In: Doleschal, Ursula; Mertlitsch, Carmen; Rheindorf, Markus; Wetschanow, Karin (Hrsg.):

Wissenschaftliches Schreiben. Writing Across the Curriculum. Wien: LIT, 2014. 255-274

Äquivalenzprobleme der deutschen und englischen allgemeinen Wissenschaftssprache:

Eine Problemstellung für den Writing Across the Curriculum-Ansatz

Markus Rheindorf, Institut für Sprachwissenschaft der Universität Wien

Während die Debatte über die Rolle des Englischen als vermeintliche lingua franca1 der in-

ternationalen Wissenschaftsgemeinschaft andauert, nimmt seine tatsächliche Dominanz in den

meisten Fachbereichen weiter zu. Die Vormachtstellung des Englischen wird seit einigen

Jahrzehnten bemerkt, untersucht und dokumentiert (vgl. u.a. Phillipson 1992, Graddol 1999).

Nationale Wissenschaftssprachen wie etwa die des Deutschen, Italienischen oder Spanischen

werden zunehmend in die Nischen spezieller Publikationsformen oder sprach- und kulturspe-

zifischer Fächer- und Wissenschaftstraditionen verdrängt. Auch für den Bereich der universi-

tären Lehre im deutschen Sprachraum ist bereits aufgezeigt worden, dass Studierende zuneh-

mend schon vor einem Universitätsabschluss angehalten sind, die englische Wissenschafts-

sprache zu erwerben (vgl. Ammon/ McConnell 2002 und Ammon 2003).

Die Vorschläge, wie auf diese Entwicklung zu reagieren sei, gehen weit auseinander. Sie rei-

chen von Warnungen – etwa davor, dass nationale Forschungstraditionen oder die Möglich-

keit, wissenschaftliches Wissen überhaupt für den eigenen Sprachraum zu formulieren und

damit zu popularisieren, verloren gehen könnten – über Anregungen für zweisprachiges Pub-

lizieren, bis hin zu Forderungen nach bildungs- und hochschulpolitischen Maßnahmen auf

europäischer Ebene. Aber auch die Erforschung der Unterschiede zwischen der deutschen und

englischen Wissenschaftssprache hat ihren Platz in diesem Umfeld. Es gibt jedoch noch keine

umfassende Studie, die erfasst, mit welchen spezifischen Problemen deutschsprachige Wis-

senschaftlerInnen und Studierende beim Erwerb wissenschaftlicher Schreibkompetenz in

Englisch konfrontiert sind. Letztere stehen des Öfteren vor der Aufgabe, beide Wissenschafts-

sprachen parallel und ohne zielgerichtete Unterstützung erwerben zu müssen. Klar ist, dass es

sich dabei nicht (nur) um die geläufigen Probleme des Fremdspracherwerbs handelt. Zu weit-

reichend sind die wissenschaftsspezifischen Sprachunterschiede in den Bereichen Textstruk-

tur und Textorganisation, Absatzstruktur, Verbfokus bzw. Nominalstil, Lexis und Register,

Metonymie etc. (vgl. u.a. Swales 1990, Bazerman 1991, Ventola/ Mauranen 1996, Nesi/

Sharpling/ Ganobcsik-Williams 2004, Nesi/ Gardner 2006).

Unterschiede zwischen englisch- und deutschsprachigen wissenschaftlichen Texten wurden

bisher vor allem aus kontrastiver Perspektive behandelt.2 Eine solche Sicht ist im Gegensatz

zu einer vergleichenden Perspektive allerdings wenig geeignet, um daraus didaktische Schlüs-

se und Anwendungsmöglichkeiten abzuleiten – etwa im Rahmen von schreibdidaktischen

Programmen für deutschsprachige Studierende im Sinne des Writing Across the Curriculum-

Ansatzes. Der notwendige Perspektivenwechsel findet erst seit Ende der 90er-Jahre und zu-

dem sehr langsam statt (vgl. Thielmann 1999, Ehlich 2002).

Der vorliegende Beitrag soll eine vor diesem Anwendungshintergrund besonders relevante

1 Zur näheren Bestimmung des Begriffes lingua franca und seine in mancher Hinsicht unangemessene

Verwendung für die Rolle des Englischen in der Wissenschaft, siehe Ehlich (2000). 2 Vgl. etwa Clyne (1987, 1991) sowie Clyne/ Kreutz (1987). Wie Thielmann (1999) zum Vorhaben der

Wissenschaftssprachkomparatistik anmerkt, findet hier ein Gegeneinanderhalten nach ethnozentrisch

festgelegten textuellen Parametern statt. Thielmann schlägt weiters vor, die Vergleichbarkeit von

Wissenschaftssprachen über die Rückbeziehung sprachlicher Mittel auf ihre kommunikativen Zwecke zu

erreichen.

Forschungslücke, die bereits gelegentlich erkannt und auch benannt wurde (vgl. Ehlich 2002,

Fandrych 2002, Steinhoff 2009), genau bestimmen und klären, welche Schritte zu ihrer

Schließung notwendig sind. Gemeint sind Äquivalenzprobleme zwischen der deutschen und

englischen Wissenschaftssprache in einem Teilbereich der Lexis, genauer im Bereich der all-

gemeinen Wissenschaftssprache (hier in Zukunft AWS). Die allgemeine Wissenschaftsspra-

che ist von großer Bedeutung für didaktische Bemühungen im Rahmen des Writing Across the

Curriculum-Ansatzes. Zum einen, weil sie per definitionem fächerübergreifend bzw. fachun-

spezifisch ist und damit den Grundprinzipien einer fächerübergreifenden Vermittlung von

Schreibkompetenz across the curriculum entspricht. Zum anderen, weil sich aus ihrer Diffe-

renz zur Alltagssprache signifikante Schwierigkeiten beim Erwerb wissenschaftlicher

Schreibkompetenz ergeben (vgl. Kruse/ Battaglia 1998: 193, Ruhmann 1995: 95, Ortner

2002: 245f, Thielmann 2009: 49). Beim Erwerb von wissenschaftlicher Schreibkompetenz in

einer Fremdsprache erweisen sich solche bereits in der Muttersprache vorhandenen Probleme

entsprechend gravierender (vgl. Vossen 1985, Hyland 2003, 2004, Pearson-Casanave 2004).

Wie Ehlich (1994) anhand von Belegen aus PNDS-Prüfungen3 nachweisen konnte, stellt die

AWS aufgrund der in ihr verfestigten einzelsprach- und wissenschaftskulturspezifischen Kon-

zeptionen eine der größten Barrieren für den Erwerb einer fremden Wissenschaftssprache dar

(vgl. im Detail Ehlich 1994: 334).4

Während im Rahmen des WAC-Ansatzes in Form von Forschung und didaktischer Reflexion

weitreichende, aber konzeptuell uneinheitliche Studien zur Lexik der englischen Wissen-

schaftssprache durchgeführt wurden, sind bisherige Ansätze zur Analyse der allgemeinen

Wissenschaftssprache des Deutschen zwar konzeptuell differenziert, dafür aber nach wie vor

fragmentarisch (vgl. u.a. Kretzenbacher/ Weinrich 1995). Hier gilt es nicht nur zwischen den

Beschreibungen der beiden AWS Lücken zu schließen, sondern zunächst auch die jeweiligen

Grundlagen zu vervollständigen und vergleichbar zu machen. So wurde die AWS des Deut-

schen bis dato nicht vollständig erfasst und analysiert, aber auch die des Englischen nicht

nach den funktionalen Gesichtspunkten, die etwa Ehlich (1993, 1998, 1999) für die AWS

festhält, untersucht. Ob man im Englischen ähnlich wie im Deutschen nicht nur von einer

allgemeinen sondern auch von einer alltäglichen Wissenschaftssprache sprechen kann, wird

erst im Zuge eines umfassenden deutsch-englischen Vergleichs zu beantworten sein.

