Archiv des Autors: Johann-Mattis List

Über Johann-Mattis List

Seit Anfang 2017 bin ich leitender Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Menschheitsgeschichte in Jena, in der Abteilung für sprachliche und kulturelle Evolution. In meiner Forschung nehme ich generell einen datenbasierten, empirischen und quantitativen Standpunkt in Bezug auf Sprachwandel und Sprachgeschichte ein, mit einem speziellen Fokus auf südostasiatischen Sprachen. Im Gegensatz zu rein computerbasierten Ansätzen versuche ich jedoch, meine Forschung nah an der traditionellen historischen Linguistik und der linguistischen Theorie auszurichten, weshalb ich einen computer-gestützten Ansatz im Gegensatz zu einem rein computer-basierten Ansatz verfolge.

Wer suchet, der findet: Über die Entdeckung von Mustern

In den frühen Tagen der linguistischen Forschung, als noch nicht klar war, dass Sprachen sich in bestimmten Aspekten regelmäßig wandeln, und man noch annahm, dass alle Sprachen im Grunde auf das Hebräische zurückgehen, die heilige Sprache, die vor dem Turmbau zu Babel gesprochen worden war, war es ein Leichtes, Etymologien für Wörter verschiedenster Sprachen zu bilden. Da man ja längst wusste, was man finden wollte — nämlich Wörter in der eigenen Muttersprache, die irgendwie aus dem Hebräischen kommen mussten — musste man nur die Abfolge der Buchstaben der Wörter ein bisschen justieren, hier und da einen Laut entfernen, oder hinzufügen, und schon hatte man wieder eine neue wunderbare Wortgeschichte zusammengezimmert.

Beispiele für diese Praxis sind zahlreich. So finden wir zum Beispiel in Münster’s Hebräischer Grammatik von 1523, den erfreuten Hinweis, dass „auch in unserer deutschen Sprache einige hebräische Wörter verblieben“ seien (aliquot Hebraeas voces in nostram Germanicam receptas esse linguam, 27f). Als Beweis teilt Münster dann Wortgleichungen wie ʔēm „Mutter“ vs. Am im Deutschen (also vermutlich Amme) oder māḥdār „Morgen“ vs. Morn im Deutschen (also Morgen). Noch weiter geht sogar Guichard (1606, zit. nach Arens 1969: 76), der betont, dass

die Ableitung der Wörter durch Addition, Subtraktion, Transposition und Inversion der Buchstaben anlangt, so steht fest, dass man so verfahren kann und muss, wenn wir bedenken, dass die Hebräer von rechts nach links schreiben und die Griechen und die übrigen von links nach rechts.

Später, als man sich allmählich von der Idee verabschiedete, alles auf das Hebräische zurückführen zu müssen, wandte Webb (1787) diese Regeln folgerichtig an, um zu zeigen, dass das Griechische auf irgendeine bizarre Art aus dem Chinesischen abgeleitet worden sein musste. Beispielhafte Zeugen der komischen Verwandtschaft zwischen beiden Sprachen waren Wörter wie Griechisch kūōn „Hund“, welches dem Chinesischen quán „Hund“ tatsächlich so ähnlich sieht, dass nicht nur Webb dies thematisierte (Pulleyblank 1995), sowie Griechisch gunē „Frau“, welches Webb sehr gekonnt mit dem Chinesischen Wort nürén „Frau“ identifizierte, wobei er sich von der Transkription niu gin in die Irre leiten ließ und annahm, dass die beiden Silben vertauscht worden seien.

Der menschliche Geist ist faszinierend, wenn es darum geht, Verbindungen zwischen Dingen zu erkennen, selbst wenn diese eigentlich gar nicht existieren. Wir picken uns einzelne Punkte aus dem heraus, was wir sehen, verbinden sie miteinander, und sind dann mitunter verblüfft oder fasziniert von dem Bild, das wir sehen, obwohl wir das Bild durch die spezifische Auswahl der Punkte, die wir getroffen haben, nicht entdeckt, sondern vielmehr selbst konstruiert haben.

