Linguistische Werkstattberichte

vom Redaktionsteam
Beitragsbild: https://pxhere.com/en/photo/58668 // CC0.

Auf dem Blog „Linguistische Werkstattberichte“ werden sprachwissenschaftliche Themen öffentlich zur Diskussion gestellt, die für die scientific community und interessierte Öffentlichkeit relevant sind – idealerweise im knappen essayistischen Stil. Wichtig ist uns, dass die Beiträge einen Bezug zu aktuellen gesellschaftlichen Debatten haben und diese in linguistischer Fachperspektive mit einem Blick für den Transfer in die Öffentlichkeit beleuchten und einordnen.

Auf der Plattform können z.B.

    • Teilergebnisse aus Projekten dokumentiert und diskutiert,
    • Forschungsfragen gestellt und entwickelt,
    • thematisch einschlägige Ideensammlungen angelegt,
    • Hilfsmittel für Forschung und Lehre vorgestellt,
    • Mitschnitte von Veranstaltungen (Lehre und Vorträge bspw.) präsentiert und
    • Kurzberichte von Workshops und Tagungen veröffentlicht werden.

Das Blog wird von einem Redaktionsteam betreut. Wenn Sie einen Beitrag einreichen möchten, kontaktieren Sie uns bitte (und beachten auch die Hinweise zur Veröffentlichung). Die Redaktion bespielt außerdem Twitter und eine eigene öffentliche Telegram-Gruppe, um die Beiträge einem interessierten Publikum bekannt zu machen.

Bildliche Darstellungen für Sprachwissensmodelle in der (akademischen) Lehre (OER)

von Alexander Lasch
Titelbild und Bilder 1-6 und 8 in diesem Beitrag können als OER nachgenutzt werden: Alexander Lasch | CC BY 4.0 International

Modellierungen von Sprachwissen bedienen sich meist nicht explizierter Konzepte bzw. Metaphern, deren Charakteristik man durch bildliche Darstellungen sichtbar machen kann. Diese sind jedoch immer selbst, wie die Metaphern für Sprachwissen (Netzwerk, Fluss, Modul, Stemma usw.) auch, notwendigerweise reduktionistisch, da sie — und das ist ja das Wesen aller Metaphern — bestimmte Aspekte in einer Charakterisierung hervorheben (highlight), während andere abgeblendet werden (hide).

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„In the Blood“. Oder: Wie „Hades“ Spielprinzip, Narration und das Spielen selbst transzendiert

von Alexander Lasch

Die Linguistik hat ein gespaltenes Verhältnis oder vielleicht gar keines zum Lied — es fordert die traditionell an den Text gebundene Wissenschaft wirklich in besonderem Maße heraus, aber es lohnt ein Blick darauf. Besonders dann, wenn ein solch komplexer Gegenstand in ein noch komplexeres mediales Ereignis eingebettet ist, wie ein Videospiel — auch diese sind noch viel zu selten Gegenstand der Forschung. Hades bietet indes mehrere Anlässe, sich dem Spiel, dem Lied und der Verschränkung von Spiel und Lied zuzuwenden, selbst wenn oder gerade weil man sich damit im Grenzbereich kernlinguistischer Kompetenz bewegt.

In diesem kurzen Artikel möchte ich genau das versuchen und zeigen, wie ausgerechnet in einem Spiel mit Liedern, die auf verschiedenen Ebenen in das Storytelling eingewoben sind, das Spiel und das Spielen gleichzeitig transzendiert werden.

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Wie Kinder das generische Maskulinum interpretieren

ein Gastbeitrag von Sonia Durau
Beitragsbild: Returnal, Housemarque, 2021
Redaktionsteam: Wir haben uns entschlossen, den Beitrag auf lingdrafts zu publizieren, um eine der Facetten davon zu zeigen, wie das Thema geschlechtergerechte Sprache gesellschaftlich relevant, und in welchen Kontexten über Sprache und auf welche Weise über Sprache nachgedacht wird. Das von Sonia Durau vorgestellte kleine Projekt mag, und das zeigen die Kommentare unter diesem Beitrag und auch auf Twitter, dabei strengen linguistischen Kriterien an eine Studie nicht in allen Punkten entsprechen, zeigt aber, dass wir uns zu dem politisch aktuellen Thema als Linguistik auch adäquat verhalten sollten. Und zwar ziemlich bald.

