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One of the fundamental questions about human language is whether all languages are equally complex. Here, we approach this question from an information-theoretic perspective. We present a large scale quantitative cross-linguistic analysis of written language by training a language model on more than 6500 different documents as represented in 41 multilingual text collections consisting of ~ 3.5 billion words or ~ 9.0 billion characters and covering 2069 different languages that are spoken as a native language by more than 90% of the world population. We statistically infer the entropy of each language model as an index of what we call average prediction complexity. We compare complexity rankings across corpora and show that a language that tends to be more complex than another language in one corpus also tends to be more complex in another corpus. In addition, we show that speaker population size predicts entropy. We argue that both results constitute evidence against the equi-complexity hypothesis from an information-theoretic perspective.
This paper presents the results of a survey on dictionary use in Europe, the largest survey of dictionary use to date with nearly 10,000 participants in nearly thirty countries. The paper focuses on the comparison of the results of the Slovenian participants with the results of the participants from other European countries. The comparisons are made both with the European averages, and with the results from individual countries, in order to determine in which aspects Slovenian participants share similarities with other dictionary users (and non-users) around Europe, and in which aspects they differ. The findings show that in many ways the Slovenian users are similar to their European counterparts, with some noticeable exceptions, including (much) stronger preference for digital dictionaries over print ones, above-average reliance on other people when dictionary does not contain the relevant information, and the largest difference between the price of a dictionary and the amount willing to spend on it.
Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die methodischen Ausgangspunkte des Projekts MIT. Qualität und stellt einige zentrale Erkenntnisse zur Modellbildung, der korpuslinguistischen Analyse und Akzeptabilitätserhebungen in der Sprachgemeinschaft vor. Wir zeigen dabei, wie bestehende Textqualitätsmodelle anhand einer Analyse einschlägiger Ratgeberliteratur erweitert werden können. Es wurden zwei empirische Fallstudien durchgeführt, die beide auf die Herstellung von textueller Kohärenz mittels des Kausalkonnektors weil fokussieren. Wir stellen zunächst eine korpuskontrastive Analyse vor. Weiterhin zeigen wir, wie man anhand verschiedener Aufgabenstellungen diverse Aspekte von Akzeptabilität in der Sprachgemeinschaft abprüfen kann.
Der Anlass dieser Untersuchung war zunächst anekdotische Evidenz: Eines der Kinder der Autor*innen macht 2022 Abitur und las in ihrer gesamten gymnasialen Laufbahn genau eine ›Ganzschrift‹ einer Autorin: Die Judenbuche von Annette von Droste-Hülshoff. Zweifellos ein lesenswerter Text, aber konnte es wirklich sein, dass man in Deutschland 2022 Abitur macht, sogar Deutsch-Leistungskurs gewählt hat und sonst kein Buch einer Autorin im Deutschunterricht liest? Auch in den Pflichtlektüren für das Deutschabitur ist im entsprechenden Bundesland bei den empfohlenen Texten kein Roman und kein Drama einer Verfasserin verzeichnet. Neugierig geworden, recherchierten wir nach einer Liste, welche Literatur für den Deutschunterricht an Gymnasien in Baden-Württemberg (wo die Anekdote sich ereignete) insgesamt empfohlen wurde, und fanden auf den Seiten des Kultusministeriums eine umfangreiche Liste, auf der 298 Werke verzeichnet sind. Eine Auswertung nach dem Geschlecht der Verfasser*innen ergab, dass von den Einträgen auf dieser Liste 31 Titel bzw. Autor*innen (von) Frauen sind, d.h. rund 10 %.
It was recently suggested in a study published in Nature Human Behaviour that the historical loosening of American culture was associated with a trade-off between higher creativity and lower order. To this end, Jackson et al. generate a linguistic index of cultural tightness based on the Google Books Ngram corpus and use this index to show that American norms loosened between 1800 and 2000. While we remain agnostic toward a potential loosening of American culture and a statistical association with creativity/order, we show here that the methods used by Jackson et al. are neither suitable for testing the validity of the index nor for establishing possible relationships with creativity/order.
This contribution explores the relationship between the English CEFR (Common European Framework of Reference for Languages) vocabulary levels and user interest in English Wiktionary entries. User interest was operationalized through the number of views of these entries in Wikimedia server logs covering a period of four years (2019–2022). Our findings reveal a significant relationship between CEFR levels and user interest: entries classified at lower CEFR levels tend to attract more views, which suggests a greater user interest in more basic vocabulary. A multiple regression model controlling for other known or potential factors affecting interest: corpus frequency, polysemy, word prevalence, and age of acquisition confirmed that lower CEFR levels attract significantly more views even after taking into account the other predictors. These findings highlight the importance of CEFR levels in predicting which words users are likely to look up, with implications for lexicography and the development of language learning materials.
Many studies on dictionary use presuppose that users do indeed consult lexicographic resources. However, little is known about what users actually do when they try to solve language problems on their own. We present an observation study where learners of German were allowed to browse the web freely while correcting erroneous German sentences. In this paper, we are focusing on the multi-methodological approach of the study, especially the interplay between quantitative and qualitative approaches. In one example study, we will show how the analysis of verbal protocols, the correction task and the screen recordings can reveal the effects of intuition, language (learning) awareness, and determination on the accuracy of the corrections. In another example study, we will show how preconceived hypotheses about the problem at hand might hinder participants from arriving at the correct solution.
Are borrowed neologisms accepted more slowly into the German language than German words resulting from the application of word formation rules? This study addresses this question by focusing on two possible indicators for the acceptance of neologisms: a) frequency development of 239 German neologisms from the 1990s (loanwords as well as new words resulting from the application of word formation rules) in the German reference corpus DeReKo and b) frequency development in the use of pragmatic markers (‘flags’, namely quotation marks and phrases such as sogenannt ‘so-called’) with these words. In the second part of the article, a psycholinguistic approach to evaluating the (psychological) status of different neologisms and non-words in an experimentally controlled study and plans to carry out interviews in a field test to collect speakers’ opinions on the acceptance of the analysed neologisms are outlined. Finally, implications for the lexicographic treatment of both types of neologisms are discussed.
