9 Henning Lobin* Institut für Deutsche Sprache, Mannheim SPRACHE IN NETZEN TYPEN SPRACHLICHER NETZWERKE UND IHRE ANALYSE 1 EINLEITUNG: ERFAHRUNG EINES BLOG AUTORS1 Wenn man zuvor Bücher und Aufsätze ausschließlich ganz „klassisch“ als Verlags- publikationen und in Zeitschriften veröffentlicht hat, macht man als Autor eines Wis- senschaftsblogs einige ganz neue Erfahrungen. Dazu gehört die Geschwindigkeit des Publizierens, die wissenschaftliche Autorinnen und Autoren von traditionellen Publi- kationsformen her nicht kennen. Mit dem Klick auf den „Veröffentlichen“-Knopf geht ein Beitrag online, wird sofort gelesen, verlinkt und kommentiert. Eine weitere neue Erfahrung ist die Unmittelbarkeit, mit der etwas publiziert wird: Man selbst ist für alle Aspekte der Veröffentlichung zuständig und tritt dabei mit seiner Leserschaft in eine direkte, manchmal in eine zu direkte Verbindung. Die interessanteste Erfahrung ist aber die, den eigenen Beitrag, ja das ganze eigene Schreiben in ein Netzwerk von Kommunikation eingebunden zu sehen, das ständig in Bewegung ist, neue Verknüp- fungen hervorbringt, unmittelbar auf neue Impulse reagiert und Bezüge zu Menschen und Inhalten herstellt, die einem zuvor nicht bekannt gewesen sind. Für einen Linguisten ist dabei besonders faszinierend, dass sämtliche Kommunika- tionsakte, die in derartigen Diskursen vollzogen werden, auch tatsächlich erfasst sind. Es ist dokumentiert, wer auf wen antwortet und zu welchem Zeitpunkt, so dass sich eine mit Zeitstempeln versehene hypertextuelle Struktur ergibt. Die einzelnen Kom- mentare bieten ein vollständiges Bild des Diskurses, denn neben den schriftlichen Bei- trägen liegen ja keine weiteren aus der Interaktion hervorgegangenen Informationen vor – keine unbeobachteten Zwiegespräche, keine persönlichen Merkmale wie Aus- sehen oder Stimme der Kommentatoren und keine außersprachliche Interaktion durch Gesten und Blicke. Es zählt einzig und allein der geschriebene Text im Netz des digita- len Diskurses. Und dem Blog-Autor ist sogar einiges über seine Leserinnen und Leser bekannt: Von wo diese auf den Blog zugreifen, über welche Web-Seiten und sozialen Netze sie zu dem Beitrag gekommen sind, wie lange sie den Beitrag gelesen und wie viele andere Seiten des Blogs sie sonst noch aufgerufen haben. Diese Vollständigkeit in der Erfassung eines Diskurses ist es, was die Kommuni- kation in sozialen Netzen für die Linguistik so unwiderstehlich macht. Die Gespräche, Unterhaltungen, Kontroversen und verbalen Kämpfe auf Facebook, Twitter, Blogs und * lobin@ids-mannheim.de 1 Der vorliegende Beitrag basiert in Teilen auf Lobin (2018). UDK 81:004.774 DOI: 10.4312/linguistica.61.1.9-21 Linguistica_2021_FINAL.indd 9 31. 03. 2022 09:31:09 10 anderen Plattformen sind gewissermaßen Laborfälle für Diskurse überhaupt. Ihre Ab- grenzbarkeit und vollständige Erfassbarkeit machen sie zu Paradebeispielen für die Untersuchung des Netzes von Menschen und ihrer kommunikativen Verflechtung. 2 SPRACHE, IN NETZEN VERWOBEN Das Beispiel des Blogs zeigt, dass kommunikative Netzwerke von unterschiedlicher Art sein können. Es können zum einen die Inhalte miteinander verwoben sein: In einem Text wird auf einen anderen Text verwiesen, so dass sich ein Textgewebe ergibt. Als zweite Möglichkeit können wir Netze betrachten, die aus der Abfolge von Kommuni- kationsakten bestehen. Welche Äußerung folgt wann und als Reaktion auf welche an- dere? Sie sollen im Folgenden als Interaktionsnetzwerke bezeichnet werden. Und drit- tens können die kommunizierenden Personen selbst miteinander verwoben sein: Wer kommuniziert mit wem und wie oft? Diese Betrachtung führt zu sozialen Netzwerken. 