Das Suchen nach Mustern ist von so großer Bedeutung für uns, dass es uns mitunter gar nicht mehr auffällt, wenn unser Geist wieder konstruiert. Die Sprache stellt dabei eine sehr dankbare Spielwiese dar, derer sich alle, die eine Sprache sprechen, nur zu gern bedienen. Das indirekte Wissen, dass Wörter sich aus anderen Wörtern ableiten lassen, führt dann mitunter zu Volksetymologien, die sich vor allem darin äußern, dass Wörter, die entweder frisch entlehnt wurden, oder schon sehr alt sind und dadurch mit der Zeit ihre Transparenz verloren haben, neu analysiert werden, damit sie wieder „Sinn machen“. So wirft der Maulwurf zum Beispiel erst mit dem Maul, seitdem vergessen wurde, dass er im Althochdeutschen noch mū-werf hieß, was ursprünglich wohl „Haufenwerfer“ bedeutete (Pfeiffer 1993: s. V. „Maulwurf“).

Die Mustersuche begegnet uns aber nicht nur in Bezug auf die Sprache, sondern auch in Bezug auf die Wissenschaft allgemein. Da wir in der Wissenschaft ständig auf der Suche nach neuen Erkenntnissen sind, kann es nur zu leicht passieren, dass wir am Ende viel mehr Strukturen in die Welt hineinkonstruieren, als wir realistisch in der Welt entdecken könnten. Dies zeigt sich insbesondere in der Vielzahl von Publikationen, in denen Forscherinnen und Forscher meinen, kausale Zusammenhänge zwischen bestimmten Variablen erkannt zu haben. Die Anzahl von Sprachlauten in den Sprachen der Welt wird dann schnell als Evidenz dafür interpretiert, dass der Mensch Afrika irgendwann verlassen und unterwegs immer mehr Sprachlaute verloren hat (Atkinson 2011). Um zu erklären, warum manche Sprachen es erlauben, das Pronomen der ersten oder zweiten Person einfach auszulassen, wird argumentiert, dass kollektive Kulturen eher dazu tendierten, das Weglassen des Pronomens (pronoun drop) zu gestatten, während individualistische Kulturen eher dazu tendierten, die Verwendung des Pronomens vorzuschreiben (Kashima und Kashima 1998). Im Rahmen der Coronavirus-Pandemie wurde inzwischen in der Forschung bereits spekuliert, dass Sprachen mit starker Aspiration (also spuckendem p, t, und k, wie das Deutsche) zu einer verstärkten Übertragung des Virus beitragen (Georgiou und Kilani 2020).

Inzwischen hat die erweiterte Forschung gezeigt, dass man nicht mal mehr weiß, ob der Mensch Afrika ein- oder mehrmals verließ (Harvati et al. 2019), das Weglassen von Pronomen scheint eher auf die spezifische Geschichte verschiedener Sprachen zurückzugehen (Lee 2017), und obwohl eine Studie zur Verbreitung von Aerosolen beim Sprechen gezeigt hat, dass Konsonanten tatsächlich zu einem größeren Ausstoß zu führen scheinen (Abkarian et al. 2020), ändert dies nichts daran, dass es abstrus ist, zu glauben, die Verbreitung des Virus hänge an der Aspiration, die in sprachübergreifenden Datenbanken ohnehin schlecht dokumentiert ist.

So ist das nun mal mit unserem Geist: wenn er etwas sucht, dann findet er immer etwas, ganz egal, ob dieses etwas nun tatsächlich da ist, oder von uns konstruiert wurde. Man muss kein QAnon-Fanatiker sein, um scheinbare Beziehungen zu entdecken, die es in Wirklichkeit gar nicht gibt. Das Verbinden von Punkten zu Formen scheint ein urmenschliches Bedürfnis zu sein, so tief in uns verwurzelt, dass wir aktiv lernen müssen, unseren Entdeckungszwang zu zügeln und stets kritisch zu hinterfragen, ob die Formen, zu denen wir unsere Punkte verbinden, wirklich auch da wären, wenn es uns nicht gäbe.

References

Abkarian, M. and Mendez, S. and Xue, N. and Yang, F. and Stone, H. A. (2020): Speech can produce jet-like transport relevant to asymptomatic spreading of virus. Proc Natl Acad Sci U S A 117.41. 25237-25245.

