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In diesem Beitrag werden Komposita mit den relationalen Zweitgliedern Gatte und Gattin aus genderlinguistischer Perspektive untersucht, basierend auf manuell annotiertem zeitungssprachlichen Korpusmaterial. Frauen werden im analysierten Korpus ca. 12-mal häufiger in ihrer ehelichen Rolle versprachlicht als Männer. Statistische Analysen zeigen, dass sie dabei systematisch in ein possessives Verhältnis zum Ehemann gesetzt werden (Arztgattin = Gattin eines Arztes), während Ehemänner in den untersuchten Komposita tendenziell doppelt individualisiert werden (Arztgatte = Gatte, der Arzt ist). Neben den Zweitgliedern geben auch die Genera der beiden Konstituenten Aufschluss über die kodierte Bedeutungsrelation: Genusgleichheit (Kanzlergatte) führt zu einer qualifizierenden, Genusdivergenz (Kanzleringatte) zu einer possessiven Lesart. Die Analyse belegt außerdem die Existenz movierter Kompositumserstglieder – diese sind sogar die häufigste Form zur Benennung weiblicher Personen im Erstglied. Trotzdem herrscht bei der Bezugnahme auf Frauen eine größere Formenvarianz als bei Männern, welche fast ausschließlich mit maskulinen Erstgliedern versprachlicht werden. Damit zeigt die Studie, wie genderlinguistische Perspektiven auch im Bereich der Wortbildung einen neuen Analysezugang bilden.
„Actual words are of theoretical interest” (Audring 2021: 3). Unter Zugrundelegung dieser gebrauchsbasierten Prämisse geht der vorliegende Beitrag der Frage nach, wie sich die Nominalkomposition im Deutschen auf der Basis sprachlicher Massendaten als Konstruktionsfamilie, d.h. als ein hierarchisches Netzwerk von Konstruktionen unterschiedlichen Abstraktionsgrads, beschreiben lässt. Der Beitrag knüpft in theoretischer Hinsicht an Booijs (2010) „Construction Morphology” an, geht jedoch insofern über diese hinaus, als versucht wird, deren Grundannahmen auch auf automatisch erhobene sprachliche Massendaten anzuwenden. Konkret wird mit einem Inventar von rund 185.000 Zusammensetzungen aus zwei simplizischen Nomen gearbeitet, die systematisch aus dem Deutschen Referenzkorpus (DeReKo) (vgl. Leibniz-Institut für Deutsche Sprache 2007) extrahiert und im Anschluss (semi)automatisch weiterverarbeitet wurden.
Early New High German N+N compounds are notoriously difficult to identify. This is mostly due to formally similar or identical pronominal genitive constructions. Furthermore, what looks like a noun at first glance might sometimes be an affixoid, an adjective or a verb stem. The precise identification of compounds is not only relevant for researchers concerned with word-formation. It has consequences for corpus lemmatisation, lexicography and our understanding of the noun phrase, to name just a few areas. Compound identification has been tackled before (mostly by Pavlov [1983] and NITTA [1987]), but modern corpus linguistics allows for a better assessment of all factors involved. This paper reevaluates and outlines strategies to identify Early New High German compounds, aiming to serve as an easily adaptable guideline for future research.
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.