Redaktionsteam: Wir haben uns entschlossen, den Beitrag auf lingdrafts zu publizieren, um eine der Facetten davon zu zeigen, wie das Thema geschlechtergerechte Sprache gesellschaftlich relevant wird, und in welchen Kontexten über Sprache und auf welche Weise über Sprache nachgedacht wird. Das von Sonia Durau vorgestellte kleine Projekt mag, und das zeigen die Kommentare unter diesem Beitrag und auch auf Twitter, dabei strengen linguistischen Kriterien an eine Studie nicht in allen Punkten entsprechen, zeigt aber, dass wir uns zu dem politisch aktuellen Thema als Linguistik auch adäquat verhalten sollten. Und zwar ziemlich bald.

Auf die Thematik der geschlechtergerechten Sprache bin ich auf Umwegen über den Themenkomplex der Nachhaltigkeit gekommen. Seit zwei Jahren engagiere ich mich in meinem Unternehmen, der SBK, für die Einführung eines Nachhaltigkeitsmanagements. Neben Ökologie spielen hierbei soziale Aspekte, wie die Geschlechtergleichheit, eine wichtige Rolle. Den öffentlichen Diskurs über die geschlechtergerechte Sprache fand ich sehr stark emotionsgeladen. Die mir bekannten Studien zeigten auf, dass Frauen beim generischen Maskulinum nicht mitgedacht werden. Da kam mir die Idee, meine eigene Studie mit Grundschulkindern durchzuführen, um eine weitere datenbasierte Diskussionsgrundlage zu liefern. Als Wirtschaftswissenschaftlerin besitze ich eine Affinität zu Zahlen und Auswertungen, und für Sprache habe ich auch ein großes Faible.

Gemeinsam mit Martina Heindl und Jonas Steiner, Lehrkräften an der Lincolnschule München, setzte ich eine kleine Studie um, die eine Tendenz aufzeigen, Schüler:innen aktivieren und zur Reflexion über ihre Wahrnehmungen anstoßen sollte.

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Ja, was ist denn hier -los? Emotionale Konsequenzen der Suffigierung

von Sascha Wolfer
Beitragsbild

Am 29. September 2020 titelte die Berliner Zeitung: „Markus Söder bezeichnet seine bisherige Corona-Strategie als alternativlos.“ Über das Adjektiv alternativlos und dessen Entwicklung im politischen Diskurs der letzten Jahre ließe sich sicherlich eine hervorragende diskurslinguistische Abhandlung verfassen – wohl nicht umsonst wurde es bereits im Jahr 2010 zum „Unwort des Jahres“ gekürt. Hier jedoch möchte ich mich mit dem unscheinbaren Derivationssuffix -los beschäftigen.

Oberflächlich betrachtet ist -los eigentlich recht langweilig: Es „drückt das gänzliche Fehlen der vorher genannten Größe aus“ (so das DWDS). Doch was ‚macht‘ das unscheinbare Suffix mit uns, die wir die so gebildeten Wörter verarbeiten? Anders gefragt: Hat -los einen messbaren affektiv-emotionalen Effekt auf Hörer*innen und Leser*innen?

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Wir wachsen!

von Redaktionsteam
Beitragsbild

Wir wachsen. Laurent Gautier (@lgautier21), Sandra Jansen (@sj2915), Simon Meier-Vieracker (@fussballinguist), Nicole Palliwoda (@nicolepalliwoda), Naomi Truan (@BerLinguistin) und Sascha Wolfer (@sascha_wolfer) unterstützen uns ab sofort im lingdrafts-Redaktionsteam. Wir freuen uns sehr auf eine gute Zusammenarbeit und darauf, im dritten (vermutlich wieder sehr lebhaften) Jahr unserer linguistischen Werkstattberichte gemeinsam neue Themen für lingdrafts zu identifizieren und unseren Leser:innen vorzustellen.

Types of Voynich Papers

ein Gastbeitrag von Jürgen Hermes (@spinfocl)
Beitragsbild: Cipher Manuscript 42r.