Arens, H. (1955): Sprachwissenschaft. Der Gang ihrer Entwicklung von der Antike bis zur Gegenwart. Freiburg:Alber.

Atkinson, Quentin D. (2011): Phonemic diversity supports a serial founder effect model of language expansion from Africa. Science 332.6027. 346-349.

Georgiou, Georgios P. and Kilani, Ahmad (2020): The use of aspirated consonants during speech may increase the transmission of COVID-19. Medical Hypotheses 144. 109937.

Guichard, Estienne (1606): LH́armonie etymologique des Langues: Hebraïque, Chaldaïque, Syrique, Greque, Harmonie étymologique des langues hébraiq́ue, chaldaiq́ue, syriaque, grecque, latine, francoise, italienne, espagnole, allemande, flamande, angloise, où se démontre que toutes les langues sont descendues de lh́ébraïque. Paris:Le Noir.

Katerina Harvati and Carolin Röding and Abel M. Bosman and Fotios A. Karakostis and Rainer Grün and Chris Stringer and Panagiotis Karkanas and Nicholas C. Thompson and Vassilis Koutoulidis and Lia A. Moulopoulos and Vassilis G. Gorgoulis and Mirsini Kouloukoussa (2019): Apidima Cave fossils provide earliestevidence of Homo sapiens in Eurasia. Nature 571.7764. 500-504.

Emiko S. Kashima and Yoshihisa Kashima (1998): Culture and Language: The Case of Cultural Dimensionsand Personal Pronoun Use. Journal of Cross-Cultural Psychology 29.3. 461-486.

Lee, Sean (2017): Rethinking the relationship between pronoun-drop and individualism with Bayesian multilevel models. Journal of Language Evolution 2.2. 188-200.

Münster, Sebastian (1523): Dictionarium Hebraicum, nunc primum editum et typis excusum, adiectis Chaldaicis vocabulis non parum multis. apud Frobenium.

Pfeifer, Wolfgang (1993): Etymologisches Wörterbuch des Deutschen . Berlin:Akademie.

Pulleyblank, Edwin (1995): Historical and prehistorical relationships of Chinese. In: Wang, W. S-Y. (ed.): The ancestry of the Chinese language. Berkeley: University of California Press. 149-194.

Webb, Daniel (1787): Some reasons to believe that the Greek language was borrowed from the Chinese. London: J. Dodsley.

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Wer suchet, der findet: Über die Entdeckung von Mustern," in Von Wörtern und Bäumen, 14/01/2021, https://wub.hypotheses.org/1258.

Von Wörtern in fremdem Gewand

Im Postillon vom 19. Juni 2020 findet sich eine sehr amüsante Liste mit Vorschlägen zur „Eindeutschung“ von Fremdwörtern aus dem Französischen. Statt Aubergine solle man Schaumgurke verwenden, statt Ballon Schwebesack und statt Balkon Geschossaustritt. Abgesehen davon, dass ich mich über den Beitrag, auf den mich ein Freund hinwies, herzlich amüsierte, war ich auch wissenschaftlich von den Beispielen fasziniert, weil sie ein schönes Beispiel für die Vielfältigkeit der Fähigkeiten von Menschen sind, die eine bestimmte Sprache — in diesem Falle das Deutsche — perfekt beherrschen, weil sie sie von klein auf gelernt haben. Dieses sprachliche Wissen, über das nahezu alle Menschen verfügen, die eine Sprache als Muttersprache oder Erstsprache erlernt haben, erlaubt es uns — unbewusst — ohne direkt sagen zu können, warum, zu erkennen, ob bestimmte Wörter eher typisch für unsere Sprache sind, oder doch eher aus einer anderen Sprache entlehnt wurden.

In Bezug auf den Beitrag des Postillons heißt das konkret, dass wir intuitiv „wissen“, dass Balkon ein ursprünglich aus dem Französischen entlehntes Wort ist, genauso wie auch Bonbon, Genie, Friseur oder viele andere Wörter, die wir häufig gebrauchen, wenn wir Deutsch sprechen. Wir wissen gleichzeitig auch, dass Schwebesack eher „deutsch klingt“, wie auch Wagenscheune (Garage) oder Schorfspeise (Gratin).