Are borrowed neologisms accepted more slowly into the German language than German words resulting from the application of wrd formation rules? This study addresses this question by focusing on two possible indicators for the acceptance of neologisms: a) frequency development of 239 German neologisms from the 1990s (loanwords as well as new words resulting from the application of word formation rules) in the German reference corpus DEREKO and b) frequency development in the use of pragmatic markers (‘flags’, namely quotation marks and phrases such as sogenannt ‘so-called’) with these words. In the second part of the article, a psycholinguistic approach to evaluating the (psychological) status of different neologisms and non-words in an experimentally controlled study and plans to carry out interviews in a field test to collect speakers’ opinions on the acceptance of the analysed neologisms are outlined. Finally, implications for the lexicographic treatment of both types of neologisms are discussed.
In the past two decades, more and more dictionary usage studies have been published, but most of them deal with questions related to what users appreciate about dictionaries, which dictionaries they use and what type of information they need in specific situations — presupposing that users actually consult lexicographic resources. However, language teachers and lecturers in linguistics often have the impression that students do not use enough high-quality dictionaries in their everyday work. With this in mind, we launched an international cooperation project to collect empirical data to evaluate what it is that students actually do while attempting to solve language problems. To this end, we applied a new methodological setting: screen recording in conjunction with a thinking-aloud task. The collected empirical data offers a broad insight into what users really do while they attempt to solve language-related tasks online.
cOWIDplus
(2020)
Die Corona-Krise hat Einfluss auf die Sprache in deutschsprachigen Online-Medien. Wir haben die Hypothese, dass sich die Vielfältigkeit des verwendeten Vokabulars einschränkt. Wir glauben zudem, dass sich die Diversität des Vokabulars nach "überstandener" Krise wieder auf ein "Prä-Pandemie-Niveau" einpendeln wird. Diese zweite Hypothese lässt sich erst im Laufe der Zeit überprüfen.
cOWIDplus Analyse ist eine kontinuierlich aktualisierte Ressource zu der Frage, ob und wie stark sich der Wortschatz ausgewählter deutscher Online-Pressemeldungen während der Corona-Pandemie systematisch einschränkt und ob bzw. wann sich das Vokabular nach der Krise wieder ausweitet. In diesem Artikel erläutern die Autor*innen die hinter der Ressource stehende Forschungsfrage, die zugrunde gelegten Daten, die Methode sowie die bisherigen Ergebnisse.
cOWIDplus Analyse ist eine kontinuierlich aktualisierte Ressource zu der Frage, ob und wie stark sich der Wortschatz ausgewählter deutscher Online-Pressemeldungen während der Corona-Pandemie systematisch einschränkt und ob bzw. wann sich das Vokabular nach der Krise wieder ausweitet. In diesem Artikel erläutern die Autor*innen die hinter der Ressource stehende Forschungsfrage, die zugrunde gelegten Daten, die Methode sowie die bisherigen Ergebnisse.
cOWIDplus Viewer
(2020)
We start by trying to answer a question that has already been asked by de Schryver et al. (2006): Do dictionary users (frequently) look up words that are frequent in a corpus. Contrary to their results, our results that are based on the analysis of log files from two different online dictionaries indicate that users indeed look up frequent words frequently. When combining frequency information from the Mannheim German Reference Corpus and information about the number of visits in the Digital Dictionary of the German Language as well as the German language edition of Wiktionary, a clear connection between corpus and look-up frequencies can be observed. In a follow-up study, we show that another important factor for the look-up frequency of a word is its temporal social relevance. To make this effect visible, we propose a de-trending method where we control both frequency effects and overall look-up trends.
Der Beitrag widmet sich den Geflüchteten als Teil der deutschlernenden Teilnehmer/innen in den staatlich verordneten Integrationskursen (IKs). Unsere Erhebung unter 305 Geflüchteten aus Syrien und anderen Ländern legt ihren Schwerpunkt auf die sprachlichen Hintergründe. Dabei werden soziodemografische Daten mit Angaben zum Spracherwerb in Beziehung gesetzt und als kollektive Sprachbiografien dargestellt. Des Weiteren beschreiben wir sieben Teilnehmergruppen von Geflüchteten in den IKs, die sich vor allem auf Grund der Faktoren Alter, Bildungsgrad und Arbeitserfahrung unterscheiden, für die aber auch Merkmale im Hinblick auf Herkunft und Mehrsprachigkeit eine Rolle spielen. Ferner werden Angaben zur Sozialsituation in Deutschland mit Einschätzungen zum Deutscherwerb in Beziehung gesetzt. Ein Vergleich mit anderen Studien verdeutlicht die Verschiebungen in der Zusammensetzung des IK. Unser Beitrag kann als Anregung verstanden werden, die Passgenauigkeit im Sinne der Deutschlernenden zu überdenken.
Eine europaweite Umfrage zu Wörterbuchbenutzung und -kultur. Ergebnisse der deutschen Teilnehmenden
(2018)
Gebrauchsgegenstand, Streitschlichter, Spielzeug, Nationalsymbol, Arbeitshilfe oder doch nur etwas, für das sich hauptsächlich Akademikerinnen und Akademiker interessieren? Welche Rolle spielen einsprachige Wörterbücher heute? Um unter anderen diesen Fragen nachzugehen, koordinierten wir gemeinsam mit Iztok Kosem (Universität Ljubljana) und Robert Lew (Adam-Mickiewicz Universität Poznań) die bis dato größte europaweite Umfrage zur Wörterbuchbenutzung und -kultur. Gemeinsam mit 26 ‚lokalen‘ Partnerinnen und Partnern aus ganz Europa führten wir im Rahmen des European Network of e-Lexicography (ENeL) diese Umfrage durch. Die Ergebnisse der Studie versprechen neue Einsichten in den gesellschaftlichen Status von Wörterbüchern in vielen europäischen Ländern. Durch die möglichst parallele Erhebung der Daten in den teilnehmenden Ländern werden außerdem interessante Vergleiche der lokalen ‚Wörterbuchkulturen‘ möglich sein. Im Fokus der Befragung standen allgemeine einsprachige Wörterbücher in der oder den jeweiligen Landessprache(n).
This article examines the contrasts and commonalities between languages for specific purposes (LSP) and their popularizations on the one hand and the frequency patterns of LSP register features in English and German on the other. For this purpose corpora of expertexpert and expert-lay communication are annotated for part-of-speech and phrase structure information. On this basis, the frequencies of pre- and post-modifications in complex noun phrases are statistically investigated and compared for English and German. Moreover, using parallel and comparable corpora it is tested whether English-German translations obey the register norms of the target language or whether the LSP frequency patterns of the source language Ñshine throughì. The results provide an empirical insight into language contact phenomena involving specialized communication.
