedeutung von Gefühlskodierungen und -kommunikation in der „Bewegungsphase“ der NSDAP ab.
3. Material – Methode – Analyse
3.1 Material
Der amerikanische Soziologe Theodore Fred
Abel hatte im Jahr 1934 ein Preisausschreiben
ausgelobt. Nationalsozialist*innen sollten
darlegen, wie sie zum NS und zu Hitler kamen. Akteurssoziologisch sind es also die
zum Zeitpunkt der Texterstellung NS-affinen
Mitglieder der integrierten Gesellschaft, die
sich hier äußern. In den Anweisungen an die
Teilnehmenden bzgl. der Ausgestaltung ihrer
Texte formulierte Abel einige Erwartungen:
„Die Kandidaten sollen genaue und detaillierte Beschreibungen ihres persönlichen Lebens
geben, speziell nach dem Weltkrieg. Besondere Aufmerksamkeit sollte den Darstellungen
des Familienlebens, der Erziehung, der wirtschaftlichen Bedingungen, der Mitgliedschaft
in Vereinigungen, der Teilnahme an der Hitler-Bewegung und den wichtigen Erfahrungen, Gedanken und Gefühlen über Ereignisse
und Ideen der Nachkriegszeit gewidmet werden.“ (zit. nach Giebel 2018, 17)2
683 Berichte hat Abel bekommen, 581 davon
sind erhalten. Für die Analyse wurden 45 der
82 in der 2018 erschienenen Printversion abgedruckten Texte digitalisiert und ausgewertet.3Als Material zur sprachgeschichtlichen Rekonstruktion haben diese Texte deshalb einen nicht zu überschätzenden Wert,
Es ist bedauerlich, dass Abel relativ genaue Vorgaben gemacht hat. Linguistisch interessant wäre es gewesen,
zu sehen, welche Episoden die Berichterstatter selbst für berichtenswert hielten.
Es handelt sich um die ersten 45 Biogramme in Giebel 2018, 205-590. Diese waren zu dem Zeitpunkt, als die
vorliegende Analyse verfasst wurde, digital zugänglich.
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124
II Fallstudien
weil mit ihnen eine geschichtliche Grundannahme verifizierbar ist, die da lautet: Der Nationalsozialismus ist nicht zuletzt durch vorhandene oder hervorgerufene intensive
Gefühle entstanden und hat seine Macht darauf aufgebaut und gesichert (vgl. u. a. Reichel 1996; Kershaw 1999). In sprachlicher
Hinsicht lässt sich aus dieser Annahme ableiten, dass die Bezeichnung und der Ausdruck
von Gefühlen zentrale Kennzeichen einer
sprachlichen Sozialgeschichte der Jahre 1933
bis 1945 sind.
Textlinguistisch zugeordnet besteht das
Material aus Texten, die dem Vertextungsmuster Erzählung/Narration (im nichtliterarischen Sinn4) zugehören, mit – wie Bericht und
Beschreibung – informativem, zugleich erlebnisbetont subjektivem Charakter.5 Als Strukturelemente einer Erzählung nennt die Narrationsforschung Thematisieren (im Sinn einer
Eröffnung), Elaborieren (in Form des zurückblickenden Berichts) und Dramatisieren (mit
pointierter Darstellung des Erlebnisses) sowie
Abschließen. Sie werden generell mehr oder
weniger musterhaft in Erzählungen realisiert,
so auch in den hier untersuchten Texten: Die
vorliegenden Texte thematisieren den Gegenstand ‚Mein Weg zur NSDAP’. Sie elaborieren
dieses Thema als das erzählte Ereignis in „einer oder mehreren Ereignisphasen“ (Brinker/
Cölfen/Pappert 2014, 66). Jede dieser Phasen
„enthält als Kern eine Ereignis- bzw. Handlungssequenz, die sich aus einer Komplikation
und einer (Auf-)Lösung zusammensetzt“, einschließlich „situierende[r] Elemente und auf
die erzählten Ereignisse selbst bezogene[r]
Bewertungen (Evaluationen)“ (ebd.). Die
„Komplikation“ besteht in den hier untersuchten Berichten in der Darstellung des Widerstands gegen den NS und seine Repräsentant*innen, der etwa durch Kommunist*innen geleistet wurde und über den schematisch erzählt wurde. Die Funktion einer
4
5
6
Abschließung hat der Bericht von der Ernennung Hitlers zum Reichskanzler6 und die „zusammenfassende Einschätzung“ (ebd.) im
Sinn eines Resümees. In den analysierten Texten wird in diesem Sinn am Schluss musterhaft
ein Bekenntnis zu Hitler formuliert und das
Versprechen, sich weiterhin für die Partei einzusetzen. Zentral sind die in allen Texten formulierten emotionalen Einstellungen und die
entsprechenden Referenzbereiche, mit denen
die Autor*innen die erzählten Sachverhalte
bewerten, einerseits emotionsbezeichnend,
andererseits durch deontisch geprägtes
sprachliches Potenzial (s.u.). Emotionalität ist
generell ein Kennzeichen von Erzählungen
bzw. narrativen Texten:
„Relevanzsetzungen des Erzählers ergeben
sich weniger aus den Ereignissen selbst als
aus den damit verbundenen Emotionen und
Bewertungen. [...] Das Vorhandensein oder
Fehlen von Emotionalität wird im allgemeinen als Kriterium für die Unterscheidung
zwischen Erzählung und Bericht angenommen.“ (Gülich/Hausendorf 2008, 374)
Ichbeteiligung ist hier das ausschlaggebende
Kriterium der Erzählung, hinzu kommen
„Wichtigkeit der thematisierten Sachverhalte
für die Menschheit bzw. die Gesellschaft“,
„Wichtigkeit für die eigene Person“, „Grad der
Überzeugtheit von der eigenen Position“, „gesteigerte Betroffenheit“ (vgl. Jahr 2000, 33-35).
3.2 Methode
Die 45 ausgewerteten Texte liegen in digitalisierter Form als elektronisches Korpus vor. Die
Auswertung erfolgt nach der Unterscheidung
Tognini-Bonellis zwischen eher korpusgestützt (corpus-based) und als aus dem Korpus
abgeleitet (corpus-driven) (vgl. Tognini-Bonelli
Zur Unterscheidung zwischen literarischem und nicht-literarischem Erzählen vgl. Ehlich 2007, 374-377.
„Eine ‚Erzählung’ ist die in Form einer Diskurseinheit realisierte verbale Rekonstruktion eines Ablaufs realer
oder fiktiver Handlungen oder Ereignisse, die im Verhältnis zum Zeitpunkt des Erzählens zurückliegen oder
zumindest (wie z. B. in Zukunftsromanen) als zurückliegend dargestellt werden“ (Gülich/Hausendorf 2008,
373).
Dieser Ausgang wirft die nicht beantwortbare Frage auf, mit welchem Gefühlslexikon die Berichte ausgestattet wären, wenn die NSDAP bedeutungslos geblieben wäre.
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Fallstudie „Emotion“
2001; vgl. Virtanen 2009, 1047). Dieser Unterscheidung folgt mit methodischer Fragestellung der zwischen quantitativ und qualitativ,
wobei inzwischen als geklärt betrachtet werden kann, dass erst beide Analyseansätze
zusammengenommen und kombiniert ein
vollständiges Bild ergeben: Die qualitativ orientierte Analyse eines einen Diskurs symptomatisch repräsentierenden Textes erbringt erst
auf der Grundlage quantitativ ermittelter Erkenntnisse valide Befunde und umgekehrt
(vgl. Bubenhofer 2013, 109). Eine Leitfrage
korpuslinguistischer Verfahren ist die nach
sprachlichen Mustern (vgl. Bubenhofer 2009,
2015) im Sinn einer „korpusorientierte[n] Diskurslinguistik“ (Spitzmüller/Warnke 2011,
insbes. S. 36).7 Abgesehen davon, dass der Diskurs ein nach bestimmten forschungsspezifischen Strukturkriterien organisiertes Archiv
von Sprachdaten darstellt, geht es in dieser
Perspektive nicht notwendigerweise, wie bei
der Korpuslinguistik, um die Verarbeitung
großer Datenmengen, es ist u.U. sogar nur ein
einzelner Text, der den Diskurs auf spezifische, musterhafte Weise repräsentiert (vgl. Fix
2015; Kämper 2007). Hier sind es hermeneutische Fragestellungen, die es erlauben, einzelne
Texte als Diskursrepräsentationen zu bewerten, Diskurslinguist*innen werten ihre Analysen der Sprachdaten mit Vorwissen aus. Dazu
gehört Kontextwissen, historisches Wissen,
Autorwissen etc. Die Methode der Analyse ist
also ein Zusammenschluss eines quantitativen
und eines qualitativ-hermeneutischen Verfahrens. Frequenzanalysen werden dabei mit
7
8
9
125
klassischen Fragen eines Textverstehens
(durchaus auch im Sinn von close reading) kombiniert.8 Dieses Textverstehen lässt sich in der
Formel „Erkennen von etwas1 als etwas2“
(Hermanns 2003, 133) ausdrücken und ist ein
komplexer Prozess, der auf unterschiedlichen
Ebenen Verstehensvoraussetzungen herstellt.
Im Sinn einer linguistischen Hermeneutik
(vgl. Hermanns 2003) gehört dazu insbesondere die Frage nach dem Autor bzw. der Autorin, nach der Situation, in der der Text produziert wurde, nach der Funktion des Textes.
3.2.1 Emotionen – Expression im politischen
Kontext
Emotionen sind kultur-, gruppen-, klassen-,
generations- und geschlechtsspezifisch (vgl.
Francois/Siegrist/Vogel 1995, 19), haben also
eine historische und eine akteursabhängige
Prägung.9 Während Geschichte, Soziologie
und Anthropologie der Emotionen untersuchen, wie und warum Emotionen im Rahmen
der jeweiligen Kultur (Kultur als System kollektiver Sinnkonstruktion und Symbole verstanden) ihre Bedeutung bekommen (vgl.
Francois/Siegrist/Vogel 1995, 21), fragt die
Kulturlinguistik danach, wie diese Emotionen, verstanden „als Teil des Schemas der
Weltinterpretation [...], mit dem die Menschen
Wirklichkeit definieren und wahrnehmen“
(ebd. 21), kodiert werden und auf welche
Sachverhalte Gefühlsäußerungen referieren.
Diese Frage wurde bisher nicht auf den Gegenstand ‚Nationalsozialismus’ (als eine Version von Weltinterpretation) bezogen. Plam-
Zwar handelt es sich bei 45 Texten um ein kleines Korpus. Dennoch sind im Sinn einer quantitativ-qualitativen
Auswertung sprachliche Muster erkennbar und Frequenzen von Vorkommen einzelner Wörter oder Kollokationen feststellbar.
Das close reading wird im Kontext der Digital Humanities seit Moretti (2013, deutsch 2016) dem sog. distant
reading gegenübergestellt. Jänicke et al. (2015) stellen in ihrem State-of-the-art-Bericht die diversen manuellen
und maschinellen Techniken von close und distant reading vor.
Norbert Elias beschreibt diesen Sachverhalt als Zivilisationseffekt: „Sicher ist die Möglichkeit, Angst zu empfinden, genau wie die Möglichkeit, Lust zu empfinden, eine unwandelbare Mitgift der Menschennatur. Aber
die Stärke, die Art und Struktur der Ängste, die in dem Einzelnen schwellen oder aufflammen, die hängen
niemals allein von seiner Natur ab, und, zumindest in differenzierteren Gesellschaften, auch niemals von der
Natur, in deren Mitte er lebt; sie werden letzten Endes immer durch die Geschichte und den aktuellen Aufbau
seiner Beziehungen zu anderen Menschen, durch die Struktur seiner Gesellschaft bestimmt; und sie wandeln
sich mit dieser“ (Elias 1939, 111). An diese Beobachtung schließt die vorliegende Studie insofern an, als sie zu
den genannten Einflussfaktoren auch das politische System des auf Emotionen setzenden Nationalsozialismus/Totalitarismus/Diktatur zählt.
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126
II Fallstudien
per (2012) stellt fest, dass „es bisher nur erste
Versuche [gibt], die Nationalismusforschung
mit der Emotionsgeschichte zu verbinden“
(345). Die Forschung zum Nationalsozialismus hat mit der Arbeit von Kobusek (2017),
der eine Auswahl von Frauen verfasster Biogramme aus der Abel-Sammlung zugrunde
liegt, sowie mit der von Siemens (2017), die
vor allem Texte aus dem Kontext der SA10 untersucht, zwei wichtige Beiträge vorgelegt.
Die emotionale Dimension politischen
Sprachgebrauchs ist ein generelles Phänomen, das in der Politolinguistik, in der Forschung zu politischer Kommunikation, zwar
häufig ein erwähnter Aspekt ist,11 der gelegentlich auch beschrieben wird (vgl. Holly
1991; Niehr 1993; Diekmannshenke 2012). Ein
eigens konzipierter Gegenstand ist das Thema aber nicht,12 insgesamt hat die Forschung
in dieser Hinsicht gerade erst begonnen. Die
Fragestellung bzgl. der sprachlichen Repräsentation von Emotionen führt zu einem Gegenstand, der zu den Grunderkenntnissen
der Sprachwissenschaft zählt. In seinem die
Darstellungs-, Ausdrucks- und Appellfunktion, resp. Symbol-, Symptom- und Signalfunktion des sprachlichen Zeichens systematisierenden Organonmodell berücksichtigt Karl
Bühler (1931) mit den Kategorien der Ausdrucks- bzw. Symptomfunktion den emotionalen Aspekt von Sprachgebrauch: Die Ausdrucksfunktion des sprachlichen Zeichens ist
es, „persönliche Gedanken und Empfindungen“ des Sprechers bzw. der Sprecherin zum
Ausdruck zu bringen, in dieser Funktion ist
das sprachliche Zeichen „Symptom (Anzeichen, Indicium) kraft seiner Abhängigkeit
vom Sender“ (28).13 Diese, sich auf Gefühle
beziehende funktionale Zuordnung stellt die
Basis jeglichen Zugangs zu dem Gegenstand
‚Sprache und Emotion’ dar. Sie gibt auch die
Kriterien für die Unterscheidung zwischen
Emotionsbezeichnung (darstellende Funktion) und Emotionsausdruck (Ausdrucksfunktion) an (s.u.). In diesem Kontext steht ein
früher lexikografischer Aufschlag der linguistischen Emotionsforschung. Mit ihrem Projekt eines Wörterbuchs des Gefühlswortschatzes der deutschen Sprache fokussieren
Jäger/Plum (1988) den lexikalisch-semantischen Bestand des entsprechenden Wortschatzbereichs. Die pragmalinguistische Forschung zum Thema Gefühlsausdruck stellt
darüber hinaus das kommunikative Moment
als einen zentralen Aspekt dar, das insbesondere dann von hoher Relevanz ist, wenn es
um Bezeichnung und Ausdruck von Kollektivgefühlen geht. Damit wird deutlich, dass
Emotionen eine soziale, auch interaktive Dimension (vgl. Fiehler 2008) haben und Effekte von kommunikativen Ereignissen sein können. Im Fall der Kommunikation unter den
Bedingungen des NS können wir wohl sogar
sagen: Emotionen können machbar und steuerbar sein, wie ja die Psychologie der Massen
ebenfalls annimmt (vgl. Diekmannshenke
2012, 319-323) – unter der Voraussetzung einer vorhandenen Disposition, die den Resonanzkörper von emotional markierten Steuerungsstrategien bildet.
Eine weitere Perspektive der Emotionsforschung hat der kognitionstheoretische Ansatz erschlossen (vgl. Schwarz-Friesel 22013).
Die einen Gegensatz herstellende Unterschei-
10 Die Sturmabteilung (SA) war die paramilitärische Kampforganisation der NSDAP.
11 Vgl. Hermanns 1996.
12 „Politische Kommunikation als Versuch einer rationalen Regelung der Aufgaben und Probleme sozialer Gemeinschaften scheint ohne Emotionen als soziale Phänomene interaktionalen Handelns nicht auszukommen.
Speziell die Politolinguistik hat diese Tatsache zwar nie ignoriert, sie bislang aber noch nicht systematisch
untersucht. Emotionen und Emotionalisierung erscheinen bislang eher als Teilaspekte denn als konstituierende Größen im Prozess politisch-kommunikativen Handelns“ (Diekmannshenke 2012, 332). Timo Bonengel
(2012) untersucht „Manifestationen von Emotionen in ideologischer Sprache“ (S. 287) am Beispiel der Propagandaschrift „Maske und Gesicht“ (1935) von Hanns Johst.
13 Hermanns konkretisiert dieses Modell als einen Zusammenhang von Kognition, Emotion und Intention: Der
Hörer „erkennt anhand der Zeigehandlung simultan ein Dargestelltes (Kognition des Sprechers) und ein
Ausgedrücktes (Ausdruck des Sprechers) und auch ein Gewolltes (Intention des Sprechers). Und nur, wenn
er alles dies erkennt, hat er verstanden, was der Sprecher meinte“ (Hermanns 1995, 133).
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Fallstudie „Emotion“
dung zwischen Kognition und Emotion wird
bei diesem Zugang aufgehoben. SchwarzFriesel unterscheidet, wie es in der Forschung
weitgehend Konsens ist, zwischen Emotionsbezeichnung und Emotionsausdruck (vgl.
Schwarz-Friesel 22013, 144-151).14 Unabhängig davon, dass eine Unterscheidung jedoch
nicht immer eindeutig und gelegentlich problematisch ist (vgl. Ortner 2014, 205f. mit Angabe entsprechender Forschung), haben wir
es bei dem hier untersuchten Material per se
mit Texten zu tun, in denen Emotionen bezeichnet werden, in denen über Gefühle, also
über denjenigen „Erlebensteil von Emotion [...], der bewusst und als subjektiver Zustand erfahrbar und sprachlich mitteilbar ist“
(Schwarz-Friesel 22013, 48) in Bezug auf konkrete Ereignisse oder Personen berichtet
wird. Diese Ereignis- oder Personerfahrungen liegen in der erzählten Zeit, in einer mehrere Jahre zurückliegenden Vergangenheit. Es
wird mithin retrospektiv von zum Zeitpunkt
des Berichtens in der Vergangenheit existenten Gefühlslagen und emotionalen Zuständen in darstellender Weise berichtet. Daher
wird im Folgenden Emotionsbezeichnung als
übergeordneter Terminus verwendet, der unterschieden wird in Ausdrücke mit expressivem Potenzial und solche mit deontischem
Potenzial (s.u.).15 Die Emotionskultur ist in
langen Prozessen der Kommunikationsgeschichte historisch und sozial geprägt. Diese
Prägung wird in den vorliegenden unter-
127
suchten Texten sichtbar. Da es sich aber in
diesen Texten um mitgeteilte Emotionen handelt, deren Mitteilung eine bestimmte Funktion hat – nämlich die Begründung der Antwort, warum die berichtenden Personen
Nazis wurden – liegt der emotionsgeschichtliche Wert in diesem Aspekt ihrer begründenden Funktion.16
3.2.2 Gefühlsausdruck als Bewertungseffekt
Emotionen sind Ergebnisse von positiven
bzw. negativen Bewertungshandlungen,
Emotionsbezeichnungen kodieren diese Bewertungshandlungen. In der Emotionsforschung wird der Zusammenhang als Intensivierung beschrieben: „Was bei geringerer
Intensität als Bewertung erscheint […], wird
bei größerer Dynamik als emotionale Stellungnahme gedeutet“ (Fiehler 1990: 49). Daran anschließend bezieht Fiehler den Aspekt
der Bewertung als Konstituente ein und definiert Emotionen als „punktuell ausgelöstes,
intensives Erleben mit dynamischer Verlaufscharakteristik“ mit der „Funktion der bewertenden Stellungnahme“ (Fiehler 1990, 57; vgl.
außerdem Sandig 2006: 249; Schwarz-Friesel
2013, 72f.17; Hülshoff 2012, 14). Insofern lässt
sich mit Hermanns auch von „Attitude, Einstellung, Haltung“ (Titel von 2002) sprechen.
Diese Kategorien bezeichnen Werthaltungen
mit kognitivem (Überzeugungen in Bezug auf
den Gegenstand), volitivem (Wollen in Bezug
auf einen Soll-Zustand oder ein Soll-Gesche-
14 Vgl. hierzu die Unterscheidung von Römer/Kalwa (2016), die sie in Bezug auf Hermanns zwischen Emotionsdarstellung (explizite Gefühlswörter) und Emotionsausdruck (emotionsindikative Ausdrücke, implizit,
indirekt) treffen.
15 Dieses Spezifikum hat eine weitere Auswirkung in Bezug auf die Fragestellung. Daran, dass Emotionen soziale Effekte sind, dass Kommunikation und Interaktion Entstehensbedingungen sind, lässt die Emotionsforschung keinen Zweifel. Das ausgewertete Material allerdings gibt schwerlich eine empirisch fundierte Antwort auf die Frage etwa kommunikativ-interaktiv initiierter Entstehungs- oder Intensivierungsprozesse in
Bezug auf die dargestellten Emotionsszenarien.
16 Einen anderen Zusammenhang von Emotion und Argumentation stellt Fiehler 1992 im Sinn emotionaler
Argumentation her.
17 „Als primäre Eigenschaft (insbesondere in Abgrenzung zur Kognition) ist zu betrachten, dass Emotionen
Werte und Werteerfahrungen konstituieren. Emotionen sind intern repräsentierte und subjektiv erfahrbare
Evaluationskategorien, die sich vom Individuum ich-bezogen introspektiv-geistig (als Gefühle) sowie körperlich registrieren lassen, deren Erfahrungswerte an eine positive oder negative Bewertung gekoppelt sind.
Die Prozesse der Bewertung betreffen Einschätzungen, mit denen ein Individuum entweder sein eigenes
Körperbefinden, seine Handlungsimpulse, seine kognitiven Denkinhalte oder allgemein Umweltsituationen
(im weitesten Sinn) beurteilt“ (Schwarz-Friesel 2013, 73).
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II Fallstudien
hen) und eben auch emotivem (Gefühl/Emotion in Bezug auf einen Gegenstand) Gehalt,
auf den es hier ankommt und den Hermanns
als „die wichtigste, die zentrale der drei Komponenten der Einstellung“ bewertet (vgl. Hermanns 2002, 219-224).18 Mit diesem Verständnis lässt sich erklären, warum auch solche
Bezeichnungen in eine emotionsbezogene
Analyse integriert werden können, die ein
Sollen oder Wollen ausdrücken. Dieses Sollen
und Wollen (bzw. die Negation) ist das deontische Potenzial dieser Ausdrücke.
Fritz Hermanns (u. a. 1986) hat den Zusammenhang zwischen Deontik und der Semantik sprachlicher Ausdrücke hergestellt.
Er beschreibt deontisches Bedeutungspotenzial bzw. deontische Bedeutungskomponenten als in Wörtern enthaltene Handlungsanweisungen. Hermanns setzt voraus, dass
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128
„Wörter neben einer Darstellungsfunktion,
vermöge derer sie uns zeigen, welche Eigenschaften ein Gegenstand hat, auch eine Appellfunktion aufweisen können, indem sie
uns nämlich sagen, wie unser Verhalten in
Bezug auf diesen Gegenstand zu sein hat.“
(Hermanns 1986, 185)
Zu diesen Wörtern mit Appellfunktion zählt
Hermanns auch deontische Wörter, die ein
Sollen bezeichnen. Sie können explizit deontisch sein (Pflicht, Sünde, können, böse etc.) oder
implizit deontisch (Unkraut hat z. B. das appellative Sollenspotenzial ‚soll vernichtet
werden’), sie können positiv deontisch (wie
die Wertausdrücke Freiheit, Gerechtigkeit etc. )
und negativ deontisch besetzt sein (wie Um-
weltverschmutzung, Krieg etc.). Im Kontext einer politischen Weltanschauung, die wie der
Nationalsozialismus in hohem Maß auf (die
Erzeugung von) Emotionen als politisches
Handlungsprinzip setzt, ist die Einbeziehung
deontisch markierter Kodierungen in einen
emotionssprachlichen Zusammenhang naheliegend. Die Radikalität des NS, als eine Ideologie der Extreme, drückt sich mit ihn kennzeichnender Programmatik darin aus, dass
bestimmte deontisch markierte Elemente
bzw. Konzepte seiner Weltanschauung im
Diskurs nationalistisch bzw. rassistisch emotionalisiert werden. Wir können also sagen,
dass spezifische Ausdrücke der NS-Ideologie
deontisch derart aufgeladen sind, dass sie einen expressiven semantischen Wert erhalten.
Schmitz-Berning (1998) kennzeichnet den entsprechenden Wortschatz mit Formulierungen
wie „mythisch überhöht“, „Grundwert“ oder
„emphatisch“ bzw. mit „abwertend“, Brackmann/Birkenhauer (1988) z. B. mit „überhöhendes Synonym für“ bzw. „kollektives
Feindsymbol“ oder „Schimpfwort“. Im positiv-deontischen Sinn zählen dazu z. B. Blut,
Führer, deutsch(-), Glaube, Opfer, Treue, Ehre,
Dienst. Im negativ-deontischen Sinn zählen
dazu z. B. Jude, Intellektueller, international etc.19
3.3 Analyse
Zwischen der Erstellung der untersuchten
Texte und dem Zeitpunkt der Ereignisse, über
die in ihnen berichtet wird, liegen ungefähr
15 Jahre, denn die meisten Berichte beziehen
sich hinsichtlich der erbetenen Begründung
18 Hermanns bezieht sich auf die Attidudinal-Forschungen Gordon Allports. Dessen Beispiele für Einstellungen,
die Hermanns zitiert, machen eine Dominanz des emotionalen Gehalts von Einstellungen ausdrückenden
Lexemen deutlich: Geldgier, Ruhmsucht, Hass auf Fremde, Toleranz, Wahrheitsliebe, Rassismus/Antirassismus, Narzissmus etc. (vgl. Hermanns 2002, 213).
19 Insofern ist es übrigens emotionsgeschichtlich auch irreführend, wenn das Werk der Täter als emotionslos
beschrieben wird. Die „entgegengesetzten Bewertungssysteme hinsichtlich der unterschiedlichen Referenzbereiche im Konzeptualisierungsrahmen der NS-Ideologie [waren] als absolut und verbindlich internalisiert
[…] Das Töten von Juden oder anderen als nicht lebenswert erachteten Menschen war in diesem Rahmen für
die wirklichen (ideologieverblendeten) Überzeugungstäter kein Verbrechen und daher ohne jedwede moralische Skrupel vollziehbar, sondern vielmehr eine notwendige, für das eigene Wohl wichtige Angelegenheit“
(Schwarz-Friesel 2013, 82). Das systematische Töten konnte nur deshalb mit größter Bereitschaft vollzogen
werden, weil die hierzu zu verwendenden sprachlichen Kategorien in höchstem Maß deontisch-negativ bzw.
deontisch-positiv emotional besetzt waren.
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(„wie ich Nazi wurde“) auf den Ausgang des
Ersten Weltkriegs und die Revolution von
1918/19. Die Analyse muss daher den potenziellen Filtereffekt der Retrospektive und der
Schriftlichkeit in Rechnung stellen und in die
Bewertung und Einordnung insofern einbeziehen, als Gegenstand der nicht-unmittelbare, zeitlich versetzte und in Schriftform konzipierte Gefühlsausdruck im Sinn eines
Gefühlsberichts ist (vgl. Jahr 2000, 14). Gleichzeitig aber soll diese Antizipation keine weitere Einschränkung der Fragestellung und
damit des Erkenntniswerts der linguistischen
Auswertung haben.
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Fallstudie „Emotion“
3.3.1 Frequenzen von expressiven und
deontischen Emotionsbezeichnungen
Anschließend an den eben diskutierten Zusammenhang zwischen Emotionsausdruck
und Deontik unterscheidet die nachfolgende
Darstellung der Befunde nach expressivem
Wortschatz und nach emotional-deontisch
aufgeladener Lexik. Beide Varianten werden
als Erscheinungsformen von Gefühlswortschatz verstanden.
Die 45 Berichte, die dieser Studie zugrunde
liegen, wurden auf qualitativem Weg und auf
der Grundlage des Sprach- und Sachwissens
der Autorin nach expressivem Wortschatz
und emotional-deontisch aufgeladener Lexik
analysiert. Auf diese Weise entstanden zwei
Listen mit insgesamt 50 Worttypen (also
Wortformen ohne Ableitungen), von denen
21 expressive und 29 deontisch markierte Bezeichnungen sind. Die so eruierten Gefühlsausdrücke wurden sodann hinsichtlich ihrer
Frequenz in dem 45 Texte umfassenden Korpus erfasst. Dieses Korpus repräsentiert damit den Gegenstand der Untersuchung in
quantitativer Hinsicht, d. h. die Aussagen
bzgl. Frequenz und die gerankte Liste beruhen darauf. In diesem Rahmen haben die Positionen in der Liste einen Aussagewert. Eine
durchaus wünschenswerte breitere Absicherung dieser Befunde, etwa durch Heranziehen eines Vergleichskorpus, kann im Rahmen
dieser Fallstudie aber nicht geleistet werden.
Diese breitere Absicherung bzw. Ergänzung
der Befunde ist sicher eine lohnende Aufgabe
weiterer Forschung in diesem theoretischen
Rahmen.
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129
Die ersten 20 der mehr als drei Mal vorkommenden expressiven Emotionsbezeichnungen sind:
Begeistert/Begeisterung
Herz
Freude/freuen
Inner(lich)
Liebe/lieben
Stolz
Gefühl/fühlen
Glück
sehnen/Sehnsucht
Jubel/jubeln
Hass/hassen
Fanatisch/Fanatiker
Heiss/heiß
Hingabe
Herrlich
Schmach
Ekel
enttäuscht/Enttäuschung
verzweifelt/Verzweiflung
Verehren/Verehrung
36
35
33
29
24
23
21
12
11
10
10
9
9
7
6
6
5
5
4
4
Diese 20 Types kommen in den untersuchten
Texten insgesamt 299 Mal vor. Die durchschnittliche Frequenz beträgt hier 14,9.
Was die Verteilung von positive und negative Gefühle bezeichnenden Ausdrücken betrifft, ist erkennbar, dass die positiv konnotierten Gefühlsausdrücke mit großem Abstand
dominieren. Erst an elfter Stelle steht mit Hass
ein negativ konnotierter Gefühlsausdruck,
der, wie Jubel/jubeln, zehn Mal belegt ist.
Der Werte bzw. ein Wollen und Sollen bezeichnender positiv bzw. negativ emotionaldeontisch geprägter und mehr als drei Mal
vorkommender Gefühlswortschatz der ersten
20 Ausdrücke hat folgende Beschaffenheit.
Führer 87 / Hitler 87, ges.
Deutsch/Deutschland
Volk/völkisch
Kampf / kämpfen
Glaube/glauben
Opfer/opfern
Kamerad/Kameradschaft
Bewegung
Treue/treu
Heilig
174
133
116
73
49
29
28
27
22
15
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II Fallstudien
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Ehre/ehren
Wille
Mut
Dienst
Schicksal
Ewig
Mission
Bekennen/Bekenntnis
Pflicht
Disziplin
18
10
9
9
8
7
7
6
5
4
Diese 20 Typen kommen in den untersuchten
Texten insgesamt 767 Mal vor. Die durchschnittliche Frequenz beträgt hier 38,3, ist
also weit mehr als doppelt so hoch als bei den
Expressiva.
Während sich für den emotionsbezeichnenden expressiven Wortschatz feststellen
lässt, dass er hinsichtlich der entsprechenden
Ausdrücke keine Besonderheiten aufweist,
aber sehr häufig zu sein scheint (erhärten
könnte man diesen Befund im Vergleich mit
anderen Texten), findet dagegen das Spezifische des deontisch geprägten Emotionswortschatzes auf der inhaltlichen Ebene statt. Da
eine Deontik durch kulturelle, soziale oder
weltsichtabhängige Prägungen entsteht, können wir in Bezug auf den vorliegenden Gegenstand sagen: Die emotional-deontisch
geprägten Ausdrücke, die die Autor*innen in
ihren Berichten zur Beschreibung ihrer entstehenden Bindung an den NS verwenden,
bestehen aus dem höchste nationalsozialistische Werte ausdrückenden lexikalischen Potenzial, dessen Funktion sich nicht nur auf
den Ausdruck von deontischen Dimensionen
beschränkt, sondern mit der Kombination
emotionaler Aufladung ihre lexikalisch-semantische Schlüsselposition im Sprachgebrauch repräsentiert. Die Referenzen auf Hitler/Führer dokumentieren dieses Phänomen
in höchster Evidenz (s.u.). Die in diesem Abschnitt gelisteten Wörter bilden als Schlüsselwörter den Ausgangspunkt für die folgende,
qualitative Auswertung.
3.3.2 Qualitative Auswertung: Emotionsfolge
Auf der Basis quantitativer Befunde der Frequenzverteilung lassen sich durch qualitative
Ansätze erschließbare Fragestellungen formulieren, etwa die der emotiv markierten
Selbstkonstituierung der Autor*innen (unermüdlich, meine deutsche Seele), oder die der
Emotionen bezeichnenden Metaphorik (fieberhaft, Spannung, heiß). Genderdifferenzierende Auswertungen können einen Beitrag
zu dem Thema ‚sprachgeprägte Frauenbilder
im NS’ leisten (vgl. u. a. Kösters 2018).
Eine weitere mögliche Fragestellung lautet
(und dieser gehen wir im Folgenden nach):
Auf welche Referenzbereiche werden expressive und deontisch markierte Emotionsausdrücke bezogen? Die Antworten auf diese
Fragestellung geben Aufschluss über das
Emotionsmanagement, hier im Sinn einer
Emotionschronologie.20 Deutlich wird in der
folgenden qualitativen Analyse auch die gegenseitige Bezogenheit von emotionalen und
deontischen Ausdrücken (s. besonders den
Abschnitt „Konsequenzphase“).
Zur Rekonstruktion einer Emotionsfolge,
also sozusagen einer emotionalen Chronik
von NS-Anhängern in den Jahren vor der
Machtübergabe, lassen sich drei Phasen der
Emotionsgeschichte unterscheiden: die Motivphase, die Konsequenzphase und die Evaluierungsphase.
Motivphase: In Bezug auf die Motivphase
benennen die Autor*innen äußere, politische
und gesellschaftliche Gründe, die Voraussetzungen für ihren Eintritt in die NSDAP waren. Es handelt sich dabei um Anlässe, die im
Kontext stehen mit dem politischen Gegner,
mit dem Ausgang des Krieges und mit der
Revolution und der daraus hervorgegangenen parlamentarischen Demokratie der
Weimarer Republik. Diese Phase kennzeichnen ausschließlich (und wenig überraschend)
Bezeichnungen negativer Gefühle.
Hass ist die Emotionsvokabel, mit der die
Nationalsozialisten zuallererst ihre Haltung
zum politischen Gegner ausdrücken. Mit
Hass markierte Referenzobjekte sind Sozialdemokraten, marxistische Regierung:
20 Alle Belege stammen aus Giebel (2018).
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Fallstudie „Emotion“
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„Der Zusammenbruch 1918 traf mich besonders schwer und hinterliess einen tiefen Eindruck bei mir insofern, als ich von früher her
auf die Sozialdemokraten nicht gut zu sprechen war und jetzt zu einem offenen Hasse
gegen diese Leute wurde; da waren es die
Sozialdemokraten, die ich zuerst hassen lernte; die für einen wahrhaften Deutschen verhasste marxistische Regierung mit ihrer uns
versklavenden Erfüllungspolitik.“
Es wird ein Zusammenhang hergestellt zwischen dem politischen Gegner und der Gründung der Republik, der allgemeinen Notlage,
der „Erfüllung“ der Auflagen, die der Versailler Vertrag vorsah. Zur Kennzeichnung der
Haltung, die die Autor*innen in Bezug auf
das Kriegsende bzw. seine Folgen, insbesondere in Bezug auf den Versailler Vertrag, haben, dient der den zeitgenössischen Diskurs
in hohem Maß repräsentierende Gefühlsausdruck Schmach:
„Vertrag von Versailles [...] eine noch tiefere
Schmach [...] schmachvolle Frieden; Immer
quälte mich Deutschlands Schmach; Schmach
des Jahres 1918.“
Damit ist auch diskurslinguistisch dokumentiert, dass der verlorene Krieg und der Versailler Vertrag eine ganz wesentliche Rolle bei der
Etablierung des NS in der Weimarer Zeit spielten. In der emotional negativen Aufladung
drückt sich das Vorhandensein des positivdeontischen Konzepts der Ehre aus, auf der der
NS zu großen Teilen seine Herrschaft gründete:
Das Gefühl der Schmach artikuliert, wessen
Ehrgefühl verletzt ist. Auch Ekel ist ein Ausdruck, der im Kontext mit der Revolution steht,
Referenzbereiche sind menschliche Gemeinheit,
Bonzentum, Maulheldentum (mit Bezug auf die
Versammlungen von Zentrum und SPD):
„Revolution ließ soviel menschliche Gemeinheit, Feigheit und Erbärmlichkeit in Erscheinung treten, dass mir noch heute der Ekel hochsteigt; Revolution! [...] Volk ohne Führer! Uns
ekelte alles an; des widerlichen, ekelerregenden
Bonzentums; [Zentrum, SPD] Versammlungen
ekelerregendes Maulheldentum, widerliches
Bonzentum, minderwertige Kreaturen.“
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131
Halten wir fest: In der Logik der Geschichte
(Motiv: Kriegsende/Versailler Vertrag/demokratische Republik – Konsequenz: Eintritt
in die NSDAP und Mitarbeit zur Erlangung
des Ziels – Evaluierung: Erreichung des Ziels)
liegt, dass die Emotionsfolge mit intensiven
negativen Gefühlen beginnt. Mit diesen wird
die eigene Haltung ausgedrückt, die das Motiv für den weiteren Verlauf bildet.
Konsequenzphase: Die anschließende Phase der Konsequenz, die mit Annäherungen
an die Partei bzw. dem Eintritt in diese beginnt und die in hohem persönlichen Einsatz besteht, ist die Phase der intensiven
positiven Emotionalisierung. begeistert/Begeisterung ist der meistverwendete expressive Emotionsausdruck, der die Gefühlsausstattung der Beteiligten in dieser Phase
kodiert. Referenzbereiche sind in den allermeisten Fällen NS-bezogen, wie Reden Hitlers oder anderer Funktionäre, Hitler selbst,
der NS bzw. die „Bewegung“ und ihre „Ideen“ an sich sowie die Zunahme von Wählerstimmen und die Machtübergabe am 30.
Januar 1933, außerdem Veranstaltungen
oder Versammlungen:
„Rede mit Begeisterung aufgenommen; als er
geendet, nahm Jubel und Begeisterung kein
Ende; der uns alle begeisternde Mann; ich
war begeistert für die Bewegung; voll Kampfesmut und Begeisterung habe ich die Versammlung verlassen.“
Begeisterung/begeistert drückt in der Reihe
der Kodierungen positiver Gefühle eine intensivierte Version derselben aus, die insofern mit Hass als das das Motiv kodierende
Antonym korrespondiert.
Während Begeisterung die zentrale expressive Emotionsbezeichnung zum Ausdruck
der Konsequenzphase ist, ist die Referenz auf
Hitler/Führer der dominante deontisch-emotionale Ausdruck dieser Phase. Hitler wird
damit als Auslöser und Empfänger dieser in
der Konsequenzphase entstehenden Gefühle
konzipiert. Die entscheidende Rolle der Person Hitler, der insbesondere in der Frühphase
der NSDAP und in den ersten Jahren nach der
Machtübernahme Wirkmacht hat, ist seitens
der Geschichtswissenschaft ausführlich dar-
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132
II Fallstudien
gelegt (vgl. u. a. Kershaw 1999). Dabei wird
auch das Erklärungsmuster der charismatischen Herrschaft geltend gemacht, das Max
Weber entwickelt. Zu betonen ist die kommunikativ-interaktive Dimension dieses Phänomens: Die charismatische Herrschaftsform ist
Herrschaft „kraft affektueller Hingabe an die
Person des Herrn“ (Weber 1922, 481). Die Unterwerfungsbereitschaft der „Gefolgschaft“
(ebd. 482) ist dasjenige Kennzeichen, das die
Disposition der sich Unterwerfenden mitbenennt, das wir auch in den Biogrammen finden und das in der Hitler-/Führer-Konzeption
gerinnt.21 Die Fragestellung hier ist nicht, wie
sich insgesamt in der Bevölkerung die Haltung zu Hitler ausdrückt (danach fragt
Kershaw 1999), sondern wie die emotionalaffine Haltung früher Parteimitglieder retrospektiv kodiert wird. Mit der Antwort auf diese Fragestellung trägt die emotionssprachliche
Analyse dazu bei, die in der Geschichtswissenschaft hinlänglich beschriebene Enthusiasmierung der Sympathisanten auf der Ebene
der sprachlichen Wirklichkeit darzustellen.
Zu dem emotional-deontisch markierten
Hitler-Konzept zählen zuallererst Zuschreibungen, mit denen die Person konstituiert
wird. Dass Hitler, allem Widerstand zum
Trotz, unbeirrbar und unerschrocken sein
Vorhaben fokussierte, ist herausragender Attraktor (Unerschrocken ging er mit seinen Getreuen seinen Weg), vertraueneinflößende Stärke und Kompromisslosigkeit werden außerdem als attrahierende Eigenschaften genannt
(In seine starke Hand dürfen und wollen wir das
Geschick der Nation legen). Hinzuweisen ist darüber hinaus auf die hochemotionalisierten
Bezeichnungsalternativen. In diesen Zusammenhang ist die deontisch-emotional aufgeladene Sakralisierung des Referenzobjekts zu
stellen, die mit religionssprachlichen Kodierungen realisiert wird (dass unser Führer Adolf
Hitler dem deutschen Volke vom Schicksal geschenkt wurde als der Heilsbringer des Lichts über
die Finsternis). Auch die kontextherstellende
Superlativierung bzw. generell die Überhöhung (und damit gleichzeitig einhergehende
Selbsterniedrigung) dient zum Ausdruck deontisch-emotional geprägter Haltung (mit unserem kleinen Können am großen Werk des größten Deutschen mitgeholfen zu haben). Die
Widersprüchlichkeit der emotional-deontisch
markierten Hitlerkonzeption drückt sich darin aus, dass er nicht nur überhöht, sondern
auch mit der Zuschreibung ‚unbekannt’, ‚einfacher Mann aus dem Volk’ versehen wird
(Diesen Opfergeist, diesen Frontgeist [...] maßgebend dafür, daß ich den Weg zu dem unbekannten
Gefreiten des Weltkrieges, zum Schöpfer des deutschen Nationalsozialismus fand).
Hitler/Führer wird außerdem häufig mit
der Redesituation kontextualisiert (mit den
Kookkurrenzpartnern Rede, hören, Ausführungen, sprechen, Satz). Ihn gesehen, bei Reden
und in Versammlungen in übervollen Sälen
gehört zu haben, sind gehäuft auftretende
Motive der Emotionalisierung:
„Die klaren Beispiele, die Hitler in seiner
Rede brachte, flößten mir Bewunderung ein;
Hitlers Ausführungen machten auf mich einen derartigen tiefen Eindruck .., dass ich
wieder neuen Glauben an die Auferstehung
des Deutschen Volkes bekam; Wer den Führer
einmal zu hören und zu sehen Gelegenheit
hatte, der ließ sich für ihn in Stücke reißen.“
Auf Begegnungen mit Hitler wird in den untersuchten Biogrammen als biografische Höhepunkte des emotionalen Erlebens referiert,
zum ersten Mal ist hier eine Leitformel, der
deontisch-emotionsgeladenes Potenzial eingeschrieben ist (Das Erlebnis, den Führer zum
ersten Mal zu sehen und zu hören, kann man nicht
in Worte kleiden).
Eine jüngst vorgelegte Studie, die die Frage
prüfte, welchen Einfluss Reden Hitlers auf
das Wahlverhalten der Bevölkerung hatten,
21 Ian Kershaw bestätigt, dass wir es zwar auch mit Propagandaeffekten zu tun haben, diese aber auf vorhandene korrespondierende Überzeugungen traf: „Die Propaganda war insbesondere dort wirkungsvoll, wo sie
sich auf bestehende Werte und Einstellungen stützte, anstatt ihnen entgegenzuarbeiten“. Kershaw verweist
auf das „bestehende Feld vorhandener Überzeugungen, Vorurteile und Phobien, das einen wichtigen Platz
in der deutschen politischen Kultur einnahm und in das der ‚Hitler-Mythos’ leicht eingepflanzt werden
konnte“ (Kershaw 1999, 17).
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Fallstudie „Emotion“
verdichtet sich in dem Befund: Es gibt keine
„consistent evidence of campaign effects on
voting behavior“ (Selb/Munzert 2018, 23).
Basierend auf ihren Auswertungen diverser
lokaler Wahlergebnisse, in Korrespondenz
mit lokalen Wahlreden Hitlers, haben die Autoren Zweifel „on the omnipotence of Nazi
propaganda and Hitler’s oratory in particular“ (ebd.). Vielmehr seien ökonomische und
politische Gründe ausschlaggebend gewesen: „mass unemployment and economic
despair [...], lack of support for democracy
among elites and the public [...], popular detachment from established parties and their
representatives“ (ebd.). Dieser Befund bestätigt die Sinnhaftigkeit der hier vorgenommenen Phasierung emotionaler/emotionalisierter Zustände. Die von Selb/Munzert (2018)
angeführte Erklärung bezieht sich nach der
hier vorgenommenen Einordnung, im Sinn
einer Emotionsfolge, auf die Motivphase der
Emotionsgeschichte: die äußeren Verhältnisse des verlorenen Kriegs, der wirtschaftlichen
Not, der Revolution. Sie hat insofern keinen
Bezug zu Hitler und zur NS-Propaganda.
Diese tut ihre Wirkung erst in der zweiten,
der Phase der Konsequenz: als die mit Begeisterung etc. kodierte Haltung zu Hitler und zur
NSDAP. In dieser Phase allerdings ist, wie wir
aus den Zeugnissen der NS-Affinen (die also
bereits eine Disposition zum NS haben) ersehen, die Wirkmacht Hitlers unübersehbar –
auf diejenigen also, die dem NS ohnehin nahestanden. In dieser Hinsicht müsste das
Ergebnis von Selb/Munzer (2018) womöglich präzisiert werden.
Wie wird das eigene, persönliche Verhältnis zu Hitler ausgedrückt? Die größte emotionale Nähe bezeichnet wohl die Formel unser/mein Führer, mit der Zugehörigkeit, Besitzanspruch und Bindung formuliert
werden:22
133
„dass es sich lohnt, für die Idee unseres großen Führers sein Leben herzugeben; Die herrliche Idee unseres Führers; Alles geschah aus
Liebe zu unserem Führer und für das Deutsche Volk und Vaterland.“
Es sind Identifikationsakte, mit denen die
Autor*innen hier ihr Hitler-Konzept sprachlich realisieren. Das Formulierungsmuster
Liebe zum Führer/zu Hitler bzw. geliebter Führer korrespondiert insofern mit dieser ausgedrückten emotionalisierten Relation unser/
mein Führer, als Liebe zum Führer gleichsam
das Motiv für die enge Bindung bezeichnet.
Große mit Liebe ausgedrückte emotionale
Nähe stellt gleichsam die Voraussetzung dar
für große mit mein/unser ausgedrückte emotionale Bindung (Die Sehnsucht nach einem
freien, starken Deutschland und die Liebe zu meinem Führer).
Erwecken von Glauben gehört zu den
Grundprinzipien des von den NS-Akteur*innen als Religion inszenierten NS, der eine
ebensolche religiöse Hingabe verlangte und,
wie in den Aussagen der hier untersuchten
Autor*innen ersichtlich, auch erhielt. Glauben
ist daher ein weiteres wesentliches Element
der NS-Deontik zur Bezeichnung eines pseudoreligiösen Gefühls, das auf Hitler als Emotionsempfänger referiert. Es wurde von
Hitler eingefordert, seiner Überzeugung entsprechend, dass nicht Wissende, sondern
Gläubige für eine Idee in den Tod zu gehen
bereit sind. Dominant ist die präpositionale
Akkusativ-Konstruktion Glaube/n an, dem
religiösen Ursprung der Wendung entsprechend. Der Glaubensinhalt, auf den am
häufigsten referiert wird, ist, der personenorientierten Ideologie entsprechend, Hitler, der in den entsprechenden Kontexten,
dem Seelenzustand des Glaubens entsprechend, emotional-deontisch sakralisiert
22 „Das Possessivum leistet eine Gegenstandsbestimmung dadurch, daß eine spezifische Relation zwischen
Sprecher bzw. Sprechergruppen (meiner, unserer), Adressaten bzw. Adressatengruppen (deiner/Ihrer, eurer/
Ihrer) und einem vorgängig verbalisierten oder sonst präsent gemachten Gegenstand (seiner, ihrer, seiner)
hergestellt wird“ (Zifonun et al. 1997, S. 40).
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II Fallstudien
„in unverbrüchlicher Treue und in unerschütterlichem Glauben; So will auch ich streiten
für meinen großen Führer in unverbrüchlicher Treue und in unerschütterlichem Glauben; Der Glaube an Hitler und seine Mission
ist es gewesen, was mich in allen schweren
Zeiten, die ich durchgemacht habe, nicht hat
verzweifeln lassen; Immer hat uns eins geleitet, der Glaube an Deutschland, der Glaube
an die Reinheit unseres Volkes und der Glaube an unseren Führer Adolf Hitler.“
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wird.23 Glaube an den/unseren Führer/(Adolf)
Hitler kommt wiederholt in den bedeutungsverstärkenden Konstruktionen fanatischer/
unerschütterlicher Glaube vor sowie in ebensolchen und-Reihen:
Die Erreichung des politischen Ziels bezeichnet damit einen Sachverhalt, der auch auf die
Erzählenden selbst verweist. Der von Hitlers
Ernennung zum Reichskanzler ausgelöste
enthusiasmierte Zustand (Reichskanzler Adolf
Hitler! [...] Stunden höchsten inneren Glücks [...]
dieses freudige Glück) hat einen weiteren Referenzbereich, nämlich den der erzählenden
Person selbst. Damit ist der Übergang zur
Evaluierungsphase geschaffen, die durch die
gefühlsbetonte Darstellung von Akten der
Selbstreferenz gekennzeichnet ist.
Evaluierungsphase: Positiv emotionalisierte
Selbstentmündigung kongruiert mit unerschütterlicher Glaube und unbedingte Treue.
Ausdrücke wie Hingabe, Bann, mitgerissen etc.
bezeichnen insofern die Folge und bilden
quasi eine Ursache-Wirkung-Hierarchie von
Gefühlen und diese bezeichnenden Ausdrücken:
„Das grenzenlose Vertrauen zu unserm Führer wuchs zu einer Begeisterung, die zur letzten Hingabe fähig machte; Ich las das Buch
des Führers und jeder Gedanke in dem Buch
zog mich mehr und mehr in den Bann der
Persönlichkeit des Verfassers; Diese Begegnung war uns mehr als der heiligste Eid, ich
war derart mitgerissen.“
In der Logik dieses konsekutiven Gefühlsmanagements liegt dann auch der gehäufte Gebrauch des selbstreferentiellen stolz/Stolz.
Musterhaft ist die Verwendung in der Hinsicht, dass der Ausdruck stets eine persönliche
positiv bewertete Beziehung zur NSDAP, ihrer
Entwicklung, der Erreichung bestimmter Ziele ausdrückt, in deren Kontext sich der Autor/
die Autorin mit der Herausstellung einer persönlichen Leistung stellt (mit Referenz auf die
erste Person Singular oder Plural):
„stolz, dass ich dabei sein durfte/mithelfen
konnte/kein Opfer umsonst war; stolz mitgekämpft / mitgeholfen zu haben/das Unsrige
beizutragen/das Abzeichen zu tragen/das
Parteiabzeichen tragen zu dürfen/zur Gefolgschaft zählen zu dürfen/den Grundstein
mitgelegt zu haben.“
4. Ergebnisse und Diskussion
Wenn generell „politikgeschichtliche Rahmungen […] den Wandel des Emotionsverständnisses [...] erhellen“ (Gammerl 2011,
200) können und damit ein Stück – sprachlich
manifeste – Emotionsgeschichte repräsentieren, dann gilt dies insbesondere für ein Regime, das wie der NS programmatisch auf
23 „Die sprachliche Überhöhung des Politischen durch eine sakral geprägte Ausdrucksweise kann dem Prinzip
‚Glauben statt Wissen’ dienen und damit letztlich einem Appell, der durch transzendentale Kategorien legitimiert bzw. begründet wird. Dies schlägt sich lexikalisch in einem inflationären Gebrauch religiöser Vokabeln
und Ausdrücke nieder“ (Braun 2007, 256). Wir sprechen davon, dass sich die „Konstruierung des Nazismus
als Religionsersatz […] in dem Konzept Glaube, im nazistischen Selbstverständnis vom Nationalsozialismus
als Glaubensbewegung, der quasi-religiöse (blinde) Hingabe und (fanatische) Leidenschaft erfordert“ (Kämper
2009, 343f.) verdichtet. Auf die hier wiederholt formulierte These, dass NS-Propaganda erfolgreich war, weil
sie auf bereits Disponierte traf, sei an dieser Stelle nochmals verwiesen: Die Autor*innen beschreiben emotionale Zustände der Jahre ab ca. 1920 und zumindest in der Retrospektive war die Universalie der nationalsozialistischen Deontologie bereits präsent, lange bevor die NS-Propaganda ihre Wirkung entfaltet hat.
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Fallstudie „Emotion“
Gefühl(serzeugung) beruht.24 Emotionsgeschichtlich entspricht dies der Phase, die von
einer Trennung zwischen individuellen und
kollektiven Gefühlen gekennzeichnet wird.25
Wir können auf der Basis der vorgestellten
Auswertung folgenden Befund formulieren:
1. Das Amalgam eines kollektiven emotional
bzw. emotional-deontisch aufgeladenen Zustands ist ein historisches soziales Phänomen,
dessen linguistischer Ausdruck ein sprachgeschichtlicher Gegenstand ist. Sie stehen in dem
zeitgeschichtlichen Kontext des verlorenen
Krieges und des Versailler Vertrags, auf die sich
die entsprechenden Kodierungen negativer
Gefühle beziehen, sowie der Entstehung der
NSDAP und dem Aufkommen Hitlers, die mit
positiven Gefühlslagen kontextualisiert werden. Die emotionalisierten Zustände bestehen
also aus einem ereignisbezogenen Komplex
negativer und positiver Gefühle. Sie stellen
eine Emotionsfolge dar, denn sie stehen in einem, nicht zuletzt die Intensität beeinflussenden, Ursache-Wirkung-Verhältnis zueinander:
Ohne die extrem negativen Emotionen bzgl.
des Ausgangs des Kriegs, der Revolution und
des Verlaufs der Weimarer Republik ist das
Ausmaß positiver Gefühle im Sinn von Begeisterung bzgl. NSDAP und Hitler sowie die emotionale Selbstzuschreibung stolz/Stolz nicht zu
denken. Vorgestellt als Verlauf einer Emotionsgeschichte muss daher an den thematischen
135
Beginn der Analyse das Kriegsende und seine
Folgen mit Revolution und Versailler Vertrag
gestellt werden.
2. Insofern Gefühle und ihre Kodierungen
Erscheinungsformen von Mentalität, also von
langfristigen kultur- und sozialgeschichtlichen Prägungen und Prozessen sind,26 haben
wir es mit konventionellen Ausdrucksformen
bzw. Manifestationen zu tun, mit „Standardfällen des Erlebens“.27 Die spezifischen Kontexte aber bewirken spezifische Frequenzphänomene und rufen spezifische sprachliche
Muster hervor, die es zu beschreiben und
darzustellen gilt. Insofern lässt sich an dieser
Stelle einerseits dieses exemplarisch dargestellte Phänomen verallgemeinern und es
lassen sich Anschlüsse herstellen: Da die analysierten Berichte krisenhafte Situationen betreffen, lässt sich z. B. nach dem Zusammenhang von Emotion und Sprache in anderen
Krisensituationen fragen. Was außerdem einen Vergleich ermöglicht, ist die Emotionalisierung der Sprache der heutigen politischen
Rechten in ihren diversen Ausprägungen
(von populistisch bis rechtsradikal). Datengrundlage wären hier Chats in den sozialen
Medien, die zum großen Teil den gleichen
Status von Egodokumenten haben. Auffallend ist das geringe Spektrum an Ausdrucksvarianten und ihre entsprechend hohe Frequenz (s.o. den Gebrauch des Leitworts Be-
24 Allerdings: Den Gedanken, dass z. B. auch liberale Demokratien, besonders hinsichtlich ihres Gerechtigkeitsanspruchs, Emotionen, insbesondere der Liebe, bedürfen, entwickelt Martha Nussbaum in ihrer Studie (2013).
25 „Die Verschiedenheit zwischenmenschlicher Kontakte wurde […] immer wichtiger und zugleich immer mehr
zum Problem. Diese Entwicklung schlug sich in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts in zwei Tendenzen
nieder. Zum einen gewann die interpersonale Kommunikation noch weiter an Bedeutung und zum anderen
wurde der Begriff des Sozialen relevant. .. man trennte zwischen den ‚auf das persönliche Leben’ bezogenen
Gefühlen, nämlich den ‚Ich-Gefühlen, z. B. das Minderwertigkeitsgefühl’ und den ‚sozialen, d. h. die Gemeinschaft mit anderen tragendenden’ Gefühlen“ (Gammerl 2011, 195).
26 „Kulturelles Wissen und Regeln lassen sich über die Analyse emotionaler Kodierungen erschließen: Semiotisch betrachtet, stellen Emotionen einen eigenständigen Kode dar und sind zugleich kulturell kodiert. Diese
Kodierungen repräsentieren das gemeinsame kulturelle Wissen über Emotionen, sie formen und kontrollieren
Wahrnehmung und Ausdruck von Emotionen und prägen das Wissen über die emotionsauslösenden Situationen. Ein Medium der Kodierung ist die Sprache. Ein Sprecher kann seine Emotionen und die Emotionen
anderer sprachlich sowohl bezeichnen als auch ausdrücken bzw. präsentieren. Für beide Arten der Bezugnahme
auf Emotionen stehen verschiedene konventionalisierte sprachliche Mittel zur Verfügung“ (Winko 2003, 109).
27 „Sind schon Emotionen selbst weitgehend sozial geprägt, so steht der soziale Charakter der Kommunikation
von Emotionen ganz außer Frage, wenn zur Manifestation konventionalisierte, sprachlich-kommunikative
Mittel der verschiedensten Art benutzt werden und wenn die Prozessierung von Emotionen mit Hilfe regelhafter Muster und Verfahren geschieht, die zur Behandlung sozialer Standardfälle des Erlebens ausgebildet
wurden“ (Fiehler 1990, 4).
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136
II Fallstudien
geisterung). Auch hier besteht eine Anschlussmöglichkeit zu heutigen politischen
Diskursen. Interessant wäre auch, solche
Textsammlungen mit anderen Egodokumenten zu vergleichen, die nicht im politischen
Kontext stehen. So könnte kontrastierend
noch deutlicher geprüft werden, ob beispielsweise die Frequenz des expressiven und des
emotional-deontischen Wortschatzes eine Besonderheit der hier untersuchten Texte ist.
Unabhängig vom thematischen Kontext, in
dem Gefühlsausdrücke stehen, können wir
sagen, dass die lexikalischen Ausdrücke positive und negative Gefühle und solche der
Sympathie und der Antipathie repräsentieren. In der hier betrachteten Textsammlung
kommen solche Ausdrücke häufig vor, vor
allem jedoch ist die Intensität, die jeweils in
der Semantik der Ausdrücke bezeichnet ist,
sowie das bezeichnete Emotionsspektrum
(von Begeisterung bis Hass) auffällig. Die Musterhaftigkeit entsprechend erwartbarer gefühlsbezeichnender Ausdrücke (Begeisterung,
Herz, Freude) zeigt, dass ein Gefühlsausdruck
darüber hinaus ein kommunikativ konstitutives Moment hat: Wenn viele ihre Seelenlage
mit Begeisterung bezeichnen, dann nicht zuletzt deshalb, weil dieser Ausdruck kommunikativ erlebt wurde.
3. Die NS-Propaganda hat Emotionsregeln
geschaffen. Am Beispiel der hochfrequenten
emotional bzw. deontisch-emotional markierten Ausdrücke lässt sich nachweisen,
dass der Ausdruck von Haltung propagandistisch bzw. programmatisch vermittelter
Norm entsprach. Die Abel-Berichte machen
deutlich, dass der NS sich nicht zuletzt aufgrund einer durch hochemotionale Zustände
generierten Zustimmung bzw. Ablehnung
etabliert hat.
Die vorgestellte Untersuchung kann als
Pilotstudie gelten, die exemplarisch zeigt,
dass der Ausdruck von Gefühlen ein zentraler Faktor der Etablierung der NSDAP ist, der
sprachlich in spezifischen Mustern repräsentiert ist.
Mit diesem Ansatz wird linguistisch nachgewiesen, dass die Jahre der „Bewegungsphase“ in höchstem Maß von sprachlich ausgedrückter und kommunizierter Emotionalisierung geprägt sind. Aus dieser konstitutiven Funktion von Gefühl als Macht verschaffendem und stabilisierendem Faktor leitet
sich die sprachgeschichtliche und kulturlinguistische Bedeutung von Gefühlskodierungen und -kommunikation in der „Bewegungsphase“ der NSDAP sowie in den Jahren
1933 bis 1945 ab.
Auf größerer Datenbasis zu untersuchen
ist:
• die Position der Intentionalität, der kalkulierten emotionsevozierenden Strategie
seitens des NS-Apparats, die Emotion und
Deontik in ein politisches Regelwerk einfügt;
• Emotion und Deontik als ein gesellschaftlicher Kommunikationsgegenstand, der
auf spezifische Weise interaktiv geprägt
wird;
• die Macht destabilisierende Wirkung von
Emotionswandel im Kriegsverlauf;
• dies im Vergleich mit anderen Texten, um
empirisch das Besondere an der vorliegenden Textsammlung auch in quantitativer
Hinsicht zu dokumentieren.
Zum Weiterlesen
Die Studie von Düring (2013) erschließt die Möglichkeit, den Zusammenhang zwischen Emotionalität und
Deontik (hier insbesondere bzgl. Pflicht und Gehorsam) exemplarisch am Beispiel desjenigen Handlungsmusters der NS-Zeit zu überprüfen, das als das zentrale Element nazistischer Ideologie zu bezeichnen ist.
Sprachliche Emotionalität ist im Beitrag von Fiehler (1992) Gegenstand im Kontext interaktiver Argumentationshandlungen. Emotionalität wird in diesem Zusammenhang als Argumentationsstil beschrieben und
verweist insofern auf den vorliegenden Beitrag, als auch hier Emotionalität in Begründungszusammenhängen beschrieben wird.
Im Beitrag von Kämper (2017) wird dargestellt, dass die Unterscheidung nach Akteuren eine Voraussetzung
ist, um qualitative Aussagen im Zusammenhang mit diskursanalytischen Fragestellungen treffen zu können.
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Fallstudie „Emotion“
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II Fallstudien
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140
8. Wirksamkeit sprachlicher Förderung überprüfen:
Erfassen schriftsprachlicher Fähigkeiten von Schülerinnen
und Schülern auf Satzebene
Das Kapitel stellt eine Fallstudie aus dem Bereich der Sprachdidaktik dar. Diese germanistische Teildisziplin beschäftigt sich mit Fragen des Erwerbs und der Vermittlung sprachlicher Fähigkeiten. Am Beispiel einer Studie zu Satzbildungsfähigkeiten von Schüler*innen
werden Aufbau und Probleme von Interventionsstudien erläutert, mit denen die Wirksamkeit bestimmter didaktischer Zugänge überprüft wird. Das Kapitel skizziert zunächst
die Entwicklung des Untersuchungsdesigns, erläutert den Entwurf und die Überprüfung
eines Messinstruments (Test) und zeigt anhand einer Beispielhypothese, wie Forschungshypothesen formuliert und statistisch überprüft werden. Abschließend wird der Umgang
mit dem für die Untersuchung erhobenen Schülertextkorpus reflektiert und werden methodische Schwierigkeiten, z. B. beim Umgang mit Lernertexten, diskutiert.
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Sandra Schwinning, Miriam Morek
1. Empirische Schreibdidaktik oder
Wie Schüler*innen in ihren Texten
formulieren
Ein Großteil der linguistischen Forschung
zielt darauf, sprachliche Ist-Zustände unter
systematischen Gesichtspunkten zu beschreiben (z. B. ‚Welche Satzstellung ist im Deutschen typisch?’, ‚Wie häufig werden in
Whats-App-Chats Interjektionen verwendet?’). Die germanistische Sprachdidaktik als
eine wichtige Bezugsdisziplin der Linguistik
interessiert sich dagegen immer auch für Veränderungs- und Optimierungsprozesse im
Bereich von Sprache und Sprachgebrauch
von Individuen: Über welche sprachlichkommunikativen Fähigkeiten verfügen
Schüler*innen (z. B. einer bestimmten Jahrgangsstufe) schon, über welche noch nicht?
Und wie können sie dabei unterstützt werden, ihr Repertoire an Ausdrucksressourcen
zu erweitern? Diese Fragen zur Diagnostik
und Förderung sprachlicher Fähigkeiten
spielen zum Beispiel im Lehramtsstudium
für das Fach Deutsch eine zentrale Rolle.
1
Aber woher weiß man, wie bestimmte sprachliche Fähigkeiten von Schüler*innen am besten gefördert werden können? Um Antworten
auf diese Frage zu finden, benötigt man empirische, sprachdidaktische Studien. Diese
Studien untersuchen zum Beispiel, unter welchen Bedingungen sich sprachliche Leistungen von Schüler*innen über die Zeit verändern, sodass man erfolgreiches Lernen
annehmen kann. Dazu muss man zum einen
genau wissen, welchen Teilbereich sprachlicher Fähigkeiten man überhaupt in den Blick
nehmen möchte (z. B. Rechtschreibfähigkeiten? Syntaktische Fähigkeiten? Wortschatz?
Textkompetenz?). Zum anderen gilt es, ein
forschungsmethodisches Design zu wählen,
mit dem Veränderungsprozesse in den entsprechenden Leistungen bei Schüler*innen
beobachtet werden können. Wenn es darum
geht, die Wirksamkeit eines bestimmten didaktischen Ansatzes zu überprüfen, bieten
sich klassischerweise sog. Interventionsstudien1 an: Dabei erhält eine Untersuchungsgruppe eine bestimmte „Intervention“ (z. B. bestimmte Übungsaufgaben und/oder eine
bestimmte Art von Unterricht), während eine
Einen guten Einstieg in die Interventionsforschung bietet zum Überblick Leutner (2013) oder in Bezug auf
empirische sprachdidaktische Fragestellungen Benz (2018).
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
141
Abb. 1: Schülertext der sechsten Jahrgangsstufe eines Gymnasiums im Ruhrgebiet
Kontrollgruppe keine besondere oder eine
andere Art der Förderung erhält. Mit Hilfe
eines Prätests (= vor der Intervention) und
eines Posttests (= nach der Intervention)
schaut man, welche Gruppe einen höheren
Leistungszuwachs zu verzeichnen hat – oder
ob sich zum Beispiel gar keine signifikanten
Unterschiede zwischen den verschiedenen
Bedingungen (mit/ohne Intervention) zeigen.
Der vorliegende Beitrag erläutert am Beispiel einer Fallstudie, wie solche Interventionsstudien von der Entwicklung der Fragestellung bis zur Berechnung statistischer
Werte und deren Interpretation aussehen
können. Dazu greifen wir den Bereich der
Förderung syntaktischer Fähigkeiten bei der
schriftlichen Textproduktion von Fünftklässlern am Gymnasium heraus, der in Schwinning (2018) im Rahmen einer Interventionsstudie untersucht wurde.
Betrachten wir dazu zunächst das Ergebnis
einer Klassenarbeit, die im Rahmen des
Deutschunterrichts einer sechsten Jahrgangsstufe eines Gymnasiums im Ruhrgebiet entstand (Abbildung 1).
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Der Schülertext entstand im Zuge einer
Schreibaufgabe, in der die Aussage eines Zeugen zu einem Banküberfall präsentiert wurde. Verfasst werden sollte ein Polizeibericht.
Die Aussage eines Zeugen war als umfangreiches Zitat schriftlich, jedoch konzeptionell
mündlich (Koch und Oesterreicher 1985) dargeboten und umfasste 171 Wörter. Der Impuls – die Schreibaufgabe – begann wie folgt:
„Ja, das war’n Ding! Zwei maskierte Gangster waren das! 2,5 Millionen im Rucksack. Das
ist für unsereins ´ne Menge Geld. Geiseln? Ja,
die gab’s auch. Der Bankier Schneider aus der
Liliengasse und die Kassiererin Renate, die ist
mit meiner Frau Ursula befreundet, die trinken immer Kaffee zusammen […].“
Unter Gesichtspunkten der Textproduktion lassen sich zunächst und sehr allgemein
drei Ebenen von Herausforderungen für
Schüler*innen ausmachen (vgl. Quasthoff
und Domenech 2016):
• Es müssen aus der Zeugenaussage die für
einen Polizeibericht relevanten Informationen extrahiert und in eine schlüssige (z. B.
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142
II Fallstudien
chronologische) Reihenfolge gebracht werden (Kompetenzdimension ‚Vertextung’).
• Das zu Berichtende muss für den spezifischen Adressaten (hier z. B. das Kommissariat) kommunikativ eingebettet und auf
dessen Wissensvoraussetzungen und -bedarfe zugeschnitten werden (Kompetenzdimension ‚Kontextualisierung’), z. B. am
Anfang und Ende des Textes.
• Es müssen sprachliche Formen gewählt
werden, um den Bericht für die*den
antizipierte*n Leser*in nachvollziehbar zu
machen und ihn deutlich als Exemplar der
Textsorte ‚Polizeibericht’ kenntlich zu machen; dazu gehören zum Beispiel temporale
Konnektoren, die die Reihenfolge des Geschehens wiedergeben, sowie der Gebrauch
komplexer Nominalphrasen, die präzise
Referenzen bei größtmöglicher Kürze ermöglichen (denkbar wäre z. B.: ‚Beim Öffnen des grünen, stählernen Schrankes….’)
(Kompetenzdimension ‚Markierung’).
Auf Ebene grundsätzlicherer Voraussetzungen für das Verfassen von Texten muss flüssig, mit lesbarem Schriftbild sowie orthographisch und grammatisch möglichst korrekt
geschrieben werden.
Betrachtet man den exemplarischen Schülertext nun mit diagnostischer Brille, so zeigt
sich z. B., dass
• die Handschrift lesbar ist und der Text vermutlich flüssig geschrieben wurde,
• der Text eine geringe Anzahl von Rechtschreibfehlern enthält, die sich im Bereich
der Eigennamen- und Fremdwortschreibung konzentrieren (*Ulmenalle, *Gängster,
*maskirte),
• der Text zwar durch eine Überschrift kontextualisiert wird, aber ansonsten ‚mit der
Tür ins Haus fällt’ (Beim Überfall gab es Geiseln.), weil zeitliche und räumliche Verortung des Überfalls erst anschließend erfolgen (z. B. Es geschah am 26.05.2011.),
• der Verfasser (in diesem Fall ein männlicher
Schüler) eine Vertextung wählt, die vom
Resultat ausgeht (‚Opfer’, ‚Täter’, ‚Beute’),
bevor der Ablauf der Tat geschildert wird,
• der Verfasser mehrmals Überarbeitungen
(sog. Revisionen) an seinem Text vornimmt,
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die wir an entsprechenden Spuren (Durchstreichungen, Einfügungen) erkennen
können (z. B. lexikalische Ersetzungen wie
Männer zu Gängster).
Daneben lassen sich auch im Bereich der Syntax einige Beobachtungen machen; sie sollen
für den vorliegenden Beitrag im Vordergrund
stehen. Man erkennt, dass
• der Schüler in seinem Text ausschließlich
einfache Sätze (d. h. keine Satzreihen oder
Satzgefüge) verwendet,
• er an einer Stelle – in Abweichung von
schriftsprachlichen Normen – eine Koordinationsellipse nutzt, die sich über eine per
Satzschlusspunkt gekennzeichnete Satzgrenze hinweg erstreckt (Und sind abgehauen.),
• an einer Textstelle eine temporale Textprozedur im Vorfeld (Am Abend zuvor…) zu
finden ist, mit der der Schreiber die Chronologie der Ereignisse in den Vordergrund
rückt.
Wie die temporale Textprozedur (Am Abend
zuvor) grammatisch gestaltet wurde, ist, wenn
man sich speziell für die syntaktischen Fähigkeiten von Schüler*innen beim Texteschreiben interessiert, besonders bemerkenswert:
Sie lässt erkennen, dass der Textverfasser Topikalisierung als Mittel der Akzentuierung
einsetzt. Anstatt der Grundwortstellung im
Deutschen (SVO) gemäß zu formulieren (vgl.
Beispiel 1), lenkt der Verfasser die Aufmerksamkeit der Leser*innen auf das Temporaladverbial, indem er es in das Vorfeld des Satzes,
also vor das finite Verb, rückt.
Beispiel 1
Sie haben sich am Abend zuvor einschließen
lassen.
Was unserem Schreiber an dieser Stelle zumindest punktuell schon gelingt, ist für viele
schreibschwache Schüler*innen zu Beginn
der Sekundarstufe noch eine große Schwierigkeit. Aus Studien zu syntaktischen Fähigkeiten von Schüler*innen ist bekannt, dass
Schüler*innen zur sprachlichen Markierung
auf der Textoberfläche in frühen Phasen
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
der Textproduktionsentwicklung häufig auf
Verknüpfungen verzichten oder auf gleichförmige Anschlüsse (und, dann, und dann)
zurückgreifen und sich erst zum Beginn der
Sekundarstufe eine Varianz hinsichtlich der
syntaktischen Gestaltung und Konnektorenverwendung einstellt (vgl. u. a. Augst und
Faigel 1986; Augst et al. 2007; Bachmann 2002).