2.1 Textgewebe Textgewebe sind unter der Bezeichnung „Hypertext“ schon seit längerer Zeit ein Ge- genstand der Linguistik. Als Hypertext wird eine Menge von Texten verstanden, die durch Links miteinander verbunden sind. Links können sich auch auf bestimmten Text- stellen (inklusive Bilder oder andere eingebettete Medien) beziehen. Das bekannteste Hypertextsystem ist das World Wide Web, allerdings können beispielsweise auch ge- druckte Enzyklopädien als Hypertexte verstanden werden, da hier viele Einträge durch Verweise miteinander verlinkt sind, oder wissenschaftliche Texte mit ihren Literatur- referenzen, Zitaten, Fuß- und Endnoten. Wurden mit der Konjunktur von Hypertexten seit den 1990er Jahren zunächst die Eigenschaften dieser vermeintlich neuen Textsorte erforscht, befindet sich heute eher die Vernetzung selbst im Zentrum der Aufmerksamkeit. Besonders interessant sind des- halb umfangreiche, aber in sich geschlossene Hypertext-Systeme mit einer gut funktio- nierenden Qualitätskontrolle wie Wikipedia. Wikipedia hat sich zu einem so wichtigen Gegenstand für sprachwissenschaftliche Untersuchungen entwickelt, dass mittlerweile sogar von einer „Wikipedistik“ als wissenschaftlicher Disziplin die Rede ist.2 Von Bedeutung ist Wikipedia aus mehreren Gründen: Für die großen Sprachen lie- gen heute enorm umfangreiche Wikipedia-Versionen vor, deren Artikel untereinander verlinkt und, am Ende jedes Artikels, verschiedenen Kategorien zugeordnet sind. Ex- terne Links sind klar als solche gekennzeichnet, alle anderen Links verweisen auf Ar- tikel innerhalb einer Wikipedia-Sprachversion. Zudem weist jeder Artikel eine Versi- onsgeschichte auf, so dass man seine Genese sowie Zeitpunkt und Art von Änderungen nachvollziehen kann. Alle Diskussionen zwischen Autoren zu den Änderungen eines Artikels sind auf einer diesem eigens zugeordneten Seite dokumentiert. Insgesamt er- gibt sich dadurch ein geschlossenes Hypertextsystem, dessen Struktur, Dynamik und kooperative Erstellung detailliert erforscht werden können. 2 Vgl. Gredel/Herzberg/Storrer (2017) sowie die Tagung zur „Linguistischen Wikipedistik“ 2017 an der Universität Mannheim (s. http://bit.ly/2EtV7YG). Linguistica_2021_FINAL.indd 10 31. 03. 2022 09:31:09 11 Linguistische Fragestellungen, die auf dieser Grundlage untersucht werden können, sind etwa solche zur Struktur des Wortschatzes oder zu den Eigenschaften der Seman- tik von Wörtern im Wikipedia-Netzwerk. Auch die Frage, wie sich Diskussionen von Wikipedia auf das Produkt, die Wikipedia-Artikel selbst, auswirken, ist von Interesse. Vergegenwärtigt man sich überdies, dass sehr viele Artikel auch mit ihren Entspre- chungen in anderen Sprachversionen von Wikipedia verlinkt sind, ergibt sich sogar noch eine multilinguale, ja interkulturelle Dimension. Das hohe Maß an Organisation und Qualitätskontrolle, das bei Wikipedia vorliegt, macht dieses Hypertext-System zu einer so wichtigen Quelle für die Erforschung sprachlicher Netzwerke. Als eine Extremform sprachlicher Netzwerke können Wortnetze verstanden werden. Statt mehr oder weniger langer Texte sind in Wortnetzen einzelne Wörter miteinander verwoben. Auch Wortnetze besitzen bereits eine lange Tradition: Die großen Wörter- bücher des Deutschen verzeichnen neben den formalen, inhaltlichen und Gebrauchs- eigenschaften eines Wortes oft auch Bezüge zu anderen Wörtern, etwa zu Synonymen, Antonymen (gegensätzlichen Begriffen) oder Hyperonymen (Oberbegriffen). Derartige Relationen zu Wörtern mit verwandter Bedeutung bilden das Grundprinzip des digita- len Wortnetzes WordNet.3 Relationen entfalten dort ein vollständiges Netz zwischen mehr als 100.000 Wörtern, so dass sich ein lexikalisches Gewebe ergibt, durch