Morgende und gelber Brei: Analogie und Kontamination im Sprachwandel

Einer meiner Brüder machte sich schon in jungem Alter regelmäßig einen Spaß daraus, Redewendungen ungünstig zu verknüpfen, und dann zu schauen, ob das seinen Gesprächspartnern auffallen würde. So machte er deutlich, dass eine bestimmte Idee «auch nicht das gelbe vom Brei» sei, oder dass eine bestimmte Theorie ihm «wie ein Buch mit sieben Hügeln» vorkomme. Was für meinen Bruder ein lustiger Test der Aufmerksamkeit seiner Zuhörer war, ist linguistisch gesehen insofern interessant, weil es deutlich zeigt, wie sinnentlehrt viele Redensarten inzwischen sind.

Sprachpfleger beklagen dies oftmals, und weisen darauf hin, dass man sich dieser «Worthülsen» lieber nicht bedienen sollte. Sie missverstehen meiner Meinung nach aber, dass es sich um einen ganz gewöhnlichen Prozess handelt, in dessen Verlauf eine Phrase ihre ursprüngliche Motivation verliert. Der ursprünglich aus mehreren Wortbedeutungen zusammengesetzte Sinn verliert die Bedeutung seiner Teile, also seine Transparenz, und lebt als Ganzes in unserer Sprache fort. Das ist ein normales Phänomen, das uns auch in anderen Bereichen unseres Lexikons begegnet. Wörter, die ursprünglich aus mehreren Einheiten zusammengesatzt waren, werden mehr und mehr als eine Einheit wahrgenommen, bis die ursprüngliche Motivation für deren Bildung ganz verlorengegangen ist. Dass dieses Phänomen nun auch Redewendungen ergreifen kann, ist nur eine Fortführung des Prozesses auf einer höheren Ebene.

Meine Versuche, herauszufinden, wie man die Verschränkung von Redewendungen und Sprichwörtern, die Menschen zuweilen ja auch unbewusst machen, denn nun linguistisch benennt, haben sich dabei leider als kompliziert herausgestellt. Im DWSD zum Beispiel, wird diese «Sprichwortverschränkung» als Kontamination bezeichnet, also die «(falsche) Vermengung zweier formal und sinngemäß ähnlicher Wörter oder Redewendungen» (Geyken 2010, s. v. «Kontamination»). Wikipedia hingegen, erklärt Kontamination als das Phänomen, das zur Bildung von Kofferwörtern wie bspw. «Denglisch» führt. Während diese jedoch bewusst kreiert werden, tritt die Verschränkung von Redensarten ja gerade meist auch unbewusst auf.

Ich würde es vorziehen, Kontamination als Terminus für solche Fälle zu reservieren, wie Trask sie benennt, also als «[any] unsystematic change in which the form of a linguistic item is irregularly influenced by the form of another item associated with it» (Trask 2000: 74f). Was Trask hiermit meint, sind Fälle, in denen eine Form in einer bestimmten Sprache nicht mehr dem entspricht, was man eigentlich erwarten würde. Im Russischen, zum Beispiel wäre die «richtige» Form für «neun» nevjat’ (невять), aber die Form, die man in Russland benutzt, ist devjat’ (девять), was Linguisten mit der Nähe zum Wort für «zehn» desjat’ (десять) erklären (ibid.). In vielen Sprachen findend wir überraschende Ähnlichkeiten zwischen aufeinanderfolgenden Zahlen. Nicht alle sind dabei eindeutig auf Kontaminations zurückzuführen, aber es scheint so zu sein, dass eine gewisse Präferenz bei denen, die sprechen besteht, die Zahlenwörter einerseitz unterschiedlich, andererseits aber eben doch ein bisschen ähnlich zu erhalten. Prominenter ist das Beispiel female im Englischen, welches ursprünglich femelle hieß, und später in Anlehnung an Englisch male umgebildet wurde.