Solche Konnektoren sind unter Gesichtspunkten der Schreibentwicklung von Schüler*innen
besonders relevant, weil sie gewissermaßen
‚Scharniere’ zwischen den beiden Dimensionen „Vertextung“ und „Markierung“ ausmachen: Solche sprachlichen Formen markieren
inhaltliche Abfolge- und Aufbaustrukturen
innerhalb eines Textes. Daher ist danach zu
fragen, wie Schüler*innen beim Erwerb spezieller syntaktischer Strukturen unterstützt
werden können.
Im Folgenden wird ein Forschungsprojekt
und sein Untersuchungsdesign vorgestellt, in
dessen Rahmen der Effekt einer adaptierten
Fördermethode aus dem angloamerikanischen Sprachraum in Form einer Interventionsstudie untersucht wurde. Schüler*innen
der fünften Jahrgangsstufe des Gymnasiums
sollten systematisch üben, variabel syntaktisch-semantische Verknüpfungen zwischen
Propositionen am Beispiel von Einzelsatzpaaren herzustellen. Ein besonderes Augenmerk lag dabei auf der Förderung schreibschwacher Schüler*innen. Dabei musste die
Veränderung der Leistungen der Schüler*innen durch die sprachliche Förderung abgebildet werden können. Um den Erfolg der
Intervention zu überprüfen, wurden zu diesem Zweck Schülerfähigkeiten mit einem
Test erhoben und es wurden Schülertexte
computergestützt analysiert. Für die Messung der Leistungsveränderung wurden aus
der linguistischen Diskussion um die Messung syntaktischer Komplexität bekannte
Maße, wie z. B. T-Unit („minimal terminable
unit“, Hunt 1965, S. 37; Feilke 1996a), aufgearbeitet und auf die Möglichkeit geprüft, eine
Leistungsveränderung sichtbar zu machen.
Im Folgenden wird nun zunächst das Konstrukt erläutert und die Frage geklärt, wie der
Gegenstand der Untersuchung operationalisiert werden kann.
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143
2. Wirksame Schreibförderung
auf Satzebene – Adaption eines
angloamerikanischen Förderkonzeptes
Wie können Schüler*innen lernen, Sätze in
einem Text so zu verbinden, dass deren inhaltlicher Zusammenhang für Leser*innen
leicht nachvollziehbar ist? Wie können sie bei
der Textproduktion syntaktische Muster
funktional nutzen, sodass sie bestimmten Anforderungen, beispielsweise in Berichten an
Kürze und Präzision, Rechnung tragen?
Im anglophonen Sprachraum blickt das
Konzept Sentence Combining auf eine etwa
40-jährige Forschungstradition zurück. Im
Rahmen von Sentence-Combining Instruction
werden leistungsschwache Schüler*innen angeleitet, Einzelsätze zu komplexeren Gebilden zu kombinieren (vgl. Strong 1986; aktuell
Saddler 2012). In solchen Satzkombinationsprogrammen absolvieren die Schüler*innen
eine nach aufsteigender Schwierigkeit und
Komplexität aufgebaute Reihe von Übungen
wie etwa des Aufgabentyps Key Words placed
in Parantheses (vgl. Saddler 2012, S. 28). Dabei
müssen zwei oder mehrere unverbundene
Sätze, wie z. B. Beispiel 2, unter Angabe eines
‚Schlüsselworts’ (nämlich: eines Konnektors)
verbunden werden (z. B. zu Beispiel 3), sodass zwei Propositionen, die zuvor in zwei
Einzelsätzen repräsentiert waren, in einem
Satz verarbeitet werden.
Beispiel 2
Ich bleibe drinnen.
Es ist kalt und windig draußen. (weil)
(Saddler 2012, S. 30; Übersetzung S. Sch.)
Beispiel 3
Ich bleibe drinnen, weil es draußen kalt und
windig ist.
Warum könnten solche Satzkombinationsübungen Schüler*innen beim Verfassen von
Texten helfen? Einen Erklärungsansatz, warum ein solcher Zusammenhang plausibel
erscheint, und damit auch einen Theorierahmen bietet die Theory of Cognitive Load Reduction (vgl. Chandler und Sweller 1991). Dieser
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144
II Fallstudien
Theorie zufolge wird angenommen, dass
Routinen und Automatisierung das Arbeitsgedächtnis zugunsten anderer Verarbeitungsprozesse entlasten: Wenn sich Routinen
ausbilden, können freiwerdende Kapazitäten
des Arbeitsgedächtnisses für andere Verarbeitungsprozesse eingesetzt werden. Übertragen auf das Formulieren von Sätzen bedeutet dies, dass der Schreibprozess entlastet
wird, wenn das Formulieren von Sätzen in
zunehmendem Maße automatisiert vonstattengeht. Die durch ausgebildete Routinen frei
gewordenen Kapazitäten können dann wiederum z. B. für die inhaltliche Ausgestaltung
des Textes genutzt werden, was zur Verbesserung seiner Qualität beitragen kann. Flüssiges, variables Formulieren auf Satzebene ist
daher auch in Ergänzung zur Schreibflüssigkeit auf Wortebene zu sehen, wie sie u. a.
Sturm (2014) insbesondere hinsichtlich der
Silben, Wörter und Worteinheiten in den Fokus gerückt hat.
Bisher wurden im angloamerikanischen
Raum mehrere Studien durchgeführt, die die
Wirksamkeit eines solchen Programms zu
überprüfen versuchen. Insgesamt erscheinen
die bisherigen Befunde ermutigend: So wurde in Einzelstudien (in Form von Interventionsstudien, s. Abschnitt 1) festgestellt, dass
sich die Texte der in Satzkombinationsprogrammen trainierten Schüler*innen insgesamt verbessern (vgl. z. B. Saddler und Graham 2005; Kanellas, Carifio und Dagostino
1998), und zwar in unterschiedlichen Klassenstufen (Klassen 4-7) und in unterschiedlichen Gruppengrößen (Kleingruppentrainings, vgl. z. B. Saddler, Behforooz und Asaro
2008 u. a.; Trainings im Klassenverband, Kanellas, Carifio und Dagostino 1998). Neben
diesen Einzelstudien existieren auch sogenannte Metastudien, in denen die Ergebnisse
aus mehreren publizierten Einzelstudien in
eine Zusammenschau gebracht werden, die
eine Wirksamkeit von Satzkombinationstrainings bestätigen (vgl. z. B. Graham und Perin
2007).
Welches Forschungsdesiderat ergibt sich
nun? Zum einen gibt es für den deutschen
Sprachraum zwar den Satzkombinationsprogrammen – im weitesten Sinne – ähnliche
Übungsvorschläge und Fördermaterialien
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(vgl. Menzel 1998; Tophinke 2013; Topalovic
und Jost 2014), die stärker auf die Satzverbindungen (Konnektoren) abzielen, jedoch wurden diese bislang nicht systematisch empirisch zu ihrer Wirksamkeit überprüft. Zum
anderen lassen die oben zitierten Studien aus
dem angloamerikanischen Raum vor dem
Hintergrund der anhaltenden sprachdidaktischen Diskussion (vgl. z. B. Langlotz 2020)
bisher ein wichtiges Lernpotenzial von Satzkombinationsaufgaben außen vor, nämlich
eben diese logisch-semantische Beziehung
zwischen den Propositionen, die durch den
Konnektor, das angegebene „Schlüsselwort“,
deutlich wird, genauer zu betrachten.
Zur Veranschaulichung: Es kann, wie in Beispiel 2 – ohne Nennung des Schlüsselworts –,
dem Lesenden eines Textes überlassen bleiben, wie der Zusammenhang der Sätze zu verstehen ist. Die kausale Lesart wäre hier die
Standardlesart für den Rezipienten. Alternativ
wird der Konnektor explizit gesetzt wie in Beispiel 3. Der Konnektor übernimmt dann die
Markierung auf der sprachlichen Oberfläche
und enthält den entscheidenden Verbindungshinweis (Markierung, s. Abschnitt 1). Studien
zum Erwerb der syntaktischen Fähigkeiten
haben schon vor geraumer Zeit gezeigt, dass
Lernende, bevor sie bei der Gestaltung eines
Textes gezielt auf die Inferenz des Rezipienten
setzen können, also den Konnektor weglassen,
eine Phase des gesteigerten Konnektorengebrauchs durchlaufen (vgl. Augst und Faigel
1986; Feilke 1996b). Man könnte auch sagen:
Schreibende müssen zunächst lernen, auf welche primären Standardlesarten Rezipienten
zurückgreifen, damit sie dieses Wissen bei der
Textgestaltung präsupponieren und den Text
auf dieser Basis gestalten können.
Vor dem Hintergrund der Erkenntnisse,
die die hiesige schreibdidaktische Forschung
mittlerweile zur Bedeutung der mentalen Kohärenzbildung im Schreibprozess erlangt hat,
ist außerdem die logisch-semantische Seite
des Konnektors in den Übungsformen hochinteressant: Aktuelle Befunde zeigen anschaulich, wie wichtig es für Schüler*innen
ist, den inhaltlichen Aufbau ihres Textes kognitiv zu durchdringen und auch mit Hilfe
sprachlicher Hinweise deutlich machen zu
können (vgl. Becker-Mrotzek et al. 2014; Be-
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
Semantisches Feld
Junktionstechnik
Koordination
(durch Adverb oder koordinierende Konjunktion)
Subordination
(durch subordinierende
Konjunktion)
Integration
(durch Präposition)
kausal
denn
weil
wegen
Lisa schläft schon, denn sie war
müde.
Lisa schläft schon, weil sie müde
war.
Wegen ihrer (akuten) Müdigkeit
schläft Lisa schon.
daher2
da
Lisa war müde. Daher schläft sie
schon.
Lisa schläft schon, da sie müde war.
vorher
bevor
vor
Lisa ging ins Bett. Vorher putzte sie
sich die Zähne.
Bevor Lisa ins Bett ging, putzte sie
sich die Zähne.
Vor dem Zubettgehen putzte sich
Lisa die Zähne.
danach
nachdem
nach
Lisa putzte sich die Zähne. Danach
ging sie ins Bett.
Lisa ging ins Bett, nachdem sie sich
die Zähne geputzt hatte.
Nach dem Zähneputzen ging Lisa
ins Bett.
trotzdem
obwohl
trotz
Lisa hatte sich gut vorbereitet.
Trotzdem bestand sie die Prüfung
nicht.
Lisa bestand die Prüfung nicht,
obwohl sie sich gut vorbereitet
hatte.
Trotz ihrer guten Vorbereitung
bestand Lisa die Prüfung nicht.
konzessiv
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temporal
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145
Abb. 2: Gegenüberstellung der Junktionstechniken Koordination, Subordination und Integration in den
semantischen Feldern kausal, temporal und konzessiv
cker-Mrotzek et al. 2015) (vgl. den Anforderungsbereich „Markierung“, Abschnitt 1).
Darüber hinaus wurde in den bisherigen
Satzkombinationsstudien vor allem mit isolierten Einzelsätzen als Ausgangspunkt der
Übungen gearbeitet. Sprache in Funktion,
also z. B. von Textbeispielen ausgehend, stand
weniger im Fokus der Übungen. Über Sprache zu reflektieren und Ähnlich- und Gemeinsamkeiten verschiedener sprachlicher
Strukturen zu systematisieren und ihre Leistungen kontrastiv zu betrachten, steht ebenso
nicht explizit im Zentrum dieser Trainings. 2
Ausgehend von den vorgenannten Überlegungen zu den Kompetenzen, die im Rahmen
einer an Satzkombinationstrainings angelehnten Intervention erworben werden können, wurde ein didaktischer Ansatz entworfen, bei dem Satzverknüpfungen in
Kombination mit Konnektoren zum Gegen2
stand von Übungsaufgaben für Schüler*innen
gemacht werden. Als Ausgangspunkt dienten die semantischen Felder, in denen Konnektoren für Satzreihen (Koordination), Satzgefüge (Subordination) und Nominalphrasen
(Integration) parallel existieren: kausale, temporale und konzessive Sprachmittel (siehe
auch Langlotz 2014). Diese können wiederum
in den drei unterschiedlichen Satzverknüpfungstechniken Koordination, Subordination
und Integration vorkommen (vgl. Abbildung
2), wenn entsprechende syntaktische Transformationen vorgenommen werden, z. B. von
denn sie war müde zu wegen ihrer Müdigkeit.
Abbildung 2 stellt diese Sprachmittel einander systematisch mit Beispielsätzen gegenüber.
Ausgehend von diesen Überlegungen
wurde folgende dreistufige Intervention entwickelt:
Genau genommen ist der Adverbkonnektor daher dem konsekutiven und nicht dem kausalen Feld zuzuordnen. Beide haben allerdings gemein, einen Grund zu verknüpfen oder auf ihn zu verweisen. Zu didaktischen
Zwecken wird er daher hier dem kausalen Feld zugeordnet.
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II Fallstudien
3/13
Messzeitpunkte (MZP)
Interventionsgruppe
7/13
1/14
Regulärer
Deutschunterricht +
Intervention
Kontrollgruppe
Regulärer
Deutschunterricht
Satzkombinationstest
Schülertexterhebung
T1
t1
t2
T2
t3
↑
t4
T3
t5
t6
t7
↑
t8
t9
↑
Abb. 3: Schematische Übersicht des quasi-experimentellen Zweigruppenplans mit Prä-, Post- und FollowUp-Testung und begleitender Schülertextanalyse (in Anlehnung an Schwinning 2018, S. 161 und Pissarek
und Wild 2018, S. 216)
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Testinstrument: Fähigkeit zur syntaktischen und semantischen Verknüpfung von Sätzen
1. In einem ersten Schritt wurde den Schüler*innen ein präparierter Erzähltext präsentiert, der die Konnektoren und grammatischen Strukturen der Lerneinheit beinhaltete. Die Lernenden sollten thematisch
spezifische, durch Konnektoren ausgelöste
syntaktische Muster finden und sammeln.
Zum Beispiel sollten alle Wörter oder Wendungen gefunden werden, die eine zeitliche Sukzession oder Gründe oder Einräumungen deutlich machten (Sammeln/
Rezeption).
2. Die gefundenen Sätze wurden dann in einem Schema, einem ‚Wortspeicher’, systematisiert und die Wirkungen der Formulierungen reflektiert (Systematisierung).3
3. In einem dritten Schritt wurden den Lernenden Einzelsatzpaare präsentiert, die sie
jeweils kontrastiv mit allen zuvor systema3
4
5
tisierten Verknüpfungstechniken verbinden sollten (Produktion).4
Nachdem nun die Inhalte der Interventionen
näher erläutert wurden, wird im folgenden
Kapitel skizziert, in welches Untersuchungsdesign die Intervention eingebettet wurde,
und erläutert, welche methodischen Überlegungen angestellt wurden. Weiterführende
inhaltliche Überlegungen sind bei Schwinning
(2018, S. 128-152 und S. 176-184) dargestellt.
3. Entwurf eines
Untersuchungsdesigns
In Interventionsstudien ist die Wirksamkeit
das zentrale Kriterium (vgl. auch Benz 2018).5
Man folgt der Grundannahme, dass sich die
Zu den Problemen dieser Systematisierung siehe Schwinning (2018, S. 181 ff).
Der Dreischritt Rezeption – Systematisierung – Produktion folgt dem wortschatzdidaktischen Dreischritt, der
durch Kühn (2007) und Steinhoff (2009) diskutiert wurde.
Nach Kirkpatrick, D. und Kirkpatrick, J. (2012) können Maßnahmen, wie Interventionen, auf vier Ebenen
wirksam werden: Level 1 Reaction, Level 2 Learning, Level 3 Behavior und Level 4 Results. Level 1 bezieht sich
auf die Reaktion der Teilnehmenden auf die Maßnahme, auf Level 2 wird geklärt, inwiefern das Programm
dazu führt, dass sich Kenntnisse oder Fähigkeiten der Probanden verändern. Level 3 zielt auf das Verhalten
der Probanden ab und inwiefern eine Maßnahme Veränderungen des Verhaltens der Probanden auch in anderen Zusammenhängen auslöst. Level 4 bezieht sich auf beobachtbare Veränderungen in den Leistungen (vgl.
Kirkpatrick, D. und Kirkpatrick, J. 2012, S. 21 f.; für einen exemplarischen Transfer auf die Evaluation von
Lehrerfortbildungen siehe auch Benz 2018, S. 70), ganz konkret in Bezug auf das Konstrukt. Diese wird als
Wirkungsebene in der vorliegenden Intervention fokussiert.
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
abhängige Variable, im vorliegenden Fall die
Schülerleistungen, ausgelöst durch die unabhängige Variable, die Intervention, verändern wird. Mit anderen Worten: Unter dem
Einfluss der unabhängigen Variablen (UV)
wird sich die abhängige Variable (AV) so verändern, dass ein Unterschied sichtbar wird.
Dies wird mit Hilfe von Unterschieds- (vgl.
Beller 2008, S. 100) oder Veränderungshypothesen überprüft (vgl. Bortz und Döring 2006,
S. 451 ff.). Solche Hypothesen werden im Rahmen von Interventionsstudien üblicherweise
mit Hilfe von Zwei-Gruppen-Plänen untersucht, das heißt, es werden eine Experimental- und eine Kontrollgruppe eingerichtet,
wobei die Veränderung der Leistung in der
Experimentalgruppe erwartet wird und die
Leistung der Kontrollgruppe die Basis für den
Vergleich stellt (vgl. Bortz und Döring 2006,
S. 451 ff.).
Abbildung 3 veranschaulicht vorgreifend
das Untersuchungsdesign und den zeitlichen
Ablauf der hier als Fallstudie präsentierten
Untersuchung, bevor einzelne Komponenten
und methodische Grundlegungen erläutert
werden.
Die Einrichtung einer Kontrollgruppe dient
dazu, ein höheres Maß an (interner) Validität6 zu erreichen, also zu gewährleisten, dass
möglichst wenige Störquellen die Untersuchung beeinflussen. Wird nur eine Gruppe
untersucht, ist nicht auszuschließen, dass
man zwar Veränderungen in den sprachlichen Fähigkeiten der Schüler*innen vorfindet, aber nicht weiß, ob diese durch die Intervention oder z. B. durch Reifungs- und Entwicklungsprozesse zustande kamen. Zudem
6
7
147
ist gerade im Untersuchungsfeld Schule davon auszugehen, dass sich in einem Untersuchungszeitraum grundsätzlich irgendeine
Form von ‚Lernzuwachs’ abspielt. Durch die
Einrichtung einer Kontrollgruppe als Basis
des Vergleichs wird wahrscheinlicher, in einer Untersuchung tatsächlich den Einfluss
einer Intervention beobachten zu können.
Dabei ist natürlich besonders nachzuhalten
oder vorzugeben, wie die Kontrollgruppe die
Zeit verbringt, in der die Interventionsgruppe die Lerninhalte bearbeitet.7
Wichtig ist dafür auch, dass zu Beginn der
Studie zwischen den zu vergleichenden
Gruppen keine systematischen Unterschiede
bestehen, die einen Vergleich unmöglich machen (vgl. Bortz und Döring, 2006, S. 560),
z. B. Selektionseffekte zum Tragen kommen.
Diese belasten die Aussagekraft bzw. Gültigkeit (Validität) einer Untersuchung, zum Beispiel, wenn das Geschlechterverhältnis unausgewogen ist und einer Gruppe nur
weibliche, der anderen nur männliche
Proband*innen zugeordnet sind oder wenn
sich die Sprachkenntnisse bzw. Fachleistungen sowie die Motivation und das Verständnis der eigenen Leistungsfähigkeit (das fachliche Selbstkonzept) in einem Schulfach zu
sehr unterscheiden. Es muss also zunächst
kontrolliert werden, ob sich die zu untersuchenden Gruppen überhaupt hinsichtlich zu
bestimmender Leistungsmerkmale vergleichen lassen. In der vorliegenden Studie wurden beispielsweise Lesefähigkeiten (Lesegeschwindigkeit und -verständnis) mit Hilfe
des Lesegeschwindigkeits- und -verständnistests
für die Klassen 6-12 (vgl. Schneider, Schlag-
Zur Unterscheidung von interner und externer Validität siehe Bortz und Döring (2006, S. 32 f.).
In Frage kommen hier nur Inhalte, die sich nicht mit den Untersuchungsinhalten überschneiden. Es empfiehlt
sich, die Aktivitäten der Kontrollgruppe zu dokumentieren oder dokumentieren zu lassen.
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148
II Fallstudien
müller und Ennemoser 2007) und das fachliche Selbstkonzept8 kontrolliert.9
Anschließend werden die Proband*innen
im Idealfall zufällig einer Bedingung (Bedingung: Interventionsgruppe, Bedingung: Kontrollgruppe) zugewiesen. Nicht immer lässt
sich im Untersuchungsfeld eine solche Randomisierung allerdings umsetzen. So werden
in Untersuchungen u. a. auch natürliche
Gruppen verglichen, wie auch in der hier vorliegenden Studie: Hier wurden unterschiedliche Klassen den unterschiedlichen Bedingungen zugeordnet.10 Die Untersuchungsbedingungen sind somit nicht von äußeren
Einflüssen getrennt, wie z. B. im Labor; sie
werden daher als quasi-experimentell bezeichnet.
Steht die zu untersuchende Population
fest und sind die Untersuchungsbedingungen zugewiesen, stellt sich die Frage, welche
Untersuchungen zu welchen Zeitpunkten
durchgeführt werden sollten. Zu Beginn der
Untersuchung muss – neben der generellen
Vergleichbarkeit – geklärt werden, über welche Fähigkeiten die beiden natürlichen
Gruppen im Hinblick auf das zu untersuchende Konstrukt verfügen. Hierfür muss in
beiden Gruppen ein Messzeitpunkt vorgesehen werden, der vor der Intervention liegt
(Prätest, siehe Abbildung 3). Die Prätest-Ergebnisse dürfen zwischen den Gruppen
nicht zu stark differieren, da sonst mit Blick
auf den Gegenstand schon vor der Intervention so große Unterschiede bestehen, dass
ggf. mit untersuchungsverzerrenden Effekten gerechnet werden muss (vgl. Bortz und
Döring 2006, S. 560).11 Eine rechnerische Korrektur von solchen Unterschieden ist möglich, im vorliegenden Fall war sie jedoch
nicht nötig.
Direkt nach der Intervention liegt der
zweite Messzeitpunkt (Posttest), anhand dessen die unmittelbare Wirkung der Maßnahme
abgeschätzt werden soll. Um Aufschluss über
die langfristige Wirkung der Intervention
und damit das Behalten zu erlangen, wird bei
größeren Studien ein weiterer, dritter Messzeitpunkt eingeplant (Follow-Up-Test).12 Damit ergibt sich ein Zweigruppen-Querschnittsdesign mit drei Messzeitpunkten (s.
Abbildung 3).
Was an den geplanten Messzeitpunkten
erhoben wird, richtet sich nach dem Studiengegenstand und seiner Operationalisierung,
Das Selbstkonzept wurde durch drei Einschätzungen auf einer vierstufigen Skala (trifft zu – trifft eher zu – trifft
eher nicht zu – trifft nicht zu) operationalisiert:
Item 1: Im Fach Deutsch bekomme ich gute Noten.
Item 2: Im Fach Deutsch lerne ich schnell.
Item 3: Im Fach Deutsch bin ich ein hoffnungsloser Fall.
Das negativ gepolte Item (Item 3) ermöglicht die Überprüfung der Antworttendenzen: Antworten die
Proband*innen in Item 1 und 2 positiv, müssten sie in Item 3 negativ antworten, damit die Antworten als
konsistent gelten können.
9 In der vorliegenden Studie lagen die angesprochenen Daten zur Stichprobe im Rahmen der Erhebungen im
Projekt Ganz In. Mit Ganztag mehr Zukunft. bereits vor. Ganz In war ein gemeinsames Projekt der Universitäten
der Ruhrallianz, der Stiftung Mercator und des Ministeriums für Schule und Weiterbildung des Landes Nordrhein-Westfalen, in dem 30 ausgewählte Gymnasien auf ihrem Weg zur gebundenen Ganztagsschule begleitet
wurden. Das Projekt begann im Jahr 2009 und endete zum Ende des Jahres 2018. Eine Zusammenfassung der
ersten Ergebnisse findet sich bei Wendt und Bos (2015).
10 Vor der Durchführung von Interventionen an Schulen ist die Zustimmung der Einrichtung (Schulleitung bzw.
Schulkonferenz) und der Beteiligten bzw. Erziehungsberechtigten (im Fall Minderjähriger) einzuholen. Einzelheiten zur Durchführung von wissenschaftlichen Studien an Schulen regelt § 120 Abs. 4 SchulG und BASS
10-45 Nr. 2. Zum Zwecke des Datenschutzes sind die erhobenen Daten zu pseudonymisieren.
11 Z. B. können Regressionseffekte auftreten. Unter Regressionseffekten versteht man, dass bei großen Unterschieden „extreme Pretestwerte die Tendenz [haben], sich bei einer wiederholten Messung zur Mitte der Merkmalsverteilung hin zu verändern (Regression zur Mitte) bzw. – genauer – zur größten Dichte der Verteilung“ (Bortz
und Döring 2006, S. 554).
12 Das Einplanen eines dritten Messzeitpunkts hat zudem positive Auswirkungen auf die Reliabilität (vgl. Bortz
und Döring 2006, S. 554).
8
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
das heißt, es muss geklärt werden, welche
Daten erhoben werden sollen und wie sie erhoben werden sollen. Im vorliegenden Fall
sollten die syntaktischen Fähigkeiten einerseits, und die logisch-semantischen Fähigkeiten andererseits erhoben werden. Dazu wurden zwei unterschiedliche Zugänge gewählt:
In einem Test sollte der Umgang der
Schüler*innen mit den trainierten Konstruktionen gezielt abgefragt werden. Der Fokus
sollte auf speziell logisch-semantischen Aspekten des Konnektorengebrauchs liegen.
Der Test sollte zu drei Zeitpunkten eingesetzt
werden: vor der Intervention (Prätest), am
Ende der Intervention (Posttest) und nach
einigen Monaten (Follow-Up-Test), um die
Ausgangsleistung, die Veränderung und
langfristige Effekte sichtbar zu machen. Zusätzlich zu den drei oben angesprochenen
Messzeitpunkten (T1-T3, s. Abbildung 3)
wurden Schülertexte als sogenannte anfallende Stichprobe (convenience sample), in Form
von Klassenarbeiten, erhoben (t1-t9, s. Abbildung 3), um Aufschluss über die von den
Proband*innen in freier Textproduktion verwendeten syntaktischen Konstruktionen und
Konnektoren zu erhalten. Die geschriebenen
Texte der Proband*innen zu erfassen, ergänzt
die Ergebnisse des Tests: In freien Texten verwenden die Schülerinnen und Schüler nicht
zwangsläufig alle Satzverknüpfungstechniken, die Teil der Intervention waren. Wie zuvor deutlich wurde, ist das je nach Text und
auch je nach Entwicklungsstand des Individuums nicht immer notwendig. Im Folgenden wird zunächst das Messinstrument, der
Test, näher vorgestellt, bevor im Anschluss
auf die Schülertexterhebung und ihre Auswertung eingegangen wird.
149
3.1 Wirksamkeit sprachlicher Förderung mit
einem Test messen
Um zu prüfen, ob und inwiefern die Schüler*innen durch die Intervention hinzulernen, was
das Kombinieren von Sätzen durch Konnektoren und syntaktische Mittel der Verknüpfung
betrifft, wird ein ‚Messinstrument’ benötigt. Im
Bereich sprachlicher Fähigkeiten sind i. d. R.
standardisierte Tests13 zu bestimmten sprachlichen Bereichen solche Instrumente. Liegt ein
geeignetes Instrument für den interessierenden Fähigkeits- und Altersbereich bereits vor,
so lässt sich dies übernehmen. Oft müssen jedoch vorhandene Tests modifiziert oder neue
Tests entwickelt werden. So auch in der hier
exemplarisch besprochenen Studie: Es existiert
mit dem Sprachstandstest TOWL 4 (Test of
Written Language, 4th ed., Hammill und Larsen 2009) im angloamerikanischen Sprachraum ein langjährig erprobtes und empirisch
evaluiertes Instrument14 zur Überprüfung der
schriftsprachlichen Fähigkeiten. In einem Subtest des TOWL 4 werden auch explizit die Fähigkeiten zur Verknüpfung von Sätzen getestet, allerdings existiert keine deutschsprachige
Fassung bzw. Entsprechung.
Für den Test wurden zwei Aufgabenformate neu konstruiert: eine geschlossene Aufgabe im Multiple-Choice-Format und eine
Fließtextaufgabe. Für den Multiple-ChoiceTeil wurden 15 Items entworfen, die jeweils
aus zwei Einzelsätzen bestanden, die an einer
vorgegebenen, durch ein Sternchen () gekennzeichneten Stelle miteinander verbunden werden sollten (vgl. Schwinning 2018,
S. 169).
Sie hatte sich erst
gründlich die Zähne
geputzt. Sie ging
ins Bett.
 nachdem
 obwohl
 bevor
 während
Es wurden vier Alternativlösungen angeboten. Gängig ist, mindestens drei anzugeben.
13 Standardisierte Tests sind Instrumente, die nach einem festgelegten Ablauf- und Auswertungsschema eingesetzt werden und deren Güte (z. B. Reliabilität, s. u.) in Studien eingehend überprüft wurde.
14 Es liegen beispielsweise Normwerte vor, mit Hilfe derer die individuellen Leistungen eingeordnet und der
Lernstand im Vergleich zur Leistung anderer Gleichaltriger genauer bestimmt werden kann.
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150
II Fallstudien
Mit vieren wird die Ratewahrscheinlichkeit
weiter gesenkt (vgl. Bortz und Döring 2006,
S. 215).15
In einer weiteren Aufgabe wurde ein narrativer Text präsentiert, in dem die Konnektoren an 15 Stellen im Text manipuliert worden waren. In einem Wortspeicher am Ende
des Textes wurden Wörter zur Korrektur der
fehlerhaften Stellen dargeboten. Schülerinnen und Schüler waren gefordert, diese Stellen aufzufinden und sie unter Bezugnahme
auf den Wortspeicher zu korrigieren. Als Bedingung wurde formuliert, dass alle Wörter
aus dem Wortspeicher zur Korrektur im Text
verwendet werden sollten. In dieser Aufgabe
wurden 30 Items erfasst: pro fehlerhafte Textstelle je einmal das Auffinden (Rezeption)
und einmal die Korrektur (Produktion). War
ein*e Schüler*in nicht in der Lage, die fehlerhafte Stelle zu identifizieren, war es ihm oder
ihr nicht möglich, das zweite Item erfolgreich
zu lösen, nämlich die Korrektur vorzunehmen.
Der Test (Konnektoren ankreuzen, Fehler
finden) wurde zu allen drei Messzeitpunkten
auf Papier mit Stiften durchgeführt. Für die
Messzeitpunkte wurden verschiedene Testversionen erstellt, die sich in Reihenfolge der
Items unterscheiden, um verzerrende Effekte
(Urteilsfehler) zu vermeiden. Beispielsweise
erinnern sich Proband*innen besonders gut
an die ersten und letzten Items eines Tests
(Primacy-Recency-Effekt; vgl. Bortz und Döring 2006, S. 184). Da eine Testwiederholung
geplant war, der Test also zu allen drei Messzeitpunkten eingesetzt werden sollte16, konnte auf die Erstellung verschiedener Testversionen nicht verzichtet werden.17
Die Durchführung in den Klassen folgte
einer standardisierten Anleitung, um zu gewährleisten, dass alle Schüler*innen die gleiche Instruktion erhielten und keine Auswirkungen auf die Testleistung zu erwarten
waren, die in der Art und Durchführung der
Testeinweisung liegen. So werden Testfairness und Objektivität der wissenschaftlichen
Untersuchung gewährleistet.
Auch die Auswertung der Lösungen folgte
einer Anleitung, in der alle Lösungen und
ihre jeweilige Bewertung verzeichnet wurden. Die Ergebnisse der Aufgaben wurden im
Anschluss mit einem Statistikprogramm
(hier: SPSS, ein weiteres Programm ist z. B. R,
→ Kapitel 28 [Werkzeuge statistische Analyse] in diesem Band) erfasst und mit verschiedenen statistischen Methoden ausgewertet.
Bei der Dateneingabe wurden die Lösungen
der Aufgaben als Rohwerte erfasst, also die
jeweils erreichten Punkte in den Aufgabenteilen und die Gesamtpunktzahl. Zusätzlich
werden SchülerID, Geschlecht, Alter, Schule,
Klasse und Untersuchungsbedingung als
(unabhängige) Variablen erfasst, die als
Grundlage für die Unterscheidung bei den
statistischen Berechnungen dienen.
Stehen standardisierte Messinstrumente
zur Verfügung, kann der oder die Forschende
i. d. R. davon ausgehen, dass diese auch funktionieren und den wissenschaftlichen Standards entsprechen. Bei eigens konstruierten
Tests kann dies nicht vorausgesetzt werden.
Wie kann man sicher sein, dass der entwickelte Test auch ‚funktioniert’, sich also eignet,
um die unterschiedliche Ausprägung der
syntaktischen Fähigkeiten von Schüler*innen
im Schriftlichen zu erheben? Um dies sicherzustellen, werden üblicherweise eine sogenannte Itemanalyse und eine Überprüfung der
Reliabilität, also der Zuverlässigkeit des Testinstruments, durchgeführt.
3.1.1 Itemanalyse und Reliabilitätsbestimmung
Die Itemanalyse ist „zentrales Instrument
der Testkonstruktion und Testbewertung“
(Bortz und Döring 2006, S. 217). Sie gibt Aufschluss darüber, ob und wie gut die Testauf-
15 Zum Zusammenhang von Distraktorenanzahl (d. h. Anzahl angebotener Alternativlösungen) und Ratewahrscheinlichkeit siehe u. a. Büchter (2008).
16 Mit Übungseffekten ist bei einer Testwiederholung immer zu rechnen. Daher sind die Zeiträume zwischen
den Messzeitpunkten sorgfältig zu wählen. Im vorliegenden Fall lagen zwischen dem Prä- und Posttest etwa
12 Wochen, zwischen Post- und Follow-Up-Test sechs Monate.
17 In großen Studien werden Tests zuvor so pilotiert, dass verschiedene gleichwertige Testversionen parallel
nebeneinander existieren, die das gleiche Konstrukt messen.
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
gaben (Items) und auch der Test im Ganzen
geeignet sind, die Fähigkeiten der Probanden zu erfassen. Elemente der Itemanalyse
sind z. B.: 1. Prüfung der Normalverteilung,
2. Schwierigkeitsbestimmung, 3. Trennschärfe.
Zu einer Itemanalyse gehört zum Beispiel
die Betrachtung der Rohwerte der ermittelten
Testergebnisse. Alle Verteilungen streben
mit zunehmendem Stichprobenumfang zu
ei-ner Normalverteilung (zentrales Grenzwerttheorem; vgl. z. B. Beller 2008, S. 93;
Bortz und Döring 2006, S. 411). Das heißt, je
größer die untersuchte Population ist, desto
höher ist auch die Wahrscheinlichkeit, dass
die Daten einer Normalverteilung (der sog.
Gauß’schen Glockenkurve) folgen. In einer
Normalverteilung befinden sich die meisten
Daten symmetrisch angeordnet um den Mittelwert herum. Neben dem Mittelwert (M)
ist die Standardabweichung von Bedeutung.
Sie ist ein Maß für die Streuung (Varianz) der
Daten und beschreibt die „mittlere Abweichung vom Mittelwert“ (Oestreich und
Romberg 2009, S. 99). Im Wesentlichen lässt
sich mit Hilfe der Standardabweichung
(auch mit SD abgekürzt für standard deviation) erkennen, wie breit die Daten streuen.
65 Prozent der Daten liegen in einer Normalverteilung um den Mittelwert plus bzw. minus eine Standardabweichung (M ± 1 SD)
(vgl. ebd.). Mit einem geringen Stichprobenumfang, vielen Ausreißern vom Mittelwert
oder einer zunehmenden Schiefe und Stauchung bzw. Streckung (Kurtosis) der Verteilung wird die Wahrscheinlichkeit für eine
Normalverteilung geringer. Hinsichtlich der
Notwendigkeit auf Prüfung auf Normalverteilung besteht die verbreitete Annahme,
dass eine zunehmend große Stichprobe automatisch zu einer Normalverteilung strebt
und ab einer Stichprobengröße von 30 (vgl.
Meindl 2011, S. 137; Bortz und Döring 2006,
151
S. 218) oder 50 (vgl. Beller 2008, S. 131) von
einer Normalverteilung ausgegangen werden kann. Sind viele Ausreißer vorhanden
oder ist die Verteilung auffällig schief, steil
oder flach, sollte die Normalität der Verteilung auf Ebene der unabhängigen Variable
trotzdem überprüft werden,18 da einige statistische Verfahren, z. B. der T-Test, nur auf
Basis einer Normalverteilung ge-naue Ergebnisse liefern (vgl. Field 2009, S. 169).
Ein weiterer Bestandteil der Itemanalyse
ist die Bestimmung der Schwierigkeit der einzelnen Items. Sie wird für jedes Item, also für
jede Teilaufgabe, einzeln berechnet. Kann
das Item von allen Proband*innen erfolgreich gelöst werden, ist es zu leicht. Kann das
Item von nur sehr wenigen oder keinen
Probanden gelöst werden, wäre das Item zu
schwierig. Wenn ein Test einige schwierige
oder einige leicht zu lösende Items beinhaltet, ist dies i. d. R. kein Problem. Ein
Problem entsteht erst dann, wenn ein Test
ausschließlich (zu) leichte oder (zu) schwierige Aufgaben enthält, dann entstehen sogenannte Decken- bzw. Bodeneffekte. Leistungsveränderungen sind mit Hilfe eines so
strukturierten Messinstruments nicht oder
kaum noch messbar.
Der Satzverknüpfungstest, wie er für die
vorliegende Studie konstruiert wurde, war
für Interventions- und Kontrollgruppe (N =
51) vergleichsweise leicht zu lösen. Die Lösungswahrscheinlichkeit betrug 73 Prozent,
sodass mit Deckeneffekten gerechnet werden
musste, die die Leistungsstreuung im oberen
Testbereich blockieren. Da allerdings besonders leistungsschwache Schüler*innen im
Fokus der Untersuchung standen, wurde in
einem separaten Schritt die Lösungswahrscheinlichkeit speziell für diese Zielgruppe
(1. Quartil,19 d. h. die untersten 25 %) bestimmt. Auch hier lag die Lösungswahrscheinlichkeit immer noch bei 60 Prozent und
18 Eine statistische Prüfung auf Normalverteilung erfolgt je nach Größe der Stichprobe z. B. entweder durch den
Kolmogorov-Smirnov-Test oder den Shapiro-Wilk-Test (vgl. Field 2009, S. 184-185).
19 Bei der Bestimmung von Quartilen wird der Datensatz in vier gleiche Teile zerlegt: Das erste Quartil umfasst
die unteren 25 %, das zweite Quartil die unteren 50 %, aber ohne die untersten 25 % aus dem ersten Quartil.
Zum dritten Quartil gehören die oberen 50 %, aber ohne Berücksichtigung der oberen 25 % Prozent, die wiederum das vierte Quartil bilden. Zur anschaulichen Einführung siehe auch Oestreich und Romberg (2009,
S. 75-77).
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II Fallstudien
damit vergleichsweise hoch, jedoch für explorative Zwecke in einem akzeptablen Rahmen. Insgesamt – unter Bezugnahme weiterer zwei Vergleichsklassen einer weiteren
Schule und damit auf Basis einer größeren
Stichprobe (N = 97) – konnte festgestellt werden, dass die Aufgabenschwierigkeit in einem guten Rahmen lag. Über die Gesamtstichprobe (inkl. Vergleichsklassen) lag die
Lösungswahrscheinlichkeit bei 47 Prozent.
Die Aufgabenschwierigkeiten pro Item rangierten zwischen 0,28 bei der schwierigsten
Aufgabe und 1,0 bei einem Item, das alle
Schüler*innen lösen konnten.20
Ein weiterer wichtiger Kennwert bei der
Testkonstruktion ist die Trennschärfe, die Korrelation zwischen Itemwert und Gesamttestergebnis. In anderen Worten: Ein Trennschärfekoeffizient gibt an, „wie gut ein einzelnes
Ergebnis das Gesamtergebnis des Tests repräsentiert“ (Bortz und Döring 2006, S. 219). Ein
Item ist trennscharf, wenn leistungsstarke
Probanden ein Item mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig lösen und leistungsschwächere Probanden ein Item mit weniger hoher
Wahrscheinlichkeit erfolgreich bearbeiten.
Besonders anschaulich wird dies, wenn man
sich die umgekehrte Situation, also eine negative Trennschärfe, vorstellt. Ein solches
Item würde von leistungsschwächeren Probanden mit höherer Wahrscheinlichkeit korrekt gelöst als von leistungsstarken (vgl. Beller 2008, S. 53-54), und das ist nicht im Sinne
eines Messinstruments, da das einzelne Testitem dann keine gute Aussagekraft über die
Fähigkeiten des Probanden hat (Validität).21
Aufgabenschwierigkeit und Trennschärfe
hängen eng miteinander zusammen: „Hohe
Trennschärfen sind […] nur bei mittelschweren Aufgaben möglich“ (Beller 2008, S. 54;
zum genauen Zusammenhang vgl. Bortz und
Döring 2006, S. 220). Wenn man Trennschärfe
also als alleiniges Kriterium ansetzt, erhält
man einen Test mit ausschließlich mittelschweren Items, mit denen die Fähigkeiten
nicht differenziert genug erfasst werden können. Es ist daher ratsam, mit Hilfe beider
Kennzahlen, Aufgabenschwierigkeit und
Trennschärfe, zu entscheiden, welche Items
in einer Testversion verbleiben. Im vorliegenden Test waren drei Items in der MultipleChoice-Aufgabe nicht ausreichend trennscharf, in der Textaufgabe waren 15 Items mit
einem Trennschärfeindex von über 0,5 sehr
trennscharf (vgl. Schwinning 2018, S. 199).
Aufgabenschwierigkeit und Trennschärfeanalyse geben ein klareres Bild, wie schwer
oder leicht der Test und seine einzelnen Items
in etwa sind und mit welcher Vorhersagekraft
einzelne Items hinsichtlich des Gesamttestergebnisses ausgestattet sind. Aber mit welcher
Genauigkeit misst das Testinstrument? Die
Antwort auf diese Frage ergibt sich durch
eine Überprüfung der Reliabilität.22
Die Reliabilität umschreibt den „Grad der
Messgenauigkeit (Präzision) eines Instrumentes“ (Bortz und Döring 2006, S. 196). Im
Wesentlichen beruhen die Kennwerte zur Bestimmung der Reliabilität auf Korrelationen.
Durch Korrelationen wird geklärt, wie eng
zwei Werte miteinander zusammenhängen
(vgl. Beller 2008, S. 53). Ein verbreitetes Maß
im Zusammenhang mit der Reliabilität ist die
interne Konsistenz in Form von Cronbachs
Alpha. Dieser Kennwert beruht auf Testhalbierungen (vgl. Bortz und Döring 2006, S. 198;
Beller 2008, S. 56). Zur Berechnung wird der
Test in zwei Testteile zerlegt, die – sozusagen
als zwei hypothetische Testversionen – miteinander korreliert werden. Dann in zwei ent-
20 Alle Schüler*innen finden im Erzähltext beispielsweise die fehlerhafte Stelle in folgender Passage: Lisa hat
einen kleinen Goldhamster namens Freddy. Freddy ist eigentlich ein liebes Tier, *sondern er zwickt Lisa manchmal in
die Finger. Nicht alle Proband*innen, aber immerhin 78 Prozent waren auch in der Lage, diese Stelle korrekt
zu verbessern. Dahingegen sehr schwierig zu identifizieren, ist die fehlerhafte Verknüpfung in folgendem
Satz: *Wenn Freddy zu viel Dreck gemacht hat, muss Lisa den Käfig heute reinigen.
21 In anderen Zusammenhängen, z. B. bei der Entwicklung von Fragebögen, kann eine negative Trennschärfe
auch ein Indikator für ein absichtlich oder unabsichtlich negativ gepoltes, d. h. umgekehrt formuliertes, Item
sein. Weitere Informationen finden sich z. B. bei Field (2018, S. 823 f.).
22 Ein weiterer Aspekt der Testanalyse ist die Homogenität, also ob die einzelnen Items das gleiche Testkonstrukt
messen, die hier nicht weiter ausgeführt wird. Es sei auf Beller (2008) und Lienert und Raatz (1998) verwiesen.
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
sprechend anders zusammengesetzten Testteile und so fort, bis alle denkbaren
Testhalbierungen überprüft wurden. Je höher
die Korrelation der ‚Testversionen’, desto höher die Reliabilität und damit die Zuverlässigkeit des Messinstruments.23
Als Orientierungswert kann gelten, dass
eine Reliabilität in Form von Cronbachs Alpha
höher als 0,9 eine sehr gute Reliabilität
darstellt. Werte zwischen 0,8 und 0,9 gelten
als gut (vgl. Bortz und Döring 2008, S. 725).
Field (2009) gibt für Fähigkeitstests eine
Grenze von 0,7 an, ab der von einer guten
Reliabilität des Messinstruments gesprochen
werden kann (vgl. ebd., S. 709 f.). Für das
vorliegende Messinstrument betrug die
Reliabilität der Multiple-Choice-Aufgabe 0,7
und die für die Textaufgabe 0,9. Das
Messinstrument ist also gut genug, davon
auszugehen, dass seine (Un-)Genauigkeit
nicht zu einer eingeschränkten Aussagekraft
führt.
Zusammenfassend sei festgehalten: Ziel
der Itemanalyse und Reliabilitätsbestimmung ist es, die Qualität des Messinstruments zu überprüfen und gegebenenfalls
auch zu verbessern. Zu diesem Zweck ist
abzuwägen, gering trennscharfe, zu leichte
und zu schwere Items aus dem Test herauszunehmen. Dies gilt auch für Items, die die
Reliabilität des Tests herabsetzen.24
3.1.2 Statistische Hypothesenprüfung
Interventionsstudien gehen i. d. R. von einer
oder mehreren Hypothesen aus. Beispielsweise davon, dass die eingesetzte Intervention im
Vergleich zur Kontrollgruppe zu signifikant
höheren Lernzuwächsen in einem bestimmten
Bereich (hier: sprachlicher Fähigkeiten) führt.
Dazu muss eine entsprechende Hypothese
nicht nur formuliert, sondern ihre Geltung
muss auch statistisch überprüft werden. Man
muss also ein bestimmtes Berechnungsverfahren nutzen, um die Testwerte der Interventionsgruppe mit denen der Kontrollgruppe zu
vergleichen. Dabei ist vor allem auszuschließen, dass ein etwaiger Vorsprung einer Inter-
153
ventionsgruppe nur zufällig oder unsystematisch ausfällt (also nicht ‚statistisch signifikant’
ist) oder nur auf Basis besserer oder schlechterer durchschnittlicher Ausgangsleistungen
einer der Gruppen zustande kam.
Wissenschaftliche Hypothesen müssen zunächst einmal so formuliert sein, dass sie empirisch anhand der vorliegenden Daten überprüfbar sind (→ Kapitel 2 [Grundlagen] in
diesem Band). Man stellt eine Behauptung
auf, die überprüft werden soll. Ein übliches
Format ist ein Konditionalsatz in WennDann-Form aber auch indirekte Formate sind
möglich (vgl. Bortz und Döring 2006, S. 4),
z. B. Schüler*innen der Interventionsgruppe
schreiben in ihren Texten syntaktisch komplexere
Sätze als Schüler*innen der Kontrollgruppe
(Wenn Schüler*innen an der Intervention teilgenommen haben, dann schreiben sie syntaktisch
komplexere Sätze in ihren Texten).
Für die Überprüfung von Hypothesen gibt
es etablierte Verfahren (sog. inferenzstatistische Verfahren). Inferenzstatistik bezieht sich,
anders als die sogenannte deskriptive Statistik, nicht bloß auf Beschreibungen von Verteilungen von Werten – wie z. B. in Abschnitt
3.1.1 zu den Rohwerten skizziert –, sondern
auf Zusammenhänge und Verhältnisse mit
dem Ziel, Aussagen zu formulieren (vgl.
Bortz und Döring 2006, S. 32; Meindl 2011, S.
132). Welches inferenzstatistische Verfahren
unter mathematischen Gesichtspunkten angewandt werden kann, hängt von der formulierten Hypothese und den vorliegenden Daten ab. Darüber hinaus spielt es eine Rolle, ob
in den erhobenen Testwerten eine Normalverteilung vorliegt (siehe Abschnitt 3.1.1)
oder nicht, und davon, wie viele Messzeitpunkte vorliegen. Abbildung 4 stellt die jeweils zu treffenden Entscheidungen in Form
eines Flussdiagramms dar und differenziert
zwischen parametrischen Verfahren, die bei
normalverteilten Daten zum Einsatz kommen, und nicht-parametrischen Verfahren,
die auch bei nicht normalverteilten Daten
angewandt werden können. Zur groben Erläuterung der beiden Verfahren: Parametri-
23 Zu weiteren Möglichkeiten der Reliabilitätsprüfung siehe z. B. Kelle, Reith und Metje (2008).
24 Eine Statistik dieser Items gibt SPSS bei der Berechnung von Cronbachs Alpha für die Itemanalyse automatisch
mit aus (siehe Field 2009, S. 712 ff.).
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154
II Fallstudien
Normalverteilungstest
(Kolmogorov-Smirnov- oder Shapiro-Wilk-Test)
bei normalverteilten Daten
bei nicht normalverteilten Daten
Parametrische Verfahren
Nicht-parametrische Verfahren
→ beruhen auf einem Vergleich der Mittelwerte
→ beruhen auf Rangfolgen
Daten von unterschiedlichen Populationen liegen zu einem Zeitpunkt vor
T-Test bei unabhängigen Stichproben
Mann-Whitney-U-Test
MZP 1
Interventionsgruppe
Interventionsgruppe
Kontrollgruppe
Kontrollgruppe
Daten von einer Population liegen zu zwei Zeitpunkten (MZP 1, MZP 2) vor
T-Test bei abhängigen Stichproben
Wilcoxon signed rank-Test
MZP 1
MZP 1
MZP 2
Interventionsgruppe
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MZP 1
MZP 2
Interventionsgruppe
Abb. 4: Schematische Übersicht zu im Rahmen des Forschungsprojekts u. a. angewendeten statistischen
Tests (eigene Darstellung basierend auf Field 2009)
sche Verfahren legen für die Berechnung Mittelwerte zugrunde, die verglichen werden,
bei nicht-parametrischen Verfahren hingegen
werden die Daten in eine Rangfolge gebracht
und verglichen, ob die Rangfolgen in den zu
vergleichenden Stichproben sich ähneln oder
stark variieren. Der T-Test ist ein typisches,
häufig verwendetes statistisches Verfahren
für den Mittelwertvergleich, wenn normalverteilte Daten vorliegen. Der Mann-Whitney-Test könnte für die Hypothesenprüfung
angewendet werden, wenn keine Normalverteilung besteht.
Nun soll exemplarisch eine Forschungshypothese vorgestellt und in ihrer statistischen
Prüfung erläutert werden, nämlich folgende:
Die Schüler*innen der Interventionsgruppe
schneiden im Satzverknüpfungstest besser ab als
die Schüler*innen der Kontrollgruppe.
Hierbei handelt es sich um einen querschnittlichen Vergleich der Gruppen: Die
Leistungen zu den jeweiligen Messzeitpunkten werden zwischen den Gruppen vergli-
chen. Da eine Normalverteilung vorlag, wurde der T-Test für unabhängige Stichproben
für diesen Vergleich herangezogen. Im T-Test
für unabhängige Stichproben werden die
Mittelwerte und Standardabweichungen der
Stichproben verglichen.
Mit der oben formulierten Hypothese wurde die sogenannte Alternativhypothese (H1)
formuliert. Sie ist die Hypothese, die im Rahmen einer Studie untersucht bzw. erhärtet
werden soll, nämlich, dass es eine Wirkung
gibt, die sich in einem Unterschied niederschlägt (vgl. Beller 2008, S. 101). Getestet wird
statistisch gesehen gegen eine Nullhypothese
(H0), die besagt, dass die Untersuchungsbedingung (als unabhängige Variable) keinen
Einfluss auf die Teilnehmer*innen hat. Nach
dieser Nullhypothese würden die Mittelwerte in beiden Gruppen ähnlich sein (vgl. Field
2009, S. 365; zusammenfassend auch Meindl
2011, S. 47 ff.). Gibt es einen überzufälligen
Unterschied, indiziert der T-Test für die Nullhypothese einen signifikanten Unterschied25
25 Ist der Unterschied signifikant, wird im Anschluss die Effektgröße (Cohens d) berechnet und geklärt, wie groß
der Unterschied ausfällt (vgl. Field 2009. S. 376).
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
155
Tab. 1: Mittelwerte (M) und Standardabweichungen (SD) für den absoluten Punktezuwachs vom Prä- zu
Posttest in Interventionsgruppe (IG) und Kontrollgruppe (KG) (vgl. Schwinning 2018, S. 204)
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Bedingung
N
Prätest
IG
26
KG
25 (24)
26
Posttest
Diff_pre_post
M
SD
M
SD
M
SD
36,00
6,16
39,65
4,07
3,65
3,71
35,64
5,00
39,04
3,02
(3,92)
(5,26)
zwischen den beiden Gruppen. Die Nullhypothese wird abgelehnt und die Alternativhypothese bestätigt. In Interventionsstudien wird i. d. R. die Differenz in der Veränderung der Leistungen zu Prä- und Posttest
zugrunde gelegt („Netto- bzw. Treatmenteffekt“, vgl. Bortz und Döring 2006, S. 559-560),
die im Beispiel die Basis für den Hypothesentest bilden.26
Wie den Werten in Tabelle 1 zu entnehmen
ist, ist der Lernzuwachs (d. h. die Differenz
zwischen Prä- und Posttest) gemessen am
Mittelwert in beiden Gruppen ähnlich groß
(IG: 3,65; KG 3,92). An der Standardabweichung kann abgelesen werden, dass die
Streuung in der Kontrollgruppe höher ausfällt als in der Interventionsgruppe (IG: 3,71,
KG: 5,26). Um zu überprüfen, ob dies etwas
mit der eingesetzten Intervention, also dem
syntaktischen Training zu tun hat, muss gefragt werden: Ist diese Differenz zwischen
den Gruppen statistisch bedeutsam oder zufällig? Um dies zu überprüfen, muss zunächst
festgelegt werden, wie streng, also mit welcher „Irrtumswahrscheinlichkeit“ (Bortz und
Döring 2006, S. 26), gerechnet werden soll
bzw. wo der „kritische Wert“ (Oestreich und
Romberg 2009, S. 260) liegt, an dem die Signifikanz festgemacht werden soll. Diese Grenze
kann theoretisch willkürlich festgelegt werden, gängig ist in der sprachwissenschaftlichen Forschung ein Wert von 5 %. In einigen
Disziplinen wird strenger getestet, indem das
Signifikanzniveau 1 % oder 0,1 % beträgt. Das
Signifikanzniveau definiert, wie groß der Be-
reich sein soll, in dem die Nullhypothese abgelehnt wird (Oestreich und Romberg 2009,
S. 260). Die Berechnung ergibt einen Wert p,
der, wenn er das Signifikanzniveau unterschreitet (p < 0,05), anzeigt, dass die Nullhypothese abgelehnt wird. Bei Werten, die höher liegen (p > 0,05), wird H0 beibehalten.27
Für die Beispielhypothese ergibt der T-Test
p = 0,838 (vgl. Schwinning 2018, S. 205). Das
bedeutet, dass die Interventionsgruppe gegenüber der Kontrollgruppe im Satzverknüpfungstest nicht besser abschneidet und die
Forschungshypothese nicht bestätigt werden
kann (H1 wird abgelehnt, H0 wird bestätigt).
3.2 Wirksamkeit sprachlicher Förderung in
freien Schülertexten untersuchen
Wie in der Einleitung veranschaulicht, müssen auch einzelne sprachliche Teilfähigkeiten
(z. B. Satzkombination, Konnektorengebrauch) immer vor dem Hintergrund sprachlich-kommunikativen Handelns betrachtet
werden: Ein*e Schüler*in hat dann erfolgreich satzkombinatorische Verfahren erworben, wenn er*sie in der Lage ist, diese in
mündlichen Diskursen oder schriftlichen
Texten funktional zu nutzen. Für die Messung von Lernzuwächsen ergaben sich damit
besondere Anforderungen: Neben dem Satzverknüpfungstest wurden die Schülertexte
analysiert, um das etwaige Können oder
Nicht-Können nicht nur isoliert in einem standardisierten Test, sondern auch im sprachli-
26 Aufgrund von Abwesenheiten von Probanden zu einigen Messzeitpunkten kann der Nettoeffekt nur auf
Basis des Stichprobenumfangs N = 24 berechnet werden. Daher stimmen die rein rechnerischen Differenzen
der angegebenen Werte in der Tabelle auch nicht mit dem Nettoeffekt überein.
27 Der Wert p richtet sich nach dem Signifikanzniveau. Wird beispielsweise auf einem Signifikanzniveau von 1
% getestet, muss p < 0,01 sein, um einen statistisch signifikanten Unterschied anzuzeigen.
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156
II Fallstudien
• durchschnittliche Satzlänge,
• Anzahl und Art der Sätze,
• Komplexität der Sätze.
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chen Handlungszusammenhang transparent
zu machen. Verschiedene entstandene Texte
miteinander zu vergleichen, ist dabei unter
Auswertungsgesichtspunkten aufwändiger
als die Auswertung eines standardisierten
Tests. So mussten Kriterien für die Auswertung des ‚Vorher’ und ‚Nachher’ der Texte
entwickelt werden.
Seit geraumer Zeit werden verschiedene
Möglichkeiten diskutiert, Lernentwicklungen von Schüler*innen im Bereich Syntax
nachzuzeichnen, u. a.:
Die durchschnittliche Satzlänge (als mean
length of utterance (MLU), vgl. Szagun 2011,
S. 80) und die Anzahl und Art der Sätze sind
in vergangenen Untersuchungen als entwicklungssensitiv gekennzeichnet worden (vgl.
z. B. bei Hug 2001; Ott 2000 oder Klotz 1996).
Sie wurden durch ein Maß für syntaktische
Komplexität ergänzt, da dieses hinsichtlich
des Aspekts der syntaktischen Verknüpfungstechniken besonders geeignet war, um sprachliche Veränderung abzubilden.
Die durchschnittliche Satzlänge war Ausgangspunkt der Textbetrachtung. Sie ist jedoch nur mit geringer diagnostischer Aussagekraft ausgestattet: Die durchschnittliche
Satzlänge für die Subordination mit Konzessivsatz (Beispiel 4) beträgt 11 Wörter, die für
die Integration der konzessiven Nominalphrase (Beispiel 5) hingegen nur 9 Wörter,
obwohl im Satzrahmen mehr Informationen
(Propositionen) verarbeitet wurden.
Beispiel 4
Lisa bestand die Prüfung nicht, obwohl sie
sich gut vorbereitet hatte.
Beispiel 5
Trotz ihrer guten Vorbereitung bestand Lisa
die Prüfung nicht.
Verlässt man sich allein auf die durchschnittliche Satzlänge, können sehr kurze, einfache
Sätze in syntaktischer Hinsicht nicht von
komplexeren Konstruktionen (wie hier der
Integration einer Phrase durch Nominalisierung) unterschieden werden. Um die Wirkung der Intervention zu überprüfen, reicht
dieses Maß also nicht aus, da nicht klar wird,
wie die Sätze verbunden wurden, also welche
Konstruktionen verwendet wurden. Daher
wurde in den Schülertexten die syntaktische
Komplexität bestimmt.
Die syntaktische Komplexität kann sehr
unterschiedlich operationalisiert werden. Ein
Vorschlag stammt unter dem Label ‚propositionale Komplexität’ von Augst et al. (2007).28
Zentral für die Bestimmung in dieser Operationalisierung ist die Anzahl der finiten Verben, da diese als Kern der Proposition angesehen werden. Nun gibt es jedoch grammatische Strukturen, die keine Flexion des
Verbs erfordern, aber trotzdem eine Proposition repräsentieren, z. B. satzwertige Infinitivund Partizipialkonstruktionen (wie bei Augst
et al. 2007 berücksichtigt) und Nominalisierungen, Inkorporationen, Linkserweiterungen und satzwertige Ellipsen. Diese müssen
für die quantitative Auswertung zusätzlich
erfasst werden.
Die genannten Auswertungskategorien,
wie durchschnittliche Satzlänge, Art und Anzahl der Sätze sowie syntaktische Komplexität, erscheinen auf den ersten Blick sehr gut
handhabbar; jedoch ist bei der Arbeit mit realen Schülertexten mit methodischen Schwierigkeiten zu rechnen.
Zur Ermittlung der durchschnittlichen
Satzlänge müssen die Anzahl der Wörter und
die Anzahl der Sätze bestimmt werden. So
simpel diese Aufgabe klingen mag – gibt es
doch Möglichkeiten der automatischen Wortzählung – ergeben sich in Lernertexten erwartungsgemäß häufiger Abweichungen von der
Normschreibweise als in anderen Texten,
z. B. Zeitungsnachrichten. Das heißt, Schülertexte müssen umfassend angepasst bzw.
korrigiert werden, z. B. hinsichtlich normabweichender Getrennt- und Zusammenschrei-
28 Der Junktionswert bei Langlotz (2014) verfolgt auf einem ganz anderen Wege ein ähnliches Ziel (siehe Schwinning 2018, S. 97-99).
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
bung, nicht-markierten Satzgrenzen, unvollständigen Sätzen, Orthographie usw., bevor
automatisierte Zählungen oder Taggings29
vorgenommen werden können. Die Reichweite der Anpassungen sei an den Beispielen
6 und 7 illustriert:
Beispiel 7
„Toll, wir [fahren] nach Tenneriffer.“, meine
Marco. (NARR_02_A09)
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Beispiel 6
Außerdem kann man das im Unterricht erarbeitete gut anwenden[.] dadurch lässt sich auch zeigen[,] ob die Schüler in der Schule gut aufgepasst
haben. (ARG_01_A14)
Damit die Bestimmung der Anzahl der Sätze,
die der Berechnung von durchschnittlicher
Satzlänge und syntaktischer Komplexität zugrunde liegt, die richtigen Werte liefert, müssen ‚Bandwurmsätze’ in normgemäße Satzeinheiten zerlegt werden, fehlende Elemente
ergänzt und ggf. Falschschreibungen (meinte
statt meine) korrigiert werden.30 Nicht immer
ist nur eine (Re-)Konstruktion denkbar oder
zulässig. Häufig gibt es mehrere mögliche
alternative Formulierungen. Welche Variante
in die Analyse eingeht, verlangt eine Entscheidung des bzw. der Forschenden. Damit
diese Entscheidungen im Sinne der Auswertungsobjektivität transparent, also sicht- und
nachvollziehbar, bleiben, sind die Eingriffe in
die Textdaten zu markieren (hier: eckige
Klammern).
Den logisch-semantischen Aspekt der Intervention in Schreibprodukten zu erfassen,
ist durch die vorgenannten Indizes nicht
möglich. Hierfür müssen ergänzend zu den
vorgenannten Werten die einzelnen Konnektoren erfasst und ausgewertet werden. Der
Fokus lag in der Analyse bei Konstruktionen,
die explizit trainiert wurden, und anderen
syntaktischen Konstruktionen aus den trainierten Themenfeldern. Schließlich wurden
157
die eingeübten Konstruktionen noch nach
Sprachrichtigkeit analysiert, um zu prüfen,
ob sie in der Interventionsgruppe häufiger
normgemäß verwendet wurden.
4. Ergebnisse und Diskussion
Interventionsstudien im Bereich empirischer
Sprachdidaktik gehen i. d. R. davon aus, dass
eine bestimmte Form der Intervention sich als
wirksam(er) für die Förderung schülerseitiger Sprachfähigkeiten erweist als andere.
Nicht alles, was zunächst theoretisch plausibel erscheint, lässt sich jedoch auch empirisch
nachweisen. Das hat u. a. mit den hohen Standards der statistischen Überprüfung zu tun,
die eine Übertragbarkeit der Ergebnisse auf
andere Lerngruppen abzusichern anzielen.
Auch wenn die bisherige Forschung es nahelegt, dass sich Satzverknüpfungsübungen
und die sprachreflexive Arbeit an Konnektoren positiv auf schülerseitige Satzverknüpfungsfähigkeiten auswirkt, konnte für das
entwickelte Förderprogramm ein entsprechender Effekt nicht belegt werden. Der Satzverknüpfungstest zeigte zwar, dass zu Beginn der Sekundarstufe des Gymnasiums
bereits viele Inhaltsrelationen durch die
Schüler*innen beherrscht werden und sich im
Untersuchungszeitraum die Einsichten in die
logisch-semantischen Beziehungen in beiden
Gruppen weiter vertieft haben, die erwartete
Überlegenheit der Interventionsgruppe
konnte sich jedoch im Rahmen der Hypothesenprüfung statistisch nicht bestätigen. So
zeigten sich keine statistisch signifikanten
Effekte zugunsten der Interventionsgruppe
oder zugunsten der leistungsschwächeren
Proband*innen der Stichprobe (1. Quartil).
Die Schüler*innen nutzen die im Training erlernten Techniken nicht häufiger als die Kontrollgruppe, ihre Formulierungen in den
Schreibprodukten unterschieden sich auch
angesichts der syntaktischen Komplexität,
29 In der Korpuslinguistik wird eine maschinelle Annotation als Tagging bezeichnet. Für die vorliegende Studie
wurde die Software MAXQDA mit seinen Möglichkeiten zur automatischen Wort-/ Satzzählung und zum
automatischen Tagging suchbarer Wörter zur Analyse der Schülertexte verwendet.
30 Letzteres war für vorliegende Studie nicht notwendig, da Fehlschreibungen innerhalb von Wörtern für die
Bestimmung der Satzlänge unschädlich waren.
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158
II Fallstudien
das heißt, der sprachlichen Verdichtung,
nicht von denen der Kontrollgruppe.
Nichtsdestotrotz können auch – oder gerade – erwartungswidrige Ergebnisse der Forschung neue Anhaltspunkte zum Weiterdenken liefern. In der vorliegenden Studie
beispielsweise stellte sich entgegen der Erwartung heraus, dass zwar leistungsschwächere Schüler*innen nicht in besonderem
Maße vom Training profitierten, sich aber
Effekte bei der syntaktischen Komplexität in
der Gruppe des oberen durchschnittlichen
Bereichs zeigten (3. Quartil). Diese beschränkten sich nach einer genaueren Analyse jedoch
im Wesentlichen auf einen Messzeitpunkt, zu
dem Schreibproben genommen wurden. Der
Effekt war zwar recht hoch, jedoch auch nur
sehr kurzfristig. Daher kann allein auf dieser
Basis nicht auf einen grundsätzlichen Effekt
der Intervention geschlossen werden. Es
könnte aber ein Hinweis darauf sein, dass im
Bereich syntaktischer und textueller Fähigkeiten zunächst ein gewisses Schwellenniveau erreicht sein muss, bevor bestimmte
Arten der Intervention bei Schüler*innen
fruchten können.
5. Methodische Reflexion
Können die erwartungswidrigen Ergebnisse auch mit der eingesetzten Methodik zusammenhängen? Grundsätzlich kommen –
neben theoretischen Überlegungen (z. B.
‚Schwellenwert-Hypothese’) – für die Erklärung erwartungswidriger Ergebnisse auch
Aspekte in Frage, die die Methodik, also die
Datenerhebung und -auswertung betreffen.
Im vorliegenden Fall lassen sich in der Rückschau beispielsweise folgende Problematiken identifizieren, die unter methodischen
Gesichtspunkten in Folgestudien besonders
in den Blick zu nehmen wären: 1. die Randomisierung, 2. Störvariablen und 3. Ergänzung
einer qualitativen Perspektive auf einzelne
Lerner.
Die Arbeit im Forschungsfeld, das heißt
dem regulären Schul- und Unterrichtsbetrieb,
ist für Forschende in verschiedenerlei Hinsicht eine Herausforderung. Diverse Faktoren des Feldes können Einfluss auf die Zu-
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sammensetzung der Stichprobe nehmen,
beispielsweise durch (Nicht-)Versetzungen
oder Schulwechsel. Dies wird insbesondere
dann wirksam, wenn längerfristige oder gar
längsschnittliche Erhebungen oder Beobachtungen geplant sind. Die einzelnen Interventionssitzungen können beeinflusst werden
durch das Stattfinden schulischer Veranstaltungen, z. B. Arbeit an Projekten, der Besuch
des Schulfotografen etc. Ebenso können
Absprachen mit Akteuren, Schüler*innen
oder Lehrpersonen zu Problemen führen,
wenn diese nicht verbindlich eingehalten
werden.
Günstiger als die Arbeit mit natürlichen
Gruppen ist aus experimenteller Sicht immer
die Randomisierung. Eine Randomisierung
lässt sich beispielsweise im Ganztagsschulbetrieb besonders in den Förderbändern
des Nachmittagsbereichs realisieren, da alle
Schüler*innen einer Jahrgangsstufe zur gleichen Zeit verfügbar sind. So können einige
Störvariablen kontrolliert werden, die in
natürlichen Gruppen nicht zu beeinflussen
sind. Auch eine Arbeit mit Kleingruppen
aus dem Klassenverband nach dem Vorbild
US-amerikanischer Satzverbindungsprogramme ist möglich (z. B. wie bei Saddler,
Behforooz, Asaro 2008). In diesen muss jedoch aufgrund eines zu geringen Stichprobenumfangs auf inferenzstatistische Untersuchungen, wie hier beschrieben, verzichtet
werden. Es handelt sich mehr um Einzelfallbetrachtungen. Berechnungen könnten
dann anhand des Prozentsatzes überlappender Datenpunkte (PND) oder Prozentsatzes
aller überlappender Datenpunkte (PAND)
erfolgen (nähere Ausführungen zu diesem
Index bieten im Rahmen ihrer Studie beispielsweise Glaser, Meyer und Brunstein
2014).
Obwohl in den Leistungen und den anderen überprüften Variablen (Lesefähigkeiten,
Selbstkonzept) zu Beginn der Untersuchung
keine systematischen Unterschiede ausgemacht werden konnten, stellen sich auch
Lerneffekte in der Kontrollgruppe ein, die die
Untersuchung beeinflusst haben. Um diesen
Unterschieden auf den Grund zu gehen, sind
ex post – anhand weiterer, aus Ganz In zur
Verfügung stehenden Daten – die kognitiven
24.03.22 11:06
Fähigkeiten31 und das kulturelle Kapital32 betrachtet worden. Im Bereich kognitiver Fähigkeiten konnte auch in einer rückblickenden
Überprüfung kein statistisch signifikanter
Unterschied zwischen den Experimentalgruppen ausgemacht werden: Die Gruppen
unterschieden sich nicht in ihren getesteten
kognitiven Fähigkeiten. Im Bereich des kulturellen Kapitals hingegen konnte ein signifikanter Unterschied (p = 0,014; vgl. Schwinning 2018, S. 261) aufgedeckt werden, der als
ein Aspekt einer Störvariablen33 im Verlauf
der Studie womöglich wirksam wurde: Die
Schüler*innen der Interventionsgruppe, so
deutet sich an, könnten im Vergleich mit der
Kontrollgruppe einen durchschnittlich niedrigeren sozioökonomischen Status aufweisen.
Dieses Bild müsste aber zur sicheren Interpretation durch die Heranziehung ergänzender
Das Weitergeben und Kopieren dieses Dokuments ist nicht zulässig.
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Fallstudie „Sprachliche Förderung“
159
Variablen zu diesem Aspekt weiter abgesichert werden, z. B. Haushaltseinkommen, Bildungshintergrund der Eltern etc. Diese Differenz hätte, wäre sie eingangs bemerkt worden,
beispielsweise durch ein randomisiertes Untersuchungsdesign neutralisiert werden können.
Der quantitativen Perspektive hätte – im
Sinne einer Methodentriangulation34 – im
vorliegenden Fall auch noch eine qualitative
Perspektive hinzugefügt werden können,
z. B. in Form einer Einzelfallanalyse. So könnte in künftigen Untersuchungen dieser Art
der Lernfortschritt einzelner Proband*innen,
die beispielsweise von Messzeitpunkt 1 zu 2
einen besonders hohen oder geringen Lernzuwachs gezeigt haben, im Detail anhand der
Texte nachvollzogen und analysiert werden.
Zum Weiterlesen
Eine gute Einführung in die Entwicklung von Fragebögen und die Einschätzung der Qualität von Messinstrumenten bietet zum Einstieg Beller (2008) und zu weiterführenden Fragen Bortz und Döring (2006). Detaillierte Hinweise zur Erstellung von Tests liefern Lienert und Raatz (1998), zu Grundlagen der Statistik
Bühner und Ziegler (2009). Zur anschaulichen Hilfe bei der statistischen Arbeit mit SPSS empfehlen wir die
englischsprachige Einführung in die Statistik von Field (2009). Die in diesem Beitrag präsentierten Ergebnisse der Interventionsstudie können ausführlich in Schwinning (2018) nachgelesen werden.
31 Die kognitiven Fähigkeiten wurden in der Erhebung mit Hilfe eines Ausschnitts aus dem Kognitiver Fähigkeitstest (KFT, vgl. Heller und Perleth 2000) operationalisiert.
32 Es wurde von Schüler*innen und ggf. Eltern erfragt, wie viele Bücher in den jeweiligen Haushalten vorhanden
sind. Dies stellt zusammen mit anderen Variablen zurzeit noch eine gängige Operationalisierung kulturellen
Kapitals dar, die angesichts fortschreitender Digitalisierung prospektiv durch andere Operationalisierungsansätze abgelöst werden muss.
33 Eine Störvariable ist eine Variable, die auf die Untersuchungsergebnisse Einfluss nimmt, aber deren Wirkung
nicht auf die Manipulation der unabhängigen Variablen in der Untersuchung zurückgeführt werden kann
(vgl. z. B. auch Meindl 2011, S. 35). Zur Problematik der isolierten Interpretation dieser Differenz siehe Schwinning (2018, S. 261).