Filtern, Explorieren, Vergleichen: neue Zugriffsstrukturen und instruktive Potenziale von OWIDplus
(2023)
OWIDplus, das Zusatzangebot zur Wörterbuchplattform OWID, vereint verschiedenste lexikalische Datenbanken, Korpustools und visuell aufbereitete Analysen, die mithilfe von Textsuche und Kategorienfiltern so sortiert werden können, dass Benutzer*innen leicht die für sie interessanten Projekte entdecken können. Eine tiefergehende Beschäftigung mit den Einzelprojekten zeigt, wie bei aller oberflächlicher Ähnlichkeit oder gemeinsamen Themenbereichen ganz unterschiedliche methodische Zugänge zu sprachlichen Daten gewählt worden sind und wie Methodik und Forschungsfrage stets aufeinander abgestimmt werden müssen. Die Vielzahl potenzieller Forschungsfragen führt so unweigerlich zu einer Diversität von Projekten und somit einer Heterogenität, die, so hoffen die Autor*innen, in OWIDplus greifbar wird.
Wiktionary is increasingly gaining influence in a wide variety of linguistic fields such as NLP and lexicography, and has great potential to become a serious competitor for publisher-based and academic dictionaries. However, little is known about the "crowd" that is responsible for the content of Wiktionary. In this article, we want to shed some light on selected questions concerning large-scale cooperative work in online dictionaries. To this end, we use quantitative analyses of the complete edit history files of the English and German Wiktionary language editions. Concerning the distribution of revisions over users, we show that — compared to the overall user base — only very few authors are responsible for the vast majority of revisions in the two Wiktionary editions. In the next step, we compare this distribution to the distribution of revisions over all the articles. The articles are subsequently analysed in terms of rigour and diversity, typical revision patterns through time, and novelty (the time since the last revision). We close with an examination of the relationship between corpus frequencies of headwords in articles, the number of article visits, and the number of revisions made to articles.
A central goal of linguistics is to understand the diverse ways in which human language can be organized (Gibson et al. 2019; Lupyan/Dale 2016). In our contribution, we present results of a large scale cross-linguistic analysis of the statistical structure of written language (Koplenig/Wolfer/Meyer 2023) we approach this question from an information-theoretic perspective. To this end, we conduct a large scale quantitative cross-linguistic analysis of written language by training a language model on more than 6,500 different documents as represented in 41 multilingual text collections, so-called corpora, consisting of ~3.5 billion words or ~9.0 billion characters and covering 2,069 different languages that are spoken as a native language by more than 90% of the world population. We statistically infer the entropy of each language model as an index of un. To this end, we have trained a language model on more than 6,500 different documents as represented in 41 parallel/multilingual corpora consisting of ~3.5 billion words or ~9.0 billion characters and covering 2,069 different languages that are spoken as a native language by more than 90% of the world population or ~46% of all languages that have a standardized written representation. Figure 1 shows that our database covers a large variety of different text types, e.g. religious texts, legalese texts, subtitles for various movies and talks, newspaper texts, web crawls, Wikipedia articles, or translated example sentences from a free collaborative online database. Furthermore, we use word frequency information from the Crúbadán project that aims at creating text corpora for a large number of (especially under-resourced) languages (Scannell 2007). We statistically infer the entropy rate of each language model as an information-theoretic index of (un)predictability/complexity (Schürmann/Grassberger 1996; Takahira/Tanaka-Ishii/Dębowski 2016). Equipped with this database and information-theoretic estimation framework, we first evaluate the so-called ‘equi-complexity hypothesis’, the idea that all languages are equally complex (Sampson 2009). We compare complexity rankings across corpora and show that a language that tends to be more complex than another language in one corpus also tends to be more complex in another corpus. This constitutes evidence against the equi-complexity hypothesis from an information-theoretic perspective. We then present, discuss and evaluate evidence for a complexity-efficiency trade-off that unexpectedly emerged when we analysed our database: high-entropy languages tend to need fewer symbols to encode messages and vice versa. Given that, from an information theoretic point of view, the message length quantifies efficiency – the shorter the encoded message the higher the efficiency (Gibson et al. 2019) – this indicates that human languages trade off efficiency against complexity. More explicitly, a higher average amount of choice/uncertainty per produced/received symbol is compensated by a shorter average message length. Finally, we present results that could point toward the idea that the absolute amount of information in parallel texts is invariant across different languages.
We introduce DeReKoGram, a novel frequency dataset containing lemma and part-of-speech (POS) information for 1-, 2-, and 3-grams from the German Reference Corpus. The dataset contains information based on a corpus of 43.2 billion tokens and is divided into 16 parts based on 16 corpus folds. We describe how the dataset was created and structured. By evaluating the distribution over the 16 folds, we show that it is possible to work with a subset of the folds in many use cases (e.g., to save computational resources). In a case study, we investigate the growth of vocabulary (as well as the number of hapax legomena) as an increasing number of folds are included in the analysis. We cross-combine this with the various cleaning stages of the dataset. We also give some guidance in the form of Python, R, and Stata markdown scripts on how to work with the resource.
This replication study aims to investigate a potential bias toward addition in the German language, building upon previous findings of Winter and colleagues who identified a similar bias in English. Our results confirm a bias in word frequencies and binomial expressions, aligning with these previous findings. However, the analysis of distributional semantics based on word vectors did not yield consistent results for German. Furthermore, our study emphasizes the crucial role of selecting appropriate translational equivalents, highlighting the significance of considering language-specific factors when testing for such biases for languages other than English.
Based on the privative derivational suffix -los, we test statements found in the literature on word formation using a – at least in this field – novel empirical basis: a list of affective-emotional ratings of base nouns and associated -los derivations. In addition to a frequency analysis based on the German Reference Corpus, we show that, in general, emotional polarity (so-called valence, positive vs. negative emotions) is reversed by suffixation with -los. This change is stronger for more polarized base nouns. The perceived intensity of emotion (so-called arousal) is generally lower for -los derivations than for base nouns. Finally, to capture the results theoretically, we propose a prototypical -los construction in the framework of Construction Morphology.