Im Anschluss an Diskussion von Untersuchungsschritten und Kriterien, anhand derer ein sol-

cher Vergleich zwischen deutscher und englischer AWS möglich wäre, werden die ersten

Ergebnisse eines Pilotprojektes auf dieser Basis dargelegt.

Grundlagen – die allgemeine Wissenschaftssprache

Die dem Begriff der allgemeinen Wissenschaftssprache zugrundliegende Beobachtung ist die,

dass „Fachsprache“ nicht gleich „Wissenschaftssprache“ ist, wenngleich die beiden Bereiche

eine große Schnittmenge aufweisen. Im Gegensatz zur disziplinengebundenen Sprache (im

3 Heute heißt diese Prüfung „Deutsche Sprachprüfung für den Hochschulzugang“ (DSH), früher „Prüfungen zum

Nachweis deutscher Sprachkenntnisse“ (PDNS). 4 Zu den didaktischen Herausforderungen, die sich bei der Vermittlung wissenschaftlicher Schreibkompetenz in

englischer Sprache an heterogene, internationale Gruppen von Studierenden ergeben, siehe außerdem Belcher

(1995) und Leki (2007). Allerdings vernachlässigen diese Untersuchungen die Erstsprache der Lerner insofern,

als sie keine sprachvergleichende Perspektive einnehmen und somit auch keine Interferenzen oder

Äquivalenzprobleme untersuchen.

Sinne von Lexik) der einzelnen Fächer und Wissenschaften schließt sich der allgemeine wis-

senschaftliche Wortschatz nach Schepping (1976) kontinuierlich an den in Schule, Hochschu-

le und Berufsausbildung vermittelten „gehobenen Wortschatz“: Er ist im Unterschied zur spe-

ziellen terminologischen Lexik der einzelnen Disziplinen relativ gut überschaubar, steht jen-

seits fachlicher und wissenschaftlicher Bezeichnungsinnovation (etwa für neue Sachverhalte),

ist an keine spezielle Thematik gebunden und zeigt eine große Wiederholungsrate. Die AWS

stellt somit das lexikalische Grundinventar der gesamten wissenschaftlichen und wissen-

schaftsvermittelnden Kommunikation zur Verfügung und unterscheidet sich in dieser Eigen-

schaft von Fachsprache (vgl. Strauß/ Zifonun 1985: 84). Auf Basis von Erks (1972) Untersu-

chungen zu den lexikalischen Elementen wissenschaftlicher Fachtexte sieht Schepping (1976)

die AWS als einen begrenzten Bestand feststehender Topoi und wiederkehrender Wendungen,

die als notwendiges Fundament für die Spezialterminologien der Fächer fungieren. Mit ihren

„mannigfaltigen Ausdrucksformen für die Gesten des Voraussetzens, des Begründens, des

Folgerns, des Ableitens, des Einschränkens, des Übertragens und Vergleichens, des Benen-

nens und Bestimmens“ (Schepping 1976: 21) bildet sie ein allgemeines Instrumentarium zur

Gestaltung und Kommunikation von Wissen. Ehlich (1993) definiert die AWS als jene „fun-

damentalen sprachlichen Mittel […], derer sich die meisten Wissenschaften gleich oder ähn-

lich bedienen“ (33). Er betont, dass die AWS Wissensbestände zueinander, zur erfahrbaren

Wirklichkeit, aber auch zur Wissenschaft als Prozess und Verfahren in Beziehung setzt (vgl.

Ehlich 1998: 856-858; 1999: 9-11). Daher habe sich, so Ehlich (1993) in diesem Zusammen-

hang weiter, im Deutschen ein an die Alltags- oder Gemeinsprache angelehntes Vokabular

herausgebildet, das nicht fachspezifisch sondern fächerübergreifend verwendet wird, das aber

gegenüber dem gemeinsprachlichen Gebrauch eine Bedeutungswandlung durchgemacht hat.

Dieser Wandel von Bedeutungen bei der Verwendung alltäglicher Ausdrücke in einem wis-

senschaftlichen Kontext erschließt sich schon für MuttersprachlerInnen nicht immer problem-

los, stellt aber eine besonders große Hürde für FremdsprachenlernerInnen dar (vgl. Johnen

2008: 4). Erschwerend kommt hinzu, dass weder ein- noch zweisprachige Wörterbücher eine

Hilfe in dieser Situation darstellen, da sie die wissenschaftsspezifischen Bedeutungen nicht

ausweisen bzw. nicht ausreichend von den gemeinsprachlichen abgrenzen. Fachsprachliche

Wörterbücher helfen hier ebenso wenig, denn sie beschränken sich naturgemäß auf die jewei-

lige Fachsprache (vgl. Johnen 2008: 5, Ehlich 2002: 2). Während der Erwerb der Fachtermi-

nologie auch in der Fremdsprache meist problemlos verläuft (vgl. Johnen 2008: 2), ergeben

sich beim Erwerb der allgemeinen Wissenschaftssprache häufig Schwierigkeiten. Zu den

Gründen dafür zählen vorrangig sogenannte „falsche Freunde“ (Johnen 2008: 8), metaphori-

sche und bildhafte Entlehnungen aus der Gemeinsprache (Graefen, 2009: 150), die „Idiomati-

zität von Fügungen“ (Feilke 1998), divergierend spezialisierte Register sowie abweichende

Wissenschaftskonzeptionen (Fandrych, Ehlich #). Die Konsequenz dieser Abweichungen sind

Äquivalenzprobleme, die zu Formulierungsproblemen, Ungenauigkeiten und vielfach sogar

nicht-intendierten Bedeutungen führen.