34 Als Triangulation bezeichnet man in der empirischen Sozialforschung, wenn zur Klärung der Fragestellung
mehrere Methoden angewendet (Methodentriangulation) oder unterschiedliche Daten zum gleichen Gegenstand erhoben werden (Datentriangulation).
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II Fallstudien
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Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 23. April 2021.
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9. Sind Wörterbücher wirklich nützliche Werkzeuge
beim Überarbeiten von Texten? Ein experimenteller Zugang
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Sascha Wolfer, Carolin Müller-Spitzer
Wir stellen eine empirische Studie vor, die der Frage nachgeht, ob und in welchem Ausmaß
Wörterbücher und andere lexikographische Ressourcen die Ergebnisse von Textüberarbeitungen verbessern. Studierende wurden in unserer Studie gebeten, zwei Texte zu optimieren und waren dabei zufällig in drei unterschiedliche Versuchsbedingungen eingeteilt:
1. ein Ausgangstext ohne Hinweise auf potenzielle Fehler im Text, 2. ein Ausgangstext, bei
dem problematische Stellen im Text hervorgehoben waren und 3. ein Ausgangstext mit
hervorgehobenen Problemstellen zusammen mit lexikographischen Ressourcen, die zur
Lösung der spezifischen Probleme verwendet werden konnten. Wir fanden heraus, dass
die Teilnehmer*innen der dritten Gruppe die meisten Probleme korrigierten und die wenigsten semantischen Verzerrungen während der Überarbeitung einführten. Außerdem
waren sie am effizientesten (gemessen in verbesserten Textabschnitten pro Zeit). Wir berichten in dieser Fallstudie ausführlich vom Versuchsaufbau, der methodischen Durchführung der Studie und eventuellen Limitationen unserer Ergebnisse.
1. Einleitung
Es ist ein alltäglicher Bestandteil des Schreibprozesses, Texte zu überarbeiten und zu verbessern. Man schreibt einen Text meist zunächst als Rohtext und im Anschluss daran
versucht man ihn zu glätten, Fehler auszubessern, Wiederholungen zu streichen, Formulierungen abwechslungsreich zu gestalten etc.
Schreibassistenzsysteme können diesen Prozess unterstützen, indem sie zum einen die
potenziell fehlerhaften Stellen im Text markieren und zum anderen möglichst auch Verbesserungsvorschläge aufzeigen. Textverarbeitungsprogramme leisten bislang meist nur
Unterstützung bei fehlerhafter Rechtschreibung und bei Kongruenzfehlern (z. B. „einen
blinde Fisch“). Denkbar sind aber weiterreichende Unterstützungen, z. B. Ersetzungsvorschläge für unpassende Kollokationen (z. B.
„Hund an der Schnur führen“ statt „Leine“)
oder Hinweise zu potenziellen Registerproblemen (z. B. „Klamotten“ statt „Kleidung“).
Solche Informationen, aus denen diese Hinweise extrahiert werden können, finden sich
in Wörterbüchern. Aus ihnen können gezielt
bestimmte Angaben herausgegriffen werden,
die für die Verbesserung von einzelnen Text-
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stellen hilfreich sind. Eine solche Schreibumgebung zu entwickeln ist aber natürlich eine
große Herausforderung. Auch das gezielte
Extrahieren von Informationen aus Wörterbüchern ist keine triviale Aufgabe. Deshalb ist
es wichtig zu wissen, ob sich dieser Aufwand
lohnt. Denn die Aussage, dass Informationen
aus Wörterbüchern oder anderen Nachschlagewerken in diesem Kontext hilfreich sind, ist
natürlich erst einmal nur das: eine Aussage,
die es zu überprüfen gilt – und diese Überprüfung können wir wissenschaftlich mit einer
empirischen Untersuchung angehen, wie wir
sie Ihnen hier vorstellen möchten. Diese Studie war ein Kooperationsprojekt zwischen
den Universitäten Mannheim und Darmstadt,
der Eurac Research in Bozen und dem Leibniz-Institut für Deutsche Sprache in Mannheim. Eine ausführliche Beschreibung der
Studie findet sich in Wolfer et al. (2018).
2. Fragestellung
Die übergeordnete Forschungsfrage, die wir
aus den obigen Ausführungen ableiten, lautet: Helfen lexikographische Ressourcen bei
der Überarbeitung von Texten? Zur Untersu-
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Fallstudie „Wörterbücher“
chung dieser Frage entschieden wir uns,
Menschen vor sprachliche Probleme zu stellen, die sie dann mithilfe von lexikalischen
Ressourcen, die wir Ihnen ebenfalls bereitstellten, bearbeiten sollten, genauso wie es in
einer Schreibassistenzumgebung der Fall sein
könnte. Doch das alleine würde noch nicht
ausreichen, um die Frage zu beantworten, ob
Wörterbücher wirklich hilfreich sind, denn es
fehlt hier ein Vergleich mit anderen Gruppen,
die keine lexikographischen Ressourcen verwenden können. Wir können nur dann schließen, dass lexikographische Ressourcen helfen, wenn wir Hinweise darauf finden
können, dass Menschen mit Informationen
aus Wörterbüchern Texte besser überarbeiten,
als wenn sie diese nicht bekommen. Deshalb
haben wir die Aufgabe in drei Gruppen
variiert: Zusätzlich zu der WörterbuchGruppe gab es eine Gruppe, die nur die
fehlerhaften Texte bekam ohne irgendwelche
Hinweise darauf, wo problematische Stellen
liegen könnten. Diese Gruppe musste also
Texte ohne die Unterstützung von irgendetwas verbessern, was einer oben skizzierten
Schreibumgebung ähnlich ist. In einer zweiten Vergleichsgruppe haben wir die Situation
simuliert, dass eine Schreibumgebung auf die
problematischen Stellen im Text hinweist, sie
also markiert, aber keine zusätzlichen Informationen zur Verbesserung geboten werden.
Unsere Fokusgruppe war damit die Gruppe,
die mithilfe lexikographischer Ressourcen
die Texte verbessern konnten, unsere Kontroll- und Vergleichsgruppen waren die beiden anderen Gruppen, die dieses Hilfsmittel
nicht bekamen. Wir können die Fragestellungen in zwei Hypothesen präzisieren:
H1: Markierungen der problematischen Textstellen sind für die Textüberarbeitung hilfreich, d. h. die Revisionsergebnisse der beiden
Textversionen mit hervorgehobenen Sprachproblemen liefern eine höhere Qualität der
Überarbeitungen als die Ergebnisse der Version, in der die Proband*innen keine Hinweise
auf problematische Textstellen erhalten.
H2: Lexikographische Ressourcen haben zusätzlich positive Auswirkungen auf die Überarbeitungs-Qualität, d. h. Proband*innen, die
zusätzlich zu den Hinweisen auf problemati-
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sche Textstellen auch noch Auszüge aus lexikographischen Ressourcen erhalten, übertreffen die Teilnehmer*innen mit der Version der
hervorgehobenen Probleme und der NurText-Version.
Diese Variation in der Aufgabenumgebung
und weitere Details zum genauen Aufbau der
Studie werden wir Ihnen in Abschnitt 3 darlegen. Danach gehen wir in Abschnitt 4 auf
die Ergebnisse der Untersuchung ein. In Abschnitt 5 diskutieren wir die Ergebnisse im
Rückbezug auf die Forschungsfrage.
3. Material, Methode und Analyse
Unsere Forschungsfrage allein legt noch kein
eindeutiges Vorgehen während der Studie
fest. Es gilt an mehreren Stellen Entscheidungen zu treffen, wie genau vorgegangen wird.
Die Gliederung dieses Abschnitts deckt all
diese Bereiche ab, damit Sie sich ein genaues
Bild davon machen können, wie die Studie
ablief. Wir beginnen damit, Ihnen den logischen Aufbau der Untersuchung, das sog.
Studiendesign, nahezubringen.
3.1 Studiendesign
Bei der vorgestellten Studie handelt es sich
um eine reaktive Querschnittsstudie (vgl. →
Kapitel 2 [Grundlagen] in diesem Band). Das
heißt, dass es einen Messzeitpunkt gibt (also
keine Entwicklung über die Zeit hinweg gemessen wird) und dass die Teilnehmer*innen über die Studie Bescheid wussten und
sich somit bewusst waren, dass sie Teil einer
Datenerhebung sind. Es handelt sich darüber
hinaus um ein faktorielles Versuchsdesign,
denn zwei Faktoren wurden gezielt gekreuzt,
um die Auswirkung der Manipulation dieser
Faktoren (oder unabhängiger Variablen) auf
die Ergebnisse (die abhängigen Variablen) zu
testen. Diese beiden Faktoren waren 1. der
Text, den die Teilnehmer*innen bearbeiteten
und 2. die Art der Hilfestellung, die den
Teilnehmer*innen bei der Überarbeitung der
Texte gegeben wurde. Der Faktor 1 (Text) umfasste zwei Ausprägungen, nämlich einen
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II Fallstudien
Schülertext über das Thema „Jugend“ und
einen Text über Phraseologismen, der von
einer/-m Studierenden geschrieben wurde.
Alle Teilnehmer*innen bearbeiteten beide
Texte nacheinander, die Abfolge der Texte
war immer zufällig. Faktor 2 (Hilfestellung)
umfasste drei Ausprägungen: „Nur Text“,
„Markierung“ und „Markierung+Wörterbuch“. Das bedeutet, dass die Teilnehmer*innen entweder nur die Texte vorgelegt
bekamen (also keine Hilfestellungen bei der
Überarbeitung bekamen) oder Texte bearbeiten sollten, in denen kritische Stellen (dazu
mehr in Abschnitt 3.3.) hervorgehoben waren. Die dritte Ausprägung des Faktors umfasste ebenfalls diese Markierungen, doch
zusätzlich wurden unterschiedliche lexikographische Ressourcen eingeblendet, die bei
der Lösung der Probleme helfen konnten.
Jede Person wurde zufällig einer dieser Faktorausprägungen zugelost, d. h., eine Person
sah immer nur eine Version der Texte. Da diese beiden Faktoren gekreuzt wurden, spricht
man in diesem Fall von einem 2x3 mixeddesign1. Tabelle 1 gibt einen Überblick über
das Versuchsdesign (s. auch Abbildung 1 zur
Illustration der Versuchsbedingung „Markierung+Wörterbuch“). Bei experimentellen
Studien bietet sich eine solche Darstellung
aus mehreren Gründen an: Erstens bekommen die Leser*innen einen schnellen Überblick über den Studienentwurf, zweitens
kann im weiteren Verlauf des Artikels auf die
entsprechenden Bezeichnungen und Kombinationen verwiesen werden.
3.2 Teilnehmerinnen und Teilnehmer
Alle Teilnehmer*innen waren Studierende im
Grundstudium der Germanistischen Linguistik an der Universität Mannheim. Die Teilnahme an der Studie war Bestandteil einer einführenden Vorlesung in die Linguistik. Das
bedeutet, dass die Gruppe der Teilnehmenden relativ homogen hinsichtlich ihrer fachlichen Ausrichtung war, was wir in dieser Studie zunächst als Vorteil ansehen, da dadurch
inter-individuelle Variation zumindest teilweise eingeschränkt wird. Insgesamt sammelten wir Daten von 105 Teilnehmer*innen,
davon gaben 26 an, dass Deutsch nicht ihre
Muttersprache sei. Die Daten dieser Teilnehmer*innen wurden aus den Analysen ausgeschlossen, um die Ergebnisse nicht zu verzerren. Ein weiterer Fall wurde von der Analyse ausgeschlossen, da sie/er weniger als
fünf Minuten mit der Bearbeitung der Aufgabe zugebracht hat (dies war eine arbiträre
Grenze, die wir zuvor festgelegt hatten). Der
Datensatz, der in die Analysen einging, umfasst somit Daten von 78 Teilnehmer*innen. 71
(91 %) dieser Personen gaben an, dass sie im
ersten Semester Linguistik studierten, sechs
Personen befanden sich im dritten Semester
und eine Person im achten Semester. Die 78
Personen verteilten sich wie folgt auf die Versuchsbedingungen A/B, C/D und E/F (für
die Bezeichnungen siehe Tabelle. 1). Nur Text:
26 Teilnehmer*innen; Markierung: 25
Teilnehmer*innen;
Markierung+Wörterbuch: 27 Teilnehmer*innen. Wir fragten von
Tab. 1: Designtabelle für den Aufbau der Untersuchung. Die Buchstaben A bis F bezeichnen die unterschiedlichen Versuchsbedingungen, d. h. Kombinationen von Faktoren
Faktor 2: Hilfestellung (between-participants)
Faktor 1: Text
(within-participants)
1
Nur Text
Markierung
Markierung+Wörterbuch
Jugend
A
C
E
Phraseologismen
B
D
F
„2x3“ deshalb, weil der erste Faktor „Text“ zwei Ausprägungen und der zweite Faktor „Hilfestellung“ drei
Ausprägungen hat. „Mixed“ deshalb, weil der erste Faktor „within-participants“ variiert wird, d. h. jede*r
Teilnehmer*in beide Texte sieht und der zweite Faktor „between-participants“, d. h. dass jede*r Teilnehmer*in
nur eine Hilfestellungsvariante bekommt.
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den Teilnehmer*innen außerdem ab, wie oft
sie einsprachige Wörterbücher verwenden. 17
(21,8 %) gaben an, „mindestens einmal
pro Woche“ einsprachige Wörterbücher zu
verwenden. 23 (29,5 %) verwenden diese
„mindestens einmal pro Monat“, 24 (30,8 %)
„mindestens einmal im halben Jahr“ und 14
(17,9 %) „seltener oder nie“. In den experimentellen Bedingungen „Nur Text“, „Markierung“ und „Markierung+Wörterbuch“ zeigt
sich eine gleichmäßige Verteilung dieser Antwortkategorien. Somit lässt sich kein Effekt
der experimentellen Bedingung, der unten
berichtet wird, auf die individuelle Erfahrung
mit einsprachigen Wörterbüchern zurückführen.
3.3 Text- und Hilfsmittel-Material
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Fallstudie „Wörterbücher“
Der Text zum Thema „Jugend“ ist dem KoKoKorpus (vgl. Abel et al. 2014) entnommen. Er
wurde von einer Person in der zwölften Klasse am Gymnasium verfasst und umfasst 260
Wörter. In dem Text wurden im Vorfeld der
Studie 20 problematische Stellen identifiziert,
die wir im Folgenden als „Stolpersteine“ bezeichnen. Diesen Terminus wählten wir, weil
es sich nicht im strengen Sinne um eindeutige
Fehler handelt, sondern eben um Textstellen,
die verbesserungswürdig sind. Die Stolpersteine umfassten alle sprachlichen Ebenen
und enthielten Probleme wie die Wahl eines
unangemessenen sprachlichen Registers
(„bis der Arzt kommt“ im Schulaufsatz), regionale Ausdrücke („Buben“ statt „Jungen“),
den fehlenden Einsatz des Konjunktivs, unpassende Kollokationen („die Fragestellung
beläuft sich auf“), den Einsatz des unbestimmten Artikels, wo ein bestimmter Artikel
angebracht wäre (und umgekehrt), die Wahl
einer unpassenden Abstraktionsebene, den
problematischen Einsatz von anaphorischen
Personalpronomen, Probleme bei der Argumentstruktur von Verben („sich sein eigenes
‚Ich’ besser kennen lernen“), der Wiederholung von Wörtern in kurzem Abstand usw.
Der Text zum Thema „Phraseologismen“
2
165
wurde der Einleitung einer studentischen
Hausarbeit von der Uni Dortmund entnommen und umfasst 204 Wörter. Dort wurden
15 Stolpersteine identifiziert.
Beide Texte wurden auf zwei Bildschirmseiten aufgeteilt, um sowohl den Ausgangstext als auch ein Textfeld zur Bearbeitung im
Browser auf der Seite unterzubringen. Mit
Abbildung 1 können Sie sich ein Bild davon
machen, wie das für die Versuchsteilnehmer*innen mit vollen Hilfestellungen aussah.
Für die Gruppe, die nur die hervorgehobenen
Stolpersteine sah, fielen die rechte Spalte mit
den lexikographischen Ressourcen sowie die
Verweise im Text (fettgedruckte Zahlen) weg,
die gelben Markierungen blieben. In der
„Nur-Text“-Bedingung fielen auch diese
Markierungen weg.
Die Aufgabe der Versuchsteilnehmer*innen
war es, in dem Textbearbeitungsfeld (in Abbildung 1 unten links) eine überarbeitete bzw.
verbesserte Version des Textes einzutragen.
Zu Beginn des Versuchs war dort lediglich
der Text von oben identisch enthalten.
Die Hilfsmittel wurden – in den Bedingungen E und F – immer auf der rechten Seite des
Bildschirms dargeboten. Wir haben diese
Hilfsmittel in ihrem generellen Erscheinungsbild aneinander angeglichen, den Inhalt, der
auf der jeweiligen Ressource präsentiert wurde, jedoch nicht verändert. Die Hilfsmittel
wurden anhand der folgenden Ressourcen
erstellt:
• canoonet: Eine Online-Ressource zu Wörterbüchern, Wortbildung und Grammatik
(http://www.canoonet.eu/).2
• E-Valbu: Ein elektronischen Valenzwörterbuch deutscher Verben (https://grammis.
ids-mannheim.de/verbvalenz).
• DWDS-Wortprofile: statistische Auswertungen des Digitalen Wörterbuchs der
Deutschen Sprache zu typischen Wortverbindungen (Kollokationen) (https://www.
dwds.de/wp).
• GermaNet: Ein lexikalisch-semantisches
Netz zur deutschen Sprache (http://www.
sfs.uni-tuebingen.de/GermaNet/).
Diese Ressource ist inzwischen nicht mehr in der Form vorhanden, wie wir sie zum Zeitpunkt der Studienerstellung genutzt haben. Unter der angegebenen URL findet sich ein entsprechender Informationstext.
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II Fallstudien
Abb. 1: Beispiel-Stimulus aus der Bedingung F (volle Hilfestellung, Schüler-Text). Die Annotationen sind
nur zu Illustrationszwecken enthalten
• Duden online: Onlinewörterbuch des Bibliographischen Instituts3.
• Grammis: Informationssystem zur deutschen Grammatik des IDS4.
Wie Sie an dieser Aufzählung schon sehen
können, ist die Bandbreite an Ressourcen
recht hoch. Nicht nur klassische Wörterbuchressourcen gingen in die Studie ein, sondern
auch lexikologische Nachschlageressourcen
im weiteren Sinne.
3.4 Datenerhebung
Alle Daten wurden während der Zeit einer
Vorlesungseinheit (1,5 Stunden) gesammelt.
Die Teilnehmer*innen wurden zunächst zufällig auf zwei Vorlesungssäle an der Universität
Mannheim aufgeteilt. Beim Eintritt in den jeweiligen Saal mussten die Teilnehmer*innen
einen Zettel mit einer von drei URLs ziehen.
3
4
Unter den abgedruckten URLs war jeweils
eine Version des Experiments zu erreichen –
eine der drei Hilfsmittelbedingungen „Nur
Text“, „Markierung“ oder „Markierung+Wörterbuch“. Die Teilnehmer*innen wurden mit
mindestens zwei Plätzen Abstand in den Sälen
platziert. Nachdem alle Teilnehmer*innen ihren Platz gefunden hatten, sollten sie mit ihren
eigenen Geräten die URL aufrufen, die sie zuvor gezogen hatten. Die Studierenden wurden
gebeten, ruhig an der Aufgabe zu arbeiten und
während des Experiments nicht miteinander
zu interagieren. In jedem der beiden Hörsäle
waren mindestens drei Aufsichtspersonen anwesend. Es war den Teilnehmer*innen nicht
erlaubt, andere Fenster außer des Browserfensters zu öffnen, andere Internetressourcen
zu verwenden oder andere Geräte zu nutzen.
Dies wurde von den herumgehenden Aufsichtspersonen überprüft.
https://www.duden.de/.
https://grammis.ids-mannheim.de/.
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Fallstudie „Wörterbücher“
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Tab. 2: Beispiele für die angewendeten Annotationskategorien anhand überarbeiteter Textausschnitte aus
der Studie
Ausgangstext mit Markierung des
Stolpersteins (Ausschnitt)
Überarbeitete Texte, die als „verbessert“
annotiert wurden (bzgl. Stolperstein 14)
Überarbeitete Texte, die als „semantisch
verzerrt“ annotiert wurden (bzgl. Stolperstein
14)
Die Buben (13) wiederum wollen
in den Diskotheken feiern bis
der Arzt kommt (14)
Die Jungen wiederum wollen ohne
Einschränkung in den Diskotheken feiern.
Die Buben sind häufiger in den Diskotheken anzutreffen und stellen gesetzliche
Grenzen in Frage, was beispielsweise den
Alkohol angeht.
Die Jungen wiederum wollen in den
Diskotheken feiern ohne Grenzen.
Die männliche Jugendliche wiederum
wollen in den Diskotheken feiern, oftmals
mit fatalem Ende im Krankenhaus.
Jungen wiederum wollen in den
Diskotheken ungehalten feiern.
Den Jungs wiederum ist das Feiern in
Diskotheken wichtiger.
Das Experiment, das in der Online-Software
QuestBack Unipark5 implementiert war, begann mit einer detaillierten Instruktion zum
Ablauf des Experiments. Diese Instruktion
war selbstverständlich auf die jeweilige Version zugeschnitten. Alle Studierenden – egal in
welcher Versuchsbedingung – wurden instruiert, sich eine Situation vorzustellen, in der sie
den Text eines Kommilitonen bzw. einer Kommilitonin überarbeiten sollten. Sie sollten dabei nicht den Inhalt des Textes verändern,
sondern lediglich auf Formulierungen achten.
In den Hilfestellungsbedingungen „Markierung“ und „Markierung+Wörterbuch“ haben
wir die Teilnehmer*innen außerdem in der
Instruktion darauf hingewiesen, dass sie nicht
für jede hervorgehobene Stelle unter allen
Umständen eine alternative Formulierung finden müssen. Das Ziel war, die sprachlich beste Version des Textes zu finden.
Wir baten die Teilnehmer*innen, nach der
Bearbeitung der Studie ruhig an ihrem Platz
sitzen zu bleiben, um die anderen nicht zu
stören. Damit es nicht zu attraktiv war, schnell
mit der Studie fertig zu werden, kündigten
wir anfangs an, dass in der verbleibenden Zeit
noch Grammatikübungen zu lösen wären.
texte. Im nächsten Schritt mussten diese Texte
nach der Studie annotiert werden, um zu sehen, welche Stolpersteine überhaupt bearbeitet worden waren (die möglichen Werte pro
Stolperstein waren hier „ja“ oder „nein“), welche davon tatsächlich verbessert worden waren und ob sich die Bedeutung des Texts durch
die Überarbeitungen verändert hat (die möglichen Werte waren somit pro Stolperstein
„verbessert“, „unverändert“, „verschlechtert“ und „semantisch verzerrt“, Letzteres ist
eine Unterkategorie von „verschlechtert“, s.
illustrierende Beispiele in Tabelle 2). Zwei Personen annotierten diese Informationen unabhängig voneinander und wir prüften, wie gut
die Annotationen übereinstimmten. Detailliertere Informationen über den Annotationsprozess bieten Wolfer et al. (2018). Wie Sie aus
den obigen Ausführungen entnehmen können, haben wir nur jene Überarbeitungen berücksichtigt, die sich auf die vorher von uns
identifizierten Stolpersteine bezogen, d. h.,
wir haben nicht alle Veränderungen gegenüber dem Ausgangstext analysiert. Dies gilt
auch für alle weiteren Analysen.
3.5 Aufbereitung der Überarbeitungen
Wir werden in den nächsten drei Abschnitten
4.1. bis 4.3. die annotierten Variablen „Veränderung“, „Verbesserung“ und „semantische
Verzerrung“ auf Basis der Stolpersteine ana-
Als Studienresultat erhielten wir die überarbeiteten Texte der Teilnehmer*innen als Fließ5
4. Ergebnisse und Diskussion
https://www.unipark.com/.
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II Fallstudien
Tab. 3: Ergebnistabelle für die abhängige Variable Überarbeitungen. Die Werte in den Zellen geben an,
wie viel Prozent der Stolpersteine in den jeweiligen Bedingungen verändert wurden. Die Randmittelwerte erlauben einen Vergleich von Zeilen bzw. Spalten. Ein Randmittelwert wird immer für eine komplette
Spalte oder Zeile berechnet. Für die erste Zeile gehen die Werte 48,5 %, 83,6 % und 89,8 % ein. Der Randmittelwert beträgt so 74,0 %. Der Wert ganz unten rechts ist der Gesamtmittelwert, d. h. dass über alle
Bedingungen hinweg zwei Drittel aller Stolpersteine überarbeitet wurden. Die Werte sind jeweils auf
eine Nachkommastelle gerundet
Faktor 2: Hilfestellung (between-participants)
Nur Text
Rand-mittelwerte
Jugend
48,5 %
83,6 %
89,8 %
74,0 %
21,5 %
64,5 %
88,1 %
58,4 %
36,9 %
75,4 %
89,1 %
67,3 %
lysieren. In den Abschnitten 4.4 und 4.5. werden wir ein Punkte-basiertes Maß einführen
und auf dieser Grundlage die Performanz
und Effizienz der Versuchsteilnehmer*innen
in den verschiedenen Experimentalbedingungen vergleichen. Die Rohdaten können
wir aufgrund der Einverständniserklärung,
die die Teilnehmer*innen unterschrieben haben, nicht offen zur Verfügung stellen6.
4.1 Überarbeitungen
Tabelle 3 zeigt den Anteil der veränderten
Stolpersteine in den verschiedenen Versuchsbedingungen. Diese Tabelle ist der DesignTabelle (Tabelle 1) sehr ähnlich, denn wir
schreiben die Ergebnisse einfach in die entsprechenden Zellen.
Die Ergebnisse dieser Tabelle sind in Abbildung 2 visualisiert. Dort sehen Sie außerdem,
wie viele Stolpersteine maximal in der jeweiligen Versuchsbedingung überarbeitet werden konnten (angegeben mit n unten in den
Balken). Hierzu eine kurze Erläuterung: Im
ersten Balken ist „n = 520“ vermerkt. Diese
Zahl ergibt sich aus 20 (Anzahl der von uns
identifizierten Stolpersteine im Text „Jugend“) multipliziert mit 26 (Anzahl der
Versuchsteilnehmer*innen, die der Gruppe
„Nur Text“ zugelost wurden). Es konnten so6
Markierung+Wörterbuch
Phraseologismen
Randmittelwerte
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Faktor 1: Text
(within-participants)
Markierung
mit maximal 520 Stolpersteine überarbeitet
werden. 252 davon wurden tatsächlich überarbeitet, wodurch sich der Prozentsatz der
überarbeiteten Stolpersteine für diesen Balken (252/520*100 = 48,5) ergibt. Für die anderen Balken gelten diese Berechnungen entsprechend.
Es ist zu sehen, dass die Anzahl der überarbeiteten Stolpersteine von der „Nur Text“ bis
hin zu Bedingung „Markierung+Wörterbuch“
hinweg kontinuierlich steigt. Außerdem wurden im „Jugend“-Text konsequent mehr Stolpersteine überarbeitet. Allerdings schrumpft
dieser Unterschied zwischen den beiden Texten merklich in der Hilfestellungsbedingung
„Markierung+Wörterbuch“.
Mit einem Regressionsmodell konnten wir
diese Ergebnisse statistisch absichern. Dabei
wird der Einfluss von unabhängigen Variablen (hier die Faktoren „Hilfestellung“ und
„Text“) auf abhängige Variablen (an dieser
Stelle die Überarbeitung von Stolpersteinen)
geprüft. Wir berechneten ein gemischtes logistisches Regressionsmodell in R (R Core
Team 2019) mit dem Paket lme4 (Bates et al.
2015). In solch einem Modell können sogenannte Zufallseffekte beachtet werden, um
inter-individuelle Unterschiede zwischen
Teilnehmer*innen und innerhalb des Stimulusmaterials (hier den Texten) zu kontrollieren. Dieses Modell zeigt uns die Unterschiede
Sie können aber Sascha Wolfer unter wolfer@ids-mannheim.de oder die Herausgeber*innen dieses Bandes
kontaktieren, wenn Sie einen anonymisierten Auszug der Daten einsehen möchten.
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Fallstudie „Wörterbücher“
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Abb. 2: Ergebnisdarstellung für den Anteil überarbeiteter Stolpersteine. N (im Untertitel des Diagramms)
gibt die Gesamtanzahl der Stolpersteine an. Die unten in den Balken abgetragenen Stichprobengrößen
(n) geben an, wie viele Stolpersteine in der jeweiligen Bedingung maximal überarbeitet werden konnten
zwischen den beiden Texten (β = -1,72, SE =
0,38, z = -4,49, p < 0,0001)7 sowie zwischen
allen Ausprägungen des Hilfestellungsfaktors an (Markierung vs. Nur Text: β = 2,50; SE
= 0,47; z = 5,35; p < 0,0001; Markierung+Wörterbuch vs. nur Text: β = 3,48; SE =
0,48; z = 7,21; p < 0,0001; Markierung+
Wörterbuch vs. Markierung: β = 0,98; SE =
0,49; z = 1,99; p = 0,047). Auch die Interaktion,
also die Beobachtung, dass der Unterschied
der beiden Texte über die Hilfestellungsbedingungen hinweg schrumpft, ist statistisch
bedeutsam (β = 1,43; SE = 0,33; z = 4,40; p <
0,0001).
7
4.2 Verbesserungen
Im nächsten Schritt widmen wir uns der Frage, wie viele Stolpersteine in den verschiedenen Versuchsbedingungen nicht nur verändert, sondern tatsächlich verbessert wurden.
Selbstverständlich konnten die Teilnehmer*innen nur dann eine problematische Textstelle verbessern, wenn sie diese auch verändert
haben. Daher gehen in diese Analyse nur jene
Stolpersteine ein, die verändert wurden. Die
Gesamtzahl der analysierten Stolpersteine
sinkt daher von 2730 auf 1838 Beobachtungen. Wir verzichten hier auf die tabellarische
Darstellung, da alle relevanten Informatio-
β ist der Effektschätzer, der im Regressionsmodell angibt, wie groß der Effekt ist. SE ist der Standardfehler
dieses Effektschätzers. z ist die sog. Prüfgröße und zeigt an, wie viel größer der Effekt gegenüber dem Standardfehler ist (β / SE = z). Der p-Wert gibt das Signifikanzniveau an. Allgemein wird ein Effekt als signifikant
angenommen, wenn p < 0,05 ist. Bitte beachten Sie aber auch, dass die Berechnung von Signifikanzniveaus in
der neueren statistischen Literatur durchaus umstritten ist. Man sollte bei der Interpretation von statistischen
Ergebnissen nicht „blind“ einem Signifikanzniveau folgen. Siehe hierzu u. a. ein Beitrag von der Online-Seite
des Magazins „Spektrum der Wissenschaft“: https://www.spektrum.de/news/statistik-wenn-forscherdurch-den-signifikanztest-fallen/1224727. Aus diesem Grund geben wir in diesem Beitrag alle relevanten
Größen der statistischen Tests an und betonen die p-Werte nicht übermäßig.
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II Fallstudien
Abb. 3: Ergebnisdarstellung für den Anteil verbesserter Stolpersteine. N gibt die Gesamtanzahl der
veränderten Stolpersteine an. Die unten in den Balken abgetragenen Stichprobengrößen (n) geben an,
wie viele Stolpersteine in der jeweiligen Bedingung maximal verbessert werden konnten
nen auch im Diagramm abzulesen sind (siehe
Abbildung 3).
Die Unterschiede zwischen den Hilfestellungsbedingungen sind ähnlich, aber deutlich
kleiner als bei den Veränderungen. Es fällt außerdem auf, dass sich die beiden Texte nun
kaum noch unterscheiden, obwohl bei den Veränderungen der Text „Jugend“ noch deutlich
höhere Werte aufwies (zumindest für die Gruppen „Nur Text“ und „Markierung“). Der statistische Test, der der gleiche war wie für die Analyse der Veränderungen, zeigt ein leicht
unterschiedliches Effektmuster. Die Interaktion, also das Zusammenwirken der beiden Faktoren (hier würde sich eine Interaktion bspw.
dadurch abbilden, dass sich der Faktor Hilfestellung in den beiden Texten unterschiedlich
auswirkt), bringt keine zusätzliche Information, daher haben wir sie nicht mehr berechnet.
Ein deutlicher Unterschied zwischen den Texten kann auch inferenzstatistisch nicht mehr
nachgewiesen werden. Einzig die Unterschiede
zwischen den verschiedenen Versuchsbedingungen zeigen sich noch immer. Wir können
davon ausgehen, dass der Prozentsatz an verbesserten Stolpersteinen in der Bedingung
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„Markierung+Wörterbuch“ höher ist als in der
Bedingung „Nur Text“ (β = 1,06; SE = 0,17; z =
6,11; p < 0,0001) und in der Bedingung „Markierung“ (β = 0,74; SE = 0,15; z = 5,01; p <
0,0001). Der Unterschied zwischen „Markierung“ und „Nur Text“ bleibt über der gemeinhin angenommenen Signifikanz-Schwelle von
p = 0,05 (β = 0,32; SE = 0,17; z = 1,87; p = 0,061)
und sollte daher nur mit äußerster Vorsicht
bzw. gar nicht interpretiert werden.
Statistisch gesehen gibt es also keinen
Unterschied hinsichtlich der Verbesserung
von Stolpersteinen zwischen dem Schülerund dem Studierenden-Text. Gleichzeitig
können wir schließen, dass nur in der Versuchsbedingung mit Hilfsmitteln (Markierung+Wörterbuch) der Prozentsatz verbesserter Stolpersteine höher ist als in beiden
anderen Bedingungen.
4.3 Semantische Verzerrungen
Wie wir in Abschnitt 3.5. schon erwähnten,
haben wir die überarbeiteten Stolpersteine
auch daraufhin überprüft, ob die Versuchs-
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Fallstudie „Wörterbücher“
171
Abb. 4: Ergebnisdarstellung für den Anteil sinnentstellter Stolpersteine. Die Bedeutung von N und n ist
analog zu den vorherigen Abbildungen
teilnehmer*innen während der Verarbeitung
den Sinn der entsprechenden Textstelle veränderten oder verzerrten, d. h. den Text im
Grunde ‚verschlimmbesserten’ und damit
verschlechterten. Tatsächlich haben die Versuchsteilnehmer*innen bei 329 von 1838
Überarbeitungen an Stolpersteinen solche semantischen Verzerrungen vorgenommen,
also in 17,9 % aller Fälle. Wenn lexikographische Ressourcen wirklich bei der Textüberarbeitung helfen sollen, dann sollten die
Teilnehmer*innen in der Gruppe mit voller
Hilfestellung nicht nur mehr Stolpersteine
verbessern, sondern auch weniger semantische Verzerrungen durch die Überarbeitungen hervorrufen. Auch hier haben wir nur
jene Stolpersteine beachtet, die tatsächlich
verändert wurden. Abbildung 4 gibt einen
Überblick über die Ergebnisse.
Die statistischen Tests legen keine Interaktion zwischen Text und Hilfestellung nahe.
Und obwohl die Teilnehmer*innen im Phraseologismen-Text durchweg weniger semantische Verzerrungen während der Überarbeitung eingebaut haben, ist auch dieser Effekt
statistisch nicht signifikant. Allerdings sind
alle Unterschiede zwischen Hilfestellungsbe-
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dingungen statistisch bedeutsam. Die Mittelwerte für die verschiedenen Bedingungen
(über beide Texte hinweg) sind wie folgt. In
der „Nur Text“-Bedingung sind 28 % aller
Überarbeitungen semantische Verzerrungen
des Inhalts. In der Bedingung „Markierung“
sind es noch 20 %, während in der Bedingung
mit Markierungen und lexikographischen
Hilfsmitteln („Markierung+Wörterbuch“)
nur noch rund 13 % aller Überarbeitungen
semantische Verzerrungen hervorrufen.
Alle Unterschiede zwischen den Hilfestellungsbedingungen sind statistisch signifikant
(Markierung vs. Nur Text: β = -0,57; SE = 0,21;
z = -2,76; p = 0,006; Markierung+Wörterbuch
vs. Nur Text: β = -1.30; SE = 0,21; z = -6,22; p <
0,0001; Markierung+Wörterbuch vs. Markierung: β = -0,73; SE = 0,18; z = 4,04, p < 0,0001).
Das überrascht kaum, halbiert sich doch der
Anteil an semantischen Verzerrungen von
„Nur Text“- zu „Markierung+Wörterbuch“Bedingung.
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II Fallstudien
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4.4 Punkte-basierte Auswertung
In allen zuvor vorgestellten Analysen haben
wir einen bearbeiteten Stolperstein als einen
Fall, also als eine Zeile in unserem Datensatz,
behandelt. Wir wollen die Perspektive nun
etwas verändern und die Teilnehmer*innen
der Untersuchung noch direkter in den Blick
nehmen. Die Teilnehmer*innen waren natürlich bisher auch bereits in der Untersuchung
enthalten, weil sie diejenigen waren, die die
Stolpersteine überarbeitet haben. Die im Folgenden vorgestellten Analysen rücken die
Teilnehmer*innen direkter in den Fokus. Wir
werden hierzu eine Analyse durchführen, die
sozusagen ein Scoring-System für die einzelnen Teilnehmer*innen bildet, d. h. auf Punkten basiert. Für jeden Stolperstein, den eine
Person verbesserte, wurde ein Punkt vergeben. Für jeden Stolperstein, der verschlechtert oder semantisch verzerrt wurde, wurde
hingegen ein Punkt abgezogen. Die Einzelpersonen in den Fokus zu rücken ist auch
deshalb sinnvoll, weil natürlich auch immer
einzelne Personen einen Text schreiben. Insofern rückt es die Analysen näher an eine alltägliche Schreibsituation, wenn die einzelnen
Textüberarbeitungen nicht nur als Einzelfälle
betrachtet werden, sondern nach teilnehmenden Personen gruppiert werden.
Jede*r Teilnehmer*in konnte maximal
35 Stolpersteine überarbeiten (20 aus dem
„Jugend“-Text und 15 aus dem „Phraseologismen“-Text). Die Maximalpunktzahl von
35 Punkten bekam ein*e Teilnehmer*in somit,
wenn sie*er alle Stolpersteine verbessert hat.
Die Minimalpunktzahl beträgt -35, die dadurch zustande käme, wenn ein*e Teilnehmer*in alle Stolpersteine verändert, aber
alle dabei verschlechtert hätte. Soviel vorweg:
Diese Extremwerte kamen nicht vor. Eine
Punktzahl von 0 kann mehrere Dinge bedeuten: Eine Person, die keinen Stolperstein bearbeitet, kann auch nichts falsch machen – die
Folge wäre eine Punktzahl von 0. Das gleiche
gilt für Teilnehmer*innen, die bspw. zwölf
Stolpersteine bearbeitet haben und fünf davon verbesserten, fünf davon verschlechterten sowie zwei nicht in der Qualität veränderten. Wir haben dieses Maß entwickelt, um
(Gruppen von) Teilnehmer*innen unterein-
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ander vergleichbar zu machen und gleichzeitig alle Überarbeitungen, die sie vorgenommen haben, zu beachten.
Die Punkte der einzelnen Versuchsteilnehmer*innen haben wir in Abbildung 5 in
Form eines „Bienenschwarm-Diagramms“
(beeswarm plot) dargestellt. Mit einem Bienenschwarm-Diagramm wird die tatsächliche
Verteilung der Datenpunkte in den verschiedenen Versuchsbedingungen sichtbar. Zusätzlich können die Mittelwerte abgelesen
werden (hier durch große graue Punkte symbolisiert). Man sieht zwar einerseits, dass es
große Überlappungsbereiche der Gruppen
gibt. Andererseits können Sie aber auch erkennen, dass die zentrale Tendenz der Gruppen deutlich unterschiedlich ist. Am besten
schneiden im Durchschnitt die Teilnehmer*innen aus der Gruppe „Markierung+Wörterbuch“ ab (18,6 Punkte). Die Gruppe, die
zwar hervorgehobene Stolpersteine aber keine lexikographischen Ressourcen als Hilfestellung bekam liegt mit einem Mittelwert
von 10,4 Punkten in der Mitte. Am schlechtesten schneidet die „Nur Text“-Gruppe ab (Mittelwert von 3,6 Punkten). In dieser Gruppe
waren auch die einzigen Teilnehmer*innen,
die im negativen Bereich abschnitten (zweimal -3 Punkte und einmal -4 Punkte).
Eine Nebenbemerkung zu den Arten der
Visualisierung, die wir in Abbildung 5 gewählt haben: Die Höhe der Säule im rechten
Diagramm steht für den Mittelwert und die
Fehlerbalken für Standardfehler oder Konfidenzintervalle (hier 1 Standardfehler). An
dieser Visualisierung ist aus rechnerischer
Sicht auch nichts auszusetzen. Allerdings haben Sie zwei konzeptionelle Eigenschaften,
die in wissenschaftlicher Hinsicht bedenkenswert sind: 1. Oft werden die Unterschiede
zwischen Gruppen in solchen Diagrammen
visuell überbewertet. Die Überlappungsbereiche zwischen experimentellen Gruppen, die
praktisch immer vorhanden sind, treten ziemlich in den Hintergrund. 2. Die Rezipient*innen dieser Diagramme können nicht einschätzen, wie ein bestimmter Mittelwert zustande kommt. Handelt es sich um breit gestreute Messwerte oder variieren die einzelnen
Messwerte sehr dicht um den Mittelwert?
Trennt sich die Gruppe evtl. gar in zwei Un-
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Fallstudie „Wörterbücher“
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Abb. 5: „Bienenschwarm-Diagramm“ (links) und Säulendiagramm mit Fehlerbalken (rechts) der Punkteverteilungen der Teilnehmer*innen für die drei Hilfestellungsbedingungen. Jedes schwarze Quadrat im
linken Diagramm steht für eine*n Teilnehmer*in, die großen grauen Punkte symbolisieren die Mittelwerte der drei Gruppen. Die Fehlerbalken im rechten Diagramm symbolisieren 1 Standardfehler. Wenn sich
hier zwei Fehlerbalken nicht überlappen, deutet das auf einen signifikanten Unterschied zwischen den
Gruppen hin
tergruppen, wo weitere Untersuchungen interessant wären, woher diese Spaltung
kommt? Das Bienenschwarm-Diagramm mag
in der Forschungscommunity zwar noch nicht
sehr verbreitet sein, aber es löst diese beiden
Probleme, indem jeder einzelne Messwert
sichtbar wird (siehe hierzu das „erste Gesetz“
der Visualisierung von Daten von Tufte (2001:
92): „Above all else show the data“).
Zurück zur aktuellen Fragestellung: Die
Teilnehmer*innen aus der Experimentalgruppe mit vollen Hilfestellungen zeigten
signifikant bessere Leistungen als die Personen aus den anderen Gruppen. Jedoch: Ihnen
mag der Ausreißer bzw. die Ausreißerin aufgefallen sein, die/der in der Gruppe
„Markierung+Wörterbuch“ 0 Punkte „erreicht“ hat. Diese Person hat keinerlei Stolpersteine überarbeitet und war eine der
schnellsten Personen bei der Bearbeitung des
Experiments. Dies legt nahe, dass sie*er nicht
versucht hat, die Texte zu überarbeiten, sondern nur darauf wartete, dass die Experimen-
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talsitzung zu Ende geht. Trotzdem hat sie*er
insgesamt länger als fünf Minuten die Texte
betrachtet und wurde daher nicht aus der
Stichprobe ausgeschlossen. Doch auch mit
diesem Ausreißer war die Gruppe, die lexikographische Hilfsmittel zur Lösung der Aufgabe bekam, am besten.
4.5 Effizienz
Es wurde aus den vorgehenden Analysen bereits klar, dass die Gruppe mit lexikographischen Hilfsmitteln einen Vorteil beim Bearbeiten der Aufgabe hatte: In dieser Gruppe
wurden die meisten Stolpersteine bearbeitet
und verbessert. Außerdem wurden in dieser
Gruppe die wenigsten semantischen Verzerrungen eingebaut. Berechnet man daraus einen personenbezogenen Punktestand, liegen
die Mitglieder dieser Gruppe ebenfalls vor
den beiden anderen Gruppen. Wir wollen
nun aber ein noch strengeres Kriterium anset-
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II Fallstudien
Abb. 6: Kombination aus Boxplot und Bienenschwarm-Diagramm für den Vergleich der Effizienz (Punkte
pro Minute) über die verschiedenen Hilfestellungsbedingungen hinweg. Jedes Quadrat steht für eine/n
Teilnehmer*in. In jeder Box befinden sich die mittleren 50 % der Datenpunkte in der jeweiligen Bedingung. Die Grenzen der Boxen stehen jeweils für das 25 % und 75 % Perzentil (d. h. bspw. für das 75. Perzentil, dass 75 % Prozent aller Datenpunkte niedriger sind als diese Grenze). Die Mittellinien der Boxen
geben den jeweiligen Median an. Das ist der Wert, der die Datenmenge in zwei Hälften teilt. Der Median
ist, ebenso wie der Mittelwert, ein Wert, der die zentrale Tendenz einer Verteilung beschreibt8
zen, um die Gruppen zu vergleichen, nämlich
die Effizienz bei der Bearbeitung der Aufgabe. Mit Effizienz meinen wir in diesem Zusammenhang den Erfolg in Zusammenschau
mit der benötigten Zeit – oder quantitativ
gefasst: Punkte pro Minute. Das ist deshalb
besonders interessant, weil es nicht ganz abwegig erscheint, dass die Teilnehmer*innen
in der Bedingung „Markierung+Wörterbuch“
tatsächlich mehr Zeit bei der Bearbeitung der
Aufgabe benötigen, denn sie müssen nicht
nur die Hervorhebungen in den Texten verarbeiten, sondern zusätzlich mit den lexikographischen Hilfsmitteln umgehen. Es könn8
te ja tatsächlich sein, dass der Vorteil, den die
lexikographischen Ressourcen bieten, dadurch „aufgefressen“ wird, dass die Befragten in dieser Versuchsbedingung viel länger
bei der Bearbeitung der Texte brauchen.
Wenn man zeitlicher Effizienz einen Stellenwert einräumt, wäre das ein Problem in unserer Argumentation.
Als kurze Randbemerkung: Unser Untersuchungsgegenstand ist die Effizienz des Einsatzes von Hilfsmitteln bei der Textüberarbeitung. In der „wahren Welt“, d. h. im
Schreiballtag, ist Zeit normalerweise knapp.
Deshalb wäre es zwar ein interessantes Resul-
Eine Anmerkung noch zu den in diesem Beitrag verwendeten Abbildungen: Normalerweise entscheidet man
sich in einem wissenschaftlichen Artikel für eine Diagrammform, wenn gleiche Arten von Daten visualisiert
werden. Bspw. würde man sich bei Abbildung 5 und Abbildung 6 für eine Darstellungsart entscheiden, da in
beiden Diagrammen eine kategoriale unabhängige Variable (die Gruppeneinteilung) mit einer kontinuierlichen abhängigen Variable (Punkte und Punkte pro Zeit) kombiniert wird. Wir haben in diesem Beitrag aus
didaktischen Gründen verschiedene Arten von Diagrammen eingeführt, damit Sie möglichst viele unterschiedliche Arten von Diagrammen kennenlernen.
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Fallstudie „Wörterbücher“
tat, wenn wir messen können, dass Hilfsmittel die Textüberarbeitung verbessern. Wenn
wir jedoch gleichzeitig feststellen würden,
dass Hilfsmittel zwar insgesamt gut sind, bei
einer Messung pro Bearbeitungsminute jedoch die Markierungs-Bedingung besser abschneidet, könnte das für den Schreiballtag
auch bedeuten, dass man eine Schreibumgebung nur mit Markierungen einer mit Hilfsmittel-Unterstützung – zumindest im normalen Alltag – vorziehen würde, weil man zwar
nicht ganz so gut, aber auf jeden Fall schneller
ist.
Tatsächlich können wir zeigen, dass Teilnehmer*innen in der vollen Hilfestellungsbedingung am längsten an den Texten arbeiteten (Mittelwert: 31,6 Minuten), gefolgt von
der Gruppe, die nur hervorgehobene Textstellen zur Hilfe nehmen konnten (26,9 Minuten). Die „Nur Text“-Gruppe war durchschnittlich am schnellsten (24,8 Minuten).
Wie oben beschrieben, müssen diese Werte
aber – um die tatsächliche Effizienz zu messen – mit der erreichten Punktzahl in Beziehung gesetzt werden. Wir messen damit
Punkte pro Minute.
Abbildung 6 gibt einen weiteren Einblick
in die Ergebnisse. Wieder sind deutliche
Überschneidungsbereiche der verschiedenen
Datenmengen erkennbar, aber man erkennt
eben auch, dass sich die zentralen Tendenzen
(in Abbildung 6 gefasst über die Boxplots, die
uns den Median9 und die mittleren 50 % der
Datenpunkte in der jeweiligen Bedingung
zeigen) deutlich voneinander unterscheiden.
In der Hilfsmittelbedingung liegen die Punkte pro Minute deutlich über denen der Markierungsbedingung, die wiederum deutlich
höher liegen als in der Nur-Text-Bedingung.
Dieser visuelle Eindruck kann auch über einen statistischen Vergleich der Mittelwerte
(nur Text: 0,19 Punkte pro Minute; Markierung: 0,46; Markierung+Wörterbuch: 0,62)
abgesichert werden. In diesem Fall können
wir bspw. einen t-Test für multiple Vergleiche
175
mit der Holm-Korrektur10 berechnen, der in
allen Fällen signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen anzeigt (Nur Text vs.
Markierung: p = 0,0007; Nur Text vs.
Markierung+Wörterbuch: p < 0,0001; Markierung vs. Markierung+Wörterbuch: p =
0,028).
5. Methodische Reflexion
Bevor wir auf unsere Forschungsfrage zurückkommen, möchten wir noch auf zwei Dinge
hinweisen, nämlich die Untersuchungssituation und die beobachteten Unterschiede zwischen den beiden bearbeiteten Texten.
In Abschnitt 3.4 haben wir beschrieben,
dass alle Teilnehmer*innen gleichzeitig in
zwei großen Hörsälen der Universität Mannheim das Experiment bearbeiteten. Dies ist im
Vergleich zu „klassischen“ experimentellen
Studien eine außergewöhnliche Situation,
denn das prototypische Experiment findet
meist in einem Labor statt, in das die
Studienteilnehmer*innen einzeln eingeladen
werden, um eine bestimmte Aufgabe zu bearbeiten. Das erleichtert es den Forschenden,
Störvariablen, die der Umgebung entstammen, gezielt zu kontrollieren bzw. auszuschalten. Dazu gehören bspw. Lärm, Temperaturunterschiede, Lichtverhältnisse, technische Voraussetzungen des Geräts, mit dem
das Experiment durchgeführt wird usw. Insofern war die Studie in den Hörsälen ein
gewisses Wagnis. Gerade der Fakt, dass die
Teilnehmer*innen die Studie auf ihren eigenen mitgebrachten Geräten bearbeiten sollten, stellte ein Risiko dar: Es hätte bspw. sein
können, dass technische Probleme zu einem
Zusammenbruch der drahtlosen Netzwerkverbindung führen, dass das Experiment auf
einzelnen Rechnern nicht dargestellt werden
kann oder dass ganz andere, unvorhersehbare Ereignisse die Durchführung erschweren.
Diese Faktoren konnten wir nur durch zeitin-
9
Der Median teilt die vorhandenen Datenpunkte in zwei Hälften. Über und unter dem Medien befinden sich
also jeweils 50% aller Messwerte.
10 Mit einem t-Test werden immer zwei Gruppen miteinander verglichen. Da jeder Einzeltest mit einer bestimmten Irrtumswahrscheinlichkeit belegt ist, muss man bei multiplen Vergleichen (bei drei Gruppen finden drei
Vergleiche statt) eine Korrektur vornehmen.
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II Fallstudien
tensive Vorbereitungen zumindest teilweise
kontrollieren. So haben wir bspw. das Experiment auf einer Vielzahl unterschiedlicher
Geräte (Betriebssysteme, Browser und Gerätetypen wie Smartphones, Tablets und Laptops) getestet und das Rechenzentrum darum
gebeten, für einen reibungslosen Ablauf zu
sorgen. Umgebungsvariablen wie Ablenkung durch Lärm oder andere Teilnehmer*innen konnten wir nur durch viel Personal versuchen aufzufangen. Es kam tatsächlich zu keinem Datenverlust durch technische
Schwierigkeiten oder zu größeren Ablenkungen, die wir nicht kontrollieren konnten. Der
Aufwand hat sich insofern gelohnt und das
Wagnis der Untersuchungssituation stellt
sich im Rückblick als nicht zu riskant dar.
Die zweite Anmerkung betrifft die Unterschiede zwischen den beiden Texten, die
zwar nicht unmittelbar relevant für unsere
ursprüngliche Forschungsfrage sind, aber
trotzdem interessante Einsichten gewährt.
Nehmen wir einmal an, dass der Schüler*innentext zum Thema „Jugend“ sprachlich und inhaltlich weniger komplex ist als
der studentische Text zum Thema „Phraseologismen“ – eine Annahme, die u.E. durchaus
gerechtfertigt ist. Wie können wir dann die
Unterschiede zwischen den Texten bezüglich
unserer abhängigen Variablen interpretieren?
Die Stolpersteine im „Jugend“-Text wurden
von der Teilnehmer*innen-Gruppe, die nur
den Text ohne jegliche Hilfsmittel dargeboten
bekam, häufiger bearbeitet als die Stolpersteine im „Phraseologismen“-Text. Dieser Unterschied bestand auch in der Gruppe, für die
die Stolpersteine hervorgehoben waren, nicht
jedoch in der Gruppe, die zusätzlich die lexikographischen Ressourcen als Hilfestellung
bekamen. Interessanterweise schrumpfen
bzw. verschwinden diese Unterschiede zwischen den Texten, wenn man die Verbesserungen und Sinnentstellungen betrachtet.
Dieses Muster lässt sich so interpretieren,
dass die Teilnehmer*innen ohne lexikographische Hilfsmittel eher zögerlich waren, den
sprachlich und inhaltlich komplexeren Text
zu überarbeiten. Erst, wenn man sprachliche
Hilfsmittel hinzuziehen kann, sinkt die
Hemmschwelle so weit, dass man sich auch
traut, komplexere Texte „anzugehen“. Auch
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zur Förderung von Textüberarbeitungskompetenzen scheinen Hilfsmittel also gut eingesetzt werden zu können. Inwieweit diese Interpretation trägt, lässt sich noch nicht
abschließend beantworten – es sind hier zusätzliche Studien notwendig, die direkt auf
diese Frage ausgerichtet sein müssten.
Nun zu einer Frage, die wir mit der vorliegenden Studie ziemlich deutlich beantworten
können – nämlich die Forschungsfrage, von
der wir zu Beginn dieses Beitrags ausgingen:
Helfen lexikographische Ressourcen bei der
Überarbeitung von Texten? Betrachten wir
alle abhängigen Variablen gemeinsam, können wir eine Hierarchie der verschiedenen
Gruppen von Versuchsteilnehmer*innen annehmen. Die Performanz der „Nur Text“Gruppe bei der Überarbeitung der Texte war
geringer als jene der Hervorhebungsgruppe.
Das Hinzufügen von lexikographischen Ressourcen (Gruppe „Markierung+Wörterbuch“)
sorgte dann nochmals für einen Anstieg bei
der Überarbeitungsleistung. Dafür spricht
die Auswertung jeder einzelnen abhängigen
Variable: In der Gruppe mit beiden Hilfestellungen (also Hervorhebungen kombiniert
mit lexikographischen Ressourcen) wurden
mehr Stolpersteine überarbeitet. Von diesen
bearbeiteten Stolpersteinen wurden mehr
verbessert und es wurden weniger semantische Verzerrungen dabei eingefügt. Darüber
hinaus erreichten die Versuchsteilnehmer*innen in dieser Gruppe mehr Punkte
und waren auch effizienter als die Teilnehmer*innen in den anderen Gruppen. Wir können unsere Forschungsfrage also beantworten: Ja, lexikographische Ressourcen helfen
tatsächlich bei der Überarbeitung von Texten.
Im Folgenden möchten wir allerdings noch
auf einen Umstand hinweisen, der wichtig
ist, um die Relevanz dieser Antwort einzuschätzen.
Der wohl wichtigste Punkt ist, dass wir unseren Teilnehmer*innen einen ganz entscheidenden Schritt abgenommen haben, nämlich
das Auffinden der relevanten Information in
den Ressourcen. Wir haben die Hilfsmittel,
die bei der Lösung der Probleme helfen konnten, praktisch „auf dem Silbertablett serviert“,
indem wir sie direkt neben den Text gestellt
haben und mit den Stolpersteinen verknüpf-
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Fallstudie „Wörterbücher“
ten. Das haben wir bewusst getan, denn wir
wollten ein Szenario schaffen, in dem wir uns
ausschließlich auf den Effekt des Vorhandenseins von lexikographischer Information konzentrieren konnten. Wir wollten diesen Effekt
nicht mit anderen Faktoren vermischen wie
bspw. dem Suchen der relevanten Information in Nachschlagewerken und der nötigen
Verbindung mit problematischen Stellen. Das
ist ein ganz entscheidender Schritt: Denn
selbstverständlich kann nur jene Information
gewinnbringend eingesetzt werden, die auch
gefunden wird. Daher sprechen die Ergebnisse unserer Studie u.E. dafür, dass sich nicht
nur das Erstellen von lexikographischen Ressourcen lohnt, sondern auch, dass es sich
lohnt, Menschen im Umgang mit diesen
Ressourcen zu schulen. Denn auch die besten Wörterbücher, Übersetzungsprogramme
oder Grammatiken helfen nicht bei der Lösung von sprachlichen Problemen, wenn man
die darin enthaltene Information nicht findet
und auf das konkrete sprachliche Problem in
einer konkreten Situation übertragen kann.
Eine logische Weiterentwicklung der Studie, die wir hier vorgestellt haben, besteht
darin, Menschen vor ein konkretes sprachliches Problem zu stellen, ihnen dabei aber
nicht die relevante Information praktisch
„verzehrbereit“ vorzusetzen, sondern zu sehen, ob und wie die Teilnehmer*innen die
Information selbst finden und verarbeiten
können. Eine solche Studie haben wir in einem anderen Kontext, nämlich mit Deutschlernenden aus dem romanischen Sprachraum
durchgeführt (Müller-Spitzer/Nied Curcio/
Domínguez Vázquez/Dias/Wolfer, 2018;
2019). Den Lernenden haben wir deutsche
Sätze mit Interferenzfehlern11 aus romanischen Sprachen vorgegeben, die sie korrigieren sollten. Auch die Methode der wissenschaftlichen Herangehensweise haben wir in
177
dieser Studie variiert. Wir setzten dort keine
experimentelle Variation ein, wie wir sie hier
dargestellt haben, sondern konzipierten eine
Beobachtungsstudie mit qualitativen Elementen in der Auswertung.
Sie mögen sich fragen, wie relevant eine
Studie noch ist, die sich hauptsächlich mit
Wörterbüchern und der Art von Information
beschäftigt, die sich darin finden, da Schreibprozesse in der Zukunft stärker automatisch
unterstützt werden können. Allerdings darf
dabei nicht vergessen werden, dass der Bedarf an sorgfältig erarbeiteten lexikographischen Ressourcen allgemein ungebrochen ist.
Viele Systeme zur automatischen Verarbeitung von natürlicher Sprache verlassen sich
auf lexikographisch aufbereitete Datenbanken, um diese Information bei der Verarbeitung von Sprache einzubeziehen. Auch computerbasierte Systeme, die Menschen bei der
Lösung von sprachlichen Aufgaben helfen
sollen, nutzen in großem Stil lexikographische Information. Den Benutzer*innen wird
das aber häufig nicht bewusst, weil die Information eben nicht mehr in einem Format aufbereitet ist, das sie von Wörterbüchern kennen. Das offensichtlichste Beispiel ist vielleicht
noch, dass Google auf der Ergebnisseite der
Suchen in manchen Fällen Auszüge aus Online-Wörterbüchern präsentiert (zumindest
zum Zeitpunkt, zu dem wir diesen Beitrag
verfassten). Ein Ausgangspunkt der Studie
war, wie anfangs skizziert, auch die Idee, eine
Art computergestützte Schreibumgebung zu
entwickeln, die den Schreiber*innen automatisch relevante Ressourcen zur Verfügung
stellt, wenn ein NLP-Algorithmus12 Probleme
im verfassten Text feststellt. So fern dieses
Ziel einer automatischen Schreibumgebung
auch noch sein mag: Unsere Studie hat gezeigt, dass Schreiber*innen wohl von einem
solchem System profitieren würden.
11 Interferenzfehler bezeichnen sprachliche Fehler, die bei der unzulässigen Übertragung von sprachlichen Eigenschaften (Semantik/Morphologie/Syntax) aus einer Sprache in eine andere entstehen. Ein Beispiel ist der
Satz „Obwohl er sich beeilt hat, hat er die U-Bahn verloren“, wo eine unzulässige Übertragung von bspw. ital.
„perdere“ auf dt. „verpassen“ stattfindet.
12 NLP steht für natural language processing.
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178
II Fallstudien
Zum Weiterlesen
Wer sich über die Visualisierung von linguistischen Daten informieren möchte, kann dies im Sammelband
(Open Access) von Bubenhofer & Kupietz (2018) tun. Wolfer & Hansen-Morath (2017) geben in einem OnlineTutorial einen Überblick über einige Visualisierungsmöglichkeiten innerhalb der Statistikumgebung R.
Die inferenzstatistischen Modelle, die wir in diesem Beitrag verwendeten, werden von Baayen (2008, insb.
Kapitel 7) und Winter (2020, insb. Kapitel 14) vorgestellt. Beide Bücher enthalten auch umfassende und
verständliche Einführungen in R sowie deskriptive Verfahren der Statistik.
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Literatur
Abel, Andrea/Aivars Glaznieks/Lionel Nicolas/Egon
Stemle (2014): KoKo: An L1 Learner Corpus for German, in: Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC).
Reykjavik, S. 2414–2421.
Baayen, Harald R. (2008): Analyzing linguistic data. A
practical introduction to statistics using R, Cambridge:
Cambridge University Press.
Bates, Douglas/Martin Maechler/Ben Bolker/Steve
Walker (2015): Fitting Linear Mixed-Effects Models
Using lme4, in: Journal of Statistical Software, Jg.
67(1), S. 1–48.
Bubenhofer, Noah/Marc Kupietz (Hrsg.) (2018): Visualisierung sprachlicher Daten: Visual Linguistics – Praxis – Tools, Heidelberg: Heidelberg University Publishing, [online] https://heiup.uni-heidelberg.de/
heiup/catalog/book/345.
Müller-Spitzer, Carolin/Martina Nied Curcio/María
José Domínguez Vázquez/Idalete Maria Silva
Dias/Sascha Wolfer (2018): Correct hypotheses and
careful reading are essential: results of an observational study on learners using online language resources, in: Lexikos, Bd. 28, S. 287–315.
Müller-Spitzer, Carolin/Martina Nied Curcio/María
José Domínguez Vázquez/Idalete Maria Silva
Dias/Sascha Wolfer (2019): Recherchepraxis bei der
Verbesserung von Interferenzfehlern aus dem Itali-
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enischen, Portugiesischen und Spanischen: Eine
explorative Beobachtungsstudie mit DaF-Lernenden, in: Lexicographica, Bd. 34, Berlin/Boston: de
Gruyter, S. 157–182.
R Core Team (2019): R: A language and environment
for statistical computing, Vienna: R Foundation for
Statistical Computing, [online] https://www.
R-project.org/.
Tufte, Edward (2001): The visual display of quantitative
information, 2. Aufl., Cheshire: Graphics Press.
Winter, Bodo (2020): Statistics for linguists: An introduction using R, New York/London: Routledge.
Wolfer, Sascha/Sandra Hansen-Morath (2017): Visualisierung linguistischer Daten mit der freien Grafikund Statistikumgebung R, [online] http://kograno.
ids-mannheim.de/VisR-OnlinePub.
Wolfer, Sascha/Thomas Bartz/Tassja Weber/Andrea
Abel/Christian M. Meyer/Carolin Müller-Spitzer/
Angelika Storrer (2018): The effectiveness of lexicographic tools for optimising written L1-texts, in:
International Journal of Lexicography, Jg. 31 H. 1, S.
1–28.
Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 6. April 2021.
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10. Höfliches Handeln mit Emojis: eine Fallstudie aus
dem Bereich der Angewandten (Medien-)Linguistik
Das Kapitel präsentiert eine Fallstudie zum höflichen kommunikativen Handeln in einem
Lehr-Lern-Kontext. Vor dem Hintergrund einerseits der medienlinguistischen Erforschung
internetbasierter Kommunikation und andererseits der linguistischen Höflichkeitsforschung werden Funktionen der Emoji-Verwendung bei der Bearbeitung einer Peer-Feedback-Aufgabe untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Emojis keine reine Spielerei sind,
sondern wichtige Aufgaben bei der Vermeidung von Kommunikationsstörungen auf der
Beziehungsebene übernehmen. Die Studie ist angewandt-linguistisch in zweierlei Hinsicht: 1. Sie untersucht kommunikative Praktiken an Daten aus einer konkreten Handlungsdomäne und bereitet die Ergebnisse für die weitere linguistische Theoriebildung auf;
2. sie liefert Befunde, die für die Weiterentwicklung der kommunikativen Praxis in der
untersuchten Domäne genutzt werden können.
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Michael Beißwenger, Steffen Pappert
1. Einleitung
In diesem Kapitel beschreiben wir eine Fallstudie aus dem Bereich der Angewandten
Linguistik, die für eine konkrete semiotische
Ressource (Emojis) untersucht, zu welchen
Zwecken diese in einem gegebenen Praxisfeld (einem Lehr-Lern-Kontext) von einer
bestimmten Nutzergruppe (Studierende) unter den Bedingungen einer konkreten kommunikativen Aufgabe (dem Verfassen von
Peer-Feedback-Kommentaren) dazu genutzt
wird, soziale Risiken in der Kommunikation
abzufedern und ihre sprachlichen Äußerungen so zu gestalten, dass diese keine Störung
der Beziehung zu den Adressat*innen nach
sich ziehen. Hinsichtlich des fokussierten
Phänomens, also Emojis und deren Beziehung zum sprachlichen Gehalt der untersuchten Äußerungen, fällt die Studie in das
Gebiet der Medienlinguistik, genauer der empirischen Erforschung internetbasierter Kommunikation. Hinsichtlich des Erkenntnisinteresses in Bezug auf die untersuchten Daten ist
die Perspektive der Linguistischen Pragmatik
analyseleitend, und zwar mit der Frage: Warum/zu welchen Zwecken verwenden Individuen
eine bestimmte semiotische Ressource unter gegebenen situativen Bedingungen so, wie sie es tun?
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Die situativen Bedingungen, die für die analytische Rekonstruktion der Funktionen der
untersuchten Emoji-Verwendungen zu berücksichtigen sind, ergeben sich aus einem
Lehr-Lern-Kontext, in dem zentrale Lernendenaktivitäten in einer Wiki-Umgebung stattfanden. Entsprechend ist dessen (medien-)
didaktische Konzeption als eine zentrale Rahmenbedingung einzubeziehen. Die Untersuchung liefert einerseits Erkenntnisse in Bezug
auf das untersuchte Phänomen, und zwar
unter der Fragestellung, wie Emojis in digitaler Kommunikation zur Bearbeitung bestimmter kommunikativer Aufgaben eingesetzt werden. Aufgrund der Herkunft der
Daten aus einem didaktischen Kontext lassen
sich die Ergebnisse andererseits für die Weiterentwicklung mediendidaktischer Konzepte nutzbar machen; unter dieser Perspektive
ist von Interesse, welchen Beitrag Emojis zur
Bearbeitung bestimmter Aufgabentypen in
digitalen Lernumgebungen leisten können.
In Abschnitt 2 skizzieren wir zunächst das
Forschungsverständnis der Angewandten
Linguistik und ordnen unsere Studie in diesen
Kontext ein. In Abschnitt 3 beschreiben wir die
im Rahmen der Studie untersuchten Daten vor
dem Hintergrund des Lehr-Lern-Szenarios,
unter dessen Bedingungen sie entstanden
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II Fallstudien
sind. Im Fall unserer Studie wurden Daten
nicht zu Zwecken der Untersuchung – beispielsweise auf experimentellem Wege oder
mittels einer Befragung – generiert, sondern
sind in einem bestehenden Praxisfeld als Resultat kommunikativer Praxis angefallen, um
anschließend von den Forschenden vorgefunden zu werden. In der Chronologie des Forschungsprozesses ging somit die Entstehung
der Daten der Formulierung von Forschungsfragen und -hypothesen voraus; entsprechend
beschreiben wir in diesem Kapitel zuerst die
Daten und die Bedingungen, unter denen die
Daten im Praxisfeld angefallen sind, und formulieren erst in einem zweiten Schritt die Forschungsfrage, unter der sie untersucht wurden. In Abschnitt 4 geben wir einen kurzen
Überblick zu den theoretischen Ansätzen und
linguistischen Forschungsfeldern, vor deren
Hintergrund die der Studie zugrunde gelegte
Fragestellung als linguistisch relevant motiviert werden kann. Vorgestellt werden zum
einen medienlinguistische Befunde zur Funktion von Emojis in der internetbasierten Kommunikation, zum anderen mit dem sogenannten Face-work-Ansatz nach Brown/Levinson
(1987) eine einschlägige Theorie des höflichen
Handelns. Abschnitt 5 beschreibt das methodische Vorgehen und die für die Analyse des
Datenmaterials zugrunde gelegten Kategorien. Abschnitt 6 präsentiert die Ergebnisse der
Studie, ordnet diese in das Forschungsfeld der
Medienlinguistik und der Höflichkeitsforschung ein und zeigt Möglichkeiten des Transfers der Ergebnisse in das Praxisfeld der Mediendidaktik auf. Der Beitrag schließt mit
einer methodischen Reflexion der Untersuchung und des gewählten Vorgehens, auch mit
Blick auf Anschlussforschungen.
2. Angewandte Linguistik
Was das Programm der Angewandten Linguistik ist und wie sich die Angewandte Linguistik zu anderen linguistischen Teildisziplinen
verhält – ob sie überhaupt eine Teildisziplin
ist oder eher eine quer zu Teildisziplinen verortbare, bestimmte Auffassung von linguistischer Forschung beschreibt –, ist von angewandt forschenden Linguist*innen wiederholt
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diskutiert worden. Diese Diskussion kann
hier nicht im Detail nachvollzogen werden.
Einige zentrale Aspekte der Diskussion wollen wir im Folgenden im Anschluss an Knapp
(2011a) zusammenfassen.
Eine grundsätzliche Überlegung betrifft
das Konzept von ‚Angewandtheit’, das mit
‚angewandten’ Wissenschaften (in deren eigenem Selbstverständnis) verbunden wird,
sowie die Frage des Verhältnisses von ‚angewandter’ zu ‚nicht angewandter’ (also auf
reine Theoriebildung gerichteter) Wissenschaft. In Bezug auf die linguistische Forschung greifen zwei Annahmen über die Aufgabe angewandter Wissenschaft zu kurz (vgl.
Knapp 2011a: 119):
• Angewandte Linguistik ist mehr als bloße
Anwendung linguistischer Theorie in Praxisfeldern. Stattdessen ist linguistische
Theoriebildung, die dem Status ihres Untersuchungsgegenstands als Instrument
sozialen Handelns gerecht werden und für
diesen beschreibungsadäquat sein möchte,
notwendigerweise darauf angewiesen,
Sprache in konkreten Verwendungskontexten zu betrachten. Hier deckt sich das
Programm der Angewandten Linguistik
mit der Perspektive der Linguistischen
Pragmatik: Sprache wird im Feld betrachtet, in dem sie natürlich vorkommt und
ihren Platz als Handlungsmittel hat.
• Angewandte Linguistik ist keine Form der
Instrumentalisierung von Wissenschaft,
die dazu dienen soll, den gesellschaftlichen und ökonomischen „Nutzwert“ linguistischer Theoriebildung unter Beweis
zu stellen. Die Linguistik muss nicht erst
nachweisen, dass ihre Beiträge zum Verständnis von Sprache gesellschaftliche Relevanz besitzen. Für eine Wissenschaft, die
sich (s. Punkt 1) mit Konventionen und
Praktiken des gesellschaftlichen Handelns
befasst, ist es nur natürlich, dass sie aus
entwickelten Modellen und Erkenntnissen
Empfehlungen abzuleiten vermag, die geeignet sind, um die sprachliche und kommunikative Praxis in Domänen gesellschaftlichen Handelns zu begleiten und
weiterzuentwickeln.
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Fallstudie „Emojis“
Angewandte Linguistik ist vielmehr anwendungsorientierte Wissenschaft in dem Sinne,
dass sie „in einer theoretisch reflektierten und
methodisch gut fundierten Art und Weise“
(Knapp 2011a: 120) „zur Lösung praktischer
Probleme mit Sprache und Kommunikation
betrieben wird“ (ebd.: 123). Diese Konzeption
ist nicht rein instrumentell zu denken; gerade
im Prozess der theoretisch und methodisch
fundierten Analyse der betrachteten Probleme liegt ein wichtiges Potenzial, aus angewandt-linguistischer Praxis neue Impulse für
die Theoriebildung und für die Weiterentwicklung von Forschungsmethoden abzuleiten (vgl. Knapp 2011b: XXII). Entsprechend
ist Angewandte Linguistik nicht nur als gerichtete Perspektive von der Grundlagenforschung zu Praxisfeldern, sondern zugleich
auch als praxisfeldgerichtete, wissenschaftliche Betrachtungsweise zu verstehen, die zur
Grundlagenforschung zurückführt; in diesem Sinne ist sie „angewandte Grundlagenforschung“ (Knapp 2011a: 120). Es gibt unterschiedliche Auffassungen davon, ob bei
angewandt-linguistischen Untersuchungen
die Überführbarkeit von Erkenntnissen in die
Praxis eine Bedingung zu sein hat oder lediglich als ein Potenzial betrachtet werden kann
(letztere Position z. B. bei Meer/Pick 2019: 8)
bzw. ob alternativ zur Überführung von Forschungsergebnissen in die Praxis der Gewinn
für die Grundlagenforschung auch allein zentral gesetzt werden kann.