das man sich wie durch einen Hypertext hindurchbewegen kann (s. Abb. 1, Kamps 2001). Andere Wortnetze werden automatisiert aus der Analyse von Korpora gewonnen. Einen Ansatz dafür bieten Kollokationsanalysen, sofern man sie für jedes einzelne Wort in einem Korpus (ein einzelner Text oder eine größere Anzahl von Texten) durchführt. Verbindet man dann nämlich die Kollokatoren, also die besonders häufig in der Nach- barschaft eines Wortes vorkommenden Wörter, mit diesem Wort und setzt man dieses für alle Kollokatoren fort, so ergibt sich ein Netz von Kollokationen, das in einem ganz erstaunlichen Maße inhaltliche Zusammenhänge zwischen den Wörtern widerspiegelt. So zeigt Entrup (2017: 201) etwa, wie allein aufgrund derartiger Kollokationsanalysen die Bezüge zwischen den vier Mitgliedern der „Beatles“ abgeleitet werden können (s. Abb. 2).4 Auch unmittelbare Nachbarschaftsbeziehungen, grammatische Abhängigkeiten oder andere Arten von Relationen zwischen Wörtern eignen sich für den Aufbau von Wortnetzen (vgl. z.B. Zweig 2016, Čech et al. 2016 und Chen/Liu 2016). 3 Vgl. https://wordnet.princeton.edu/. 4 Beispiele für derartige Kollokationsnetze lassen sich unter http://corpora.uni-leipzig.de abfragen. Linguistica_2021_FINAL.indd 11 31. 03. 2022 09:31:09 12 Abb. 2: Anhand Kollokationsanalysen ermittelte Bezüge zwischen den vier Mitgliedern der „Beatles“ (Entrup 2017: 201) Abb. 1: Das Wortnetz (Kamps 2001) Linguistica_2021_FINAL.indd 12 31. 03. 2022 09:31:10 13 2.2 Interaktionsnetzwerke Dialoge und Gespräche werden in der Linguistik als sich dynamisch entwickelnde Netzwerke verstanden (vgl. Fritz/Hundsnurscher 1994). Diese mündlichen Kommuni- kationstypen vollziehen sich gewöhnlich in realen Situationen, weshalb es eine eigen- ständige, schwierige Aufgabe darstellt, die Situation und die mündlichen Äußerungen adäquat zu erfassen. Nur vereinzelt sind schriftlich geführte Kontroversen untersucht worden (vgl. z.B. Fritz 2017: Kap. 10). Schriftliche Interaktionen im Internet dage- gen finden im virtuellen Raum des Internets statt, in dem die gemeinsame „Situation“ der kommunizierenden Partner durch die sichtbare Oberfläche des verwendeten Pro- gramms oder der verwendeten Web-Seite genau dokumentiert werden kann. Überdies steht den Kommunikationspartnern ausschließlich ein schriftlicher Kanal zur Verfü- gung. Beides zusammen führt dazu, dass Interaktionen im Internet, wie schon erwähnt, nahezu vollständig erfasst werden können und somit einen idealen Gegenstand für die Untersuchung sprachlicher Interaktionen überhaupt bieten. Insbesondere die Dynamik solcher Interaktionen lässt sich sehr gut untersuchen, weil jeder Kommunikationsakt mit einer Zeitmarkierung versehen ist. Mit der Unter- suchung des Interaktionsnetzwerks von Chat-Kommunikation (vgl. Beißwenger 2007) wurde ein Anfang gemacht, heute spielt die Interaktion auf Twitter, Facebook, in Blogs oder auf speziellen Plattformen wie Wikipedia eine ebenso große Rolle.5 Interaktions- netzwerke entwickeln sich im kurzschrittigen zeitlichen Verlauf, weswegen ihre Dyna- mik von besonderem Interesse ist. Bei der Modellierung von sprachlichen Interaktionen ist in der linguistischen Ge- sprächsanalyse das Wechselspiel von Äußerungen in Gesprächssequenzen schon früh als dynamisches Netzwerk angesehen worden (vgl. z.B. Brinker/Sager 2010). In der Sprachtechnologie werden zur allgemeinen Modellierung von Dialogen sogenannte „endliche Übergangsnetzwerke“ eingesetzt, mithilfe derer in konkreten Interaktionen Auswahlentscheidungen für den nächsten Dialogschritt getroffen werden können (vgl. Carstensen 2017: 115–137). 