Kontamination ist in diesem Sinne eine spezielle Form von Analogie, der bekannteste Widersacher des regulären Lautwandels in der Entwicklungsgeschichte von Sprachen. Analogie als Oberbegriff bezeichnet hierbei (ich folge wieder Trask) jegliche Art von Wandel, der in der lautlichen oder formalen Annäherung sprachlicher Formen resultiert (ibid. 20). Als Paradebeispiele werden hier oft die englischen irregulären Pluralformen genannt, die Kinder meist zu Beginn des Sprachlernprozesses übergeneralisieren, wodurch sie dann foots anstelle von feet für «Füße» sagen (Bussmann 2002: s. v. «Analogie»).

Im Deutschen kann man diese grammatischen Prozesse auch vorfinden, jedoch ist es schwer, Beispiele aus der heutigen Zeit zu finden. Ein Fall, der sicherlich nur wenigen Sprechern auffallen dürfte, ist die reflexive Verwendung von erschrecken im starken Präteritum. Erschrecken hat in der Gegenwart im Deutschen ja zwei Bedeutungen: ich kann jemanden erschrecken (transitiv), und ich kann einfach so erschrecken (intransitiv). Zusätzlich, vielleicht in Analogie zu fürchten, gibt es nun auch noch die Möglichkeit sich zu erschrecken. Im Präteritum gibt es jedoch zwei Formen: die starke, die ausschließlich für das intransitive Verb gebildet wird (also muss es heißen «ich erschrak»), und die schwache, die nur für die transitive Variante verwendet wird («ich erschreckte ihn»). Da wir nun aber immer seltener die intransitive Variante verwenden, also meist auf die reflexive Form («ich erschrecke mich») ausweichen, vermischen manche Sprecherinnen und Sprecher zuweilen das starke mit dem schwachen Verb, und schreiben dann Sätze wie «er erschrak sich zutiefst», was vor längerer Zeit grammatisch falsch gewesen wäre, und nach den Regeln von Sprachpuristinnen und -puristen sicherlich immer noch falsch ist.

Ein anderes schönes Beispiel, das mich lange beschäftigt hat, ist die Mehrzahl von «Morgen». Denn hier kommt es häufig vor, dass Menschen von «den Morgenden» reden und schreiben. Der Sprachwandel zeigt sich hier von seiner ironischen Seite. Auf der einen Seite vergessen die Menschen, das -d im «Abendbrot» auszusprechen (wie wir in meinem Beitrag vom letzten Monat sehen konnten), während sie auf der anderen Seite ein unsinniges -d in die «Morgen» einführen. Mit der bewussten oder unbewussten Vermischung von Wörtern und Sprichwörtern hat das meiner Meinung nach schmerzlich wenig zu tun. Es scheint mir daher mehr Sinn zu entfachen, wenn wir kleinere Kaninchen backen, das Heu vom Weizen trennen, und die Kontamination als Tochter der Analogie auf Fälle wie die Mehrzahl von «Morgen» beschränken, anstatt zu versuchen, mit nur einem Terminus alles unter einen Hut zu ringen.

Literatur

  • Bußmann, Hadumod (2002): Lexikon der Sprachwissenschaft . Stuttgart:Kröner.
  • Geyken, Alexander (ed.) (2010): Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache DWDS. Das Wortauskunftssystem zur deutschen Sprache in Geschichte und Gegenwart. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften. Berlin: http://dwds.de.
  • Trask, Robert L. (2000): The dictionary of historical and comparative linguistics . Edinburgh:Edinburgh University Press.
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Morgende und gelber Brei: Analogie und Kontamination im Sprachwandel," in Von Wörtern und Bäumen, 13/07/2019, https://wub.hypotheses.org/926.

Wissentschaft und Abenbrot: Einschübe und Aussetzer im Sprachwandel

Sprachwandel tritt in so vielfältiger Weise auf, dass wir es mitunter gar nicht merken, wenn wir ihm begegnen. Ein Beispiel, auf das mich eine meiner Schwestern vor Kurzem aufmerksam machte, ist das Phänomen der Epenthese. Hierbei handelt es sich um eine bestimmte Form von Lautwandel, in deren Verlauf ein plosiver Konsonant, beispielsweise ein [t] oder ein [d] zwischen einem Nasal (meist [n]) oder Liquid ([r, l]), dem ein Liquid oder Sibilant ([s, ʃ]) folgt, eingeschoben wird, um die Aussprache zu erleichtern. Denen, die sprechen, fällt das meist nicht mal auf. Wenn wir ein Pils bestellen, sagen zu Beispiel die wenigsten Menschen wirklich Pil-s, sondern sprechen das Wort viel eher als Pil-t-s aus, genauso wie beim Witz vom Pilz im Wald, der nur lustig ist, wenn man ihn hört:

«Steht ein Pils im Wald, kommt ein Hase und trinkt es aus.»