Die wenigsten Schwierigkeiten denen AutorInnen wissenschaftlicher Texte begegnen sind so

trivial wie der englische „falsche Freund“ des deutschen aktuell [neu, gültig, auf dem letzten

Stand], actual [tatsächlich]. Die AWS des Deutschen beinhaltet viele Begriffe, die der alltäg-

lichen Sprache entlehnt wurden und nunmehr eine abgewandelte, metaphorische Bedeutung

haben – wie etwa die Verben heranziehen, herausarbeiten oder beleuchten. Gerade diese

Wörter mit ihrer sprach- und wissenschaftsspezifischen Bedeutung lassen sich nur mit erheb-

lichen Schwierigkeiten übersetzen, weil sich im Englischen andere Begriffsfelder für den me-

taphorischen Gebrauch in der Wissenschaftssprache herauskristallisiert haben. Herausarbei-

ten ist auch hierfür ein gutes Beispiel. Der Vergleich mit dem Englischen work out zeigt deut-

lich, dass sich nicht notwendigerweise auch im Englischen eine wissenschaftsspezifische Be-

deutung für dieselben Wörter herausgebildet hat, denn work out weist nicht nur nicht dieselbe

Bedeutung, sondern keinerlei wissenschaftsspezifische Bedeutung auf. Eine mögliche und für

die internationale wissenschaftliche Arbeit höchst relevante Erklärung solcher Unterschiede in

den jeweiligen AWS bieten Fandrych (2002) und Ehlich (1995). Beide gehen davon aus, dass

sich in der AWS „zentrale Konzeptualisierungen des wissenschaftlichen Sprachhandelns und

des Forschungs- und Erkenntnisprozesses“ (Fandrych 2002: 1) bzw. Strategien der Erkennt-

nisgewinnung verschiedener Wissenschaftsepochen aufspüren lassen (Ehlich 1995) lassen.5

Äquivalenzprobleme wären demnach keine einfachen Fragen der Wortwahl oder Stilistik,

sondern gehen auf unterschiedliche Wissenschaftstraditionen zurück. Vielfach gibt es tatsäch-

lich keine direkte Entsprechung, es muss daher mit Bedacht eine andere Begrifflichkeit, ja gar

ein anderes Denkmuster gefunden werden.

Von Bedeutung in der soeben ausgeführten Definition der AWS ist die Beschränkung auf

Aspekte der Lexis einer Wissenschaftssprache. Selbst wenn die Formulierung „fundamentale

sprachliche Mittel“ offen stünde für eine weitere Auffassung, die etwa Tempus oder themati-

sche Progression miteinschließen könnte, beschäftigen sich linguistische Arbeiten zur AWS

vorwiegend mit lexikalischen Fragen (vgl. u.a. Ehlich 1995, 1999, 2000, Graefen 1999,

2000). Genauer betrachtet lässt sich dieser Fokus noch näher bestimmen: Es wurden bisher

vor allem die Verben der AWS des Deutschen untersucht. Auch die wenigen vorhandenen

Vergleiche mit der AWS des Englischen konzentrieren sich auf einige wenige Verben oder

Verbgruppen (vgl. Fandrych 2002). Dies liegt zum einen daran, dass beim Erwerb von wis-

senschaftlicher Schreibkompetenz eben in diesem Bereich die größten Probleme auftreten.

Zum anderen liegt es aber auch daran, dass das Lexikon der AWS von Verben, genauer gesagt

von bildlich gebrauchten Sprechhandlungsverben und performativen Verben, dominiert wird

(vgl. Graefen 1997, Hund 1999, Fandrych 2004). Eine umfassende Studie muss nichtsdestot-

rotz andere Wortarten mit einbeziehen; für Nomen (besonders Komposita) und Adjektive

wurde dies auch bereits angedacht (vgl. u.a. Graefen 2009).

Die „allgemeine“ oder „alltägliche“ Wissenschaftssprache des Deutschen

Um dem Umstand, dass die AWS des Deutschen stark an die Alltagssprache angelehnt ist,

konzeptuell Rechnung zu tragen, schlägt Ehlich den Terminus „alltägliche Wissenschafts-

sprache“ für genau diesen Teilbereich von metaphorisch überformter Lexik in der AWS vor

(Ehlich 1995: 340ff). Allerdings, so hält er weiter fest, kann ein Vergleich zwischen nationa-

len Wissenschaftssprachen nicht ohne den größeren Zusammenhang der allgemeinen Wissen-

schaftssprache fruchten. Diese Notwendigkeit ergibt sich nicht aus einer prinzipiell schwieri-

gen Trennung der beiden Bereiche, sondern aus der komparatistischen Perspektive: Begriffe

der allgemeinen WS, die in der einen Sprache der alltäglichen WS zuzuordnen sind, sind es

5 Diverse wissenschaftliche Methodologien, z.B. die hellenischen, erzählenden Verfahren oder auch die scholas-

tischen Disputationsverfahren haben in der AWS des Deutschen „ihre Deposita niedergelegt“ (Ehlich 1995:

343).

nicht zwingend auch in der anderen. Gerade in diesem Sprachvergleich liegt aber ein wesent-

liches Forschungsinteresse der von Ehlich geforderten Wissenschaftssprachkomparatistik und

damit auch der hier skizzierten Studie, die als Beitrag zu ersterer verstanden werden möchte.

Eine strenge Ausgrenzung aller nicht-alltäglichen Elemente wäre also dem Erkenntnisinteres-

se des komparatistischen Ansatzes entgegengesetzt. Ein weiterer Grund für die hier einge-

nommene Perspektive auf die allgemeine WS liegt in der mittlerweile für Verben erprobten

Vorgehensweise, die zu untersuchenden Begriffe nicht isoliert, sondern als in semantisch-

funktionale Felder eingebettet zu betrachten (vgl. Fandrych 2004, Meißner 2009). Der Blick

auf diese Felder bringt es mit sich, dass auch nicht-alltägliche Begriffe der allgemeinen WS

besprochen werden müssen, um ein ausgewogenes Bild zu erhalten. Um die sprachspezifi-

schen Unterschiede in der Wahl gemeinsprachlicher Ressourcen beschreiben zu können, muss

die allgemeine WS den Rahmen, wenn auch nicht den konzeptuellen Horizont der Untersu-

chung darstellen.

Etliche Aspekte der AWS des Deutschen wurden in der Vergangenheit bereits ausgiebig un-

tersucht und vereinzelt auch schon der englischen AWS gegenübergestellt (Fandrych 2002,

2004). Die entsprechenden Untersuchungen weisen darauf hin, dass bei der Herausbildung der

deutschen allgemeinen Wissenschaftssprache vorwiegend auf gemeinsprachlichen Wortschatz

zurückgegriffen wurde, welcher jedoch systematisch ausgebaut und angepasst wurde. Dabei

wurde zwar ebenfalls auf bestehende lateinische Termini und Ausdrucksweisen zurückgegrif-

fen, diese blieben aber stark beschränkt. Sprach- und wissenschaftshistorisch markieren die

Protagonisten dieser Anstrengungen (Giordano Bruno, Martin Luther, die “Royal Academy”,

Leibniz und Thomasius) „Wendepunkte hin zur jeweiligen ‚vernakulären‘ Sprache“ (Ehlich

2000: 15). Die AWS des Englischen stellt sich auf lexikalischer Ebene deutlich anders dar,

denn die englische Gemeinsprache besaß bereits einen beachtlichen bildungssprachlichen

lateinisch-romanischen Wortschatz als es zur Herausbildung der nationalen Wissenschafts-

sprache kam (vgl. Fandrych 2002: 25). Dieser und weitere Befunde bedürfen aufgrund der

geringen bisher herangezogenen Datenmengen allerdings einer Überprüfung, die gegen Ende

dieses Beitrags skizziert wird.