Computational language models (LMs), most notably exemplified by the widespread success of OpenAI's ChatGPT chatbot, show impressive performance on a wide range of linguistic tasks, thus providing cognitive science and linguistics with a computational working model to empirically study different aspects of human language. Here, we use LMs to test the hypothesis that languages with more speakers tend to be easier to learn. In two experiments, we train several LMs—ranging from very simple n-gram models to state-of-the-art deep neural networks—on written cross-linguistic corpus data covering 1293 different languages and statistically estimate learning difficulty. Using a variety of quantitative methods and machine learning techniques to account for phylogenetic relatedness and geographical proximity of languages, we show that there is robust evidence for a relationship between learning difficulty and speaker population size. However, contrary to expectations derived from previous research, our results suggest that languages with more speakers tend to be harder to learn.
Less than one percent of words would be affected by gender-inclusive language in German press texts
(2024)
Research on gender and language is tightly knitted to social debates on gender equality and non-discriminatory language use. Psycholinguistic scholars have made significant contributions in this field. However, corpus-based studies that investigate these matters within the context of language use are still rare. In our study, we address the question of how much textual material would actually have to be changed if non-gender-inclusive texts were rewritten to be gender-inclusive. This quantitative measure is an important empirical insight, as a recurring argument against the use of gender-inclusive German is that it supposedly makes written texts too long and complicated. It is also argued that gender-inclusive language has negative effects on language learners. However, such effects are only likely if gender-inclusive texts are very different from those that are not gender-inclusive. In our corpus-linguistic study, we manually annotated German press texts to identify the parts that would have to be changed. Our results show that, on average, less than 1% of all tokens would be affected by gender-inclusive language. This small proportion calls into question whether gender-inclusive German presents a substantial barrier to understanding and learning the language, particularly when we take into account the potential complexities of interpreting masculine generics.
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. 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.
Im vorliegenden Beitrag gehen wir von der Prämisse aus, dass die Angemessenheit sprachlicher Formen nicht pauschal, sondern anhand des jeweiligen Kontexts zu beurteilen ist. Anhand einer Online-Fragebogenstudie mit durch weil eingeleiteten Nebensätzen untersuchen wir die Hypothese, dass Varianten, die nicht dem Schriftstandard entsprechen, in Kommunikationsformen, die sich weniger an standard- und schriftsprachlichen Normen orientieren, als (mindestens) ebenso angemessen oder zumindest unterschiedlich wahrgenommen werden wie eine schriftstandardsprachliche Variante. Wir untersuchen dies anhand von drei Aufgaben: Rezeption, Produktion und Assoziation zu bestimmten Medien und Textsorten. Wir können zeigen, dass die schriftnormgerechte Variante durchweg als am akzeptabelsten eingeschätzt wird. In allen drei Aufgaben finden sich aber auch eindeutige und übereinstimmende Effekte, die nahelegen, dass die verschiedenen Varianten in Abhängigkeit der Textsorte doch unterschiedlich eingeschätzt, produziert und assoziiert werden.
In der Geschichte der Sprachwissenschaft hat das Lexikon in unterschiedlichem Maße Aufmerksamkeit erfahren. In jüngerer Zeit ist es vor allem durch die Verfügbarkeit sprachlicher Massendaten und die Entwicklung von Methoden zu ihrer Analyse wieder stärker ins Zentrum des Interesses gerückt. Dies hat aber nicht nur unseren Blick für lexikalische Phänomene geschärft, sondern hat gegenwärtig auch einen profunden Einfluss auf die Entstehung neuer Sprachtheorien, beginnend bei Fragen nach der Natur lexikalischen Wissens bis hin zur Auflösung der Lexikon-Grammatik-Dichotomie. Das Institut für Deutsche Sprache hat diese Entwicklungen zum Anlass genommen, sein aktuelles Jahrbuch in Anknüpfung an die Jahrestagung 2017 – „Wortschätze: Dynamik, Muster, Komplexität“ – der Theorie des Lexikons und den Methoden seiner Erforschung zu widmen.
In a previous study published in Nature Human Behaviour, Varnum and Grossmann claim that reductions in gender inequality are linked to reductions in pathogen prevalence in the United States between 1951 and 2013. Since the statistical methods used by Varnum and Grossmann are known to induce (seemingly) significant correlations between unrelated time series, so-called spurious or non-sense correlations, we test here whether the statistical association between gender inequality and pathogens prevalence in its current form also is the result of mis-specified models that do not correctly account for the temporal structure of the data. Our analysis clearly suggests that this is the case. We then discuss and apply several standard approaches of modelling time-series processes in the data and show that there is, at least as of now, no support for a statistical association between gender inequality and pathogen prevalence.
Dictionary usage research views dictionaries primarily as tools for solving linguistic problems. A large proportion of dictionary use now takes place online and can thus be easily monitored using tracking technologies. Using the data gathered through tracking usage data, we hope to optimize user experiences of dictionaries and other linguistic resources. Usage statistics are also used for external evaluation of linguistic resources. In this paper, we pursue the following three questions from a quantitative perspective: (1) What new insights can we gain from collecting and analysing usage data? (2) What limitations of the data and/or the collection process do we need to be aware of? (3) How can these insights and limitations inform the development and evaluation of linguistic resources?
We present studies using the 2013 log files from the German version of Wiktionary. We investigate several lexicographically relevant variables and their effect on look-up frequency: Corpus frequency of the headword seems to have a strong effect on the number of visits to a Wiktionary entry. We then consider the question of whether polysemic words are looked up more often than monosemic ones. Here, we also have to take into account that polysemic words are more frequent in most languages. Finally, we present a technique to investigate the time-course of look-up behaviour for specific entries. We exemplify the method by investigating influences of (temporary) social relevance of specific headwords.