Das Voynich-Manuskript ist ein derart unergründliches Enigma, dass es seine hermetische Aura auch auf alle Bemühungen um seine Erforschung ausstrahlt. Mit erstaunlicher Regelmäßigkeit berichten die Medien mindestens einmal jährlich darüber, dass es (jetzt aber wirklich) entschlüsselt wurde und wahlweise in Hebräisch, Kurzschrift-Latein oder Proto-Romanisch (was auch immer das sein soll) verfasst sei. So begierig diese Berichte von Massenmedien weitergereicht werden, so vernichtend ist das Urteil im Kreis anerkannter Voynich-Forscher|innen. 

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14 Monate DLF-Corona-Liveblog. Ein korpuslinguistisches Profil der COVID19-Pandemie

von Simon Meier-Vieracker
Beitragsbild

Schon bald nach Beginn der COVID19-Pandemie begannen verschiedene Nachrichtenredaktionen, die sich überschlagenden Ereignisse in Nachrichtentickern und Liveblogs zu dokumentieren. Und sie tun das bis heute, auf Spiegel und Zeit Online etwa, oder auf dradio.de. Mit einer an Telegramme erinnernden typographischen Gestaltung, in der die einzelnen Nachrichten mit +++ abgegrenzt werden, verketten sich hier die einzelnen Meldungen nun seit über einem Jahr zu einer Livedokumentation der Pandemie. Und weil dradio.de die älteren Meldungen über ein bequemes Archiv zugänglich macht, lassen sie sich leicht herunterladen und als Korpus aufbereiten. Das habe ich gemacht für eine Art korpuslinguistische Chronologie der Pandemie.

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Citizen Science in der Sprachgeschichte: „Alte Schriften“ ist ein Podcast zum Erlernen der deutschen Kurrent

von Alexander Lasch
Crosspost

Es ist nicht einfach, Gegenstände zu identifizieren, für die eine ‚bürgerwissenschaftliche‘ Orientierung beinahe notwendig ist. Stellen Sie sich nun aber vor, dass Sie auf tausende Seiten sehr gut lesbarer Handschriften in deutscher Kurrent blicken, die erschlossen werden wollen. Dann haben Sie Ihren Gegenstand.

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Notbremse statt Doktorarbeit?

von Simon Meier-Vieracker
Beitragsbild: CC0 // https://pxhere.com/de/photo/840254.

Dort wo ich herkomme, gibt es eine Redewendung: „Do mache mer kei Büro uff!“ Man verwendet sie dann, wenn man auf rasches und unkompliziertes Handeln drängt, das möglicherweise auch die offiziell geltenden Regeln unterläuft, dafür aber schnell zum Ziel führt, ohne dass man sich vorher in langwierigen Abstimmungen ergehen müsste. Irgend so etwas in der Art dürfte Olaf Scholz im Sinn gehabt haben, als er vorgestern diesen Tweet abgesetzt hat.

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Qualität von Sprachtechnologie messen

Gastbeitrag von Johannes Härtel in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Johannes Härtel

Hand aufs Herz: Würden Sie in ein selbstfahrendes Auto einsteigen, das Ihnen neunzigprozentige Sicherheit garantiert? Wahrscheinlich schon, so menschliche Fahrer nur eine achtzigprozentige Sicherheit vorzuweisen hätten. Der Einsatz einer Technologie hängt immer am Vergleich zur Alternative.

Es gilt, eine Basis für diesen Vergleich zu finden. Denn was bei der Sicherheit von Verkehrsmitteln eine einfache Rechnung ist, die höchstens an mangelnder Erfassung der relevanten Zahlen scheitert, ist bei der Bewertung von Sprachtechnologien keinesfalls trivial.

Nicht nur das Definieren von Messgrößen und das Messen mit selbigen ist kniffelig; selbst der Anwendungszweck bestimmt die Fehlertoleranz. Während meine Anforderung an meine tägliche Fahrt zur Arbeit klar ist – ich möchte nicht stürzen, bluten und vor allem nicht sterben – ertrage ich bei meinem Strandurlaub das ein oder andere unverständlich übersetzte Gericht auf der Speisekarte gern und bin hier und da eventuell sogar etwas amüsiert.
Geht es bei den zu verarbeitenden Texten hingegen nicht um mein 20-Euro-Privatvergnügen, sondern im professionellen Umfeld um viel Geld und Haftungsfragen oder in der Politik gar um internationale Beziehungen, sinkt hingegen die Fehlertoleranz schnell und ein Kichern kommt gar nicht erst auf.

