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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.

Handarbeit im digitalen Zeitalter

In Zeiten, in denen man dreidimensionale Objekte in höchster Präzision am Computer ausdrucken kann, in denen Autos ohne Pilot durch unsere Straßen zu fahren lernen, und in denen wir nicht einmal mehr in der Lage sind, die Batterie in elektronischen Objekten auszutauschen, finde ich es immer wieder überraschend, wie sehr Menschen es schätzen, wenn etwas manuell für sie erstellt wurde. Brot schmeckt uns besser, wenn es in Handarbeit hergestellt wurde, Craft-Bier wird in immer mehr Kneipen ausgeschenkt, und Schmuck hängt man sich lieber um, wenn er manuell gefertigt wurde. Es ist, als trauten wir unseren eigenen Händen mehr über den Weg, als den Maschinen und Computern, wenn es um bestimmte Präzisionsarbeiten geht. Es gibt Dinge, die Maschinen nach wie vor nicht erschaffen können, und wir sind fast stolz, dass dies der Fall ist, nicht nur, weil wir die Macht der Maschinen kontinuierlich wachsen sehen, sondern auch weil wir der Massenproduktion zu misstrauen gelernt haben und daher das Individuelle und Hausgemachte wieder mehr schätzen.

Bei all dem Boom um Hand- und Hausgemachtes sollte man aber nicht vergessen, dass es viele Dinge gibt, bei denen die Präzision der Maschinen der unserer Hände inzwischen weit überlegen ist. Wer würde einem Verkäufer vertrauen, der die Preise für die Produkte, die wir kaufen, im Kopf ausrechnet anstatt mit einem Taschenrechner? Wer wollte, dass man ihm die Bretter im Baumarkt mit der Säge vom Schweizer Taschenmesser zusägt? Wer verlässt sich auf die innere Uhr, wenn es darum geht, Termine einzuhalten? Nichtsdestotrotz gibt es nach wie vor viele Bereiche, in denen wir den Menschen mehr zutrauen als den Maschinen. Im Instrumentenbau vertraut man nach wie vor auf die Hände der Meisterinnen und Meister. Der Spargel wird nach wie vor besser von Hand gestochen. Und wir lassen lieber chirurgische Hände an uns als Präzisionsroboter.

Das Menschen in den klassischen Bereichen der Handarbeit den Maschinen auf Dauer überlegen sein werden, ist jedoch keinesfalls immer klar. Selbst wenn der Instrumentenbau der höchsten Qualität vorwiegend manuell ausgeführt wird, bedienen sich die Meisterinnen und Meister von heute einer großen Zahl ausgeklügelter mechanischer Hilfsmittel, von denen Stradivari nur hätte träumen können. Obwohl Luke Skywalker den Autopilot nur dann verwendet, wenn er ein Nickerchen einlegen möchte, kann es gut sein, dass sogar die Piloten der Formel 1 bald chancenlos gegenüber autonom gesteuerten Autos sei werden. Und in der Chirurgie werden erste automatische Operationen derzeit bereits mit Erfolg getestet. Dennoch herrscht in vielen bisher primär manuell ausgeführten Tätigkeiten oft das Gefühl vor, dass menschliche Handarbeit jeglicher Automatisierung überlegen ist.

Auch in der Wissenschaft können wir diese Tendenz finden, den Wert menschlicher Arbeit gegenüber dem Wert maschineller Arbeit abzugrenzen. Deutlich zeigt sich das immer dann, wenn Wissenschaftszweige das Intuitive über das Formale stellen und betonen, dass bestimmte Berechnungen nur von Menschen ausgeführt werden könnten. Dies begegnet uns nicht nur in vielen primär geisteswissenschaftlich ausgerichteten Wissenschaftszweigen, sondern auch in den Zweigen, die eher der Naturwissenschaft zugerechnet werden. So betonte der berühmte Verhaltensforscher Konrad Lorenz, dass die Intuition von Forscherinnen und Forschern in der Klassifikation von Tieren formalen quantitativen Ansätzen grundsätzlich überlegen sei, da dort viel mehr Merkmale verarbeitet würden:

Der Systematiker beurteilt nämlich ein Lebewesen durchaus nicht nur nach jenen Merkmalen, die in seiner Tabelle aufgezeichnet sind, sondern nach einem Gesamteindruck, in dem geradezu unzählige Merkmale in solcher Weise eingewoben sind, dass sie zwar die unverwechselbare Eigenart des Eindruckes bestimmen, gleichzeitig aber in ihr aufgehen. Deshalb bedarf es einer ziemlich schwierigen analytischen Arbeit, um sie aus dieser Gesamtqualität, in der sie gesondert gar nicht mehr ohne weiteres bemerkbar sind, einzeln herauszuschälen. (Lorenz 1972: 38)

Selbst wenn die heutige Biologie ihre Klassifikationen nahezu ausschließlich auf Grundlagen von quantitativen automatischen Wegen ermittelt und die Idee, intuitiven Klassifikationen zu trauen, weitgehend verworfen hat, finden wir die Idee, dass das Individuelle dem formalen Verfahren grundsätzlich überlegen sei, in vielen Fällen immer noch vor. Ein Beispiel ist die Sequenzalinierung, bei der DNA- und Proteinsequenzen verschiedener Spezies und Individuen miteinander verglichen werden. Zwar wird auch hier generell automatisch gearbeitet, jedoch bessern viele Forscher nach wie vor manuell nach, vor allem wenn sie mit Datensätzen von überschaubarer Größe arbeiten, weil die Algorithmen viele Fehler machen, die erfahrene Forscher nach wie vor besser intuitiv erkennen können. Aufgrund der Unzulänglichkeit der Algorithmen und der starken Abhängigkeit von Forscherintuition gilt Sequenzalinierung in der Biologie trotz jahrzehntelanger Forschung nach wie vor eher als Kunst denn als Wissenschaft (Morrison 2015).

