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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.