Nähert man sich der Bestimmung des Konzepts der Angewandten Linguistik extensional, d. h. über eine Analyse konkreter wissenschaftlicher Praxis, wie sie sich beispielsweise
im Umfeld einschlägiger, als „angewandt“
ausgewiesener Fachgesellschaften – z. B. der
Gesellschaft für Angewandte Linguistik (GAL)1
oder ihrer internationalen Partnergesellschaft
Association Internationale de Linguistique Appliquée (AILA)2 – sowie der zugehörigen Fachtagungen und Publikationen – z. B. Zeitschrift
für Angewandte Linguistik (ZfAL), European
Journal of Applied Linguistics (EuJAL) – dokumentiert, so ist festzustellen, dass unter „angewandt“ beide der zuvor angesprochenen
1
2
181
Akzentuierungen anzutreffen sind. Ob bzw.
wie stark der Transfer von Forschung in Praxisfelder oder der Ertrag für die Theorie- und
Methodenbildung im Vordergrund steht, ist
in einzelnen als angewandt-linguistisch ausgewiesenen Arbeiten unterschiedlich ausgeprägt. Als gemeinsamer Nenner ergibt sich
der Bezug auf sprachlich-kommunikative
Praxisfelder und Praktiken, die mit Theorien
und Methoden der Linguistik untersucht
werden, sowie die (pragmatische) Perspektive auf Sprache als „Sprache im Gebrauch“.
Die hier vorgestellte Fallstudie ist ein Beispiel für eine Untersuchung, die aus mehr
oder weniger zufälligen Beobachtungen zu
interessanten Praktiken der Emoji-Verwendung in einer digitalen Lernumgebung hervorgegangen ist. Die Daten sind Resultat authentischen Sprachgebrauchs in einem
Lehr-Lern-Setting. Sie wurden „im Feld“ vorgefunden und haben aufgrund ihrer Merkmalhaftigkeit das linguistische Interesse der
beiden Verfasser dieses Kapitels geweckt. Die
Fragestellung wurde somit aus der Begegnung mit dem empirischen Material entwickelt; die daraus resultierende Untersuchung
war explorativ (bzw. hypothesengenerierend)
angelegt, d. h. am Ende des Forschungsprozesses sollte die Formulierung einer Hypothese stehen, die sich hinreichend plausibel aus
dem untersuchten Material begründen lässt.
Da die Daten bereits vorlagen, war die empirische Basis der Untersuchung auf dasjenige
Material begrenzt, das zur Verfügung stand;
es bestand keine unmittelbare Möglichkeit,
weitere Daten zu erheben.
3. Vorstellung der Daten und
Fragestellung
Das Feld authentischen Sprachhandelns, dem
die untersuchten Daten entstammen, bildet
eine Wiki-Plattform, die im Sommersemester
2017 an der Universität Duisburg-Essen für
die Organisation eines Planspiels zu den
schriftsystematischen Grundlagen der deutschen Rechtschreibung eingesetzt wurde.
https://gal-ev.de/.
https://aila.info/.
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II Fallstudien
Das Planspiel war integriert in ein fachdidaktisches Seminar in den Lehramtsstudiengängen Deutsch, bei den Teilnehmer*innen handelte es sich um Lehramtsstudierende in der
Bachelorphase. Da die Beteiligung am Planspiel eine zentrale Bedingung für den erfolgreichen Seminarabschluss bildete, war die
Erbringung spielrelevanter Beiträge für die
Studierenden obligatorisch; diese Tatsache ist
wichtig, um zu verstehen, dass die Erbringung der im Zentrum unserer Untersuchung
stehenden schriftlichen Diskussionsbeiträge
für die Teilnehmenden alternativlos war.
Das dem Seminar zugrunde liegende Planspielkonzept Ortho & Graf (vgl. Beißwenger/
Meyer 2018, 2020) adaptiert Ideen der ‚Gamification’ (Deterding et al. 2011) und des
‚Game-based Learning’ (Schwan 2006), um
Studierende zu einer selbstgesteuerten und
Peer-basierten Auseinandersetzung mit den
orthographischen Schreibregularitäten des
Deutschen anzuregen. Zentrales Ziel des
Spiels ist die kognitive Aktivierung der Studierenden für eine problembezogene Erarbeitung schriftsystematischer Zusammenhänge.
Anhand von Schreibungen, die sie ihrer eigenen Lebenswelt entnehmen und Anlass zu
Korrektheitszweifeln bieten, klären die Studierenden in Teams, wann Schreibungen als
korrekt gelten und warum. Die Auseinandersetzung mit echten oder vermeintlichen Fehlschreibungen erfolgt dabei ausgehend von
den Regelformulierungen im amtlichen Regelwerk der deutschen Rechtschreibung.
Durch die damit verbundene Notwendigkeit
der Operationalisierung der Regeln gewinnen die Studierenden vertiefte Einsichten in
die Struktur des Schriftsystems. Dabei müssen insbesondere grammatisches Strukturwissen und grammatische Analysekategorien aktiviert und zur Anwendung gebracht
werden.
Das Spiel verläuft über drei aufeinander
aufbauende Spielphasen mit ansteigendem
Anforderungsniveau: In Spielphase I sammeln und dokumentieren die Lernenden in
der Rolle von Klient*innen eines Unternehmens, das professionelle Dienstleistungen bei
3
der Lösung von Rechtschreibzweifeln anbietet (Ortho & Graf), Schreibungen, die sie ihrer
eigenen Lebenswelt entnehmen und an deren
orthographischer Korrektheit sie zweifeln,
und reichen diese über ein Online-Formular
auf der Website des Unternehmens als Ermittlungsaufträge ein. In Spielphase II werden sie von eben diesem Unternehmen als
„Rechtschreibermittler*innen“ angeheuert
und erhalten eine Weiterbildung in der Klärung orthographischer Zweifelsfälle anhand
des amtlichen Regelwerks. In der Rolle von
Ermittler*innen, die in Teams operieren, klären sie die in Phase I eingereichten Ermittlungsaufträge und dokumentieren ihre Ermittlungsergebnisse nach einem vorgegebenen Schema in online ausgefüllten „Fallakten“. In Spielphase III werden die Ermittler*innen zu Mitgliedern der Abteilung
„Innenrevision“ berufen, die für das Qualitätsmanagement im Unternehmen zuständig
ist. Als „Qualitätsmanager*innen“ kommentieren sie Ermittlungen, die von anderen Ermittlerteams in Fallakten dokumentiert wurden, prüfen diese auf Plausibilität und geben
über schriftliche Rückmeldungen Anregungen zur Überarbeitung. Sie formulieren somit
evaluatives Feedback zu Arbeitsergebnissen
von Personen, die in derselben Rolle sind wie
sie selbst (im Rahmen des Seminars der Rolle
von Studierenden und im Rahmen des Spiels
der Rolle von Spielteilnehmer*innen bzw.
Ermittler*innen). Diese Form evaluativer
Rückmeldungen, die nicht von einer Lehrperson, sondern „von gleich zu gleich“ gegeben
werden, bezeichnet man als Peer-Feedback.
Zentrale Spielaktivitäten in den Spielphasen
I bis III finden online in einer Wiki-Umgebung statt; Ergebnisse aus den Spielphasen
werden in Präsenzphasen aufgegriffen und in
„Ermittlerkonferenzen“ intensiv im Plenum
diskutiert (Blended-Learning-Konzept).
In der Wiki-Umgebung3 wird jede von den
Spieler*innen angelegte Fallakte nach gleichem Schema als eigenständige Wiki-Seite
präsentiert. Die schriftlichen Rückmeldungen in Spielphase III werden auf Diskussionsseiten hinterlegt, die mit den Fallakten ver-
Eine Showroom-Version der Spielumgebung kann online unter https://udue.de/orthoundgraf begangen
werden.
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knüpft sind. Für die Formulierung ihrer
schriftlichen Rückmeldungen wurde den
Spieler*innen eine Auswahl an 36 Emoji-Grafiken zur Verfügung gestellt, die den Studierenden aus Anwendungen wie WhatsApp
vertraut waren und die sie – optional – in ihre
schriftlichen Rückmeldungen integrieren
konnten. Spezifische Vorgaben zur Verwendung der einzelnen Emojis wurden nicht gemacht; allerdings war jedem Emoji ein „sprechender“ Codebaustein (z. B. {{Daumen}},
{{Stark}}, {{Grübel}}, {{Vorsicht}}, s. Abbildung 1) zugeordnet, der für die Einbindung
der entsprechenden Grafiken in eigene Diskussionsbeiträge benötigt wurde.
Emoji
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Fallstudie „Emojis“
Codebaustein
Emoji
Codebaustein
{{Daumen}}
{{Grübel}}
{{Stark}}
{{Besserwisser}}
{{Verwirrt}}
{{Lächeln}}
{{Klatsch}}
{{Klasse}}
{{Vorsicht}}
{{Argh}}
{{Schock}}
{{Kürbis}}
{{Lol}}
{{Zwinker}}
{{Lehrerin}}
{{Lehrer}}
{{Tipp}}
{{Auweia}}
Abb. 1: Auszug aus der Auswahl der in der
Wiki-Umgebung zur Verfügung gestellten Emojis
mit zugeordnetem Codebaustein
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183
Die Aufgabenstellung für die Spielphase III
lautete wie folgt:
Starten Sie eine Karriere als Qualitätsmanager/in!
Als Mitglied eines Ortho&Graf-Ermittlerteams sind Sie befugt, sich an Maßnahmen
zum innerbetrieblichen Qualitätsmanagement zu beteiligen, die von der Abteilung
Innenrevision organisiert werden – ganz nach
dem Motto: Ermittlungsarbeit ist gut – aber
sechs Augen sehen mehr als vier. Seit 1901
ist es die Philosophie unseres Unternehmens,
die Güte von Ermittlungsergebnissen nicht
„von oben“, sondern durch diejenigen feststellen zu lassen, die dazu die meiste Expertise mitbringen: die Ermittlerinnen und Ermittler selbst.
Wir erwarten von Ihnen, dass Sie sich mindestens fünf Fallakten (Ihrer Wahl) ansehen,
die von einem anderen Ermittlerteam aus der
Ermittlungsperiode Sommer 2017 bearbeitet
wurde.
Ihre Aufgabe ist es, die ausgewählten
Fallakten einer Plausibilitätsprüfung zu unterziehen: Leuchtet Ihnen das Ergebnis, zu
dem die Ermittler/innen gekommen sind,
ein? Ist die Zuordnung zu einem Regelwerksparagraphen bzw. -bereich einleuchtend? Ist
die von den Ermittler/inne/n formulierte
Begründung einleuchtend? Halten Sie die
Handlungsempfehlung, die für den oder die
Auftraggeber/in formuliert wurde, für hinreichend verständlich und überzeugend? Ist
die Fallakte vollständig ausgefüllt?
Ausgehend von Ihrer Prüfung formulieren
Sie bitte eine knackige, schriftliche Rückmeldung an das Ermittlerteam, die Sie der
Fallakte auf einem separaten Blatt („Diskussionsseite“) beifügen. Stellen Sie dabei festgestellte Stärken heraus, sprechen Sie aber
auch Aspekte an, die Ihrer Ansicht nach noch
optimiert werden könnten. Seien Sie in Ihren
Anregungen und Vorschlägen konstruktiv
und möglichst präzise. Denken Sie immer
daran: Bei den Ermittler/inn/en, deren Fall
Sie beurteilen, handelt es sich um Kolleg/
inn/en!
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184
II Fallstudien
Bei einer Sichtung der in Spielphase III auf
den Diskussionsseiten hinterlegten PeerFeedback-Kommentare nach Abschluss des
Planspiels fielen wiederholt Fälle auf, in denen lobende Teile eines Feedback-Postings
durch Emojis visuell unterstützt wurden (z. B.
Daumen-hoch-Emoji, Beispiele 1 und 2), während Posting-Teile, in denen Kritik formuliert
wird, nicht in vergleichbarer Weise visuell
hervorgehoben werden. In anderen Fällen
wurden kritisch-rückmeldende Kommentare
mit Emojis markiert, die als bildlicher Ausdruck für eine Unsicherheit des oder der
Schreibenden in Bezug auf den ausgedrückten Sachverhalt gedeutet werden können (das
nachdenkliche Gesicht in Beispiel 3) und somit die Möglichkeit andeuten, dass der oder
die Schreibende mit der formulierten Kritik
auch falsch liegen könnte. In weiteren Fällen
wurden Anregungen zur Überarbeitung Emojis beigegeben, mit denen (offensichtlich ironisierend) eine extreme emotionale Involviertheit der oder des Schreibenden in Bezug auf
die festgestellte Unzulänglichkeit dargestellt
wurde (Beispiel 4) oder mit dem explizit auf
die während der Spielphase III eingenommene (und institutionell lizenzierte) Rolle durch
die Abbildung eines/r „Lehrmeister/in“ Bezug genommen wurde, um die Tatsache des
Kritik-Übens auf diese Weise gegenüber den
Adressat*innen zu legitimieren (Beispiel 5).
Beispiele 1-5:
Ich würde es aber
1. Der §57 ist richtig.
genauer schreiben. Der Paragraph enthält
einige Fallbeispiele.
2. Gute Ermittlung
, nur scheint mir die
Handlungsempfehlung nicht ausreichend.
Hier sollten aus meiner Sicht Tipps stehen,
wie man zum Beispiel Haupt- und Nebensätze voneinander unterscheiden kann
[…].
3.
Mhhh also bei Dusch- und Schaumbad
handelt es sich nicht um einen Bindestrich,
sondern um einen Ergänzungsstrich (§98).
Im Bereich C solltet ihr noch den Ar4.
beitsauftrag löschen.
5.
Die Handlungsempfehlung könnte
stärker herausstellen, wie der Auftraggeber diesen Sachverhalt prüft und so selbst
zu einer Lösung gelangt.
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Fälle wie diese, die sich in den Daten in variierender Form wiederholt feststellen ließen,
legten nahe, dass die Studierenden die Emojis
als praktische Ressource adaptiert hatten,
um – auf jeweils unterschiedliche Art und
Weise – die sozial riskante Aufgabe des PeerFeedbacks zu bewältigen:
• Positiv-wertschätzende Äußerungsteile
wurden durch Emojis besonders hervorgehoben, um sie gegenüber der vorgebrachten Kritik visuell salienter erscheinen zu
lassen (Beispiele 1 und 2);
• Emojis wurden eingesetzt, um Kritik in einer Weise zu modalisieren, mit der die potenzielle Fehlbarkeit des oder der Kritisierenden angedeutet und somit auf die
Tatsache angespielt wurde, dass sich Kritikgebende und Kritiknehmende – als
Peers – zueinander auf Augenhöhe befinden (Beispiel 3);
• mit dem gewählten Emoji sollte das KritikÜben ironisch gerahmt und dadurch in
seiner sozialen Konsequenz relativiert werden (Beispiel 4);
• mit dem gewählten Emoji sollte die spielerische Rahmung des Kritik-Übens herausgestellt und damit als sprachlicher Akt in
einem nicht-alltäglichen Kontext ausgewiesen werden, auch hier mit dem Ziel,
dessen Wirkung hinsichtlich ihrer sozialen
Konsequenzen zu relativieren (Beispiel 5).
Die interessanten Funde bei der Sichtung der
Daten bewegten uns dazu, das Datenmaterial
genauer linguistisch zu untersuchen. Motiviert wurde die Durchführung einer entsprechenden Untersuchung einerseits durch die
medienlinguistisch relevante Frage nach der
Funktion von Emojis in schriftlicher digitaler
Kommunikation und andererseits vor dem
Hintergrund von Ansätzen zur Modellierung
sprachlicher Höflichkeit aus dem Bereich der
linguistischen Pragmatik (vgl. Abschnitt 4).
Das Forschungsinteresse zielte auf die Gewinnung empirischer Evidenz dafür, ob Emojis in
einem Lehr-Lern-Kontext wie dem untersuchten dazu eingesetzt werden, die sozial riskante Aufgabe der Formulierung von Peer-Feedback zu bewältigen. Sollte sich diese Intuition,
die aus einer Sichtung erster Beispiele abgelei-
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tet wurde, bestätigen, wäre der Befund geeignet, im Praxisfeld „Digital gestütztes Lehren
und Lernen“ das Angebot von Emoji-Inventaren als hilfreiche Ressource für die Bearbeitung von Peer-Feedback-Aufgaben anzuregen. In Bezug auf die medienlinguistische
Beschäftigung mit emergenten Praktiken in
digitaler Kommunikation (vgl. Beißwenger
2016) könnten die Befunde aufzeigen, dass
und wie Praktiken aus digitaler Alltagskommunikation (WhatsApp, Instagram u. a.) für
neue, für die Interaktionsbeteiligten ungewohnte Kontexte sprachlichen Handelns adaptiert werden. Im vorliegenden Zusammenhang betrifft das die Nutzung von Emojis zur
Beziehungspflege und zur sozialverträglichen
Organisation von Kommunikation.
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Fallstudie „Emojis“
4. Theoretischer Hintergrund
4.1 Medienlinguistik: Der Beitrag von Emojis
zur Organisation schriftlicher Alltagskommunikation
Emojis haben in jüngster Zeit ein verstärktes
Interesse der Medienlinguistik auf sich gezogen (vgl. Dürscheid/Siever 2017; Pappert
2017; Beißwenger/Pappert 2019a,b,c). Gemeinsam mit ihren Vorläufern, den tastaturschriftlich erzeugten Emoticons, bilden Emojis eines der Merkmale digitaler Kommunikation par excellence (vgl. Beißwenger 2015:
15). Ihre in bestimmten Nutzungskontexten
internetbasierter Kommunikationsdienste
hochfrequente Nutzung legt unter pragmatischer Perspektive die Annahme nahe, dass
Emojis wichtige Funktionen bei der Organisation getippter Alltagskommunikation übernehmen.
In Beißwenger/Pappert (2019c) haben wir
einen pragmatischen Beschreibungsrahmen
für die Analyse von Emojis vorgestellt und
anhand diverser Analysen zur Emoji-Verwendung in der WhatsApp-Kommunikation
gezeigt, dass Emojis von ihren Verwender*innen auf vielfältige Weise für die
Bearbeitung der beiden grundlegenden Aufgaben in zwischenmenschlicher Kommunikation eingesetzt werden: Sie unterstützen
die Verstehenssicherung (fungieren als Les-
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185
barmacher für sprachliche Äußerungen) und
sie tragen zur Beziehungspflege und zur
sozialverträglichen Gestaltung sprachlichen
Handelns bei (machen als Bildzeichen sichtbar, dass man das Gegenüber wertschätzt und
seine oder ihre Wünsche respektiert).
Beim Lesbarmachen wird für die Adressat*innen durch Emojis der Kontext der Äußerung konstituiert, vor dessen Hintergrund und
unter dessen Bedingungen der oder die Verwendende eine sprachliche Äußerung interpretiert wissen möchte oder anhand dessen
die Einstellung der oder des Verwendenden zu
einem geäußerten Sachverhalt rekonstruierbar
gemacht werden soll, ohne diese explizit
sprachlich zu formulieren. In dieser Verwendung fungieren Emojis als Kontextualisierungshinweise (i.S.v. Gumperz 1982; 1992;
Auer 1986: 24 u. a.) bzw. als Kontextualisierungsschlüssel (vgl. Knoblauch 1991: 453), anhand derer der „Sinn der Mitteilung und die
von Sprechern verfolgten Strategien und Intentionen“ (ebd.) inferierbar werden sollen,
ohne dass der Sinn, die Strategien und Intentionen, von der oder dem Verwendenden explizit sprachlich präsentiert werden.
Im Gegensatz zu Praktiken des Lesbarmachens tragen Praktiken des Sichtbarmachens
nichts zur Interpretation der Äußerung auf
Ebene der Proposition oder Illokution bei.
Praktiken des Sichtbarmachens markieren
auch keine Einstellungen der Schreiber*innen
zu sprachlich geäußerten Sachverhalten.
Stattdessen werden mit ihnen Propositionen
oder Teile davon – entweder zusätzlich zu ihrer sprachlichen Realisierung oder alternativ
dazu, in keinem Fall aber für das Verständnis
zwingend erforderlich – „ins Bild gesetzt“, um
den Adressat*innen anzuzeigen, dass man
sich Mühe gemacht hat, die Äußerung für sie
ansprechend zu gestalten und ihre Rezeption
durch bildliche Mittel zu unterstützen. Der
Übergang von illustrativen zu rein ornamentalen Verwendungen ist dabei fließend; das
Illustrieren und Dekorieren der Äußerung
fungiert als Zeichen der Wertschätzung.
Für die störungsfreie Gestaltung von Kommunikation besonders relevant werden Praktiken des Sichtbarmachens da, wo die Beziehung zu den Partner*innen durch mögliche
Effekte einzelner Handlungen in Gefahr ge-
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186
II Fallstudien
rät, gestört zu werden. In solchen Fällen fungieren Emojis als ins Bild gesetzter „sozialer
Kitt“, der potenziell riskanten Äußerungen
vorsorglich beigefügt wird, um den Adressat*innen anzuzeigen, dass trotz möglicherweise unerwünschter Implikationen der Äußerung die Verwendenden die Wünsche der
Adressat*innen respektieren und auf eine
gute und von wechselseitiger Wertschätzung
geprägte Beziehung achten. In solchen Verwendungen sind Emojis Mittel des höflichen
Handelns und dienen der Abschwächung potenzieller Gesichtsbedrohungen (face work).
Trotz Abschwächung bleibt das, was mit der
Äußerung proponiert und bezweckt wird
(z. B. jemanden zu etwas auffordern, jemanden kritisieren), unverändert. Das unterscheidet das Sichtbarmachen zum Zwecke der
sozialverträglichen Gestaltung der eigenen
Äußerung von Praktiken des Lesbarmachens,
mit denen den Adressat*innen entweder eine
nicht aus dem Sprachlichen allein ableitbare
Lesart nahegelegt wird oder mit denen Einstellungen zum Proponierten markiert werden, die an den sprachlichen Äußerungsanteilen selbst nicht abgelesen werden können.
4.2 Linguistische Pragmatik: Höfliches
Handeln als face work
Höflichkeit ist ein zentraler Gegenstand der
linguistischen Pragmatik mit ausdifferenziertem Forschungsfeld (für einen Überblick:
Ehrhardt 2018). Als „klassisch“ im Bereich
der Theorien sprachlicher Höflichkeit kann
der Ansatz von Brown/Levinson (1987) gelten, der davon ausgeht, dass wir in Kommunikation stets bestrebt sind, sowohl die Wünsche der Partner*innen nach einem positiven
Selbstbild und nach Selbstbestimmung zu
respektieren, als auch unser eigenes positives
Selbstbild und unseren Wunsch nach Autonomie zu schützen. Höfliches Handeln ist
nach diesem Ansatz face work, d. h. eine Form
kontinuierlicher Imagearbeit. Mit dieser Idee
bauen Brown/Levinson auf dem Konzept
des face auf, das von Erving Goffman (1974)
4
eingeführt wurde und das beim kommunikativen Handeln stets als eine Größe präsent ist,
die es zu schützen bzw. zu respektieren gilt.
Relevant sind dabei zwei Aspekte von face mit
denen unterschiedliche Bedürfnisse (facewants) verbunden sind: das positive Gesicht,
welches das Bedürfnis eines jeden Menschen
nach Akzeptanz, Wertschätzung und gemeinschaftlichem Beistand beschreibt (vgl.
Brown/Levinson 1987: 101), und das negative
Gesicht, welches sich auf den Wunsch nach
individuellem Freiraum und Handlungsfreiheit bezieht (vgl. ebd.: 61).4 Beide Aspekte
von face können in Kommunikation durch
Äußerungen bzw. sprachliche Handlungen
in ihrer Integrität gefährdet werden. Brown/
Levinson sprechen in Bezug auf Äußerungen,
mit denen die Möglichkeit einer Bedrohung
des fremden oder eigenen (positiven oder
negativen) face verbunden ist, von face-threatening acts. Face-threatening acts lassen sich in
der Kommunikation oftmals nicht vermeiden. So geht bereits mit der Realisierung einer
Fragehandlung eine für das Gegenüber möglicherweise unerwünschte Einschränkung
seiner bzw. ihrer Autonomie (und damit des
negativen Gesichts) einher, insofern nach
dem Kooperationsprinzip (vgl. Grice 1975)
Fragen eine starke Aufforderung an das Gegenüber innewohnt, in einem bestimmten
Sinne folgezuhandeln (nämlich so, dass das
Folgehandeln als relevante Antwort auf die
Frage interpretiert werden kann). Auch ist es
in Kommunikation häufig unumgänglich,
Verhaltensweisen des Gegenübers zu evaluieren – beispielsweise deren Berechtigung
oder Qualität zu kritisieren oder in Zweifel zu
ziehen. Kritik am Gegenüber und deren oder
dessen Verhalten kann je nach Situation vom
Gegenüber mehr oder weniger stark als Bedrohung des positiven Gesichts wahrgenommen werden und deshalb ihren bzw. seinen
Wünschen zuwiderlaufen. Zugleich bedroht
der oder die Handelnde, indem er oder sie
einen face-threatening act riskiert, auch das eigene positive Gesicht, da er oder sie annehmen muss, dass, sollte die Bedrohung der
face-wants des Gegenübers von diesem tat-
Die Attribute ‚positiv’ und ‚negativ’ sind dabei nicht in einem wertenden Sinne zu verstehen.
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Fallstudie „Emojis“
sächlich als solche erkannt werden, dies eine
Schädigung des eigenen Selbstbilds nach sich
ziehen kann, weil das Gegenüber die faceBedrohung als unhöfliches Verhalten wahrnimmt und daraufhin sein bzw. ihr Bild von
der bzw. dem Bedrohenden revidiert.
Um das eigene und fremde Gesicht zu
schützen bzw. eigene und fremde face-wants
zu pflegen, legen Interaktionsbeteiligte, Goffman zufolge, zwei Einstellungen zugrunde:
„eine defensive Orientierung im Hinblick auf
die Wahrung des eigenen Images und eine
protektive im Hinblick auf die Wahrung des
Images5 anderer“ (Goffman 1986 [2013]: 19).
Imagepflege kann dadurch erfolgen, dass
face-threatening acts in der Interaktion vermieden werden. Diese Technik trägt nur zu einem gewissen Grad zur Gesichtswahrung
bei, da es viele Situationen gibt, in denen potenzielle Gesichtsbedrohungen kaum vermeidbar, in bestimmten Interaktionsarten
(z. B. in Prüfungsgesprächen) sogar in die
darin vorgesehenen Handlungsmuster eingeschrieben sind. Eine zweite Technik der
Imagepflege ist daher der „korrektive Prozess“ (Goffman 1986 [2013]: 21-30), bei dem
es darum geht, Gesichtsbedrohungen durch
eine wiedergutmachende Handlung (redressive action) in ihrer Wirkung abzuschwächen.
Der face-threatening act wird dabei mit Zusätzen bzw. Modifikationen ausgeführt, die dem
oder der Angesprochenen signalisieren,
„dass keine Gesichtsbedrohung beabsichtigt
oder gewünscht ist und dass S die Bedürfnisse von Hs Gesicht grundsätzlich anerkennt
und selbst wünscht, dass sie erfüllt werden“
(Brown/Levinson 2007: 71).
Darüber hinaus gibt es eine Reihe gesichtswahrender oder gesichtsstärkender sprachlicher Handlungen (face-flattering acts, KerbratOrecchioni 2005). So dienen beispielsweise
Lob, Komplimente oder andere Sympathiebeteuerungen der Aufwertung des positiven
Gesichts des oder der Angesprochenen.
Brown/Levinson (2007) gehen davon aus,
dass in Anbetracht der wechselseitigen Verletzbarkeit „jeder rationale Akteur versuchen
5
187
[wird], gesichtsbedrohende Akte zu vermeiden bzw. bestimmte Strategien zu verwenden, um die Bedrohung zu reduzieren“
(Brown/Levinson 2007: 69). Genau solchen
Praktiken des höflichen Handelns widmet
sich unsere Untersuchung. Die Begegnung
mit dem im untersuchten Praxisfeld angefallenen Datenmaterial (Abschnitt 3) legt bei
erster Sichtung nahe, dass die Studierenden
Emojis verwenden, um die sozial riskante
Aufgabe des Peer-Feedbacks zu bewältigen.
Eine genauere Untersuchung des Materials
soll dazu beitragen, diese Intuition zu konkretisieren. Am Ende soll die empirisch fundierte Formulierung einer Forschungshypothese stehen. Die Fragestellung für die
Untersuchung lautet wie folgt:
Leisten Emojis unter den Bedingungen der
im untersuchten Lehr-Lern-Szenario gestellten Peer-Feedback-Aufgabe einen Beitrag
zum höflichen Handeln (und wenn ja, welchen)?
Wir wollen damit herausfinden, wie durch
die Hinzufügung von Emojis zu sprachlichen
Äußerungen face-wants der Interagierenden
bedient werden, die durch die mit der sprachlichen Äußerung ausgeführten Handlungen
potenziell bedroht werden. Wir untersuchen
den Beitrag von Emojis zur Abmilderung
(Modalisierung) von face-threatening acts und
zur Intensivierung von face-flattering acts. Die
Untersuchung der Fragestellung soll dabei
auch dazu beitragen, auf empirischer Grundlage eine Einschätzung zu der Frage formulieren zu können, ob Emojis in Lehr-LernSzenarien, in denen von den Lernenden
explizit verlangt wird, Kritik zu üben, ein
hilfreiches Mittel sein können, um mit der
dadurch eingeforderten Realisierung von Gesichtsbedrohungen umzugehen.
Das in der deutschen Übersetzung von Goffman (1986 [2013]) ‚Image’ genannte Konzept entspricht dem
englischen face; der Ausdruck ‚Imagepflege’ ist somit eine synonyme Bezeichnung für face work.
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II Fallstudien
5. Methodisches Vorgehen
und Analyse
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5.1 Eingrenzung des Untersuchungsgegenstands und Zusammenstellung der
Datensets
Nachdem wir nun (Abschnitt 4.2) über eine
grundsätzliche Orientierung zur Modellierung sprachlicher Höflichkeit als face work
verfügen, können wir die Risiken und mögliche Bearbeitungsstrategien im Zusammenhang mit der in Abschnitt 3 abgebildeten
Aufgabenstellung aus der Spielphase III des
didaktischen Planspiels Ortho & Graf wie
folgt theoriebasiert präzisieren: Stößt eine
Spielerin oder ein Spieler bei der Bearbeitung
der Aufgabe auf eine Fallakte, die nicht vollständig bearbeitet ist oder die ihr bzw. ihm
hinsichtlich der darin behandelten Fehlschreibung nicht plausibel erscheint, so muss
sie bzw. er, um sich im Sinne der Aufgabenstellung zu verhalten, mit der Formulierung
einer Rückmeldung sprachliche Handlungen
ausführen, mit denen eine Gesichtsbedrohung auf drei Ebenen verbunden ist:
• Bedrohung des negative face der Adressat*innen (in diesem Fall des „Ermittlerteams“, das die Fallakte ausgefüllt hat), die
durch den Hinweis auf ein Defizit oder die
Formulierung eines Optimierungsvorschlags in ihrer Autonomie eingeschränkt
werden (weil mit der Feststellung von
Mängeln durch die „Innenrevision“ im
Rahmen des Spielszenarios zumindest implizit die Aufforderung verbunden ist, diese Mängel zu beheben).
• Bedrohung des positive face der Adressat*innen, da diesen durch den Hinweis
auf ein Defizit oder die Formulierung eines
Optimierungsvorschlags, direkt oder indirekt, zu verstehen gegeben wird, dass sie
etwas nicht „gut“ (i.S.v. angemessen zu
dem in Spielphase II für die Durchführung
von Ermittlungen und die Gestaltung von
Fallakten ausgegebenen Erwartungshorizont) gemacht haben.
• Bedrohung des positive face der oder des
Kritik-Übenden, die bzw. der sich dadurch,
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dass sie bzw. er andere auf Defizite oder
Optimierungsmöglichkeiten hinweist,
diesen anderen gegenüber als „Besserwisser*in“ aufspielen muss (was innerhalb
der Peer-Group in aller Regel vermieden
wird bzw. zu Sanktionierungen führen
kann).
Diese Risiken sind, gerade in einem PeerSetting, nicht zu unterschätzen. Es ist daher
davon auszugehen, dass einige Spieler*innen
Vermeidungsstrategien (im Folgenden: VS)
wählen oder zumindest in Erwägung ziehen.
Vermeidungsstrategien zielen nach Brown/
Levinson (1987) darauf, das Risiko, einen facethreatening act (im Folgenden: FTA) ausführen
zu müssen, dadurch zu vermeiden, dass man
der Realisierung solcher Akte weitestmöglich
aus dem Weg geht. Im Kontext der gestellten
Aufgabe sind die folgenden Arten von Vermeidungsstrategien denkbar:
VS 1: Aufgabe nicht bearbeiten: Dies wäre die
bestmögliche Form der FTA-Vermeidung, die darin besteht, die Bearbeitung der Aufgabe zu verweigern. Da
mit der Wahl dieses Strategietyps ein
Rückzug aus der weiteren aktiven Mitwirkung am Planspiel verbunden (und
damit auch der erfolgreiche Abschluss
der Lehrveranstaltung gefährdet) wäre,
ist dieser Strategietyp keine wirkliche
Option. Tatsächlich hat keine*r der Studierenden die weitere Teilnahme am
Planspiel nach Spielphase II abgebrochen.
VS 2: Aufgabe bearbeiten, aber FTAs vermeiden:
Der oder die Lernende entscheidet sich
für die Bearbeitung der Aufgabe, richtet
die Art des Umgangs mit der Aufgabenstellung aber auf FTA-Vermeidung
aus. Dafür bieten sich die folgenden
Optionen:
VS 2.a: Bearbeite nur solche Fallakten, bei
deren Kommentierung du keinen
FTA ausführen musst: Der oder
die Lernende schreibt nur zu
solchen Fallakten einen Feedback-Kommentar, die ihr bzw.
ihm nach Prüfung als vollständig und plausibel bearbeitet er-
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Fallstudie „Emojis“
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scheinen und somit keinen Anlass zu Kritik bieten.
VS 2.b: V
ermeide FTAs grundsätzlich, unabhängig von der Qualität der
Fallakte: Der oder die Lernende
kommentiert jeden von ihr bzw.
ihm bearbeiteten Fall grundsätzlich nur positiv, unabhängig
davon, ob die darin dargestellte
Ermittlung Anlass zur Kritik
bietet oder nicht.
Vermeidungsstrategien werden hier lediglich
der Vollständigkeit halber erwähnt. In unserer Untersuchung klammern wir sie aus, da
wir uns spezifisch für die Indienstnahme von
Emojis als Mittel des höflichen Handelns bei
der Gestaltung von Peer-Feedback-Kommentaren interessieren. Den Gegenstand unserer
Untersuchung bilden somit Postings, die die
folgenden Kriterien erfüllen:
1. Die Postings beziehen sich unmittelbar auf
die zu kommentierende Fallakte. Sie stellen
keine Antworten auf bereits vorhandene
Feedback-Postings anderer Lernender dar.
2. Die mit den Postings formulierten Feedback-Kommentare sind nicht ausschließlich lobend. Allein lobende Kommentare
können entweder Resultat einer Vermeidungsstrategie (Strategietyp 2.a oder 2.b)
sein, oder es besteht bei ihnen keine Notwendigkeit der Behandlung von FTAs, da
sie keine FTAs enthalten.
3. Die mit den Postings formulierten Kommentare enthalten mindestens eine sprachliche Handlung, mit der ein FTA verbunden werden kann (d. h. mit deren Ausführung die Gefahr einer Gesichtsbedrohung einhergeht).
4. Die Postings enthalten mindestens ein
Emoji (oder Emoticon).6
Diese Kriterien wurden auf den Gesamtbestand der in Spielphase III formulierten PeerFeedback-Postings angewandt. Insgesamt
wurden in Spielphase III von den 65 Teilnehmenden 680 Peer-Feedback-Postings verfasst.
6
189
Für die Untersuchung ausgewählt wurden
daraus alle Postings, die alle drei Kriterien erfüllen. Die Anwendung von Kriterium 1 führte zum Ausschluss von 120 Postings, die als
reaktiv eingestuft wurden und sich sequenziell auf Vorgänger-Postings bezogen. Die Anwendung der Kriterien 2 und 3 führte zum
Ausschluss weiterer 216 Postings. Ob die hohe
Zahl ausschließlich positiv evaluierender
Kommentare einen Ausweis für eine im Allgemeinen hohe Qualität der Fallakten darstellt,
als höflichkeitsbedingte Vermeidungsstrategie oder als Strategie zur Vermeidung von
Aufwand zu werten ist, wird hier ausgeklammert und wäre eine eigene Untersuchung wert
(die allerdings zusätzlich eine Befragung der
Studierenden erforderte, da sich die Frage, wie
die Vermeidung motiviert ist, nicht aus den
Daten selbst heraus klären lässt). Die Anwendung von Kriterium 4 führte zum Ausschluss
von 114 Postings, die weder ein Emoji noch ein
Emoticon enthielten. Die verbleibenden 229
Feedback-Postings bildeten das Datenset für
die Untersuchung. Diese Postings wurden manuell aus den Diskussionsseiten des Wikis extrahiert und einschließlich der Emojis in eine
Tabelle überführt.
In der Tabelle wurden die Postings in einem ersten Analyseschritt zwei Gruppen zugeordnet:
Set 1: Postings, die ausschließlich Äußerungen enthalten, mit denen ein FTA verbunden ist (N=62).
Set 2: Postings, die sowohl Äußerungen beinhalten, mit denen ein FTA verbunden
ist, als auch Äußerungen, mit denen ein
face-flattering act (FFA) verbunden ist
(N=167).
Als Äußerungen wurden im Anschluss an Hoffmann (2016: 32) alle sprachlichen Einheiten
klassifiziert, denen sich eine Illokution zuweisen ließ. Die Realisierung im Satzformat war
dafür nicht notwendigerweise obligatorisch,
um syntaktischen Besonderheiten (z. B. dem
möglichen Auftreten von Ellipsen) der konzeptionellen Mündlichkeit Rechnung zu tra-
In ganz wenigen Fällen verwendeten die Schreiber*innen Emoticons anstelle von Emojis. Diese wurden in der
Untersuchung ebenfalls mitberücksichtigt.
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II Fallstudien
gen. Das zugrunde gelegte Konzept entsprach
damit auch dem Konzept der ‚kommunikativen Minimaleinheit’ der IDS-Grammatik (vgl.
Zifonun et al. 1997: 85-92), das „die kleinsten
sprachlichen Einheiten“ beschreibt, „mit denen sprachliche Handlungen vollzogen werden können“ (ebd.: 91). Ein Posting kann
grundsätzlich mehrere Äußerungen enthalten.
Die Klassifikation der einzelnen Äußerungen und die Zuordnung der 229 Postings zu
den beiden Datensets erfolgte mit Bezug auf
die potenziellen Effekte der mit den Äußerungen intendierten Handlungen auf die facewants der Adressat*innen:
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190
• Face-flattering acts (FFAs) liegen vor im Falle positiv-evaluierender Handlungen, mit denen den Adressat*innen für die Bearbeitung eines Falls Lob, Anerkennung und/
oder Zustimmung ausgedrückt wird.
Handlungen dieses Typs zielen auf eine
positive Bedienung der face-wants des Adressaten.
• Face-threatening acts (FTAs) liegen vor im
Falle von Handlungen, mit denen Dissens (im
weitesten Sinne) ausgedrückt wird und denen
mit Blick auf die Aufgabenstellung eine –
direkt oder indirekt vorgebrachte – Aufforderung (Direktive) zur Optimierung der
Fallakte unterstellt werden kann. Die
Bandbreite reicht von Anregungen zu kleineren Überarbeitungen über Hinweise auf
Unvollständigkeit bis hin zur Formulierung von Zweifeln am vorgelegten Lösungsweg und zur Formulierung alternativer Lösungsvorschläge.
5.2 Festlegung von Kategorien für die
Klassifikation der Daten
Die Erstellung der beiden Datensets und die
Klassifikation der darin dokumentierten Äußerungen bildete die Voraussetzung, um im
nächsten Schritt die Funktion der in den Daten vorhandenen Emoji-Verwendungen in
Bezug auf FFAs und FTAs zu bestimmen.
Dazu wurden in einem vorbereitenden Schritt
die in den beiden Datensets enthaltenen Postings von den beiden Untersuchenden gemeinsam gesichtet. Auf dem Wege einer ge-
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meinsamen Analyse eines Teils des Materials
wurden verschiedene Funktionstypen der
Emoji-Verwendung unterschieden und dazu
Definitionen formuliert, die der anschließenden Analyse des gesamten Datenmaterials
zugrunde gelegt wurden. Bei der Entwicklung der Funktionstypen wurden einzelne
Emoji-Verwendungen unter Berücksichtigung 1. der Emoji-Form und der dazu möglichen oder gesellschaftlich etablierten Assoziationen, 2. des sprachlichen Kontexts, 3. der
im Posting vorhandenen face-bezogenen acts
(FFA/FTA) sowie 4. ihrer Adjazenz/NichtAdjazenz zu diesen acts hinsichtlich ihres
Beitrags zum face work beschrieben. Im Folgenden beschreiben wir die auf diesem Wege entwickelten Funktionstypen-Kategorien
und geben Beispiele.
Hinsichtlich ihres Beitrags zum Handeln
lassen sich in den untersuchten Datensets zunächst zwei Grundtypen der Verwendung
von Emojis unterscheiden, von denen der
zweite Typ in verschiedene Subtypen differenziert wird:
1. Eigenständig handlungsrealisierend sind
Emoji-Verwendungen, in denen ein positiv
besetztes Emoji zu Beginn eines Postings
steht, ohne dass das Posting eine sprachliche Handlung enthält, mit der ein face flattering act (FFA) verbunden werden kann.
Für Emoji-Verwendungen dieses Typs lässt
sich im gegebenen Kontext interpretativ
keine supportive (modalisierende oder verstärkende) Funktion in Bezug auf die im
gleichen Posting unmittelbar angeschlossenen sprachlichen Handlungen herstellen;
wir werten sie daher als nicht-sprachliche
Realisierungen von FFAs (Beispiele 6 und 7;
in Beispiel 7 ist das Daumen-hoch-Emoji
zudem syntaktisch integriert und um das
Temporaladverbial „erstmal“ erweitert).
2. Handlungsunterstützend sind Emoji-Verwendungen, bei denen die Emojis eine
sprachlich realisierte Handlung unterstützen, indem sie deren intendierte oder antizipierte Wirkung entweder visuell verstärken oder abschwächen. Emojis mit verstärkender Funktion bezeichnen wir als
Booster, Emojis mit abschwächender (modalisierender) Funktion als Softener:
24.03.22 11:06
Fallstudie „Emojis“
2.1
2.1.1
2.1.2
2.2.1
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2.2
2.2.2
2.2.3
7
Booster: Das Emoji wird verwendet,
um den Effekt der sprachlichen
Handlung auf die face-wants der Beteiligten zu verstärken:
FFA-Booster: Emoji-Verwendungen,
die der Verstärkung eines FFA dienen (Beispiele 8–12).
FTA-Booster: Emoji-Verwendungen,
die der Verstärkung eines FTA dienen (Beispiele 13–15).
Softener: Das Emoji wird verwendet,
um den Effekt der sprachlichen Handlung auf die face-wants der Beteiligten abzufedern (Modalisierung). Softener beziehen sich grundsätzlich auf
FTAs. Die Abschwächung kann auf
drei verschiedene Arten realisiert
werden:
Der oder die Schreibende nimmt mit
dem Emoji eine Positionierung zur
eigenen Äußerung vor, ohne dass
damit ein Wechsel der Interaktionsmodalität markiert wird: Er bzw. sie
relativiert den Geltungsanspruch
der sprachlichen Äußerung oder
bringt zum Ausdruck, dass ihm bzw.
ihr die ausgeführte Sprachhandlung
unangenehm ist. Ein häufiger Fall in
den Daten ist die Verwendung des
Grübeln bzw. Zweifel andeutenden
Gesichts (Beispiele 16–18).
Der oder die Schreibende markiert
mit dem Emoji den Wechsel in eine
unernste Interaktionsmodalität: Die
Verwendung des Emojis lässt sich im
gegebenen Kontext weder als verstärkend (2.1) noch als positionierend
(2.2.1) noch als spielerisch (2.2.3) deuten, und die Form des Emojis ist dazu
geeignet, Scherz oder Komik zu markieren (Beispiele 19–21). Als unernst
werten wir dabei auch Fälle der hyperbolischen Darstellung von Emotion (Beispiele 20/21).
Spielerisch-modalisierende Verwendung:
Der oder die Schreibende verweist
mit dem Emoji auf den spielerischen
191
Rahmen der aktuellen Phase des didaktischen Planspiels, in der er bzw.
sie gegenüber den Ermittlerteams die
Rolle einer Reviewerin bzw. eines Reviewers einnimmt. Die Verwendung
der beiden Emojis, die einen Lehrer
bzw. eine Lehrerin vor einer Wandtafel abbilden, betrachten wir, wenn sie
einem FTA beigestellt sind, als Verwendungen dieses Typs (Beispiel 22).
Beispiele 6-7: eigenständige handlungsrealisierende Emojis (gereckter Daumen) in FFAFunktion:7
6.
Eine Begründung des Paragraphen wäre
zum Verständnis noch hilfreich. Gut gewähltes Beispiel. Mara Hartmann (Diskussion) 10:19, 4. Jul. 2017 (CEST)
7. Martin Dohmann (Diskussion) 23:29, 2. Jul.
2017 (CEST) Erstmal
aber vielleicht
könnte man noch weitere Beispiele in die
[sic] Handlungsempfehlung nennen
Beispiele 8–12: FFA-Booster:
8. Gute Arbeit!
9. Ihr habt diesen schweren Fall meiner Meinung nach gut gelöst!
10. Eine gute Ermittlungsakte von Orthoduo!
Die Fallbeurteilung anhand des amtlichen Regelwerks ist sehr ausführlich.
11.
Eine klasse Ermittlungsarbeit
12. Gut recherchiert und erklärt!
Beispiele 13–15: FTA-Booster:
Man hätte in der Handlungsempfeh13.
lung eventuell nochmal das konkret am
Fall durchspielen können -- Lennart Jöhren (Diskussion) 08:59, 29. Jun. 2017
(CEST)
14. Eure Lösung und Begründung anhand
des amtlichen Regelwerks ist gut und
richtig, aber in eurer Empfehlung steht
dann, dass nur die Variante ohne Komma
richtig sei. Das verwirrt etwas
--Karla
Korte (Diskussion) 19:58, 26. Jun. 2017
(CEST)
In diesem und den nachfolgenden Beispielen sind, sofern komplette Postings zitiert werden, auch die Nutzersignaturen der Verfasserinnen und Verfasser mitabgebildet. Diese erscheinen sämtlich in pseudonymisierter
Form.
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15.
II Fallstudien
Man hätte bei der Begründung anhand des amtlichen Regelwerks vielleicht
noch ein Beispiel des vorliegenden Paragraphen zur Veranschaulichung hinzufügen können, ansonsten eine korrekte und
gute Ermittlung
--Elina Leifeld (Diskussion) 10:00, 27. Jun. 2017 (CEST)8
Beispiele 16–18: FTA-Softener (Positionierung): In 16 und 17 wird mit dem Emoji, das
ein grübelndes Gesicht darstellt, der Geltungsanspruch der formulierten Zweifel an der Korrektheit der kommentierten Akte markiert; in
18 wird mit dem Äffchen, das die Hände vor
die Augen schlägt, der Akt des Kritisierens als
für den Kommentierenden unangenehm gekennzeichnet (etwa im Sinne von „Es ist mir
unangenehm, dass ich euch kritisiere“):
16. Muss bei der professionellen Fallbeurteilung nicht stehen, dass der Satz nicht korrekt ist, da ihr ja etwas verbessert habt?!?
--Sebastian Sauer (Diskussion) 10:30,
29. Jun. 2017 (CEST)
17.
Mhhh also bei Dusch- und Schaumbad
handelt es sich nicht um einen Bindestrich, sondern um einen Ergänzungsstrich (§98).
Mit dem Ergänzungsstrich
zeigt man an, dass in Zusammensetzungen oder Ableitungen einer Aufzählung
ein gleicher Bestandteil ausgelassen wurde, der sinngemäß zu ergänzen ist. --Alena Junghans (Diskussion) 11:57, 4. Aug.
2017 (CEST)
18. Ich hätte mir noch eine Handlungsempfehlung und eine etwas umfangreichere
Erklärung anhand des Regelwerkes gewünscht!
[nicht signiertes Posting]
Beispiele 19–21: FTA-Softener (Markierung
einer unernsten Interaktionsmodalität):
19. An sich ist die Erklärung verständlich,
jedoch glaube ich kaum, dass hier wirklich mit Absicht eine Großschreibung vorAriane Kampe
genommen wurde.
(Diskussion) 20:22, 5. Jul. 2017 (CEST)
8
20.
Im Bereich C solltet ihr noch den Arbeitsauftrag löschen.--Sandra Jessen (Diskussion) 11:33, 4. Aug. 2017 (CEST)
21.
Ihr habt euch bei der Fallbeurteilung
Kategorie B vertan. Die Schreibung ist definitiv nicht korrekt, da ihr diese ja schließlich auch korrigiert. Die Zuordnung sollte
zu Kategorie [3] erfolgen. --Sandra Jessen
(Diskussion) 11:23, 4. Aug. 2017 (CEST)
Beispiel 22: FTA-Softener (spielerisch-modalisierend): Das Lehrerin-Emoji leitet den FTA
ein und verweist auf die durch das PlanspielSzenario zugewiesene Rolle; daneben enthält
das Beispiel eine FFA-Realisierung durch
Emoji (Bizeps) und ein Emoji, mittels dessen
eine unernste Interaktionsmodalität markiert
wird (Halloween-Kürbis):
22.
Liebe Kollegen,
euren Ermittlungen konnten wir soweit
folgen. Hier nur ein kleiner Hinweis:
Die Handlungsempfehlung könnte
stärker herausstellen, wie der Auftraggeber diesen Sachverhalt prüft und so selbst
zu einer Lösung gelangt.
Klugscheißermodus aus
Clara Iburg (Diskussion) 11:21, 4. Aug.
2017 (CEST)
5.3 Vorgehen bei der Analyse
Sämtliche Emoji-Verwendungen in den beiden Datensets wurden von den beiden Untersuchenden zunächst unabhängig voneinander einem der festgelegten Funktionstypen
zugeordnet. Anschließend wurden die Zuordnungen verglichen und in einem iterativen Prozess Fälle mit abweichender Zuordnung einer intersubjektiven Prüfung unterzogen. Es handelte sich somit um eine qualitative Variante eines Inter-Annotator-Agreement-Verfahrens, bei dem zwei Analysierende unabhängig voneinander eine Zuordnung
der Daten zu einem Set vordefinierter Kategorien vornehmen (zum Inter-Annotator-
In Beispiel 15 deuten wir das Posting-initial stehende Emoji (Zeigegeste) als ein Element, mittels welchen eine
visuelle Fokussierung auf den nachfolgenden FTA hergestellt wird; das Posting-final stehende Emoji ist ein
FFA-Booster.
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Fallstudie „Emojis“
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Agreement → Kapitel 14 [Annotationen] Abschnitt 3 in diesem Band). Ein Teil der
abweichenden Zuordnungen konnte durch
Schärfung der Abgrenzung zwischen den
Funktionstypen geklärt werden, deren Resultat sich in den oben gegebenen Funktionstypen-Definitionen widerspiegelt; in anderen
Fällen handelte es sich um Spezialfälle, für
deren Behandlung zusätzliche Vereinbarungen getroffen wurden:
• Spezialfall 1: Wenn ein modalisierendes
Emoji am Ende eines Postings (also zwischen der eigentlichen Äußerung und der
Benutzersignatur) steht, ist nicht immer
klar entscheidbar, ob das Emoji einen einzelnen FTA modalisiert oder das Posting
als Ganzes, insbesondere dann, wenn vor
dem Emoji zusätzlich ein erzwungener
Zeilen- oder Absatzwechsel eingefügt wurde (Beispiel 23). Für unsere Analyse spielt
das keine wesentliche Rolle. Da wir nur
solche Postings untersuchen, die mindestens einen FTA enthalten, ist auch das Posting als Ganzes mit einem face threat verbunden. Entsprechend werten wir solche
Fälle als modalisierend, und zwar ungeachtet der Frage, ob die Modalisierung
vom Verfasser auf Ebene einer einzelnen
sprachlichen Handlung oder mit Bezug auf
das Posting als Ganzes intendiert ist.
Beispiel 23:
23. Die Lösung des Beitrages leuchtet mir
ein. Ich würde die Handlungsempfehlung jedoch präziser und verständlicher
formulieren, sodass jedem klar ist, was
gemeint ist.
Corinna Bertelsmann (Diskussion)
20:19, 10. Jul. 2017 (CEST)
• Spezialfall 2: Wenn hinter einem FTA ein
Emoji steht, das als positiv konnotiert gelten kann und im Posting an anderer Stelle
ein FFA enthalten ist, der nicht durch ein
unmittelbar adjazent stehendes Emoji verstärkt wird, dann werten wir das Emoji als
distant platzierten FFA-Booster (Beispiele
24–25). Der FTA wird dadurch an seinem
linken und rechten Ende durch face-ver-
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193
stärkende Elemente gleichsam eskortiert;
die betreffenden Emoji-Instanzen wirken
dadurch sekundär zugleich FTA-modalisierend.
Beispiele 24–25:
24. [Der Fall ist sehr gut gelöst.]FFA [Einzig
und allein der Tipp am Ende könnte
etwas präziser formuliert werden.]
FTA [ ]FFA-Booster--Finn Worms (Diskussion) 10:32, 5. Jul. 2017 (CEST)
25. [Gut gelöst !]FFA [Nur die Zuordnung
zu einem Dezernat fehlt.]FTA [Das Team
muss sie hinzufügen.]FTA [ ]FFA-Booster
--Melissa Claas (Diskussion) 20:25,
9. Jul. 2017 (CEST)
• Spezialfall 3: Das symbolische Emoji, das in
der „Emojibox“ über das Codekürzel
„check“ beschrieben ist, lässt sich in einigen
Verwendungen als FFA-Booster interpretieren, in anderen – insbesondere am Ende
eines Postings – bleibt unklar, ob es nicht
eher symbolisch kennzeichnen soll, dass
die kommentierte Akte vom Posting-Verfasser im Sinne der Aufgabenstellung „kontrolliert“ wurde. Beispiel 26 zeigt einen Fall,
den wir als FFA-Booster klassifiziert haben,
Beispiel 27 einen Fall der zweitgenannten
Art, für den wir einen Beitrag zum face work
ausschließen; stattdessen ist das Emoji in
diesem Fall an die Seminarleiter*innen – beziehungsweise im Rahmen des PlanspielSettings an die Leitung der Ermittlungsbehörde – adressiert.
Beispiele 26–27:
26. Richtig gelöst.  Hätte mir aber eine
ausführlichere Empfehlung gewünscht.
Einfach mal kurz erwähnen was einen
Haupt-/Nebensatz ausmacht und wie
ich diese richtig erkenne, anstatt selbst
nachschauen zu müssen. --Nadine
Steinhoff (Diskussion) 15:07, 7. Jul. 2017
(CEST)
27. Die Auflösung bezüglich des Kommas
finde ich gelungen, eventuell würde ich
die ersten Unsicherheit [sic] auch noch
behandeln.  Ariane Kampe (Diskussion) 20:17, 5. Jul. 2017 (CEST)
24.03.22 11:06
194
II Fallstudien
Im Zuge der Analyse des Datenmaterials und
der Klärung von Spezialfällen stellte sich für
18 Postings aus den beiden Datensets heraus,
dass die darin enthaltenen Verwendungen
von Emojis Funktionen übernehmen, die
nicht mit face work zu tun haben. Aus diesem
Grund wurde den in Abschnitt 5.1 beschriebenen Kriterien für die Gewinnung der Datensets ein fünftes Kriterium hinzugefügt:
Die Anwendung dieses zusätzlichen Kriteriums führte zum Ausschluss von 18 Postings
aus den Datensets. Die Datensets veränderten
sich damit noch einmal geringfügig im Zuschnitt:
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5. Die Postings enthalten mindestens ein
Emoji (oder Emoticon), das einen Beitrag
zum face work leistet.
Set 1ˈ: Postings, die ausschließlich Äußerungen enthalten, mit denen ein FTA
verbunden ist (N=58).
Set 2ˈ: Postings, die sowohl Äußerungen beinhalten, mit denen ein FTA verbunden ist, als auch Äußerungen, mit
denen ein FFA verbunden ist (N=153).
Set 1ˈ enthielt 64, Set 2ˈ enthielt 216 EmojiInstanzen.
6. Ergebnisse und Diskussion
Alle 280 Emoji-Verwendungen in den beiden
Datensets wurden als Ergebnis der Analyse
einer der in Abschnitt 5.2 formulierten Funktionstypen-Kategorien zugeordnet. Zudem
wurde für jedes der 211 Postings in den beiden
Datensets kodiert, welche der Funktionstypen – FTA-Booster, FTA-Softener, FFA-Booster – in ihm auftraten. Die Verteilung der Funktionstypen in den untersuchten Daten stützt
die Hypothese, dass Studierende, die in ihren
9
Feedback-Kommentaren FTAs realisieren und
sich für deren Gestaltung aus dem zur Verfügung gestellten Emoji-Inventar bedienen, die
Emojis als Mittel im Rahmen von Höflichkeitsstrategien einsetzen: Nur 18 von 229 Postings,
mit denen mindestens ein FTA realisiert wurde, enthielten Emojis, für die kein Beitrag zum
höflichen Handeln festgestellt werden konnte.
Die Analyse gibt weiterhin Aufschluss darüber, auf welche Weise in den untersuchten
Kommentaren Emojis eingesetzt werden, um
face-wants der Adressat*innen zu bedienen. In
Datenset 1ˈ, dessen Postings ausschließlich
FTAs, aber keine FFAs enthalten, werden
Emojis deutlich häufiger in der Funktion von
Softenern (also modalisierend) eingesetzt als
in der Funktion von Boostern (also verstärkend) (Tab. 1). Dieser Befund bestätigt die
Grundannahme des Face-work-Ansatzes, dass
Kommunikationsbeteiligte in aller Regel bestrebt sind, potenziell gesichtsverletztende
Akte abzuschwächen.
Die Ergebnisse der Analyse von Datenset 2ˈ, dessen Postings jeweils sowohl FTAals auch FFA-Instanzen enthalten, bestätigen
zunächst den Befund zu Datenset 1ˈ, dass
FTAs häufiger abgeschwächt als verstärkt
werden (Tab. 2). Darüber hinaus legt die Analyse von Datenset 2ˈ nahe, dass nicht nur die
Funktion der Emojis als solcher, sondern auch
die Entscheidung, welche Typen von Akten
(FFAs oder FTAs) mit einem Emoji kombiniert werden, als Höflichkeitsstrategie gewertet werden kann: In 77,1% aller Postings (118
Fälle) wurden FFAs mit Boostern verstärkt,
während nur in 34,7% aller Postings (53 Fälle)
FTAs mit Softenern versehen wurden. 57%
der Postings (87 Fälle) enthalten ausschließlich FFA-Booster, was bedeutet, dass die
ebenfalls in diesen Postings enthaltenen FTAs
nicht durch Emojis begleitet werden.
Diesen Befund deuten wir wie folgt: Die
Abschwächung von FTAs spielt im „gemischten“ Datenset 2ˈ durchaus eine Rolle, stellt
aber offenbar nicht die einzige und auch nicht
„ausschließlich“ ist hier und in Tabelle 2 zu lesen als: „Das Posting enthält keine Emojis, die auf andere als die
angegebene Weise zum face work beitragen.“ Das heißt: Wenn ein Posting „ausschließlich FTA-Softener“ enthält, so enthält es daneben weder FTA-Booster noch FFA-Booster. Damit ist nicht ausgeschlossen, dass einzelne Postings ggf. zusätzlich Emojis enthalten können, die rein strukturierende Funktion haben und denen somit
keine Relevanz für das face work zukommt.
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Fallstudie „Emojis“
195
Tab. 1: Verteilung der Emoji-Funktionstypen auf Postings in Set 1ˈ:
Set 1ˈ:
Postings, die ausschließlich Äußerungen enthalten, mit denen ein FTA verbunden ist:
58
davon:
mit FTA-Softenern:
49
ausschließlich9
mit FTA-Softenern:
43
mit FTA-Boostern:
10
ausschließlich
mit FTA-Boostern:
7
Postings
Postings
Postings
Postings
Set 2ˈ:
Postings, die sowohl Äußerungen beinhalten, mit denen ein FTA verbunden ist, als auch
Äußerungen, mit denen ein FFA verbunden ist:
153
davon:
mit FFA-Boostern:10
118
ausschließlich
mit FFA-Boostern:
87
mit FTA-Softenern:
53
ausschließlich
mit FTA-Softenern:
25
mit FTA-Boostern:
16
mit FTA-Boostern:
6
Postings
Postings
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Tab. 2: Verteilung der Emoji-Funktionstypen auf Postings in Set 2ˈ:
Postings
Postings
Postings
Postings
ausschließlich
die primäre Strategie dar, um potenzielle Gesichtsbedrohungen abzumildern. Prominent
erscheint im Datenset eine Strategie, in der
FTAs dadurch abgemildert werden, dass diese
gerade nicht mit einem Emoji als Softener verbunden werden, sondern dass die im selben
Posting enthaltenen FFA-Anteile durch Verbindung mit einem FFA-Booster visuell salient gesetzt werden: Positives wird bildlich
verstärkt – in den untersuchten Daten durch
Emoji-Formen wie
,
,
und
– und
soll den Adressat*innen somit unmittelbar ins
Auge stechen, während Kritik durch Verzicht
auf die Begleitung durch Bildelemente so lange unauffällig bleiben soll, bis die Adressat*innen sie durch Erlesen im Posting auffinden. Damit wird ein zentrales pragmatisches
Potenzial von Emojis – ihre visuelle Salienz
(vgl. Beißwenger/Pappert 2019a: 62–65) – für
Zwecke des face work adaptiert: In einem semiotischen Kontext, in dem geschriebene
Sprache die Default-Modalität bildet, heben
sich Bildzeichen für das Auge als Figur ab,
springen unmittelbar ins Auge und binden
die Aufmerksamkeit von Rezipierenden. Als
Bildzeichen werden sie unmittelbar wahrgenommen und holistisch verarbeitet, ohne
dass – wie das für die schriftlichen Beitragsanteile der Fall ist – die Bedeutung und der
Sinn erst durch Erlesen für die mentale Verarbeitung zugänglich gemacht werden müssen.
Als „wahrnehmungsnahe Zeichen“ (SachsHombach 2003: 74) fallen Bilder nicht nur auf
den ersten Blick auf, sondern können als
„schnelle Schüsse ins Gehirn“ (Kroeber-Riel
1996: IX) auch unmittelbar und mühelos interpretiert werden. In Beißwenger/Pappert
(2019c: 248) haben wir diese Höflichkeitsstrategie, die auf der bewussten bildlichen Salientsetzung bestimmter Posting-Teile beruht,
als bird’s eye view politeness beschrieben, bei der
den Adressat*innen des Kommentars schon
von Weitem Positives und Wertschätzendes
signalisiert wird, um damit – als Verfasser*in –
10 Emojis, die – eigenständig handlungsrealisierend – FFAs realisieren, wurden in die Summe der FFA-Booster
eingerechnet.
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196
II Fallstudien
1. Der §57 ist richtig.
Ich würde es aber
genauer schreiben. Der Paragraph enthält
einige Fallbeispiele.
2. Gute Ermittlung
, nur scheint mir die
Handlungsempfehlung nicht ausreichend.
Hier sollten aus meiner Sicht Tipps stehen,
wie man zum Beispiel Haupt- und Nebensätze voneinander unterscheiden kann […].
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„social credits“ zu erwerben, die, wenn die
Adressat*innen beim anschließenden Erlesen
der verbalen Posting-Anteile auf die darin
enthaltene Kritik stoßen, für die dadurch verursachte Gesichtsbedrohungen abgetragen
werden und diese abfedern können. Zwei typische Fälle für diese Strategie sind die Beispiele 1 und 2 aus Abschnitt 3, die wir hier
noch einmal wiedergeben:
Vor dem Hintergrund der vorgestellten Befunde lässt sich zu der in Abschnitt 4 präsentierten
Fragestellung als Ergebnis der Untersuchung
somit die folgende Antwort (im Sinne einer
Forschungshypothese) formulieren:
Emojis leisten unter den Rahmenbedingungen
des untersuchten Lehr-Lern-Szenarios einen
Beitrag zum höflichen Handeln bei der Bearbeitung einer Peer-Feedback-Aufgabe. Dabei
spielen die Emojis ihr Potenzial als Bildzeichen aus, die sich gegenüber geschriebener
Sprache als visuell saliente Einheiten abheben.
Vor dem Hintergrund der in Abschnitt 2 eingeführten Konzeptualisierungen von Angewandter Linguistik illustrieren die Ergebnisse
der Untersuchung darüber hinaus das Verhältnis von Anwendung und Wissenschaft in
zweierlei Hinsicht:
• Sie können einen Beitrag zur Lösung praktischer Probleme mit Sprache und Kommunikation in einem konkreten Praxisfeld leisten: Die
Beobachtungen und Befunde am Datenmaterial legen nahe, dass Emojis in der hier
untersuchten digitalen Lernumgebung von
den Studierenden nicht nur dekorativ oder
spielerisch eingesetzt wurden, sondern als
Ressourcen für Praktiken höflichen Handelns unter den Bedingungen digitaler
Kommunikation adaptiert wurden, die die
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sozial riskante Aufgabe des Kritik-Übens
unter Peer-Bedingungen erleichtern sollte.
Die Studierenden haben damit ein von
ihnen wahrgenommenes Kommunikationsproblem selbst gelöst, indem sie Ressourcen, die in der digitalen Umgebung
vorzufinden waren, als Problemlösemittel
eingesetzt haben. Aus dieser Deutung unserer Ergebnisse lässt sich für das Praxisfeld
der Mediendidaktik, genauer für die Konzeption von Szenarien des digital gestützten Lernens, die Empfehlung ableiten, dass
Emojis für die Bearbeitung von Peer-Feedback-Aufgaben in digitalen Umgebungen
eine praktische Ressource darstellen können, um Lernende dabei zu unterstützen,
mit den Risiken von face-threats beim Formulieren von Kritik umzugehen. Die Nutzung von Emojis als Ressourcen höflichen
Handelns könnte in den Aufgabenstellungen sogar explizit als Möglichkeit nahegelegt werden. Emojis können auf diese Weise
dazu beitragen, Vermeidungsstrategien im
oben beschriebenen Sinne, die nicht im Sinne der Aufgabe sind, zu umgehen. Ob und
inwieweit das der Fall ist, wurde in der vorliegenden Studie nicht untersucht, kann
aber eine interessante Fragestellung für
Folgeuntersuchungen sein.
• Sie liefern neue Impulse für die linguistische
Theoriebildung: Gegenstand der Untersuchung, die 2018 durchgeführt wurde, war
die Emoji-Verwendung in einer konkreten
und recht speziellen Kommunikationsumgebung. Untersucht wurde nicht die digitale
Alltagskommunikation, sondern Kommunikation im Lehr-Lern-Kontext. Die Beobachtungen und Befunde sind dennoch auch
für eine generelle Modellierung der Potenziale und Funktionen von Emojis relevant:
Sie zeigen, dass Emojis keine reine Spielerei
sind, sondern zur Bearbeitung wichtiger
Aufgaben bei der Organisation von Kommunikation und bei der Absicherung
sprachlichen Handelns gegenüber Kommunikationsstörungen auf der Beziehungsebene beitragen. Diese Feststellung gilt empirisch zunächst nur für das hier untersuchte
Lehr-Lern-Setting mit seinen spezifischen
medialen und didaktischen Rahmenbedingungen; sie lädt aber unmittelbar dazu ein,
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Fallstudie „Emojis“
die Listung von Emotionen auch für die
Kommunikation in anderen Kontexten empirisch unter die Lupe zu nehmen und zu
rekonstruieren. Für die Autoren der hier
vorgestellten Untersuchung bildeten die Befunde die Grundlage, um grundsätzlicher
über den Beitrag von Emojis zum sprachlichen Handeln nachzudenken und diesen
auch an Sprachdaten aus der digitalen
Alltagskommunikation – an WhatsAppVerläufen aus dem MoCoDa2-Korpus
(→ Kapitel 26 [Korpora internetbasierter
Kommunikation] in diesem Band) – zu untersuchen. Die Ergebnisse dieser weitergehenden linguistischen Analysen führten zur
Formulierung eines pragmatischen Beschreibungsrahmens zur Funktion von
Emojis in digitaler Kommunikation, der
Ende 2019 als Monographie vorgelegt wurde (vgl. Beißwenger/Pappert 2019c). Die
Ergebnisse der hier vorgestellten Untersuchung stellten somit den Ausgangspunkt für
eine weitere Beschäftigung mit dem Thema
unter erweiterter Fragestellung dar und trugen somit zur weiteren Theoriebildung über
das untersuchte Phänomen – auch unabhängig von einer möglichen „Verwertung“ der
Ergebnisse in einem Praxisfeld – bei.
7. Methodische Reflexion
Abschließend möchten wir die hier vorgestellte Untersuchung unter einer methodischen Perspektive reflektieren:
• Die Basis für die Untersuchung bildeten authentische Sprachdaten aus einem Praxisfeld, deren Zustandekommen nicht zu Zwecken einer späteren linguistischen Analyse
angeregt wurde, sondern als Teil eines didaktischen Szenarios. Zu dem Zeitpunkt, zu
welchem die Daten das linguistische Interesse der Autoren des vorliegenden Kapitels
erregt haben (Anfang 2018), war die Lehrveranstaltung, in deren Rahmen die Daten
ursprünglich entstanden sind, bereits über
ein halbes Jahr abgeschlossen. Untersucht
werden konnten somit nur die Produkte (=
die einzelnen Kommentar-Postings), die in
der Wiki-Umgebung dokumentiert waren;
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197
ein Zugriff auf die Einstellungen der Teilnehmer*innen der Lehrveranstaltung zu
der Option, in ihren Kommentar-Postings
Emojis zu verwenden, sowie zu eventuellen
Vermeidungsstrategien in Bezug auf den
Umgang mit face-threatening acts (beispielsweise über Befragungen) war ebenso wenig
möglich wie die nachträgliche Erhebung
von soziologischen Metadaten zu den Beteiligten. Entsprechend konnte sich die Analyse ausschließlich auf die Emojis im sprachlichen Kontext der jeweiligen Postings und
auf eine Kenntnis des didaktischen Szenarios stützen, das dem Planspiel zugrunde lag.
Für mögliche künftige Wiederholungen des
Planspiels mit neuen Lernendengruppen
wäre es interessant, die Kommentaraktivitäten in der Spielphase III von vornherein
als Untersuchungsgegenstand in den Blick
zu nehmen und begleitend zur Lehrveranstaltung auch Metadaten und Einstellungen
von den Studierenden abzufragen. Hier
könnten qualitative Interviews als zusätzliche Methode ins Spiel kommen (→ Kapitel
18 [Interviewerhebungen] in diesem Band),
um einen metareflexiven Zugang zur Praxis
der Emoji-Verwendung und zur Wahrnehmung der Peer-Feedback-Aufgabe durch
die Studierenden zu erhalten. Für die Rekonstruktion von Praktiken höflichen Handelns in digitalen (Lern-)Umgebungen als
Praktiken im Entstehen (vgl. Beißwenger
2016: 281) kann ein solcher Zugang wertvolle zusätzliche Anhaltspunkte liefern.
• Die Daten wurden mit einigem Abstand zu
ihrer Entstehung aus der Wiki-Umgebung
erhoben. Die nachträgliche Einholung eines
Einverständnisses der Studierenden zur
Nachnutzung ihrer Daten war nicht mehr
möglich. Entsprechend wurden Beispiele
aus den Datensets für die Präsentation in
diesem Kapitel pseudonymisiert, d. h., Namen und sonstige personenbezogene Daten
wurden durch alternative sprachliche Ausdrücke ersetzt, um die Persönlichkeitsrechte der Schreiber*innen zu schützen. Grundsätzlich ist es gerade bei Untersuchungen an
Daten aus spannenden, für Dritte nicht
ohne Weiteres zugänglichen Kommunikationsbereichen – wie zum Beispiel der Planspielumgebung von Ortho & Graf – erstre-
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II Fallstudien
benswert, die dabei verwendeten Datensets
der wissenschaftlichen Gemeinschaft als
Ressource für den Nachvollzug der darauf
ausgeführten Untersuchungen und auch
für eigene Untersuchungen am Material zur
Verfügung stellen zu können. Im vorliegenden Fall ist das aus den genannten Gründen
nicht möglich. Im Falle einer künftigen Wiederholung der Untersuchung auf neuem
Material ist geplant, die Studierenden zu
Beginn des Planspiels explizit um Einverständnis zur wissenschaftlichen Nachnutzung ihrer Daten und zu einer Bereitstellung der Daten für Forschungszwecke (in
anonymisierter bzw. pseudonymisierter
Form) zu bitten.
• Die Untersuchung nahm ihren Ausgangspunkt bei einer wissenschaftlichen Intuition der Forschenden, die aus der Begegnung
mit dem Material abgeleitet wurde. Den
Hintergrund für diese Intuition bildeten die
eigene vorgängige Beschäftigung mit emergenten Praktiken in digitaler Kommunikation (vgl. Beißwenger 2016) und mit den
Funktionspotenzialen von Emojis (vgl.