Die Epenthese (Griechisch für “Einfügung” oder Insertion) erklärt, warum es nicht nur den Namen Henrik, sondern auch Hendrik gibt, was die holländische Form von Heinrich ist. Sie erklärt auch, warum Altgriechisch anḗr «Mann» im Genitiv andr-ós heißt, was wiederum erklärt, warum es Andreas heißt, und nicht Anreas.

Insertion of transitional sounds without etymological motivation, e.g. the ‹p› in Thompson or the diphthongs found before palatals and velars in some dialects: [bæig] bag. In generative phonology, epenthesis is formulated as a phonological insertion rule. (Bussmann 1996: s. v. «epenthesis»)

Das Einschieben von [t] oder [d] in vielen Lautverbindungen erleichtert die Aussprache dabei oft so stark und ist gleichzeitig so schwer zu hören, dass es uns oftmals gar nicht auffällt. Wir denken, dass wir [h a l s] sagen, wenn wir vom Hals sprechen, aber in Wirklichkeit sagen wir in den meisten Fällen viel eher [h a l ts].

Dies kann eventuell auch erklären, warum man relativ viele Fälle finden kann, in denen Menschen von Wissentschaft reden, oder wissentschaftliche Mitarbeiter suchen (bspw bei Ecosia). Auch wenn man auf den ersten Blick denken mag, dass es sich hierbei viel eher um einen Rechtschreibfehler handelt, als um einen Lautwandel, der irrtümlicherweise verschriftlicht wurde, so ist die Verwendung eines epenthetischen t-Lauts in diesen Fällen gar nicht so ungewöhnlich. Menschen unterscheiden sich ja in ihrem Schreibverhalten, und es kann durchaus vorkommen, dass man eher phonetisch schreibt, vor allem wenn man sich nicht so stark konzentriert.

Tatsächlich finden wir auch vor allem in alten Texten zuweilen Formen für Wissenschaft mit t, wie wir schnell mit Hilfe des deutschen Textarchivs im DWDS (Geyken 2010) herausfinden können, wenn wir dort nach Treffern wie Wissentschaft oder Wissentschafft suchen. Da man davon ausgehen kann, dass vor allem in früheren Zeiten weniger normorientiert geschrieben wurde, und Menschen mehr auf ihr Hörempfinden oder ihre Artikulation achteten, scheint es nicht abwegig, anzunehmen, dass es tatsächlich der Sprachwandelprozess ist, der die epenthetische Variante der Aussprache begünstigt und sich dadurch dann in die geschriebene Sprache einschleicht.

Wenn dieser Prozess nicht im Wortinneren geschieht, sondern am Wortende, dann heißt er Epithese (Bussmann 1996: 372. Beispiele begegnen uns in Wörtern wie ebend oder jemand, die ursprünglich kein -d am Ende aufwiesen. Auch der sound im Englischen soll auf diese Weise entstanden sein, weil er ursprünglich aus dem Französischen son entlehnt wurde (Harper 2011: s. v., «sound»). Wenn man einen Laut hingegen am Wortanfang einführt, dann heißt das Prothese (Bussmann 1996: 963), was nicht nur komisch klingt, weil Prothese außerhalb der Linguistik eine andere Bedeutung hat, sondern auch als Prozess ein bisschen von den anderen beiden Prozessen abweicht, weil wir hier meist auf Vokale treffen, die einem Wort angefügt werden, und nicht Konsonanten. Dieser Prozess ist sehr prominent in den romanischen Sprachen aufgetreten, wo, wie im Französischen, der spiritus zum esprit geworden ist, oder, wie im Spanischen, die schola zur escuela.