2.3 Soziale Netzwerke Als letzter Typ eines Netzwerks können soziale Netze gelten. Anders als bei Interak- tionsnetzwerken wird in ihnen die Verbindung zwischen Kommunikationspartnern als solchen erfasst, nicht in konkreten Interaktionssituationen. Als klassischer Fall kann das durch ein soziales Medium wie Facebook begründete soziale Netzwerk verstanden werden: Hier ist jeder Facebook-Teilnehmer mit anderen Teilnehmern „sozial“ ver- bunden, wenn eine „Freundschafts“-Beziehung zwischen ihnen besteht. Die Gesamt- heit aller Freundschaftsbeziehungen zwischen Facebook-Teilnehmern lässt sich als ein Netzwerk modellieren. Auch für soziale Netzwerke gilt, dass unterschiedliche Arten von Relationen für die Vernetzung genutzt werden können. Bei Twitter kann es etwa die „Follower“-Relation sein, auf einem Blog-Portal die Information, welche Leser welche Beiträge kommentiert haben. 5 Vgl. z.B. zu Twitter und Partnerschaftsnetzwerken Rudder (2016). Linguistica_2021_FINAL.indd 13 31. 03. 2022 09:31:10 14 Das soziologische Konzept des sozialen Netzwerks darf nicht gleichgesetzt werden mit den weithin genutzten sozialen Netzwerken im Internet.6 Letztere prägen soziale Netzwerke im soziologischen Sinne aus und sollten deshalb besser als soziale Medien bezeichnet werden. Da Kommunikation eine der wichtigsten Grundlagen für soziale Ordnung darstellt, können soziale Netzwerke im Umkehrschluss auch als Ressource für die Untersuchung sprachlicher Kommunikation herangezogen werden. Dadurch, dass bestimmte soziale Netzwerke, die von Menschen gebildet werden, durch soziale Medien verwaltet und dokumentiert werden, eröffnen sich also interessante neue For- schungsperspektiven für die Sprachwissenschaft, und das in diesem Ausmaß erst seit wenigen Jahren. 3 WIE SICH NETZWERKE ERFORSCHEN LASSEN Für die wissenschaftliche Untersuchung von Netzwerken sind im Bereich der „Netz- werkanalyse“ einige gut entwickelte Methoden verfügbar (vgl. Fuhse 2018). Die ein- fachste Herangehensweise besteht darin, quantitative Eigenschaften von Netzwerken zu bestimmen: Wie viele Knoten gibt es, wie viele Kanten, wie groß ist das Verhältnis der realisierten zu den insgesamt im Netzwerk möglichen Kanten (die sogenannte Dichte)? Für Wikipedia etwa sind dies wichtige Basisinformationen (also die Anzahl der Seiten und der Verlinkungen), die sich von Sprachversion zu Sprachversion unterscheiden.7 Die Eigenschaften einzelner Knoten lassen sich mit dem Konzept der Zentralität bestimmen. Dabei wird für die Knoten ermittelt, wie viele Kanten zu dem Knoten hin- führen und wie viele Kanten von ihm wegführen (die sogenannte In- und Outdegree- Zentralität). Je nach dem, was die Kanten ausdrücken, lassen sich auf diese Weise besonders wichtige Knoten im Netzwerk identifizieren. Auf welche Artikel im Fall von Wikipedia also wird besonders häufig Bezug genommen und welche fungieren als „Hubs“, als Verteiler der Verlinkung auf andere? Auch in sozialen Netzwerken können durch Zentralität besonders einflussreiche oder im sozialen Sinne aktive Personen ge- funden werden. Mit der Pfaddistanz wird die Anzahl von Kanten bezeichnet, über die man von einem Knoten zu einem bestimmten anderen Knoten gelangt. Pfaddistanzen lassen sich mit der Zentralität eines Knotens in der Weise verbinden, dass bestimmt werden kann, wie viele andere Knoten von einem Knoten in einer bestimmten Anzahl von Schritten erreicht werden können. Bestimmt man hingegen, über welche anderen Knoten die kür- zesten Pfade zwischen zwei beliebigen Knoten im Netzwerk verlaufen und zählt diese jeweils für alle Knoten zusammen, kann man diejenigen Knoten bestimmen, über die ganz besonders viele dieser Pfade verlaufen. Derartige Knoten besitzen somit eine Art „Broker“-Status. In Wortnetzen spiegeln Pfaddistanzen Assoziationsketten von einem Konzept zu einem anderen wider (vgl. Deyne et al. (2016). Insbesondere semantische 6 Grundlegend zu sozialen Netzwerken im soziologischen Sinne vgl. Fuhse (2018). 