Was genau dieses sprachliche Wissen ausmacht, das uns intuitiv urteilen lässt, ob Wörter im Deutschen eher „Französisch“ oder „Englisch“ oder „Russisch“ klingen, ist in der Linguistik bisher nur in Ansätzen untersucht worden. Weder ist klar, wie „gut“ wir eigentlich Fremdwörter erkennen können, noch ist klar, wie stark sich Menschen hinsichtlich dieser Fähigkeit unterscheiden. Fest steht jedoch, dass es für eine Vielzahl von Sprecherinnen und Sprechern verschiedenster Sprachen der Welt möglich ist, Wörter als „eher fremd“ oder „eher normal“ zu identifizieren.

Auch wenn es wenig Forschung zu der sprachinternen Identifizierung von Fremdwörtern gibt, so können wir doch einige grundlegende Indizien identifizieren, derer sich Menschen bedienen. Wichtig sind hierbei neben einzelnen Lauten, vor allem auch Lautkombinationen und der Wortakzent, also die Betonung der Wörter. So klingt Garage vor allem auch deshalb „Französisch“, weil das zweite g wie [ʒ] ausgesprochen wird, also wie ein Laut, der im Deutschen nahezu ausschließlich in ursprünglich aus dem Französischen entlehnten Wörtern auftaucht. Um die Garage „deutsch“ klingen zu lassen, könnte man sie zur Garge machen.

Borschtsch, die leckere Kohlsuppe aus dem slavischen Raum klingt schon allein durch die Aneinanderreihung von sch und tsch einfach nur fremd (obwohl es sich hier um ein Relikt aus der Transkription des kyrillischen Alphabets im Deutschen handelt und das Wort im Russischen ganz anders ausgesprochen wird, vlg. Wikipedia: Borschtsch). Wenn Borschtsch statt Borschtsch Borscht heißen würde, würde kein Mensch auf die Idee kommen, dass das Wort entlehnt wurde.

Der Balkon fällt durch die ungewöhnliche Betonung der zweiten Silbe in Kombination mit dem Nasalvokal [õ] auf, den viele einfach stolz ignorieren oder durch [] ersetzen (Balkong). Um sich in ein unauffälliges Lautgewand zu kleiden, müsste das Wort im Deutschen Balken lauten, was uns wiederum etwas über die Geschichte des französischen Wortes balcon verrät, welches nämlich aus dem Italienischen balcone entlehnt wurde, welches wiederum aus dem Lateinischen stammt, welches das Wort aus einer germanischen Sprache (wahrscheinlich dem Fränkischen) entlehnt hat, und zwar aus dem Wort, das sich dann im Deutschen zu Balken entwickelt hat (vgl. den Eintrag Balken in Pfeifer 1993 und im DWDS). Somit liegen uns im Deutschen mit den Wörtern Balken und Balkon zwei urverwandte Wörter vor, von denen eines sich vor langer Zeit aus der Sprache verabschiedete und nach langer Wanderung dann mit fremdem Klang ins Deutsche zurückkehrte.

Mal ist es im Deutschen die Position des Akzents auf semantisch intransparenten Wörtern, mal sind es ungewöhnliche Lautkombinationen, mal sind es einfach nur ungewöhnliche Laute, an denen wir Fremdwörter erkennen.  Auch die Bedeutungsstruktur spielt eine Rolle bei der Erkennung von Lehnwörtern. Normalerweise sind wir ja in der Lage, längere Wörter im Deutschen zu analysieren, sie also in ihre Bestandteile zu zerlegen. Wenn das nicht möglich ist, und mehrsilbige Wörter intransparent daherkommen, geht man schnell von einem Fremdwort aus. Viele Wörter erkennen wir auch nur aufgrund ihrer Schreibung als Fremdwörter. Der Tsunami, zum Beispiel, wird nicht primär wegen der Aussprache als Fremdwort wahrgenommen, sondern wegen der ungewöhnlichen Schreibung. Wenn wir statt Tsunami Zunahmi schreiben würden, dann würde das gleich ganz anders aussehen.