Auch der umgekehrte Prozess kann dabei vorkommen in der Sprachgeschichte, wie wir beim Abendbrot sehen können, das wohl in den seltentsten Fällen tatsächlich wie Abendbrot ausgesprochen wird, sondern meist wohl als Abmbrot [aːbm̩bʁoːt], was manch einen dann dazu veranlasst, es als Abenbrot zu schreiben. Auch das kommt relativ häufig vor (beispielsweise in Kochrezepten).

Leider gibt es keinen direkten Terminus für diesen Prozess des Weglassens oder der Deletion eines Lautes in der historischen Linguistik, zumindest keinen, der weitläufig gebraucht würde. Es gibt den Terminus Apokope, der das Weglassen von finalen Vokalen oder Silben bezeichnet, oder den der Synkope, der für das Weglassen von Vokalen in Wörtern verwendet wird, aber keinen Allgemeinen Begriff, den man verwenden könnte, wenn man allgemein auf Prozesse, bei denen Laute verloren gehen, bezeichnen möchte. Dies betrifft natürlich auch die Insertionsprozesse der Prothese, Epenthese, und Epithese, die alle eine spezifische Art von Einfügung im Lautwandel bezeichnen, während ein Terminus für den allgemeinen Prozess fehlt.

Das Problem der Terminologie in der Linguistik ist aber weit größer, als der Mangel an klaren Wörtern für die allgemeinsten Typen des Lautwandels erahnen lassen mag. Nicht nur haben wir es in der historischen Linguistik mit einer Terminologietradition zu tun, die sich viel zu lange lediglich an exemplarischen Prozessen in Einzelsprachen und einzelnen Sprachfamilien beschäftigt hat (was sich auch in dem Vergleich der Grammatik widerspiegelt, vgl. Haspelmath 2010), unsere Terminologie versucht allzuoft auch zu erklären anstatt zu beschreiben. Sie ist also explikativ und nicht deskriptiv (vgl. Jacques und List 2019: 141f, List 2014: 31f). So wird beispielswiese in den meisten Beschreibungen der Terminus Assimilation nicht nur als als “[a] change in which one sound becomes more similar to another” beschrieben, sondern es wird auch noch hinzugefügt, dass dies “through the influence of a neigh- boring, usually adjacent, sound” geschieht (Campbell und Mixco 2007: 16).

Es ist nicht ratsam, Erklärung und Beschreibung zu vermengen, wenn man eine Typologie erstellen möchte, da eine Erklärung einer Beschreibung immer nachgeordnet ist und von dieser abhängt. Aufgrund dieser heterogenen Terminologietradition, welche teilweise beschreibt, teilweise erklärt und teilweise klassifiziert, ist es schwierig, wenn nicht unmöglich, eine homogene und neutrale Klassifikation von gängigen Termini, die für bestimmte Aspekte von Sprachwandel — wie beispielsweise den Lautwandel — von Bedeutung sind in der Literatur zu finden. Es ist schon nahezu grotest, dass man in der historischen Linguistik einen Terminus wie Rhotazismus findet, der, — vereinfacht gesagt — einen Wandel von [s] nach [r] bezeichnet (also sehr konkret ist), als auch einen Terminus wie Lenisierung, welcher eine bestimmte Art von Wandel bezeichnet, “in which a segment becomes less consonant-like than previously” (Trask 2000: 190).