7 Für Twitter, WhatsApp und andere soziale Medien existieren zahlreiche Plattformen, in denen solche elementaren quantitativen Auswertungen vorgenommen werden können, etwa http:// whatsanalyzer.informatik.uni-wuerzburg.de/, https://analytics.twitter.com/ oder http://www. twitonomy.com/profile.php. Linguistica_2021_FINAL.indd 14 31. 03. 2022 09:31:10 15 Netzwerke werden oftmals als Modelle der menschlichen Kognition angesehen (vgl. Beckage/Colunga 2016). In phonologischen Netzwerken bieten kurze Pfaddistanzen Erklärungen für Fehler beim Produzieren oder Verstehen gesprochener Sprache (vgl. Vitevitch et al. 2016). Manche Untermengen von Knoten in einem Netzwerk sind oftmals besonders stark miteinander vernetzt. Knotenmengen, die untereinander vollständig, also von jedem Knoten zu jedem anderen Knoten, vernetzt sind, werden als Cliquen bezeichnet. Es ist naheliegend, dass Cliquen von Menschen in sozialen Netzwerken für die Sprach- wissenschaft besonders interessant sind, da in ihnen Eigenarten der Sprachverwendung bis hin zur Bildung neuer sprachlicher Varietäten zu erwarten sind, zum Beispiel im Bereich von Jugend- oder Fachsprache. Auch die Ermittlung solcher Knoten, die im Netzwerk hinsichtlich der Art ihrer Vernetzung mit anderen Knoten ganz ähnliche Eigenschaften aufweisen, ist ein wich- tiges Verfahren in der Netzwerkanalyse. Wird das Netzwerk als Ganzes betrachtet, können die Knoten auf eine regelgeleitete Art miteinander verbunden sein oder zufäl- lig. Eine auch im linguistischen Zusammenhang wichtige Mischform stellen die Small World-Netzwerke dar: Die Knoten sind dabei hauptsächlich mit benachbarten Knoten vernetzt, dazwischen gibt es aber immer wieder auch zufällig verteilte Verbindungen zu weiter entfernten Knoten. Derartige Netzwerke sind besonders leistungsfähig, wenn es darum geht, eine hohe Dichte mit kurzen Pfaddistanzen zu verbinden. Mit dem Kon- zept der Small World-Netzwerke lassen sich in Wikipedia thematische Zusammenhän- ge beschreiben, in Wortnetzen je nach Verbindungstyp grundlegende Zusammenhänge in verschiedenen linguistischen Dimensionen, beispielsweise von Wörtern eines be- stimmten semantischen Teilbereichs. Noch weitergehend ist dies bei den sogenannten skalenfreien Netzwerken zu beo- bachten: Einer exponentiellen Verteilung folgend, weisen immer weniger Knoten im- mer mehr Verbindungen auf und fungieren dadurch zunehmend als Hubs. Auf diese Weise können in sehr großen Netzwerken sehr kurze Pfaddistanzen realisiert werden. Tatsächlich scheint das soziale Netzwerk der Menschheit so aufgebaut zu sein: In sechs Schritten ist es in den allermeisten Fällen möglich, von einem beliebigen Menschen zu einem beliebigen anderen aufgrund von Bekanntschaftsbeziehungen zu gelangen. Schließlich darf bei der Analyse von Netzwerken nicht die zeitliche Dimension un- berücksichtigt bleiben, die Betrachtung der Netzwerkdynamik. Die verschiedenen Maße wie Dichte, Zentralität, Pfaddistanz und die partielle oder globale Netzwerktopologie können zu verschiedenen Zeitpunkten miteinander verglichen werden und ermöglichen dadurch Aussagen zur Entwicklung und Veränderung des Netzwerks oder von dessen Teilen. Differenziert sich etwa ein Netzwerk zunehmend zu einem Small World-Netz- werk aus? Gibt es eine generelle Tendenz in Netzwerken dahingehend, dass einzelne Knoten zu Hubs und Brokern werden, sich die Zentralität von Knoten mit bereits hoher Zentralität weiter erhöht? Diese und viele andere Fragen bieten eine ausgesprochen in- teressante Perspektive für die Untersuchung von Sprachwandel, ob es nun um die Rolle von sozialen Netzwerken für den Sprachwandel geht (vgl. Baxter 2016) oder die Rolle Einzelner in Interaktionsnetzwerken (vgl. Maity/Mukherjee 2016). Linguistica_2021_FINAL.indd 15 31. 