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This paper explores how attitudes affect the seemingly objective process of counting speakers of varieties using the example of Low German, Germany’s sole regional language. The initial focus is on the basic taxonomy of classifying a variety as a language or a dialect. Three representative surveys then provide data for the analysis: the Germany Survey 2008, the Northern Germany Survey 2016, and the Germany Survey 2017. The results of these surveys indicate that there is no consensus concerning the evaluation of Low German’s status and that attitudes towards Low German are related to, for example, proficiency in the language. These attitudes are shown to matter when counting speakers of Low German and investigating the status it has been accorded.
Öffentliche Sprachdiskurse, wie sie beispielsweise in den Medien stattfinden, werden typischerweise aus einer sprachkritischen Haltung heraus geführt. Inwieweit diese veröffentlichte Meinung tatsächlich die Mehrheitsmeinung der Sprecherinnen und Sprecher widerspiegelt, ist durchaus eine offene Frage. In diesem Beitrag berichten wir aus einer rezenten Erhebung über Spracheinstellungen in Deutschland. Wir zeigen, dass die Art der Frageformulierung einen starken Einfluss auf die Ergebnisse hat, und berichten, welche sprachlichen Veränderungen die Befragten in jüngerer Zeit angeben, wahrgenommen zu haben.
Bislang gibt es keine akkuraten, repräsentativen Statistiken dazu, welche Sprachen in Deutschland gesprochen werden. Zwar wird in verschiedenen Erhebungen nach Muttersprachen oder nach zuhause gesprochenen Sprachen gefragt; aufgrund einiger Mängel im Erhebungsdesign bilden die Ergebnisse der vorliegenden Erhebungen jedoch die sprachliche Realität der in Deutschland lebenden Bevölkerung nicht angemessen ab. Im Beitrag wird anhand von drei Erhebungen gezeigt, dass bereits die Instrumente zur Erhebung von Sprache von Spracheinstellungen geprägt sind und dass dadurch die Gültigkeit der Ergebnisse stark eingeschränkt wird. Diese Mängel gelten für Sprachstatistiken im Hinblick auf die gesamte Bevölkerung Deutschlands – Kinder und Jugendliche eingeschlossen.
Das vorliegende Themenheft bündelt theoretische, methodologische und empirische Debatten an der Schnittstelle von Zeichen, Zeichensystem, Zeichenmodalität/-materialität und Medium und möchte sie weiterführen. Die Beiträge befassen sich mit Fragen der begrifflichen und empirischen Grenzziehung zwischen Zeichen und Medien und liefern so Impulse für die Erforschung des Wechselspiels der Gegenstandsbereiche Zeichenhaftigkeit, Medialität und Materialität als Manifestation multimodaler Kommunikation. Ziel des Heftes ist es, die theoretischen und empirischen Diskussionen um Multimodalität und Medialität stärker aufeinander zu beziehen.
In this paper we examine the composition and interactional deployment of suspended assessments in ordinary German conversation. We define suspended assessments as lexicosyntactically incomplete assessing TCUs that share a distinct cluster of prosodic-phonetic features which auditorily makes them come off as 'left hanging' rather than cut-off (e.g., Schegloff/Jefferson/Sacks 1977; Jasperson 2002) or trailing-off (e.g., Local/Kelly 1986; Walker 2012). Using CA/IL methodology (Couper-Kuhlen/Selting 2018) and drawing on a large body of video-recorded face-to-face conversations, we highlight the verbal, vocal and bodily-visual resources participants use to render such unfinished assessing TCUs recognizably incomplete and identify six recurrent usage types. Overall, the suspension of assessing TCUs appears to either serve as a practice for circumventing the production of assessments that are interactionally inapposite, or as a practice for coping with local contingencies that render the very doing of an assessment problematic for the speaker. Data are in German with English translations.
The automatic recognition of idioms poses a challenging problem for NLP applications. Whereas native speakers can intuitively handle multiword expressions whose compositional meanings are hard to trace back to individual word semantics, there is still ample scope for improvement regarding computational approaches. We assume that idiomatic constructions can be characterized by gradual intensities of semantic non-compositionality, formal fixedness, and unusual usage context, and introduce a number of measures for these characteristics, comprising count-based and predictive collocation measures together with measures of context (un)similarity. We evaluate our approach on a manually labelled gold standard, derived from a corpus of German pop lyrics. To this end, we apply a Random Forest classifier to analyze the individual contribution of features for automatically detecting idioms, and study the trade-off between recall and precision. Finally, we evaluate the classifier on an independent dataset of idioms extracted from a list of Wikipedia idioms, achieving state-of-the art accuracy.