Bevor ich jetzt auch die hartnäckigsten Mitglieder der ohnehin kleinen Leserschaft dieses Blogs mit Linguistenlatein verschrecke, wenden wir uns zum Abschluss doch noch mal dem Abendbrot zu. Wie ich angedeutet habe, sprechen wir das wort «Abend» im Deutschen heutzutage kaum so aus, wie wir es schreiben (und damit meine ich nicht nur, dass wir das finale -d als -t aussprechen). Die oben erwähnte Assimilation hat schon lange dazu geführt, dass wir in den meisten Fällen eigentlich [aːbm̩t] sagen (geschrieben in etwa Abmt), und in Extremfällen sogar [aːm̩] (Ahm), wie die Mainzelmännchen, wenn sie “Guten Aaaaabend” rufen. Wenn wir nun in Wörtern wie Abendbrot anfangen, das d am Wortende wegzulassen, ergibt dies [aːbm̩](Abm), und wenn wir dann vom Abendrot sprechen (also nicht vom Abendbrot!), dann ergibt dies [aːmroːt] (Ahmrot). Wenn wir dort angelangt sind, sind wir nicht am Ende, sondern wieder am Anfang, denn die Lautfolge m+r, also Nasal plus Liquid, wie schon am Anfang angedeutet, bietet ja immer fruchtbaren Boden für Epenthesen! Am Ende führt dies dann dazu, dass aus dem Ahmrot ein Ahm-b-rot wird. Während es dieses vorher lediglich ankündigte wird das Abendrot nun zum Abendbrot, und die deutsche Sprache wird um eine Ambiguität reicher sein.

Es ist klar, dass das Deutsche noch ein wenig entfernt davon ist, Abendbrot und Abendrot identisch auszusprechen. Verglichen mit ähnlichen Prozessen des Lautwandels, die wir in anderen Sprachen beobachten können, wäre ein solches Szenario aber gar nicht so abwegig. Da alle Sprachveränderungen immer auch von diejenigen, die die Sprachen am Ende sprechen, abhängen, und deren Verhalten selbst nicht nur von sprachlichen Gesetzen abhängt, ist es generell nicht sinnvoll, zu versuchen, vorherzusagen, wie sich eine Sprache entwickeln könnte. Trotzdem macht es zuweilen Spaß, darüber nachzudenken. Aus diesem Grunde habe ich in diesem Text auch mindestens eine Epenthese versteckt, die man in der deutschen Schriftsprache noch nicht so finden kann.

Literatur

  • Bussmann, Hadumod (1996): Routledge dictionary of language and linguistics . London and New York:Routledge.
  • Campbell, Lyle and Mixco, Mauricio (2007): A glossary of historical linguistics. Edinburgh:Edinburgh University Press.
  • Geyken, Alexander (ed.) (2010): Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache DWDS. Das Wortauskunftssystem zur deutschen Sprache in Geschichte und Gegenwart. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften. Berlin: http://dwds.de.
  • Haspelmath, Martin (2010): Comparative concepts and descriptive categories. Language 86.3. 663-687.
  • Jacques, Guillaume and List, Johann-Mattis (forthcoming): Save the trees: Why we need tree models in linguistic reconstruction (and when we should apply them). Journal of Historical Linguistics 9.1. 128-167.
  • List, Johann-Mattis (2014): Sequence comparison in historical linguistics. Düsseldorf:Düsseldorf University Press.
  • Harper, Douglas (ed.) (2011): Online Etymology Dictionary. http://www.etymonline.com/.
  • Trask, Robert L. (2000): The dictionary of historical and comparative linguistics . Edinburgh:Edinburgh University Press.
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Wissentschaft und Abenbrot: Einschübe und Aussetzer im Sprachwandel," in Von Wörtern und Bäumen, 16/06/2019, https://wub.hypotheses.org/917.

Die Bedeutung der Grundlinie

Als ich vor Kurzem mal wieder meinen Zähne ihre jährliche professionelle Reinigung gönnte, war ich verwundert, als ich gefragt wurde, ob ich denn Rechtshänder sei. Anscheinend, so wurde mir dann natürlich klar, konnte man anhand meines Putzverhaltens erkennen, in welcher Hand ich die Zahnbürste halte, und welche Bereiche in meinem Mund ich daher mitunter weniger gründlich putze. Ich musste an Sherlock Holmes denken, der ja auch Menschen damit verblüffte, dass er ihnen verborgene Eigenschaften ansah, die er, wie er selbst fälschlicherweise sagte, «deduzierte» (erst später machte Peirce klar, dass es bei Holmes’ Ratespielchen nicht um Deduktion, sondern um Abduktion geht, vgl. Peirce 1958). Sherlock Holmes hätte sicherlich auch gewusst, dass ich Rechtshänder bin, vielleicht sogar ohne dabei in meinen Mund zu schauen.

