Expressivität durch Intensivierer im Deutschen – Eine informationstheoretische Modellierung

Michael Richter (Universität Leipzig)

26. September 2023, 14-16 Uhr
Vortragssaal des IDS

Die Informationstheorie kann einen Beitrag zur Erklärung leisten, warum trotz gemeinsamer referentieller Bedeutung und Funktion einige Intensivierer extrem häufig sind (so), während andere seltener auftreten (arsch) und einen stärkeren Intensivierungseffekt zu haben scheinen.
Im Vortrag wird gezeigt, dass Expressivität von Intensivierern durch zwei Informationsmaße modelliert werden kann:

1. durch lokale (paradigmatische) Information eines Intensivierers (Shannon Information / Surprisal) und
2. durch Übergangsinformation, die aus Markov-Übergangswahrscheinlichkeiten abgeleitet wird.

Basierend auf großen Datenmengen von intensivierten prädikativen Adjektivphrasen aus deutschen Twitter-Daten kann bestätigt werden, dass lokale Information und Übergangsinformation stark antikorreliert sind: Je häufiger ein Intensivierer vorkommt, desto geringer ist seine Expressivität und desto weniger schränkt er die nachfolgenden adjektivischen Köpfe ein. Zudem zeigt sich, dass „Stapelungen“ von mehreren Intensivierern häufig sind und die Intensivierung verstärken. Dabei sind Stapelungen tendenziell durch eine inkrementelle Surprisal-Rangfolge geordnet. Als Erklärung kann das Prinzip der uniformen Informationsdichte dienen, wonach eine inkrementelle Rangfolge die Informationsdichte optimiert.

Ankündigung als PDF

Der Vortrag wird auch als  Zoom-Meeting übertragen:

https://ids-mannheim-de.zoom.us/j/64476088415?pwd=R1ZVdVJQclhFaHMyV2Q4RlZObmlXdz09

Meeting-ID: 644 7608 8415
Kenncode: 766035