Olaf Scholz gendert. Eine Analyse von Personenbezeichnungen in Weihnachts- und Neujahrsansprachen
(2022)
Schlagzeilen wie die in unserer Überschrift blieben im Januar 2022 aus. Dabei enthielt die erste Neujahrsansprache von Olaf Scholz kein einziges generisches Maskulinum, sondern Doppelformen (Mitbürgerinnen und Mitbürger, Expertinnen und Experten), geschlechtsabstrahierende Ausdrücke (Eltern, Familien, Geimpfte, Menschen) und Personalisierungen bzw. Umschreibungen wie uns allen, es haben sich 60 Millionen […] impfen lassen, oder ich möchte allen danken. Die Rede nutzt somit durchgängig verschiedene Formen geschlechtergerechter Sprache, wohl aber so unauffällige Formen, dass dies keine mediale Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat. Nebenbei: Dies zeigt, dass es bei den hitzigen öffentlichen Diskussionen rund um das Thema nicht um alle Formen geschlechtergerechter Sprache geht, sondern eigentlich nur um bestimmte Formen, wie z.B. die Verwendung des Gendersterns. Wir stellen hier einige Beobachtungen basierend auf einem annotierten Korpus von Ansprachen vor, die Sie selbst anhand einer Online-App nachvollziehen können.
Dictionaries have been part and parcel of literate societies for many centuries. They assist in communication, particularly across different languages, to aid in understanding, creating, and translating texts. Communication problems arise whenever a native speaker of one language comes into contact with a speaker of another language. At the same time, English has established itself as a lingua franca of international communication. This marked tendency gives lexicography of English a particular significance, as English dictionaries are used intensively and extensively by huge numbers of people worldwide.
Quantitativ ausgerichtete empirische Linguistik hat in der Regel das Ziel, grose Mengen sprachlichen Materials auf einmal in den Blick zu nehmen und durch geeignete Analysemethoden sowohl neue Phanomene zu entdecken als auch bekannte Phanomene systematischer zu erforschen. Das Ziel unseres Beitrags ist es, anhand zweier exemplarischer Forschungsfragen methodisch zu reflektieren, wo der quantitativ-empirische Ansatz fur die Analyse lexikalischer Daten wirklich so funktioniert wie erhofft und wo vielleicht sogar systembedingte Grenzen liegen. Wir greifen zu diesem Zweck zwei sehr unterschiedliche Forschungsfragen heraus: zum einen die zeitnahe Analyse von produktiven Wortschatzwandelprozessen und zum anderen die Ausgleichsbeziehung von Wortstellungsvs. Wortstrukturregularitat in den Sprachen der Welt. Diese beiden Forschungsfragen liegen auf sehr unterschiedlichen Abstraktionsebenen. Wir hoffen aber, dass wir mit ihnen in groser Bandbreite zeigen konnen, auf welchen Ebenen die quantitative Analyse lexikalischer Daten stattfinden kann. Daruber hinaus mochten wir anhand dieser sehr unterschiedlichen Analysen die Moglichkeiten und Grenzen des quantitativen Ansatzes reflektieren und damit die Interpretationskraft der Verfahren verdeutlichen.
Reading corpora are text collections that are enriched with processing data. From a corpus linguist’s perspective, they can be seen as an extension of classical linguistic corpora with human language processing behavior. From a psycholinguist’s perspective, reading corpora allow to test psycholinguistic hypotheses on subsets of language and language processing as it is ‘in the wild’ – in contrast to strictly controlled language material in isolated sentences, as used in most psycholinguistic experiments. In this paper, we will investigate a relevance-based account of language processing which states that linguistic structures, that are embedded deeper syntactically, are read faster because readers allocate less attention to these structures.
In the past two decades, more and more dictionary usage studies have been published, but most of them deal with the question what users appreciate about dictionaries, which dictionaries they use and which information they need in specific situations. These studies presuppose that users indeed consult lexicographic resources. However, language teachers and lecturers of linguistics often have the impression that students use too few high-quality dictionaries in their every-day work. Against this background, we started an international cooperation project to collect empirical data evaluating that impression. Our aim was to evaluate what students (here from the Romance language area) actually do when they correct language problems. We used a new methodological setting to do this (screen recording with a thinking-aloud task). The empirical data we gained offers a broad insight into what language users really do when solving language-related tasks today.
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.
Standardisierte statistische Auswertungen von Korpusdaten im Projekt "Korpusgrammatik" (KoGra-R)
(2017)
Wir zeigen anhand dreier Beispielanalysen, wie das im IDS-Projekt „Korpusgrammatik“ entwickelte Auswertungstool KoGra-R in der quantitativlinguistischen Forschung zur Analyse von Frequenzdaten auf mehreren linguistischen Ebenen eingesetzt werden kann. Wir demonstrieren dies anhand regionaler Präferenzen bei der Selektion von Genitivallomorphen, der Variation von Relativpronomina sowie der Verwendung bestimmter anaphorischer Ausdrucke in Abhängigkeit davon, ob sich das Antezedens im gleichen Satz befindet oder nicht. Die in KoGra-R implementierten statistischen Tests sind für jede dieser Ebenen geeignet, um mindestens einen ersten statistisch abgesicherten Eindruck der Datenlage zu erlangen.
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. Aus diesem Grund ist der Beitrag gegliedert in die Aufbereitung von Ergebnissen für deskriptive, also beschreibende statistische Analysen (Abschnitt 2) und in die Ergebnisdarstellung von inferenzstatistischen (= schließenden) Auswertungen (Abschnitt 3). Wir gehen dabei auf die Aufbereitung der Daten in Tabellenform ein, werden an einem Beispiel zeigen, wie man die Ergebnisse von statistischen Tests berichtet und einige Visualisierungsmöglichkeiten vorstellen.
Studying Lexical Dynamics and Language Change via Generalized Entropies: The Problem of Sample Size
(2020)
Recently, it was demonstrated that generalized entropies of order α offer novel and important opportunities to quantify the similarity of symbol sequences where α is a free parameter. Varying this parameter makes it possible to magnify differences between different texts at specific scales of the corresponding word frequency spectrum. For the analysis of the statistical properties of natural languages, this is especially interesting, because textual data are characterized by Zipf’s law, i.e., there are very few word types that occur very often (e.g., function words expressing grammatical relationships) and many word types with a very low frequency (e.g., content words carrying most of the meaning of a sentence). Here, this approach is systematically and empirically studied by analyzing the lexical dynamics of the German weekly news magazine Der Spiegel (consisting of approximately 365,000 articles and 237,000,000 words that were published between 1947 and 2017). We show that, analogous to most other measures in quantitative linguistics, similarity measures based on generalized entropies depend heavily on the sample size (i.e., text length). We argue that this makes it difficult to quantify lexical dynamics and language change and show that standard sampling approaches do not solve this problem. We discuss the consequences of the results for the statistical analysis of languages.