Die Fähigkeit, Wörter als Fremdwörter zu erkennen hängt damit zusammen, dass Sprachen in lautlicher Hinsicht prinzipiell geschlossene Systeme darstellen, in denen Wörter aus einer festen Anzahl von Lauten nach festen Regeln der Kombination gebildet werden. Diese Regeln nennen wir die Phonotaktik einer Sprache, und sie helfen uns auch, zu entscheiden, ob ein Wort ein mögliches deutsches Wort ist oder nicht, ob wir das Wort nun schon mal gehört haben oder nicht. Die Frage, wie gut Sprecherinnen und Sprecher einer Sprache tatsächlich in der Entdeckung von Fremdwörtern in ihrer Muttersprache sind, ist, wie gesagt, bisher nicht hinreichend geklärt worden und kann auch nicht eindeutig beantwortet werden, weil Sprachen hinsichtlich ihrer Phonotaktik mitunter stark variieren, was dann auch dazu führt, dass ungewöhnlich klingende Wörter in sehr unterschiedlichem Ausmaß toleriert werden.

Im Chinesischen zum Beispiel sind bestimmte Lautkombinationen gar nicht möglich, was dann dazu führt, dass Fremdwörter mit diesen Lautkombinationen gar nicht erst direkt entlehnt, sondern vielmehr Stück für Stück übersetzt werden. Dadurch gibt es im Chinesischen kaum Fremdwörter, und die wenigen, die entlehnt wurden, unterscheiden sich in ihrer Lautgestalt nicht von den anderen Wörtern im Chinesischen.

Obwohl die Frage, wie gut man Entlehnungen allein dadurch erkennen kann, dass man sich anschaut, wie ungewöhnlich ein Wort im Bezug auf die anderen Wörter in einer Sprache klingt, an sich also sehr schwer zu beantworten ist, wollten wir (ein Team von Forschern aus Lima und Jena) gerne wissen, wie gut sich dieses Prinzip mitunter operationalisieren lässt. Die Idee war selbst sehr einfach: durch eine konsequente Modellierung der Phonotaktik einer Sprache könnte man, wenn man genug Beispiele hat, vielleicht automatisch lernen, ob ein bisher unbekanntes Wort nun ein Fremdwort ist oder nicht. Für das automatische Lernen stehen heutzutage ja eine Vielzahl von Ansätzen aus dem maschinellen Lernen zur Verfügung, die auch meist sehr leicht als Computerprogramme zu implementieren sind, da umfangreiche Softwarebibliotheken frei zur Verfügung stehen.

Wir setzten uns also hin, implementierten drei sogenannte „Sprachmodelle“, also Systeme, die eine Sprache „lernen“, wenn man sie mit Wörtern füttert und gleichzeitig zu lernen versuchen, welche Wörter Fremdwörter sind und welche nicht. Die Modelle wurden dabei so gewählt, dass sie nach Komplexität variieren, von einfach (eine sogenannte support vector machine) bis hin zu kompliziert (ein recurrent neural network). Um die Sprachmodelle zu überprüfen, „trainierten“ wir sie mit Daten aus der World Loanword Database (https://wold.clld.org), einer Sammlung von über 1000 Konzepten übersetzt in 40 Sprachen, in denen Lehn- und Fremdwörter jeweils angezeigt werden. Die Ergebnisse, die Anfang Dezember veröffentlicht wurden (Miller et al. 2020), fielen eher bescheiden aus. Zwar funktionierten alle Sprachmodelle in der Erkennung von Fremdwörtern besser, als wenn man eine Münze werfen würde, aber die Unterschiede zum Münzenwerfen waren eben im Grunde nicht so groß, wie wir uns das eigentlich erhofft hatten.