Pappert 2017). Ziel der Untersuchung war
es, die Intuition durch eine kriteriengeleitete und systematische, explorative Analyse
des Materials in den Status einer Forschungshypothese zu überführen. Die im
Zuge der Analyse gewonnenen Erkenntnisse waren geeignet, die Ausgangsintuition
zu bestätigen und diese zum Abschluss
der Untersuchung in eine Hypothese zu
überführen (vgl. Abschnitt 6). Auch wenn
die Hypothese aufgrund des Befunds der
vorgestellten Untersuchung plausibel erscheint, so gilt sie zunächst nur für die PeerFeedback-Kommentare aus dem hier untersuchten Seminar- bzw. Planspielkontext.
Es ist noch nichts darüber ausgesagt, ob
sich ein vergleichbarer Befund auch bei erneuter Durchführung des Planspiels oder
auch in anderen Kontexten der Verwendung von Emojis – etwa in privater digitaler Alltagskommunikation per WhatsApp – replizieren ließe. Die Ergebnisse der
Untersuchung sind somit zwar interessant,
in ihrer Aussagekraft aber begrenzt auf einen engen Bereich. Die Wiederholung der
Untersuchung auf neuem Datenmaterial
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aus einem vergleichbaren Spielkontext sowie ihre Übertragung auf andere Kontexte
digitaler Kommunikation wären plausible
nächste Schritte, um die Generalisierbarkeit der hier gewonnenen Ergebnisse zu
prüfen. Die oben formulierte Hypothese
würde für solche Folgeuntersuchungen
den Ausgangspunkt bilden; Ziel der Folgeuntersuchungen wäre dann die Überprüfung (d. h. Verifikation oder Falsifikation)
der Hypothese an neuem und anderem
Datenmaterial.
• Der Fokus der Untersuchung lag auf dem
Beitrag von Emojis zu höflichem Handeln.
Aus der Forschung zu sprachlicher Höflichkeit wissen wir, dass höfliches Handeln
in Kommunikation auf ein breites Spektrum an sprachlichen Formen zurückgreifen kann; Emojis stellen in digitalen Kommunikationsumgebungen somit nur eines
neben weiteren Gestaltungsmitteln im
„Höflichkeitsinventar“ von Schreiber*innen dar. In Folgeuntersuchungen könnte
gewinnbringend das Zusammenspiel von
Emojis mit sprachlichen Mitteln der Abmilderung von face-threats untersucht werden.
Im nachfolgend abgebildeten Beispiel sind
drei Emojis, die zum face work beitragen,
mit verschiedenen sprachlichen Mitteln
höflichen Handelns kombiniert: Emoji-Instanz 1 realisiert nichtsprachlich einen
FFA, Emoji-Instanz 2 modalisiert den nachfolgenden sprachlichen Kritik-Akt unter
Verweis auf den Spielkontext, Emoji-Instanz 3 markiert eine unernste Interaktionsmodalität. Sprachlich höflichkeitsrealisierend sind daneben die Anrede („Liebe
Kollegen“), mit der eine Konzeptualisierung der Kommunikationssituation als
Kommunikation unter Gleichen („Kollegen“) ausgedrückt und zugleich durch die
unmittelbare Ansprache mit „Liebe“ eine
Nähesituation etabliert wird. Die Kritik
wird als „kleiner Hinweis“ kategorisiert
und damit als marginal dargestellt. Mit
dem Adverb „nur“ wird die Schwere der
Kritik weiter relativiert. Die Verwendung
des Verbs „können“ (anstelle von alternativ „sollen“ oder „müssen“) im folgenden
Satz und die Wahl des Konjunktivs stellen
die Ausführung der durch die Kritik ange-
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regten Überarbeitungen als lediglich optional dar und schützt somit das negative
Gesicht (den Wunsch nach Autonomie) der
Adressat*innen, denen vermittelt wird,
dass die vorgeschlagene Änderung keineswegs zwingend ausgeführt werden müsse.
Die gewählte Abschlussäußerung „Klugscheißermodus aus“ thematisiert die Bedrohung des positiven Gesichts der Produzentin des Peer-Kommentars, die aus dem
Wagnis zur Formulierung von Kritik resultiert und mildert diese Bedrohung durch
sprachliche Markierung einer unernsten
Interaktionsmodalität („Klugscheißer“),
die mit dem Kürbis-Emoji harmoniert, ab.
Die Anzeige einer potenziellen Bedrohung
des eigenen Gesichts relativiert zugleich
die potenziellen Gesichtsbedrohungen für
die Adressat*innen, die aus der geäußerten
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Fallstudie „Emojis“
199
Kritik erwachsen. Die genauere Untersuchung des Zusammenspiels von Emojis
und sprachlichen Mitteln der Höflichkeit
dürfte ein lohnenswerter Gegenstand für
künftige Untersuchungen sein.
22.
Liebe Kollegen,
euren Ermittlungen konnten wir soweit
folgen. Hier nur ein kleiner Hinweis:
Die Handlungsempfehlung könnte
stärker herausstellen, wie der Auftraggeber diesen Sachverhalt prüft und so selbst
zu einer Lösung gelangt.
Klugscheißermodus aus
Clara Iburg (Diskussion) 11:21, 4. Aug.
2017 (CEST)
Zum Weiterlesen
Die hier präsentierte Fallstudie kann im Detail nachgelesen werden in Beißwenger/Pappert (2019a; 2019b).
Der in Abschnitt 3 skizzierte pragmatische Beschreibungsrahmen für Funktionen und Praktiken von Emojis
in der WhatsApp-Kommunikation ist ausführlich in der Monographie Beißwenger/Pappert (2019c) dargestellt. Einen aktuellen Überblick über die pragmatische Höflichkeitsforschung gibt Ehrhardt (2018). Zu den
Klassikern der Höflichkeitstheorie zählt die Monographie von Brown/Levinson (1987), die zugleich die
Referenzpublikation zum hier zugrunde gelegten Face-work-Ansatz darstellt.
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Deutschunterricht in einer digitalen Gesellschaft. Unterrichtsanregungen für die Sekundarstufen, Weinheim: Beltz Juventa, S. 296–330.
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Beißwenger, Michael/Lena Meyer (2020): Gamification
als Schlüssel zu „trockenen“ Themen? Beobachtungen und Analysen zu einem webbasierten Planspiel
zur Förderung orthographischer Kompetenz, in:
Beckers, Karin/Marvin Wassermann (Hrsg.), Wissenskommunikation im Web. Sprachwissenschaftliche
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Lang (Transferwissenschaften 11), S. 203–239.
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200
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Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 6. April 2021.
Eine Open-Access-Version dieses Kapitels mit farbiger Wiedergabe aller enthaltenen Emoji-Grafiken
kann online abgerufen werden: https://www.utb.
de/doi/book/10.36198/9783838557113
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201
11. Fugenelemente im Korpus: Regelhaftigkeit und Variation
Gegenstand des Beitrags sind korpuslinguistische Zugänge zur Variation im Auftreten des
Fugenelements in Komposita aus zwei Nomen (Arbeit|s|weg). Die qualitative Vorstudie
zeigt, dass die Verfugung nach Erstglied auf Vokal (Bühne|n|spiel, See|ufer) entgegen
manchen Hinweisen aus bisherigen Korpusuntersuchungen sehr weitgehend linguistisch
systematisierbar ist. Die Hauptstudie fokussiert dann die sehr variable Verfugung nach
Erstglied auf Konsonant (Arbeit|s|weg vs. Heimat|ort). Sie modelliert statistisch den Einfluss von Größen, deren Bedeutung in der bisherigen Forschung nur angenommen, aber
nicht überprüft werden konnte. Dabei führt sie auch neue Einflussgrößen ein und gibt
deutliche Hinweise darauf, dass die Variation in größerem Ausmaß als bisher vermutet
einzelfallspezifisch geregelt ist.
1. Einleitung
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Sandra Hansen, Felix Bildhauer, Marek Konopka
1.1 Phänomen, Fragestellungen,
Aufbau des Beitrags
Zwischen Bestandteilen komplexer Wörter
können Fugenelemente auftreten. Sie befinden sich zwischen einem Wortstamm, der
als Erstglied der Bildung fungiert, und einem Wort oder (viel seltener) einem Suffix,
das das Zweitglied bildet, vgl. Arbeit|s|weg
bzw. frühling|s|haft. Die vorliegende Studie fokussiert Fugenelemente heimischen
Ursprungs1 in ihrer Hauptdomäne, den Zusammensetzungen aus zwei Nomen (N&NKomposita). In solchen Zusammensetzungen können zwischen den beiden Nomen die
Elemente -s-, -es-, -ns-, -ens-, -n-, -en-, -er-, -e(vgl. Fleischer und Barz 2012: 186) erscheinen,
vgl.:
1. a. Arbeit|s|weg
b. Alter|s|weisheit
2. Bund|es|regierung
3. Name|ns|recht
4. Herz|ens|sache
5. a. Kirche|n|chor
b. Rabe|n|könig
1
2
6. a. Bank|en|aufsicht
b. Narr|en|kappe
7. Völk|er|bund
8. Pferd|e|bahn
In allen Beispielen außer (1a) entspricht das
Erstglied zuzüglich des folgenden Elements
einer Form aus dem Flexionsparadigma des
ersten Nomens. Fugenelemente gleichen hier
formal Flexionsendungen. Sie werden dann als
paradigmisch bezeichnet (vgl. Wellmann et al.
1974). Unparadigmisch ist nur das Fugenelement -s- in (1a), denn eine Flexionsform wie
Arbeits ist im Paradigma eines Femininums
nicht vorhanden. Dieser letzte Fall kann für
Deutschlernende, die gerade dabei sind, Zusammenhänge zwischen Komposition und
Flexion zu entdecken, verwirrend sein. Gleichzeitig ist er ein Hinweis darauf, dass (so die
Meinung der meisten Forschenden) die scheinbaren Flexionsendungen am Erstglied nicht
der Kasus- und Numerusmarkierung dienen,
sondern dazu, „die Zusammengehörigkeit
(Morphologisierung) des gesamten Kompositums anzuzeigen“ (Nübling et al. 2017: 113,
vgl. Gallmann 1999: 184, Schlücker 2012: 9).2
Schauen wir uns zunächst die paradigmischen Fälle an. Den Fugenelementen wird vor
Zu Fugenelementen in komplexen Wörtern mit Bestandteilen fremder Herkunft wie Therm|o|meter oder
Strat|i|grafie vgl. Donalies 2002: 43 und Fleischer und Barz 2012: 110f.
Allerdings haben sich die meisten Fugenelemente historisch gesehen aus Flexionsendungen entwickelt (dazu
z. B. Demske 2001: 307 ff., Nübling und Szczepaniak 2009: 197, Kopf 2018: insb. 304-334).
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202
II Fallstudien
allem die Fähigkeit abgesprochen, die Kasusfunktion zu übernehmen (dazu ausführlich
Gallmann 1999): So habe das sog. Fugen-s nicht
mehr die Genitivfunktion. Was den Ausdruck
des Numerus angeht, sind Fugenelemente aber
differenzierter zu betrachten. Sie sind in jedem
Fall keine regulären Numeruskennzeichen,
man vergleiche Bischof|s|konferenz ‚Konferenz
der Bischöfe’ einerseits und Hühn|er|ei ‚Ei eines Huhns’ andererseits (vgl. Nübling und
Szczepaniak 2009: 197). Dennoch können
manchmal scheinbare Numerusoppositionen
beim Erstglied als tatsächliche Anzahlunterschiede interpretiert werden, z. B. Land|es|
verteidigung ‚Verteidigung eines Landes’ und
Länd|er|spiel ‚Spiel zwischen Ländern’ (vgl.
Donalies 2002: 47). Zumindest -e- (vgl. Pferd|e|
bahn) und -er- (vgl. Völk|er|bund) wird bescheinigt, dass sie bevorzugt bei „positiver
Pluralbedeutung“ auftreten (Fuhrhop 1996:
545).3 Festzuhalten bleibt somit, dass paradigmische Fugenelemente in manchen Fällen
dazu gebraucht werden können, auf Ein- oder
Mehrzahl hinzuweisen, was bereits einen Einflussfaktor bei ihrer Wahl darstellt.
Die unparadigmischen Fälle entstehen vor
allem dadurch, dass an Feminina, die wie Arbeit im Singular auf einen Konsonanten enden
und im Plural die Endung -en haben, das Fugen-s angeschlossen werden kann (vgl. Kopf
2018: 51). Interessanterweise ist das unparadigmische -s sogar häufiger als das paradigmische. Insgesamt ist das Fugen-s das häufigste
Fugenelement (vgl. Kopf 2018: 28). Unparadigmisch ist außerdem das Fugenelement -ennach einer Reihe mehrsilbiger letztsilbenbetonten Maskulina und Neutra aus dem
Lateinischen wie in Medikament|en|dosis oder
Instrument|en|kasten.4
Dass es so viele verschiedene Fugenelemente gibt, dass sie paradigmisch und unparadigmisch sein können und dass sie alle dieselbe
Hauptfunktion haben, macht die Bestimmung
3
4
5
6
der Bedingungen, wann man welches Fugenelement setzt, besonders schwer. Hinzu kommt
noch, dass die Mehrheit der Komposita ohne
ein Fugenelement auskommt (z. B. Land|kreis,
Baum|stamm oder See|ufer). Während sich erwachsene Muttersprachler*innen bei der Produktion von Komposita meist auf ihr Sprachgefühl verlassen bzw. auf ihr mentales Lexikon
zurückgreifen können, in dem das Kompositum als Ganzes abgespeichert ist, fehlen
Deutschlernenden diese Möglichkeiten. Dass
es Kind|er|geburtstag, Blume|n|vase und
Baum|blüte heißen muss und nicht etwa
*Kind|geburtstag, *Blume|vase und *Baum|s|
blüte, können sie erst einmal aus nichts ableiten. Was ihnen helfen könnte, wären explizite
Regeln. Aber gibt es sie? Oder muss man alle
Komposita womöglich auswendig lernen? Für
Letzteres spricht zwar die Tatsache, dass es
Komposita mit ein und demselben Erstglied
gibt, in denen die Frage des Fugenelements
unterschiedlich gelöst ist, z. B. Tag|traum,
Tag|es|licht und Tag|e|dieb.5 Und dennoch
gibt es auch Bedingungen, die den Gebrauch
eines bestimmten Fugenelements erzwingen.
So tritt etwa nach dem Suffix -ung am Ende des
Erstglieds regulär das Fugen-s auf wie in
Klärungs|s|bedarf. Solche Bedingungen sorgen
dafür, dass bei der Produktion neuer Komposita sehr häufig keine Beliebigkeit hinsichtlich
der Verfugung herrscht. Es gilt also, einerseits
die wirksamen Bedingungen herauszuarbeiten und in ihrer Tragweite zu bestimmen und
andererseits die Relevanz von einzelfallspezifischen (idiosynkratischen) Lösungen im Gesamtsystem der Komposition einzuschätzen.
Da das Fugenelement in der überwiegenden Mehrheit der Kompositumvorkommen
fehlt,6 ist die Nichtverfugung der Normalfall. Sie wird in der Forschung zum Teil als
sog. Null-Fuge (-Ø-) modelliert, die in eine
Reihe mit den oben diskutierten Fugenelementen gestellt wird (vgl. Nübling und Sz-
In der Korpusstudie von Schäfer und Pankratz (2018: 353) ist die Tendenz, zur Markierung der Vielzahl gebraucht zu werden, besonders stark bei -e und -er in Kombination mit dem Umlaut.
Das Erstglied gleicht hier der Form des Dativ Plural. Dies ist aber zufällig, denn anders als der Genitiv spielt
der Dativ bei der Entwicklung der Komposita keine Rolle. Damit bleiben solche Fälle unparadigmisch.
Vgl. den Titel einer Arbeit von Donalies (2011).
In unserem Datensatz tritt ein Fugenelement nur bei 27 % der Kompositumtypen auf (vgl. Abschnitt 4.2). Für
eine Übersicht mit Ergebnissen verschiedener Untersuchungen und Angaben zu den Tokens und den Typen
vgl. Kopf (2018: 39).
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Fallstudie „Fugenelemente“
czepaniak 2009: 198). Die Fugensetzung kann
damit zunächst als Variation zwischen den
Varianten -s-, -es-, -ns-, -ens-, -n-, -en-, -er-, -e-,
-Ø- aufgefasst werden. Die entsprechende
Fragestellung:
Alternativ kann die Nichtverfugung ausgegliedert und den (anderen) Fugenelementen
gegenübergestellt werden. Dies führt zu einer
Fragestellung, die nicht weniger wichtig erscheint. Sie könnte folgendermaßen formuliert werden:
2. Unter welchen Umständen wird überhaupt ein Fugenelement gesetzt?
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1. Unter welchen Umständen wird welches
Fugenelement aus dem Variantenset gewählt?
Obwohl es zum Phänomen „Fugenelement“
eine umfangreiche Fachliteratur gibt, wird es
immer noch kontrovers diskutiert. Bei der
Distribution der Fugenelemente scheint es
nur wenige „hundertprozentige Regeln“ zu
geben. Öfter liegen gleichzeitig verschiedene
Faktoren vor, von denen jeder die Fugenelementsetzung zwar zu beeinflussen scheint,
sie aber nicht endgültig determiniert. Zu solchen Einflussgrößen ist eine Reihe von sehr
interessanten Feststellungen in der traditionelleren, durch Introspektion geprägten Forschung7 getroffen worden. Diese Feststellungen können aus empirischer Perspektive
jedoch nur den Status von Hypothesen besitzen. Sie müssen noch umfassend evaluiert
werden, was aber im Rahmen der theoretischen Forschung, die sie hervorgebracht hat,
nicht durchgeführt wird. Bezüglich der tatsächlichen Wirkmächtigkeit der Einflussgrößen besteht somit weiterhin Klärungsbedarf.
Um solche Hypothesen zu prüfen, sind
breit angelegte empirische Untersuchungen
notwendig, die aber immer noch viel zu selten sind. Von den wenigen Arbeiten, die sich
7
8
9
203
dem Thema mit korpuslinguistischer Methodik widmen, sind vor allem diejenigen von
Donalies (2011), Bubenhofer et al. (2014) und
Kopf (2018) zu nennen.8 Unsere Aufmerksamkeit gilt insbesondere der Studie von Bubenhofer et al. (2014): Die Autor*innen behandeln explizit die oben unter 1 formulierte
Fragestellung, analysieren mit einem einheitlichen Verfahren eine besonders große Datenmenge und vergleichen die Ergebnisse mit
Feststellungen aus der bisherigen Forschung.
Da sie dabei diese auch gut abdecken, wird
die Untersuchung im zweiten Teil der Einleitung (Abschnitt 1.2) genauer referiert. Im
Hauptteil des vorliegenden Beitrags (Abschnitte 2 bis 4) wird die aktuelle Studie vorgestellt, die auf Bubenhofer et al. (2014) aufbauend sich der oben unter 2 formulierten
Fragestellung verschreibt und Daten aus dem
Deutschen Referenzkorpus (DeReKo, Kupietz et al. 2010, Kupietz et al. 2018) sowohl
qualitativ als auch quantitativ (mithilfe einer
logistischen Regressionsanalyse) untersucht.
Den Schluss (Abschnitt 5) bilden eine linguistische und eine methodische Reflexion.
1.2 Vorhersage von Fugenelementen
Die Studie von Bubenhofer et al. (2014) beschäftigt sich mit der Frage, unter welchen
Umständen welches Fugenelement aus dem
Variantenset gewählt wird (vgl. Fragestellung
1 in Abschnitt 1.1) und beschränkt sich auf
Komposita, die bezüglich der Fugen nicht
bzw. kaum variieren. Dabei wurde ein Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, um
automatisch Regeln für die Wahl von Fugenelementen aufzudecken. Hierzu wurde auf
der Basis eines aus dem DeReKo extrahierten
Datensatzes von über 400 000 Komposita (Tokens) ein sogenannter Entscheidungsbaum
generiert, der die Art der Fugenelemente in
Abhängigkeit von verschiedenen Einflussfaktoren vorhersagt.9 Diese Einflussfaktoren
Siehe z. B. den Aufsatz von Fuhrhop (1996).
Darüber hinaus wird in der Untersuchung von Schäfer und Pankratz (2018) eine Korpusstudie mit einem
Experiment kombiniert.
Für eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise und der Berechnung des Entscheidungsbaumes vgl.
https://grammis.ids-mannheim.de/korpusgrammatik/4697.
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204
II Fallstudien
wurden dabei aufgrund von Hypothesen aus
der bisherigen Forschung definiert und betrafen vor allem die Morphologie (z. B. Suffigierung des Erstglieds) und die Phonologie (z. B.
Silbenanzahl für Erst- und Zweitglied) der
Komposita.10
Schon der oberste Knoten des modellierten
Baumes beinhaltet die Entscheidung, ob es
sich beim letzten Laut des Erstglieds um einen Konsonanten oder um einen vokalischen
Auslaut handelt (z. B. Konsument|en|information vs. Frau|en|chor). Es wird also bestätigt, dass die Bestimmung des Fugenelements
vom Erstglied ausgeht (vgl. Fuhrhop 1996).
Das Zweitglied hingegen spielt in dem Modell so gut wie keine Rolle.
Für suffigierte Erstglieder auf Konsonant
lassen sich für die untersuchten Daten besonders sichere Aussagen für das Auftreten von
vier Elementen treffen: -nen-, -en-, -s- und -Ø-:
• -nen-11: bei 70 %12 der femininen Erstglieder
auf -in, -essin oder -nerin, die Belebtes bezeichnen (z. B. Lehrerin|nen|verband), dazu
auch Ortner et al. (1991: 94)
• -en-: bei 94 % der maskulinen Erstglieder
auf -ent, -ist, -ant, -or oder -(at)or, die überwiegend schwach flektiert werden13 und
Personen bezeichnen (z. B. Student|en|
führer, Tourist|en|attraktion), dazu auch
Lohde (2006: 24)
• -s-: bei 98 % der femininen Erstglieder auf
-ung, -ion, -keit, -heit oder -schaft (z. B. Regierung|s|chef, Koalition|s|vertrag), dazu
auch Fuhrhop (1996: 537), Fleischer und
Barz (2012: 188)
• -Ø-: bei 99 % der maskulinen Nomen auf
-er (z. B. Sieger|ehrung), dazu auch Fleischer und Barz (2012: 188)
Bei nicht suffigierten, konsonantisch auslautenden, einsilbigen Erstgliedern scheint die
Wahl der e-, er- und es-Fuge nicht mit ab-
strakten Gemeinsamkeiten der Erstglieder,
sondern mit konkreten Erstgliedlexemen zusammenzuhängen, was die Wirksamkeit idiosynkratischer lexikalischer Konventionen
nahelegt (vgl. Bubenhofer et al. 2014: 212).
Außerdem sind bei nicht suffigierten Erstgliedern auf Konsonant folgende Tendenzen festzustellen:
• -s-: bei 83 % der Erstglieder, für die das Fugen-s paradigmisch ist (z. B. Krieg|s|ende)
oder die mehrsilbig bzw. derivationell komplex sind (z. B. Arbeit|s|kampf, Verein|s|
heim), dazu auch Fuhrhop (1996: 537), Nübling und Szczepaniak (2011: 57)
• -en-: bei 90 % der schwach flektierenden
Maskulina und Feminina mit Pluralbedeutung (z. B. Mensch|en|menge, Schuld|en|
berg), dazu auch Fuhrhop (1996: 541)
• -Ø-: bei 95 % der Erstglieder, die auf <e> +
Konsonant(en) enden (z. B. Abend|kasse,
Titel|verteidiger) und/oder simplizisch
sind (z. B. Welt|krieg)
Zusammenfassend kann für nicht suffigierte
Erstglieder festgehalten werden, dass die Ergebnisse der Baummodellierung zwar prinzipiell in linguistische Regeln überführt werden können, allerdings auch die Wirkung
lexikalischer Konventionen nicht ausschließen (vgl. Bubenhofer et al. 2014: 215).
Bei vokalisch auslautenden Erstgliedern
scheint es für die Wahl der Fuge relevant zu
sein, ob die letzte Silbe des Erstglieds betont
oder unbetont ist. Zusätzlich zu dieser Unterscheidung sind allerdings weitere Merkmale
zu spezifizieren:
• -Ø-: bei 97 % der Erstglieder mit betonter
Letztsilbe, die nicht auf [de], [fraʊ], oder
[gaɪ] enden, bei 97 % der Erstglieder mit
unbetonter Letztsilbe, deren letzter Laut
nicht Schwa [ə] ist (z. B. Taxi|fahrer) und bei
10 Der beschriebene Entscheidungsbaum ist unter https://grammis.ids-mannheim.de/korpusgrammatik/4730
als PDF-Dokument verfügbar.
11 Im Grunde genommen handelt es sich hier um die Fuge -en-, da der letzte Konsonant des Erstgliedstamms
gedoppelt wird (vgl. Donalies 2011: 30).
12 Die Zahl bezieht sich auf den Prozentsatz der vom Modell korrekt vorhergesagten Tokens in der jeweiligen
Datengruppe.
13 D. h. alle Formen außer Nominativ Singular erhalten die Flexionsendung -en.
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Fallstudie „Fugenelemente“
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100 % der Erstglieder auf Schwa, die im
Genitiv Singular auf -(e)s enden und im
Nominativ Plural endungslos oder nur im
Singular gebräuchlich sind (z. B. Gewerbe|gebiet, Prestige|denken), dazu auch
Fuhrhop (1996: 542)
• -n-: bei 93 % der schwach flektierenden
Maskulina auf Schwa (z. B. Schütze|n|
haus), dazu auch z. B. Ortner et al. (1991:
91f.)
Auch in allen anderen, bisher nicht genannten
Fällen, in denen das Erstglied auf Schwa endet,
sei die n-Fuge der Normalfall (vgl. auch Fuhrhop 1996: 541). Allerdings müssten für diese
Fälle sehr komplexe Regelverkettungen modelliert werden, die eher gegen eine in linguistische Regeln überführbare Systematisierbarkeit sprechen (vgl. Bubenhofer et al. 2014: 223).
Bubenhofer et al. (2014) stellen fest, dass
bei der Fugenelementvariation einerseits
Kombinationen phonologischer und morphologischer Einflussgrößen wirken, andererseits aber auch lexikalische Idiosynkrasien
eine Rolle spielen. Als besonders relevante
Einflussgrößen erweisen sich dabei Auslautart, Silbenanzahl, Suffigierung, Flexionsparadigma und Letztsilbenbetonung des Erstglieds. Die Ergebnisse dieser Untersuchung
werden in der aktuellen Studie dazu genutzt,
Hypothesen zu bilden, potenzielle Einflussfaktoren festzulegen und notwendige Datenausschlüsse zu bestimmen.
2. Datengrundlage der Fallstudie
2.1 Datenextraktion und -annotation
Ziel der aktuellen Korpusstudie ist es, verschiedene Einflussfaktoren (unabhängige Variablen) daraufhin zu untersuchen, ob sie das
Auftreten bzw. das Nicht-Auftreten eines Fugenelements (abhängige Variable) maßgeblich bestimmen (vgl. Fragestellung 2 aus Abschnitt 1).
Korpusstudien sind Beobachtungsstudien,
bei denen neben der abhängigen Variable
auch die unabhängigen Variablen (z. B. Sil-
205
benzahl des Erstglieds, Anlaut des Zweitglieds) nur beobachtet werden (und nicht
systematisch manipuliert werden, wie in einem wissenschaftlichen Experiment). Korpusdaten müssen i. d. R. im Nachhinein weiter aufbereitet werden, d. h. für jeden
einzelnen Beleg14 muss für jede unabhängige
Variable der jeweilige Wert annotiert („beobachtet“) werden. Je nach Umfang der Stichprobe und Art der Annotation kann dies
leicht den größten Teil des Arbeitsaufwands
der Studie ausmachen. Die folgenden beiden
Abschnitte illustrieren typische Schritte der
Datenerhebung und Aufbereitung.
2.1.1 Datenerhebung
In Korpusstudien untersucht man sprachliche Regularitäten in der Regel anhand von
Stichproben. Normalerweise ist das Ziel jedoch, Aussagen nicht nur über eine konkrete
Stichprobe zu machen, sondern über die
Grundgesamtheit, aus der die Stichprobe gezogen wurde. In quantitativen Studien helfen
dabei inferenzstatistische Verfahren (→ Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] in diesem Band), die unter bestimmten
Bedingungen Rückschlüsse von Eigenschaften der Stichprobe auf Eigenschaften der
Grundgesamtheit erlauben, unter Berücksichtigung des damit verbundenen Unsicherheitsfaktors (man kann nie ganz sicher sein,
wenn man nur eine Stichprobe und nicht die
Grundgesamtheit untersucht hat). Sowohl
die Anwendung inferenzstatistischer Tests
auf Korpusdaten als auch die Definition der
relevanten Grundgesamtheit im Zusammenhang mit Sprachdaten werfen nicht-triviale
Fragen auf und sind in der Literatur kontrovers diskutiert worden. Wir übergehen diese
Fragen hier aus Platzgründen, weisen aber
auf die weiterführende Literatur am Ende des
Kapitels hin.
Das Korpus, aus dem die Stichprobe für
diese Studie entnommen wurde, ist ein ca. 7
Mrd. Tokens großer Teil des Deutschen Referenzkorpus (DeReKo, Release 2017-II; vgl.
Kupietz et al. 2010; Kupietz et al. 2018). Es
verfügt über morphologische Annotationen,
die für das Auffinden von Komposita relevant
14 Hier und im Folgenden verwenden wir Beleg, Token, und Vorkommen synonym.
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206
II Fallstudien
Tab. 1: Auswahl an Spalten aus dem aufbereiteten Datensatz. Gezeigt werden Kompositum und Fugenelement sowie für das Erstglied: Lemma, Genus, Suffix, Auslaut, Endbetonung und für das Zweitglied:
Lemma, Präfix und Anlaut
Erstglied
Kompositumtoken
Fuge Lemma
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Kriminalitätsbelastung s
Zweitglied
Genus Suffix Auslaut
kriminalität fem
ität
plosiv.stl
Endbet. …
1 …
Lemma
Präfix
Anlaut
…
belastung
be
plosiv.sth
…
Flughafen
0
flug
mask
0
plosiv.sth
1 …
hafen
0
frikativ.stl
…
Satellitenfernsehen
en
satellit
mask
0
plosiv.stl
1 …
fernsehen
0
frikativ.stl
…
Richtungsfahrbahn
s
richtung
fem
ung
plosiv.sth
0 …
fahrbahn
0
frikativ.stl
…
Eigentumswohnung
s
eigentum
neut
tum
liquidnasal
0 …
wohnung
0
frikativ.sth
…
Haftentlassung
0
haft
fem
0
plosiv.stl
1 …
entlassung
ent
plosiv.stl
…
Dorferneuerung
0
dorf
neut
0
frikativ.stl
1 …
erneuerung
er
plosiv.stl
…
…
…
…
…
…
…
… …
…
…
…
…
sein werden. Wie in DeReKo generell sind
auch in diesem Teilkorpus Zeitungstexte dominant, mit Abstand den größten Anteil haben dabei Texte aus Deutschland.15 Um nominale Komposita im Korpus aufzufinden,
wurde die vorhandene Wortbildungsannotation (basierend auf Werkzeugen von Canoo16)
verwendet.17 Für diese Studie wurden zunächst alle Vorkommen von Wörtern erhoben,
die laut morphologischer Annotation nominale Komposita sind. Diese Suche ergab
knapp über sechs Millionen Treffer. Da diese
Stichprobengröße aus praktischen Gründen
(Annotations- und Rechenaufwand) deutlich
zu umfangreich ist, wurde im Weiteren nur
eine Zufallsauswahl von 58 440 Roh-Belegen
berücksichtigt, die ausschließlich zweigliedrige Komposita umfasst. Auch diese Stichprobe
ist noch zu groß gewählt,18 man muss jedoch
davon ausgehen, dass bei der folgenden Auf-
bereitung noch zahlreiche Belege ausgeschlossen werden, weil sie nicht dem Untersuchungsgegenstand
dieser
Studie
entsprechen (vgl. Abschnitt 2.2). Zudem ist es
für die anschließende statistische Modellierung von Vorteil, den Datensatz in mehrere
Teile zerlegen zu können, von denen dann
jeder eine ausreichende Größe haben sollte.
Für jedes Kompositumtoken wurden zusätzlich Informationen über seine morphologische Struktur exportiert, die als Annotationen im Korpus verfügbar sind (z. B. das
Lemma von Erst- und Zweitglied, Fugenelemente, eventuell vorhandene Prä- und Suffixe). Teilweise unter Zuhilfenahme dieser
Informationen wurde der Datensatz anschließend so aufbereitet, dass Fehlbelege aussortiert und die zu untersuchenden unabhängigen Variablen (z. B. Suffix des Erstglieds,
Anlaut des Zweitglieds) „beobachtet“ und
15 Für Details zu Zusammensetzung und Aufbereitung siehe https://grammis.ids-mannheim.de/korpusgram
matik/6615, https://grammis.ids-mannheim.de/korpusgrammatik/6616 und https://grammis.ids-mann
heim.de/korpusgrammatik/6625.
16 https://web.archive.org/web/20200227205012/http://www.canoonet.eu/.
17 Dies setzt ein entsprechend aufbereitetes Korpus voraus, außerdem ein Anfrageinterface, das es über eine
geeignete Anfragesprache ermöglicht, auf die Wortbildungsannotationen zuzugreifen.
18 Allgemein hängt die optimale Stichprobengröße von der angestrebten Teststärke und der erwarteten Effektgröße der Prädiktoren ab. Wir können hier auf die Berechnung nicht näher eingehen (siehe aber z. B. Bortz
2005, Kap. 4.7), halten jedoch fest, dass es in linguistischen Korpusstudien in der Regel keine spezifischen
Hypothesen über die Effektgröße einzelner Prädiktoren gibt und somit auch keine Teststärke berechnet werden kann. Die Stichprobengröße muss hier intuitiver bzw. nach praktischen Gesichtspunkten festgelegt werden, wobei zu beachten ist, dass bei großen Stichproben auch sehr kleine (und für praktische Belange unbedeutende) Effekte statistisch signifikante Testergebnisse bewirken („Die H0 ist bei sehr großen Stichproben
gewissermaßen chancenlos.“; Bortz 2005: 119).
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annotiert werden können. Tabelle 1 zeigt einen Ausschnitt der aufbereiteten Daten.
2.1.2 Aufbereitung und weitere Annotation
Einige der nachfolgend beschriebenen Schritte wurden mit einfachen Bash- und PythonSkripten durchgeführt, insbesondere das Aufrufen von Werkzeugen für die automatische
Annotation und das Formatieren von deren
Output. Für den Austausch und die Langzeitarchivierung verwendet man am besten ein
Textformat (.csv). Wichtig ist zudem, dass alle
Schritte und Entscheidungen bei der Datenerhebung und -aufbereitung dokumentiert werden, idealerweise in einer Textdatei (.txt), sodass hinterher nachvollziehbar ist, auf welche
Weise die Annotationen zustande gekommen
sind, was sie bedeuten, welche Belege aussortiert wurden usw. Auch verwendete Skripte
können mit den Daten zusammen archiviert
und weitergegeben werden.
Phonetische und phonologische Merkmale:
Mehrere der unabhängigen Variablen beziehen sich auf die phonetisch-segmentale und
prosodische Struktur der beiden Kompositumglieder. Grundlage für alle diese Annotationen ist eine automatische Text-zu-PhonemKonvertierung einschließlich Silbengrenzen
und Betonung (vgl. Reichel und Kisler 2014),
die als Webservice zu Verfügung steht und
auch über eine REST-Schnittstelle angesprochen werden kann.19 Aus dieser Transkription
wurde unter anderem die Silbenzahl der beiden Kompositumglieder abgeleitet, daneben
auch die Artikulationsart des letzten Segments
des Erstgliedlemmas, die Artikulationsart des
ersten Segments des Zweitgliedlemmas und
die Akzentposition des Erstglieds. Darüber
hinaus wurde das Vorhandensein eines Konsonantenclusters im Auslaut der letzten Silbe
des Erstglieds erfasst, indem die Konsonanten
19
20
21
22
207
gezählt wurden, die dem letzten Konsonanten
vorangehen. Die Werte rangieren von 0 (Haus)
bis 3 (Arzt).20
Morphologische Merkmale: Aus der morphologischen Annotation wurden Informationen
über eventuell vorhandene Prä- und Suffixe an
beiden Kompositumgliedern übernommen,
ebenso wie die Wortart der beiden Kompositumglieder. Genusinformation für das Erstglied
ist nicht als Annotation im Korpus verfügbar
und musste hinzugefügt werden. Dazu wurden
zunächst alle Erstglieder mit einem morphologischen Analysetool (SMOR-Lemmatizer;21
Schmid et al. 2004) vorannotiert. Ambiguitäten
(z. B. die Kiefer vs. der Kiefer, das Gehalt vs. der
Gehalt) wurden manuell aufgelöst.
Eigennamen: Komposita, die selbst Eigennamen sind oder als Erstglied einen Eigennamen enthalten, wurden von der weiteren
Untersuchung ausgeschlossen. Da der Eigennamenstatus von Kompositumbestandteilen
ebenfalls nicht als Annotation im Korpus verfügbar ist, wurden auch hier die Erst- und
Zweitgliedlemmata mit dem SMOR-Lemmatizer vorannotiert. Eine Durchsicht von 300
zufällig ausgewählten Tokens, die von SMOR
als Eigennamen ausgezeichnet wurden, zeigte, dass die Präzision sehr hoch war (97,6 %
der als Eigennamen ausgezeichneten Nomen
waren tatsächlich Eigennamen), wohingegen
der Recall weniger zufriedenstellend war
(nicht als Eigennamen ausgezeichnete Nomen waren tatsächlich häufig Eigennamen).
Ambige Fälle (Schneider, Hausmann etc.) und
solche, die nicht als Eigenname klassifiziert
worden waren, wurden deshalb von einer
Person manuell überprüft.22
Fremdsprachliches Material: Für jedes Kompositumerstglied wurde manuell annotiert, ob es
sich um ein „Fremdwort“ handelt (um solche
Komposita im nächsten Schritt von der weite-
https://clarin.phonetik.uni-muenchen.de/BASWebServices/interface/Grapheme2Phoneme.
Die Affrikate <z> wurde als zwei Konsonanten gezählt, z. B. <Arzt> [artst].
https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/SMOR/.
Dies setzt eine Definition dessen voraus, was als Eigenname zählen soll, und illustriert eine Situation, die bei
der Annotation von Korpusdaten immer wieder auftritt: Unterscheidungen, anhand derer man Daten klassifiziert, müssen operationalisiert werden, und damit geht oft ein gewisses Maß an Willkürlichkeit einher. Im
konkreten Fall wurden z. B. Monatsnamen und Nationalitäten (wenn Menschen gemeint sind: die Polen) nicht
als Eigenname gewertet, Ländernamen (Polen) hingegen schon, ebenso Ortsbezeichnungen wie Marktstraße.
Das Problem tritt in noch gravierender Form bei der Annotation des Fremdwortstatus auf.
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208
II Fallstudien
ren Untersuchung auszunehmen). Im Zweifel
haben wir solche Erstglieder als Fremdwort
gewertet, die den Plural entweder mit s bilden
oder überhaupt keine deutsche Pluralbildung
aufweisen. Wie bereits im Fall der Eigennamen
ist diese Operationalisierung zu einem gewissen Grad willkürlich, im Vergleich zu anderen
Möglichkeiten der Abgrenzung erscheint ein
solches morphologische Kriterium jedoch relativ objektiv zu sein. Beispiele finden sich in
Abschnitt 2.2 unter Punkt 4.
Frequenzklasse: Abschließend wurde die Frequenzklasse des Erst- und Zweitgliedlemmas
im verwendeten DeReKo-Teilkorpus berechnet und annotiert. Dabei wurden Schreibvarianten desselben Lemmas zusammengeführt
(so wurden z. B. die Vorkommen von Schwarzweiß-Fotografie, Schwarzweißfotografie, SchwarzWeiß-Photographie etc. als Instanzen desselben
Lemmas gezählt). Bei der Berechnung der Frequenzklasse wird die absolute Frequenz eines
Lemmas in Bezug gesetzt zur absoluten Frequenz des häufigsten Lemmas (der bestimmte
Artikel der/die/das), sodass ein Lemma x die
Häufigkeitsklasse k hat, wenn das häufigste
Lemma etwa 2k-mal häufiger vorkommt als
x.23 Die häufigsten Erstglieder im Datensatz
sind Jahr und Uhr (Klasse 5), seltene Erstglieder sind z. B. Lebendpuppe und Betriebsgebietentwicklung (Klasse 29). Die mittlere Frequenzklasse (Median) im Datensatz ist für Erst- und
Zweitglieder 11. Die rohen Frequenzklassen
wurden so zentriert, dass sie die Differenz zur
mittleren Frequenzklasse repräsentieren. Beispielsweise wurden Lemmata der Häufigkeitsklasse 9 mit −2 kodiert, und Lemmata der
Häufigkeitsklasse 14 wurden mit 3 kodiert.
2.2 Linguistische Eingrenzung des
Phänomens – Datenausschlüsse
Aus den extrahierten Daten wurden Komposita ausgeschlossen, bei denen man aufgrund
bisheriger Forschung annehmen konnte, dass
sie keine bzw. kaum Variation zwischen dem
Auftreten und dem Nicht-Auftreten eines Fu-
genelements zulassen (vgl. Abschnitt 1.2).
Dabei stützten wir uns auf Bubenhofer et al.
(2014), weitere im Folgenden an einschlägigen
Stellen angeführte Fachliteratur und eigene
qualitative Korpusuntersuchungen. Ausgeschlossene Komposita enthalten Erstglieder,
die bestimmte Endungen bzw. Suffixe aufweisen, Erstglieder, die substantivierte Adjektive
darstellen, und Erstglieder, die auf Vokal enden (vgl. Abschnitt 1.2):
1. Erstglied auf -heit, -(ig)keit, -schaft, -ung,
-ion, -ität, -ling, -sal, -tum, -ant, -ist, -er, -anz,
-atur (aufgeführt werden nur diejenigen
Suffixe, die im extrahierten Datensatz auftreten)
Nach den Suffixen -heit, -(ig)keit, -schaft,
-ung, -ion, -ität, die feminine Nomen ableiten, erscheint regelmäßig das unparadigmische -s- wie z. B. in Freiheit|s|rechte,
Rettung|s|aktion, Revolution|s|führer. Nach
den Suffixen -ling, -tum, -sal, die Maskulina
oder Neutra ableiten, steht regelmäßig das
paradigmische -s- wie in Flüchtling|s|elend,
Wachstum|s|kritik, Schicksal|s|schlag (vgl.
Fleischer und Barz 2012: 188; Fuhrhop 1996:
534, 537; Nübling und Szczepaniak 2009:
206; Kopf 2018: 28f.). Nach den Suffixen beider Gruppen können prinzipiell auch Fugenelemente erscheinen, die sich als Pluralsuffixe interpretieren lassen. Allerdings
kommt dies in unserem Korpus sehr selten
vor und nur im Falle der Fugenelemente
bzw. Pluralsuffixe -en- und -er- (Letzteres
mit Umlaut) wie in Neuheit|en|präsentation,
Liegenschaft|en|kommission, Priorität|en|
liste und Altertüm|er|verwaltung. Nur sporadisch wird gar kein Fugenelement gesetzt – etwa in dem steuerrechtlichen Ausdruck Erbschaft|steuer (neben Erbschaft|s|
steuer).24 Nach den Suffixen -ant und -ist, die
schwache Maskulina ableiten, tritt in unserem Korpus regelmäßig das paradigmische
Fugenelement -en- auf wie in Praktikant|en|Gehalt oder Fundamentalist|en|-Organisation. Auf die Erstglieder auf -er, -anz, -atur
schließlich folgt regelmäßig kein Fugenele-
23 Vgl. die Benutzerinformationen zu den korpusbasierten Grundformenlisten (DeReWo) unter
https://www1.ids-mannheim.de/kl/projekte/methoden/derewo.html.
24 Zu Komposita mit -steuer vgl. etwa Fleischer und Barz (2012: 192).
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Forschen in der Linguistik, 9783825257118, 2022
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Fallstudie „Fugenelemente“
ment wie in Verbraucher|schützer, Distanz|
schuss und Temperatur|erhöhung. Abweichungen sind in unserem Korpus vereinzelt
und nur bei -er zu finden. Sie sind semantisch sehr stark eingeschränkt auf die in der
Forschung gut bekannten Fälle, und zwar
auf Komposita mit einer Bezeichnung für
Familiengehörige als Zweitglied (Farmer|s|
tochter)25 und Komposita mit einer plausiblen Mehrzahlinterpretation des Erstglieds
(Armatur|en|brett).
2. Substantivierte Adjektive bzw. Partizipien
wie in Alt|en|wohnheim oder Abgeordnet|
en|kollege
Solche Erstglieder sind spezielle Konversionsprodukte (vgl. Eisenberg 2013: 280f.):
Sie basieren auf Adjektiven bzw. Partizipien, die syntaktisch als Nomen gebraucht
werden, dabei aber ihre adjektivische Flexion behalten (der/die Abgeordnete wie die
abgeordnete Kollegin/der abgeordnete Kollege). Als Erstglieder von Komposita verbinden sie sich gemäß der schwachen Flexion
immer mit -en-.
3. Erstglieder, deren Stammformen auf Vokale enden, wie in Blume|n|topf, Osterhase|n|suche, Gelände|wagen, Frau|en|quote,
See|n|land, Floh|markt, Schnee|fall
Die Studie von Bubenhofer et al. (2014: 217)
sagt für Erstglieder auf alle unbetonten Vokale außer Schwa pauschal das Fehlen der
Fuge voraus. Für einen großen Teil der
Erstglieder auf Schwa enthält das Modell
hingegen komplexe, wenig transparente
Regeln (vgl. Abschnitt 1.2). Die Sichtung
der von uns extrahierten Belege ergab, dass
sich bei Erstgliedern auf Vokal insgesamt
doch sehr deutliche Regularitäten abzeichnen, die allerdings erst durch die Berücksichtigung semantischer Faktoren sichtbar
werden, die bei der Baummodellierung
von Bubenhofer et al. (2014) nicht möglich
war. Die Variation zwischen Verfugung
und Nichtverfugung erscheint bei solchen
Erstgliedern relativ weit kombinatorisch
geregelt und ist in jedem Fall nicht in dem
Maße „frei“ wie bei Erstgliedern auf Konsonant. Die Erstglieder auf Vokal werden
daher einer qualitativen Untersuchung un-
209
terzogen, deren Ergebnisse in Abschnitt 3
beschrieben werden.
Nach den oben aufgezählten Ausschlüssen befinden sich im zu analysierenden Datensatz nur Komposita mit Erstgliedern auf
Konsonant. Die Erstglieder erscheinen in
der Regel ohne Suffix. Sehr wohl sind im
Datensatz aber noch Komposita mit präfigierten Erstgliedern (z. B. Abwasser|rohr)
und mit Erstgliedern, die selbst durch Komposition entstanden sind (z. B. Tierschutz|
verein), enthalten.
Außer den obigen Ausschlüssen, die sich
nach den morphologischen und lautlichen
Merkmalen des Erstglieds richten, sind
auch lexikalisch motivierte Ausschlüsse
notwendig. Wegen fehlender Variation
werden aus dem zu analysierenden Datensatz Komposita mit nicht integriertem
Fremdwort als Erstglied entfernt. Schließlich wird auch die Sondergruppe der Komposita ausgeschlossen, die Eigennamen
sind bzw. deren Erstglieder Eigennamen
sind (zur Umsetzung vgl. Abschnitt 2.1).
4. Fremdwörter
Es wird vielfach beobachtet, dass nicht integrierte Fremdwörter als Erstglieder Fugenelemente verhindern (vgl. z. B. Fuhrhop 1996: 542). So wurden aus dem zu
analysierenden Datensatz z. B. Banlieue|
-Hei­matfilm, Beach|volleyball oder Crew|
-mitglied entfernt (zur Methode vgl. Abschnitt 2.1.2).
5. Eigennamen
Der Ausschluss von Komposita, die als Ganzes Eigennamen sind (Rose|marie, Baden|Württemberg, Roland|s|eck, Dürer|straße)
oder aber einen Eigennamen als Erstglied
aufweisen (Europa|meister, Mars|mensch,
Achilles|sehne, Hilton|-Fan) ist damit zu begründen, dass durch den grammatischen
und semantischen Sonderstatus von Eigennamen die Eigennamenkomposition andere
Regularitäten aufweist als die Komposition
mit Appellativen (vgl. Fleischer und Barz
2012: 179; Schlücker 2012: 59), die im Fokus
dieses Beitrags steht.
25 Vgl. Nübling und Szczepaniak (2009: 207); Fuhrhop (1996: 537).
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II Fallstudien
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3. Qualitative Auswertung
Die qualitative Auswertung der extrahierten
Daten fokussiert Komposita mit Erstgliedern
auf Vokal, die später bei der quantitativen
Analyse, die in Abschnitt 4 beschrieben wird,
ausgeschlossen werden.
Bubenhofer et al. (2014: 216) stellen für Erstglieder mit unbetonter Letztsilbe, die auf andere Vokale als Schwa enden, eine starke Tendenz zur Null-Fuge fest. Bei den auf Schwa
endenden Erstgliedern dagegen beobachten
sie verschiedene unter Verwendung von morphologischen und phonologischen Einflussgrößen schwer systematisierbare Tendenzen.
Wie aus anderen Untersuchungen (vgl. z. B.
Ortner et al. 1991; Fuhrhop 1996) bekannt, ist
die Variation in diesem Bereich aber auch
durch semantische Faktoren geprägt und zum
Teil kombinatorisch geregelt (d. h., dass die
Verfugungsvarianten an unterschiedliche
Klassen von Erstgliedern gekoppelt sind). Die
qualitative Analyse des relevanten Datenausschnitts aus unserer Extraktion erfolgt vor
diesem Hintergrund.
3.1 Erstglieder, die auf andere Vokale
als Schwa enden
In den extrahierten Daten befanden sich vor
den Ausschlüssen (vgl. Abschnitt 2.2) 608 unterschiedliche Kompositumvorkommen (Tokens), deren Erstglieder auf einen anderen
Vokal als Schwa enden. Eine Übersicht über die
allerwichtigsten Frequenzen gibt Tabelle 2.26
Nur ca. 7 % der Erstgliedtypen lassen dabei
ein Fugenelement zu. Damit erscheint die
Nichtverfugung als der Standardfall (z. B.
Bau|forschung, Knie|beuge, See|rose). Von dieser wird nur bei folgenden zehn Erstgliedern
abgewichen: Ei, Firma, Frau, Galerie, Idee, Partei, Pfarrei,27 Putzfrau, See (Mask.) und Thema.
Die dabei auftretenden Fugenelemente entsprechen formal durchgängig den Pluralsuf-
Tab. 2: Frequenzen von Erstgliedern, die auf
andere Vokale als Schwa enden, in Abhängigkeit
von der Verfugungsvariante26
Anzahl
Erstglied auf andere Vokale als
Schwa
Komposita
(Tokens)
Erstglieder
(Typen)
mit Fugenelement
71
10
ohne Fugenelement
537
134
Gesamt
608
140
fixen. Mit fünf der Erstglieder werden in
unserem Material nur solche verfugten Komposita gebildet, in denen das Erstglied tatsächlich für eine Mehrzahl von Referenten
steht, vgl. z. B. Galerie|n|verband, Idee|n|
wettbewerb, Partei|en|streit, Pfarrei|en|
gemeinschaft und See|n|land. Drei dieser Erstglieder finden sich in unserem Material auch
in unverfugten Komposita wieder, vgl. z. B.
See|ufer, Partei|tag und Pfarrei|heim. Sie verweisen dann folgerichtig auf Einzelreferenten.
Mit den restlichen fünf Erstgliedern werden verfugte Komposita gebildet, in denen
das Erstglied auch nur für einen Referenten
steht bzw. stehen kann, vgl. Ei|er|kopf,
Firm|en|logo, Frau|en|künstlerin, Putzfrau|
en|leben und Them|en|aspekt. Am häufigsten
ist dabei das Erstglied Frau, mit dem ca. 50 %
Vorkommen (36 Tokens) der verfugten Komposita gebildet werden.
Insgesamt legen unsere Daten im Bereich
„Erstglieder auf andere Vokale als Schwa“ folgende Gesetzmäßigkeit nahe: Es wird kein
Fugenelement gebraucht (es sei denn, es
kommt ihm tatsächlich die Pluralbedeutung
zu). Von dieser Regelung sind Erstglieder
(fremden Ursprungs) auf -a (vgl. Firma, Thema)
und einige native Erstglieder (vgl. Ei, Frau)
ausgenommen. Bei den ersteren wird bei Verfugung die Endung -a getilgt. Bei den letzteren
erklärt sich die Verfugung historisch.28
26 Vier Erstgliedtypen (Ei, Partei, Pfarrei und (der) See) erscheinen sowohl mit als auch ohne Fugenelement.
27 Galerie, Partei und Pfarrei sind als Suffigierungen auf -ie bzw. -ei zu betrachten.
28 So geht z. B. -er- in Ei|er|kopf auf ein Suffix zurück, das im Germanischen auch im Singular auftritt (vgl.
Wegener 2008: 339f.).
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Fallstudie „Fugenelemente“
3.2 Erstglieder, die auf Schwa enden
Komposita mit Erstgliedern, die auf Schwa
enden, sind dreimal so häufig (Tokens) wie
Komposita, deren Erstglieder auf andere Vokale ausgehen. Eine Übersicht über die Frequenzen wird in Tabelle 3 gegeben.29
Anzahl
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Tab. 3: Frequenzen von Erstgliedern, die auf
Schwa enden, in Abhängigkeit von der Verfugungsvariante29
Erstglied auf Schwa
Komposita
(Tokens)
Erstglieder
(Typen)
mit Fugenelement
924
284
ohne Fugenelement
900
245
Gesamt
1824
482
Erstglieder mit Fugenelementen und solche
ohne Fugenelemente halten sich hier in etwa
die Waage. Die qualitative Auswertung unserer Daten erlaubt eine Reihe von Regeln aufzustellen, die einen Großteil der Daten beschreiben.
Zunächst ist daran zu erinnern, dass nach
schwach flektierenden Maskulina prinzipiell
die Fuge -(e)n- gesetzt wird (z. B. Experte|n|
meinung, Kunde|n|vorteil, vgl. Abschnitt 1.2).
Die seltenen Ausnahmen werden etwa von
Ortner et al. (1991: 91f.) angeführt. Auch substantivierte Adjektive und Partizipien flektieren schwach und erhalten standardmäßig
die (e)n-Fuge, weswegen sie im Voraus aus
den Daten ausgeschlossen wurden (vgl. Abschnitt 2.2).
Bei anderen Nomen auf -e zeigen die Fälle
ohne Fuge morphologische bzw. semantische
Auffälligkeiten. Prinzipiell keine Fuge gesetzt wird in unserem Material nach
29
30
31
32
211
1. Nomen, die mit dem Präfix ge- beginnen.
Es sind fast ausschließlich Neutra, die auf
-e bzw. -de enden und meist als Zirkumfigierungen30 betrachtet werden können. Es
handelt sich um Abstrakt- oder Kollektivbildungen, die oft aus Verben abgeleitet
wurden, wie Gebäude, Gelände, Gemälde,
Gemüse, Getreide, Gewebe. Allen gemeinsam ist, dass sie im Plural endungslos
sind.31 Zu den Neutra gesellt sich das Femininum Gemeinde (z. B. in Gemeinde|
vertreter), das in unserem Material ebenfalls nie ein Fugenelement zu sich nimmt,
obwohl es einen n-Plural bildet.32 Im Weiteren finden sich unter den Erstgliedern,
die von keinem Fugenelement gefolgt
werden, vor allem
2. Nomen, die in der für das Kompositum
relevanten Bedeutung im Plural nicht üblich sind.
In den Daten fallen hier insbesondere
Ableitungen aus (vor allem trennbaren)
Verben auf, die in den entsprechenden
Komposita ihre abstrakte Bedeutung bewahren und auf Tätigkeiten oder Vorgänge verweisen wie in Aufgabe|recht,
Anzeige|tafel oder Blüte|zeit. Manchmal
kann an formal gleiche Ableitungen aber
ein Fugenelement anschließen. Die Ableitungen nehmen dann konkretere Bedeutungen an und werden pluralisierbar, vgl.
Aufgabe|n|struktur, Anzeige|n|markt oder
Blüte|n|achse (dazu auch Ortner et al. 1991:
93). Ohne Fugenelemente treten meist
auch Adjektivabstrakta wie in Güte|siegel,
Härte|fall oder Hitze|entwicklung auf. Vorkommen der Adjektivabstrakta mit Fugenelement sind jedoch ebenfalls nicht selten,
vgl. Breite|n|kultur, Größe|n|wahn oder
Höhe|n|zug.
Die Erstglieder auf Schwa, die in unserem
Material mit der n-Fuge erscheinen, sind,
wenn man von den schwach flektierenden
47 Erstgliedtypen (z. B. Aufgabe, Anzeige oder Blüte) erscheinen sowohl mit als auch ohne Fugenelement.
Zur Zirkumfixderivation bei Nomen vgl. z. B. Fleischer und Barz (2012: 266f.).
Die Relevanz dieses Aspekts wurde auch bei Bubenhofer et al. (2014: 220) deutlich.
Im gesamten DeReKo (Release 2017-II) finden sich hier auch Verwendungen mit der n-Fuge. Das Erstglied
kann dann für eine Mehrzahl von Referenten stehen (vgl. Gemeinde|n|gemeinschaft, Gemeinde|n|zusammenschlüsse). Die dazugehörigen Typen sind allesamt sehr selten.
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212
II Fallstudien
Maskulina und dem Neutrum Auge (z. B. in
Auge|n|zeuge) absieht, Feminina, die den
Plural ebenfalls mit -n bilden. Sie weisen das
Fugenelement regulär auf, d. h. auch dann,
wenn sie auf individuelle Referenten verweisen wie in Etappe|n|sieg, Behörde|n|sprecher,
Tabelle|n|führer. Bei einer kleineren Gruppe
von femininen und neutralen Erstgliedern
kann das Schwa getilgt werden, ohne dass ein
Fugenelement hinzutritt, wie in Adress|buch,
Kirch|gemeinde, Sach|lage, End|runde, Eck|
ball. Bei einigen davon kann auch die n-Fuge
vorkommen wie in Kirchen|gemeinde (vgl.
dazu Kopf 2018: 39).
Schließlich findet sich in unserem Material
nach zwei femininen Erstgliedern das unparadigmische Fugenelement -s- wie in Hilf|s|
werk und Liebe|s|film. Dabei wird bei Hilfe
das Schwa getilgt. Mit Hilfe sind dann auch
unverfugte Komposita ohne Schwatilgung
wie Hilfe|leistung zu finden.
Insgesamt werden im Bereich „Erstglieder
auf Schwa“ folgende Regularitäten deutlich:
Bei schwach flektierenden Erstgliedern tritt
die n-Fuge auf. Sie ist auch ansonsten als
Standardfall anzusehen. Die Nichtverfugung
ist nur in einigen morphologisch spezifizierten Fällen obligatorisch (Gewerbe, Gelände).
Sie tritt ansonsten bei abstrakt zu interpretierenden Erstgliedern auf, vor allem Ableitungen aus Verben und (seltener) Adjektiven. Die
Phänomene Schwatilgung und s-Fuge sind
auf wenige lexikalisch festgelegte Fälle beschränkt. Mit diesen Feststellungen erscheint
die Verfugung nach Erstgliedern auf Vokale
nicht mehr als nur durch sehr komplexe Regelverkettungen erklärbar (vgl. Bubenhofer
et al. 2014: 223), sondern als weitgehend
transparent geregelt.
4. Statistische Auswertung
4.1 Allgemeines zur Regressionsanalyse
In diesem Teil sollen Variablen untersucht
werden, die das Auftreten eines Fugenelements nicht eindeutig determinieren, die
aber dennoch einen Einfluss darauf haben
könnten. Beispielsweise könnte ein bestimmter Auslaut am Erstglied viel häufiger mit
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einem Fugenelement einhergehen als ein anderer Auslaut. Ein solcher Zusammenhang
wäre probabilistisch. Mithilfe einer Regressionsanalyse kann geschätzt werden, wie stark
der Einfluss einzelner Variablen ist, und es
lassen sich Aussagen über die Unsicherheit
dieser Schätzungen machen (inwieweit also
anzunehmen ist, dass vorgefundene Zusammenhänge nicht nur in der Stichprobe, sondern auch in der Grundgesamtheit bestehen).
In einer gewöhnlichen linearen Regression
wird der Einfluss einer oder mehrerer Größen (der unabhängigen Variablen oder Prädiktoren) auf eine abhängige Variable modelliert.
Die Werte der abhängigen Variable werden
vorhergesagt, indem die jeweiligen Ausprägungen der unabhängigen Variablen gewichtet und addiert werden (daher auch die Bezeichnung lineares Modell). Als „Gewicht“
wird für jede unabhängige Variable ein Koeffizient auf Basis der Stichprobe geschätzt,
und dieses „Gewicht“ ist der (geschätzte)
Effekt einer unabhängigen Variable auf die
Werte der abhängigen Variable. Die abhängige Variable ist dabei mindestens intervallskaliert (z. B. die gemessene Artikulationszeit
von Vokalen in einem phonetischen Experiment). In der Korpuslinguistik kommen intervallskalierte Variablen als abhängige Variablen jedoch kaum vor. Viel häufiger hat man
es mit Ausprägungen einer kategorialen Variable zu tun, z. B. Genitiv vs. Dativ als Ausprägungen der Variable Kasus, oder Anwesenheit vs. Abwesenheit als Ausprägungen
der Variable Fugenelement, wie in dieser Fallstudie. Eine abhängige Variable, die nur zwei
Werte annehmen kann, erfüllt jedoch nicht
die Voraussetzungen für eine gewöhnliche
lineare Regression. Aus diesem Grund muss
man eine angepasste Form der Regression
verwenden: In einem generalisierten linearen
Modell wird die abhängige Variable nicht direkt modelliert, sondern erst durch eine
Funktion transformiert. Diese transformierte
Variable wird dann als lineare Kombination
der gewichteten unabhängigen Variablen
modelliert, wie gerade beschrieben. Für Variablen mit zwei Ausprägungen (Anwesenheit vs. Abwesenheit, Genitiv vs. Dativ usw.)
ist es am üblichsten, als Funktion die sog.
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Fallstudie „Fugenelemente“
Logit-Transformation33 zu verwenden – man
bekommt dann eine logistische Regression.
Der Regression liegt die Annahme zugrunde, dass es in Wirklichkeit einen Prozess gibt,
der die Daten erzeugt hat, und dass die Struktur des Modells (Welche unabhängigen Variablen gehen in welcher Form ein?) diesen
datengenerierenden Prozess abbildet. Ist die
Modellspezifikation nicht korrekt (z. B. weil
wichtige unabhängige Variablen fehlen), können auch die geschätzten Koeffizienten verzerrt sein und/oder die Genauigkeit der
Schätzung falsch dargestellt werden. In der
Praxis bleibt die Modellspezifikation allerdings meist nur eine Annäherung. Bei der
Entwicklung der Modellspezifikation folgen
wir der Empfehlung von Berk et al. (2010),
mit zwei separaten Stichproben zu arbeiten.
Anhand der ersten Stichprobe wird zunächst
das Modell erarbeitet (also bestimmte Prädiktoren ein- oder ausgeschlossen) und der Einfluss der im Modell verbleibenden Prädiktoren wird anschließend auf dem zweiten
Datensatz evaluiert.34
4.2 Analyse der Fugenelementdaten
Der Datensatz, auf dem „getestet“ wurde und
über den im Folgenden berichtet wird, umfasst 5618 Belege.35 Er enthält ein zufällig ausgewähltes Token pro Kompositumtyp,36
eventuell vorhandene weitere Tokens desselben Typs wurden entfernt. Von den 5618
Kompositumtypen im Datensatz weisen 1513
(27 %) ein Fugenelement auf, in knapp 80 %
der Fälle ist dies -s oder -es. In den 5618 KomAnhang positumtypen
zur Fahnenkorrektur kommen
von Kap. 11: 1688 verschiedene
Fugenelemente
im Korpus:
und 924 (55 %) davon
Lemmata
alsRegelhaftigkeit
Erstglied vor,
Variation
jeweils nur in einem einzigen Kompositumtyp. Auf der anderen Seite gibt es einige we26. November 2021
213
nige hochfrequente Erstgliedlemmata (z. B.
Land, Staat, Bund), und die häufigsten 178
(11 %) Lemmata decken dabei die Hälfte der
5618 Kompositumtypen ab. Obwohl bei der
Aufbereitung des Datensatzes bereits Fälle
ausgeschlossen wurden, bei denen aufgrund
formaler Merkmale das Auftreten eines Fugenelements eindeutig vorhersagbar ist (z. B.
Erstglieder, die mit bestimmten Suffixen enden, vgl. Abschnitt 2.2), gibt es bei den im
Datensatz verbleibenden Erstgliedern jeweils
sehr wenig Variation hinsichtlich der Fuge:
Ob ein Fugenelement auftritt oder nicht,
scheint in erster Linie eine Idiosynkrasie des
Erstglieds zu sein. So zeigen von 1688 Erstgliedlemmata nur 106 (6 %) überhaupt Variation, d. h., sie treten mindestens einmal mit
Fugenelement und mindestens einmal ohne
Fugenelement auf. Und auch bei diesen Lemmata ist in der Regel eine der Varianten deutlich dominant und die andere Variante marginal. Tabelle 4 illustriert einige Fälle.
In unserem Datensatz kommt knapp die
Hälfte der Erstglieder mehr als einmal vor
und Datenpunkte, die dasselbe Erstglied
aufweisen, sind nicht unabhängig voneinander. Unabhängigkeit der einzelnen Beobachtungen ist jedoch eine Voraussetzung für
einfache Regressionsmodelle. Sind die Beobachtungen nicht unabhängig, sondern
gruppiert (wie hier nach dem Erstglied),
sollte dies in der Regressionsanalyse berücksichtigt werden, in der Regel dadurch,
dass man ein hierarchisches Modell (mixedeffects Modell) spezifiziert, das den Korrelationen zwischen den Datenpunkten Rechnung trägt. Wir verzichten hier auf eine
solche Modellierung und gehen einen anderen Weg, indem wir den Datensatz so modifizieren, dass die Abhängigkeiten zwischen
den Datenpunkten eliminiert werden (zumindest, was das Erstglied betrifft) und ein
33 Das Logit (oder log odds) ist die logarithmierte Chance (odds) eines Ereignisses. Die Chance ist das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zur Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis nicht eintritt:
Seite 213, Fn. 34: Die verlorengegangene Formel bitte wieder einfügen.
logit(p) = log
p
1−p
34 Zur Problematik, auf demselben Datensatz Modellselektion zu betreiben und statistisch zu testen, vgl. auch
Leeb und Pötscher (2005).
35schlecht
Der
separate
Datensatz,
dessen das Modell entwickelt wurde, hat eine vergleichbare Größe.
Seite 215, Abb. 1: Die
aufgelöste
Formel bitte
durch Folgende anhand
ersetzen.
36 Als Kompositumtyp bezeichnen wir die Kombination von einem bestimmten Erstgliedlemma mit einem
P (F ugei = 1) = logit−1 (β0 + β1 REGi + β2 ARTi + β3 GENi +
bestimmten
Zweitgliedlemma, unabhängig davon, ob ein Fugenelement auftritt oder nicht. So werden z. B.
β4 P ROi + β5 CLU STi + β6 F C1i + β7 F C2i )
Adventskranz und Adventkranz demselben Kompositumtyp zugerechnet.
Seite 215, Fn. 40: Den in der Druckfahne markierten Term bitte durch die entsprechende Formel ersetzen:
P =
7, 39
e2
=
= 0, 88.
e2 + 1
8, 39
1
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24.03.22 11:06
214
II Fallstudien
Tab. 4: Beispiele für Erstgliedlemmata mit variablem Verfugungsverhalten (absolute Frequenz der Varianten)
Erstgliedlemma
mit Fuge
Bsp.
Tokens
Bsp.
10
Nachbarkreis, Nachbarhaus
1
Nachbarsjunge
Arbeit
2
Arbeitnehmer, Arbeitgeber
44
Arbeitsweg, Arbeitstag
Fastnacht
1
Fastnachtsamstag
3
Fastnachtskampagne, Fastnachtsriege
Gast
21
Gastmusiker, Gastgewerbe
2
Gästeteam, Gästebesuch
Land
24
Landenge, Landfläche
59
Landespolizei, Landesmeister
einfaches logistisches Regressionsmodell
verwendet werden kann.37
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Nachbar
ohne Fuge
Tokens
4.2.1 Modellspezifikation
Die Modellspezifikation in Abbildung 1 beinhaltet die in Tabelle 5 erläuterten sieben unabhängigen Variablen.
In diesem logistischen Regressionsmodell
wird die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Fugenelements im Fall i modelliert,
indem zunächst eine Summe gebildet wird,
die sich im Wesentlichen aus den Werten der
7 unabhängigen Variablen im Fall i zusammensetzt, jeweils multipliziert mit dem dazugehörigen Koeffizienten β1 ... β7.38 Hinzuaddiert wird noch eine Konstante β0. Die
Werte der Koeffizienten β0 … β7 sind unbekannte Eigenschaften der Grundgesamtheit
und werden deshalb anhand der Stichprobe
als β�0 … β�7 geschätzt. Ist ein Koeffizient = 0,
Tab. 5: Übersicht über die unabhängigen Variablen und mögliche Werte
Variable
Erklärung
Typ
Werte
reg
Region
Faktor
Ueberregional, Nord, Mitte, Sued
art
Artikulationsart letztes Segment Erstglied
Faktor
frikativ, plosiv, liquidnasal
gen
Genus Erstglied
Faktor
Mask, Neut, Fem
pro
Prosodische Struktur Erstglied
Faktor
einsilbig, endbetont, nicht-endbetont
clust
Anzahl Konsonaten im Codacluster (Endsilbe Erstglied)
numerisch
0, 1, 2, 3
fc1
Frequenzklasse Erstglied
numerisch
1, 2, 3, 4 ...
fc2
Frequenzklasse Zweitglied
numerisch
1, 2, 3, 4 ...
37 Ein Grund dafür ist, dass die Einführung hierarchischer Modelle den Rahmen dieses Kapitels übersteigen
würde. Ein weiterer Grund dafür liegt in der Natur der Daten: Da das Erstgliedlemma ein fast perfekter
Prädiktor für das Auftreten eines Fugenelements ist, würde ein hierarchisches Modell mit sog. random factors
(in unserem Fall wären das z. B. die Lemmata des Erstglieds) fast ausschließlich extreme Wahrscheinlichkeiten vorhersagen (nahe 0 oder nahe 1) und der Schätzalgorithmus würde nur langsam oder überhaupt nicht
konvergieren. Praktisch bedeutet das, dass man das Wesentliche hier auch ganz ohne Modell erfassen kann:
Bei den im Datensatz verbliebenen Komposita ist das Auftreten eine Fugenelements fast ausschließlich eine
Idiosynkrasie des Erstglieds.
38 Die Darstellung ist hier kompakt und vereinfacht. Tatsächlich werden Faktoren mit mehr als zwei Ausprägungen (das betrifft in dieser Studie alle Faktoren) als Kombination von Faktoren mit genau 2 Ausprägungen
repräsentiert (Dummy-Kodierung). Das Modell hat also technisch mehr als 7 unabhängige Variablen. Dies ist
z. B. auch in Abbildung 2 und Tabelle 6 ersichtlich.
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Fallstudie „Fugenelemente“
215
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Abb. 1: Spezifikation des logistischen Regressionsmodells
besteht kein Zusammenhang zwischen der
zugehörigen unabhängigen Variable und
der abhängigen Variable (dies wird zunächst
einmal als „Nullhypothese“ angenommen).
Um die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit
für den Fall i zu erhalten, wird die Summe
wieder in eine Wahrscheinlichkeit überführt.39
Damit ein einfaches logistisches Regressionsmodell verwendet werden kann, sollten
möglichst keine Abhängigkeiten zwischen
den einzelnen Datenpunkten bestehen. Dies
lässt sich hier erreichen, indem wir in unserer Stichprobe (n = 5618) von allen Belegen
mit mehrfach vorkommenden Erstgliedern
nur einen zufällig ausgewählten Beleg pro
Erstglied behalten und aus dem so reduzierten Datensatz eine Zufallsstichprobe (n =
1000) ziehen. Anhand dieser Daten werden
nun die Koeffizienten β0 … β7 geschätzt.
Dann wird das ganze Verfahren wiederholt,
sodass die Koeffizienten β0 … β7 auf einer
leicht anderen Datengrundlage geschätzt
werden und erwartbar etwas von der ersten
Schätzung abweichen. Wiederholt man dieses Verfahren noch einige Male, erhält man
Verteilungen der Koeffizientenschätzungen,
die man grafisch darstellen und visuell beurteilen kann. Wir haben dieses Verfahren
500 Mal wiederholt. Gerade in Szenarien wie
unserem, bei denen die Modellspezifikation
zum Teil heuristisch vorgenommen wurde,
kann es leicht passieren, dass Koeffizientenschätzungen im Wesentlichen Idiosynkrasien einer gegebenen Stichprobe abbilden.
Durch die zahlreichen Replikationen mit
leicht unterschiedlichen Datensätzen versuchen wir, dem entgegenzuwirken. Die Verteilung der Koeffizientenschätzungen für
jede unabhängige Variable sowie deren Mit-
telwert zeigt Abbildung 2. Für jedes der
500 Modelle wurden zudem zwei Werte berechnet, die Aufschluss über die Anpassungsgüte des Modells geben:
1. Nagelkerkes (1991) Pseudo-R2, das Werte
zwischen 0 und 1 annimmt und sich weitgehend analog zum Bestimmtheitsmaß R2
interpretieren lässt, mit dem bei gewöhnlichen linearen Regressionen der Anteil der
durch das Modell „erklärten“ Varianz gemessen wird.