03. 2022 09:31:10 16 4 ANALYSE SPRACHLICHER NETZWERKE Die Netzmetapher bringt in Gestalt der Netzwerkanalyse nicht nur neue methodische Zugänge mit sich, sondern provoziert auch ganz neue Fragestellungen, die anders als mit einem netzwerkanalytischen Instrumentarium gar nicht zu beantworten wären. Eva Gredel (2017, 2020) etwa zeichnet mit einem Vergleich der unterschiedlichen Versi- onen von Wikipedia-Artikeln mit den dazu stattgefundenen Diskussionsprozessen nach, wie Wissen durch Diskurse sozial konstruiert wird.8 Ihr gelingt damit ein Brü- ckenschlag zwischen einer soziophilosophischen Diskursanalyse, wie sie Michel Fou- cault begründet hat, mit einer empirischen Analyse digitaler Kommunikationsprozesse. Mit ähnlichen Methoden wird auch die lokale Netzwerktopologie von politisch „aufge- ladenen“ Begriffen wie dem der „Nation“ in verschiedenen Sprachversionen von Wiki- pedia untersucht und deren kulturelle Verortung in der jeweiligen Sprachgemeinschaft ermittelt – zumindest wie sie sich als Ergebnis von Wissensaushandlungsprozessen auf Wikipedia präsentieren (vgl. Kleinke/Schultz 2019). Alexander Mehler et al. (2018) untersuchen die Wortnetzwerke des Wiktionary- Wörterbuchs – eines parallel zu Wikipedia kooperativ entwickelten Online-Wörter- buchs –, das sie als ein Beispiel für ein sogenanntes skalenfreies Netzwerk identifi- zieren. Die Eigenschaft der Skalenfreiheit finden sie nicht nur in diesem Wörterbuch selbst, sondern auch in der Partizipationsdynamik der Wiktionary-Autoren. Mehler er- mittelt daraus eine Verzerrung der Artikel-Verteilung in diesem Wörterbuch, die auf die überdurchschnittlich hohe Aktivität einzelner Autoren zurückzuführen ist. Eine solche Netzwerkanalyse eines Wörterbuchs ist tatsächlich nur dann möglich, wenn es wie das Wiktionary digital und mit allen Metadaten zu seiner Entstehung vollständig verfügbar ist. Problematisch ist also die „Ungleichmäßigkeit“, die in großen Netzwerken besteht, die von Menschen ohne zentrale Planung erstellt werden. Man kann jedoch zusätzliche Verbindung automatisch integrieren (vgl. Entrup 2017); das Netz wird also nicht nur analysiert, sondern auch aktiv erweitert. Mit Methoden aus dem Bereich des maschi- nellen Lernens werden dabei beispielsweise im Wortnetzwerk WordNet neue Verbin- dungen zwischen Knoten erzeugt, die deren wechselseitige Bedeutungsrelationen be- schreiben, ohne dass diese an irgendeiner Stelle im Netzwerk explizit aufgeführt oder auch nur indirekt ableitbar wären. Das relationale Wörterbuch kann dadurch homoge- nisiert werden – der Computer wird zum Lexikografen. Bei der Untersuchung von Interaktionsnetzwerken rückt der Kommunikationsteil- nehmer mit seiner spezifischen Äußerung in den Blick (vgl. Albrecht 2013). Als be- sondere Herausforderung gilt dabei die große Dynamik, die Kommunikationsverläufe aufweisen. Auch die soziale Ebene, die dem Interaktionsnetzwerk als soziales Netz- werk unterliegt, muss in ihrem Einfluss auf die Produktion und Rezeption von Kom- munikationsakten Berücksichtigung finden. In diversen Studien hat Angelika Storrer für unterschiedliche Typen von Online- Interaktionen gezeigt, welcher Nutzen trotzdem aus der netzwerkorientierten Perspek- 8 Zur Methodik vgl. Gredel (2018). Linguistica_2021_FINAL.indd 16 31. 03. 