Nach einer Vielzahl von Tests und Untersuchungen, die darauf abzielten, zu ergründen, wo genau diese in der Theorie doch so schönen Methoden am Ende scheiterten, mussten wir uns eingestehen, dass es vielleicht nicht nur an automatischen Methoden lag, die wir entwickelt hatten, sondern auch daran, dass wir die Möglichkeit, Fremdwörter zu erkennen, ohne weiteres Wissen über die möglichen Ursprünge der Wörter einzubeziehen, vielleicht einfach ein wenig überschätzt hatten. In einzelnen Szenarien, wenn eine Sprache wirklich viele Wörter aus einer anderen Sprache entlehnt hatte, zeigte sich eine deutliche Verbesserung der automatischen Ansätze. In den meisten „normalen“ Fällen von Sprachkontakt jedoch scheint das Signal in den Daten schlicht und einfach zu begrenzt zu sein, um eine eindeutige Identifikation zu erlauben.

Es ist schön, dass die Wissenschaft inzwischen so weit ist, dass sie auch solche mageren Ergebnisse akzeptiert, wie die, die wir erzielt hatten, weshalb wir die Studie am Ende auch überhaupt veröffentlichen konnten. Denn auch wenn wir keine tolle neue Methode entwickeln konnten, so haben wir doch neue Erkenntnisse generiert, auf denen andere Menschen aufbauen können. Was mir im Verlaufe dieser Forschung, die bis zur Publikation weit mehr als ein Jahr gedauert hat, aber wieder einmal klar geworden ist, ist, wie wichtig es ist, die Bedeutung der Muttersprache nicht zu glorifizieren.

Die Fähigkeiten von Menschen, die eine Sprache sprechen sind beeindruckend, zweifellos. Aber anzunehmen, dass wir, nur weil wir Muttersprachler des Deutschen sind, perfekt vorhersagen können, welche Wörter im Deutschen woher kommen, das ist wohl doch einfach ein bisschen zu viel des Guten. Klar, es ist sicherlich sehr gut möglich, dass unsere maschinelle Modellierung des sprachlichen Wissens erhebliche Defizite aufweist und spezifische Aspekte sprachlichen Wissens einfach noch nicht sinnvoll genug abbilden kann. Es ist daher möglich, dass Menschen bei dem Test an vielen Sprachen besser abschneiden als unsere Algorithmen.

Aber das muss nicht heißen, dass Menschen bei dem Test überragend gut abschneiden. Es ist nämlich alles andere als sicher, dass man Wörtern ihre Herkunft aus der Fremde allein an ihrer Lautgestalt verlässlich ansehen kann. Klar ist, dass viele Menschen über eine sprachliche Intuition darüber verfügen, was „fremd“ ist in ihrer Sprache. Sonst würde der Beitrag vom Postillon ja wohl kaum funktionieren. Viel weniger klar ist aber, wie weit unser intuitives Wissen eigentlich reicht, und wie viel davon am Ende nur aus Klischees und Vorurteilen besteht, die uns in einigen eindeutigen Fällen helfen, französische Wörter zu finden, aber in einer Vielzahl anderer Fälle kläglich versagen.

Ich habe das am eigenen Leib erfahren müssen, als ich diesen Beitrag vorbereitete. Auf der Suche nach weiteren Beispielen von französischen Fremdwörtern hatte ich bereits das Wort Futon als weiteres Beispiel ins Auge gefasst. Bis jetzt habe ich es immer selbst als Futong ausgesprochen, und ich bin mir auch sicher, dass viele Menschen, die ich das Wort habe aussprechen hören, dasselbe getan haben. Beim Nachforschen, woher das Wort nun aber wirklich kommt, fiel mir dann aber auf, dass es mit dem Französischen gar nichts zu tun hat, sondern aus dem Japanischen stammt und eigentlich Futon ausgesprochen wird. Wenn nun aber nicht mal mehr die Linguisten entscheiden können, ob ein Wort aus dem Französischen oder dem Japanischen entlehnt wurde, dann kann es mit unserer Fremdwortintuition dann doch nicht so weit her sein.

Literatur

  • Miller, John E. and Tresoldi, Tiago and Zariquiey, Roberto and Beltrán Castañón, César A. and Morozova, Natalia and List, Johann-Mattis (2020): Using lexical language models to detect borrowings in monolingual wordlists. PLOS One 15.12. e0242709. DOI: 10.1371/journal.pone.0242709 
  • Pfeifer, Wolfgang (1993): Etymologisches Wörterbuch des Deutschen . Berlin:Akademie.
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Von Wörtern in fremdem Gewand," in Von Wörtern und Bäumen, 17/12/2020, https://wub.hypotheses.org/1247.

