Stilistik: Peter Grzybek Qualitativ - Quantitativ

Präsentation zum Thema: "Stilistik: Peter Grzybek Qualitativ - Quantitativ"—  Präsentation transkript:

1 Stilistik: Peter Grzybek Qualitativ - Quantitativ

2 Tonhöhen Satz- und Wortlängen Farbsegmente

3 Stildefinitionen: Common Sense Agreements zur Definition von ‚Stil‘
Stil als Norm Stil als Norm-Abweichung Stil als Option

4

5 Ist ein einzelner Text stil-bildend ?
Welche Norm ? Zwei Probleme

6 „Das Ganze einer gegebenen Sprache“ „Kontextbezogene Relevanz“
Bezugs-Modelle „N O R M“ „Das Ganze einer gegebenen Sprache“ Das System einer gegebenen Sprache Repräsentatives Korpus der Sprache „Kontextbezogene Relevanz“ eines N-Korpus N-Korpus der Texte von Produzent XY N-Korpus „spezifischer“ Texte (Gedichte, Sonaten, Skizzen, …) N-Korpus „spezifischer“ Texte von Autor XY N-Korpus „spezifischer“ Texte von Autor XY aus der Periode YZ Letzte Konsequenz: Text selbst ! …

7  STILBILDUNG  STEREOTYPISIERUNG ( KONTEXT1 ) Rekurrenz !

8 Nicht-Realisierung  Option
INKLUSION (absolut/graduell) optional obligatorisch EXKLUSION  DIFFERENTIELLER BEGRIFF DUALE PERSPEKTIVIERTHEIT (Innen – Außen)

9 Relation zw. Stil- und Bezugs-Modellen
Typologische Deskriptionen: Gattungstheorien Stiltheorien, usw. STIL-MODELLE Quantitative Stilistik Relation zw. Stil- und Bezugs-Modellen Probabilistische BEZUGS- MODELLE

10 Stellen wir uns vor … … als ein frisch vom Mars kommender Alien machen wir folgende erste Text-Erfahrungen:  Stil-Frage S1-T1 Mars macht mobil. S1-T2 Milch macht muede Maenner munter. M-Stereotypie Es war schon immer etwas teurer, einen besonderen Geschmack zu haben. Stil-Modell (I): M-Alliteration 0-T1 Stil-Modell (II): Alliteration S2-T1 Katzen wuerden Whiskas kaufen. Bezugs-Modell

11 Vorkommens-wahrscheinlichkeit
Milch macht müde Männer munter. Frage (ohne Berücksichtigung positionaler Implikationen):  Ist das häufige Vorkommen von M signifikant? Frequenz von M Bezugs-Modell 8.80% ( p = ) beobachtete Frequenz Vorkommens-wahrscheinlichkeit 5 M von 28 Buchstaben p = P = (bzw. P < ) Die Wahrscheinlichkeit , dass  5 von 28 Buchstaben ein M sind, ist kleiner als 5%. Modell: Binomial-wahrscheinlichkeit

12 STIL IST NICHT NUR VARIABILITÄT ! Menzerath‘sches Gesetz
Frequenzen und Abhängigkeiten als synergetische System-Stabilisatoren Sherman‘sches Gesetz Zipf‘sches Gesetz Menzerath‘sches Gesetz

13 Buchstaben-Häufigkeiten
Low-level-Regulation von Frequenzen Buchstaben-Häufigkeiten Chopin Étude op. 25 no. 11

14 Beispiel: Funktionalstilistik
(Individualstilistik – Interindividualstilistik )

15 Beispiel: Funktionalstilistik und Wortlänge
Hypothese: Wortlänge ist eine Variable, die für einen Funktionalstil (FS) charakteristisch ist 400 Texte werden a priori einem der FS zugeordnet [In quantitativen Untersuchungen ist diese Zuordnung tentativ !] Für jeden Text werden die Wortlängen und weitere daraus ableitbare Kenngrößen (Streuung, Entropie, usw.) berechnet Diskriminanz-Analysen: Die einzelnen Fälle (Texte) werden auf der Basis von Prädiktorvariablen – hier: Wortlänge etc. – spezifischen (Text-)Gruppen zugeordnet Ziel: Optimale Diskrimination der Fälle (Prozentsatz korrekt diskriminierter Texte)

16 Diskriminanzanalyse 400 slowenische Texte (verschiedene Textsorten / Funktionalstile) Prädiktorvariable: Wortlänge und abgeleitete Kenngrößen Nur 73% korrekte Diskriminierung Wortlänge kein guter Indikator für FS bzw. FS lassen sich mit Wortlänge (allein) als Stilkriterium nicht begründen

17 Wortlänge charakteristisch für drei Diskurstypen (93% korrekt):
privater / mündlicher Diskurs öffentlicher / schriftlicher Diskurs Vers