2022 09:31:10 17 tive auf Kommunikation gezogen werden kann (vgl. z.B. Storrer 2013, 2017). So zeigt sie, dass in unterschiedlichen kommunikativen Zusammenhängen in der Interaktion große Varianz beim Sprachstil der Beteiligten zu verzeichnen ist. Das digitale Medium ruft keineswegs einen „Internet-Stil“ hervor, stilistische Variation geschieht vielmehr im jeweiligen Interaktionszusammenhang. Dieser wird, wie sie anhand von Chat-Ge- sprächen zeigt, in hohem Maße durch die Bildung von Teilnetzwerken in Gestalt von Chat-Räumen unterstützt – im netzwerkanalytischen Sinne ist das nichts anderes als die Förderung der Cliquen-Entstehung. Dass in solchen Chat-Räumen sogar mit räumlichen Ausdrücken gearbeitet wird, die tatsächlich zur Orientierung in dieser rein virtuellen Sphäre beitragen, hat Michael Beißwenger (2013) gezeigt. Einige sprachliche Faktoren besitzen einen geradezu dis- kursorganisatorischen Charakter, wie es Laura Herzberg (2017) anhand des Ausdrucks von Höflichkeit in Wikipedia-Diskussionen untersucht. Formen der Höflichkeit haben eine direkte Auswirkung auf den Verlauf von Konflikten, und diese wiederum sind ausschlaggebend bei der Wissensaushandlung, die sich in den Wikipedia-Artikeln als deren Produkten niederschlägt. Soziale Netzwerke sind für die Untersuchung von Sprachwandel besonders ergie- big. In verschiedenen Simulationsstudien konnte gezeigt werden, dass die Eigenschaften der Weitergabe sprachlichen Wissens über mehrere Generationen hinweg deutliche Auswirkungen auf den Erwerb von grammatischen und lexikalischen Regeln und so- mit auf die Evolution von Sprache haben können (vgl. Gong 2016). Auch in sozialen Netzwerken, die nicht selbst einer Dynamik unterliegen, setzen sich sprachliche Neue- rungen sehr unterschiedlich durch. Dies geschieht in Abhängigkeit davon, wie groß die Vernetzungsdichte einzelner Beteiligter bei weitgehender Homogenität im übrigen Netzwerk ist. Derartige Studien sind ein erster Ansatzpunkt für ein tiefergehendes Ver- ständnis von Prozessen des sprachlichen Wandels – dieser wird zwar schon seit langer Zeit in der Sprachwissenschaft beobachtet und ist recht gut durch Regeln (beispielswei- se Lautgesetze) beschreibbar, worauf jedoch Reichweite und Gültigkeit dieser Regeln zurückzuführen sind, ist noch weitgehend unbekannt. 5 DAS KOMMUNIKATIVE BILD DER SPRACHE Das Bild der Sprache, das in diesem Beitrag gezeichnet worden ist, stellt Sprache in ihrem kommunikativen Kontext dar. Dieser Kontext ist ein Netzwerk aus Wörtern und Bedeutungen, Äußerungen im Diskurs von Menschen in ihren Beziehungen zueinan- der. Die digitale Erfassung dieser Struktur erlaubt nun endlich, diese Phänomene auf umfangreicher Datenbasis empirisch zu untersuchen. Formal als Netzwerk modelliert sind sie den statistischen Verfahren der Netzwerkanalyse zugänglich. Die sprachwissenschaftliche Untersuchung sprachlicher Netzwerke ist besonders ergiebig, wenn sie auf vollständig erhobenen Datenbeständen beruht. Dies ist bei Com- puter-vermittelter Kommunikation der Fall, also bei Kommunikationsereignissen, die Twitter, Facebook, Blogs oder anderen sozialen Medien entstammen. In ihnen ist für jeden einzelnen Kommunikationsakt bekannt, was genau er beinhaltet, wann er von Linguistica_2021_FINAL.indd 17 31. 03. 2022 09:31:10 18 wem getätigt wurde und an wen er sich richtet. Eine derartige Vollständigkeit und Genauigkeit ist bei der Aufzeichnung der Äußerungen von Anwesenden in einer Ge- sprächssituation nicht erreichbar. Die Kommunikation in sozialen Medien ist deshalb nicht nur ein Beispiel für neuere Entwicklungen bei technisch unterstützter Kommu- nikation. Sie bildet zugleich auch einen Laborfall für die Untersuchung sprachlicher Netzwerke, und die daraus gewonnenen Erkenntnisse lassen sich, so zumindest die Überlegung, auf Kommunikationsverläufe anderer Art