Digitale Bullshit Jobs

Wir Menschen haben eine paradoxe Einstellung zur Handarbeit. Wir schätzen sie (wie ich bereits in einem früheren Beitrag diskutiert hatte) in einigen Bereichen über alles, während wir uns in anderen Bereichen danach sehnen, sie tunlichst zu vermeiden. Das zeigt sich dann darin, dass wir auf den Wochenmarkt gehen, um handgebackenes Brot und handgepflückte Steinpilze zu kaufen, während zu Hause der Staubsaugerroboter die Krümel der handgemachten Fertigpizza vom Fernsehteppich saugt und die Heizung sich von selbst herunterreguliert, solange keiner im Haus ist.

Vielleicht lässt sich diese Paradoxie ja damit erklären, dass wir vor allem die Handarbeit schätzen, die andere verrichten, während wir uns selbst über jeden Griff freuen, den wir dank der neuen Technik vermeiden können. Wenn dies so ist, dann ist es jedoch überraschend, wie wenig Menschen von den Möglichkeiten Gebrauch machen, die ihnen die neue Technik — vor allem im Bereich des Digitalen — bietet.

In den meisten Fällen hängt dies wahrscheinlich damit zusammen, dass vielen Menschen schlicht und einfach nicht klar ist, wie sehr ihnen einfache Programmierkenntnisse ihre Arbeit erleichtern könnten. Als junger Doktorand sah ich zum Beispiel, wie ein Kollege vor Wut fast in Tränen ausbrach, als er einige hundert Musikdateien von einem Format in ein anderes umwandeln musste, welches er für ein spezifisches psycholinguistisches Experiment benötigte. Die einzige Möglichkeit, die er kannte, war es, jede Datei einzeln in ein Konvertierungsprogramm einzulesen, und sie dann in dem anderen Format abzuspeichern, was bei der Anzahl kleiner Musikdateien Stunden langweiligster Arbeit bedeutet hätte.

Obwohl ich mich damals selbst noch nicht sehr gut mit Programmierung auskannte, war mir doch klar, dass es sicher eine automatische Lösung für dieses Problem geben musste, die sich dann auch leicht finden ließ, indem wir ein freies Programm zur Konvertierung im Computerterminal (der Schnittstelle, mit der wir mit den Computern „direkt“ kommunizieren können) ausführten, welches automatisch alle Dateien einzeln umwandelte.

In vielen Fällen, in denen es um digitale Daten geht, lässt sich jede Form von langweiliger Arbeit heutzutage sehr leicht vermeiden. Natürlich ist dies nicht immer wirklich notwendig. Wenn man nur ein oder zwei Dateien von einem Format in ein anderes umwandeln möchte, dann gibt es keinen Grund, gleich anzufangen, programmieren zu lernen, und selbst für jemanden, der schon programmieren kann, lohnt es sich nicht immer, direkt eine automatische Lösungsstrategie zu suchen.

Stattdessen sollte man immer zunächst eine kleine Kostennutzenrechnung machen. Die stelle ich auch immer auf, wenn Kolleginnen oder Kollegen mich um Hilfe bitten. Denn wenn man sich eine Stunde hinsetzen muss, um ein Programm zu schreiben, das ein Problem löst, das in „Handarbeit“ zwei Stunden kostet, dann lohnt es sich meist tatsächlich nicht, dieses Probleme mit Hilfe von Computerprogrammen zu lösen, es sei denn, man weiß, dass es sich um ein wiederkehrendes Problem handelt.

Generell wundert es mich immer wieder, wie vielen Menschen nicht klar zu sein scheint, dass bestimmte Arbeiten, die sie routinemäßig und voller Unmut am Computer erledigen, sich einfach automatisch lösen lassen. Sei es die Verwendung von Emailfiltern, die eingehende Nachrichten vorsortieren und für Ordnung im Emaileingang sorgen, die Verwendung kleiner Skripte, die das automatische Konvertieren von Dateien in unterschiedliche Formate erlauben, oder die automatische Prüfung von Dateneingaben in Programmen wie Excel, LibreOffice, oder GoogleSheets: In all diesen Fällen gibt es eine Vielzahl relativ einfacher Lösungsmöglichkeiten, die meist auch frei verfügbar sind, aber dennoch kaum verwendet werden, weil einfach wenig Menschen darüber Bescheid wissen.