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Maschinelle Übersetzung und romanische Minderheitensprachen

Gastbeitrag von Christine Paasch-Kaiser und Felix Hoberg in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Photo by Victor Garcia on unsplash.com

Maschinelle Übersetzung (MÜ) ist in aller Munde und zugleich das Schreckgespenst einer ganzen Branche. Jeder von uns hat sich wohl schon einmal, wenn nicht häufiger, eines kostenlosen maschinellen Übersetzungssystems bedient. Die Gründe dafür sind vielfältig: Es geht schneller als selbst zu übersetzen. Wir sind uns eines Ausdrucks in der Ausgangssprache nicht sicher. Wir beherrschen eine Sprache nicht ausreichend oder überhaupt nicht, benötigen aber Informationen. Auch die pure Neugierde und absurde Ergebnisse sind ein Grund für die Nutzung, wie ihn etwa Carmen Canfora in ihrem Beitrag zur Übersetzung der schwedischen Website von Amazon beschreibt. Vor Einführung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMÜ) machte beispielsweise dieser Übersetzungsvorschlag im Internet die Runde:
Kernseife – nuclear soap

Technischer Fortschritt bei der MÜ

Die technischen Fortschritte und Errungenschaften werden von vielen gelobt und die Entwicklung von den Tech-Firmen weiter vorangetrieben. Wie Stephan Grabowski in seinem Beitrag beschreibt, entstehen derzeit vermehrt Domänen-spezifisch trainierte MÜ-Modelle, um den spezifischen Bedarfen gerecht zu werden, die die allgemeinsprachlichen, kostenfreien Systeme von Google und Microsoft nicht decken können. Diese Fortschritte und Entwicklungen sind es auch, die immer wieder Anlass dazu geben, die Existenz einer ganzen Branche und ganzer Studiengänge zu hinterfragen: Brauchen wir überhaupt noch Humanübersetzerinnen und Humanübersetzer? Wenn große Unternehmen wie der IT-Konzern Fujitsu selbst Verträge zur Absicherung inhaltlicher Richtigkeit mit DeepL übersetzen (vgl. Handelsblatt 20, 2020), hat dann das Argument der (hoch)sensiblen Textsorten noch Bestand, schließlich nutzen viele Firmen in der Zwischenzeit eigene Lizenzen oder sogar selbstentwickelte MÜ-Systeme? Aber wie sieht das bei kleineren Sprachen aus? Gibt es für sie überhaupt maschinelle Alternativen zur Humanübersetzung? Und wenn ja, wie gut sind sie und wie vertrauenswürdig sind ihre Anbieter?

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Der „Alleskönner“ Maschinenübersetzung und seine Grenzen: Ein Erfahrungsbericht aus der Videospiellokalisierung

Gastbeitrag von Stephan Grabowski in der Blogreihe Translation und Technologie

Beitragsbild: Photo by Kevin Ku on unsplash.com

Die maschinelle Übersetzung ist unersetzlich geworden. Das spart Zeit und Geld. Ohne maschinelle Übersetzung könnte die wachsende Nachfrage nicht mehr gedeckt oder bezahlt werden. Die maschinelle Übersetzung wird immer ausgefeilter, und in einigen Fällen ist es schwierig, sie von der menschlichen Übersetzung zu unterscheiden. Wenn es mit dieser Geschwindigkeit wächst, werden nach einigen Jahren menschliche Übersetzer überflüssig.

Diesen ersten Absatz habe ich mit dem Google Translator vom Deutschen ins Tadschikische und zurück übersetzen lassen. Das Original lautete:

Maschinelle Übersetzung ist nicht mehr wegzudenken. Sie spart Zeit und Kosten. Ohne maschinelle Übersetzung könnte man den steigenden Bedarf nicht mehr decken oder bezahlen. Maschinelle Übersetzung wird immer besser und ist teilweise kaum noch von Humanübersetzung zu unterscheiden. Wenn sie sich in diesem Tempo weiterentwickelt, werden menschliche Übersetzer in wenigen Jahren überflüssig sein.