übertragen. Die Auffassung von sprachlicher Kommunikation als die eines mehrdimensionalen Netzes von Bezügen zwischen Menschen, Äußerungen, Wörtern und Konzepten bricht mit der rationalistischen Idealisierung von Kommunikation, wie sie in der Antike durch die Dialektik angelegt und im 20. Jahrhundert zur Logizentrik radikalisiert wurde. Nicht die Äußerung selbst trägt eine Bedeutung, diese ist vielmehr determiniert in einem Netz- werk von Bezügen, das zudem eigenen Netzwerkeffekten unterliegt. Damit bilden nicht mehr idealisierte Interaktionen die Grundlage für die Erforschung von Diskursen, es wer- den vielmehr reale Interaktionszusammenhänge in den Blick genommen. Vielleicht ist gerade das die wichtigste Erkenntnis bei der Betrachtung sprachlicher Netzwerke: In ih- nen tritt die in der Linguistik lange vernachlässigte Sozialität wieder in den Vordergrund, die Sozialität von Menschen in ihrer Interaktion im Medium der Sprache. Literatur ALBRECHT, Steffen (2013) „Kommunikation als soziales Netzwerk? Anreize und Herausforderungen der Netzwerkanalyse von Kommunikations prozessen.“ In: B. Frank-Job/A. Mehler/T. Sutter (Hrsg.), 23–46. BAXTER, Gareth J. (2016) „Social Networks and Beyond in Language Change.” In: A. Mehler et al. (Hrsg.), 257–277. BECKAGE, Nicole M./Eliana COLUNGA (2016) „Language networks as models of cognition: Understanding cognition through language.“ In: A. Mehler et al. (Hrsg.), 3–28. 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Der vorliegende Beitrag befasst sich mit den verschiedenen Typen sprachlicher Netzwerke: Textgeweben, Interaktionsnetzwerken und sozialen Netzwerken. Es werden zentrale Begrifflichkeiten der Netzwerkanalyse erläutert und anhand von Beispielen gezeigt, wie sprachliche Kommunikation auf der Grundlage der Methoden der Netzwerkanalyse aus einer anderen, neuen Perspektive betrachtet werden kann. Schlüsselwörter: soziale Medien, sprachliche Netzwerke, Text, Interaktion, Netz- werkanalyse Linguistica_2021_FINAL.indd 20 31. 03. 2022 09:31:10 21 Abstract LANGUAGE IN NETWORKS TYPES OF LINGUISTIC NETWORKS AND THEIR ANALYSIS Computer networks lead to the creation of a network of online texts, in turn giving rise to social networks of users of these texts as writers and readers. Networks of linguistic objects existed and still exist even without digitization and online networking, but they are less extensive and much more difficult, possibly even impossible to analyse in large quantities. This article deals with different types of linguistic networks: text networks, interaction networks and social networks. Central concepts of network analysis are explained and examples are given to show how linguistic communication can be ex- amined from a different, new perspective based on the methods of network analysis. Keywords: social media, linguistic networks, text, interaction, network analysis Povzetek JEZIK V MREŽAH VRSTE JEZIKOVNIH MREŽ IN NJIHOVA ANALIZA Mrežno povezovanje računalnikov ustvarja omrežja besedil in posledično omrežja uporabnikov kot piscev in bralcev teh besedil. Mreže jezikovnih objektov so obstajale in obstajajo tudi izven digitalizacije in mreženja, a so manj obsežne in jih je veliko teže analizirati, sploh v večjih količinah. V prispevku se osredotočamo na različne vrste jezikovnih mrež: besedilna tkiva/mreže, interakcijska omrežja in družbena omrežja. V prispevku razlagamo osrednje termine mrežne analize in na primerih pokažemo, kako lahko jezikovno komunikacijo na osnovi metod mrežne analize obravnavamo z drugač- ne, nove perspektive. Ključne besede: družbena omrežja, jezikovne mreže, besedilo, interakcija, mrežna analiza Linguistica_2021_FINAL.indd 21 31. 03. 2022 09:31:10