2. der PRE-Wert (proportional reduction in error): Dabei wird das Modell als Klassifizierer verwendet, das für jeden Datenpunkt
vorhersagt, ob ein Fugenelement auftritt,
oder nicht. Diese Vorhersagen werden mit
den tatsächlich beobachteten Werten
(Fuge tritt auf vs. Fuge tritt nicht auf) verglichen und der Anteil der inkorrekt klassifizierten Datenpunkte ermittelt. Bei nur
zwei Kategorien würde selbst ein einfaches Modell ohne Prädiktoren nicht mehr
als 50 % der Fälle falsch klassifizieren,
wenn es für jeden Datenpunkt die häufigere der beiden Kategorien (hier: „Fugenelement tritt nicht auf“) vorhersagen würde. Der PRE-Wert misst, um welchen
Anteil sich diese Fehlerrate verringert,
wenn ein Modell mit zusätzlichen Prädiktoren verwendet wird: Verringert sich die
Fehlerrate nicht, ist PRE = 0; wenn es keine
Fehler mehr gibt, ist PRE = 1; in allen anderen Fällen liegt PRE zwischen 0 und 1.
Die Verteilung der R2Nagelkerke -Werte und
PRE-Werte zeigen die letzten beiden Histogramme in Abbildung 2.
39 logit−1 ist die inverse Logitfunktion und transformiert ein Logit x zurück in eine Wahrscheinlichkeit: Ist die
2
Summe im linearen Term z. B. 2, dann ergibt sich daraus eine Wahrscheinlichkeit von P = 2e = 7,39 = 0,88.
e +1 8,39
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II Fallstudien
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Abb. 2: Koeffizientenschätzungen und Modellgüte für das Regressionsmodell bei 500-fachem Resampling
(n=1000). Die ersten 13 Histogramme zeigen die Verteilung für 13 geschätzte Koeffizienten. Vertikale Linien zeigen den Mittelwert (µ) an. Das vorletzte Histogramm zeigt die Verteilung von Nagelkerkes PseudoR2, das letzte Histogramm zeigt die Verteilung der PRE-Werte (proportional reduction in error)
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Fallstudie „Fugenelemente“
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β�
Variable
Ausprägung
reg
Nord
−0,29
Mitte
−0,17
0,84
Sued
0,02
1,03
art
OR
Referenz
0,75
liquidnasal
0,45
1,57
plosiv
1,87
6,50
Neut
−0,02
0,98
Fem
−0,60
0,55
endbetont
0,96
2,64
nicht_endbetont
0,97
2,62
clust
−0,46
0,63
fc1
−0,20
0,82
fc2
−0,08
0,93
gen
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Tab. 6: Geschätzte Koeffizienten β� und geschätzte Chancenverhältnisse OR (odds ratio, = exp(β�)). Die dargestellten Werte sind Mittelwerte aus 500-fachem Resampling (n = 1000). Bei den Faktoren geben die Koeffizienten die Änderung in den Logits gegenüber der Referenzausprägung (rechte Spalte) an. Bei den
metrischen Variablen geben die Koeffizienten die Änderung in den Logits für eine Einheit in der jeweiligen
Variable an. Für clust entspricht eine Einheit einem Konsonanten im Cluster (clust = 0 bedeutet „kein
Konsonantencluster“). Für fc1 und fc2 entspricht eine Einheit einer Abweichung von der mittleren Häufigkeitsklasse (= 11) um eine Häufigkeitsklasse
pro
Tabelle 6 zeigt für jeden Koeffizienten den
Mittelwert aus 500 Schätzungen sowie das
gemittelte Chancenverhältnis (odds ratio) und
bei Faktoren die Referenzausprägung, auf die
sich Koeffizient und Chancenverhältnis beziehen.
4.2.2 Interpretation
Jeder der Koeffizienten zeigt die Änderung
auf der Ebene der Logits an, die sich ergibt,
wenn der Wert der entsprechenden Variable
sich im Vergleich zur Referenzausprägung
ändert (Faktoren) bzw. sich um eine Einheit
vergrößert (metrische Variablen) und alle anderen Variablen konstant gehalten werden
(wie in der Besprechung der einzelnen Faktoren unten illustriert wird). Der zugrundeliegende Referenzfall ist ein Kompositum aus
Ueberregional
Frikativ
Mask
Einsilbig
einer überregionalen Quelle, bei dem Erstund Zweitgliedlemma eine mittlere Frequenzklasse haben,40 mit einem maskulinen,
einsilbigen Erstgliedlemma, das auf einen
Frikativ endet und kein Konsonantencluster
am rechten Rand aufweist. Ein Beispiel für
diese Kombination von Variablenausprägungen ist das Kompositum Kurs|verlust. Bezogen auf die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Fugenelements zeigen positive
Koeffizienten an, dass diese zunimmt, negative Koeffizienten zeigen an, dass sie abnimmt. Um wie viel genau die Wahrscheinlichkeit ab- oder zunimmt, hängt auch von
den Ausprägungen der anderen unabhängigen Variablen in einem gegebenen Fall ab. Für
den gerade beschriebenen Referenzfall ist die
vorhergesagte Wahrscheinlichkeit im Mittel
40 Die Variablen fc1 und fc2 wurden auf die mittlere Frequenzklasse (Median, in beiden Fällen 11) zentriert.
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II Fallstudien
logit−1(−2,05) = 0,11. Dabei ist −2,05 der Mittelwert der geschätzten Koeffizienten für β0
(der „Intercept“ des linearen Modells), vgl.
Abbildung 2.41
Bevor die Ergebnisse im Einzelnen besprochen werden, weisen wir darauf hin, dass wir
diese Art von Effektschätzungen in korpuslinguistischen Studien lediglich als Anhaltspunkte dafür interpretieren, ob eine unabhängige Variable mit der abhängigen Variable
assoziiert ist. Zu interpretieren ist im Wesentlichen das Vorzeichen des Koeffizienten, und
allenfalls noch seine Größe im Verhältnis zu
anderen Koeffizienten. Wir werten die Histogramme in Abbildung 2 für die einzelnen Prädiktoren hier nur visuell aus. Mittelwert und
Streuung nehmen wir als Anhaltspunkt für
die Beurteilung der Effekte, ihrer Kompatibilität mit existierenden Hypothesen und für
eine Einschätzung darüber, welche Variablen
im Rahmen weiterer Untersuchungen (einschließlich experimenteller Studien) berücksichtigt werden sollten.
Region: In der Forschungsliteratur gibt es
Hinweise auf regionale Variation bei Fugenelementen. Vor allem werden österreichische
Formen mit paradigmischem und unparadigmischem -s- beobachtet wie in Unfall|s|
geschehen und Fabrik|s|arbeiter, die mit bundesdeutschen Nullformen wie in Unfall|geschehen und Fabrik|arbeiter variieren (vgl.
Ammon et al. 2004: 62; Kellermeier-Rehbein
2005: 23). Auch in der Schweiz kommen
zusätzliche s-Formen wie in Anleihen|s|
markt, Zug|s|unglück, Ausfuhr|s|artikel neben Formen ohne -s- vor (vgl. KellermeierRehbein 2005: 26). Donalies stellt fest, dass es
regional bedingte Varianten gibt, diese aber
nur für einzelne Erstglieder verlässlich gelten, meist sogar nur für einzelne Erstglieder
mit gleichem Zweitglied, wie bei Schaf|fleisch
neben Schaf|s|fleisch (vgl. Donalies 2011: 92).
In unseren Daten gibt es kein Indiz dafür,
dass regional bestimmte Zusammensetzungen etwa vermehrt mit dem Fugen-s vorkom-
men. Die Koeffizienten für die Ausprägungen der Variable reg liegen alle nahe bei 0.
Nur bei der Ausprägung Nord lässt die Verteilung der geschätzten Koeffizienten vermuten, dass hier tatsächlich ein (schwacher)
Effekt vorliegen könnte. Das negative Vorzeichen zeigt an, dass bei Belegen aus der Region Nord die Wahrscheinlichkeit für ein Fugenelement im Vergleich zur Referenzausprägung Ueberregional abnimmt. Die Daten sind dennoch relativ gut mit der Nullhypothese (Koeffizient = 0, also kein Effekt)
kompatibel.
Artikulationsart: Im Gegensatz dazu scheint
die Artikulationsart des letzten Segments
des Erstgliedlemmas (Faktor art) einen entscheidenden Einfluss auf das Auftreten eines
Fugenelements zu haben. Die Vergleichsbasis sind Erstglieder, die auf Frikativ enden.
Verglichen mit diesen steigt die Wahrscheinlichkeit für ein Fugenelement, wenn das
Erstglied auf Plosiv endet: Der Koeffizient ist
positiv, sein Mittelwert ist mit 1,87 deutlich
verschieden von 0 und die Streuung in Abbildung 2 spricht für einen tatsächlichen Effekt.
Exponiert man diesen Koeffizienten (e1,87 =
6,5), erhält man das Chancenverhältnis (odds
ratio): Verglichen mit Erstgliedern, die auf
Frikativ enden, ist die Chance ein Fugenelement vorzufinden, sechseinhalbmal größer,
wenn das Erstglied mit einem Plosiv endet.
Für ein Kompositum, das sich nur im Auslaut des Erstglieds vom Referenzfall entsprechend unterscheidet (z. B. Krieg|s|dienst),
liegt die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit
für ein Fugenelement bei logit−1(−2,05 +1,87)
= 0,46. Der Koeffizient für die Ausprägung
liquidnasal weist in die gleiche Richtung (positives Vorzeichen), ist mit durchschnittlich 0,45 jedoch deutlich kleiner, und
es müsste in diesem Fall weiter untersucht
werden, ob es sich um einen echten Effekt
handelt.
Genus: Beim Faktor gen dienen als Referenz
maskuline Erstglieder, und nur der Koeffizient
41 Dies ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für eine Grundgesamtheit, aus der die verwendeten Datensätze (jeweils n=1000) Zufallsstichproben entnommen sind. Die Datensätze sind gegenüber der eigentlichen
Grundgesamtheit (in etwa: Menge aller zweigliedrigen nominalen Komposita im Korpus) verändert worden
(keine Erstglieder, die auf Vokal enden; nur ein Exemplar pro Kompositumtyp; nur ein Exemplar pro Erstgliedlemma usw.).
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Fallstudie „Fugenelemente“
für die Ausprägung Fem ist im Mittel nennenswert verschieden von 0, während die Schätzungen für die Ausprägung Neut sich einigermaßen gleichmäßig um 0 verteilen. Letzteres
deutet darauf hin, dass es sich bei Schätzungen
jenseits von 0 um zufällige Assoziationen in
den jeweiligen Stichproben handelt. Der Koeffizient für gen = Fem (−0,6) hat ein negatives
Vorzeichen, im Vergleich zu Maskulina nimmt
also die Wahrscheinlichkeit für ein Fugenelement bei Feminina ab. Die Chance, bei Feminina ein Fugenlement vorzufinden, ist damit nur
etwa halb so groß, wie bei Maskulina (odds
ratio = 0,55). Im verwendeten Datensatz gibt es
kein Kompositum, das sich vom Referenzfall
nur im Erstglied-Genus unterscheidet, sodass
wir auf eine Illustration hier verzichten.
Prosodie: Im Vergleich zu einsilbigen Erstgliedern, die hier als Referenz dienen, haben
mehrsilbige Erstglieder eine höhere Wahrscheinlichkeit, mit einem Fugenelement aufzutreten: Die Mittelwerte für die beiden geschätzten Koeffizienten (pro = endbetont,
pro = nicht_endbetont) haben ein positives Vorzeichen, sind deutlich verschieden
von Null, und auch ihre Streuung zeigt an,
dass die Koeffizienten stabil größer als 0 geschätzt wurden. Endbetonte und nicht-endbetonte Erstglieder unterscheiden sich dabei
nicht wesentlich, für beide ist die Chance,
mit einem Fugenelement aufzutreten, gut
zweieinhalb Mal höher als bei einsilbigen
Erstgliedern. Für eventuelle Folgestudien zur
Verfugung vs. Nicht-Verfugung wäre deshalb
zu überlegen, nur noch zwischen einsilbigen
und mehrsilbigen Erstgliedern zu unterschieden, ohne Berücksichtigung der Akzentposition. Ein Kompositum, das sich nur hinsichtlich dieses prosodischen Merkmals vom
Referenzfall unterscheidet (z. B. Beruf|s|politiker, Kongress|zentrum), hat eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für ein Fugenelement von logit−1(−2,05 +0,96) = 0,25.
Konsonantencluster: clust ist eine numerische Variable. Die Schätzung für den Koeffizienten ist im Mittel −0,46 und die Streuung
der Werte lässt es plausibel erscheinen, dass
tatsächlich ein Effekt vorliegt. Das negative
Vorzeichen besagt, dass die Wahrscheinlichkeit für ein Fugenelement mit zunehmender
Länge des Konsonantenclusters geringer
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219
wird. Die Referenz ist hier ein Erstglied, das
kein Konsonantencluster im Auslaut seiner
letzten Silbe aufweist. Die odds ratio von e−0,46
= 0,63 zeigt hier an, um welchen Faktor sich
die Chance pro Konsonant im Cluster verringert. Beispielsweise hat ein Erstglied mit
zwei Konsonanten nur die 0,4-fache Chance, mit einem Fugenelement aufzutreten, im
Vergleich zu einem Erstglied ohne Konsonantencluster (e2.−0,46 = e−0,46 . e−0,46 = 0,63 . 0,63
= 0,4). Für ein Kompositum, das sich nur in
dieser Hinsicht vom Referenzfall unterscheidet (z. B. Kampf|hund, mit zwei Konsonanten vor dem auslautenden Konsonant), liegt
die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für ein
Fugenelement bei logit−1(−2,05 −0,46 −0,46) =
0,05.
Frequenzklasse: Die Variablen fc1 und fc2
(Frequenzklasse von Erst- und Zweitgliedlemma) sind ebenfalls numerisch. In beiden
Fällen ist der geschätzte Koeffizient im Mittel
negativ, für fc1 ist er im Betrag jedoch deutlich
größer (−0,2) als für fc2 (−0,08). Aus der Streuung geht hervor, dass praktisch alle Schätzungen unterhalb von 0 liegen. Frequenzklassen
sind so definiert, dass seltene Lemmata eine
höhere Frequenzklasse haben als häufige
Lemmata (vgl. Abschnitt 2.1.2). Als Basisfall
dient hier jeweils ein Lemma mit einer durchschnittlichen Frequenzklasse (in unserem Datensatz ist das für Erst- und Zweitglied Klasse 11). Die negativen Koeffizienten besagen,
dass bei höheren Frequenzklassen (also selteneren Lemmata) die Wahrscheinlichkeit für
ein Fugenelement abnimmt. Der Effekt ist
deutlich größer für das Erstgliedlemma. Die
odds ratio (e−0,2 = 0,82) für fc1 lässt sich am besten an einem Beispiel erklären: Hat ein Erstgliedlemma eine um 2 größere Häufigkeitsklasse als ein durchschnittlich häufiges
Erstgliedlemma (hat es also für die Variable
fc1 den Wert 2), dann verringert sich die
Chance für ein Fugenelement um den Faktor
e−0,2.2 = 0,82 . 0,82 = 0,67, also um ein Drittel.
Hat ein Erstgliedlemma eine um 2 kleinere
Häufigkeitsklasse als ein durchschnittlich
häufiges Erstgliedlemma (also Wert −2 für die
Variable fc1), dann vergrößert sich die Chance
um den Faktor e−0,2.−2 = 1,5, sie ist also eineinhalbmal so groß. An einem Beispiel illustriert:
Komposita wie Spruch|band und Fluss|lauf
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II Fallstudien
unterscheiden sich vom Referenzfall nur bezüglich der Frequenzklasse des Erstglieds (sie
ist in beiden Fällen 13, die Erstglieder sind
also seltener als im Referenzfall; kodiert als
Differenz zur mittleren Frequenzklasse haben
beide also den Wert +2). Die vorhergesagte
Wahrscheinlichkeit liegt in diesen Fällen bei
logit−1(−2,05 −0,2 −0,2) = 0,08.
Die odds ratio für fc2 (e−0,08 = 0,92) lässt sich
analog interpretieren, jedoch ist der Effekt kleiner: Bei zwei Frequenzklassen Abweichung
nach unten (also Frequenzklasse 9) wächst die
Chance für ein Fugenelement z. B. nur um den
Faktor e−0,08.−2 = 1,17. Zur Illustration: Das Kompositum Kurs|ziel unterscheidet sich nur darin
vom Referenzfall, dass sein Zweitgliedlemma
eine um 2 kleinere Frequenzklasse hat (kodiert
als −2), es kommt also häufiger vor als das
durchschnittliche Zweitgliedlemma. Die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit liegt hier bei
logit−1(−2,05 +0,08 +0,08) = 0,15.
Anpassungsgüte: Der Wert für Nagelkerkes
Pseudo R2 ist im Mittel 0,21, der Anteil der
durch die unabhängigen Variablen „erklärten“ Varianz in den Daten ist damit eher niedrig. Dies könnte einerseits an einer fehlerhaften Modellspezifikation liegen (zu denken ist
hier in erster Linie an eventuell ausgelassene
relevante Prädiktoren). Andererseits erscheint es auch plausibel anzunehmen, dass
im Wesentlichen lexikalische Eigenschaften
(vor allem des Erstglieds) eine entscheidende
Rolle spielen, die durch unsere Prädiktoren
nicht erfasst werden und bei denen es sich
möglicherweise um Idiosynkrasien handelt.
Ein ähnliches Bild ergibt sich hinsichtlich des
PRE-Werts: Er liegt durchschnittlich bei 0,1;
in unserem Modell kann die Information aus
den sieben Prädiktoren den Vorhersagefehler
nur um 10 % reduzieren (gegenüber einem
Modell ohne Prädiktoren).
5. Reflexion
5.1 Linguistische Aspekte
Die Untersuchung der Variation zwischen
dem Auftreten und dem Nicht-Auftreten eines Fugenelements befasste sich in ihrem qualitativen Teil (Abschnitt 3) mit Komposita,
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deren Erstglieder auf einen Vokal enden. Sie
führte dabei zu Ergebnissen, die sich folgendermaßen zusammenfassen lassen:
• Bei Erstgliedern, die auf einen anderen Vokal als Schwa enden, werden in der Regel
keine Fugenelemente gebraucht (z. B.
See|ufer), es sei denn dem Fugenelement
soll die Funktion zukommen, den Plural
zu markieren (z. B. See|n|land).
• Bei Erstgliedern auf Schwa bildet die nFuge den Standardfall (z. B. Experte|n|
meinung, Familie|n|kreis). Die Nichtverfugung hingegen beschränkt sich weitgehend auf morphologisch und/oder semantisch spezifizierbare Fälle wie Komposita
mit Erstgliedern mit dem Präfix ge- (z. B.
Gewerbe|gebiet) oder Abstrakta, die aus
Verben (z. B. Aufgabe|recht) oder Adjektiven (z. B. Güte|siegel) abgeleitet sind – den
Erstgliedern liegen in solchen Fällen Nomen zugrunde, die in der relevanten Bedeutung im Plural nicht üblich sind.
In beiden Bereichen können in beschränktem
Maße idiosynkratische bzw. historisch erklärbare Abweichungen von den genannten
Grundregeln vorkommen (z. B. Ei|er|kopf,
Frau|en|künstlerin im ersteren oder Kirch|
gemeinde im letzteren Bereich). In unseren Ergebnissen werden die Erkenntnisse aus der
bisherigen Forschung (vgl. z. B. Ortner et al.
1991: 50–111 oder Fuhrhop 1996) systematisiert, präzisiert und erweitert.
Der statistische Teil der Untersuchung zum
Auftreten und Nicht-Auftreten eines Fugenelements (Abschnitt 4) befasste sich mit Komposita, deren Erstglieder einen konsonantischen Auslaut aufweisen (ausgeschlossen
wurde allerdings eine Reihe von Erstgliedtypen, die keine bzw. wenig Variation der Verfugung zulassen). Die Ergebnisse der Analyse
legten bei einigen der untersuchten potenziellen Einflussfaktoren nahe, dass sie tatsächlich für das Verfugungsverhalten von
Komposita von Bedeutung sind. Die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Fugenelements steigt,
• wenn das Erstglied auf einen Plosiv auslautet statt Frikativ (z. B. Krieg|s|dienst) und
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Fallstudie „Fugenelemente“
• wenn das Erstglied mehrsilbig ist statt einsilbig (z. B. Beruf|s|politiker).
• Erstglieder auf Konsonanten (vgl. Abschnitt 4)
Die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Fugenelements sinkt
Mit unserer Untersuchung konnten wir vor
allem zur genaueren Beschreibung des Verfugungsverhaltens und seiner Einflussfaktoren
in Bezug auf die Gruppen 2 und 3 beitragen.
Dabei wurden einerseits Erkenntnisse aus der
traditionelleren, introspektiv geprägten Forschung, die aus empirischer Perspektive lediglich als Hypothesen einzustufen sind,
überprüft und andererseits einige neue Hypothesen evaluiert. Wünschenswert wäre
jetzt eine komplementäre Anschlussuntersuchung, die anhand des vorliegenden Datensatzes die potenziellen Einflussfaktoren für
die Wahl einer bestimmten Fuge überprüft
(vgl. Fragestellung 1 aus Abschnitt 1). In einer
solchen Untersuchung könnten die aus Bubenhofer et al. (2014) gewonnen Erkenntnisse
mit neuen Methoden validiert und vertieft
werden.
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• mit steigender Anzahl der Konsonanten
am Ende des Erstglieds (z. B. Kampf|hund)
und
• mit steigender Frequenzklasse des Erstglieds (d. h. bei seltenerem Erstglied, z. B.
Spruch|band).
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Die involvierten Einflussfaktoren können allerdings der statistischen Analyse zufolge nur einen eher geringen Teil der Varianz in den Daten
erklären. Somit scheinen insbesondere idiosynkratische Eigenschaften des Erstglieds darüber
zu entscheiden, ob ein Fugenelement auftritt
oder nicht. Die Ergebnisse des statistischen
Teils der Untersuchung sind, was die Feststellungen zu Erstgliedern auf Plosive und zur
Mehrsilbigkeit des Erstglieds angeht, teilweise
mit den Hypothesen aus der bisherigen Forschung kompatibel (vgl. z. B. Nübling und
Szczepaniak 2009, 2011 und Fleischer und Barz
2012: 187f.). Unsere Befunde zu Konsonantenclustern und zur Frequenz des Erstglieds sowie
unsere Folgerungen hinsichtlich lexikalischer
Idiosynkrasien gehen über diese Hypothesen
hinaus (vgl. z. B. Fuhrhop 1996: 525).
Die Ergebnisse beider Teile unserer Untersuchung ergeben zusammen mit den Erkenntnissen aus der bisherigen Forschung ein
Gesamtbild des Verfugungsverhaltens der
N&N-Komposita. In diesem Bild zeichnen
sich drei Gruppen von Erstgliedern ab, die
unterschiedliches Verfugungsverhalten nach
sich ziehen:
1. stabiles Verfugungsverhalten (immer oder
nie mit Fuge)
• Erstglieder auf bestimmte Endungen/
Suffixe (vgl. Abschnitt 2.2)
• Erstglieder, die auf schwachflektierende
Maskulina/Adjektivkonversionen zurückgehen (vgl. Abschnitt 2.2)
2. weitgehend geregeltes Verfugungsverhalten
• Erstglieder auf Vokale (vgl. Abschnitt 3)
3. prinzipiell variables Verfugungsverhalten
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5.2 Methodische Aspekte
In unseren Analysen zur Variation zwischen
dem Auftreten und dem Nicht-Auftreten eines Fugenelements waren wir bemüht, Komposita auszuschließen, bei denen anzunehmen war, dass das Erstglied keine bzw. kaum
Variation zulässt. Für die Studie erwies sich
eine Mischung aus qualitativen und quantitativen Analysemethoden als gewinnbringend. Die qualitative Auswertung schloss
dabei an die Ergebnisse bisheriger Forschung
an und konzentrierte sich auf Komposita mit
Erstgliedern, die auf Vokal endeten. Deren
Verfugungsverhalten erwies sich als weitgehend geregelt und u. a. durch semantische
Variablen geprägt. Solche semantischen Variablen sind automatisch schwer zu erfassen
und lassen sich deshalb am besten durch qualitative Analysen ermitteln (vgl. Abschnitt 3).
Einflussvariablen phonologischer, morphologischer und lexikalischer Art, die automatisch gut zu erheben und deshalb für eine
quantitative Auswertung geeignet sind, wurden in Abschnitt 4 in der quantitativen Studie
zu Komposita mit Erstgliedern auf Konsonant berücksichtigt. Um zu überprüfen, ob es
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II Fallstudien
einen Zusammenhang zwischen den unabhängigen Variablen und dem Verfugungsverhalten in den Daten gibt, wurde im Rahmen
der quantitativen Studie eine logistische Regressionsanalyse durchgeführt.
Wie in Abschnitt 4.2 beschrieben, kamen in
unserem Datensatz knapp die Hälfte der Erstglieder mehr als einmal vor, und die einzelnen Datenpunkte waren entsprechend nicht
unabhängig voneinander. Um dennoch ein
einfaches logistisches Regressionsmodell verwenden zu können, benutzten wir ein Resampling-Verfahren: Anhand vieler kleinerer
Stichproben, in denen kein Erstglied mehr als
einmal enthalten war, schätzten wir die Koeffizienten neu. Es ergab sich damit für jeden
Koeffizienten eine Verteilung von geschätzten Werten, die visuell inspiziert und interpretiert wurde. Die logistische Regressionsanalyse stellte dabei eine gute Möglichkeit
dar, die Wahrscheinlichkeit für ein Auftreten
des Fugenelements in Abhängigkeit von den
ausgewählten unabhängigen Variablen zu
beurteilen.
Weitere Untersuchungen, die – basierend
auf dem vorliegenden Datensatz – die Variantenauswahl von Fugenelementen in den Blick
nehmen könnten, würden unsere Studie komplettieren. Diese Analysen könnten zur Hypothesengenerierung zunächst deskriptiver
Natur sein und die Verteilung der Fugenelemente im Korpus z. B. mithilfe von relativen
oder normierten Werten und in Abhängigkeit
von den erhobenen unabhängigen Variablen beschreiben und visualisieren (vgl. hierzu
die Beschreibung deskriptiver Methoden in
(→ Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] in diesem Band). Ein Desiderat
stellt außerdem eine weitergehende systematische Überprüfung der Rolle des Zweitglieds
dar: Sind überhaupt phonologische, morphologische oder semantische Einflussfaktoren auf
das Verfugungsverhalten von Komposita beobachtbar, die sich auf das Zweitglied beziehen?
Ein weiterer Aspekt, den wir im Rahmen
der methodischen Reflexion berücksichtigen
möchten, ist, dass die Daten von Korpusstudien typischerweise in natürlichen Kommu-
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nikationssituationen entstehen. Das heißt,
dass ihre Entstehungsbedingungen in der
Regel kaum kontrollierbar sind und beispielsweise soziodemographische Informationen über die Autor*innen der Texte oder
situative Aspekte der Texterstellung nicht
erfasst werden. Solche Faktoren könnten jedoch gut im Rahmen von experimentellen
Erhebungen berücksichtigt werden. In einem
Experiment könnten außerdem die gewählten unabhängigen Variablen, wie z. B. Silbenzahl oder Auslautart des Erstglieds systematisch variiert werden, um stärkere bzw.
sicherere Aussagen über die Einflüsse auf die
abhängige Variable (hier: das Verfugungsverhalten) zu treffen. Um eventuelle kausale Zusammenhänge besser beurteilen zu können,
wären ebenfalls Untersuchungen experimenteller Natur geeignet. Bei gleichbleibendem
Erst- und Zweitglied (z. B. Nachbar|haus vs.
Nachbar|s|haus, Abfahrt|möglichkeit vs. Abfahrt|s|möglichkeit) könnte man den Fokus
auf die Erklärung der Variation durch mögliche soziolinguistische Variablen, wie z. B. die
Herkunft, das Alter oder den beruflichen
Hintergrund der Befragten legen. Schäfer
und Pankratz (2018) konnten beispielsweise
zeigen, dass es mit experimentellen Methoden möglich ist, zu untersuchen, ob Versuchspersonen Fugenelemente als Pluralsuffixe
interpretieren (z. B. bei Brett|er|bündel vs.
Brett|er|schliff). Auch eine Studie, die eine
mögliche Interpretation von Fugenelementen
als Genitivsuffixe in den Blick nimmt, wäre
sehr interessant.
Die in dieser Studie gewonnenen Erkenntnisse könnten also für experimentelle Studien als Ausgangspunkt dienen. Prinzipiell
wäre eine Zusammenführung von Daten aus
Korpusuntersuchungen und solchen Daten,
die experimentell gewonnen werden, gewinnbringend, denn durch eine systematische Analyse mit verschiedenen Methoden
könnte bewertet werden, wie sich die Methoden am besten ergänzen. Auf diese Weise
könnte eine höhere, kombinierte Aussagekraft der verschiedenen Datentypen im Sinne
von konvergierender Evidenz erreicht werden.
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Fallstudie „Fugenelemente“
223
Zum Weiterlesen
Hosmer et al. (2013) ist ein Standardwerk für logistische Regression.
Gelman und Hill (2007) ist eine sehr gut verständliche Einführung in hierarchische („gemischte“) Modelle.
Carsey und Harden (2014) ist eine sehr zugängliche Einführung in Resampling und Simulation und eignet
sich auch gut als ergänzende Statistikeinführung.
Greenland et al. (2016) behandeln weit verbreitete Missverständnisse im Zusammenhang mit p-Werten und
verwandten statistischen Konzepten.
Leech (2007) und Hunston (2008) behandeln Fragen der Korpuszusammensetzung und Repräsentativität.
Koplenig (2019) diskutiert kritisch die Anwendung inferenzstatistischer Methoden in der Korpuslinguistik.
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Literatur
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225
12. Redewiedergabe in Hochliteratur und Heftromanen
Diese Fallstudie1 untersucht die quantitative Verteilung von direkten und nicht-direkten
Formen von Redewiedergabe im Vergleich zwischen zwei Literaturtypen: Hochliteratur –
definiert als Werke, die auf der Auswahlliste von Literaturpreisen standen – und Heftromanen – massenproduzierten Erzählwerken, die zumeist über den Zeitschriftenhandel
vertrieben werden. Die Studie geht von manuell annotierten Daten aus und überprüft
daran die Verlässlichkeit automatischer Annotationswerkzeuge, die im Anschluss eingesetzt werden, um eine Untersuchung von insgesamt 250 Volltexten durchzuführen. Es
kann nachgewiesen werden, dass sich die Literaturtypen sowie auch unterschiedliche
Genres von Heftromanen hinsichtlich der verwendeten Wiedergabeformen unterscheiden.
1. Einleitung
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Annelen Brunner, Fotis Jannidis
Die vorgestellte Studie liegt an der Schnittstelle zwischen Linguistik und Literaturwissenschaft insofern, als dass sie eine literaturwissenschaftliche Fragestellung behandelt, die
sich in der sprachlichen Form manifestiert.
Der Begriff ‚Redewiedergabe’ im Titel steht
hier für die Art und Weise, wie in einem Erzähltext die Rede, aber auch die Gedanken
und schriftlichen Äußerungen einer Figur
wiedergegeben werden. Welche Form gewählt wird – das direkte Zitat? eine Paraphrasierung? vielleicht nur eine kurze Erwähnung,
dass eine Rede- oder Gedankenhandlung
stattgefunden hat? – verrät viel über die Figurendarstellung im Text, das Verhältnis zwischen der Erzählerinstanz und den Figuren
und die Darstellung der erzählten Welt insgesamt. Wenn etwa die Äußerungen von Figuren direkt zitiert werden, so wirkt dies üblicherweise unmittelbarer und eröffnet zudem
die Möglichkeit, Charakterzüge einer Figur
über deren Ausdrucksweise zu kommunizieren. Werden die Figurenstimmen durch die
Erzählerstimme gefiltert, so verlieren diese
einen Teil ihrer individuellen Färbung. Zugleich können leichter Wertungen und
1
Schwerpunktsetzungen – etwa durch Zusammenfassung – vorgenommen werden. Die
Erzählerinstanz hat damit explizitere Kontrolle darüber, wie die Figuren wahrgenommen werden. Die verschiedenen Techniken
der Wiedergabe werden deswegen in der literaturwissenschaftlichen Erzählforschung
häufig auf einer Skala angeordnet zwischen
unmittelbarer und mittelbarer Darstellung
(vgl. Genette 1998; Martínez und Scheffel
2016) oder auch nach dem Grad der Treue zur
‚Originaläußerung’ der Figur (faithfulness, vgl.
Leech und Short 2013). Es handelt sich um
einen der klassischen Aspekte, die bei der wissenschaftlichen Untersuchung von Erzähltechnik betrachtet werden, und die Frage
nach der Einbindung von Figurenreden und
-gedanken ist Teil von fast allen umfassenderen erzähltheoretischen Darstellungen. Der
Ansatz, dieses Thema von einer stark quantitativen Perspektive zu betrachten, ist jedoch
ungewöhnlich und neuartig.
Die vorgestellte Studie untersucht Redewiedergabe im Vergleich zwischen zwei Literaturtypen von gegensätzlichen Enden des
Spektrums: Hochliteratur und Heftromane.
Heftromane sind massenproduzierte Erzählwerke unterschiedlicher Genres, die zumeist
Diese Studie wurde im Rahmen des DFG-Projekts „Redewiedergabe“ durchgeführt, gemeinsam mit meinen
Kolleg*innen Ngoc Duyen Tanja Tu, Lukas Weimer, Stefan Engelberg und Fotis Jannidis, denen ich an dieser
Stelle herzlich danke! Der Inhalt wurde auch in folgender Veröffentlichung vorgestellt: Brunner, Jannidis,
Engelberg, et al. (2020).
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II Fallstudien
über den Zeitschriftenhandel vertrieben werden und früher abwertend als „Romane der
Unterschicht“ (vgl. Nusser 1979) bezeichnet
wurden. In der neueren Literaturforschung
haben diese Hefte, die bestimmt jeder schon
einmal im Zeitschriftenhandel gesehen hat,
wieder etwas Aufmerksamkeit erfahren und
werden nicht mehr so abfällig betrachtet (vgl.
z. B. Nast 2017; Stockinger 2018). Es ist jedoch
nicht von der Hand zu weisen, dass sie deutlich andere Produktionsbedingungen und
auch ein anderes Publikum haben als die Literatur, die wir als ‚Hochliteratur’ bezeichnen – gesellschaftlich besonders geschätzte
Werke, die als wertvoll und ‚anspruchsvoll’
gelten.
2. Fragestellung
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226
Unsere Forschungsfrage lautet: Gibt es
zwischen Heftromanen und Hochliteratur
messbare Unterschiede in den verwendeten
Wiedergabeformen? Ausgehend davon betrachten wir auch folgende, weiterführende
Fragen:
1. Heftromane lassen sich in unterschiedliche
Genres wie Krimi, Science-Fiction oder Liebesroman untergliedern, die durch Reihen
(„Jerry Cotton“, „Perry Rhodan“, „Julia
Extra“ etc.) repräsentiert sind. Wie verhalten sich diese Genres zueinander und zur
Hochliteratur in Hinblick auf die verwendeten Wiedergabeformen? Sind die Unterschiede zwischen den Genres untereinander vielleicht größer als zur Hochliteratur?
2. Bei der direkten Wiedergabe – also dem
einfachen Zitat einer Figurenäußerung,
wie z. B. Sie sagte: „Ich lese nur Literaturnobelpreisträger!“ – liegt eine klare Trennung
zwischen Figurenstimme und Erzählerstimme vor. Andere Formen weisen, wie
oben erwähnt, eine Vermischung der beiden Stimmen auf und sind teilweise auch
grammatisch komplexer, wie die indirekte
Wiedergabe, die Nebensatzkonstruktionen
und häufig auch den Modus Konjunktiv
aufweist. Man kann die Hypothese aufstellen, dass direkte Wiedergabe leichter verständlich und lesbar ist als andere Formen
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der Wiedergabe. Zugleich gelten Heftromane als weniger komplexe Literaturform.
Tritt direkte Wiedergabe folglich auch häufiger in Heftromanen auf?
3. Material, Methode und Analyse
Wir planen eine quantitative Studie, d. h., unser Ziel ist es, die Anteile verschiedener Wiedergabeformen in Texten zu messen und zu
vergleichen. Solche Studien werden überzeugender, je größer die Menge von Material ist,
auf der sie beruhen. Gerade bei einem Phänomen wie Redewiedergabe muss man davon
ausgehen, dass die Anteile von vielen Faktoren beeinflusst sind, z. B. vom Inhalt des Textes – eine Familiensaga hat vermutlich mehr
Dialog als die Geschichte eines Schiffbrüchigen auf einer einsamen Insel – sodass es umso
wichtiger ist, genug Daten zu haben, um solche Störfaktoren auszugleichen. Es ist jedoch
sehr zeitaufwendig, Passagen von Redewiedergabe in Texten manuell zu markieren.
Deswegen verwenden wir in der Studie ein
Hilfsmittel: einen Redewiedergabe-Erkenner,
d. h. ein Computerprogramm, das solche
Passagen automatisch erkennt und auszeichnet.
Im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung werden zahlreiche solche Hilfsmittel
entwickelt, die dabei helfen, große Mengen
von Sprachdaten zu analysieren. Die Erkennung von Redewiedergabe ist dabei ein ziemlich spezieller Anwendungsfall. Weitverbreitet und in quantitativen linguistischen
Untersuchungen häufig verwendet sind vor
allem Lemmatisierer, die Wörter auf ihre
Grundform zurückführen (z. B. liest zu lesen),
Tagger, die Wörtern morphologische Kategorien zuweisen, und Parser, die syntaktische
Analysen durchführen. Daneben gibt es verschiedenste weitere Werkzeuge, die z. B. Wörtern semantische Kategorien zuweisen, den
‚Gefühlsgehalt’ eines Textes messen (Sentiment Analysis) oder automatisch den Referenten für Pronomen finden (→ Kapitel 14 [Annotation] in diesem Band).
Solche Werkzeuge können außerordentlich
nützlich sein. Wenn Sie damit arbeiten, gibt es
jedoch einiges zu beachten: Automatische
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Fallstudie „Redewiedergabe“
Werkzeuge liefern niemals 100% korrekte Ergebnisse und machen oft mehr und vor allem
andere Arten von Fehlern als Menschen. Zudem ist immer der Kontext zu beachten, in dem
sie entwickelt wurden. Dieser bestimmt das
theoretische Modell, das ihnen zugrunde liegt
(z. B. welche morphologischen Kategorien unterschieden werden und wie diese definiert
sind), sowie auch die Art der Sprachdaten, für
die sie entwickelt wurden. Eine Übertragung
auf einen anderen Typ von Sprachdaten kann
sehr problematisch sein – ein morphologischer
Tagger etwa, der für moderne Zeitungssprache
entwickelt wurde, wird deutlich schlechtere
Ergebnisse liefern, wenn man ihn auf ChatDaten oder Texte aus dem 18. Jahrhundert anwendet. Darum ist es sehr wichtig, das Werkzeug an den eigenen Daten zu testen und seine
Funktionalität zu bewerten, bevor man sich
dazu entschließt, es in einer Studie zu verwenden. Wir werden dies weiter unten für unseren
Anwendungsfall tun.
Da automatische Werkzeuge immer für ein
bestimmtes Kategoriensystem entwickelt
werden, bedingt die Auswahl des Werkzeugs
auch die Kategorien, mit denen später gearbeitet werden kann. Die vorgestellte Studie
ist insofern ein Sonderfall, als sie im Kontext
eines größeren Forschungsprojekts entstanden ist, dem ‚Redewiedergabe-Projekt’
(www.redewiedergabe.de). In diesem Projekt
haben wir die automatischen Erkenner selbst
entwickelt und konnten darum bestimmen,
welche Fälle sie unterscheiden. Falls Sie nicht
selbst Programmierer*in sind (oder eng mit
jemand entsprechendem zusammenarbeiten), müssen Sie Ihre Fragestellung angesichts der verfügbaren Klassifikationen ggf.
anpassen oder Wege finden, wie Sie diese
adaptieren können, etwa indem Sie Kategorien zusammenfassen oder verfeinern. Solche
Schritte müssen dann natürlich dokumentiert
und begründet werden. Auch diesen Aspekt
werden wir anhand dieser Fallstudie illustrieren.
Zur Vorbereitung unserer Studie brauchen
wir also folgende Vorüberlegungen:
1. Welches Korpusmaterial verwenden wir?
2. Welche Typen von Redewiedergabe unterscheiden wir und wie sind diese definiert?
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3. Welches automatische Werkzeug verwenden wir und wie verlässlich sind die Ergebnisse, die dieses liefert?
Die Punkte 2 und 3 sind, aus den oben beschriebenen Gründen, eng miteinander verknüpft.
3.1 Korpusmaterial
Der geplante Vergleich beruht auf der Unterscheidung zwischen ‚Heftroman’ und ‚Hochliteratur’ und im zweiten Schritt auf der
Unterscheidung zwischen verschiedenen
Heftroman-Genres. Was die Heftromane angeht, ist die Definition dieser Kategorien zum
Glück sehr einfach: Die Literaturform ist
durch ihre Publikationsform klar erkennbar
und die Genres durch explizit benannte Reihen repräsentiert und unterscheidbar. Die
Gleichsetzung von Genre und HeftromanReihe ist allerdings natürlich eine Vereinfachung und sollte bei der späteren Interpretation der Ergebnisse im Auge behalten werden.
Schwieriger ist es, zu entscheiden, was
‚Hochliteratur’ sein soll. Da die Bezeichnung
vor allem eine gesellschaftliche Wertung widerspiegelt, haben wir uns dafür entschieden, solche Werke in unser Korpus aufzunehmen, die entweder einen Literaturpreis
erhalten haben oder auf der Auswahlliste für
einen standen – also Werke, die von einem
literarisch geschulten Gremium als besonders herausragend bewertet wurden. Diese
Definition hat den Vorteil, dass sie sehr gut
operationalisierbar ist.
Die nächste Frage ist, was der Untersuchungszeitraum sein soll. Wir wollen keine
diachrone Studie durchführen; um genug
Material zu bekommen, müssen wir allerdings in Kauf nehmen, dass dieses eine gewisse zeitliche Streuung aufweist. Wir beschränken uns auf die Periode von der
Nachkriegszeit bis in die jüngste Vergangenheit (1947-2016), also modernere Literatur.
Ein möglicher Störfaktor, den man vor allem bei literaturwissenschaftlichen Studien
im Auge behalten muss, ist zudem die Verteilung der Autor*innen. Da unterschiedliche
Autor*innen einen stark unterschiedlichen
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II Fallstudien
Tab. 1: Korpuszusammensetzung
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Gruppe
Anzahl Texte
Unterschiedliche Autor*innen(-Pseudonyme)
Hochliteratur
50
50
-
Liebesroman
50
50
Julia Extra
Science-Fiction
50
11 (2-5 Texte pro Pseudonym)
Perry Rhodan
Horror
50
4 (2-35 Texte pro Pseudonym)
John Sinclair
Krimi
50
Unbekannt
Jerry Cotton
Schreibstil haben können, besteht die Gefahr,
dass andere Faktoren – z. B. die Literaturform
Heftroman oder Hochliteratur, die uns ja
eigentlich interessiert – von diesem Autor*innensignal überlagert werden, wir also versehentlich die Besonderheiten des Schreibstils einer Person messen statt die einer
Literaturform. Wir versuchen folglich, bei unserer Korpuszusammensetzung möglichst
viele unterschiedliche Autor*innen miteinzubeziehen. Bei den Heftromanen ist die Autorschaftsfrage allerdings etwas schwierig, da
üblicherweise unter Pseudonym gearbeitet
wird und durchaus auch mehrere Personen
das gleiche Pseudonym benutzen können
(vgl. Hügel 2001). Wir versuchen trotzdem,
in unserem Korpus im Rahmen unserer
Möglichkeiten auch bei den Heftromanen
eine möglichst große Diversität bei den
Autor*innen(-Pseudonymen) zu erzielen. Tabelle 1 zeigt einen Überblick über das Korpus,
mit dem die Studie durchgeführt wird.
Bei den Gruppen Hochliteratur und Liebesroman konnten wir unterschiedliche
Autor*innen für jeden Text auswählen, bei
Science-Fiction ist die Streuung mit zwei bis
fünf Texten pro Pseudonym immerhin akzeptabel. Für die Gruppe Krimi war so gut wie
keine Autor*inneninformation verfügbar –
wir konnten nur vier der 50 Texten einigermaßen sicher Namen zuordnen und können
auf dieser Grundlage davon ausgehen, dass
mindestens drei verschiedene Personen beteiligt waren. Es ist jedoch bekannt, dass über
2
Reihe
die Zeit hinweg hundert und mehr Personen
an der Krimi-Reihe „Jerry Cotton“ mitgearbeitet haben (vgl. Karr 2010), sodass es
höchstwahrscheinlich deutlich mehr sind.
Die Gruppe Horror weist leider nur wenige
unterschiedliche Autor*innen-Pseudonyme
auf, von denen eines sehr dominant ist. 35
unserer Horrorromane wurden unter diesem
Pseudonym verfasst.
3.2 Redewiedergabe-Kategorien
Wie oben bereits erwähnt, erwächst unsere
Studie aus einem weiteren Kontext, dem ‚Redewiedergabe-Projekt’, dessen Ziel es ist, ein
Korpus mit Redewiedergabe-Formen zu annotieren und automatische Erkenner für diese
Formen zu entwickeln. Das in diesem Projekt
entwickelte und erprobte Annotationssystem
beruht auf Kategoriensystemen aus der Literaturwissenschaft (vgl. hierzu auch Brunner
2015) und ist ausführlich dokumentiert (vgl.
Brunner, Weimer, Engelberg, et al. 2020). Wie
in der Einleitung erwähnt, werden die verschiedenen Redewiedergabetypen in narratologischen Darstellungen typischerweise auf
einer Skala angeordnet. Die Reihenfolge in
Tabelle 2 entspricht dieser Ordnung: Direkte
Wiedergabe ist die unmittelbarste oder figurennächste Form, erzählte Wiedergabe die
Form, die dem Erzählertext am nächsten
steht.2 Für die Zwecke dieser Studie ist es
wichtig zu wissen, dass mit „Redewiederga-
Verschiedene narratologische Darstellungen unterscheiden sich sowohl in der genauen Definition der Pole
als auch der Granularität der Unterteilung. Unser Kategoriensystem ist vor allem angelehnt an die Systeme
von Genette (1998), Martínez und Scheffel (2016) und Leech und Short (2013), entspricht keinem davon jedoch
vollkommen.
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Fallstudie „Redewiedergabe“
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Tab. 2: Hauptkategorien des Annotationssystems im Projekt „Redewiedergabe“
Form
Beispiel
Beschreibung
direkt
Er dachte: „Ich habe
Hunger.“
Zitat der Rede, Gedanken oder schriftlichen Äußerung einer Figur; häufig mit
Einleitungsformel und typographischer Markierung (z. B. Anführungszeichen).
frei indirekt
Er war ratlos. Wo sollte
er jetzt etwas zu essen
finden?
Auch bekannt als ‚erlebte Rede’ (vgl. z. B. Martínez und Scheffel 2016). Form, v. a.
von Gedankenwiedergabe, bei der sich Merkmale der Erzählerstimme (z. B.
Tempus, Personalpronomen) und der Figurenstimme (z. B. Stil, Satzform) mischen.
indirekt
Sie sagte, dass sie ein
gutes Restaurant kenne.
Integration der Figurenstimme in den Erzählertext mit Einleitungsformel und
abhängiger Proposition.
erzählt
Die beiden unterhielten
sich über Restaurants.
Weitere mehr oder minder ausführliche Darstellungen von Rede-, Gedanken- oder
Schreibhandlungen im Erzählertext.
be“ nicht nur die Wiedergabe von gesprochener Sprache, sondern auch die von Gedanken
und geschriebenem Text gemeint ist. Tabelle 2
illustriert die vier Haupttypen von Wiedergabe im Kategoriensystem.
3.3 Redewiedergabe-Erkenner
Die automatischen Werkzeuge, die wir verwenden werden, wurden im Rahmen des
Redewiedergabe-Projekts gezielt für die Erkennung der vier oben genannten Hauptkategorien entwickelt. Sie beruhen auf maschinellem Lernen, d. h., zunächst wurde eine
große Menge von Texten von Menschen annotiert, die sogenannten Trainingsdaten. Auf
diese Daten wurde ein Algorithmus angewendet, der aus dem Material Regeln ableitet
(‚lernt’), um in neuen, unbekannten Texten
dann ähnliche Fälle finden zu können. Die
Details der Implementierung übersteigen
den Rahmen dieses Kapitels,3 was man allerdings zu maschinellem Lernen wissen sollte,
ist, dass so entstandene Werkzeuge grundsätzlich stark von ihren Trainingsdaten beeinflusst sind – dies sind schließlich die Beispiele, aus denen sie lernen. Das bedeutet, dass
3
man umso vorsichtiger sein muss, was die
Anwendung eines solchen Werkzeugs auf
Daten angeht, die stark unterschiedlich zu
denen sind, auf denen sie trainiert wurden.
Tatsächlich gibt es auch eine solche Diskrepanz in unserem Anwendungsfall: Die Erkenner wurden auf dem RedewiedergabeKorpus (vgl. Brunner, Engelberg, Jannidis et
al. 2020; verfügbar unter https://github.
com/redewiedergabe/corpus) trainiert, welches sich aus Ausschnitten aus Zeitungen
und Zeitschriften sowie Erzählungen des
19. bis frühen 20. Jahrhunderts zusammensetzt. Dies ist auch die Textsorte, für die die
Erkenner im Redewiedergabe-Projekt primär
entwickelt wurden. Die Anwendung auf moderne Texte, wie in dem Untersuchungskorpus für diese Studie, war nicht von Anfang an
vorgesehen und es gibt folglich Unterschiede
in Orthographie und Stil zwischen den Trainingsdaten und den Anwendungsdaten.
Umso wichtiger ist es, die Tauglichkeit der
Werkzeuge vor der Durchführung der eigentlichen Studie zu überprüfen. Wir führen darum eine Vorstudie durch, die zum einen der
Bewertung der Erkenner dient, zum anderen
auch erste Einblicke in unsere Forschungsfragen bietet.
Einen guten Überblick zu maschinellem Lernen bietet z. B. das Einstiegskapitel in Chollet (2018), das sich auch
mit DeepLearning beschäftigt, einer Unterart des maschinellen Lernens, das bei unseren Erkennern verwendet wurde. Eine aktuelle Veröffentlichung zu unseren Erkennern ist Brunner, Tu, Weimer, et al. (2020).
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II Fallstudien
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3.4 Vorstudie
3.4.1 Bewertung der automatischen Methoden
Für die Vorstudie wurden aus 22 Hochliteratur-Texten und 22 Heftromanen4 zufällige
Textausschnitte mit einer Länge von ca. 1000
Tokens (d. h. 1000 Wörter und Satzzeichen)
gezogen. Diese Ausschnitte sind lang genug,
um einen Eindruck von der Textstruktur zu
bekommen, aber gleichzeitig kurz genug, um
das Material in vertretbarer Zeit manuell bearbeiten zu können. Die Heftroman-Ausschnitte wurden zur Hälfte aus dem Genre
Liebesroman, zur Hälfte aus dem Genre Horror gewählt, um auch Genreunterschiede beobachten zu können. Diese Ausschnitte wurden entsprechend dem oben beschriebenen
Annotationssystem (vgl. Brunner, Weimer,
Engelberg, et al. 2020) von zwei Personen unabhängig voneinander annotiert. Anschließend verglich eine dritte Person diese beiden
Annotationen, wählte bei Unstimmigkeiten
jeweils die Variante aus, die unseren Annotationsrichtlinien besser entsprach, und verbesserte offensichtliche Fehler, sodass am Ende
eine möglichst verlässliche Annotation, die
sogenannte Konsens-Annotation vorlag.
Wenn man eine Studie durchführt, die auf
komplexen manuellen Kategorisierungen
beruht, ist stark anzuraten, mehr als eine
Person das gleiche Material annotieren zu
lassen. Dann kann man die Annotationen
vergleichen (inter-annotator agreement) und
bekommt so ein besseres Verständnis dafür,
wie schwierig es ist, das Kategoriensystem
auf echte Sprachdaten anzuwenden (vgl.
z. B. Ide und Pustejovsky 2017). Wenn man
noch dabei ist, das Kategoriensystem zu entwickeln, kann dies auch helfen, Schwachstellen in der Definition zu erkennen.5 Da
sprachliche Daten sehr lebendig sind, ist es
4
5
jedoch durchaus erwartbar, dass bei einem
komplexen Kategoriensystem nie hundertprozentige Einigkeit erzielt werden kann
(vgl. Artstein 2017; zur Beziehung zwischen
Annotation und Textinterpretation auch
Gius und Jacke 2017).
Nachdem die Konsens-Annotation erstellt
ist, wenden wir unsere automatischen Erkenner auf die gleichen Textausschnitte an und
können nun die Übereinstimmung zwischen
deren Ergebnissen und der Konsens-Annotation messen. Für jede der Wiedergabeformen
gibt es einen speziell trainierten Erkenner
und diese werden nacheinander angewendet.
So ist es möglich, dass auch ineinander verschachtelte Wiedergaben unterschiedlichen
Typs erkannt werden (z. B. eine indirekte Wiedergabe in einer direkten Wiedergabe: „Er hat
mir versprochen, zum Restaurant zu kommen“,
erklärte sie.).
Um die Qualität der automatischen Erkennung zu messen, verwenden wir die Maße
F1-Score, Precision und Recall. Dies sind verbreitete Maße, die ursprünglich aus dem Bereich des Information Retrieval (Entwicklung
von Suchmaschinen) stammen, aber in der
Informatik auch zur Bewertung von Kategorisierungsaufgaben verwendet werden. Da
viele Wiedergabeformen keine ganzen Sätze
umfassen, werden die Berechnungen auf Tokenbasis durchgeführt, d. h. es wird gemessen, wie vielen Tokens das richtige Label
(z. B. ‚Teil von direkter Wiedergabe’) zugewiesen wurde. Precision (Genauigkeit) bezeichnet den Anteil von automatisch annotierten Tokens, bei denen das Label mit der
manuellen Annotation übereinstimmt, die
also korrekt kategorisiert sind. Recall (Trefferquote) bezeichnet den Anteil von manuell
annotierten Tokens, die vom automatischen
Erkenner gefunden wurden. Precision und
Diese Test-Texte waren nicht Teil des Untersuchungskorpus, ähnelten den Untersuchungstexten jedoch stark.
Es wäre zu bevorzugen gewesen, die Test-Texte nach dem Zufallsprinzip aus dem Untersuchungskorpus
selbst zu ziehen, dieses war jedoch noch nicht fertig gestellt, als wir die Vorstudie durchführten.
Manuelle Annotation ist eine ausgesprochen zeitaufwendige Aufgabe und erfordert auch Einarbeitungszeit
in das Annotationssystem von den Annotierenden. Oft ist es darum aus Zeit- und Kostengründen bei studentischen Projekten nicht möglich, eine zweite Person für die Vergleichsannotation zu rekrutieren, ganz zu
schweigen von zwei weiteren Personen wie in unserem Szenario. Hier kann es helfen, zumindest die eigene
Annotation in zeitlichem Abstand noch einmal zu wiederholen und dieses Ergebnis mit dem früheren Ergebnis zu vergleichen, um die eigene Konsistenz zu messen. Man spricht dann auch von intra-annotator agreement.
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Fallstudie „Redewiedergabe“
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Tab. 3: Fiktive Beispielauswertung. In diesem Fall wäre die Precision für die Erkennung direkter Wiedergabe 0,6: Es wurden 5 Fälle als positiv vorhergesagt (Token 1 bis 5), davon waren 3 Vorhersagen korrekt.
Der Recall wäre 1, also perfekt: Es gab 3 positive Fälle (Token 1, 2 und 3) und diese wurden alle gefunden.
Der F1-Score, das harmonische Mittel aus Precision und Recall, wird berechnet mit der Formel: 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) und wäre damit 0,75
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Ist das Token Teil von direkter Wiedergabe?
Token
Manuelle Annotation
Automatische Vorhersage
„
Ja
Ja
Hallo
Ja
Ja
“
Ja
Ja
,
Nein
Ja
sagte
Nein
Ja
er
Nein
Nein
.
Nein
Nein
Recall stehen immer in einem Spannungsverhältnis: Eine zu restriktive Erkennungsmethode übersieht Fälle und führt zu niedrigem
Recall, eine zu großzügige findet zu viele
Fälle und führt zu niedriger Precision. Der
F1-Score ist ein Wert, in den Precision und
Recall zu gleichen Teilen verrechnet werden,
und kann als Maß für den Gesamterfolg interpretiert werden. Die drei Maße haben einen Wertebereich zwischen 0 (nichts gefunden oder nur Falsches gefunden) und 1
(perfekt). Tabelle 3 zeigt eine fiktive Beispielauswertung.
In unserer Studie interessieren wir uns vor
allem für die prozentualen Anteile einer Wiedergabeform in unterschiedlichen Texten.
Auch diese wird auf Tokenbasis berechnet,
also z. B. ‚25% der Tokens im Textausschnitt
sind Teil von direkter Wiedergabe’. Um einen
Eindruck zu gewinnen, wie verlässlich solche
Aussagen auf der Basis der automatischen
Methoden sind, zeigt Tabelle 4 auch den
durchschnittlichen absoluten Fehler für die Prozentanteile. Dieser wird ermittelt, indem für
jeden der 44 Textausschnitte zunächst der
absolute Fehler berechnet wird. Dies ist die Abweichung zwischen dem tatsächlichen Anteil
und dem automatisch vorhergesagten Anteil.
Wenn also laut manueller Annotation ein
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Textausschnitt 25% direkte Wiedergabe enthält, aber laut automatischer Annotation nur
20%, dann wäre der absolute Fehler 5%. Es
wird dabei nicht beachtet, ob zu viel oder zu
wenig gefunden wurde. Wenn die automatische Annotation also 30% direkte Wiedergabe
vorhergesagt hätte, wäre der absolute Fehler
ebenfalls 5%. Die absoluten Fehler für die 44
Textausschnitte werden addiert und der
Durchschnitt wird gebildet. Dies vermittelt
einen Eindruck, um wie viele Prozentpunkte
die automatischen Methoden ungefähr danebenliegen. Es ist zu betonen, dass dieser Wert
keine Auskunft darüber gibt, ob der Anteil
über- oder unterschätzt wurde.
Tabelle 4 zeigt die Auswertung der Erkenner für die vier unterschiedlichen Wiedergabeformen. Dabei wurden die Ergebnisse der
Erkenner mit der menschlichen KonsensAnnotation verglichen und die Werte F1Score, Precision, Recall und durchschnittlicher absoluter Fehler berechnet. Zusätzlich
sind für jede Wiedergabeform die gleichen
Werte auch für die Übereinstimmung zwischen den beiden Erstannotierenden angegeben. Da diese beiden Personen unabhängig
voneinander gearbeitet haben, erlaubt dies
eine Abschätzung, wie verlässlich die Annotation wäre, wenn man sie durch Menschen
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II Fallstudien
Tab. 4: Auswertung der automatischen Erkenner an den Testdaten (44 Textausschnitte zu je ca. 1000 Tokens).
Zusätzlich angegeben sich die Übereinstimmungswerte zwischen den Erstannotierenden
F1-Score
Precision
Recall
durchschnittlicher absoluter Fehler
direkt
Konsens vs. Automatisch
0,83
0,78
0,89
7,84%
zwischen Erstannotierenden
0,98
0,98
0,98
0,97%
frei-indirekt
Konsens vs. Automatisch
0,39
0,71
0,27
6,5%
zwischen Erstannotierenden
0,69
0,64
0,73
3,58%
Konsens vs. Automatisch
0,77
0,81
0,75
1,61%
zwischen Erstannotierenden
0,81
0,84
0,77
1,68%
erzählt
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indirekt
Konsens vs. Automatisch
0,63
0,68
0,58
2,28%
zwischen Erstannotierenden
0,67
0,66
0,68
1,85%
erledigen ließe.6 Wie man sieht, schwankt
auch dieser Wert deutlich zwischen den einzelnen Wiedergabetypen.
Bei Betrachtung der Ergebnisse stellen wir
fest, dass die Erkennung von freier indirekter
Wiedergabe mit Abstand am schlechtesten
funktioniert und die Werte auch deutlich
schlechter sind als das, was menschliche Annotierende leisten. Dies ist insofern nicht verwunderlich, als freie indirekte Wiedergabe
ein sehr schwer zu bestimmender Wiedergabetyp ist, der wenige klare und verlässliche
Oberflächenmerkmale aufweist. Das Problem ist vor allem, dass viele Fälle vom Erkenner nicht gefunden werden (schlechter
Recall) und damit die Anteile massiv unterschätzt werden. Angesichts dieser Ergebnisse
haben wir beschlossen, dass es nicht sinnvoll
ist, eine Studie darauf aufzubauen und zu
6
riskieren, Fehlschlüsse zu ziehen, die auf Problemen unserer automatischen Erkennung
beruhen. Die Anteile freier indirekter Wiedergabe werden darum in der Hauptstudie nicht
untersucht.
Glücklicherweise sind die Ergebnisse für
die anderen drei Wiedergabeformen erfreulicher. Bei direkter Wiedergabe mag es auf den
ersten Blick verwundern, wieso der Erkenner
nur einen F1-Score von 0,83 erreicht. Immerhin sind die Übereinstimmungsraten zwischen Menschen hier fast perfekt. Und könnte man direkte Wiedergabe nicht einfach
finden, indem man Passagen in Anführungszeichen sucht? Leider ist es nicht so einfach.
Direkte Rede ist keinesfalls immer mit Anführungszeichen markiert und selbst wenn sie es
ist, gibt es unterschiedliche Typen von Anführungszeichen, die von Text zu Text variieren
Die Angabe von F1-Score, Precision und Recall für einen Annotierendenvergleich ist eher ungewöhnlich und
wurde hier gewählt, damit man die Werte direkt mit den Ergebnissen für die automatische Annotation vergleichen kann. Üblicherweise verwendet man für den Annotierendenvergleich ein zufallskorrigiertes Maß
namens Kappa, von dem es unterschiedliche Varianten gibt (siehe z. B. Artstein 2017). Wert 1 bedeutet bei
Kappa-Maßen perfekte Übereinstimmung, Wert 0 bedeutet, dass die Übereinstimmung auf zufälligem Niveau
liegt. Der Wert kann im Gegensatz zu F1-Score, Precision und Recall auch negativ werden, wenn die Übereinstimmung schlechter ist, als man es bei zufälliger Verteilung erwarten würde. Die Werte für Fleiss’ Kappa in
unseren Fall lauten: direkt = 0,97, frei-indirekt = 0,66, indirekt= 0,79, erzählt = 0,64 (also jeweils leicht niedriger als die F1-Scores).
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Fallstudie „Redewiedergabe“
und nicht immer konsistent gesetzt sind.
Wenn man sich die Ergebnisse für diesen Wiedergabetyp im Detail ansieht, kann man feststellen, dass die Erfolgswerte von Ausschnitt
zu Ausschnitt deutlich schwanken. In einigen
Ausschnitten wird die direkte Wiedergabe
nahezu perfekt erkannt, in anderen liegt die
Vorhersage des prozentualen Anteils an direkter Wiedergabe an allen Tokens des Texts
im Extremfall bis zu 20-30% daneben. Probleme treten insbesondere bei Ich-Perspektive in
Kombination mit unmarkierter Wiedergabe
auf, was v. a. in der Hochliteratur häufiger
vorkommt. Solche Fälle sind schwierig für
den Erkenner (und teilweise auch für Menschen), weil die direkte Wiedergabe sich dann
kaum noch durch Oberflächenmerkmale
vom Erzählertext unterscheiden lässt. Der
Erkenner neigt in solchen Fällen dazu, den
Anteil an direkter Wiedergabe zu überschätzen. Trotzdem sind die mit dem maschinellen
Erkenner erzielten Ergebnisse deutlich stabiler als eine Identifikation von direkter Wiedergabe anhand von Anführungszeichen
gewesen wäre. Diese hätte nämlich bei unmarkierter direkter Wiedergabe vollkommen
versagt, während der Erkenner zumindest
noch teilweise korrekte Ergebnisse liefert (siehe Abbildung 1). Wir sollten diese Problematik im Auge behalten; die Ergebnisse sind jedoch im Schnitt gut genug, dass man mit
ihnen weiterarbeiten kann.
Es mag an dieser Stelle verwundern, wieso der durchschnittliche absolute Fehler bei
233
freier indirekter Wiedergabe, die ja deutlich
schlechtere Werte für F1-Score, Precision und
Recall hat, geringer ist als für direkte Wiedergabe. Dies liegt daran, dass dieser Wert
davon abhängt, wie hoch die Anteile für eine
Wiedergabeform insgesamt sind. Während
der durchschnittliche Anteil von direkter
Wiedergabe laut Konsens-Annotation in
den Textausschnitten bei fast 30% liegt, sind
es nur ca. 10% für freie indirekte Wiedergabe. Ein Fehler von 6,5% für freie indirekte
Wiedergabe ist damit deutlich gravierender
als ein Fehler von 7,84% für direkte Wiedergabe.
Bei den Formen indirekte und erzählte
Wiedergabe fällt auf, dass die F1-Scores zwar
schlechter sind als für direkte Wiedergabe,
jedoch nicht viel unter der Übereinstimmung
liegen, die die Erstannotierenden erzielt haben. Diese Formen zu annotieren ist offensichtlich auch für Menschen nicht trivial. Dies
ist darauf zurückzuführen, dass durch die
stärkere Integration in den Erzähltext sowohl
ihre genaue Abgrenzung als auch die Entscheidung, was als Wiedergabe zu werten ist,
schwieriger wird. Betrachtet man auch hier
die Ergebnisse für die einzelnen Textausschnitte, stellt man fest, dass die Schwankungen deutlich geringer sind als bei direkter
Wiedergabe. Die Gesamtanteile dieser Formen am Text sind jedoch auch insgesamt geringer (durchschnittlich ca. 7% Anteil indirekt
und 9% Anteil erzählt). Bei beiden Formen
werden die Anteile an den Tokens des Ge-
Abb. 1: Ein Beispiel für die Qualität der Erkennung von unmarkierter direkter Wiedergabe im Testkorpus.
Die unterstrichenen Textteile wurden von Menschen als direkte Wiedergabe identifiziert, die grau hinterlegten vom automatischen Erkenner. Wie man sieht, ist die Erkennung nicht sehr genau – der Erkenner
setzt zu spät ein, hört zu früh auf und erfasst auch Rahmenformeln fälschlicherweise mit. Nur auf Basis
von Anführungszeichen wäre in diesem Textausschnitt allerdings überhaupt keine direkte Wiedergabe
identifiziert worden, was ein deutlich schlechteres Ergebnis wäre.
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II Fallstudien
Tab. 5: Auswertung für die Erkennung der neu definierten Kategorie ‚nicht-direkt’. Als ‚nicht-direkt’ zählt
jedes Token, das entweder als Teil von indirekter oder als Teil von erzählter Wiedergabe markiert wurde
F1-Score
Precision
Recall
durchschnittlicher absoluter Fehler
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nicht-direkt
Konsens vs. Automatisch
0,70
0,74
0,67
2,96%
zwischen Erstannotierenden
0,78
0,78
0,78
2,28%
samttexts von den Erkennern eher unter- als
überschätzt.
An dieser Stelle überdenken und schärfen
wir noch einmal das Design unserer Studie.
Nachdem wir freie indirekte Wiedergabe aktuell nicht verlässlich mit automatischen Methoden identifizieren können, bietet sich aus
literaturwissenschaftlicher Perspektive eine
Gegenüberstellung von direkter und nichtdirekter Wiedergabe an, eine Dichotomie, die
schon in der klassischen Rhetorik aufgemacht
wurde (vgl. McHale 2014). Hier wird unterschieden zwischen dem Zitat einer Figurenstimme und deren Integration in den Erzählertext. Dies bedeutet, dass wir die Formen
indirekte und erzählte Wiedergabe zu einer
neuen Kategorie ‚nicht-direkt’ zusammenfassen – wir leiten also aus den durch den Erkenner vorgegebenen Kategorien eine neue ab,
die besser zu den Zielen unserer Studie passt.
Diese umfasst alle Textpassagen, die entweder als indirekte oder als erzählte Wiedergabe
ausgezeichnet wurden. Diese Zusammenfassung ist theoretisch auch insofern zu rechtfertigen, als die Grenze zwischen indirekter und
erzählter Wiedergabe in der Literatur häufig
unterschiedlich gezogen wird. Zur Erinnerung: ‚nicht-direkt’ umfasst damit nun diejenigen Fälle, in denen Rede, Gedanken oder
schriftliche Zeugnisse nicht zitiert, sondern
mehr oder minder ausführlich in den Erzählertext integriert werden, d. h. sowohl die
klassische indirekt-Konstruktion mit Einleitungsformel und abhängigen Nebensatz (Sie
sagte, dass sie ein gutes Restaurant kenne.) als
auch formal abweichende und häufig stärker
zusammenfassende Wiedergaben (Die beiden
unterhielten sich über Restaurants.). Da wir außerdem Gedankenwiedergabe mit untersuchen, sind z. B. auch folgende Fälle erfasst: Er
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wusste nicht, was er wollte. Sein Grübeln über
Restaurants war nervtötend. Tabelle 5 zeigt die
Auswertung der automatischen Erkennung
für diese neue Kategorie.
Wie zu erwarten war, liegen die Messwerte
für nicht-direkt etwa in der Mitte zwischen
indirekt und erzählt. Der durchschnittliche
absolute Fehler ist größer, allerdings werden
auch die Anteile selbst durch die Zusammenfassung größer: Der Anteil von nicht-direkt in
den Testdaten liegt bei durchschnittlich ca.
15%. In Relation dazu sind die Schwankungen ungefähr vergleichbar mit denen, die wir
beobachten konnten, als wir die beiden Formen indirekte und erzählte Wiedergabe einzeln untersucht haben.
Wir können nun unsere Forschungsfragen
noch einmal stärker operationalisieren und
als Hypothesen formulieren:
1. Es gibt signifikante Unterschiede im prozentualen Anteil direkter Wiedergabe und
nicht-direkter Wiedergabe
a.
zwischen den beiden Gruppen Heftromane und Hochliteratur.
b.
zwischen den einzelnen Genres von
Heftromanen untereinander und zur
Hochliteratur.
Nebenhypothese: Der Anteil direkter Wiedergabe ist höher in Heftromanen.
2. Für die Wirkung eines Textes ist es auch
relevant, wie das Verhältnis von direkter
und nicht-direkter Wiedergabe ist: Sind
beide Anteile niedrig, kann das auch einfach bedeuten, dass der Text insgesamt
wenig Wiedergabe verwendet, z. B. aus
inhaltlichen Gründen. Wie wir gesehen haben, sind die durchschnittlichen Anteile
für die beiden Wiedergabetypen zudem
unterschiedlich (ca. 30% direkt, ca. 15%
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Fallstudie „Redewiedergabe“
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nicht-direkt). Es kann jedoch sein, dass sich
in bestimmten Texten dieses Verhältnis
verschiebt und damit einer der Formen ein
besonderes Gewicht gegeben wird. Unsere
weiterführende Hypothese ist, dass sich,
wenn man die Anteile direkter und nichtdirekter Wiedergabe in den Texten in Kombination betrachtet, ebenfalls Unterschiede
zwischen den untersuchten Gruppen feststellen lassen.
3.4.2 Verhalten von Redewiedergabe in den
manuell annotierten Textausschnitten
Bevor wir unser Untersuchungsmaterial für
die eigentliche Studie erweitern, nutzen wir
die manuell annotierten Daten, um unsere
Hypothesen zunächst daran zu überprüfen.
Abbildungen 2 und 3 zeigen Boxplots für
die Anteile von direkter und nicht-direkter
Wiedergabe in den 44 konsens-annotierten
Textausschnitten. Die Aufteilung der Daten
erfolgt einmal nach den übergreifenden
Gruppen Heftromane und Hochliteratur und
einmal mit einer zusätzlichen Aufspaltung
der Heftromane nach Genres.
Ein Boxplot ist ein verbreiteter Typ von Datenvisualisierung, der einen raschen Eindruck vermittelt, in welchem Bereich Daten
liegen und wie sie sich verteilen (vgl.→ Kapitel 21 [Aufbereitung Untersuchungsergebnisse] in diesem Band). Auf der senkrechten
Achse sind die Anteile von direkter bzw.
nicht-direkter Wiedergabe auf einer Skala
von 0-100% abzulesen. Der Boxplot selbst besteht aus einem Kasten (der ‚Box’) und zwei
davon ausgehenden Strichen, den Antennen
oder ‚Whiskers’. Die Box umschließt den Bereich, in dem 50% der Daten liegen. Der
Strich, der die Box teilt, markiert den Median,
also den Wert, der genau in der Mitte liegt,
wenn man alle Werte der Größe nach sortiert.
Die Antennen markieren die weitere Streuung von Datenpunkten. Wenn zusätzlich
noch Punkte über oder unter den Antennen
zu sehen sind, sind dies Ausreißer, d. h. Werte, die im Vergleich zu den anderen Werten
ungewöhnlich hoch oder niedrig sind. Betrachten wir als Beispiel in Abbildung 2 den
Boxplot für den Anteil von nicht-direkt in
Heftromanen: Der Median ist bei ca. 11% und
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235
die Werte streuen sehr wenig. Die Hälfte liegt
zwischen ca. 10% und 12% (innerhalb der
Box) und fast alle Werte liegen zwischen ca.
7% und 17% (innerhalb der Antennen). Es
gibt allerdings vier Ausreißer, also Textausschnitte, die ungewöhnlich hohe Werte aufweisen (Maximum fast 27%). Diese werden
repräsentiert durch die vier Punkte über der
oberen Antenne. Insgesamt ergibt sich hier
das Bild einer gleichförmigen Verteilung mit
ein paar Abweichungen. Das andere Extrem
ist der Boxplot für den Anteil von direkt bei
Hochliteratur, wo man sieht, dass sowohl die
Box selbst als auch die Antennen sich über
fast die gesamte Skala ausbreiten.