Eine verblüffend gute Qualität für ein so exotisches Sprachenpaar. Einige dieser Phrasen hat sicher jeder Übersetzer in den letzten Jahren häufiger gehört und mehr oder weniger beklommen darauf reagiert. Dieser Beitrag soll aber alles andere sein als ein Lobesschreiben auf die Technologie. Vielmehr soll er aufzeigen, in wie vielen Bereichen menschliche Arbeit nötig ist und auch in Zukunft sein wird, um diese Technologie weiterzuentwickeln und einzusetzen.

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Schriftdolmetschen

Gastbeitrag von Nina Cisneros in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Nina Cisneros

Jeder kennt sie – die Untertitel bei Filmen und im Fernsehen. Möchte man die Originalstimmen seiner amerikanischen Lieblingsschauspieler hören und auch die Textstellen verstehen, die so dahingenuschelt wurden, sind sie äußerst hilfreich. Entweder auf Englisch oder gleich in der deutschen Übersetzung. Was für Normalhörende bei fremdsprachigen Filmen nützlich ist, ist für sehr viele Menschen unabdingbar, um nicht nur Filmen, Reportagen und Nachrichtensendungen, sondern auch Seminaren, Konferenzen oder dem Schulunterricht folgen zu können.

Menschen mit Hörbehinderungen haben laut UN-Behindertenrechtskonvention und den entsprechenden nationalen Gesetzen einen Anspruch auf gleichberechtigte Teilhabe am politischen und gesellschaftlichen Leben. Und dort, wo das Hörvermögen nicht ausreicht, hilft ein anderes Sinnesorgan aus – das Auge.

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War Amazon zu blöd?

Gastbeitrag von Carmen Canfora in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Collage von Carmen Canfora

Ach, was haben wir uns amüsiert: Ende Oktober machte Amazon mit einer missglückten schwedischen Übersetzung seiner Website Schlagzeilen. Offensichtlich war diese maschinell erstellt und (wahrscheinlich aufgrund der immensen Anzahl der angebotenen Artikel) nicht posteditiert, also von einem Menschen überprüft, worden. Dadurch kam es zu teils skurrilen, teils vulgären Artikelbezeichnungen – ein gefundenes Fressen für die Presse, siehe z. B. Reuters und The Guardian, und Balsam für die Seele vieler Fachübersetzer, die sich seit Jahren den Mund fusselig reden und vor den Gefahren Maschineller Übersetzung (MÜ) warnen. Nicht zuletzt, weil vielen Übersetzern zusehends die Umsätze wegbrechen oder ihnen Übersetzungsaufträge zu aberwitzigen Konditionen angeboten werden, die sich bei näherer Betrachtung als ungeliebte und meistens schlechter bezahlte Postediting-Aufträge entpuppen. Und hatte es mit Amazon nicht endlich einmal die Richtigen erwischt? Ich gebe es zu, auch mir ging es so, und natürlich habe ich den entsprechenden Tweet geteilt.

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Computer als Übersetzer?

von Dirk Siepmann in der Blogreihe Translation und Technologie
Beitragsbild: Photo by Christian Wiediger on unsplash.com

Hand aufs Herz: Würden Sie in ein selbstfahrendes Auto einsteigen, das Ihnen neunzigprozentige Sicherheit garantiert? Wohl kaum. Auf anderen Gebieten dagegen suggeriert die KI-Forschung, dass 90 % „richtige Entscheidungen“ bereits ein herausragendes Ergebnis darstellen, so auch auf dem Gebiet der Übersetzung.

In der Tat ist auch für jeden Laien ersichtlich, dass die traditionell als „maschinelle Übersetzung“ (MÜ) bezeichnete Form des Übersetzens seit etwa 2015 einen erheblichen Innovationsschub durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke erfahren hat. Grundsätzlich beruhen die bei der MÜ zum Einsatz kommenden Algorithmen auf dem Pattern Matching (Musterabgleich): Es geht darum, einem ausgangssprachlichen Muster (sprich: Wort, Satz) ein identisches zielsprachliches Muster zuzuordnen. Genau hier zeigt sich auch schon Glanz und Misere des KI-Modells der Übersetzung: Es geht von Identitätsbeziehungen zwischen zwei Sprachen aus, während die allgemein anerkannte Übersetzungstheorie diese nur als seltenen Ausnahmefall zulässt und in der Regel lediglich Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen Sprachen postuliert.

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