Studying Lexical Dynamics and Language Change via Generalized Entropies: The Problem of Sample Size
(2019)
Recently, it was demonstrated that generalized entropies of order α offer novel and important opportunities to quantify the similarity of symbol sequences where α is a free parameter. Varying this parameter makes it possible to magnify differences between different texts at specific scales of the corresponding word frequency spectrum. For the analysis of the statistical properties of natural languages, this is especially interesting, because textual data are characterized by Zipf’s law, i.e., there are very few word types that occur very often (e.g., function words expressing grammatical relationships) and many word types with a very low frequency (e.g., content words carrying most of the meaning of a sentence). Here, this approach is systematically and empirically studied by analyzing the lexical dynamics of the German weekly news magazine Der Spiegel (consisting of approximately 365,000 articles and 237,000,000 words that were published between 1947 and 2017). We show that, analogous to most other measures in quantitative linguistics, similarity measures based on generalized entropies depend heavily on the sample size (i.e., text length). We argue that this makes it difficult to quantify lexical dynamics and language change and show that standard sampling approaches do not solve this problem. We discuss the consequences of the results for the statistical analysis of languages.
Ziel dieses Projekts ist es, Sprachdaten so nah wie möglich am Jetzt zu erheben und analysierbar zu machen. Wir möchten, dass möglichst viele Menschen, nicht nur Sprachwissenschaftlerinnen und Sprachwissenschaftler, in die Lage versetzt werden, Sprachdaten zu explorieren und zu nutzen. Hierzu erheben wir ein Korpus, d. h. eine aufbereitete Sammlung von Sprachdaten von RSS-Feeds deutschsprachiger Onlinequellen. Wir zeichnen die Entwicklung der Analysewerkzeuge von einem Prototyp hin zur aktuellen Form der Anwendung nach, die eine komplette Reimplementierung darstellt. Dabei gehen wir auf die Architektur, einige Analysebeispiele sowie Erweiterungsmöglichkeiten ein. Fragen der Skalierbarkeit und Performanz stehen dabei im Mittelpunkt. Unsere Darstellungen lassen sich daher auf andere Data-Science-Projekte verallgemeinern.
In a recent article, Meylan and Griffiths (Meylan & Griffiths, 2021, henceforth, M&G) focus their attention on the significant methodological challenges that can arise when using large-scale linguistic corpora. To this end, M&G revisit a well-known result of Piantadosi, Tily, and Gibson (2011, henceforth, PT&G) who argue that average information content is a better predictor of word length than word frequency. We applaud M&G who conducted a very important study that should be read by any researcher interested in working with large-scale corpora. The fact that M&G mostly failed to find clear evidence in favor of PT&G's main finding motivated us to test PT&G's idea on a subset of the largest archive of German language texts designed for linguistic research, the German Reference Corpus consisting of ∼43 billion words. We only find very little support for the primary data point reported by PT&G.
We present an empirical study addressing the question whether, and to which extent, lexicographic writing aids improve text revision results. German university students were asked to optimise two German texts using (1) no aids at all, (2) highlighted problems, or (3) highlighted problems accompanied by lexicographic resources that could be used to solve the specific problems. We found that participants from the third group corrected the largest number of problems and introduced the fewest semantic distortions during revision. Also, they reached the highest overall score and were most efficient (as measured in points per time). The second group with highlighted problems lies between the two other groups in almost every measure we analysed. We discuss these findings in the scope of intelligent writing environments, the effectiveness of writing aids in practical usage situations and teaching dictionary skills.
We present an empirical study addressing the question whether, and to which extent, lexicographic writing aids improve text revision results. German university students were asked to optimise two German texts using (1) no aids at all, (2) highlighted problems, or (3) highlighted problems accompanied by lexicographic resources that could be used to solve the specific problems. We found that participants from the third group corrected the largest number of problems and introduced the fewest semantic distortions during revision. Also, they reached the highest overall score and were most efficient (as measured in points per time). The second group with highlighted problems lies between the two other groups in almost every measure we analysed. We discuss these findings in the scope of intelligent writing environments, the effectiveness of writing aids in practical usage situations and teaching dictionary skills.
The article presents the results of a survey on dictionary use in Europe, focusing on general monolingual dictionaries. The survey is the broadest survey of dictionary use to date, covering close to 10,000 dictionary users (and non-users) in nearly thirty countries. Our survey covers varied user groups, going beyond the students and translators who have tended to dominate such studies thus far. The survey was delivered via an online survey platform, in language versions specific to each target country. It was completed by 9,562 respondents, over 300 respondents per country on average. The survey consisted of the general section, which was translated and presented to all participants, as well as country-specific sections for a subset of 11 countries, which were drafted by collaborators at the national level. The present report covers the general section.
The author presents a study using eye-tracking-while-reading data from participants reading German jurisdictional texts. I am particularly interested in nominalisations. It can be shown that nominalisations are read significantly longer than other nouns and that this effect is quite strong. Furthermore, the results suggest that nouns are read faster in reformulated texts. In the reformulations, nominalisations were transformed into verbal structures. Reformulations did not lead to increased processing times of verbal constructions but reformulated texts were read faster overall. Where appropriate, results are compared to a previous study of Hansen et al. (2006) using the same texts but other methodology and statistical analysis.
In an earlier publication it was claimed that there is no useful relationship between Swahili-English dictionary look-up frequencies and the occurrence frequencies for the same wordforms in Swahili-English corpora, at least not beyond the top few thousand wordforms. This result was challenged using data for German by a different team of researchers using an improved methodology. In the present article the original Swahili-English data is revisited, using ten years’ worth of it rather than just two, and using the improved methodology. We conclude that there is indeed a positive relationship. In addition, we show that online dictionary look-up behaviour is remarkably similar across languages, even when, as in our case, one is dealing with languages from very dissimilar language families. Furthermore, online dictionaries turn out to have minimum look-up success rates, below which they simply cannot go. These minima are language-sensitive and vary depending on the regularity of the searched-for entries, but are otherwise constant no matter the size of randomly sampled dictionaries. Corpus-informed sampling always improves on any random method. Lastly, from the point of view of the graphical user interface, we argue that the average user of an online bilingual dictionary is better served with a single search box, rather than separate search boxes for each dictionary side.