Die lexikalische Dimension der englischen Wissenschaftssprache wurde – gerade im Rahmen

des didaktisch-orientierten Writing Across the Curriculum-Ansatzes – vorwiegend als distink-

tes „Vokabular“ behandelt (vgl. u.a. Coxhead 2000). Ansätze wie diese nehmen allein das

disziplinenübergreifende Vorkommen bzw. sogar die Abgrenzung von gemeinsprachlicher,

d.h. besonders frequenter Lexik zum Ausgangspunkt. Hier muss noch konzeptuelle und analy-

tische Arbeit geleistet werden, um die grundsätzliche Vergleichbarkeit der funktionalen, lin-

guistischen Beschreibung der beiden AWS herzustellen.

Datengrundlage

Die Daten- und Ergebnislage zur deutschen AWS ist bestimmt von fragmentarischen Perspek-

tiven und Einzelanalysen. Die linguistischen Arbeiten Ehlichs (1995, 1998, 1999, 2000,

2002), Fandrychs (2002, 2004), Graefens (1999, 2000, 2009) und zahlreicher anderer (z.B.

Meißner 2009) bilden einerseits eine wertvolle Grundlage für die umfassende Analyse sowie

den Vergleich der beiden AWS, andererseits handelt es sich dabei um durchwegs kleinere

Untersuchungen, die sich nicht nur auf einige Verben bzw. Spezialbereiche wie redeberich-

tende Verben beschränken, sondern auch mit vergleichsweise kleinen Korpora arbeiten.6 Ob-

wohl hier wertvolle Einsichten gewonnen wurden, blieb doch der behandelte Ausschnitt der

AWS immer stark beschränkt. Wie Ehlich (2000) festhält, bedarf es für die detaillierte Analy-

se des komplexen Gegenstandes allerdings einer „breit angelegten, begriffsgeleiteten Empi-

rie“ (18).

Anders als bei früheren Studien soll nunmehr keine unsystematische Stichprobe herangezogen

werden. Zudem stellt sich zunächst die Frage, wie das Konzept der AWS für eine solche Stu-

die zu operationalisieren ist. In den bereits genannten Arbeiten wurde die Zuordnung von

Ausdrücken und Wendungen zur AWS häufig nach muttersprachlicher Intuition vorgenom-

men (vgl. Meißner 2009: 33). Das zentrale Bestimmungskriterium der AWS ist die fachüber-

greifende Verwendung der zugehörigen Ausdrücke (Ehlich 1993: 33). Dieses Merkmal lässt

sich korpuslinguistisch in zweifacher Hinsicht operationalisieren: (1) das Vorkommen in allen

unterscheidbaren Fachbereichen und (2) die relative Gleichverteilung der Häufigkeiten über

die Fachbereiche.

Um den Wortschatz der AWS gemäß seiner Definition als „in Texten zahlreicher Fachrich-

tungen mit vergleichbaren Frequenzzahlen vertreten“ (Schepping 1976: 22) erfassen zu kön-

nen, schlage ich die Nutzung eines möglichst großen und öffentlich zugänglichen Korpus vor.

Zunächst lassen sich damit die umfangreichen Untersuchungen von Erk (1972) und Schep-

ping (1976) erneuern und erweitern bzw. verfeinern; gleichzeitig wird damit eine gemeinsame

Datengrundlage geschaffen, die für weitere Analysen herangezogen werden kann. Eine

Grundlage dafür bilden die beiden im Folgenden vorgestellten Korpora der geschriebenen

Wissenschaftssprache im Umfang von insgesamt 39,8 Mio. Token.

Für die deutsche AWS eignet sich das Korpus der Berlin-Brandenburgischen Akademie der

Wissenschaften, online verfügbar über „DWDS - Das Digitale Wörterbuch der deutschen

Sprache des 20. Jahrhunderts“. Es ist dies die einzige öffentlich zugängliche Datensammlung

deutschsprachiger fachwissenschaftlicher Texte, die korpuslinguistisch aufbereitet ist. Die

aktuell umfassten 24.371.647 Token im akademischen Teilkorpus verteilen sich auf alle wis-

senschaftlichen Fachbereiche. Allerdings sind hier aus urheberrechtlichen Gründen nicht alle

Belege zugänglich. Für die englische AWS bietet sich der von Mark Davies an der Brigham

Young University betreute „British National Corpus“ an. Dieser umfasst insgesamt über 100

Mio. Token, sein Teilkorpus wissenschaftlicher Texte 15.431.668 Token. Diese verteilen sich

auf sechs Fachbereiche (social sciences, Humanities/Arts, technical science, natural science,

medicine, und politics/ law/ education).

Die beiden Korpora eignen sich nicht nur aufgrund ihrer Größe und Zugänglichkeit, sondern

erfüllen die Bedingungen für die von Jones (2004), Tschirner (2005) und Jones/ Tschirner

(2005) definierte „corpus-based word frequency analysis“. Beide Korpora erlauben die Diffe-

renzierung zwischen Fachbereichen, die Abfrage von Kollokationen, die Suche nach Wortar-

ten sowie die statistische Aufbereitung von Häufigkeiten hinsichtlich ihrer Signifikanz.

Bisherige Analysen und Kategorien

Als ein erster analytischer Schritt erscheint es sinnvoll, einzelne Ergebnisse und Befunde aus

den bisherigen Analysen anhand der oben beschriebenen Korpora zu überprüfen. Dies ge-

6 Im Falle von Fandrych (2002) etwa 17 englische und 19 deutsche wissenschaftliche Artikel.

schieht aufgrund der bisherigen Konzentration der Forschung auf die Verben der deutschen

AWS im Hinblick auf diesen Teilbereich. Zuvor sind allerdings noch die teils stark voneinan-

der abweichenden Kategorisierungen bisheriger Analysen zu diskutieren.7 Dies bedeutet ers-

tens, zu klären, welche bereits operationalisierten Kategorien und welche zusätzlichen Punkte

berücksichtigt werden müssen um eine umfassende Analyse der deutschen und englischen

AWS zu ermöglichen; und zweitens, herauszuarbeiten, welche von diesen bzw. welche dar-

über hinaus für den angestrebten Vergleich entscheidend sind.

In seiner Studie unterschied Schepping (1976: 24ff) zwei in sich weiter differenzierte Grup-

pen von Verben: 1) logisch-methologisches Vokabular (logisches Schließen; sprachlich-

begriffliches Repräsentieren) und 2) strategisch-rhetorisch fungierende Textelemente mit

vorwiegend metakommunikativer und metadiskursiver Funktion (Stufen des Darstellungs-

gangs: Anfang, Übergang, Abschluss; Modi der Argumentation: Evidenz, Vergleich, etc.;

Aufmerksamkeit und Verweisen). Grundsätzlich entspricht schon Schepping (1976) damit

ansatzweise der von Thielmann (2009) formulierten Anforderung, die Vergleichbarkeit von

Wissenschaftssprachen müsse über die Rückbeziehung sprachlicher Mittel auf ihre kommuni-

kativen Zwecke erreicht werden. Thielmann schlägt hierfür ganz konkret die von Ehlich und

Rehbein konzipierte Funktionale Pragmatik vor, in der sprachliche Formen auf das sprachli-

che Handeln selbst bezogen werden.