Was mir erst später klar wurde, ist, dass es im Prinzip eigentlich gar nicht schwer ist, zu erraten, ob jemand Rechtshänder ist oder nicht. Da nur etwa 10 Prozent aller Menschen linkshändig sind, liegt man ja schließlich in 9 von 10 Fällen im Durchschnitt richtig, wenn man stumpf jeder Person, der man zum ersten Mal begegnet, ins Gesicht sagt: «Sie sind rechtshändig, nicht wahr?» Viele Menschen wird man damit sicherlich beeindrucken können, und für die Fälle wo man auf eine Person trifft, die die 10 Prozent, die nicht rechtshändig sind, vertritt, kann man sich vielleicht sogar einen netten Spruch einfallen lassen, um über den Fauxpas hinwegzutäuschen.

Während es also nicht schwierig ist, Rechtshändigkeit vorherzusagen, stellt das Vorhersagen von Linkshändigkeit ein sehr viel schwieriges Unterfangen dar. Wenn man alle Menschen für Linkshänder hält, liegt man bei allen Linkshändern richtig, aber auch bei allen Rechtshändigen falsch, was zu einer Fehlerquote von 90% führt. Wenn man, wie Herr Sonneborn, einmal links und einmal rechts wählt, dann liegt man im Durchschnitt zwar bei jedem zweiten Linkshänder richtig, aber man liegt gleichzeitig auch bei jedem zweiten Rechtshänder falsch. Die Trefferquote sinkt dann von 90 Prozent auf schlappe 50 Prozent, was bedeutet, dass man sich viele dumme Ausreden einfallen lassen muss, wenn man sich irrt.

Während dies auf den ersten Blick wie ein einfaches Gedankenspiel auf geringem mathematischen Niveau klingen mag, weist der Fall von Links- und Rechtshändigkeit auf eine in der Wissenschaft tatsächlich wichtige Frage hin. Die Frage ist nämlich, wie man die Qualität einer Vorhersage bewertet. Die Idee von einer «Vorhersage» ist hier sehr weit gefasst. Ich denke dabei nicht nur an die Ratespielchen, mit denen Sherlock Holmes seine Kundschaft beeindruckt, sondern auch an die typischen Aufgaben, für die heute vermehrt Algorithmen verwendet werden, also Risikoeinschätzungen jeder Art, Verfahren zur Gesichtserkennung, oder auch die Verfahren zur Erkennung von etymologisch verwandten Wörtern in verschiedenen Sprachen, an denen ich in meiner Forschung selbst arbeite.

Wenn wir uns die Verfahren zur Erkennung etymologisch verwandter Wörter (vgl. List et al. 2018) in der Linguistik anschauen, dann ist die Aufgabe ähnlich wie beim Händigkeitstest. Es geht darum, eine Einschätzung abzugeben, ob zwei Wörter, die dem Algorithmus zum Vergleich vorgelegt werden, verwandt sind oder nicht. Um zu prüfen, wie gut die verschiedenen Algorithmen, die bisher vorgeschlagen wurden, das tun können, greifen wir auf sogenannte Trainings- und Testdaten zurück. Die Trainingsdaten dienen dabei dazu, den Algorithmus «feinzustimmen». Um dies zu tun, testen wir verschiedene Parameter, verschiedene Einstellungen, und versuchen dabei, die Vorhersagequalität des Algorithmus zu maximieren. Wenn wir diese Einstellungen dann gefunden haben, nehmen wir uns die Testdaten vor, die wir bisher nicht angeschaut haben. Basierend darauf, wie akkurat die Vorhersagen des Algorithmus auf den Testdaten nun sind, leiten wir dann eine allgemeine Aussage in Bezug auf seine Qualität ab.