Bei der Betrachtung der Boxplots in Abbildung 2 fällt auf, dass sich die Median-Werte
(die Striche in der Mitte der Boxen) bei den
Anteilen direkter Wiedergabe sehr ähnlich
verhalten, auch wenn, wie oben bereits angemerkt, Hochliteratur deutlich mehr Streuung
aufweist. Die Anteile von nicht-direkter Wiedergabe scheinen bei Hochliteratur etwas
höher zu sein. Wenn man sich die Aufspaltung nach Genres in Abbildung 3 ansieht,
sieht man, dass es vor allem die Horrorroman-Ausschnitte sind, die recht niedrige Anteile von nicht-direkter Wiedergabe (und eine
extrem geringe Streuung dieser Anteile) aufweisen.
Um die Signifikanz dieser Beobachtungen
zu überprüfen, führen wir einen Permutationstest durch, einen statistischen Test, der
sich besonders gut für Korpusdaten eignet
(vgl. Koplenig 2019; eine anschauliche Erklärung findet sich auch in Tu, Engelberg und
Weimer 2019). Die Grundidee dabei ist folgende: Zunächst wird der durchschnittliche
Unterschied eines Wertes (z. B. Anteil direkt)
zwischen zwei Gruppen von Daten ermittelt
(z. B. Heftromane vs. Hochliteratur). Dann
durchmischt man die zugrundeliegenden
Daten (also in unserem Fall die Werte von
Anteil direkt für alle 44 Textausschnitte), teilt
sie zufällig in neue zwei Gruppen auf und
misst den Unterschied zwischen diesen Zufallsgruppen. Ist dieser größer als der Unterschied zwischen den Gruppen Heftroman vs.
Hochliteratur, so ist das ein Indiz, dass der
zwischen Heftroman und Hochliteratur gemessene Unterschied nur zufällig zustande
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II Fallstudien
Abb. 2: Konsens-annotierte Textausschnitte: Gegenüberstellung der Anteile von direkter und nicht-direkter
Wiedergabe in Heftromanen vs. Hochliteratur
Abb. 3: Konsens-annotierte Textausschnitte: Gegenüberstellung der Anteile von direkter und nicht-direkter
Wiedergabe in Hochliteratur vs. Heftroman-Genres Liebesromane und Horror
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24.03.22 11:07
gekommen ist. Das Zufallsgruppen-Experiment wird mehrfach wiederholt, in unserem
Fall 10.000 Mal. Wenn innerhalb dieser vielen
Wiederholungen in weniger als 1% der Fälle
(also in maximal 99 Fällen) größere Unterschiede herauskamen, kann man davon sprechen, dass der zwischen den echten Gruppen
gemessene Unterschied signifikant ist auf
einem Niveau von p=0,01. Es ist also sehr unwahrscheinlich, dass er zufällig zustande
kam.7
Mit dem Permutationstest lassen sich in
den konsens-annotierten Testdaten im Vergleich Heftroman vs. Hochliteratur allerdings
weder für Anteil direkt noch für Anteil nichtdirekt signifikante Unterschiede nachweisen.
Wenn man die Unterscheidung nach Genres
mit einbezieht und drei Vergleiche durchführt (hoch vs. horror; hoch vs. liebes; liebes
237
vs. horror) sind lediglich die Abweichungen
zwischen Hochliteratur und Genre Horror im
Anteil nicht-direkter Wiedergabe signifikant.
Rechnet man den Permutationstest auf Basis
der automatisch annotierten Daten statt auf
den konsens-annotierten Daten, verschwindet auch diese Signifikanz. Letzteres ist insofern kein schlechter Befund, als dass die
Ungenauigkeit, die mit der Verwendung automatischer Annotation einhergeht, hier
zwar mögliche Unterschiede verwischt, aber
immerhin nicht künstlich erzeugt, was deutlich problematischer wäre.
Die beiden Dimensionen interessieren uns
jedoch nicht nur in Isolation, sondern wir
wollen etwas über die Erzählweise erfahren.
Diese wird, wie oben beschrieben, auch vom
Zusammenspiel der beiden Wiedergabe-Arten innerhalb eines Textes beeinflusst. Eine
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Fallstudie „Redewiedergabe“
Abb. 4: Konsens-annotierte Textausschnitte: Scatterplot mit den Dimensionen Anteil direkt/Anteil nichtdirekt. Jeder Punkt repräsentiert einen Textausschnitt
7
Das Signifikanzniveau von 0,01 ist ziemlich streng gewählt. Häufig wird auch ein Signifikanzniveau von 0,05,
also 5%, als akzeptabel betrachtet. Ein Grund, weshalb wir dieses strenge Niveau gewählt haben, ist, dass wir
auf unseren Daten mehrere Vergleiche durchführen, nämlich nicht nur zwischen Heftromanen und Hochliteratur, sondern auch zwischen verschiedenen Genres (hoch vs. liebes, hoch vs. horror, liebes vs. horror). In der
Hauptstudie werden wir noch zwei zusätzliche Genres betrachten und führen entsprechend mehr Vergleiche
durch. Man geht davon aus, dass mehrere Vergleiche über die gleiche Datenmenge, auch wenn deren Aufteilung wechselt, die Gefahr von Zufallseffekten vergrößert. Deswegen ist es sinnvoll, in solchen Studien ein
strengeres Signifikanzniveau anzunehmen. Eine in der Statistik häufig angewandte Strategie, mit diesem
Problem umzugehen, ist auch die sogenannte Bonferroni-Korrektur (https://de.wikipedia.org/wiki/Bonferroni-Korrektur).
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II Fallstudien
gute Möglichkeit, einen solchen Zusammenhang zwischen zwei Dimensionen darzustellen, ist ein Scatterplot (Abbildung 4). Bei dieser Graphik repräsentiert die horizontale
X-Achse den Anteil an direkter Wiedergabe,
die vertikale Y-Achse den Anteil an nicht-direkter Wiedergabe. Die 44 Textausschnitte
werden in diesem Koordinatensystem als
Punkte repräsentiert und die drei Gruppen
farblich gekennzeichnet.
In dem Scatterplot in Abbildung 4, der auf
Basis der konsens-annotierten Daten erstellt
wurde, lässt sich eine Tendenz der HorrorTextausschnitte erkennen, sich mit niedrigen
Werten für nicht-direkt zusammen zu gruppieren, während die Liebesroman- und vor
allem die Hochliteratur-Ausschnitte gestreuter erscheinen. Dies ist ein interessanter Ersteindruck, man sollte jedoch vorsichtig sein,
daraus weiterreichende Schlüsse zu ziehen,
vor allem angesichts der Tatsache, dass die
Permutationstests kaum signifikante Ergebnisse ergeben haben. Scatterplots sind intuitive Datenvisualisierungen, die allerdings
leicht zu Überinterpretation verführen. Sie
werden aussagekräftiger und verlässlicher, je
mehr Datenpunkte sie enthalten. Es ist aber
in jedem Fall gut, sie nicht allein zu verwenden, sondern zusätzlich Signifikanztests wie
den Permutationstest durchzuführen.
Zusammenfassend stellen wir fest, dass
die Vorstudie noch keine unserer Hypothesen
bestätigt hat. Immerhin konnten wir jedoch
nachweisen, dass die automatische Annotation nicht grob andere Ergebnisse ergibt als
die manuelle, was sehr wichtig ist, da wir uns
im nächsten Schritt auf diese verlassen.
3.5 Hauptstudie mit automatisch
annotiertem Material
Für die Hauptstudie erweitern wir unser empirisches Material sehr stark, indem wir das
unter „Korpusmaterial“ (Tabelle 1) beschriebene Korpus automatisch annotieren. Es
8
kommen nun auch zwei neue Genres von
Heftromanen hinzu, die in der Vorstudie
nicht untersucht wurden: Krimis und Science-Fiction. Statt 44 Ausschnitten von 1000
Tokens, betrachten wir nun insgesamt 250
vollständige Erzähltexte, deren Textlänge
zwischen ca. 20.000 und 330.000 Tokens liegt.
Die großen Unterschiede in der Textlänge
treten vor allem bei den Hochliteratur-Texten
auf, die eine Spanne von 35.000 und 330.000
Tokens aufweisen, während die Heftromane
nur zwischen 20.000 und 50.000 Tokens variieren. Um sicher zu gehen, dass diese Textlängen-Varianz nicht unsere Ergebnisse verfälscht, führen wir eine Normierung durch:
Wir zerlegen jeden Volltext in 1000-TokenAbschnitte und berechnen die Anteile von
direkt und nicht-direkt für jeden Abschnitt.
Anschließend bilden wir die Durchschnittswerte über alle 1000-Token-Abschnitte des
Textes.8 Diese Werte liegen den folgenden
Auswertungen zugrunde.
Wir führen nun mit dem erweiterten, automatisch annotierten Material die gleichen
Tests durch wie zuvor mit den Textausschnitten. Betrachten wir zunächst die Boxplots
(Abbildungen 5 und 6).
Anders als bei den Ausschnitten zeigen sich
nun klare Unterschiede in beiden Dimensionen: Der Anteil direkter Wiedergabe ist bei
Hochliteratur geringer, während der Anteil
nicht-direkter Wiedergabe höher ist (Abbildung 5). Die Signifikanz beider Unterschiede
lässt sich mit dem Permutationstest bestätigen.
Auch zwischen Hochliteratur und den einzelnen Heftroman-Genres lassen sich signifikante Unterschiede für viele der Vergleichspaare bestätigen (Abbildung 6): hoch/
krimi, hoch/horror, horror/krimi und horror/liebes sind signifikant unterschiedlich in
beiden Dimensionen; hoch/liebes, scifi/liebes und scifi/krimi sind signifikant unterschiedlich nur in Anteil direkt; horror/scifi
sind signifikant unterschiedlich nur in Anteil
nicht-direkt.
Dieses Vorgehen ist analog zu einem in der Korpuslinguistik verbreiteten Maß, der Standardisierten Type-TokenRatio (STTR). Eine Beschreibung dieses Maßes findet sich z. B. in den frei verfügbaren Ergänzungsmaterialien
zu dem Einführungsbuch „Korpuslinguistik“ (Perkuhn, Keibel und Kupietz 2012), verfügbar unter http://
corpora.ids-mannheim.de/libac/doc/libac-addOn-LexikalVielfalt.pdf.
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Fallstudie „Redewiedergabe“
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Abb. 5: Automatisch annotierte Volltexte: Gegenüberstellung der Anteile von direkter und nicht-direkter
Wiedergabe in Heftromanen vs. Hochliteratur
Abb. 6: Automatisch annotierte Volltexte: Gegenüberstellung der Anteile von direkter und nicht-direkter
Wiedergabe in Hochliteratur vs. Heftroman-Genres Horror, Krimi, Liebesroman und Science-Fiction
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II Fallstudien
Abb. 7: Scatterplots für die automatisch annotierten Volltexte des Untersuchungskorpus. Jeder Datenpunkt
repräsentiert einen Volltext
Abbildung 7 zeigt Scatterplots für die Daten der Hauptstudie. Zur besseren Übersichtlichkeit wird zunächst die Verteilung der
Datenpunkte jeder Gruppe einzeln visualisiert. Der letzte Plot zeigt die Überlagerung
der fünf Gruppen, also die Datenpunkte für
alle 250 Volltexte unseres Untersuchungskorpus.
Es fällt sofort auf, dass die HochliteraturTexte eine deutliche Streuung aufweisen,
während sich nicht nur die einzelnen Genres,
sondern auch die Heftromane als Gruppe
zusammen gruppieren. Die HochliteraturTexte sind zudem die einzige Gruppe, in der
sogar ein ‚Übergewicht’ an nicht-direkter im
Vergleich zu direkter Wiedergabe auftritt.
Man kann dies so interpretieren, dass die
Autor*innen in der Art und Weise, wie sie
Figurenstimmen in den Text einbinden, sowohl individualistischer sind als auch eher
bereit, nicht das direkte Zitat zu wählen.
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Innerhalb der Gruppe der Heftromane
kann man für die Genres Liebesroman, Horrorroman und Krimi beobachten, dass sie sich
recht deutlich entlang einer gedachten Linie
gruppieren, die von links nach rechts flach
ansteigt (besonders gut sichtbar ist dies in der
letzten Graphik). Die Anteile von direkter
und nicht-direkter Wiedergabe in diesen Texten steigen in Relation zueinander fast gleichmäßig an, wobei der Anteil direkter Wiedergabe stets höher ist. Es differenziert sich recht
klar das Horror-Genre mit einem insgesamt
geringeren Wiedergabeanteil, während sich
die ‚kommunikativeren’ Genres Liebesroman
und Krimi stark überlagern. Zwischen diesen
beiden Genres lassen sich auch mit dem Permutationstest keine signifikanten Unterschiede nachweisen. Science-Fiction nimmt
eine Zwischenstellung ein: Die Texte sind
diverser und streuen ähnlich wie Hochliteratur, wenn auch nicht so extrem. Dies ist das
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Fallstudie „Redewiedergabe“
Abb. 8: Scatterplots für die automatisch annotierten Volltexte des Untersuchungskorpus, zerlegt in 1000-Token-Abschnitte. Jeder Datenpunkt repräsentiert einen 1000-Token-Abschnitt
einzige Heftroman-Genre, für das sich auf
keiner der beiden Dimensionen signifikante
Unterschiede zu Hochliteratur nachweisen
lassen.
Warum sehen wir diese Muster – insbesondere im Scatterplot – erst in der Betrachtung
der Volltexte und nicht in der Vorstudie mit
den Textausschnitten? Dies hängt damit zusammen, dass die Schwankungen in den Anteilen von Wiedergabe innerhalb eines Erzähltextes sehr stark sind. Dies ist auch wenig
verwunderlich, wenn man sich den Verlauf
einer Geschichte vorstellt: Oft wechseln z. B.
dialoglastige Passagen mit beschreibenden
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Passagen ab. Wie oben erwähnt haben wir für
unsere Analysen die Volltexte in 1000-TokenAbschnitte zerlegt und anschließend den
Durchschnittswert gebildet. Abbildung 8
zeigt nun einen Datenpunkt für jeden einzelnen dieser 1000-Token-Abschnitte. Man beachte, dass die Achsen der Plots im Gegensatz
zu Abbildung 7 erweitert wurden, um die
extremeren Werte, die in den kurzen Abschnitten auftreten, abbilden zu können. Auf
den letzten Plot, die Überlagerung aller Datenpunkte, wurde hier verzichtet, da er nicht
mehr lesbar gewesen wäre. Zwar kann man
in der Gesamtheit dieser Datenpunkte die
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II Fallstudien
gleichen Trends erkennen wie für die Volltexte in Abbildung 7, doch wenn man – wie bei
der Vorstudie – nur wenige zufällig gezogene
1000-Token-Abschnitte aus jeder Gruppe betrachtet, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch,
dass die Schwankungen innerhalb der Gruppe die Gruppenunterschiede verschleiern.
Man sieht, wie problematisch es ist, Aussagen
über die tatsächlichen Anteile von Wiedergabe in einem Text zu treffen, wenn man ihn
nicht vollständig betrachtet. Die Ausweitung
auf mehr Material, die durch die Anwendung
automatischer Methoden möglich wurde,
führt hier also zu einem Erkenntnisgewinn,
der sonst nur mit extremem Annotationsaufwand möglich gewesen wäre.
4. Ergebnisse und Diskussion
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich
in der Hauptstudie die anfangs aufgestellten
Hypothesen für unser Untersuchungskorpus
fast durchgehend bestätigen lassen: Es ergeben sich tatsächlich statistisch signifikante
Unterschiede in den Anteilen sowohl von direkter als auch von nicht-direkter Wiedergabe
zwischen Hochliteratur und Heftromanen.
Auch die sekundäre Hypothese, dass direkte
Wiedergabe in Heftromanen anteilig häufiger
ist, ließ sich bestätigen.
Bei der genaueren Betrachtung der unterschiedlichen Heftroman-Genres konnten wir
feststellen, dass diese sich unterschiedlich
stark voneinander unterscheiden. V. a. die
Genres Liebesroman und Krimi weisen starke
Überschneidungen auf: Zwischen ihnen gibt
es in keiner der beiden Dimensionen eine signifikante Abweichung. Insgesamt wirken die
Heftromane, gerade in der Betrachtung in
zwei Dimensionen, wie eine recht geschlossene Gruppe, die sich gegenüber der Hochliteratur durch eine geringere Streuung auszeichnet und in der die Anteile direkter
Wiedergabe stets höher sind als die Anteile
nicht-direkter Wiedergabe. Angesichts der
Tatsache, dass die Heftroman-Genres bewusst reglementierte Reihen sind, während
die Hochliteratur-Gruppe nur dadurch definiert ist, dass die enthaltenen Werke als literarisch hochwertig eingeschätzt wurden,
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mag es nicht erstaunlich scheinen, dass Hochliteratur sich diverser verhält. Es ist jedoch
durchaus bemerkenswert, dass sich der Unterschied zwischen konventionalisiertem
und individualistischem Erzählen auf der
Dimension der verwendeten Redewiedergabeformen so deutlich quantitativ nachweisen
lässt.
Eine Sonderstellung nimmt das Genre
Science-Fiction ein, das eine stärkere Streuung aufweist als die anderen HeftromanGenres und für das sich keine signifikanten
Unterschiede zu Hochliteratur nachweisen
lassen. Dieser Befund passt zu Beobachtungen von Jannidis, Konle und Leinen (2019),
die ebenfalls Heftromane und Hochliteratur
mit verschiedenen quantitativen Maßen untersuchen. Auch sie stellen fest, dass ScienceFiction sich ‚hochliteratur-ähnlicher’ verhält
als die anderen Heftroman-Genres und höhere Werte bei Maßen wie Wortlänge und Standardisierter Type-Token-Ratio aufweist, die
mit größerer Komplexität des Erzählens in
Verbindung gebracht werden können (vgl.
Jannidis, Konle und Leinen 2019).
Bedauerlicherweise ist es uns nicht möglich, die annotierten Daten zur Verfügung zu
stellen, da diese dem Urheberrecht unterliegen (vgl. → Kapitel 15 [Juristische Fragen] in
diesem Band). Aus Gründen des Copyrights
ist es grundsätzlich nicht einfach, moderne
Texte in digitaler Form zu bekommen und
mit ihnen zu arbeiten. Die Texte, auf denen
unsere Studie beruht, wurden gekauft, per
Hand gescannt und anschließend aufbereitet.
Wir dürfen sie nicht veröffentlichen und weitergeben, sodass die Rohdaten unserer Studie
nicht verfügbar gemacht werden können.
Auf unserer Github-Seite (https://github.
com/redewiedergabe/tagger) sind jedoch
aktuelle Versionen unserer automatischen Erkenner zum freien Download verfügbar. Diese sind eine Weiterentwicklung der Werkzeuge, die in dieser Studie verwendet wurden
(vgl. Brunner, Tu, Weimer et al. 2020).
5. Methodische Reflexion
Bei einer Studie, die sich auf automatische
Methoden stützt, sind es sicherlich fast immer
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Fallstudie „Redewiedergabe“
die automatischen Methoden, die als erstes
hinterfragt werden. Wir haben in unserer Darstellung darum viel Zeit darauf verwendet,
diese auszuwerten und das Maß ihrer Verlässlichkeit zu zeigen. Es ist immer eine Abwägung zu treffen zwischen den Vorteilen und
den Unsicherheiten, die eine Automatisierung bringt. Allerdings wollen wir auch nochmal ins Gedächtnis rufen, dass – selbst wenn
man die Ressourcen dafür hat – auch die Annotation durch Menschen keine vollständige
Sicherheit bringt, wie man an den Übereinstimmungraten für die Annotation nicht-direkter Wiedergabe zwischen unseren Erstannotierenden gesehen hat (vgl. Tabelle 5).
Die größte Herausforderung bleibt wohl
die schwankende Qualität der Erkennung
direkter Wiedergabe – Qualitätsschwankungen sind oft problematischer als im Schnitt
schlechtere, aber stabilere Ergebnisse, da sie
zu Verzerrungen in der Analyse führen können. Ein bekanntes Problem ist die Tendenz
des Erkenners, für direkte Wiedergabe bei
Texten in der Ich-Perspektive zu viel zu markieren. Um uns diesem Problem zumindest
anzunähern, haben wir für einen großen Teil
der Texte die Erzählperspektive ermittelt.
Eine Mischung von Texten in Ich- und ErPerspektive ist sowohl bei der Hochliteratur
als auch bei den Heftromanen (allerdings
nicht innerhalb aller Einzel-Genres) gegeben
und Texte mit der gleichen Perspektive platzieren sich an unterschiedlichen Stellen. Einzig der Bereich mit sehr niedrigem Anteil von
direkter Wiedergabe (<17%) ist ausschließlich
durch Texte mit Er-Perspektive besetzt. Dies
könnte in der Tat darauf hindeuten, dass die
Anteile von direkter Wiedergabe in Ich-Erzählungen überschätzt wurden und sich einige der Texte mit Ich-Perspektive in den Scatterplots nach links verschieben sollten. Selbst
wenn das jedoch der Fall wäre, sollte es für
Hochliteratur und Heftromane gleichermaßen gelten. Insgesamt ist der Einfluss der Erzählperspektive ein Faktor, der in weiteren
Untersuchungen genauer betrachtet werden
sollte.
Eine weitere Schwäche der Studie ist, dass
wir freie indirekte Wiedergabe nicht in die
Analyse einbeziehen konnten. Diese Wiedergabeform ist in modernen Texten – sowohl
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Heftromanen als auch Hochliteratur – durchaus gängig und ein Faktor, der die Erzählweise beeinflusst. Dieses Problem kann jedoch
nur gelöst werden, indem die automatische
Erkennung für diese Form verbessert wird.
Zudem könnte man einwenden, dass man
zwischen der Wiedergabe von Rede und von
Gedanken hätte unterscheiden sollen. Wir
glauben, dass es für diese erste Untersuchung
gerechtfertigt ist, dies nicht zu tun, um erst
einmal die allgemeineren Trends zu untersuchen; eine solche Differenzierung würde sich
aber für weiterführende Studien anbieten. Ist
Hochliteratur vielleicht reflektierender und
hat mehr Gedankenwiedergabe? Um die Studie um diese Dimension erweitern zu können, bräuchte man allerdings ebenfalls neue,
genauere automatische Erkenner.
Was die Korpuszusammenstellung angeht,
so bleibt das Problem, dass wir nicht vollständig sicherstellen konnten, dass bei den Heftromanen eine gute Durchmischung von
Autor*innen besteht. Da der individuelle Stil
einer Person sich oft sehr stark im Textmaterial niederschlägt, ist dies ein potentieller
Störfaktor. Er könnte behoben werden, indem
man die Studie noch einmal durchführt und
dabei nur Werke verwendet, bei denen die
Autor*innen zweifelsfrei bekannt sind – das
ist allerdings nicht einfach für Heftromane.
Auch die Vereinfachung, die HeftromanGenres durch jeweils eine Reihe zu repräsentieren, ist nicht unproblematisch. Besser wäre
eine Mischung von Heftromanen aus unterschiedlichen Reihen, die aber dem gleichen
Genre zuzuordnen sind. Allerdings ist hier
anzumerken, dass manche Heftroman-Genres extrem durch eine Reihe dominiert werden, z. B. Horrorroman durch „John Sinclair“.
Es ist hier nicht einfach, überhaupt an Texte
anderer Reihen heranzukommen, und es
stellt sich auch die Frage, ob die Prägung des
Heftroman-Genres Horror durch „John Sinclair“ nicht so stark ist, dass es gerechtfertigt
ist, nur diese Reihe zu analysieren.
Auf einer grundsätzlicheren Ebene kann
man in Frage stellen, ob der Vergleich eines
Genres mit einer Gruppe wie ‚Hochliteratur’
überhaupt sinnvoll ist. Wir argumentieren,
dass es in unserer Studie primär um den Unterschied zwischen zwei Literaturtypen geht,
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244
II Fallstudien
schen den Literaturtypen zueinander verhalten. Dies wird jedoch dadurch sehr erschwert,
dass gerade literarisch hochgeschätzte Werke
oft bewusst Genre-Grenzen überschreiten
bzw. sich nicht klar einem Genre zuordnen
lassen. Immerhin gibt es ein paar Genres, die
innerhalb des Literaturbetriebs noch ziemlich
klar abgegrenzt sind, wie z. B. Science-Fiction,
Fantasy und Kriminalroman. Eine Untersuchung von Werken, die Preise innerhalb solcher Sparten gewonnen haben, im Kontrast
zu Heftromanen des gleichen Genres wäre
sicherlich interessant.
Zum Weiterlesen
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von denen die eine als besonders kreativ und
innovativ, die andere als besonders konventionelle Massenware betrachtet wird. Die
Genre-Unterscheidung kam hinzu, weil wir
differenzierter auf die Varianz innerhalb der
Gruppe Heftromane eingehen wollten – und
tatsächlich konnten wir nachweisen, dass
sich Science-Fiction anders zu Hochliteratur
verhält als die anderen drei Genres. Ein interessanter weiterer Schritt wäre, auch bei
Hochliteratur-Texten eine Einteilung in Genres durchzuführen, um zu prüfen, wie sich
Genre-Unterschiede und Unterschiede zwi-
Überblicksdarstellungen und Ressourcen zum Forschungsfeld Digital Humanities sind das Handbuch Jannidis, Kohle und Rehbein (2017) (u. a. mit Kapiteln zu automatischer und manueller Annotation, quantitativen Methoden in der Literaturwissenschaft und Programmieren) sowie die Webressource forText: https://
fortext.net (gut aufbereitete Beschreibungen zu Methoden und Werkzeugen der quantitativen Textanalyse
für Einsteiger).
Zum Thema Programmieren und maschinelles Lernen bieten sich McKinney (2015) (anschauliches Einsteigerbuch mit Schwerpunkt auf Datenanalyse) und Chollet (2018) (komplexes, aber sehr gutes Einführungskapitel zur Entwicklung von maschinellem Lernen; frei im Netz verfügbar) an.
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Brunner, Annelen/Ngoc Duyen Tanja Tu/Lukas Weimer/Fotis Jannidis (2020): To BERT or not to BERT –
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von Redeeinleitern, in: Linguistische Berichte [Sonderausgabe zu Redewiedergabe], Bd. 27, S. 13–53.
Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
in diesem Beitrag wurden zuletzt auf Aktualität überprüft am 05. Juli 2021.
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III DATEN – METADATEN – ANNOTATIONEN
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13. Daten und Metadaten
Thomas Schmidt
1. Einleitung
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In diesem Kapitel werden Metadaten als Daten definiert, die der Dokumentation und/
oder Beschreibung empirischer Sprachdaten dienen. Einleitend werden die verschiedenen Funktionen von Metadaten im Forschungsprozess und ihre Bedeutung für die Konzepte der Ausgewogenheit und Repräsentativität diskutiert. Anhand des Forschungsund Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) werden dann Metadaten eines konkreten
Korpus vorgestellt, und es wird gezeigt, wie diese bei Korpusanalysen zum Einsatz
kommen.
Die Grundlage empirischer Forschung in der
Linguistik sind sprachliche Daten wie schriftliche Texte, audiovisuelle Aufzeichnungen
gesprochener Sprache und zugehörige Transkripte oder experimentell erhobene Daten.
Wie sich solche sprachlichen Daten für welche Fragestellungen und in welchen Zusammenhängen nutzen lassen, hängt ganz wesentlich davon ab, wie sie dokumentiert,
beschrieben, kategorisiert und organisiert
werden. Die Daten, die einer solchen Dokumentation, Kategorisierung und/oder Organisation der eigentlichen sprachlichen Daten
dienen, nennen wir Metadaten. Dieses Kapitel gibt einen Überblick darüber, welche Typen von Metadaten es gibt, welche Funktionen sie im Forschungsprozess erfüllen, und
wie sie konkret genutzt werden. Als ausführlich illustrierendes Beispiel dienen die Metadaten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK).
2. Typen und Funktionen von
Metadaten
In ganz allgemeiner Form werden Metadaten
oft als „Daten über Daten“ oder als „strukturierte Daten, die Informationen über Merkmale anderer Daten enthalten“ (Wikipedia:
https://de.wikipedia.org/wiki/Metadaten),
definiert. Ein greifbareres Bild ergibt sich,
wenn man für einen konkreten Typ von Da-
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ten betrachtet, welche Typen von Metadaten
ihn beschreiben und welchen Zwecken diese
dienen. Wir tun dies im Folgenden für den
Datentyp des linguistischen Korpus.
Die wohl wichtigste Funktion von Metadaten eines Korpus ist die Abbildung des Korpusdesigns. Das Design eines Korpus beschreibt
die Systematik seines Aufbaus und bestimmt
wesentlich, welche Forschungsfragen sich
mit ihm bearbeiten lassen (vgl. dazu z. B.
Hunston 2008). Einige Beispiele sollen das
verdeutlichen:
Das DWDS-Kernkorpus des 20. Jahrhunderts (Geyken et al. 2017) ist ein Korpus geschriebener Sprache, das im Kontext der
Arbeiten zum Digitalen Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS) zur Untersuchung des
deutschen Wortschatzes im 20. Jahrhundert
aufgebaut wurde. Die beiden wesentlichen
Parameter des Korpusdesigns sind hier erstens die Textsorte und zweitens der Zeitpunkt
der Entstehung des Textes. Entsprechend werden für jeden im Korpus enthaltenen Text
Korpusdesign-Metadaten wie etwa „Textsorte: Belletristik“ und „Zeitraum: 1920-1929“
oder „Textsorte: Gebrauchstext“ und „Zeitraum: 1980-1989“ festgehalten.
Bei einem Vergleichskorpus (also einem
Korpus mit vergleichbaren sprachlichen Äußerungen in verschiedenen Sprachen) wie GeWiss (Fandrych/Meißner/Slavcheva 2012),
das für die Untersuchung gesprochener Wissenschaftssprache in verschiedenen Sprachen
und Verwendungskontexten erhoben wurde,
sind die jeweils verwendete Sprache (Deutsch,
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III Daten – Metadaten – Annotationen
Englisch, Polnisch), deren Status (Erstsprache,
Zweitsprache), der Erhebungsort (Universität in Deutschland, Polen, England) und der
Gesprächstyp (Prüfungsgespräch, Expertenvortrag, studentischer Vortrag) die wesentlichen Parameter des Korpusdesigns und werden entsprechend als Metadaten zu den
einzelnen Aufnahmen und Transkripten festgehalten.
Bei einem Variationskorpus (also einem
Korpus, das vornehmlich regionale Variation
innerhalb einer Sprache abbildet) wie dem
Korpus „Deutsche Mundarten“ (auch unter
dem Namen „Zwirner-Korpus“ geläufig,
Zwirner/Bethge 1958), in dem es vor allem
um dialektale Variation geht, sind es hingegen vor allem die räumliche Zuordnung einzelner Datensätze (z. B. Geburtsort oder
Schulort eines/r Sprecher*in) und die verwendeten dialektologischen Erhebungsmethoden (z. B. Wenkersätze, freie Erzählung,
Vorlesen eines Textes), die als Metadaten das
Korpusdesign abbilden.
Wie das Korpusdesign selbst sind Korpusdesign-Metadaten abhängig vom Erkenntnisinteresse und von den methodischen Grundlagen, in die die Erstellung und ErstAuswertung eines Korpus eingebettet sind.
Sie sind in diesem Sinne korpusspezifisch,
d. h., es kann nicht erwartet werden, dass sich
solche Metadaten über Korpora, die aus verschiedenen Zusammenhängen stammen,
ohne Weiteres vergleichen lassen.
Anders ist dies bei Katalog-Metadaten. Deren vorrangige Funktion ist es, wesentliche
Eigenschaften eines Korpus so abzubilden,
dass es sich mit Hilfe geeigneter Werkzeuge
auffinden lässt, und dass Forscher*innen in
die Lage versetzt werden, Natur und Zusammensetzung der Korpusdaten zu verstehen,
ohne das Korpus erst im Detail studieren zu
müssen. Katalog-Metadaten sind somit vergleichbar mit bibliografischen Angaben, die
eine Bibliothek zu ihren Beständen führt. Sie
folgen typischerweise einem vorgegebenen
Schema, das auf möglichst viele verschieden1
artige Korpora anwendbar ist und diese nach
ihren wesentlichen Eigenschaften differenziert. Typische Katalog-Metadaten halten
z. B. allgemeinere Eigenschaften wie die in
einem Korpus repräsentierte(n) Sprache(n),
Text- oder Interaktionstypen, den Zeitraum
und die Region(en), aus denen die Daten
stammen, die an der Erstellung des Korpus
beteiligten Personen, dessen Umfang oder
die Bedingungen zur Nutzung der Daten fest.
Katalog-Metadaten spielen eine zentrale Rolle in digitalen Infrastrukturen wie CLARIN.1
Sie werden dort in Katalogen gesammelt und
können über geeignete Instrumente für die
Suche nach Korpora (oder auch nach anderen
Sprachressourcen) verwendet werden. Beispiele für solche Kataloge, die jeweils ihre
eigenen Metadaten-Schemata definieren,
sind das Portal der Open Language Archive
Community (OLAC, http://www.languagearchives.org/) oder das CLARIN Virtual Language Observatory (https://vlo.clarin.eu/,
siehe Abb. 1).
Ein dritter Typ von Metadaten schließlich
dient primär organisatorischen Zwecken – entweder beim Aufbau des Korpus oder bei dessen späterer Administration innerhalb eines
Archivs oder Datenzentrums. Während der
Korpusaufbauphase halten beispielsweise
geeignete Metadaten fest, in welchem Status
der Erschließung (z. B. Transkription, abschließende Kontrolle) sich ein gegebener
Datensatz befindet oder wer ihn aktuell bearbeitet. Innerhalb eines Archivs legen organisatorische Metadaten z. B. den Ablageort oder
archivinterne Kennungen eines Datensatzes
fest.
Wenn die Funktionen von Korpusdesign-,
Katalog- und Organisations-Metadaten so
zwar recht klar zu unterscheiden sind, heißt
das dennoch nicht, dass ein gegebenes Metadatum zwangsläufig in genau eine dieser Kategorien fällt. Vielmehr kann etwa das Datum
einer Sprachaufnahme in verschiedenen
Kontexten einmal eine Funktion in Bezug auf
das Korpusdesign erfüllen, ein anderes Mal
CLARIN ist die „Common Language Resources and Technology Infrastructure“, ein europaweites Projekt mit
dem Ziel, die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit verschiedenster sprachlicher Ressourcen durch den Aufbau
einer darauf spezialisierten digitalen Infrastruktur zu verbessern. Vgl. dazu und speziell zum Thema der
Metadaten in CLARIN Wittenburg/van Uytvanck (2012).
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Daten und Metadaten
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Abb. 1: Katalog-Metadaten zum Korpus „Deutsche Umgangssprachen: Pfeffer-Korpus“ im CLARIN Virtual Language Observatory
als Katalog-Metadatum dienen und noch ein
anderes Mal für Fragen der Projektorganisation herangezogen werden.
3. Ausgewogenheit und
Repräsentativität als Funktionen
von Metadaten
Eine wichtige Frage, die sich bei Korpusanalysen oft stellt, ist die nach der Ausgewogenheit und/oder Repräsentativität der verwendeten Korpora. Beide Eigenschaften stehen in
unmittelbarem Zusammenhang mit den Metadaten, die das Korpusdesign beschreiben,
denn Ausgewogenheit und Repräsentativität
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können nur im Hinblick auf solche spezifischen Merkmale definiert und bewertet werden.
Ein ausgewogenes Korpus ist eines, bei
dem die Menge des Korpusmaterials sich hinsichtlich eines bestimmten (außersprachlichen) Merkmals oder einer Merkmalskombination gleich verteilt. Beispielsweise ist das
DWDS-Kernkorpus ausgewogen bzgl. der
Haupt-Parameter des Korpusdesigns (s. o.),
also hinsichtlich der Verteilung auf Texttypen
und hinsichtlich der Verteilung auf Zeiträume (Jahrzehnte). Das bedeutet, dass zu jeder
möglichen Kombination von MetadatenWerten (z. B. „Belletristik“/„1920-1929“) ungefähr gleich große Datenmengen (in diesem
Fall Texte im Umfang von jeweils ca. 2.5 Mil-
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III Daten – Metadaten – Annotationen
4. Metadaten am Beispiel von FOLK
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lionen Tokens) im Korpus enthalten sind. Bei
einem repräsentativen Korpus werden solche
Verteilungen auf die entsprechenden Verteilungen in einer Grundgesamtheit bezogen.
Beispielsweise ist ein Korpus, in dem
Sprecher*innen mengenmäßig gemäß einem
ausgewählten demographischen Parameter
(z. B. Bildungsstand, Geschlecht oder Alter)
so verteilt sind wie in der Grundgesamtheit
(z. B. der Gesamtbevölkerung von Deutschland), repräsentativ bzgl. dieser Parameter.
Im Folgenden illustrieren wir einige Aspekte
von Korpus-Metadaten am Beispiel des Forschungs- und Lehrkorpus gesprochenes Deutsch
(FOLK, → Kapitel 25 [Korpora gesprochener
Sprache] in diesem Band). FOLK enthält Audio- und Videoaufnahmen von Gesprächen in
unterschiedlichsten gesellschaftlichen Kontexten (z. B. private Unterhaltungen, berufliche Kommunikation, Unterrichtsstunden, öffentliche Podiumsdiskussionen), aus dem
gesamten deutschsprachigen Kerngebiet
(Deutschland, Österreich, Schweiz, Liechtenstein und Belgien) und unter Beteiligung von
Sprecher*innen mit unterschiedlichsten Eigenschaften (z. B. Alter, Bildungsstand). Metadaten, die diese Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen einzelnen Datensätzen in
systematischer Form festhalten, sind entscheidend für die Nutzung des Korpus. Es sei erwähnt, dass die Metadaten-Frage im Falle von
FOLK eine besonders komplexe ist – zum einen wegen der Vielzahl von Parametern, die
für eine adäquate Beschreibung von Gesprä-
chen und Gesprächsteilnehmer*innen notwendig ist, zum anderen, weil für FOLK als
öffentliches und vielseitig einsetzbares Referenzkorpus auch kaum Möglichkeiten gegeben sind, diese Vielzahl mit Verweis auf ein
spezifisches Erkenntnisinteresse einzuschränken.
Da FOLK in erster Linie ein Gesprächskorpus ist, ist für das Korpusdesign zunächst der
Begriff des Gesprächstyps leitend, d. h., vor allen anderen Eigenschaften sind es Unterschiede in Gesprächsanlässen, -konstellationen,
-kontexten und -inhalten (vergleichbar den
„Situational Parameters“ nach Biber 1993: S.
245), die die Auswahl von Daten für das Korpus bestimmen und die in den KorpusdesignMetadaten angemessen abgebildet werden
müssen. Eine allgemein akzeptierte Taxonomie von Gesprächstypen, die – ähnlich etwa
einer Einordnung von Texttypen in einer
Textsorten-Systematik (z. B. „Belletristik“,
„Gebrauchstext“, „Zeitungstext“, „Wissenschaft“ wie beim DWDS-Kernkorpus) – jedem
Gespräch einen eindeutigen Platz in einer
Typen-Liste oder -Hierarchie zuweisen würde, existiert nicht. Stattdessen werden Gesprächstypen in FOLK durch ein Bündel an
Merkmalen beschrieben, die wesentliche Eigenschaften des Gesprächs systematisch festhalten. Die Grundlagen dieser Systematik
und wie sie auf empirischer Grundlage des
bereits vorliegendem FOLK-Materials erarbeitet worden ist, beschreibt ausführlich Kaiser (2018). In Tabelle 1 soll zur Illustration eine
exemplarische Auswahl von Metadaten-Feldern (erste Spalte) und deren Belegung für
drei unterschiedliche Gesprächstypen (Spalten 2 bis 4) genügen.
Tab. 1: Ausgewählte Metadaten zu Gesprächen in FOLK
Unterrichtsstunde in der Berufsschule
WG-Gespräch
Podiumsdiskussion
Interaktionsdomäne
Institutionell
Privat
Öffentlich
Lebensbereich
Bildung
Privat (nicht spezifiziert)
Politik
Aktivität
Unterricht
nicht aktivitätsgeleitet
Podiumsdiskussion
Sprecherkonstellation
Mehr-Personen-Interaktion
Drei-Personen-Interaktion
Mehr-Personen-Interaktion
Publikum
nein
nein
ja (verbal nicht beteiligt)
Vertrautheit
bekannt
vertraut
bekannt ; unbekannt
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Daten und Metadaten
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Diese und einige weitere Parameter sind
für FOLK die primären Korpusdesign-Metadaten. Sie sind jeweils mit Einträgen aus vordefinierten Listen belegt, deren Bedeutung
sorgfältig definiert wurde, so dass für jede
Gesprächsaufnahme klare Kriterien für die
Zuweisung der Metadatenwerte vorgegeben
sind. Beispielsweise sind die möglichen Werte für die „Interaktionsdomäne“ wie folgt
definiert (vgl. Kaiser 2018: S. 521f.):
Öffentliche Interaktionen sind Gespräche, die
im Rahmen öffentlich zugänglicher und/
oder massenmedial vermittelter Anlässe
stattfinden. Sie haben meist ein Publikum
und behandeln z. B. politische, wissenschaftliche, andere gesellschaftlich relevante oder
unterhaltende Themen. […]
Private Interaktionen sind informelle Gespräche mit Familie und/oder Freunden und Bekannten, inklusive Urlaub, Feste etc., aktivitätsgeleitet oder frei, aber nicht (formelle oder
auch informelle) Interaktionen in institutionellen Umfeldern (Arzt, Behörden etc.) oder
in öffentlichen Kontexten. […]
Institutionelle Interaktionen sind Gespräche,
die im Rahmen institutioneller Räumlichkeiten bzw. Handlungen mit Personen in der
Rolle institutioneller bzw. professioneller
Vertreter und mit den entsprechenden konstitutiven Aktivitäten stattfinden, also z. B.
jegliche Interaktionen am Arbeitsplatz, in
Ausbildungsstätten, in Behörden, in medizi-
253
nischen, aber auch Dienstleistungs- bzw. Verkaufskontexten ebenso wie im organisierten
Vereinsleben oder in Bereichen von Religion,
Kunst, Unterhaltung und Sport.
Mit Hilfe dieser Parameter:
1. kann das Korpus in seiner Zusammensetzung sinnvoll quantifiziert werden, z. B.
„FOLK in Version 2.14 setzt sich knapp zur
Hälfte aus privaten Interaktionen, zu etwa
einem Drittel aus institutionellen Interaktionen, zum Rest aus öffentlichen Interaktionen zusammen“,
2. können systematische Suchen auf den Metadaten ausgeführt und so Teilkorpora mit klar
definierten Eigenschaften (z. B. „nur institutionelle Mehr-Personen-Interaktionen“ oder
„nur Interaktionen aus dem Bildungsbereich, in denen Sprecher*innen miteinander
vertraut sind“) gebildet werden und
3. können bei Untersuchungen auf den eigentlichen Korpusdaten sprachliche Formen mit Eigenschaften der Gespräche, in
denen sie auftreten korreliert werden. Dies
wird in Abschnitt 5 näher beschrieben.
Begleitend dazu werden weniger stark systematisierte Metadaten zu Gesprächen erhoben
bzw. erstellt, die nicht für Analyse und Quantifizierung genutzt werden, sondern dazu dienen, Gesprächsinhalte in freier, aber knapper
Form zusammenzufassen. So etwa für die Po-
Tab. 2.: Inhalts- und Themenangaben als weitere Metadaten zur Podiumsdiskussion
Inhalt
Heidrun Kämper moderiert eine Podiumsdiskussion mit zwei emeritierten Professoren aus Mannheim zur
aktuellen Krise in der Ukraine. Das Thema der Podiumsdiskussion lautet: „Bricht die Ukraine auseinander – Herausforderungen für die Europäische Politik“.
Themen
Ukraine ; Sanktionen ; Faschismusvorwurf ; potentielle EU-Mitgliedschaft ; Strategien ; Russland ; deutsch-französische Sicherheitspolitik ; internationaler Konflikt ; Integrationskonkurrenz
Tab. 3: Ausgewählte Metadaten zu Sprecher*innen in FOLK
Geschlecht
Weiblich
Weiblich
Weiblich
Geburtsjahr
1987
1986
1987
Bildungsabschluss
Realschulabschluss
Hochschulabschluss
Abitur
Sprachlich prägende Region
Rheinfränkische Sprachregion
Schwäbische Sprachregion
Rheinfränkische Sprachregion
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III Daten – Metadaten – Annotationen
diumsdiskussion aus Spalte 4 in Tabelle 1 eine
Inhaltsangabe und eine Liste von Themen:
Der Klassifikation von Gesprächen werden
als „sekundäre Parameter“ soziobiographische Metadaten zu den beteiligten Sprecher*innen an die Seite gestellt, die die Zusammensetzung des Korpus mit Bezug auf Eigenschaften wie Alter, Geschlecht, Bildungsstand, räumliche Herkunft charakterisieren.
So gibt es für das oben erwähnte WG-Gespräch beispielsweise die Metadaten in Tabelle 3 zu den beteiligten Sprecherinnen.
Zu beachten ist hier, dass personenbezogene Metadaten oft nicht mit maximaler Präzision festgehalten werden, weil den aufgenommenen Personen eine Anonymisierung
zugesagt wurde. So wird beispielsweise das
Geburtsdatum nur auf das Jahr genau bestimmt, und bei den Daten zur sprachlichen
Prägung wird kein spezifischer Ort, sondern
nur die betreffende Dialektregion angegeben.
Auch anhand dieser Metadaten von
Sprecher*innen lässt sich die Zusammensetzung von FOLK charakterisieren (z. B. „Die
Sprecher*innen sind etwa zur Hälfte weiblich“/„der größte Teil der Sprecher*innen ist
zwischen 20 und 30 Jahre alt“), und die Metadaten lassen sich zur Einschränkung und
Analyse von Befunden auf den eigentlichen
Korpusdaten heranziehen.
5. Verwenden von Metadaten in der
linguistischen Analyse
Oft sind die an ein Korpus herangetragenen
Fragestellungen oder Hypothesen so formuliert, dass sie Eigenschaften sprachlicher Formen in Bezug setzen zu außersprachlichen
Eigenschaften der Kontexte, in denen sie auftreten. Beispiele für solche Hypothesen sind:
• Die Ersetzung des Genitivs durch den Dativ (wie in „wegen dem…“, Eigenschaft
der sprachlichen Form) tritt in Interaktionen aus dem öffentlichen Raum oder aus
institutionellen Zusammenhängen (Eigenschaft der Gespräche) weniger häufig auf
als in privaten Interaktionen.
• Wörter wie „König“ und „zwanzig“ werden von Sprechern aus dem Norden
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Deutschlands (Eigenschaft der Sprecher*innen) überwiegend mit auslautendem -ch
(Eigenschaft der sprachlichen Form), von
Sprechern aus dem Süden Deutschlands
überwiegend mit auslautendem -k ausgesprochen.
• Die Formel „oh mein Gott“ (Eigenschaft
der sprachlichen Form) wird häufiger von
weiblichen Sprechern unter 40 (Eigenschaft der Sprecherin) und in privaten
Kontexten (Eigenschaft des Gesprächs)
verwendet als von männlichen und/oder
älteren Sprechern und/oder in nicht-privaten Zusammenhängen.
Da solche außersprachlichen Eigenschaften
als Metadaten im Korpus festgehalten sind,
besteht die zugehörige Analyse darin, die Ergebnisse von Korpusrecherchen nach sprachlichen Formen mit den betreffenden Metadaten in Bezug zu setzen. Dies kann prinzipiell
auf zwei Weisen erfolgen: Entweder wird 1.
vor der Suche der Suchraum geeignet eingeschränkt, indem aus dem Gesamtkorpus
mehrere virtuelle Korpora gebildet werden,
die jeweils nur eine Ausprägung des Merkmals abdecken – also z. B. ein virtuelles Korpus nur mit öffentlichen und institutionellen
Interaktionen, ein virtuelles Korpus nur mit
privaten Interaktionen. Oder es wird 2. eine
Suche nach den sprachlichen Formen auf
dem Gesamtkorpus ausgeführt und das Ergebnis dann nach den interessierenden Metadaten differenziert.
In der Datenbank für Gesprochenes
Deutsch (DGD) lassen sich für FOLK beide
Möglichkeiten realisieren. Die folgenden
Screenshots zeigen zunächst, wie sich über
den Menüpunkt „Recherche > Metadaten“
Suchen auf den Metadaten ausführen lassen,
deren Resultat virtuelle Korpora sind, die zu
den oben angeführten Hypothesen passen.
So wird – vgl. die erste Hypothese – über
eine Suche auf dem Metadatenfeld („Deskriptor“) „Interaktionsdomäne“ nach den
Werten „Institutionell|Öffentlich“ (der senkrechte Strich bedeutet dabei ein „oder“) ein
virtuelles Korpus von insgesamt 148 Sprechereignissen gebildet (vgl. Abbildung 2).
Analog können Metadaten zu Sprechereigenschaften abgefragt werden. Das Ergebnis
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Abb. 2: Bildung eines virtuellen Korpus anhand einer Metadaten-Suche zum Parameter „Interaktionsdomäne“
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Daten und Metadaten
Abb. 3: Bildung eines virtuellen Korpus anhand einer Metadaten-Suche zum Parameter „Sprachlich prägender Ort“.
ist ein virtuelles Korpus mit denjenigen Sprechereignissen, an denen mindestens ein*e Sprecher*in mit dem spezifizierten Merkmal – hier:
der sprachlich prägende Ort ist „nordost“ oder
„nordwest“ gemäß der Einteilung von Lameli
(2008/2011), vgl. die zweite Hypothese – beteiligt ist (vgl. Abbildung 3).
Schließlich lassen sich Abfragen auch so
gestalten, dass sie eine Kombination aus mehreren gesprächs- und/oder sprecherbezogenen Eigenschaften beinhalten. Der Screenshot
in Abbildung 4 illustriert eine zur dritten Hypothese passende Abfrage nach Sprechereignissen aus der Interaktionsdomäne „Privat“
mit weiblichen Sprechern, die zwischen 0
und 40 Jahren alt sind.
Solche virtuellen Korpora können dann als
Grundlage bei der Suche nach sprachlichen
Formen verwendet werden.
Der umgekehrte Analyse-Weg beginnt mit
der Suche nach einer sprachlichen Form und
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zieht in einem zweiten Schritt die interessierenden Metadaten-Parameter heran. Dies ist
in Abbildung 5 illustriert.
Hier wurde in der Tokensuche zunächst
nach der Formel „oh mein gott“ gesucht und
dann zu jedem der 69 Treffer die MetadatenEigenschaften „Geschlecht“ und „Alter“ der
zugehörigen Sprecher*innen abgerufen, die
in zusätzlichen Spalten der KWIC-Konkordanz angezeigt werden. Der erste Eindruck,
dass hier in der Tat Verwendungen durch
weibliche Sprecher unter 40 überwiegen,
kann durch eine automatisch generierte
Quantifizierung untermauert werden, wie in
Abbildung 6 dargestellt.
Diese Quantifizierung setzt die im Suchergebnis festgestellten Häufigkeiten zu Geschlecht und Alter der Sprecher*innen in Relation zu den betreffenden Häufigkeiten im
Gesamtkorpus. Beispielsweise lässt sich aus
der Tabelle zum Geschlecht ablesen, dass der
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III Daten – Metadaten – Annotationen
Abb. 4: Bildung eines virtuellen Korpus anhand einer kombinierten Metadaten-Suche zu den Parametern
„Interaktionsdomäne“, „Geschlecht“ und „Alter“
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Abb. 5: Tokensuche nach der Formel „oh mein gott“
Ausdruck „oh mein gott“ 47-mal in gut 1,2
Millionen im Korpus enthaltenen Tokens
weiblicher Sprecher gefunden wurde, aber
nur 21-mal in gut 1,1 Millionen Tokens männlicher Sprecher. Die daraus abgeleiteten relativen Häufigkeiten (0.0037 vs. 0.0019) belegen
also eine etwa doppelt so hohe Trefferzahl bei
weiblichen gegenüber männlichen Sprechern, was als empirische Evidenz für die
Hypothese gewertet werden kann – zumal
das Korpus zumindest in Bezug auf diesen
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Parameter sowohl als ausgewogen (etwa
gleich viel Material zu weiblichen wie männlichen Sprechern) als auch als repräsentativ
(Geschlechterverhältnis etwa 50:50 wie in der
Gesamtbevölkerung) angesehen werden
kann.
Ähnliche Befunde lassen sich für die Verteilung der Treffer über das Alter der
Sprecher*innen feststellen. Die zweite Tabelle
belegt, dass die weitaus kleinere Zahl der
Treffer (nur 12 von insgesamt 69) auf Perso-
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Daten und Metadaten
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Abb. 6: Metadatenbezogene Quantifizierung des Suchergebnisses aus Abbildung 5
nen im Alter von über 40 Jahren entfällt. Setzt
man diese Zahlen in Bezug zur Gesamtverteilung im Korpus, relativiert sich der Unterschied zwar etwas – das Korpus enthält insgesamt deutlich weniger Material von
Sprecher*innen über 40 Jahren und somit fällt
der Unterschied in den relativen Häufigkeiten geringer aus als in den absoluten –, die
Gesamttendenz bleibt aber bestehen.
Diese Beispiele zeigen zum einen, dass sich
für ein Korpus mit sorgfältig zusammengestellten Metadaten viele interessante Forschungsfragen stellen und bearbeiten lassen.
Der Planung und Erhebung von Metadaten
sollte also bei der Korpuserstellung angemessen Raum und Sorgfalt zugestanden werden.
Sie zeigen zum anderen, dass bei der Hypothesenbildung und Analyse erhöhte methodische Vorsicht und ein informierter Blick auf
die Metadaten geboten sind, weil Unausgewogenheiten bzgl. einzelner Parameter sonst
schnell zu unzulässigen Verallgemeinerungen führen können. Dies gilt erst recht, wenn
als empirische Grundlage mehrere Datenquellen mit unterschiedlichen Metadaten
miteinander kombiniert werden sollen.
Zum Weiterlesen
Grundlegende Prinzipien und Überlegungen zur Repräsentativität eines Korpus und deren Bezug zu Korpusmetadaten werden in Biber (1993) diskutiert. Schmidt (2004) bietet eine eher technisch orientierte Einführung
in das Thema Metadaten. Die Metadatensystematik des FOLK-Korpus wird in Kaiser (2018) im Detail entwickelt
und dargestellt. Broeder/van Uytvanck (2014) beschreiben verschiedene gebräuchliche Formate für Metadaten.
Koplenig (2017) diskutiert die Bedeutung adäquater Metadaten für quantifizierende Korpus-Analysen.
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III Daten – Metadaten – Annotationen
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Literatur
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Wittenburg, Peter und Dieter van Uytvanck, (2012):
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hilfe/benutzerhandbuch.
Zwirner, Eberhard und Wolfgang Bethge (1958): Erläuterungen zu den Texten, in: Deutsches Spracharchiv.
Lautbibliothek der deutschen Mundarten, Band 1, Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht.
Die Adressen aller Webseiten und Online-Ressourcen
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14. Linguistische Annotation
In diesem Kapitel führen wir die Funktion und Praxis des Annotierens von Korpusdaten
ein. Wir stellen verschiedene für das Deutsche verwendete Annotationsschemata (sog.
Tagsets) vor und veranschaulichen an Datenbeispielen, wie diese in die Primärdaten
eingebracht werden können. Wir beschreiben Verfahren der Evaluation von Annotationen, die mit Werkzeugen aus dem Bereich der automatischen Sprachverarbeitung erzeugt
wurden, und erläutern am Beispiel von Sprachdaten aus Genres internetbasierter Kommunikation die Probleme, die auftreten können, wenn man ein etabliertes Tagset und
dazu existierende automatische Verfahren auf Daten anwendet, auf die dieses Tagset und
die darauf bezogenen Werkzeuge nicht genau zugeschnitten sind. Nach Lektüre dieses
Textes sollten Sie in der Lage sein, informiert mit annotierten Sprachdaten umzugehen,
den Nutzwert von Annotationen bei der Abfrage und Analyse linguistischer Korpora
einzuschätzen und grundsätzliche Überlegungen für die Planung eigener Annotationsprojekte anzustellen.
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Lothar Lemnitzer, Michael Beißwenger
1. Einführung
In einem allgemeinen Sinn bedeutet Annotation „Anmerkung“ oder „Hinzufügung“. Dabei
kann dieses Wort sowohl den Vorgang des Hinzufügens, das Annotieren, bezeichnen, als auch
das Ergebnis, also eine einzelne Anmerkung
oder eine Menge davon, die sich z. B. auf einen
Text beziehen. Annotationen stellen Zusatzinformationen dar, die sich auf den Haupttext
beziehen und als wesentlich erachtet werden.
Die annotierten Inhalte werden dabei z. B. klassifiziert oder in ein Begriffsschema eingeordnet.
Wird die Tätigkeit automatisch durch eine Software vorgenommen, dann spricht man auch
von Tagging (Vergabe von Tags).
Für Annotationen als Beifügungen zu einem Text ist charakteristisch, dass sie auf ein
bestimmtes Segment der zu annotierenden
Primärdaten – also einen Text, ein Gesprächstranskript, auf Daten aus Formen internetbasierter Kommunikation –, die auf diese Weise
für Forschungszwecke aufbereitet werden,
bezogen sind. Wenn die Annotationen für
Menschen lesbar sein sollen, sollten sie so angeordnet sein, dass sie den Informationsoder Lesefluss, also die Lektüre der Primärdaten, möglichst nicht stören. Zudem sollten
alle Informationen so klar strukturiert wer-
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den, dass sie maschinenlesbar auszuwerten
sind. Daraus ergeben sich mehrere Anforderungen an Annotationen, die verschiedene
Formen des Annotierens unterschiedlich gut
erfüllen:
1. Die Annotation sollte den Informationsfluss der Primärdaten nicht stören.
2. Es sollte deutlich erkennbar sein, auf welchen Teil der Primärdaten sich die einzelnen Annotationen jeweils beziehen.
3. Es sollte erkennbar sein, in welcher Beziehung die Annotation zum Datensegment,
auf das sie sich bezieht, steht bzw. welche
Funktion die Annotation erfüllt.
Auch wenn wir uns später auf aktuelle Beispiele von Annotationen in gegenwartsnaher
linguistischer Forschung konzentrieren,
möchten wir zunächst an einem Beispiel zeigen, dass das Phänomen „Annotation“ keineswegs erst mit den digitalen Arbeitsumgebungen aufgekommen ist. Sie sehen im
Folgenden zwei Beispiele von annotierten
Texten aus dem Deutschen Textarchiv (→ Kapitel 24 [Korpora geschriebener Sprache],
Abschnitt 4, in diesem Band).
Auf der in Abbildung 1 abgebildeten Seite
befinden sich Annotationen zum Primärtext
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III Daten – Metadaten – Annotationen
Abb. 1: Johann: Von wahrem Christenthumb. Bd. 1.
Magdeburg, 1610, S. 119, in: Deutsches Textarchiv,
http://www.deutschestextarchiv.de/arndt_christentum01_1610/151
in einer eigenen Spalte. Die Anordnung in
zwei Spalten erlaubt es, den Bezug, also die
annotierte Stelle im Primärtext, leicht zu erkennen. Die Art der Annotation wird aber
nicht expliziert, sie konnte vermutlich vom
kundigen zeitgenössischen Leser leicht erschlossen werden. Die mittlere der drei Annotationen ist sicher der Verweis auf eine Bibelstelle, die anderen könnten den Inhalt des
Abschnitts, auf die sie sich beziehen, knapp
zusammenfassen.
In dem annotierten Textabschnitt „Gebrauch“ (des Granatapfels) in Abbildung 2
werden einige wohltuende, lindernde Wirkungen des Granatapfels aufgezählt. Die Annotation bezieht sich in einer Weise auf den
Text, dass dort die Leiden aufgezählt werden,
die durch Anwendung des Granatapfels gelindert werden. Vermutlich dienen diese An-
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Abb. 2: Mattioli, Pietro Andrea: Theatrvm Botanicvm, Das ist: Neu Vollkommenes Kräuter-Buch
(Übers. Theodor Zwinger). Basel, 1690, S. 24, in:
Deutsches Textarchiv, http://www.deutschestextarchiv.de/zwinger_theatrum_1690/40
notationen der Orientierung des eiligen Lesers im Text.
Diese beiden Formen der manuellen, aber
bereits in das gedruckte Werk einbezogenen
Annotation erfüllen nicht alle der oben genannten Kriterien. Sie stehen zwar neben
dem Text und stören so nicht den Lesefluss,
aber: 1. der Skopus der Annotation, also das
exakte Textsegment, auf das sich die Annotation bezieht, ist nicht klar markiert und 2. es
ist nicht klar, welcher Art die Annotation ist:
Ist sie als erläuternder Kommentar gedacht,
als Zusammenfassung, als Verweis oder als
Stellungnahme des bzw. der Kommentierenden zum kommentierten Text? Kundige zeit-
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genössische Leser*innen werden beim Lesen
des Textes vermutlich beide Fragen für sich
beantwortet haben, da diese Formen der Annotation und deren Interpretation den Intellektuellen der Zeit wohl nicht fremd waren.
Für Leser*innen der heutigen Zeit stellen sich
diesbezüglich hingegen Schwierigkeiten, die
sich durch vertiefte Kenntnis der präsentierten Textsorten und mit etwas Übung aber
überwinden lassen. Dennoch ist diese Form
der Annotation (notwendigerweise) unvollkommen.
Betrachten wir im Kontrast dazu moderne,
digitale Formen der Annotation von Wortart
und Grundform zu den einzelnen Wörtern
eines Satzes (die Vorlage für dieses Beispiel
stammt aus Heid 2015). Die Beispiele 1-4 zeigen vier verschiedene Formen der Integration solcher Annotationen in die Primärdaten.
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Annotation
Beispiel 1: Darstellung im vertikalen Format
(tabellarisch)
das
absolute
Rauchverbot
beachten
ART
ADJA
NN
VVINF
dabsolut
Rauchverbot
beachten
Beispiel 2: Darstellung der Primärdaten als
Fließtext; die als Tags beigegebenen Informationen zur Wortart und zur Grundform sind
den einzelnen Textwörtern jeweils angehängt
das/ART+d- absolute/ADJA+absolut
Rauchverbot/NN+Rauchverbot beachten/
VVINF+beachten
Beispiel 3: Kodierung der Informationen in
XML, einer weitverbreiteten Auszeichnungssprache für strukturierte Textdaten
<w lemma=“d-“ pos=“ART“>das</w>
<w lemma=“absolut“ pos=“ADJA“>
absolute</w>
<w lemma=“Rauchverbot“ pos=“NN“>
Rauchverbot</w> <w lemma=“beachten“
pos=“VVINF“>beachten</w>
Beispiel 4: „Stand off“-Annotation, bei der
Primärdaten und zugehörige Annotationen
getrennt abgespeichert werden
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das absolute Rauchverbot beachten
<offset from=“1“ to=“3“ lemma=“d-“
pos=“ART“>
<offset from=“5“ to=“12“
lemma=“absolut“ pos=“ADJA“>
<offset from=“14“ to=“24“
lemma=“Rauchverbot“ pos=“NN“>
<offset from=“26“ to=“33“
lemma=“beachten“ pos=“VVINF“>
Allen Darstellungsformen ist gemeinsam,
dass einer Zeichenkette von vier Textwörtern
linguistische Informationen beigefügt werden, für jedes Wort die Grundform und die
Wortart. Die Wortart ist anhand von Kürzeln
angegeben, die dem Stuttgart-Tübingen-Tagset
(STTS, Schiller et al. 1999), einem für die Annotation deutschsprachiger Textdaten etablierten De-facto-Standard für das Wortartentagging, entnommen sind. „ART“ steht für
Artikel, „ADJA“ für attributiv verwendete
Adjektive, „NN“ für ein Nomen der semantischen Klasse „Gattungsname“ und „VVINF“
für infinite Formen von Vollverben. An den
Kürzeln können Sie ablesen, dass das Tagset
genau genommen mehr kodiert als die bloße
Information der Zugehörigkeit zu einer Wortart: Kodiert werden darüber hinaus auch einige morphosyntaktische Informationen (im
Beispiel etwa, dass das Adjektiv „absolut“ im
Datenausschnitt in attributiver Verwendung
erscheint und dass es sich bei „beachten“ um
die Infinitivform des Vollverbs handelt).
Die einzelnen Darstellungsformen haben
die folgenden Besonderheiten:
• In Beispiel 1 wird die Zeichenkette des Primärtextes zerbrochen, das Lesen wird dadurch erschwert. Man muss wissen, dass
die Informationen in den Spalten zwei und
drei die Wortart und die Grundform sind;
diese Informationen sind in den Annotationen selbst nicht explizit enthalten. Der
Skopus der Information, also der Bezug
auf ein Segment des Primärtextes, ist hingegen klar.
• In Beispiel 2 sind dieselben Daten in gewohnter linearer Form angeordnet, der Lesefluss wird aber dennoch unterbrochen.
Ansonsten gilt dasselbe wie für Beispiel 1.
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III Daten – Metadaten – Annotationen
• In Beispiel 3 wird jede Einheit des Primärtextes (jede Wortform) mit einem Etikett
umschlossen, die das Wort unter Verwendung der für XML geltenden Auszeichnungskonventionen als Instanz eines Elements mit dem Namen „w“ für „Wort“
ausweist. Jeder dieser Element-Instanzen
wird eine Menge von Attributen beigefügt – im Beispiel das Attribut „lemma“ für
die Angabe der Grundform sowie das Attribut „pos“ (für engl. part of speech) für die
Angabe der Wortartenzugehörigkeit. Jedes
der Attribute hat einen Wert (ART, ADJA
usw.). Der Gewinn dieser Darstellung gegenüber den bisherigen ist, dass die Art der
zusätzlichen Information explizit genannt
wird.
• In Beispiel 4 werden der Primärtext und
die Annotation voneinander getrennt. Die
Annotation verweist in den Primärtext
und ist wie folgt zu lesen: Die Zeichenkette, die in den Originaldaten die Zeichenpositionen 1 bis 3 einnimmt, ist ein Artikel
und hat die Grundform „-d-“ usw. Der
Primärtext ist ohne störendes Beiwerk lesbar. Vor allem aber lässt sich die Annotation mithilfe eines Computerprogramms
dazuschalten. Auch kann eine weitere Datei erzeugt werden, in der Annotationen
mit einem anderen Skopus kodiert werden; man spricht in einem solchen Fall
auch von einer weiteren Annotationsebene:
Beispiel 4a:
<offset from=“1“ to=“24“ phrase=“NP“>
<offset from=“26“ to=“33“ phrase=“VP“>
Zum selben Primärtext wird eine Zerlegung
in die phrasalen Konstituenten (Satzglieder)
angegeben, hier Nominalphrase („das absolute Rauchverbot“, NP) und Verbalphrase
(„beachten“, VP).
Auch Relationen lassen sich gut ergänzen:
Beispiel 4b:
<id=“1“ offset from=“1“ to=“24“
phrase=“NP“>
<id=“2“ offset from=“26“ to=“33“
phrase=“VP“>
<rel type=“DirO“ node1=“1“ node2=“2“/>
Dies kann man so lesen, dass zwischen zwei
Knoten mit den „Namen“ 1 und 2 eine syntaktische Relation besteht, nach der 1 (die
Nominalphrase) das direkte Objekt („DirO“)
von 2 (der Verbalphrase) ist.
Die Option aus Beispiel 4, also die konsequente Trennung von Primärtext und Annotation(en), ist die eleganteste und flexibelste, allerdings auch wesentlich schwieriger zu
verarbeitende Form der Annotation.
Mittel der Wahl bei der Kodierung ist bei
den heutigen Referenzkorpora die Kodierung der Informationen (Primärtext und Annotationen) mittels XML – das, was wir oben
in Beispiel 3 dargestellt haben. Die Auszeichnungssprache XML ist so konzipiert worden,
dass die Verarbeitung der Informationen mithilfe von Programmen sehr effizient zu bewerkstelligen ist, und es steht eine große Auswahl an Software für diese Zwecke zur
Verfügung. Im Zusammenhang mit Baumbanken (→ Kapitel 24 [Korpora geschriebener
Sprache], Abschnitt 5, in diesem Band) kann
man hin und wieder das Tabellenformat
(auch „vertikales Format“ genannt) finden.
Es ist ein relativ einfaches Format, in dem sich
hierarchische Strukturen mit mehreren Hierarchieebenen (etwa: Satz, Satzteil, Phrase,
Wort) durch Hinzufügen weiterer Spalten gut
nachbilden lassen. Beispiel 5 zeigt einen Auszug aus der NEGRA-Baumbank, die an der
Universität Saarbrücken entwickelt wurde.
Beispiel 5: Auszug aus der NEGRA-Baumbank1
#BOS 2 2 899973978 1
3.Pl.*.Nom SB 504
Sie PPER gehen VVFIN 3.Pl.Pres.Ind HD 504
gewagte ADJA Pos.*.Akk.Pl.St NK 500
Verbin- N Fem.Akk.Pl.*
NK 500
dungen
und
Risiken
ein
,
versuchen
1
KON CD 502
NN Neut.Akk.Pl.* CJ 502
PTKVZ SVP 504
$, -- 0
-- VVFIN 3.Pl.Pres.Ind HD 505
http://www.coli.uni-saarland.de/projects/sfb378/negra-corpus/sentno1.html#ASCII.
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Annotation
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Abb. 3: Visualisierung des Beispielsatzes aus der NEGRA-Baumbank3
ihre
PPOSAT *.Akk.Pl NK 501
NN Fem.Akk.Pl.* NK 501
Möglichkeiten
auszureizen VVIZU HD 503
$. --
0
.
NP
-- CJ 502
#500
NP
-- OA 503
#501
#502
CNP
-- OA 504
#503
VP
-- OC 505
S
-- CJ 506
#504
S
-- CJ 506
#505
CS 0
#506
#EOS 2
In Beispiel 5 steht in der linken Spalte zunächst der Primärtext, dessen Wortformen
die terminalen Knoten der syntaktischen
Struktur des durch sie konstituierten Satzes,
und damit den Bezugspunkt der Annotation,
darstellen. In den weiteren Spalten werden
Strukturen höherer Hierarchieebenen (nichtterminale Knoten) kodiert. Hier wird jedem
Wort bzw. Satzzeichen eine Wortart,2 eine
morphologische Beschreibung, eine Zuordnung zu einem übergreifenden phrasalen
Element (z. B. OA=Objekt im Akkusativ) und
ein Verweis zum hierarchisch übergeordneten Knoten zugeschrieben. Die Knoten (z. B.
#501) werden hinsichtlich ihrer phrasalen
Klasse (NP) und syntaktischen Funktion (Ak2
3
kusativobjekt) bestimmt sowie ebenfalls einem hierarchisch übergeordneten Knoten
zugeordnet. Aus den Informationen dieser
Tabelle lässt sich für diesen Satz, der aus zwei
Teilsätzen besteht, ein syntaktischer Strukturbaum konstruieren (s. Abb. 3).
Annotierte Sprachdaten sind nicht primär
für die Lektüre durch menschliche Leser*innen bestimmt. Es handelt sich um digitale
Artefakte, deren Hauptzweck die maschinelle Verarbeitung ist, weshalb das Kriterium
der Lesbarkeit durch menschliche Nutzer*innen meist von geringerer Wichtigkeit ist.
Die Kodierung in maschinell verarbeitbarer
Form macht die Annotationen für menschliche Nutzer*innen von digitalen Korpora
interessant, die anstelle einer reinen Volltextsuche Recherchemöglichkeiten nutzen können, die zusätzlich zu den Primärdaten die
Annotationen nutzen. Möglich wird zum Beispiel:
1. Die qualifizierte Suche nach sprachlichen
Ausdrücken in einer bestimmten Form
und Funktion, z. B. die Suche nach Belegen
für das Wort „achten“, aber nur in der
Funktion als finites Verb zur Grundform
„achten“ (wir achten sie) oder nur in der
Dass auch Satzzeichen eine „Wortarten“-Information zugeordnet wird, ist insbesondere der Anforderung bei
der automatischen Klassifikation geschuldet, bei der Zerlegung von Sätzen in zu klassifizierende Einheiten
allen Tokens – also auch solchen, bei denen es sich nicht um Wörter handelt – eine Information zur TokenKlasse beizugeben. „Part-of-speech-Tagging“ ist daher, wie oben schon erwähnt, mehr als die reine Zuordnung
von Wortarteninformationen zu Wortformen. Im abgebildeten Beispiel steht das Tag „$,“ für ein Satzzeichen
des Typs „Komma“.
http://www.coli.uni-saarland.de/projects/sfb378/negra-corpus/sentno1.html#ASCII. Die Darstellung dieses Baumes wurde von den Autoren rekonstruiert und aus Gründen besserer Anschaulichkeit leicht vereinfacht.
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III Daten – Metadaten – Annotationen
Funktion als Ordinalzahl zur Grundform
„achte“ (am achten Tag). In den Korpora des
Digitalen Wörterbuchs der Deutschen
Sprache (DWDS) (→ Kapitel 24 [Korpora
geschriebener Sprache], Abschnitt 3 in diesem Band) kann dies über die linguistische
Suchmaschine mit den Suchausdrücken @
achten with $p=VVINF bzw. @achten with
$p=ADJA abgefragt werden (→ Kapitel 22
[Korpusabfragen] in diesem Band).
2. Die Bündelung von Daten für die weitere
statistische Auswertung. So werden im
Wortprofil des DWDS als typische Nomen,
die mit dem Verb bestellen als Akkusativobjekte in Zusammenhang stehen, genannt:
Bier, Kaffee, Pizza, Feld, Acker, Taxi, Tisch,
Aufgebot, als adverbiale Modifikatoren
etwa: bequem, elektronisch.