Ein Beispiel, dass mich in diesem Zusammenhang sehr stark verblüfft hat, war die Praxis einiger Gesundheitsämter, Nachrichten über Testergebnisse und Infiziertenzahlen per Fax zu versenden. Während ich das Versenden von Faxen vielleicht noch verstehen kann, weil es klar ist, dass die Mühlen der Bürokratie langsam mahlen, und sich diese vorgeschriebenen Vorgänge sicher nicht so leicht verändern lassen, hat mich ein Bericht im ZDF in diesem Zusammenhang dann doch ein bisschen überrascht. Dort wurde berichtet, wie digitale Versionen von Faxkopien in Form von Tausenden von PDF-Dateien, die alle mit dem gleichen Dateinamen betitelt sind, in den Computern der Mitarbeiterschaft landen und dann von den armen Menschen „händisch“ eingesehen und systematisch umbenannt werden.

Leider habe ich keine Einsicht in die PDF-Dokumente, um die es geht, jedoch bin ich mir ziemlich sicher, dass es möglich wäre, diese mit Hilfe einfacher Software zur optischen Texterkennung zu bearbeiten und auch automatisch umzubenennen. Selbst, wenn dies nicht möglich sein sollte, ließe sich von einer einigermaßen im Umgang mit webbasierter Entwicklung erfahrenen Person ein einfaches computergestütztes Interface entwickeln, in dem alle PDFs nacheinander angezeigt werden und editiert werden können. Alles, was die Mitarbeiter dafür wohl bräuchten wäre eine geringe Erfahrung im Umgang mit dem Computerterminal, sowie eine programmierfähige Person, die sich ein bis zwei Tage des Problems annehmen und die Mitarbeiter schulen würde.

Die händische Manipulation von tausenden von Dateinamen in unseren Gesundheitsämtern ist ein Beispiel für eine Form von Handarbeit, die in heutigen Zeiten wohl keiner mehr machen will, und auch keiner mehr machen sollte, die aber dennoch häufig von Menschen durchgeführt wird, weil es am Wissen um das, was ein Computer automatisch machen könnte, fehlt. Da Menschen bei langweiligen Aufgaben viel häufiger Fehler machen als Computer ist eine derartige Arbeit nicht nur eine Zumutung für die Menschen, die sie ausführen müssen, sondern auch grundlegend unsicher.

Ich denke nicht, dass jeder Mensch programmieren lernen sollte, um unnötige Handarbeit zu vermeiden. Ich denke jedoch, dass es sinnvoll sein könnte, wenn man das Bewusstsein von Menschen, die mit Computern arbeiten, steigert, dass Dinge relativ einfach automatisiert werden können. Wenn ich davon erfahre, wie Menschen ihre Zeit verschwenden, um leicht automatisierbare Arbeiten nicht-automatisch zu erledigen, dann muss ich immer an die berüchtigten Bullshit Jobs, von denen Graeber (2018) spricht, denken. Da die Arbeit, die manuell erledigt wird, aber — wie man das besonders bei der Arbeit der Gesundheitsämter sehen kann — mitunter sehr wichtig sein kann, sind dies keine Beispiele für Bullshit Jobs im Sinne von Graeber, sondern viel mehr Beispiele für durch Unwissen provozierte Ineffizienz: Insbesondere im Bereich des Digitalen verrichten wir viele monotone und extrem langweilige Arbeiten, die eigentlich viel leichter automatisch erledigt werden könnten. Wenn wir uns diese Arbeiten sparen könnten, dann hätten wir eine Menge zusätzlicher Zeit, die wir dann guten Gewissens zum Brotbacken verwenden könnten.

Literatur

  • Graeber, David (2018): Bullshit jobs. A theory. New Yorkh: Simon & Schuster.
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Digitale Bullshit Jobs," in Von Wörtern und Bäumen, 07/11/2020, https://wub.hypotheses.org/1236.