Das Problem bei der Evaluierung durch Trainings- und Testdaten ist nun, dass wir leicht einen ziemlich falschen Eindruck von einem Algorithmus bekommen können, wenn wir diese Daten nicht richtig auswählen. Wenn Trainings- und Testdaten zum Beispiel in ihrer Struktur unterschiedlich sind, dann kann es gut sein, dass wir das Verfahren sehr gut optimiert haben, diese Optimierung uns aber nur in Bezug auf die spezifischen Daten hilft, die wir uns schon angeschaut haben. Wenn ich beispielsweise als Vorbereitung für das anscheinend viel zu schwere Matheabitur hunderte von Aufgaben aus den letzten Jahren auswendig lerne, dann ist dies eine nicht sehr hilfreiche Strategie, da man davon ausgehen kann, dass Aufgaben nicht wiederholt werden. Bei faulen Lehrkräften in der Schule jenseits des Abiturs hingegen können jüngere Geschwister durchaus davon profitieren, sich die Aufgaben anzuschauen, die ihren älteren Geschwistern gestellt wurden.

Noch schlimmer als ein «overfitting» ist es jedoch, wenn weder Trainingsdaten noch Testdaten die Aufgabe, die ein Verfahren tatsächlich leisten soll, hinreichend abdecken. Wenn man neuronale Netzwerke trainieren möchte, Katzenbilder zu erkennen, und ihnen zum Training und Testen lediglich Bilder von Katzen oder Hunden vorlegt, aber keine Bilder, die andere Dinge zeigen, dann kann man nicht sicher sein, dass die trainierten Netze in Realität gut funktionieren. Wenn wir Algorithmen mit Daten zu Gefängnisinsassinnen und -insassen füttern, um Prognosen für die Verbrecherinnen und Verbrecher der Zukunft aufzustellen, und diese Prognosen dann in Zukunft auch verwenden, um das Strafmaß von Menschen in Zukunft festzulegen, kann es leicht sein, dass wir bestehende Vorurteile in der Gesellschaft, beispielsweise gegenüber dem Aussehen oder Reichtum von Menschen, beständig weiter untermauern.

Wenn es nur um das Erkennen von verwandten Wörtern geht, ist die Parteilichkeit von Algorithmen natürlich nicht so verheerend. Ärgerlich für die, die sich für Sprachvergleiche begeistern ist sie aber schon. Denn schließlich besteht eines der grundlegenden Argumente, mit dem Computerbegeisterte in der Linguistik die Verwendung neuer computerbasierter Verfahren anpreisen und propagieren, darin, die Parteilichkeit von Individuen, die die Daten manuell bearbeiten, einzuschränken, und somit die allgemeine Objektivität unserer Verfahren zu erhöhen, um dann auch dort Aussagen treffen zu können, wo wir mit qualitativen Methoden kein verlässliches Material mehr finden können (vgl. bspw. Jäger 2015).

Wenn wir unsere Algorithmen zum automatischen Sprachvergleich aber nun trainieren, indem wir sie mit Daten füttern, die von Experten handannotiert wurden, und deren Einschätzungen als unseren «Goldstandard» verwenden, an dem jeder Algorithmus gemessen werden muss, dann heißt das nicht unbedingt, dass wir unser Wissen über die Geschichte unserer Sprachen mit Hilfe automatischer Verfahren automatisch vertiefen können. Denn wenn unsere Expertinnen und Experten untereinander selbst uneins sind, und verbissen über einzelne Etymologien streiten, wenn also die gesamte manuelle Methodologie vielleicht am Ende gar nicht so objektiv ist, wie wir das gerne denken, dann hilft es nichts, sich an manuell annotierten Daten als Goldstandard auszurichten.

Das Problem des Goldstandards betrifft hierbei nicht nur die historische Linguistik, sondern auch die automatische Übersetzung, die ja ebenfalls in wichtigen Fällen (bspw. bei Gesetzen in der EU) nach wie vor ausschließlich auf Arbeit von Menschen zurückgreift. Wenn sich bereits Menschen nicht einig darüber sind, wie eine perfekte Übersetzung von einer Sprache in eine andere Sprache aussehen sollte, nun aber das Ziel der maschinellen Übersetzung darin besteht, so zu übersetzen, wie Menschen das tun, dann frage ich mich, ob das überhaupt das Ziel automatischer Übersetzung sein sollte: sollte sie nicht eigentlich besser sein als Menschen?