3. Die Suche nach Beispielen für bestimmte
syntaktische Strukturen, z. B. Belege für
Sätze, bei denen eine Verbpartikel vor der
Satzklammer steht. Dies wird von manchen
grammatischen Modellen des Deutschen
als „ungrammatisch“ ausgeschlossen. Ein
Beispiel für diese Konstruktion aus der „tageszeitung“: Los ging es schon in dieser Woche
(Beispiel aus Rehbein und Ruppenhofer
2010). Im Kernkorpus des DWDS können
über die Suchmaschine DDC mittels des
Suchausdrucks „$p=PTKVZ $p=VVFIN“
(die Anführungszeichen gehören zum
Suchausdruck) weitere Beispiele für diese
Konstruktion gefunden werden.
2. Gegenstände und Klassen von
(linguistischen) Annotationen
Wie wir oben gezeigt haben, kann der Gegenstand linguistischer Annotation, also die Sequenz der Primärdaten, die annotiert werden, beliebig lang sein. Typische Objekte der
Annotation sind Wörter, Wortgruppen, Satzteile und Sätze. Selten werden kürzere Sequenzen (Wortteile, z. B. Morpheme) oder
längere, satzübergreifende Sequenzen (z. B.
sog. turns in Gesprächen) annotiert. Weiter
unten finden Sie zwei Beispiele hierfür.
Gegenstand der Annotation können viele
unterschiedliche Merkmale der Einheiten des
Primärtextes sein. Die Wahl des Merkmals
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hängt in der Regel von einem konkreten Forschungsinteresse ab (Beispiele dafür sind →
die Kapitel 11 [Fallstudie „Fugenelemente“]
und 12 [Fallstudie „Redewiedergabe“] in diesem Band). Es gibt aber einige Merkmale, die
für die linguistische Forschung allgemein
von Interesse sind. Vor allem diese werden im
Folgenden dargestellt.
Das Annotieren ist in der Regel auch ein
Klassifizieren der zu annotierenden Objekte:
„Dieses Wort in diesem Kontext ist keine Ordinalzahl, sondern ein Verb“ usw. Grundlage einer solchen Klassifikation ist eine endliche Menge von Klassenbezeichnern. Diese
Listen von Klassenbezeichnern werden im
Allgemeinen als Tagsets bezeichnet. Eines
der bekanntesten Tagsets für die Annotation
deutscher Texte ist das schon erwähnte Stuttgart-Tübingen-Tagset für die Wortarten-Annotation STTS (vgl. Schiller et al. 1999, vgl.
auch Zinsmeister et al. 2013).
2.1 Annotation der Wortklasse
Die Wortklassenannotation ist die am weitesten verbreitete Form der Annotation für
deutschsprachige Korpora. Meist wird der
automatischen Annotierung das „kleine“
STTS-Tagset zugrunde gelegt, das ca. 50 verschiedene Klassen umfasst. Abbildung 4 zeigt
einen Ausschnitt der Tagset-Tabelle.
Die Schwächen dieses Ansatzes sind offensichtlich: Klassen von Wörtern, die man
unter Umständen aufgrund ihrer gemeinsamen Merkmale zu einer eigenen Klasse zusammenfassen möchte, werden nicht von
anderen Klassen unterschieden, sondern mit
diesen zu einer allgemeineren Klasse zusammengefasst. Als zwei Beispiele seien hier die
Modalpartikel genannt, die als Adverbien,
und die Ordinalzahlen, die als attributive
Adjektive annotiert werden. Manche linguistische Fragestellung lässt sich deshalb nicht
einfach in eine Korpusabfrage und eine „passende“ Menge von Treffern übersetzen (→
Kapitel 22 [Korpusabfragen] in diesem
Band). Abzuwägen ist der Wunsch nach großer Vielfalt der Annotationen gegen das Kriterium der Akkuratheit automatischer Annotationsverfahren. Je größer ein Tagset ist,
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Annotation
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Abb. 4: Ausschnitt aus der Tagset-Tabelle des Stuttgart-Tübingen-Tagsets, Schiller et al. 1999: S. 6
umso mehr und subtilere Unterscheidungen
müssen getroffen werden, um die Zuordnung von Wortformen zu den mit den Tags
bezeichneten Klassen sicherzustellen. Automatische Taggingverfahren stoßen hier in
dem Sinne an ihre Grenzen, dass die Rate an
Fehlentscheidungen zu groß, das heißt die
Akkuratheit der Annotation zu gering wird.
Eine weitere Schwierigkeit bzw. Begrenzung
des Stuttgart-Tübingen-Tagsets ist es, dass
bestimmte Phänomene gar nicht adäquat abgebildet werden können. Das Tagset ist für
die Annotation von standardsprachlichen
Texten des Deutschen der Gegenwart maßgeschneidert und deshalb für die Annotierung von Daten nicht-standardisierter
Schriftlichkeit (zum Beispiel aus anderen
Sprachstadien als dem Gegenwartsdeutschen, aus Transkripten gesprochener Sprache oder aus Genres internetbasierter Kommunikation) weniger gut geeignet (vgl.
Zinsmeister et al. 2013). In Abschnitt 4 zeigen
4
5
wir exemplarisch für den Bereich der internetbasierten Kommunikation, dass die dabei
auftretenden Probleme nicht gering sind,
weil sie unterschiedliche Ebenen des Verarbeitungs- und Annotationsprozesses betreffen.
2.2 Annotation weiterer grammatischer
Kategorien
Weitere Merkmale, die sich auf einzelne Wörter beziehen und die bereits annotiert wurden, sind etwa Numerus und Kasus bei den
Substantiven, Tempus und Person bei den
Verben. Als Beispiel für diese Form der erweiterten Annotation von Textwörtern soll hier
erneut die NEGRA-Baumbank4 dienen und
das daraus entnommene obige Beispiel 7. Die
Annotator*innen haben sich für die Annotation dieser Merkmale auf das erweiterte
STTS-Tagset5 gestützt, das auch diese mor-
http://www.coli.uni-saarland.de/projects/sfb378/negra-corpus/negra-corpus.html.
Schiller et al. 1999, Abschnitt 2.4.
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III Daten – Metadaten – Annotationen
phosyntaktischen Merkmale miteinbezieht.
Eine detailliertere Annotation wie in diesem
Fall führt zu einer größeren Anzahl von Klassen, die ein automatisches Taggingverfahren
unterscheiden muss. Je höher die Zahl der
Klassen, umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Klassen verwechselt werden und
damit die Fehlerquote. Die automatische Annotation wird deshalb in der Regel manuell
geprüft und korrigiert. Aus diesem Grund
sind Baumbanken im Verhältnis zu Referenzkorpora klein, die größten von ihnen umfassen aber immerhin mehrere Hunderttausend
Sätze.
2.3 Annotation grammatischer Kategorien
auf wortübergreifender Ebene
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Auf der wortübergreifenden Ebene werden
ebenfalls bei der Erstellung von Baumbanken
linguistisch relevante Strukturen wie Phrasen
(Nominalphrase, Verbalphrase, Adverbialphrase usw.), Funktionen (Subjekt, direktes
Objekt, Prädikat usw.) und Dependenzen
zwischen Satzteilen und Teilsätzen annotiert.
Einen in die Materie einführenden Überblick
geben Lemnitzer und Zinsmeister (2015, Kapitel 4, Abschnitt 2.3). Bei einigen Baumbanken werden zusätzlich noch sog. topologische Felder, d. h. die Stellungsfelder im
deutschen Satz (ausgehend von der Verbklammer das Vorfeld, Mittelfeld, Nachfeld
usw.) annotiert (zum theoretischen Hintergrund dieses Konzepts vgl. Gallmann 2019).
2.4 Annotation übergreifender Strukturen
Im Folgenden werden wir zwei Projekte vorstellen, bei denen die zu annotierenden Objekte den formalen Rahmen von Wort und
Satz sprengen und die annotierten Merkmale
nicht Merkmale sind, die man typischerweise
als „grammatisch“ bezeichnet. Diese Art der
Annotation stellt gegenwärtig noch keinen
Standard dar. Wir halten es aber für wichtig
6
7
8
zu zeigen, dass sich die Annotation von Texten auch auf Phänomene und Strukturen jenseits der Ebene des Satzes beziehen kann und
so Daten entstehen, die für die Untersuchung
satzübergreifender Phänomene geeignet
sind.
Das erste Beispiel bildet das Potsdamer
Kommentarkorpus („Potsdam Commentary
Corpus“, Stede 2016, Bourgonje und Stede
2018),6 dessen Daseinszweck die Ersteller*innen des Korpus wie folgt beschreiben: „Die
Zielsetzung [für den Aufbau dieses Korpus]
war, Texte insbesondere (wenn auch nicht
ausschließlich) für die linguistische Untersuchung vor allem von pragmatischen Phänomenen der Subjektivität und Argumentation
zu sammeln […]. Das Untersuchungsziel ist
wie gesagt die Analyse verschiedener Diskursphänomene und ggf. ihrer Korrelation mit
syntaktischen Strukturen“ (Stede 2016: 5). Als
eine mögliche Anwendung der Daten wird
das Parsen rhetorischer Strukturen genannt,
weitere Anwendungen werden in Stede und
Neumann (2014) beschrieben.
Der frei verfügbare Teil des Korpus umfasst 176 Texte aus einer regionalen Zeitung,
bei deren Aufbereitung die folgenden Annotationsschritte durchgeführt wurden:
1. Die Texte wurden in Sätze und Wörter (Tokens) segmentiert;
2. Es wurden Diskurssegmente, referentielle
Ausdrücke und Topiks7 identifiziert und
ausgezeichnet;
3. Strukturübergreifend wurden Koreferenzketten und Argumentationsstrukturen identifiziert und ausgezeichnet.
Dabei folgte die Annotation auf den verschiedenen Ebenen jeweils verschiedenen theoretischen Ansätzen, die Argumentationsstruktur
etwa der Rhetorical Structure Theory.8 Die Annotationsrichtlinien umfassen über 150 Seiten
(Stede 2016). Da die unterschiedlichen Annotationsebenen strukturell unabhängig voneinander sind, also sich auf jeweils unterschiedliche Textsegmente beziehen, bot sich eine
http://angcl.ling.uni-potsdam.de/resources/pcc.html.
Als Topik wird der Satzgegenstand bzw. das, über das etwas in einem Satz ausgesagt wird, bezeichnet.
Mann und Thompson 1988.
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Abb. 5: Visualisierte Mehrebenenannotation eines Erbauungstextes, aus dem tevo-Projekt, dort werden
auch die Annotationsebenen und annotierten Merkmale erläutert
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Annotation
separate Annotation der verschiedenen Ebenen im „stand-off“-Format an. Tatsächlich
enthält das Archiv der frei verfügbaren Texte
neben dem Originaltext für jedes „Objekt“
eine Reihe von Dateien, in der meist mittels
XML-Auszeichnung die verschiedenen Aspekte annotiert sind. Die Dateien dieses Korpus sind somit ein interessantes Studienobjekt
und Beispiel für eine komplexe Annotation
auf mehreren Ebenen.
Das zweite Beispiel bezieht sich auf ein Vorhaben, das gerade erst begonnen hat. Der Titel
(und damit das Thema) dieses Projekts lautet
„Die Evolution von komplexen Textmustern –
Entwicklung eines korpuslinguistischen Analyseverfahrens zur Erfassung der Mehrdimensionalität des Textmusterwandels“.9 Anhand
von deutschsprachigen Texten aus verschiedenen Zeiträumen und verschiedener Genres,
nämlich Zeitungstexten, Erbauungsliteratur
und Funeralschriften (Gedenkschriften, die
anlässlich der Beisetzung meist berühmter
Persönlichkeiten über diese Personen verfasst
wurden), soll gezeigt werden, wie sich über
einen bestimmten Zeitraum bestimmte Textsorten in ihren rhetorischen Mustern verändert haben. Zu diesem Zweck wird eine ma-
nuell handhabbare Menge von Text elaboriert
annotiert. Die hierfür entwickelten Schemata10
umfassen eine funktionale, eine stilistische,
eine thematische und eine Beziehungsdimension. Die Beziehungsdimension bestimmt, wie
und mit welchen textuellen Mitteln eine Beziehung zwischen dem Produzenten und den
Rezipienten eines Textes aufrechterhalten
wird. Anhand der Annotationsbeispiele (s.
Abb. 5), die auf der Webseite des Projekts gegeben werden, kann man erkennen, dass die
Skopi der verschiedenen Annotationen sich
überlappen und sich eine separierende „standoff“-Annotation hier anbietet.
2.5 Annotation weiterer Informationen in
Texten
Eine beliebte, weil auch kommerziell interessante11 Form der Annotation bezieht sich auf
Textsegmente, die als Eigennamen gelten
(engl. named entities). Die Aufgabe des Annotierens zerfällt in zwei Schritte: 1. das Erkennen und Markieren der oft mehrwortigen
Textsegmente, die Vorkommen von Eigennamen sind, und 2. die Klassifizierung der Ei-
9 Weitere Details zu diesem Projekt: https://www.uni-paderborn.de/en/forschungsprojekte/tevo.
10 http://kaskade.dwds.de/~haaf/tsw/tagset.html.
11 Um nur ein Beispiel zu nennen: Die Erkennung von Markennamen in sehr großen Textmengen (z. B. in Texten
aus den sozialen Medien) kann für die Imagepflege von Unternehmen und ihren Marken wichtig sein. Es
lassen sich Profile darüber erstellen, wie etwa ein bestimmtes Produkt in den Medien gesehen und bewertet
wird, auch im Verhältnis zu Produkten oder Marken der Konkurrenz.
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III Daten – Metadaten – Annotationen
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gennamen, etwa als Namen von Personen,
Unternehmen, Orten, anderen geographischen Entitäten wie Flüssen und Bergen usw.
Das nicht-kommerzielle Interesse an Daten,
die so annotiert sind, kommt z. B. vonseiten
1. des maschinellen Übersetzens: Eigennamen stellen hier wegen ihrer (Nicht-)Übersetzbarkeit und wegen Ambiguitäten zu
Appellativa gleicher Form besondere Anforderungen;
2. der Literaturwissenschaft: Es ist interessant, Textstellen, die sich auf bestimmte
Personen, Orte usw. beziehen, auch werkübergreifend zusammenstellen zu können;
3. der Geschichtswissenschaft: In großen
Quellensammlungen können Vorkommen
von Personen- und Ortsnamen mit entsprechenden Namen in Personendatenbanken und Ortsnamenregistern verknüpft werden. Man denke etwa an die
vielen Änderungen von Ortsnamen, die,
vom historischen Wandel abgesehen, die
gleiche Entität bezeichnen.
Diese Liste möglicher Anwendungen ist keinesfalls vollständig. Es gibt nationale und
internationale Bemühungen, ja geradezu
Wettbewerbe darum, die Qualität der Eigennamenerkennung zu verbessern (vgl. Tjong
Kim Sang und De Meulder 2003, für das
Deutsche Benikova et al. 2014). Nozza et al.
(2021) stellen State-of-the-Art-Verfahren für
die Realisierung eines Eigennamenerkenners
dar, Jiang et al. (2016) präsentieren eine vergleichende Bewertung existierender Systeme.
Es gibt unseres Wissens nach noch kein allgemein akzeptiertes bzw. verbreitetes Vokabular für die Klassifikation dieser Einheiten.
Während der Eigennamenerkenner, der in
Stanford entwickelt wurde,12 die Hauptkategorien Personenname, Ortsname und Orga-
nisation unterscheidet, und diese Liste in
andere, auch deutsche Adaptierungen übernommen wurde,13 scheint der Eigennamenerkenner von Didakowski (2007) Personennamen, geographische Namen, Firmennamen
und Produktnamen zu unterscheiden (S. 161).
Es sieht so aus, als habe man sich auf eine
minimale Unterscheidung – Eigennamen von
Personen und Orten – stillschweigend geeinigt und überlasse die weitere Ausgestaltung
den einzelnen Projekten und Anwendungen.
3. Evaluation von
Annotationsverfahren
Zu den etablierten Verfahren der Annotation – hierzu gehört natürlich in erster Linie die
Auszeichnung von Wortarten (Part-ofspeech-Tagging) – gibt es mittlerweile eine
Vielzahl von Beiträgen, die die Qualität und
Akkuratheit dieser Verfahren bewerten.14 Ein
frühes Beispiel hierfür ist die Studie von Volk
und Schneider (1998), eine interessante, wenn
auch nicht ganz neue, Arbeit in diesem Zusammenhang ist Giesbrecht und Evert (2009),
die die provokante Frage stellen, ob automatisches Wortartentagging ein gelöstes Problem sei (um diese Frage dann im Anschluss
zu verneinen).
Im Zentrum solcher Evaluationen stehen
die Akkuratheit von automatischen Verfahren, oft auch im Vergleich zueinander, und
die Identifizierung häufiger Fehlerklassen (in
welchem Bereich werden Tags auffällig häufig verwechselt?).
Zwei Verfahren sind bei (vergleichenden)
Evaluationen von Verfahren und Werkzeugen dieser Art üblich:
1. Man bildet einen sog. „Goldstandard“,
also z. B. ein kleines Korpus, das manuell
12 https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml.
13 https://nlpado.de/~sebastian/software/ner_german.shtml.
14 „Akkuratheit“ ist dabei ein unscharfer Begriff, der aufgabenspezifisch präzisiert werden muss. Bei der automatischen Annotierung geschriebener Texte, die etwa dem schriftsprachlichen Standard einer Sprache entsprechen, kann man eine Akkuratheit von größer 97 % (also eine Fehlerrate von unter 3%) erwarten. Bei der
Annotation von Eigennamen oder von morphosyntaktischen Merkmalen wird die Akkuratheit hingegen weit
darunter liegen. Als sog. „Baseline“ wird bei der Bewertung automatischer Fehler auch der relative Anteil der
Abweichungen genommen, die bei händischer Annotation durch mehrere Personen auftritt.
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Annotation
getaggt wird. Ein übliches Verfahren, das
besonders bei schwierigen Annotationen
verwendet wird, ist es, mehrere Personen
die gleichen Abschnitte annotieren zu lassen. Abweichende Entscheidung werden
in der Gruppe diskutiert oder von einer
dazu befugten, meist leitenden Person entschieden und Unklarheiten bzw. Konflikte
damit gelöst. Die solcherart annotierten
Daten werden als hundertprozentig korrekt betrachtet. Als Akkuratheit eines automatischen Verfahrens kann dann das Verhältnis von gleich annotierten Wörtern zu
den abweichend annotierten Wörtern definiert werden.
2. Man bildet eine obere Grenze für die Leistungsfähigkeit eines automatischen Verfahrens. Dafür lässt man eine oder mehrere
Personen die gleiche Aufgabe mit den gleichen Daten durchführen, mit den gleichen
Anweisungen und zumindest ähnlichen
intellektuellen Voraussetzungen. Danach
misst man das Inter-Annotator-Agreement
als den Quotienten der Entscheidungen,
die beide/alle Annotator*innen übereinstimmend gefällt haben, und der Entscheidungen, bei denen es Abweichungen gab.
Einen ausführlichen Überblick über Verfahren, wie dieses Agreement zwischen
zwei oder mehr Annotator*innen gemessen werden kann, geben Artstein und Poesio (2008). Dieses Verfahren kommt vor
allem bei komplexeren Annotationsprozessen mit schwierigeren Entscheidungen
oder vagen Entscheidungskriterien zum
Einsatz. Ein optimales automatisches Annotationsprogramm sollte sich in den Horizont abweichender Entscheidungen
menschlicher Annotator*innen einreihen
können. Man sollte also bei der Analyse
der Abweichungen zweier beliebiger
Annotator*innen nicht erkennen können,
ob beide Agent*innen menschlich oder
eine*r davon ein Programm ist. Man bezeichnet ein solches Verfahren auch als
„faire Evaluation“, weil von einer Software
nicht mehr (also eine höhere Akkuratheit)
erwartet wird, als eine Gruppe menschlicher Annotator*innen zu erbringen imstande ist.
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Eine weitere Form der Evaluierung ist qualitativer Natur. Man extrahiert aus der Menge
fehlerhaft annotierter Wörter sog. Verwechslungsklassen, also Gruppen von Annotationen, die häufig und systematisch falsch sind.
So werden etwa infinite und finite Verben oft
unzureichend unterschieden. Verbesserungen bei der Zuordnung solcher frequenter
Fehler steigern die Akkuratheit des automatischen Taggens deutlich. Eine ausführliche
Analyse typischer Fehlerquellen für das Deutsche findet sich in der Dissertation von Petra
Steiner (2004). Die Analyse basiert allerdings
nicht auf dem STTS-Tagset, sondern auf einem umfangreicheren Tagset, das im Rahmen
eines europäischen Projekts entworfen wurde
(Steiner und Lemnitzer 1994). Ein quantitatives Verfahren der Fehleranalyse ist die Bildung und Auswertung von sog. confusion
matrices, in die Verwechslungsklassen und
deren Wahrscheinlichkeit eingetragen und
mittels mathematischer Verfahren ausgewertet werden. Ein Beispiel dafür findet sich in
Cinková et al. (2012, Abschnitt 3). Es ist zu
empfehlen, vor dem Einsatz eines Taggers
nach einer aktuellen Beschreibung der
Entwickler*innen zu suchen, in der diese die
Akkuratheit und typische Fehlerkategorien
beschreiben (vgl. etwa Schmid und Laws
2008).
4. Herausforderungen bei der
automatischen Annotation nichtstandardisierter Schriftlichkeit
am Beispiel von Sprachdaten
internetbasierter Kommunikation
In Abschnitt 2.1 haben wir darauf hingewiesen, dass die Verarbeitung und Annotation
von Sprachdaten aus Textsorten und Kommunikationsbereichen mit nicht-standardisierter Schriftlichkeit mit Werkzeugen und
Verfahren, die für die Analyse standardnaher
Schriftlichkeit konzipiert wurden, zu wenig
befriedigenden, d. h. falschen oder wenig akkuraten, Ergebnissen führt. Das wollen wir
im Folgenden anhand des Kommunikationsbereichs „Internetbasierte Kommunikation“
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270
III Daten – Metadaten – Annotationen
veranschaulichen, der in den letzten Jahren –
auch im Bereich der Korpuslinguistik (→
Kapitel 26 [Korpora internetbasierter Kommunikation] in diesem Band) – verstärkte
Aufmerksamkeit erfährt. Beispiel 6 gibt einen Ausschnitt aus einem WhatsApp-Chatverlauf wieder, in dem A ihren Partner B
bittet, ihr mitzuteilen, wann er nach Hause
zurückkehre. Die Bahn, mit der B fahren
wollte, fällt offenbar aus und er muss auf Ersatzverkehr ausweichen, von dem ihm aber
das genaue Ziel nicht bekannt ist. Das letzte
Posting in diesem Dialogausschnitt („Ich hab
keine ahnubg wo der hinfährr-.-“) wurde
über die webbasierte Sprachanalyseplattform WebLicht15 zunächst mithilfe des IMS
Tokenizers, eines Werkzeugs für die automatische Segmentierung von Sprachdaten geschriebener Sprache, automatisch in Tokens
(Wortformen und Satzzeichen) zerlegt. Das
Ergebnis dieses Zerlegungsprozesses, der
die Voraussetzung für Verfahren der Wortartenannotation bildet, wurde mit dem IMS
TreeTagger, einem stochastischen Werkzeug
für die Part-of-speech-Annotation, automatisch klassifiziert und den Part-of-speechKlassen aus dem Stuttgart-Tübingen-Tagset
(STTS) zugeordnet. Zudem wurde jedem
Token eine Grundform zugeordnet (Lemmatisierung). Das Resultat des Zerlegungs-,
Klassifikations- und Lemmatisierungsprozesses ist nachfolgend als Beispiel 6a wiedergegeben.
Beispiel 6: Ausschnitt aus einem WhatsAppChat
1 A: Rufst an wenn du köpenick bist!
2 B: Ja
3 B: Wir sehn uns ja gleich
4 A: Jo
5 B: Ersatzverkejr
Ich hab keine ahnubg wo der
6 B:
hinfährr-.-
Beispiel 6a: Resultat der Analyse von Posting
6 aus Beispiel 6 mit dem IMS Tokenizer und
dem IMS TreeTagger in WebLicht
token ID
Tokens
POStags16
lemmas
t1
t2
t3
t4
t5
t6
t7
Ich
Hab
Keine
Ahnubg
Wo
Der
hinfährr-.-
PPER
VAIMP
PIAT
TRUNC
PWAV
ART
TRUNC
ich
haben
kein
<unknown>
wo
d
<unknown>
Das in Beispiel 6a abgebildete Analyseergebnis zeigt das Problem bei der Verarbeitung
von Daten, die in charakteristischer Weise
von den grammatischen und orthographischen Normen der geschriebenen Standardsprache abweichen, mit Verfahren, die geschriebene Standardsprache als Gegenstand
zugrunde legen: Die Normabweichungen in
den Daten führen zu unerwünschten Ergebnissen sowohl auf der Ebene der Segmentierung als auch auf der Ebene der Klassifikation. Wir sprechen hier ganz bewusst von
„unerwünschten Zuordnungen“ und nicht
von „Fehlern“, da die Daten aus Sicht des
Verarbeitungswerkzeugs regulär abgearbeitet werden, insofern die jeweils nächstliegende Segmentierungs- und Klassifikationsmöglichkeit gewählt wird: Wortformen werden
an Stellen voneinander getrennt, an denen ein
Leerzeichen steht; den Wortformen werden
diejenigen Wortartenklassen zugeordnet, die
sich mit Blick auf die Klassenzugehörigkeit
ihrer Nachbar-Tokens und auf dem Hintergrund syntaktischer Strukturen der Standardsprache als die „plausibelsten“ erweisen. Demgegenüber dürften menschliche
Annotator*innen, wenn sie den sequenziellen
Kontext und die situativen Rahmenbedingungen kennen, in den das hier präsentierte
Posting eingebettet ist, in aller Regel keine
oder nur geringe Probleme haben, die damit
realisierte sprachliche Äußerung zu verste-
15 https://weblicht.sfs.uni-tuebingen.de/, s. Hinrichs, Zastrow und Hinrichs 2010.
16 Die zugewiesenen STTS-Tags bezeichnen die folgenden Klassen: PPER = (nicht-reflexives) Personalpronomen,
VAIMP = Imperativform eines Hilfsverbs, PIAT = attribuierendes Indefinitpronomen, TRUNC = abgetrenntes
Kompositions-Erstglied, PWAV = adverbiales w-Pronomen, ART = Artikel, ADJA = Adjektiv in attributiver
Verwendung.
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Annotation
hen und den Tokens, aus denen sie zusammengesetzt ist, geeignete Tags aus dem STTSTagset zuzuweisen. Automatische Verfahren,
deren Arbeit auf einem Training mit einer
anderen Art von Daten basiert, sind jedoch
damit überfordert.
Korrekt nach STTS klassifiziert und auf
Grundformen zurückgeführt wurden in Beispiel 6a die Tokens t1, t3 und t5. Fehlerhaft
klassifiziert wurde in t2 die Wortform „hab“
als Vorkommen der Imperativform des Hilfsverbs „haben“, dies vermutlich bedingt durch
die für konzeptionell mündliche Sprachverwendung charakteristische Schwa-Elision am
Wortende (habe > hab), und in t6 die Wortform
„der“ als Artikel. Die korrekte Klassifikation
von „der“ nach STTS wäre die als substituierendes Demonstrativpronomen (PDS) gewesen. Die Fehlzuordnung dürfte damit zusammenhängen, dass die nachfolgende Wortform
„hinfährr-.-“ (fälschlich) als KompositionsErstglied und damit als etwas typischerweise
Nominales (vgl. „An-“ in „An- und Abreise“)
erkannt wurde. t4 „ahnubg“ und t7 „hinfährr-.-“ wurden vermutlich deshalb als Kompositions-Erstglieder (TRUNC) klassifiziert,
weil das Programm aufgrund der Tippfehler
in den beiden Wortformen keine plausiblere
Zuordnung treffen konnte; auch gehen in beiden Fällen Wörter voraus, die als typischerweise im nominalen Vorfeld auftretende syntaktische Einheiten klassifiziert werden
können (Indefinitpronomen und vermeintlicher Artikel), sodass auch der Blick in die syntaktische „Nachbarschaft“ diese Zuordnungen stützt. t7 „hinfährr-.-“ wurde zudem nicht
im gewünschten Sinne segmentiert: Der Ausfall des Leerzeichens vor dem Emoticon „-.-“
führt dazu, dass der gesamte Ausdruck vom
Tokenizer als eine Wortform konstituiert wird.
Fügt man in den Ausgangsdaten (Posting 6
aus Beispiel 6) an dieser Stelle ein Leerzeichen
ein und startet den automatischen Zerlegungs- und Klassifikationsprozess erneut,
ergibt sich das Resultat in Beispiel 6b. Hier
wird das Emoticon „-.-“ nun seinerseits als
Kompositions-Erstglied erkannt; dass es nicht
als Emoticon klassifiziert wird, ist darauf zurückzuführen, dass in STTS keine Klasse
„Emoticon“ vorgesehen ist, weil Emoticons in
geschriebener Standardsprache typischerwei-
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271
se nicht vorkommen. Die neu erzeugte Wortform „hinfährr“ wird fälschlich als Adjektiv
in attributiver Verwendung klassifiziert – eine
Zuordnung, die sich vermutlich auf die vorangehende Wortform t6 „der“ stützt, die als
Artikel erkannt wurde, denen in geschriebener Standardsprache häufig attributive Adjektive nachfolgen; auf diesem Hintergrund
macht dann die Klassifikation des Emoticons
als Kompositions-Erstglied – zumindest in
der Logik des automatischen Verfahrens –
noch mehr Sinn, ist aber dennoch unter linguistischer Perspektive unsinnig und als Annotationsergebnis unbefriedigend.
Beispiel 6b: Resultat der Analyse von Posting
6 aus Beispiel 6 mit dem IMS Tokenizer und
dem IMS TreeTagger in WebLicht (nach Einfügung einer zusätzlichen Tokengrenze zwischen <hinfährr> und dem Emoticon <-.->)
token ID
t1
t2
t3
t4
t5
t6
t7
t8
tokens
Ich
hab
keine
ahnubg
wo
der
hinfährr
-.-
POStags
PPER
VAIMP
PIAT
TRUNC
PWAV
ART
ADJA
TRUNC
lemmas
ich
haben
kein
<unknown>
wo
d
<unknown>
<unknown>
Die Anpassung von Verfahren für die automatische Verarbeitung und Annotation von
Sprachdaten auf Sprachdaten nicht-standardisierter Schriftlichkeit ist gegenwärtig ein
aktives Forschungsfeld im Bereich der Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Dabei spielt auch die Erweiterung von Part-ofspeech-Tagsets eine wichtige Rolle (vgl. die
Beiträge in Zinsmeister et al. 2013). Eine Weiterentwicklung von STTS für die Annotation
von Sprachdaten aus Genres internetbasierter Kommunikation stellt „STTS 2.0“ dar
(Beißwenger et al. 2015). „STTS 2.0“ lag im
Jahr 2015 einem Shared-Task-Projekt zugrunde, in dessen Rahmen Entwickler*innen von
Sprachverarbeitungswerkzeugen ihre Verfahren unter Verwendung einheitlicher,
handannotierter Trainingsdaten auf die Verarbeitung von Daten internetbasierter Kommunikation anpassten, um die Güte der erzielten Ergebnisse anschließend auf einem
24.03.22 11:07
272
III Daten – Metadaten – Annotationen
gemeinsamen Evaluationsdatenset zu vergleichen. Die Konzeption dieser Shared Task
und die Ergebnisse sind in Beißwenger et al.
(2016) beschrieben.
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5. Fazit
Momentan gibt es im Bereich der Annotation
eine Zweiteilung. Auf der einen Seite gibt es
standardisierte, auf einem einheitlichen und
weithin verwendeten Vokabular („Tagset“)
basierende Verfahren wie das Part-of-speechTagging. Die automatischen Verfahren sind
so effizient, dass sie auf sehr große Textmengen angewendet werden können. Die Ergebnisse sind hinreichend akkurat, sofern Texte
in standardnaher Schriftlichkeit annotiert
werden. Weicht die verwendete Sprache stärker davon ab, dann ist die Qualität für die
weitergehende linguistische Analyse meist
nicht ausreichend. Ihre Stärke beweisen diese
Verfahren deshalb bei der Analyse großer
schriftsprachlicher Korpora. Die Annotation
mit Wortart und Grundform, die man bei diesen Korpora typischerweise findet, verbessert die Möglichkeiten bei der Abfrage und
Recherche in den Daten, wie wir deutlich
gemacht haben.
Eine kritische Betrachtung der Annotationen ist ein unabdingbarer Schritt im Forschungsprozess. Sie sollten sich immer fragen, wie eine Annotation entstanden ist
(automatisch? händisch korrigiert?) und,
wenn Daten automatisch annotiert wurden,
Auskünfte über die Akkuratheit der Annotation suchen bzw. verlangen. Eine unzulängliche Annotation kann, wenn Sie darauf bauen
und gegen mögliche Fehler keine Vorkehrungen treffen, ihre Forschungsergebnisse im
Extremfall wertlos machen.
Um ein Beispiel zu nennen: Gelegentlich
wird die Wortklasse, für die Sie in Korpora im
Rahmen Ihrer Untersuchung Beispiele suchen, in einem standardisierten Tagset nicht
vorhanden sein. Sie müssen dann auf eine
allgemeinere Klasse zurückgreifen (z. B. auf
Adverb, wenn Sie Beispiele für Modaladver-
bien suchen) und die Beispiele, die nicht zu
der von Ihnen gesuchten Klasse gehören, aus
den Ergebnisdaten entfernen. Dies gehört zu
Ihren Sorgfaltspflichten als Forschende*r.
Auf der anderen Seite gibt es oft im Kontext
eines Projektes entwickelte Tagsets, die komplexere linguistische Phänomene abbilden.
Diese werden für die meist manuelle Annotation kleiner Korpora verwendet. Die nicht
ausreichende Effizienz und Akkuratheit automatischer Verfahren verhindern deren Einsatz in diesen Zusammenhängen in der Regel.
Es gehört zur guten wissenschaftlichen Praxis, solche Tagsets und annotierten Korpora
zu veröffentlichen, also der Gemeinschaft der
Forschenden für die weitere Nutzung zur Verfügung zu stellen. Wenn Sie eine korpusbasierte Studienarbeit planen, lohnt sich auf jeden Fall ein Blick in die einschlägige Literatur
oder auf sog. Repositorien, in denen solche
Korpora und begleitenden Dokumente üblicherweise hinterlegt werden. Ein Beispiel eines Repositoriums ist das Virtual Language
Respository des Projekts CLARIN.17
Es ist natürlich auch möglich, ein eigenes
Tagset zu kreieren für Phänomene, die durch
etablierte Tagsets nicht abgedeckt werden.
Die Entscheidung darüber hängt von den eigenen Forschungsinteressen ab. Sie sollten
dann aber den Arbeitsaufwand für das Design und das Testen eines solchen Tagsets und
für die Annotierung von Texten mit diesem
Tagset einplanen. Dieser Aufwand kann erheblich sein. Es ist deshalb ratsam, an existierende Tagsets anzuknüpfen, zum Beispiel
indem Sie Unterklassen zu einzelnen Klassen
bilden oder das existierende Tagset durch eigene Klassen ergänzen (z. B. durch eine Klasse für Emojis, die in Protokollen internetbasierter Kommunikation verwendet werden).
Mit anderen Worten: Die Wahl eines Tagsets
sollte sich so weit wie möglich an De-factoStandards oder an etablierten Praktiken orientieren. Damit werden die Chancen für die
Nachnutzung annotierter Daten, in deren
Annotation ja ein gewisser Aufwand steckt,
erhöht. Andererseits zeigen die Diskussionen
um das STTS, die in Zinsmeister et al. (2013)
17 https://www.clarin.eu/content/virtual-language-observatory-vlo.
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Annotation
(LREC18) und die davon veröffentlichten Tagungsberichte. Wir halten es für realistisch,
dass es mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens gelingen wird, das Niveau der
Akkuratheit der automatischen Annotation
auch für Sprachen und Genres zu verbessern,
für die es wenige oder gar keine handannotierten Trainingsdaten gibt. Das würde die
Verwendung von spezialisierten Tagsets für
eine Vielzahl spezifischer linguistischer Fragestellungen wesentlich erleichtern.
Zum Weiterlesen
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dokumentiert sind, wie schwer es ist, ein etabliertes Tagset zu verändern.
Sollten Sie sprachtechnologisch interessiert sein, dann lohnt es sich, einen Blick zu
haben für neue Entwicklungen im Bereich
des Annotierens, zum Beispiel in Bezug auf
das Design von Tagsets, sowie neue Verfahren der automatischen Annotation und der
Evaluierung bestehender Verfahren. Das einschlägige Forum hierfür bilden die Tagungen
zu „Language Resources and Evaluation“
273
Ule und Hinrichs 2004 eignen sich gut für einen ersten Überblick über die Praxis des Annotierens von
Sprachdaten. Kapitel 4 in Lemnitzer und Zinsmeister 2015 enthält darüber hinaus viele anschauliche Beispiele. Die Beiträge in Zinsmeister et al. 2013 dokumentieren die Probleme, auf die man stoßen kann, wenn
man ein etabliertes Tagset auf Daten anwenden möchte, für die dieses Tagset zwar geeignet wäre, aber bisher
noch nicht angewendet wurde.
Literatur
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agreement for computational linguistics, in: Computional Linguistics, Bd. 34, H. 4, S. 555–596, [online]
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Beißwenger, Michael, Sabine Bartsch, Stefan Evert und
Kay-Michael Würzner (2016): EmpiriST 2015: A
Shared Task on the Automatic Linguistic Annotation of Computer-Mediated Communication and
Web Corpora, in: Proceedings of the 10th Web as Corpus Workshop (WAC-X) and the EmpiriST Shared Task,
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Beißwenger, Michael, Thomas Bartz, Angelika Storrer
und Swantje Westpfahl (2015): Tagset und Richtlinie
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Genres internetbasierter Kommunikation. Guideline document from the Empirikom shared task on automatic
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(EmpiriST 2015), [online] https://ids-pub.bsz-bw.
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Benikova, Darina, Chris Biemann und Marc Reznicek
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840–850, [online] https://dl.acm.org/citation.
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Didakowski, Jörg, Alexander Geyken und Thomas
Hanneforth (2007): Eigennamenerkennung zwischen morphologischerAnalyse und Part-of-Speech
Tagging: ein automatentheoriebasierter Ansatz, in:
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[online] https://www.degruyter.com/view/j/
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Gallmann, Peter (2019): Das topologische Satzmodell.
Skript, Jena, [online] http://syntax.uni-jena.de/
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Giesbrecht, Eugenie und Stefan Evert (2009). Part-ofspeech tagging – a solved task? An evaluation of
POS taggers for the Web as corpus, in: Iñaki Aleg-
18 http://www.lrec-conf.org/.
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IV RECHTLICHE UND ETHISCHE ASPEKTE
BEIM UMGANG MIT SPRACHDATEN
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15. Was darf die sprachwissenschaftliche Forschung –
Juristische Fragen bei der Arbeit mit Sprachdaten
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Paweł Kamocki, Andreas Witt
Sich in der Linguistik mit rechtlichen Themen beschäftigen zu müssen, ist auf den ersten
Blick überraschend. Da jedoch in den Sprachwissenschaften empirisch gearbeitet wird
und Sprachdaten, insbesondere Texte und Ton- und Videoaufnahmen sowie Transkripte
gesprochener Sprache, in den letzten Jahren auch verstärkt Sprachdaten internetbasierter
Kommunikation, als Basis für die linguistische Forschung dienen, müssen rechtliche
Rahmenbedingungen für jede Art von Datennutzung beachtet werden. Natürlich arbeiten
auch andere Wissenschaften, wie z. B. die Astronomie oder die Meteorologie, empirisch.
Jedoch gibt es einen grundsätzlichen Unterschied der empirischen Basis: Im Gegensatz
zu Temperaturen, die gemessen, oder Konstellationen von Himmelskörpern, die beobachtet werden, basieren Sprachdaten auf schriftlichen, mündlichen oder gebärdeten Äußerungen von Menschen, wodurch sich juristisch begründete Beschränkungen ihrer Nutzung ergeben.
1. Einleitung
In diesem Kapitel werden einige grundlegende
Konzepte des geistigen Eigentums (Abschnitt 2) und des Datenschutzrechts (Abschnitt 3) vorgestellt, die für die sprachwissenschaftliche Forschung schon während Ihres
Studiums relevant werden können. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie Daten
für Ihre ersten Forschungsprojekte zusammentragen und diese verarbeiten, ohne gegen die
gesetzlichen Bestimmungen zu verstoßen, und
in welcher Form Sie Ihre Ergebnisse anderen
Personen zur Verfügung stellen dürfen.
Den Abschnitt zum Schutz des geistigen
Eigentums (insbesondere 2.3.–2.5) sollten Sie
lesen, wenn Sie für Ihre Forschung eine
Sammlung z. B. von Text- oder Audiodaten
anlegen oder eine derartige Sammlung von
Dritten verwenden möchten. Den Abschnitt
zu Open Access und Lizenzmodellen (Abschnitt 2.6) sollten Sie lesen, wenn Sie planen,
eine wissenschaftliche Arbeit oder eine selbst
erstellte Datensammlung zu veröffentlichen.
Der Abschnitt über die Persönlichkeitsrechte
(Abschnitt 3) ist relevant für Sie, wenn die
von Ihnen erhobenen Daten, z. B. aus einer
Befragung oder aus Experimenten, personenbezogene (Meta-)Daten enthalten müssen,
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damit Sie Ihr Forschungsziel erreichen können.
2. Geistiges Eigentum
2.1 Einleitung oder: Warum benötigte
Leibniz keinen rechtlichen Schutz seines
geistigen Eigentums?
Wenn Sie in einer Buchhandlung das Regal
der belletristischen Neuerscheinungen durchstöbern, werden Sie viele meist hochwertig
produzierte neue Ausgaben von Romanen
finden, deren Verkaufspreise in Deutschland
und Österreich derzeit meist zwischen 20 €
und 25 € liegen. Zweifelsohne hat das haptisch erfahrbare Objekt Buch einen Wert, jedoch sind die Kosten dafür, das Papier zu
kaufen, zu bedrucken, zu schneiden, zu binden, auszuliefern etc. meist sehr viel geringer
als der Preis des Buches, der in den Buchhandlungen zu zahlen ist. Ein Grund für den höheren Preis ist, dass ein Team von Verlagsangestellten eine beträchtliche Anzahl von
Arbeitsstunden aufgewandt hat, die Romane
zu lektorieren, zu bewerben und zu vertreiben. Die wichtigste Tätigkeit, die vor der Publikation eines Romans geleistet werden
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IV Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Sprachdaten
musste, ist jedoch das Verfassen des Texts. Die
Schriftsteller*innen oder die Verfasser*innen
der Werke haben meist viel Zeit damit verbracht, die Texte zu schreiben. Ein Buch – oder
analog dazu ein Gemälde oder ein Musikstück – hat also einen höheren Wert als der
Wert des analogen oder digitalen Mediums,
auf dem es gespeichert ist. Das ist grundsätzlich auch beim Handel mit anderen Gütern
der Fall. So kostet ein hochwertiges faltbares
Fahrrad im Handel erheblich mehr, als seine
Herstellung kostet. Ein zentraler Unterschied
zwischen schöpferischen Werken und Gebrauchsgütern besteht jedoch darin, dass der
Aufwand, eine nutzbare Reproduktion oder
Kopie von schöpferischen Werken zu erstellen, wesentlich geringer ist als der Nachbau
von Gebrauchsgegenständen. Der Handel mit
Wirtschaftsgütern kann entsprechend nur
dann sicher und effizient erfolgen, wenn er
auf Rechtsvorschriften beruht, wobei Güter,
die das Produkt schöpferischer Tätigkeit sind,
hierbei besonders geschützt werden müssen.
Geschriebene Texte werden als geistiges
Eigentum und damit als immaterieller Vermögenswert angesehen. Sie sind das Produkt
menschlicher Kreativität und werden durch
Gesetze geschützt. Dies war nicht immer der
Fall. In den Zeiten von Leibniz (und davor)
gab es keinen gesetzlichen Schutz von geistigem Eigentum. Ein Grund hierfür ist darin zu
finden, dass es keinen Bedarf für einen derartigen Schutz gab. Da es schlicht sehr teuer war,
Bücher herzustellen, war auch das Kopieren
von Texten nicht lukrativ. Aus diesem Grund
wurde bis zum Ende des 17. Jahrhunderts der
eigenständige wirtschaftliche Wert von Inhalten noch nicht gesehen. Erst mit der Entwicklung einer immer effizienteren Druckindustrie veränderte sich diese Lage. In diesem
Zusammenhang entstand das Urheberrecht.
Einfach ausgedrückt ist das Urheberrecht
ein Recht an geistigem Eigentum, das den
Urheber*innen eine gewisse Kontrolle über
ihre Werke einräumt. Um seine Rolle und seine wachsende Bedeutung für die heutige
Wirtschaft vollständig zu verstehen, wird im
folgenden Abschnitt kurz die Geschichte des
Urheberrechts vorgestellt (Abschnitt 2.2). Anschließend wird der Gegenstand des Urheberrechts erörtert, d. h. die Frage, welche
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Güter eigentlich vom Urheberrecht geschützt
werden und welche nicht (Abschnitt 2.3). Zudem wird dargestellt, was es für die Nutzung
eines Werkes bedeutet, dass es urheberrechtlich geschützt ist (Abschnitt 2.4). Wie Sie sehen werden, sind die allgemeinen Regeln, die
das Urheberrecht formuliert, sehr streng und
könnten daher negative Auswirkungen auf
die (sprach-)wissenschaftliche Nutzung von
Texten und Sprachaufnahmen haben. Um
diese negativen Konsequenzen abzuschwächen, hat die Gesetzgebung spezielle Regelungen für die Wissenschaft eingeführt, die in
Abschnitt 2.5 vorgestellt werden. Hier erfahren Sie insbesondere, unter welchen Bedingungen die Wissenschaft geschützte Daten
auch ohne Erlaubnis der Urheber*innen nutzen darf.
Neben dem Urheberrecht ist auch das Verwertungsrecht und damit verbunden das
Thema Lizenzen für die Forschung relevant.
Wenn Sie einen wissenschaftlichen Artikel
schreiben, ein Textkorpus für eine wissenschaftliche Untersuchung zusammenstellen
oder eine Software entwickeln, haben Sie, wie
erwähnt, unter bestimmten Bedingungen das
Urheberrecht daran. Um Ihr Werk für die
Community zugänglicher und nützlicher zu
machen (und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Ihre Arbeit bemerkt und zitiert
wird), sollten Sie darüber nachdenken, dieses
Werk unter einer entsprechenden Lizenz
möglichst offen zur Verfügung zu stellen. In
Abschnitt 2.6 erhalten Sie hierzu einige
grundlegende, praktisch anwendbare Informationen.
Das Urheberrecht ist nicht das einzige
Recht an geistigem Eigentum, das sich auf die
sprachwissenschaftliche Forschung auswirken kann. Abhängig von der Art der Daten,
die Sie für Ihre Forschung verwenden wollen,
werden Sie möglicherweise mit einer Reihe
von verwandten Schutzrechten konfrontiert,
die z. B. die Nutzung von Datenbanken oder
wissenschaftlichen Ausgaben gemeinfreier
Werke regeln. Diese Rechte werden in Abschnitt 2.7 kurz erläutert.
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Juristische Fragen
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2.2 Ein bisschen Rechtsgeschichte…
Um die Druckindustrie vor sogenannten Piraten zu schützen, die lediglich Bücher kopieren und sie kostengünstiger herstellen und
verkaufen wollten, wurde 1710 in England
das erste Urheberrechtsgesetz verabschiedet.
Das Gesetz wurde nach der damaligen Königin benannt und ist als Statute of Anne in die
Geschichte eingegangen. Bis Ende des 18.
Jahrhunderts wurden in den USA, die weitgehend die Statute of Anne aus England übernommen haben, sowie in Frankreich und in
Preußen ebenfalls Urheberrechtsgesetze erlassen. Im Jahr 1886 wurde zudem mit der
Berner Übereinkunft erstmals ein Abkommen zur internationalen Anerkennung von
Schutzrechten an der Urheberschaft geschlossen. Dieses leitete einen Prozess der internationalen Harmonisierung in diesem Bereich
ein, was zum Teil auf die Bemühungen des
berühmten französischen Schriftstellers Victor Hugo zurückzuführen war. Die Berner
Übereinkunft ist – mit mehreren Überarbeitungen – nach wie vor in Kraft. In der Bundesrepublik Deutschland wurde 1965 das
derzeitige Urheberrechtsgesetz in seiner ersten Fassung verabschiedet.
Wie alle anderen Rechtsnormen wird auch
das Urheberrecht kontinuierlich im Kontext der
gesellschaftlichen und technischen Entwicklungen neu bewertet und bei Bedarf weiterentwickelt. In den vergangenen Jahrzehnten gab es
bemerkenswert häufig Anstöße zur Reformierung des Regelwerks. Schon in den 1970er Jahren wurde mit Blick auf die Popularisierung von
analogen Geräten zur Reproduktion – Bücher
wurden mit Kopiergeräten, Musik wurde mit
Kassettenrekordern kopiert – ein besserer
Schutz der Ansprüche der künstlerisch-schöpferisch tätigen Menschen und ihrer Vertriebspartner (Verlage, Plattenfirmen) gefordert.
Da die Herstellung von Analogkopien jedoch mit einem relativ hohen Arbeitsaufwand, hohen Kosten und häufig mit Qualitätseinbußen einherging, wurde das Thema
Urheberrecht in Spezialdiskussionen behandelt. Eine breite gesellschaftliche Diskussion
über das Urheberrecht begann, als durch digitale Medien eine einfache, verlustfreie Reproduzierbarkeit und, durch das Internet, ein
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umfassender Vertrieb der kopierten Text-,
Audio- und Videodateien zu einem Massenphänomen wurde. Auf internationaler Ebene
wurde mit einem Übereinkommen der Welthandelsorganisation (WTO) über handelsbezogene Aspekte der Rechte des geistigen Eigentums (1995), dem Urheberrechtsvertrag
der Weltorganisation für geistiges Eigentum
(1996), dem Digital Millenium Copyright Act
in den USA (1998) und nicht zuletzt mit der
EU-Richtlinie über das Urheberrecht in der
Informationsgesellschaft (2001) auf diese Entwicklungen reagiert. Das letztgenannte Dokument löste eine Welle von Reformen des
deutschen Urheberrechts (unterteilt in „drei
Körbe“) aus, die bis 2014 erfolgten. Anschließend, im Jahr 2017, wurde das deutsche Urheberrecht durch das Gesetz zur Anpassung des
Urheberrechts an die aktuellen Erfordernisse der
Wissensgesellschaft (UrhWissG) nochmals umfassend neu geregelt, wobei die Regelung der
akademischen Nutzungen und die Verwendung neuer Technologien im Zentrum standen. Im Jahr 2019 wurde zudem eine neue
EU-Richtlinie über das Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt angenommen, die für alle
Staaten der EU bindend ist, was bedeutet,
dass die Gesetze aller EU-Mitgliedsstaaten
diese Richtlinie umsetzen müssen.
2.3 Überblick über das Urheberrecht
Es gibt viele falsche Vorstellungen darüber,
was urheberrechtlich geschützt ist oder geschützt werden kann. In der folgenden Darstellung des Urheberrechts wird speziell auch
auf einige dieser falschen Vorstellungen eingegangen.
Das Urheberrecht schützt weder Erfindungen noch Markennamen oder Logos. Erstere
können durch Patente geschützt werden, letztere durch das Markenrecht. Das Urheberrecht schützt Werke der Literatur, Wissenschaft und Kunst. Zu dieser Kategorie gehören
Sprachwerke, kreative Computerprogramme,
Werke der bildenden Künste und Musik sowie Darstellungen wissenschaftlicher oder
technischer Art.
Der Urheberrechtsschutz entsteht, im Gegensatz zum Schutz durch Patente, automa-
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IV Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Sprachdaten
tisch. Es gibt daher keine Formulare, keine
Eintragungspflicht oder andere Formen der
Anmeldung dieses Rechts. Mit der Schaffung
des Werks durch den kreativ tätigen Menschen greift das Urheberrecht. Allerdings
muss im Zweifelsfall nachgewiesen werden
können, wer das Werk erstellt hat, was nicht
immer einfach ist. In der Praxis besteht eine
starke Vermutung, dass diejenigen, deren Namen auf dem Werk erscheinen, die eigentlichen Urheber*innen sind.
Eine weitverbreitete – jedoch falsche – Annahme über das Urheberrecht betrifft die
künstlerische Qualität des geschützten Werks.
Der künstlerische Wert der Werke ist unerheblich für einen Urheberrechtsschutz. Die einzige Voraussetzung für den Schutz ist die
Originalität. Ein Werk gilt im Sinne des Urheberrechts als originell (oder: individuell),
wenn es eine eigene geistige Schöpfung darstellt.1 Das bedeutet, dass alle Werke originell
und somit urheberrechtlich geschützt sind,
die eine „persönliche Note“ der Urheber*innen
tragen, die in der Auswahl und Anordnung
der enthaltenen Elemente (Wörter, Töne, Formen, Farben usw.) zum Ausdruck kommt.
Jeder Prozess, bei dem kreative Entscheidungen möglich sind (Kurzgeschichte, Essay, aber
auch Slogan oder Vertrag), kann daher die
Entstehung eines schützenswerten Werks zur
Folge haben.
Eine praktische Prüfung der Originalität
könnte mit Hilfe folgender Fragestellung
überprüft werden: Können zwei gleich qualifizierte Personen unabhängig voneinander
genau dasselbe Ergebnis erzielen? Es ist äußerst unwahrscheinlich, dass zwei Autor*innen genau denselben Roman schreiben
oder zwei Maler*innen dasselbe Gemälde erstellen. Wenn es aber darum geht, einen Slogan zu (er-)finden, liegen die Chancen von
zwei Urheber*innen, die gleichen Ergebnisse
zu liefern, sehr viel höher. Aus diesem Grund
sind kurze Geschichten und Gemälde praktisch immer originell, während beispielswei1
2
se nur sehr wenige Fotos des Eiffelturms in
diesem Sinne originell sind.
Der Schutz gilt nicht nur für das Werk als
Ganzes, sondern auch für seine konstitutiven
Teile, solange es sich um Originale handelt,
d. h., wenn es unwahrscheinlich ist, dass diese von einer anderen Person unabhängig
ebenfalls geschaffen werden. „Ich bin Pastafari, ich glaube an das Spaghettimonster“ ist
vermutlich ein unorigineller Satz, Noam
Chomskys berühmter Satz „Colorless green
ideas sleep furiously“ gilt hingegen wahrscheinlich als originell.
Warum „vermutlich“, warum „wahrscheinlich“? In viele Fällen ist die Entscheidung, ob
eine bestimmte Wortfolge aus juristischer
Sicht als urheberrechtlich schützenswert betrachtet wird oder nicht, schwer vorhersagbar.
So entschied das Oberlandesgericht München
im Dezember 2019, dass der Satz „Früher war
mehr Lametta.“, den der Satiriker Loriot in
einem Sketch äußerte, keine hinreichende
Schöpfungshöhe für einen Schutz besitze.2
Ganz ähnlich stellt sich die Frage nach dem
Werkcharakter von Postings in öffentlichen
Chat-Räumen oder anderen Formen internetbasierter Kommunikation: Welchen Grad von
Originalität müssen diese aufweisen, damit sie
als Werk im Sinne des Urheberrechts betrachtet werden können und somit als schützenswert gelten? Diese Frage ist für empirische
Untersuchungen im Bereich der Medienlinguistik und für den Aufbau von Korpora internetbasierter Kommunikation (→ Kapitel 26
[Korpora internetbasierter Kommunikation]
in diesem Band) nicht unerheblich (vgl. Beißwenger et al. 2017).
Nur der Ausdruck (die Form) eines Werks
ist geschützt, nicht aber der Inhalt oder die
„Idee“. Das bedeutet, dass Sie zwar keine Kopie eines Harry Potter Bandes von J. K. Rowling verkaufen dürfen. Sehr wohl dürfen Sie
jedoch einen Roman über einen Waisenjungen
verkaufen, der feststellt, dass er magische
Kräfte hat. Tatsächlich gab es solche Geschich-
Diese Definition wurde 2009 vom Gerichtshof der Europäischen Union angenommen (Rechtssache C-5/08
Infopaq), mit der das Konzept der Originalität in der gesamten EU harmonisiert wurde. Erwähnenswert ist,
dass sie sich nur geringfügig von der traditionellen Definition der Originalität im deutschen Urheberrechtsrecht unterscheidet.
OLG München, Urteil vom 20.12.2019, Az. 6 W 927/19.
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Juristische Fragen
ten schon lange vor Harry Potter und neue
kommen hinzu. Das Urheberrecht schränkt
nicht die Kreativität der Kunstschaffenden
ein, sondern fördert vielmehr das kreative
Schaffen, indem es Urheber*innen ermöglicht,
von ihrem Werk zu leben. Zumindest ist das
die Grundidee, wobei jedoch immer auch Fragen der Freiheit der Kunst bei rechtlichen
Auseinandersetzungen thematisiert werden.3
Darüber hinaus ist es sinnvoll zu verstehen, dass urheberrechtlich geschützte Werke
abstrakte, nicht reale Gegenstände sind. Die
meisten Werke sind in einem physischen Träger fixiert (als Corpus mechanicum bezeichnet,
z. B. auf Papier gedruckt oder in Stein gemeißelt); das Urheberrecht berührt jedoch nicht
das Eigentum an diesen Gegenständen. Das
Urheberrecht schützt Werke in ihrem abstrakten Sinne: Wenn der materielle Träger einer
Skulptur zerstört wird, ist seine „metaphysikalische“ Form nach wie vor urheberrechtlich
geschützt (sofern die Schutzdauer nicht abgelaufen ist, wie nachstehend erläutert wird),
und nur der Urheber/die Urheberin (und
nicht der Eigentümer/die Eigentümerin der
physischen Skulptur) kann rechtmäßig eine
weitere Kopie davon anfertigen oder die Anfertigung einer solchen Kopie genehmigen.
Schließlich ist das Urheberrecht zuerkannte
Eigentum – im Gegensatz zu einem Eigentum
an materiellen Gegenständen – zeitlich begrenzt. Es gilt in Deutschland für die Lebenszeit der Urheberin oder des Urhebers und
weitere siebzig Jahre. Nach Ablauf dieses
Zeitraums gelangt das Werk in die Öffentlichkeit und kann frei genutzt werden. Retrospektiv ist eine starke Tendenz der Gesetzgebung
beobachtbar, die Dauer des Urheberrechts zu
verlängern — interessanterweise sah die Statute of Anne erst nach der Eintragung des
Werks einen Schutz von 14 Jahren vor.
3
281
2.4 Praktische Auswirkungen des
Urheberrechtsschutzes
Wie oben erläutert gewährt die Urheberschaft
den Autor*innen Eigentumsrechte an ihren
Werken, die als abstrakte, immaterielle Objekte betrachtet werden. Aber was bedeutet
es, Exklusivrechte an einem immateriellen
Gut wie einem urheberrechtlich geschützten
Werk zu haben?
Der Zweck der Exklusivrechte an Werken
bestand zu Beginn des Urheberrechts darin,
die Druckindustrie zu schützen. Daher bestand das Urheberrecht vom ersten Tag an
aus dem Exklusivrecht, Kopien eines Werks
anzufertigen und diese Kopien an die Öffentlichkeit zu verteilen. Dazu ist die Erlaubnis
des Urhebers/der Urheberin erforderlich.
Die zwei Grundrechte sind dann das Vervielfältigungsrecht und das Recht der öffentlichen Zugänglichmachung. Ein drittes, traditionell anerkanntes ausschließliches Recht ist
das Anpassungsrecht, d. h. das Recht, Anpassungen, Übersetzungen und andere abgeleitete Werke auf der Grundlage des Originalwerks (z. B. ein auf einem Buch basierenden
Film) vorzunehmen bzw. zu erstellen.
In der digitalisierten Welt wurde es viel
komplizierter. Wie Sie sich erinnern, ist ein
Werk unabhängig vom Medium, auf dem es
dargeboten und gespeichert ist, geschützt:
Digitale Werke genießen den gleichen Schutz
wie Bücher. Ein Verbot, Kopien von gedruckten Büchern anzufertigen, mag gelegentlich
als Unannehmlichkeit angesehen werden.
Der Umstand, dass das gleiche Verbot auch
für digitale Texte, z. B. E-Books, gilt, hatte gravierende Auswirkungen auf die Gestaltung
der digitalen Welt. Alles, was Sie mit digitalen
Werken tun – auch wenn Sie sie nur auf Ihrem
Bildschirm anzeigen – bedeutet zwangsläufig, dass Sie Kopien davon erstellen, und sei
es auch nur temporär im Arbeitsspeicher Ihres Computers. Wenn wir strenge urheberrechtliche Regeln für digitalisierte Werke anwenden, würde dies in der Tat bedeuten, dass
buchstäblich nichts ohne Erlaubnis der
In einem mehr als 20 Jahren währenden Rechtsstreit zwischen den Musikern Moses Pelham und der Band
Kraftwerk ging es im Kern um die Frage, ob (HipHop-)Musiker*innen ungefragt Ausschnitte urheberrechtlich
geschützter Werke anderen Musiker*innen für das Sampling verwenden dürfen.
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IV Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Sprachdaten
Rechteinhaber*innen mit fremden Texten gemacht werden kann.
Glücklicherweise gibt es eine Reihe von
Ausnahmen (Urheberrechtsschranken) von
diesen strengen, allgemeinen Regeln – darunter eine, die es ermöglicht, im Internet zu surfen, ohne ständig Berechtigungen erfragen
oder erwerben zu müssen.4 Es gibt auch Ausnahmen für den Einsatz von Texten im Unterricht und in der Forschung, die im nächsten
Unterabschnitt vorgestellt werden. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass diese Urheberrechtsausnahmen nur zu eng abgegrenzten
Nutzungsformen berechtigen. Wann immer
ein digitales Werk auf eine Weise verwendet
werden soll, die nicht von einer Ausnahme
erfasst wird, muss hierfür eine Erlaubnis der
Rechteinhaber*innen eingeholt werden.
Neben den Verwertungsrechten für Vervielfältigung, öffentliche Zugänglichmachung und Anpassung haben Autor*innen
auch eine Reihe von Persönlichkeitsrechten.
Das wichtigste dieser Rechte ist die Anerkennung der Urheberschaft, d. h. das Recht eine
Namensnennung einfordern zu dürfen, wenn
seine oder ihre Werke zitiert oder anderweitig
verwendet werden. Ein weiteres wichtiges
Persönlichkeitsrecht ist das Recht, die Entstellung des Werkes zu verhindern (z. B. die
Neuordnung von Sätzen in einem Zitat, um
dem Autor eine falsche Meinung unterzuschieben).
2.5 Urheberrecht und Wissenschaft:
Ausnahmen für Unterricht und
Forschung
Wie Sie sich vorstellen können, ist der Prozess
der Einholung bestimmter Nutzungsrechte
bei den Autor*innen nicht nur zeitaufwändig,
sondern oft auch faktisch unmöglich. Wenn
Linguist*innen mit großen Textsammlungen
4
5
6
7
arbeiten, um z. B. den Sprachwandel zu erforschen, müssten tausende Rechteinhaber*
innen, d. h. Autor*innen oder deren Erb*innen,
um Erlaubnis gefragt werden.
Die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke für Forschungs- und Lehrzwecke wurde lange Zeit aus urheberrechtlicher Sicht als nahezu irrelevant angesehen. In
der Tat konnte ein Gelehrter vor der Mitte des
20. Jahrhunderts nur manuell Auszüge von
Büchern aus Bibliotheken kopieren und sie
dann seinen Schüler*innen vorlesen, eine Aktivität, die die Verlagsbranche nicht störte.
Man kann sagen, dass das Urheberrecht und
die Wissenschaft friedlich koexistierten. Das
änderte sich, als das Kopieren in den Fluren
der Schulen, Universitäten und in den Bibliotheken allgegenwärtig wurde.
Die Berner Übereinkunft verlieh in ihrer
ursprünglichen Fassung von 1886 den nationalen Gesetzgebern, „Befugniß, Auszüge
oder Stücke aus Werken der Literatur und
Kunst in Veröffentlichungen, welche für den
Unterricht bestimmt oder wissenschaftlicher
Natur sind, oder in Chrestomathie5 aufzunehmen, vorzusehen.“6 Während der Überarbeitung des Übereinkommens von 1967 geschah etwas ziemlich Überraschendes. Der
Verweis auf „wissenschaftliche Natur“ wurde gestrichen, und die Formulierung wurde
geändert, um nur Verwendungen „zur Veranschaulichung des Unterrichts“ zuzulassen.7
Als die europäische Gesetzgebung um die
Jahrtausendwende an der EU-Richtlinie zum
Urheberrecht arbeitete, musste sie den internationalen Verpflichtungen der Mitgliedstaaten nachkommen, die alle an die Berner Übereinkunft gebunden waren. Dies erklärt
teilweise die Formulierung der harmonisierten Ausnahme für Forschung und Lehre in
dieser 2001 verabschiedeten Richtlinie.
Die Richtlinie (genauer gesagt Artikel 5.3
(a)) erlaubt es den EU-Mitgliedstaaten, in ih-
Diese Ausnahme wurde im Artikel 5.1 der EU-Urheberrechtsrichtlinie von 2001 formuliert. Diese Ausnahme
ist die einzige obligatorische Ausnahme in der Richtlinie, d. h. sie musste von allen EU-Mitgliedstaaten umgesetzt werden.
Das heute sehr wenig gebräuchliche Wort Chrestomathie bezeichnet eine Zusammenstellung von Texten zu
Lehrzwecken.
Artikel 8 der ersten Fassung der Berner Übereinkunft.
Artikel 10.2 der aktuellen Fassung der Berner Übereinkunft.
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Juristische Fragen
ren nationalen Rechtsvorschriften Ausnahmen „für die Nutzung ausschließlich zur Veranschaulichung im Unterricht oder für Zwecke
der wissenschaftlichen Forschung, sofern –
außer in Fällen, in denen sich dies als unmöglich erweist – die Quelle, einschließlich des
Namens des Urhebers (…) angegeben wird
und soweit dies zur Verfolgung nicht kommerzieller Zwecke gerechtfertigt ist“, zu erlassen. Mit anderen Worten: In den Ländern der
EU konnten durch diese Richtlinie Urheberrechtsschranken für nichtkommerzielle Lehre
und Forschung beschlossen werden – eine
Ausnahme für die kommerzielle Forschung
wäre mit dem EU-Recht jedoch unvereinbar.
Bemerkenswert ist, dass nichts in der
Richtlinie die Größe der Auszüge einschränkt,
die verwendet werden können (es könnte
theoretisch möglich sein, eine ganze Enzyklopädie zu kopieren und zu teilen, solange
dies für nichtkommerzielle Forschungszwecke ist), oder auch die Anzahl der Begünstigten: Akademiker*innen, Student*innen oder
auch Bürgerwissenschaftler*innen können
hier gemeint sein.
In der Praxis entscheiden sich die nationalen
Gesetzgeber jedoch meist für relativ restriktive
Schrankenregelungen und fügen viele Bedin-
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gungen hinzu, die in der Richtlinie nicht vorgeschrieben sind. Dies war bis 2018 auch in
Deutschland der Fall, wo Forscher*innen nur
kleine Teile eines Werkes und Werke geringen
Umfangs wie einzelne Gedichte oder Artikel
verwenden durften und einer Verwertungsgesellschaft (wie der VG Wort) eine angemessene
Vergütung für die Verwendung zu zahlen hatten (die in der Praxis die Verwendung der Ausnahme zur institutionalisierten Forschung reduzierte) und selbst dann die Werke nur mit
einem bestimmten abgegrenzten Kreis von
Personen teilen konnten8. Es ist unnötig zu erwähnen, dass solche Ausnahmen für
Forscher*innen, die digitale Daten verwenden,
keinen praktischen Nutzen hatten.
In den letzten zehn Jahren wurde die Legislative in vielen Ländern auf die Bedeutung
von Technologien wie Data Mining für die
Forschung aufmerksam gemacht. Infolgedessen wurden in (ehemaligen) EU-Mitgliedstaaten wie Großbritannien, Frankreich oder
Deutschland neue Ausnahmen für das Data
Mining zu Forschungszwecken eingeführt.
Aus den oben erläuterten Gründen konnten
diese Ausnahmen jedoch nur nichtkommerzielle Unterrichts- und Forschungstätigkeiten
abdecken.
Tab. 1: Urheberrechtsschranken für die Wissenschaften
8
Welche Werke können benutzt werden?
Alle Werke; einzige Ausnahme: Es ist nicht erlaubt, während öffentlicher
Vorträge, Aufführungen oder Vorführungen eines Werkes diese auf Bildoder Tonträger aufzunehmen und später öffentlich zugänglich zu machen.
Wie groß sind die Teile von Werken, die
benutzt werden können?
• Für eigene Nutzungsformen, zu denen nicht das Teilen zählt: bis zu
75 Prozent eines Werkes
• Für eigene Nutzungsformen, zu denen auch das Teilen zählt: bis zu 15%
• Vollständig genutzt werden können zudem in Ausnahmefällen:
• einzelne Beiträge aus derselben Fachzeitschrift oder wissenschaftlichen Zeitschrift
• Werke geringen Umfangs, d. h. einzelne Gedichte, Kurzgeschichten
oder andere gedruckte Werke, die kürzer als 25 Seiten sind, Bilder,
Fotografien, Ton- oder Videoaufnahmen, die kürzer als 5 Minuten sind
• vergriffene Werke
Wer kann die Werke oder Teile des Werkes
benutzen?
Jede*r
Zu welchem Zweck?
Zum Zweck der nicht-kommerziellen wissenschaftlichen Forschung
Mit wem können die Werke oder Teile des
Werkes geteilt werden?
Nur mit einem bestimmt abgegrenzten Kreis von Personen (z. B. innerhalb
eines Forschungsteams) und mit einzelnen Dritten, soweit dies der
Überprüfung der Qualität wissenschaftlicher Forschung dient.
§ 52a UrhG (bis 1. März 2018).
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IV Rechtliche und ethische Aspekte beim Umgang mit Sprachdaten
In Deutschland fand die Reform im Jahr
2018 statt, als ein neues Gesetz unter dem
vielversprechenden Titel Angleichung des Urheberrechts an die aktuellen Erfordernisse der
Wissensgesellschaft (UrhWissG) in Kraft trat.
Mit dem UrhWissG wurden eine Reihe neuer Bestimmungen und Änderungen im Urhebergesetz (UrhG) eingeführt, die insbesondere Bereiche wie Unterricht und Lehre
(§60a), Lehrmedien (§60b), nicht-kommerzielle Forschung (§60c), Text und Data Mining
(§60d) sowie Bibliotheken (§60e) betreffen.
Nachfolgend konzentrieren wir uns auf die
Paragraphen §60c (Wissenschaftliche Forschung) und §60d (Text und Data Mining).
Die erste dieser Schranken ist zwar restriktiver, als es sich die akademische Gemeinschaft gewünscht hatte, hat jedoch den Vorteil, dass sie ziemlich klar formuliert ist (was
beim vorherigen Rahmen nicht der Fall war).
Sie kann in einer Tabelle dargestellt werden
(Tab. 1).
Es scheint, dass diese Ausnahme eher traditionelle, ‚konsumierende’ Verwendungen abdeckt, etwa das sog. close reading. ‚Nicht konsumierende’ Verwendungen, wie distant reading,
fallen in den Geltungsbereich einer bestimmten
Ausnahme (§60d, Text und Data Mining), die in
Tabelle 2 zusammengefasst wird.
Möglicherweise stellen Sie sich jetzt die
Frage, wie Sie zwischen kommerzieller und
nichtkommerzieller Forschung unterscheiden können. Das ist in der Tat nicht immer
klar zu beantworten.9
Es ist durchaus möglich, dass sich die
akademische Community in Kürze auch
nicht mehr mit der kommerziellen oder
nichtkommerziellen Unterscheidung befassen muss. 2019 wurde eine neue EU-Richtlinie zum Urheberrecht im digitalen Binnenmarkt verabschiedet. Sie verpflichtet die
Mitgliedstaaten unter anderem, urheberrechtliche Ausnahmen für das Data Mining
für Forschungsarbeiten einzuführen, die an
Universitäten und Gedächtnisorganisationen (z. B. Archive, Museen) durchgeführt
werden, unabhängig davon, ob es sich um
kommerzielle oder nichtkommerzielle Zwecke handelt. Dieser Schritt steht im Einklang
mit der Förderung öffentlich-privater Partnerschaften durch die Europäische Kommission.
2.6 Urheberrechtslizenzierung:
Creative Commons und die
Open Access-Bewegung
Vermutlich haben Sie bereits von der Bewegung gehört, die den offenen Zugang (Open
Access) zu wissenschaftlichem Material fördert, und Sie fragen sich möglicherweise, wie
Tab. 2: Urheberrechtsschranke für das Text und Data Mining
9
Welche Werke können benutzt werden?
Alle Werke ohne Einschränkungen
Bis zu welchem Umfang können Auszüge
benutzt werden?
Es gibt keine Einschränkungen, die Werke können vollständig genutzt
werden.
Wer kann die Werke oder Teile des Werkes
benutzen?
Jede*r
Zu welchem Zweck?
Um eine Vielzahl von Werken (Ursprungsmaterial) für die nicht kommerzielle wissenschaftliche Forschung automatisiert auszuwerten.
Mit wem können die Werke oder Teile des
Werkes geteilt werden?
Das Korpus kann mit einem bestimmt abgegrenzten Kreis von Personen
(z. B. innerhalb eines Forschungsteams) und mit einzelnen Dritten (’soweit
dies der Überprüfung der Qualität wissenschaftlicher Forschung dient’)
geteilt werden.
WICHTIGE EINSCHRÄNKUNG
Das Korpus und die Vervielfältigungen des Ursprungsmaterials sind nach
Abschluss der Forschungsarbeiten zu löschen oder den Bibliotheken oder
Archiven zur dauerhaften Aufbewahrung zu übermitteln.
Für Ihr Studium, für Ihre Bachelor- oder Masterarbeit ist die Situation jedoch eindeutig, Sie müssen sich
keine Sorgen machen.
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