Ein guter Teil der nach Schepping (1976) behandelten Wörter der deutschen AWS sind Ver-

ben, ergänzt durch einige Adjektive/ Adverbien und Nomina. Bei den Verben, auf die auf-

grund des bisherigen Fokus der Forschung auch hier zunächst näher eingegangen werden

muss, handelt es sich vor allem um Sprechhandlungsverben und wissenschaftstypische Hand-

lungsverben. Zwar kommen viele der hier interessierenden Verben auch mit einer verwandten

Bedeutung in der Allgemeinsprache vor, ihre wissenschaftsspezifische Bedeutung lässt sich

aber nicht ohne weiteres aus der allgemeinsprachlichen Bedeutung ableiten (siehe herausar-

beiten oder ausarbeiten im Vergleich zum englischen work out, das keine wissenschaftsspezi-

fische Bedeutung entwickelt hat). Bei vielen der Verben, wie z.B. zeigen, offenlegen, deuten

oder herausarbeiten, gibt es keine primäre Sprechhandlungsbedeutung – d.h. sie bezeichnen

in ihrer alltagssprachlichen Verwendung keine Sprechhandlungen. Es liegen also metaphori-

sche Prozesse zugrunde, von denen man annimmt, dass sie über wichtige Modellvorstellungen

von wissenschaftlichem Handeln Aufschluss geben (vgl. Hund 1999: 308ff).

Speziell für diese Handlungsverben der allgemeinen Wissenschaftssprache wurden bereits

Kategorisierungen vorgeschlagen, wie z.B. die Handlungstypen „Textkommentierung“ und

„Literaturbesprechung“ (Fandrych 2002: 4) oder auch die Handlungskategorien „Bewegung“,

„Positionierung“, „Transfer“, „Verbindung“, „Greifen“, „Zeigen“ und „Wahrnehmung“

(Meißner 2009: 101). Während diese Kategorisierungen aus Einzelstudien gut geeignet sind

um der jeweiligen Fragestellung der Analyse gemäß spezielle Aspekte deutlich zu machen –

etwa die Ambivalenz metaphorisch überformter Verben – sind sie für eine umfassende Studie

nicht hinreichend, weil sie nur einen Teilbereich fokussieren.

Für die Erarbeitung eines geeigneten Kategorienrasters möchte ich zwei (bisher nicht umge-

7 Eine zentrale Schwierigkeit bei der Untersuchung der AWS besteht darin, das große Feld von Ausdrücken

sinnvoll zu ordnen. Im Laufe der Zeit wurden daher bei dem Versuch, dieses Problem zu lösen, zahlreiche

Kategorienraster entwickelt (vgl. Steinhoff 2009: 101).

setzte) Ergänzungsvorschläge aufgreifen. Dies betrifft zunächst Steinhoffs Hinweis, dass „be-

griffliche Analysen allein nicht ausreichen, um die Domänentypik des Sprachgebrauch hinrei-

chend zu beschreiben und zu erklären“ (Steinhoff 2007: 87). Es bedürfe vielmehr einer Ana-

lyse der Kollokationen mit korpuslinguistischen Mitteln um den domänentypischen Sprach-

gebrauch zu dokumentieren und etwa zu zeigen, ob ein konkretes Verb in der Funktion der

Literaturbesprechung oder der Textkommentierung verwendet wird (vgl. auch Fandrych

2002). Die funktionalistische Erklärung allein ist also nicht ausreichend, u.a. wegen des

„Formulierungsspielraum“: die Empirie zeigt, dass bestimmte Kollokationen gegenüber ande-

ren mit äquivalenten Handlungsfunktionen präferiert werden (Steinhoff 2007: 88, siehe auch

Rothkegel 1994: 517). Manche Kombinationen sind schlicht üblich, andere unüblich, ohne

dabei syntaktisch odersemantisch inkompatibel zu sein. Auch hier muss die Analyse über die

Berücksichtigung von Kollokationsmustern ergänzt werden – was eine entsprechend breite

empirische Basis notwendig macht.

Besonders bei „verfahrensorientierten Wendungen“, die das wissenschaftliche Handeln ver-

gegenständlichen und damit für die AWS von großer Bedeutung sind, sind Kollokationsmus-

ter bestimmend. Schlieben-Lange/ Kreuzer (1983: 7) haben darauf hingewiesen, dass „gerade

die modernen Wissenschaftssprachen zu einem großen Teil verfahrensorientiert sind, also fast

mehr sprachliche Ausdrücke für das Verfahren zur Gewinnung, Überprüfung und Sicherung

von Wissen schaffen als für Gegenstände, über die Wissen gewonnen werden soll.“ Zu die-

sem großen Feld wissenschaftssprachlicher Formen zählen z.B. Nomen-Verb-Kollokationen

wie einer Frage nachgehen, eine Hypothese vorschlagen, ein Beispiel anführen oder einen

Begriff prägen. Ein weiteres Beispiel ist das Formulierungsmuster im Folgenden, das meist an

einer Schnittstelle des Textes zur thematischen Organisation und LeserInnenführung verwen-

det wird (vgl. Steinhoff 2009: 100). Von den zwei Merkmalen, die Steinhoff (2009) für Aus-

drücke wie im Folgenden festhält – ihre soziale Verbindlichkeit und ihre Selektivität – ist es

das letztere, das in der hier skizzierte Untersuchung unter Miteinbeziehung von Kollokationen

operationalisiert werden soll.

Eine weitere Ergänzungsmöglichkeit für die Analyse der Verben der AWS ergibt sich aus der

Beobachtung, dass die Schwierigkeiten bei ihrem Erlernen aus ihrer vermeintlichen Nähe zur

Alltagssprache folgen. Diese Probleme ließen sich konzeptuell durch den Begriff der „Typik“

weit besser fassen als durch den (zu ausschließenden) der „Domänenspezifik“ (vgl. Adamzik/

Antos/ Jakobs 1997, Feilke/ Steinhoff 2003, Feilke 2010). Die Lexik der AWS, aber auch ihre

präferierten Kollokationen, sind typisch anstatt spezifisch, d.h. besonders charakteristisch aber

nicht ausschließlich.