Languages employ different strategies to transmit structural and grammatical information. While, for example, grammatical dependency relationships in sentences are mainly conveyed by the ordering of the words for languages like Mandarin Chinese, or Vietnamese, the word ordering is much less restricted for languages such as Inupiatun or Quechua, as these languages (also) use the internal structure of words (e.g. inflectional morphology) to mark grammatical relationships in a sentence. Based on a quantitative analysis of more than 1,500 unique translations of different books of the Bible in almost 1,200 different languages that are spoken as a native language by approximately 6 billion people (more than 80% of the world population), we present large-scale evidence for a statistical trade-off between the amount of information conveyed by the ordering of words and the amount of information conveyed by internal word structure: languages that rely more strongly on word order information tend to rely less on word structure information and vice versa. Or put differently, if less information is carried within the word, more information has to be spread among words in order to communicate successfully. In addition, we find that–despite differences in the way information is expressed–there is also evidence for a trade-off between different books of the biblical canon that recurs with little variation across languages: the more informative the word order of the book, the less informative its word structure and vice versa. We argue that this might suggest that, on the one hand, languages encode information in very different (but efficient) ways. On the other hand, content-related and stylistic features are statistically encoded in very similar ways.
Am 24. Februar 2020 wurde in der Schweiz die erste Infektion mit dem Coronavirus nachgewiesen. Zu diesem Zeitpunkt konnte wohl noch niemand ahnen, welche tiefgreifenden Konsequenzen die Corona-Pandemie für die Gesellschaft haben wird. Aus heutiger Perspektive überrascht es uns nicht mehr, dass das Pandemiegeschehen auch starke Auswirkungen auf die Sprache hatte und noch immer hat, denn Sprachgebrauch passt sich stets gesellschaftlichen Veränderungen an. Am Leibniz-Institut für Deutsche Sprache in Mannheim dokumentieren und erforschen wir die ungewöhnlich starken und kurzfristigen Wirkungen der Pandemie auf die deutsche Sprache und fassen unsere Ergebnisse unter anderem in zahlreichen Beiträgen zusammen.
The coronavirus pandemic may be the largest crisis the world has had to face since World War II. It does not come as a surprise that it is also having an impact on language as our primary communication tool. In this short paper, we present three inter-connected resources that are designed to capture and illustrate these effects on a subset of the German language: An RSS corpus of German-language newsfeeds (with freely available untruncated frequency lists), a continuously updated HTML page tracking the diversity of the vocabulary in the RSS corpus and a Shiny web application that enables other researchers and the broader public to explore the corpus in terms of basic frequencies.
Neologisms, i.e., new words or meanings, are finding their way into everyday language use all the time. In the process, already existing elements of a language are recombined or linguistic material from other languages is borrowed. But are borrowed neologisms accepted similarly well by the speech community as neologisms that were formed from “native” material? We investigate this question based on neologisms in German. Building on the corresponding results of a corpus study, we test the hypothesis of whether “native” neologisms are more readily accepted than those borrowed from English. To do so, we use a psycholinguistic experimental paradigm that allows us to estimate the degree of uncertainty of the participants based on the mouse trajectories of their responses. Unexpectedly, our results suggest that the neologisms borrowed from English are accepted more frequently, more quickly, and more easily than the “native” ones. These effects, however, are restricted to people born after 1980, the so-called millenials. We propose potential explanations for this mismatch between corpus results and experimental data and argue, among other things, for a reinterpretation of previous corpus studies.
In this contribution, we present a novel approach for the analysis of cross-reference structures in digital dictionaries on the basis of the complete dictionary database. Using paradigmatic items in the German Wiktionary as an example, we show how analyses based on graph theory can be fruitfully applied in this context, e. g. to gain an overview of paradigmatic references as a whole or to detect closely connected groups of headwords. Furthermore, we connect information about cross-reference structures with corpus frequencies and log file statistics. In this way, we can answer questions such as the following ones: Are frequent words paradigmatically linked more closely than others? Are closely linked headwords or headwords that stand more solitary in the dictionary visited significantly more often?
Juristische Texte sind schwer zu verstehen, insbesondere – aber nicht nur – für juristische Laien. Dieser Band beleuchtet diese These ausgehend von linguistischen Verständlichkeitsmodellen und kognitionswissenschaftlichen Modellen der menschlichen Textverarbeitung. Anhand von Aufzeichnungen von Blickbewegungen beim Lesen, einem sogenannten Lesekorpus, werden umfangreiche statistische Modelle berechnet. Diese geben Auskunft über Fragen psycholinguistischer Grundlagenforschung auf der Wort-, Satz- und Textebene. Ferner wird untersucht, wie sich Reformulierungen auf den Verstehensprozess auswirken. Dabei stehen bekannte Komplexitätsmarker deutscher juristischer Texte im Fokus: Nominalisierungen, komplexe Nominalphrasen und syntaktisch komplexe Texte.
Die öffentliche Akzeptanz und Wirkung natur- und technikwissenschaftlicher Forschung hängt grundlegend davon ab, ob sich die Ziele und Forschungsergebnisse an die Öffentlichkeit vermitteln lassen. Doch die Inhalte aktueller Forschungsvorhaben sind für ein Laienpublikum oft nur schwer zugänglich und verständlich. Vor dem Hintergrund, die gesellschaftliche Diskussion natur- und technikwissenschaftlicher Forschung zu verbessern, untersuchen und bewerten wir im Projekt PopSci – Understanding Science einen wichtigen Sektor des populärwissenschaftlichen Diskurses in Deutschland empirisch. Hierfür identifizieren wir die linguistischen Merkmale deutscher populärwissenschaftlicher Texte durch korpusbasierte Methoden und untersuchen deren Effekt auf die kognitive Verarbeitung der Texte durch Laien. Dazu setzen wir Vor- und Nachwissenstests ein. Außerdem messen wir die Blickbewegungen der Leserinnen und Leser, während sie populärwissenschaftliche Texte lesen. Aus dieser Kombination von unterschiedlichen Methoden versuchen wir, erste Empfehlungen zur Verbesserung des linguistischen Stils und der Wissensrepräsentation populärwissenschaftlicher Texte abzuleiten.