18 Wie viele Verse mit x Wörtern kommen im Журавль vor

19 (Chlebnikov: Žuravl‘) Menzerath‘sches Gesetz
(Wie) Hängt die Wortlänge von der Verslänge ab ? (Chlebnikov: Žuravl‘) y : Silben pro Wort (Wort- länge) Menzerath‘sches Gesetz y = a  xb y = 2.94  x-.28 x : Worte pro Vers (Verslänge)

20

21 Quantitative Stilistik
↓ Stilistik → Was ist Stil ?   XY ist Stil XY hat Stil Definitorisch Evaluatorisch qualitative Komponenten quantitative

22 Qualitative Aspekte Quantitative Strukturelle Variablen: Kategorien 
Merkmale Relationen … implizit quantitativ  explizit Metrisierte Variablen: Längen Frequenzen Distanzen Ein S-Text ... … weist ein Mehr an XY auf … ist gekenn-zeichnet durch erhöhte XY …hat einen größeren Anteil an XY Quantifizierung ist weder Selbstzweck noch Ersatz für Theorie, sondern Werkzeug der Theoriekonstruktion

23  Was ist ‚Norm‘ ? „S-Text als Norm“ und „S-Text als Norm-Abweichung“
selbst ist (Bestandteil einer) Norm Norm-Abweichung setzt die Existenz einer Norm voraus, von der ein S-Text abweicht Was ist ‚Norm‘ ?

24 Abweichung von deskriptiver / präskriptiver Norm
NORMEN Präskriptive Deskriptive inhaltlich-qualitativ strukturell-frequentiell stilus  modus scribendi S-Texte  N-Texte Abweichung von deskriptiver / präskriptiver Norm  Vergleich von S-Text mit Normformulierung!  Vergleich von S-Text mit N-Text1…n

25 ["Für alle x gilt, wenn x Mitglied eines bestimmten Kollektivs ist
Charakter: Soll / kann / darf / muss etwas sein ? Inhalt: Was soll / kann / darf / muss sein ? Anwendungsbedingungen, 4. Autorität, 5. Adressat, 6. Situation Keine Bestandteile der Norm: mit der Norm verbundene Sanktionen Formulierung/Bekanntmachung der Norm (x) (Kx & Sx ® OAx) ["Für alle x gilt, wenn x Mitglied eines bestimmten Kollektivs ist und wenn x sich in Situation S befindet, dann soll x den Akt A ausführen"].

26 Forschungslogischer Ablauf quantitativer Untersuchungen
0. Problem-Formulierung Hat sich der Stil Goethes im Laufe seines Lebens geändert? Hypothesen-Formulierung (textbezogenen, empirisch prüfbar) Frühe und späte Texte Goethes weisen unterschiedliche Satzlängen auf 2. Übersetzung der Hypothese in die Sprache der Statistik mathematisch-statistische Modellbildung Metrisierung von in der Hypothese enthaltenen qualitativen Begriffen 3. Datenerhebung und –analyse 4. Entscheidung über Annahme oder Ablehnung der Hypothese 5. Interpretation: Rückübersetzung der getroffenen Entscheidung in die Sprache der Ausgangshypothese

27 «Wir haben nicht mit Quantitäten, sondern mit Qualitäten zu tun.»-
Einwand (I) «Wir haben nicht mit Quantitäten, sondern mit Qualitäten zu tun.»- Antwort I Weder Qualitäten noch Quantitäten sind den Objekten selbst inhärent; vielmehr sind diese Teile unserer Konzepte, mit denen wir die Natur, Sprache u.a. interpretieren. Einwand (II) «Nicht alles in der Natur, in der Sprache usw. kann der Quantifizierung unterworfen werden.» Es ist nicht die Natur, die Sprache, usw. die quantifiziert wird, sondern unsere Konzepte davon.

28 Milch macht müde Männer munter.
Erwartungswahrscheinlichkeit ändert sich: in Abhängigkeit von der gewählten Norm,   in Abhängigkeit von Definition der Alliteration alle Buchstaben/Grapheme/Phoneme/Laute/Konsonanten, … in Initialposition, bei unmittelbar aufeinanderfolgenden Wörtern, bei tontragenden Silben, Stammsilben, …

29 Vorkommens-wahrscheinlichkeit
Milch macht müde Männer munter. „Norm“-Frequenz von M: 2.53% (p = ) beobachtete Frequenz Vorkommens-wahrscheinlichkeit 5 M von 26 Buchstaben p = P = ü -> ue ä -> ae 5 M von 28 Buchstaben p = P = 5 [m] von 21 Phonemen p = P = Modell: Binomialwahrscheinlichkeit  Das erhöhte Vorkommen von M ist hoch signifikant !

30 Synergetik auf Sparflamme-Niveau – Häufigkeiten und Abhängigkeiten
WARUM WORTLAENGE ? Synergetik auf Sparflamme-Niveau – Häufigkeiten und Abhängigkeiten Wortlänge: Grapheme, Phoneme, Silben, Morpheme,…