Unter Berücksichtigung dieser Hinweise erscheint für die umfassende Untersuchung der

AWS eine Form der Kategorisierung der Verben zielführend, die semantisch-funktionale Fel-

der unterscheidet und sich eng auf die wissenschaftssprachliche Handlungscharakteristik be-

zieht, um spezifische Routinen des wissenschaftssprachlichen Handelns in den Fokus zu stel-

len. In Anlehnung an und Erweiterung der Herangehensweise von Fandrych (2002) und

Steinhoff (2009) wäre folgende Kategorisierung vorstellbar:

Wissenschaftliche Handlung

o Wahrnehmung und Aufmerksamkeit8

o Erkenntnisprozess und Beweisführung

o Konzeptuelles Forschungshandeln9

o Logisches und praktisches Forschungshandeln

Wissenschaftliche Sprechhandlung

o Beschreiben und Darstellen

o Erwähnen

o Sprachlich fassen und definieren unter expliziter Thematisierung des Sprachgebrauchs

o Berichten mit deutlicher Adressierung der LeserInnen

o Vorschlagen

o Kritische Auseinandersetzung10

o Fragen stellen

o Argumentieren, Erläutern, Begründen

o Zusammenfassen

o Hervorheben

o Bildhafte Darstellung11

grob oder ohne Details bearbeiten oder darstellen

anschaulich machen mittels Beispiel oder anderen Mitteln

o Hinweisen

o Bezug auf Text und Textthema

Text als Raum

Text als Chronologie

Thematisierung

o Rezeption und Integration12

Ergebnisse

Aus der Pilotstudie liegen bereits einige vorläufige Ergebnisse für die Verben der deutschen

und englischen AWS vor. Diese erlauben die Überprüfung der Befunde bisheriger Analysen

mit weniger umfangreichen Korpora. Gerade in einer sprachkomparatistischen Perspektive

8 Diese Kategorie ist insofern zweideutig, als die Verben dieser Kategorie sowohl auf das praktische, mentale

oder theoretische Forschungshandeln bezogen werden können als auch auf sprachliche Handlungen in konkreten

Texten; inkludiert Verben der Fokussierung der Aufmerksamkeit bzw. der aktiven Auswahl und des besonderen

Interesses. 9 Die in der Literatur vielfach verwendete Kategorie „Räumlich-körperliches Handeln“ sollte neu gefasst wer-

den, da sie auf alltagssprachlichen Ursprung der Bedeutung fokussiert war und nicht die wissenschaftsspezifi-

sche Verwendung abbildete. Die meisten dieser Begriffe drücken ein konzeptuelles Forschungshandeln aus;

diese Kategorie ergänzt nunmehr die Kategorie „Logisches und praktisches Forschungshandeln“. Unstrittig ist

nach wie vor die Beobachtung, dass im Deutschen ein Gutteil dieser Verben metaphorisch aus dem Bereich

räumlich-körperliches Handeln stammt. 10

Hierzu zählen verschiedene Aspekte des sprachlichen Konflikts um Inhalte, die eine wichtige Rolle bei der

Positionierung der eigenen Forschung spielen. 11

Die in der Literatur gelegentlich verwendete Bezeichnung „Graphische Darstellung“ beschreibt diese Wörter

nur ungenau. Neben der veränderten Bezeichnung muss diese Kategorie auch in Form von Unterkategorien prä-

zisiert werden um die Funktionen der wissenschaftsspezifischen Verwendung besser abzugrenzen. 12

Diese Kategorie fungiert als annehmendes Gegenstück zur kritischen Auseinandersetzung. Verben dieser Ka-

tegorie machen die positive Einschätzung bzw. Übernahme bestimmter Wissenselemente und Positionen anderer

deutlich. Fraglich ist, ob rudimentäre Bezüge auf andere nach dem Muster nach Müller oder Müller zufolge

erfasst werden sollten. Diese sind relativ häufig und weisen ähnliche Funktionen im Hinblick auf die Akzeptanz,

ausstehende Prüfung oder Ablehnung einer Position.

können nicht nur häufige Verben berücksichtigt werden. In den benutzten Korpora lassen sich

jeweils ca. 600-700 Verben der AWS belegen, deren Häufigkeit im Englischen von 1420 To-

ken/ Mio bei see bis 0,52 Token/ Mio bei envision und im Deutschen von 853 Token/ Mio bei

finden bis 0,21 Token/ Mio bei schlussfolgern reicht. Innerhalb dieses Rahmens ist es ermög-

lich, zahlreiche Verteilungsmuster aufzuzeigen oder zu überprüfen.

Die häufigsten Verben der deutschen Wissenschaftssprache – Modalverben, Formen von sein

und Hilfszeitwörter bereits ausgenommen – sind einfache Handlungsverben wie geben, kom-

men und machen. Auch wenn diese Verben hier keine nähere Berücksichtigung finden, sind

doch einige sprachvergleichende Bemerkungen notwendig. Auch im Englischen sind die häu-

figsten Verben neben Modalverben, Formen von be und Hilfszeitwörtern einfache Hand-

lungsverben ohne wissenschaftsspezifische Bedeutung: do, make, take oder give. Die Häufig-

keit dieser Verben in beiden Korpora erklärt sich zu einem Teil aus ihrer Verwendung in be-

stimmten Wendungen, die ihrerseits sehr wohl typisch für die jeweilige Wissenschaftssprache

sind.

ein Beispiel geben, einen Vorschlag machen, in Frage kommen

make a suggestion, do an experiment, take a position, give an explanation

Die besonders häufig auftretenden Wendungen können als Verbphrasen berücksichtigt und

gemeinsam mit den übrigen Verben untersucht werden. Zur weiteren Einschränkung der Da-

ten ist noch anzumerken, dass Verben, die weder wissenschaftsspezifische Bedeutungen oder

Verwendungen aufweisen, noch im Rahmen einer charakteristischen Wendung auftreten –

wie etwa essen, tun etc. – nicht berücksichtigt werden.

Verben mit lateinisch-griechischen oder gemeinsprachlichen Wurzeln

Der erste Befund, der anhand der Auswertung überprüft werden soll, betrifft die ungleiche

Häufigkeit lateinischer und griechischer Elemente. In der englischen Wissenschaftssprache

haben die lateinischen und griechischen Elemente einen ersichtlich anderen Stellenwert als in

der deutschen. Diese Teile des Lexikons sind dort Grundlagen für die alltägliche Sprache

auch jenseits der Wissenschaften. Ihnen kommt also sprachstrukturell eine prinzipielle Bedeu-

tung zu, die sie im Deutschen nicht haben (vgl. Ehlich 2000: 23). Im Deutschen sind lateini-

schen und lateinisch-griechischen Elemente weithin erkennbar als Fremdwörter.

Meißner (2009) konnte anhand einer Stichprobenanalyse die Annahme bestätigen, dass Ver-

ben dieser Gruppe, wie diskutieren, analysieren, interpretieren u. a., nur zwischen 5,5% und

9,8% der Verben der deutschen AWS ausmachen, wobei sich die Varianz aus ihrer fachspezi-

fischen Verteilung erklärt. Im Verhältnis dazu stellen die figurativen Verben, also Verben, die

aus dem konkreten alltagssprachlichen Bereich stammen und im wissenschaftssprachlichen

Wortschatz des Deutschen metaphorische Bedeutung haben, etwa 50% (vgl. Meißner 2009:

102). Diese Beobachtung lässt sich systematisch und sprachvergleichend überprüfen: Zu den

Mustern der deutschen Wissenschaftssprache zählt, so die auf Meißners Analyse gestützte

Annahme, dass aus der Gemeinsprache entlehnte Verben wie übereinstimmen bedeutungs-

äquivalenten Verben mit lateinischer oder griechischer Wurzel wie korrespondieren vorgezo-

gen werden. In der englischen Wissenschaftssprache, so die vergleichende Annahme weiter,

stellt sich dieses Muster gegenteilig dar. Die vorläufigen Ergebnisse der Pilotstudie entspre-

chend dieser Annahme in weiten Teilen.