Die ansprechende und geeignete Visualisierung linguistischer Daten gewinnt analog zum steigenden Einfluss quantitativer Methoden in der Linguistik immer mehr an Bedeutung. R ist eine flexible und freie Entwicklungsumgebung zur Umsetzung von statistischen Analysen, die zahlreiche Optionen zur Datenvisualisierung bereithält und sehr gut für große Datensätze geeignet ist. Statistische Analysen und Visualisierungen von Daten werden auf diese Weise in einer Umgebung verzahnt. Durch die zahlreichen Zusatzpakete stehen auch weiterhin zeitgemäße Methoden zur Verfügung, um (linguistische) Daten zu analysieren und darzustellen.
Der Beitrag vermittelt einen stark anwendungsorientierten Einstieg in das Programm und legt mithilfe von vielen praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen die Grundlagen für ein eigenständiges Weiterentwickeln der individuellen Fähigkeiten im Umgang mit der Software. Neben einer kurzen, eher theoretisch angelegten Einleitung zu explorativen und explanatorischen Visualisierungsstrategien von Daten werden verschiedene Pakete vorgestellt, die für die Visualisierung in R benutzt werden können.
We present ESDexplorer (https://owid.shinyapps.io/ESDexplorer), a browser application which allows the user to explore the data from a large European survey on dictionary use and culture. We built ESDexplorer with several target groups in mind: our cooperation partners, other researchers, and a more general public interested in the results. Also, we present in detail the architecture and technological realisation of the application and discuss some legal aspects of data protection that motivated some architectural choices.
Aus diesem Grunde haben wir uns empirisch der Frage genähert, wie oder ob bestimmte Gruppen heute überhaupt noch Wörterbücher nutzen und ob sie sie bewusst von anderen sprachbezogenen Daten im Web unterscheiden. Es sollten empirische Daten gesammelt werden, um zu erfahren, wie DaF-Lernende tatsächlich arbeiten (und nicht was sie dazu retrospektiv sagen), vor allem um eine bessere empirische Basis für den Unterricht zur Verfügung zu haben. Zentrale Fragen dabei waren:
• Wie nutzen DaF-Lernende heutzutage lexikografische Ressourcen?
• Welche Suchstrategien wenden sie an?
• Differenzieren sie zwischen den unterschiedlichen Ressourcen?
• Welche Strategien erweisen sich als besonders erfolgreich?
Wenn alle Forschungsfragen gestellt, alle Hypothesen formuliert, alle Korpora kompiliert und alle Daten von Proband*innen gesammelt wurden, befinden Sie sich auf einer der letzten Etappen Ihrer linguistischen Studie: der Analyse der Daten. In diesem Kapitel werden Sie einige Werkzeuge kennenlernen, die Sie dabei unterstützen können. Hier nehmen wir an, dass Sie in irgendeiner Form eine quantitative statistische Auswertung vornehmen möchten, denn für qualitative Analysen sind die Werkzeuge, die wir Ihnen vorstellen werden, weniger bis gar nicht geeignet.
This study aims to establish what lexical factors make it more likely for dictionary users to consult specific articles in a dictionary using the English Wiktionary log files, which include records of user visits over the course of 6 years. Recent findings suggest that lexical frequency is a significant factor predicting look-up behavior, with the more frequent words being more likely to be consulted. Three further lexical factors are brought into focus: (1) age of acquisition; (2) lexical prevalence; and (3) degree of polysemy operationalized as the number of dictionary senses. Age of acquisition and lexical prevalence data were obtained from recent published studies and linked to the list of visited Wiktionary lemmas, whereas polysemy status was derived from Wiktionary entries themselves. Regression modeling confirms the significance of corpus frequency in explaining user interest in looking up words in the dictionary. However, the remaining three factors also make a contribution whose nature is discussed and interpreted. Knowing what makes dictionary users look up words is both theoretically interesting and practically useful to lexicographers, telling them which lexical items should be prioritized in lexicographic work.
Die Corona-Pandemie betrifft fast alle Facetten des öffentlichen Lebens und hat nicht nur erhebliche Auswirkungen auf den persönlichen Umgang miteinander, sondern beherrscht auch die Berichterstattung im großen Stil. In unserem Beitrag wollen wir zeigen, welche lexikalischen Spuren oder Trends der Coronakrise wir in der deutschen Online-Nachrichtenberichterstattung beobachten können, obwohl wir uns noch mitten in der Pandemie zu befinden scheinen. „Lexikalische Spuren“ bedeutet, dass wir z.B. die am häufigsten verwendeten Wörter, Wortbildungsprodukte rund um „Corona“ oder Häufigkeitskurven einzelner Wortformen analysieren. Auf der Grundlage von Online-Nachrichtenberichten aus 13 deutschsprachigen Quellen, die seit Anfang 2020 gesammelt wurden, zeigen wir unter anderem, wie über wöchentliche Übersichten der am häufigsten verwendeten Wörter zu sehen ist, wann die Corona-Pandemie zum dominierenden Thema in der Nachrichtenberichterstattung wird; wie eine wahre Explosion von Wortbildungsprodukten mit „Corona“ wie „Vor-Corona-Gesellschaft“ oder „Post-Corona Zukunft“ beobachtet werden kann, wie andere Themen – z.B. der Fußball – durch Corona verdrängt werden, wie sich die Diskussion um Auswege aus dem Lockdown in den Daten widerspiegelt, oder wie prominente Virolog/-innen in die gleiche „Frequenzliga“ wie Politiker/-innen aufsteigen.
Diachrone Wortschatzveränderungen werden in der Regel exemplarisch anhand bestimmter Phänomene oder Phänomenbereiche untersucht. Wir widmen uns der Frage, ob und wie Wandelprozesse auch auf globaler Ebene, also ohne sich auf bestimmte Wortschatzausschnitte festzulegen, messbar sind. Zur Untersuchung dieser Frage nutzen wir das Spiegel-Korpus, in dem alle Ausgaben der Wochenzeitschrift seit 1947 enthalten sind. Dabei gehen wir auf grundlegende Herausforderungen ein, die es dabei zu lösen gilt, wie die Verteilung sprachlicher Daten und die Folgen unterschiedlicher Subkorpusgrößen, d.h. im konkreten Fall die variierende Größe des Spiegelkorpus über die Zeit hinweg. Wir stellen ein Verfahren vor, mit dem wir in der Lage sind, flankiert von einem „Lackmustest“ zur Überprüfung der Ergebnisse, Wortschatzwandelprozesse bis auf die Mikroebene, d.h. zwischen zwei Monaten oder gar Wochen, quantitativ nachzuvollziehen.