Natürlich übertreibe ich hier ein bisschen mit meinen Bedenken. Ich verwende selbst von Menschen annotierte Daten, um meine Algorithmen zum automatischen Sprachvergleich weiterzuentwickeln. Ohne diese Daten hätte ich es, ehrlich gesagt, auch gar nicht geschafft, bestimmte Verfahren zu entwickeln, da man erst in der Praxis, also beim aktiven Testen von Computermethoden, bemerkt, was an der Theorie eigentlich wichtig ist. Aber das Problem von Goldstandards, Trainings- und Testdaten, das lässt mich doch nicht los, vor allem in den Fällen, wo ich gemerkt habe, dass handannotierte Analysen selbst Fehler aufweisen, oder Rückschlüsse gemacht werden, die nicht zwingend aus den Daten folgen können.

Erst vor Kurzem ist mir dabei aufgefallen, dass man auch die Rechtshändigkeit beim Testen von Methoden nicht aus den Augen verlieren sollte. Was ich damit meine, ist, dass es möglich ist, das ein prinzipiell falsches Vorhersageverfahren, wie die Annahme, das alle Menschen rechtshändig sind, in bestimmten Fällen scheinbar sehr gute Ergebnisse liefern kann. Wenn man also eine neue Methode vorstellt, dann sollte man auch immer darauf achten, dass man gegen diese Grundlinie oder Baseline, wie das in der Computerlinguistik heißt, testet. Wenn nahezu alle Wörter in einem Datensatz verwandt sind, dann kann es gut sein, dass ein Algorithmus, der annimmt, dass schlicht und einfach alle Wörter miteinander verwandt sind, bereits beeindruckende Ergebnisse erzielt. Wenn fast keine verwandten Wörter gefunden werden können, dann kann es umgekehrt gut sein, einfach davon auszugehen, dass kein Wort mit keinem anderen Wort verwandt ist.

Nachdem wir mehr als vier Jahre Arbeit an einer handannotierten Datenbank von etymologisch verwandten Wörtern in 50 sinotibetischen Sprachen nun endlich abgeschlossen und zur Publikation gebracht haben (Sagart et al. 2019), konnte ich es mir nicht verkneifen, zu testen, wie gut denn meine automatischen Verfahren die Etymologien in unseren Daten letztendlich erkennen. Die Ergebnisse waren nicht so beeindruckend. Die beste Methode, die mir zur Verfügung steht, erreichte gerade einmal 73%, wogegen die Methode bei enger verwandten Sprachen zuweilen bis zu 90% liefert. Das einzige, was mich ein bisschen beruhigte war die Grundlinie: Wenn man stur annimmt, dass kein Wort mit keinem anderen Wort verwandt ist, erreicht man 58% auf den Daten (was schon ein beachtlicher Wert ist). Die automatische Methode ist also immerhin 15% besser als die Baseline. Viel ist das nicht, es könnte aber auch schlimmer sein. Ein Glück, dass ich keine Methoden zu Katzenbildern entwickeln muss.

Literatur

  • Jäger, Gerhard (2015): Support for linguistic macrofamilies from weighted alignment. Proceedings of the National Academy of Sciences 112.41. 12752–12757.
  • List, Johann-Mattis and Walworth, Mary and Greenhill, Simon J. and Tresoldi, Tiago and Forkel, Robert (2018): Sequence comparison in computational historical linguistics. Journal of Language Evolution 3.2. 130–144.
  • Peirce, Charles Sanders (1958): Science and Philosophy. Cambridge:Harvard University Press.
  • Sagart, Laurent and Jacques, Guillaume and Lai, Yunfan and Ryder, Robin and Thouzeau, Valentin and Greenhill, Simon J. and List, Johann-Mattis (2019): Dated language phylogenies shed light on the ancestry of Sino-Tibetan. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 1-6. DOI: 10.1073/pnas.1817972116

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Die Bedeutung der Grundlinie," in Von Wörtern und Bäumen, 14/05/2019, https://wub.hypotheses.org/902.