Token/Mio. für Deutsch Token/Mio. für Englisch

widerlegen/falsifizieren – disprove/falsify 21,21/0,98 2,94/6,33

ausführen/elaborieren – expand/elaborate 100,69/0,53 47,03/17,09

gegenüberstellen/kontrastieren – oppose/contrast 21,21/3,9 42,79/37,5

verknüpfen/verbinden/kombinieren – tie

together/combine

50,14/43,16/18,96 0/79,57

bestimmen/determinieren/identifizieren –

determine/identify

769,3/0/33,48 263,96/289,66

verstehen/begreifen – understand/comprehend 268,75/106,44 267,36/9,59

unterscheiden/differenzieren –

differ/differentiate/distinguish

176,11/48,87 94,45/32,81/120,53

Tabelle 1: Beispiele für gemeinsprachliche und lateinisch/ griechische Anteile der AWS aus

der Pilotstudie

Wie die obigen Beispiele aus den untersuchten Korpora zeigen, entsprechen die Muster in

manchen Fällen eindeutig der Hypothese, in anderen weniger. Für die AWS des Deutschen

bestätigt sich generell, dass gemeinsprachlich entlehnte und metaphorisch überformte Verben

wie begreifen lateinisch/ griechisch-stämmigen Verben vorgezogen werden. Oft findet sich

dabei ein metaphorisch interpretiertes Verb gleichsam anstelle eines lateinisch/ griechisch-

stämmigen. Für die englische AWS ist das Bild hingegen wesentlich uneinheitlicher. Hier gibt

es dem angenommenen Muster entsprechende Verbgruppen wie disprove/ falsify, Gruppen

ohne Alternative zu lateinisch-griechisch-stämmigen Verben (aufgrund der sprachhistorischen

Bedeutung derselben in der Gemeinsprache) sowie Gruppen mit zuwiderlaufendem Muster

wie understand/ comprehend. Da bereits anhand weniger Beispiele Verteilungsmuster identi-

fiziert werden konnten, die den Schlussfolgerungen Meißners widersprechen, muss hier ein

systematischer Vergleich für die gesamte Datenmenge angestrebt werden.

Verbreitung und Häufigkeit von Metonymie

Der zweite Befund, auf den hier eingegangen werden soll, betrifft die unterschiedliche Bedeu-

tung von Metonymie in den beiden Wissenschaftssprachen. Die Substitution des handelnden

Subjekts, meist in Form eines Pronomens oder Eigennamens, durch ein nicht-agentivisches

Subjekt stellt in der deutschen wie auch der englischen Wissenschaftssprache ein Mittel dar,

um persönlich wirkende Formulierungen zu vermeiden. In den resultierenden pseudo-

agentivischen Konstruktionen wird die Subjekt-Stelle meist von einem Begriff eingenommen,

der den Text oder Textteile (Absatz, Abschnitt, Diskussion oder Kapitel) oder

Forschungshandlungen (Projekt, Forschung oder Untersuchung) meint. Gut belegt ist, dass

diese Formulierungen in englischen Wissenschaftstexten häufiger sind als in deutschen (#),

eine korpuslinguistische Differenzierung dieser Beobachtung steht allerdings noch aus.

Verben der deutschen AWS Verben der englischen AWS

Gesamtzahl 549 734

Verben mit zumindest einer belegten

metonym. Verwendung

251 566

Anteil 47,17% 77,11%

Tabelle 2: Metonymische Verwendung von Verben

Die in der obigen Tabelle wiedergegebenen Ergebnisse meiner Pilotstudie zeigen, dass der

Anteil an Verben der deutschen AWS, die zumindest einmal metonymisch verwendet werden,

stark unter demjenigen der englischen AWS liegt. In englischen Wissenschaftstexten werden

also mehr unterschiedliche Verben metonymisch verwendet als in deutschsprachigen. Im

Hinblick auf die Annahme, dass Metonymie in englischen Wissenschaftstexten generell

häufiger ist, muss aber erst die Anzahl der Gesamtbelege für metonymische Verwendung

bestimmt werden. Auch der Vergleich ihrer Verteilung über die semantisch-funktionalen

Kategorien könnte aufschlussreich sein.

Lexikalische Diversität

Die dritte Beobachtung, die sich korpuslinguistisch überprüfen lässt, betrifft die lexikalische

Diversität bzw. ihren Mangel innerhalb der semantisch-funktionalen Kategorien, aber auch

über ihre Grenzen hinweg. Die häufigsten Verben der englischen AWS weisen eine beinahe

doppelt so große Häufigkeit im Sinne von Token/ Mio. auf als jene der deutschen AWS.

Verb Belege per/Million Verb Belege per/Million

finden 20802 853,53 See 21773 1420,13

bestimmen 18749 769,30 Use 21373 1394,04

sehen 16441 674,60 Take 19414 1266,27

führen zu 16220 665,53 Give 17831 1163,02

nehmen (inkl. vornehmen) 14568 597,74 Show 14677 957,30

sagen 13888 569,84 Find 14273 930,95

stellen 12837 526,72 Say 12957 845,11

bringen 12265 503,25 Provide 12270 800,30

gehören zu 12031 493,65 Become 12070 787,26

zeigen 11697 479,94 Seem 10829 706,32

nennen 11475 470,83 Know 9823 640,70

meinen 11331 464,45 Suggest 9405 613,44

erhalten 11295 463,45 Come 9031 589,04

hören 9268 380,28 Consider 8506 554,80

scheinen 8904 365,34 Need 8476 552,84

sprechen 8612 353,36 Go 8175 533,21

bezeichnen 8474 347,70 Require 8105 528,64

wissen 7983 327,55 Follow 7350 479,40

meinen 7517 308,43 Think 7068 461,01

beginnen 7176 294,44 Appear 6808 444,05

Tabelle 3: Die 20 häufigsten Verben der deutschen und englischen AWS, Token/Mio

Die größere Häufigkeit dieser Verben lässt sich zum Teil durch den sogenannten Verbfokus in

englischsprachigen wissenschaftlichen Texten erklären, also die insgesamt größere Häufigkeit

von Verben. Um diesen Faktor möglichst auszublenden, kann die Tokenzahl einzelner Verben

auf das Gesamtvorkommen von Verben der AWS in der jeweiligen Sprache bezogen werden

(1.062.378 Verben im Deutschen, 1.178.358 im Englischen).

