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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.
In the project LeGeDe („Lexik des gesprochenen Deutsch”), we are developing a corpus-based lexicographical resource focusing on features of the lexicon of spoken German. To investigate the expectations of future users, two studies were conducted: interviews with a smaller group of experts and a large-scale online survey. We report on selected results, mainly from the online survey and with a focus on the learning perspective. We want to show if and to which extent the L2-learners’
expectations differ from those of native speakers and in which aspects the two groups agree. We also want to give an outlook on the possibilities that will be available to learners in the planned lexicographical resource.
Im vorliegenden Aufsatz untersuche ich gesprächsanalytisch Ausbildungsinteraktionen in einer beruflichen Qualifizierungsmaßnahme, die wir im Rahmen des IDS-Projekts „Deutsch im Beruf: Die sprachlich-kommunikative Integration von Flüchtlingen“ wissenschaftlich begleitet haben. Unser Projekt startete gleich zu Beginn des Jahres 2016, also kurz nachdem die große Gruppe der Fluchtmigranten 2015 nach Deutschland kam. Somit können wir bei unserer Studie den Integrationsprozess der Geflüchteten von Anfang an dokumentieren und die wichtigsten Integrationsetappen bezüglich ihrer sprachlichen und kommunikativen Anforderungen, Implikationen und Abläufe detailliert analysieren. Sehr früh haben sich dabei neben den sprachlichen Integrationskursen vor allem die vielfältigen, bundesweit angebotenen beruflichen Qualifizierungsmaßnahmen als die Orte herauskristallisiert, an denen die ersten wichtigen Weichen hinsichtlich der beruflichen und sozialen Integration der Flüchtlinge gestellt werden. Ziel unseres Vorhabens ist die Untersuchung der mündlichen Kommunikation in beruflichen Kontexten in Bezug auf die sprachlichen und kommunikativen Anforderungen, die spezifischen Praktiken, die zur Bearbeitung dieser Anforderungen eingesetzt werden, und die typischen Probleme, die in der Interaktion durch mangelnde Sprachbeherrschung, Verständigungsprobleme und erwartungsinkongruente Interaktionspraktiken entstehen.
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.
How do people communicate in mobile settings of interaction? How does mobility affect the way we speak? How does mobility exert influence on the manner in which talk itself is consequential for how we move in space? Recently, questions of this sort have attracted increasing attention in the human and social sciences. This Special Issue contributes to the emerging body of studies on mobility and talk by inspecting an ordinary and ubiquitous phenomenon in which communication among mobile participants is paramount: participation in traffic. This editorial presents previous work on mobility in natural settings, as carried out by interactionally oriented researchers. It also shows how the investigation into traffic participation adds new perspectives to research on language and communication.
In diesem Beitrag wird das Redewiedergabe-Korpus (RW-Korpus) vorgestellt, ein historisches Korpus fiktionaler und nicht-fiktionaler Texte, das eine detaillierte manuelle Annotation mit Redewiedergabeformen enthält. Das Korpus entsteht im Rahmen eines laufenden DFG-Projekts und ist noch nicht endgültig abgeschlossen, jedoch ist für Frühjahr 2019 ein Beta-Release geplant, welches der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt wird. Das endgültige Release soll im Frühjahr 2020 erfolgen. Das RW-Korpus stellt eine neuartige Ressource für die Redewiedergabe-Forschung dar, die in dieser Detailliertheit für das Deutsche bisher nicht verfügbar ist, und kann sowohl für quantitative linguistische und literaturwissenschaftliche Untersuchungen als auch als Trainingsmaterial für maschinelles Lernen dienen.