Auch in der Mathematik ist es üblich, das komplexe Beweise von Menschen überprüft werden, was mich schon immer verwundert hat, da es sich doch bei der Mathematik um eine formale Wissenschaft handelt, und wenn alles formal abläuft, frage ich mich, wie es sein kann, dass man einen Beweis, wenn er denn gefunden wurde, nicht auch formal mit Hilfe eines Computerprogramms überprüft. Das wäre viel praktischer als darauf zu warten, dass unzählige Mathematiker sich durch Beweise von 300 und mehr Seiten wühlen und nach Fehlern in der Argumentation suchen. Es scheint nun tatsächlich Versuche zu geben, Beweise in Zukunft komplett von Computern machen zu lassen, obwohl sich das anscheinend dann doch schwieriger darstellt, als man auf den ersten Blick meinen könnte (Hartnett 2016).

Auch in manchen Bereichen Linguistik hält sich hartnäckig der Gedanke, dass Handarbeit und menschliche Intuition formalen Verfahren überlegen seien. Viele Kolleginnen und Kollegen insistieren hartnäckig, dass die einzige Methode, Sprachen miteinander zu vergleichen, auf der traditionellen „komparativen Methode“ beruht, welcher ein rein qualitativ-intuitiver Vergleich von Wortlisten und Wörterbüchern zugrunde liegt, dessen Arbeitsschritte von Linguistinnen und Linguisten — wenn überhaupt — nur in Prosa dokumentiert werden.

Angesichts der Vielzahl an anstrengenden Debatten über einzelne Wortgeschichten, die den linguistischen Diskurs beherrschen und zuweilen unangenehm in persönliche Kämpfeleien abdriften, in deren Verlauf sich Forscherinnen und Forscher von einer unangenehm menschlichen Seite zeigen, weigere ich mich, zu akzeptieren, dass der qualitative Wortlistenvergleich die einzige Lösung zur Erforschung von Sprachverwandtschaften ist. Wenn man zehn Linguistinnen oder Linguisten nach ihrer Meinung zur Geschichte individueller Wörter im Indogermanischen fragt und zwanzig verschiedene Antworten bekommt, dann zeigt dies ja auch, dass es der Intuition an einer wichtigen wissenschaftlichen Eigenschaft mangelt: der Reliabilität, die ein Gütekriterium dafür ist, dass Versuche sich wiederholen lassen und Menschen, die ein Verfahren unabhängig auf dieselben Daten anwenden zu ähnlichen Ergebnissen kommen (Statt 1998[1981]: 30).

In der historischen Linguistik gelangen wir langsam — sehr langsam — zu einem Punkt, wo die automatischen und formalen Verfahren, die wir in den letzten Jahren entwickelt haben, sich endlich auszuzahlen beginnen (vgl. List 2019). Die Erfolge sind meist klein und bestehen in einzelnen Fehlern, die ich dem einen Kollegen oder der einen Kollegin nachweisen kann. Je mehr die Menschen, die aktiv Sprachen vergleichen, sich jedoch auf unsere formalen Annotationspraktiken einlassen (vgl. List 2017, Schweikhard und List 2020), desto mehr werden wir alle davon profitieren, vor allen auch dann, wenn wir zu denen gehören, die Schwierigkeiten haben, eine starke Intuition zu entwickeln, mit der sie auf die Suche nach Wortgeschichten gehen.

Auch wenn wir in vielen Fällen mit der Überlegenheit menschlicher Intuition konfrontiert werden, sollten wir uns zumindest in der Wissenschaft nie blind mit ihr zufrieden geben. Schließlich wollen wir doch herausfinden, was passiert ist, und warum. Wir wollen den Sachen auf den Grund gehen, und dazu gehört es nun einmal auch, die Intuition zu erklären, selbst wenn es, wie Lorenz schon sagte, mitunter sehr lange dauern kann, bis wir die vielen Parameter, mit denen unsere Intuition arbeitet, aus dieser Gesamtqualität „herausgeschält“ haben. Während ich Menschen verstehe, die hausgemachtes Brot gegenüber Massenbackware mit unklarer Herkunft vorziehen, kann ich Wissenschaftler daher nicht verstehen, wenn sie sich mit der Überlegenheit ihrer Intuition zufrieden geben.

Literaturangaben

  • Hartnett, Kevin (2016): Werden Computer das Wesen der Mathematik verändern? Spektrum der Wissenschaft 12. .
  • List, Johann-Mattis (2017): A web-based interactive tool for creating, inspecting, editing, and publishing etymological datasets. In: Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. System Demonstrations. 9-12.
  • List, Johann-Mattis (2019): Automatic inference of sound correspondence patterns across multiple languages. Computational Linguistics 1.45. 137-161.
  • Lorenz, Konrad (1969): Psychologie und Stammesgeschichte. In: Lorenz, Konrad (ed.): Vom Weltbild des Verhaltensforschers. Drei Abhandlungen. München:DTV. 35-95.
  • Morrison, David (2015): Molecular homology and multiple-sequence alignment: an analysis of concepts and practice. Australian Systematic Botany 28. 46-62.
  • Schweikhard, Nathanael E. and List, Johann-Mattis (2020): Developing an annotation framework for word formation processes in comparative linguistics. SKASE Journal of Theoretical Linguistics 17.1. 2-26.
  • Statt, David A. : Concise Dictionary of Psychology, London, New York 1989 [1981].

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Handarbeit im digitalen Zeitalter," in Von Wörtern und Bäumen, 14/09/2020, https://wub.hypotheses.org/1213.