Verb Belege % Gesamt Verb Belege % Gesamt

finden 20802 1,96 See 21773 1,85

Verb Belege % Gesamt Verb Belege % Gesamt

bestimmen 18749 1,76 Use 21373 1,81

sehen 16441 1,55 Take 19414 1,65

führen zu 16220 1,53 Give 17831 1,51

nehmen (inkl. vornehmen) 14568 1,37 Show 14677 1,25

sagen 13888 1,31 Find 14273 1,21

stellen 12837 1,21 Say 12957 1,10

bringen 12265 1,15 Provide 12270 1,04

gehören zu 12031 1,13 Become 12070 1,02

zeigen 11697 1,10 Seem 10829 0,92

nennen 11475 1,08 Know 9823 0,83

meinen 11331 1,07 Suggest 9405 0,80

erhalten 11295 1,06 Come 9031 0,77

hören 9268 0,87 Consider 8506 0,72

scheinen 8904 0,84 Need 8476 0,72

sprechen 8612 0,81 Go 8175 0,69

bezeichnen 8474 0,80 Require 8105 0,69

wissen 7983 0,75 Follow 7350 0,62

meinen 7517 0,71 Think 7068 0,60

beginnen 7176 0,68 Appear 6808 0,58

Tabelle 4: Die 20 häufigsten Verben der deutschen und englischen AWS, % Gesamt

Tatsächlich verschiebt sich durch den veränderten Blickwinkel das Bild markant. See tritt

zwar häufiger per Mio Token auf, stellt aber nicht mehr, sondern knapp weniger Prozent des

Gesamtvorkommens an Verben im Englischen als finden im Deutschen. Dieser Trend setzt

sich relativ gleichmäßig fort, sodass die Verben der englischen AWS eine flachere

Verteilungskurve als die der deutschen AWS aufweisen und sich auf eine größere Zahl an

Einzelverben verteilen.

Optische oder räumlich-haptische Metaphorisierung

Eine weitere Beobachtung, auf die hier hingewiesen werden soll, betrifft die Präferenz für

Verben der optischen Wahrnehmung zur Darstellung von Aspekten eines Erkenntnisprozesses

im Englischen gegenüber Verben aus dem räumlich-haptischen Bereich im Deutschen. So hat

Graefen (2009: 150) in ihrer Untersuchung zu einigen der häufigsten konventionellen und

unauffälligen Metaphern der AWS des Deutschen diese Präferenz als eines ihrer wesentlichen

Merkmale herausgearbeitet (vgl. auch von Hahn 1983: 72ff). Anhand der beiden prominentes-

ten Bildfelder – der optischen und räumlichen Metaphorik – zeigt Graefen, dass Denktätigkei-

ten durch die Bedeutungsausweitung konkreter Verben und Substantive wie sehen oder An-

sicht verbalisiert werden. Einige der untersuchten Verben können, wie Grafen festhält, je nach

Kontext auch konkret verstanden werden, z.B. kann sehen auch einfach visuelle Wahrneh-

mung meinen. Andere, wie die Verben beleuchten und durchschauen, kommen wissen-

schaftssprachlich aber nur in ihrer übertragenen Bedeutung vor. Für Übertragungen aus der

räumlich-konkreten, handlungsbezogenen Orientierung in die Bereiche des Denkens, Schlie-

ßens und Erschließens, Verstehens und Erklärens stellt Graefen außerdem fest, dass sie quan-

titativ eine noch größere Zahl von beteiligten Lexemen und Fügungen ausmachen als die Ver-

ben des optischen Bildfeldes. Zudem bietet die räumliche Metaphorik Ausgangspunkte für

zahlreiche Ableitungen und Fügungen wie anführen, ausführen oder entgegen halten (Graefen

2009: 156), die korpuslinguistisch schwer erfassbar sind. In der deutschen AWS bewirken

diese Wortbildungsprodukte häufig eine Spezifizierung und Zuspitzung der Verbbedeutung.

Daraus ergibt sich, so Graefen weiter, eine wichtige Charakteristik der deutschen Sprache, die

für große Differenzen im wissenschaftssprachlichen Wortschatz gegenüber der englischen

Sprache sorgt, die keine vergleichbaren Differenzierungsmöglichkeiten im Verbwortschatz

bietet (Graefen, 2009: 157). Die Analyse im Rahmen der Pilotstudie erlaubt noch keinen Ver-

gleich der beiden Sprachen in diesem Punkt. Geplant ist der sprachübergreifende Vergleich

der Häufigkeit von räumlich-haptischer Metaphorik gegenüber visueller Metaphorik.

Eine weitere Besonderheit, die Graefen für die deutsche AWS feststellt, soll für den Vergleich

mit der englischen AWS noch berücksichtigt werden: die Ambiguität vieler Verben aus dem

räumlich-haptischen Feld. So können Verben wie herausarbeiten oder aufzeigen eine Er-

kenntnisoperation im mentalen Sinne oder einen kommunikativen Akt meinen (vgl. Graefen

2009: 158; siehe auch Altenberg/ Granger 2001 und Laufer 2000 zur Polysemie figurativer

Verben). Verben wie stehen oder darstellen sind ebenfalls ambivalent und fungieren entweder

als Handlungsverben oder nicht-agentivische Subjekte (entweder durch Reflexivbildungen

oder lassen-Konstruktionen).

Graefen wirft im Anschluss an ihre Analyse einige weitere Fragen auf, die sich für den skiz-

zierten Vergleich zwischen deutscher und englischer AWS adaptieren lassen (vgl. Graefen

2009: 163): Ist es in beiden Sprachen so, dass eine Gleichsetzung von Sehen und Erkennen

stattgefunden hat und diese zu einem Bildfeld in der AWS ausgebaut wurde? Ist es in beiden

Sprachen so, dass räumliches Handeln als Modell für den erkennenden Umgang mit der Welt

dient und zu entsprechenden Begrifflichkeiten in der AWS geführt hat? In welchem Umfang

haben diese Prozesse jeweils stattgefunden bzw. mit welcher Häufigkeit werden die Begriffe

genützt? Gibt es direkt übersetzbare metaphorische oder idiomatische Ausdrucksweisen in

den beiden Sprachen? Fandrych (2004) hat in kleinem Maßstab erste Befunde für die Beant-

wortung dieser Fragen geliefert. Er erkennt Ähnlichkeiten in der Gleichsetzung von optischer

Wahrnehmung und Erkennen, nicht aber im Bereich der räumlichen Konzeptualisierungen.

Anwendungsperspektiven

Es ist notwendig, im Rahmen eines umfassenden Vergleichs der englischen und deutschen

AWS bestehende Befunde aus in ihrer Datenlage eingeschränkten und konzeptuell fragmenta-

rischen Einzelstudien zu Verben zu überprüfen. Gleichzeitig muss aber auch eine konsistente

Erweiterung um andere Wortarten anhand mittels jeweils adäquater, teils noch zu entwickeln-

der Analysekategorien durchgeführt werden. Es darf bei aller gebotenen Sorgfalt in grundle-

genden Fragen im Zuge des Vergleichs zwischen deutscher und englischer Wissenschafts-

sprache jedoch die Anwendungsperspektive nicht vernachlässigt werden. Ein beträchtlicher

Teil der Forschung zur deutschen Wissenschaftssprache stammt aus dem DAF-Bereich, ein

nicht minderer Anteil der Forschung zur englischen Wissenschaftssprache aus dem ebenfalls

didaktisch-orientierten Writing Across the Curriculum-Ansatz. Neben möglichen und wahr-

scheinlichen Bezugspunkten zu diesen beiden Bereichen ist auch die Erstellung eines Nach-

schlagewerks geplant, also eines Wörterbuchs der allgemeinen Wissenschaftssprache des

Deutschen und Englischen, das Bedeutung, Funktion, Verwendungsweisen, Kollokationen

und Äquivalenzprobleme systematisch aufzeigt und auch gezielt zur Lösung dieser Probleme

anleitet.

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