Web-Slang: Twitter und Co verändern die Sprache
Software erkennt und bewertet neue Wortkreationen nach Beliebtheit
Um die durch das Internet und dessen Nutzung resultierende Veränderung im allgemeinen Sprachgebrauch zu untersuchen, setzt die Lancaster University auf ein neues technologisches Hilfsmittel. Die Forscher haben eine spezielle Software entwickelt, die Millionen Wörter, die auf Twitter oder Reddit gepostet wurden, automatisch erfasst und nach ihrer Beliebtheit sortiert.
Von Twitter in die Zeitung
"Ziel unseres Projekts ist es, in jene Nischen des Internets vorzudringen, in denen neue Sprache entsteht und sich ihren Weg in den Mainstream bahnt", zitiert der "NewScientist" den Projektleiter Matthew Rowe von der School of Computing and Communications der Lancaster University. Diese Nischen machen Rowe und seine Mitarbeiter vor allem im Bereich der sozialen Online-Medien aus. "Die spannende Frage dabei lautet: Wenn wir auf Twitter oder Reddit ein innovatives neues Wort finden, wann wird dieser Begriff dann tatsächlich auch in einer Zeitung auftauchen?", so der Forscher.
"Im Moment passiert gerade etwas sehr Aufregendes. Viele Dinge, die früher ausschließlich mündlich weitergegeben worden wären und dadurch niemals erfasst werden hätten können, werden heute in Textform niedergeschrieben. Dadurch sind sie auch besser auffindbar", ergänzt Katherine Martin, die für die Oxford University Press regelmäßig neue Begriffskreationen für Lexika und Wörterbücher aus dem Web zusammenträgt. Dabei sei es nicht immer auch verständlich, warum sich ein neues Wort später allgemein durchsetzen kann und ein anderes nicht. "Hier gibt es noch viel Klärungsbedarf", betont Martin.
Schon 22 Mio. Begriffe erfasst
Mithilfe der neuen Software aus Lancaster haben Sprachwissenschaftler und Experten wie Martin ab sofort ein neues nützliches Werkzeug zur Verfügung, das ganz allgemein einen besseren Einblick in die Veränderung von Sprache geben soll. Das Programm automatisiert dabei gewissermaßen klassische Methoden aus der Lexikografie, erkennt bestimmte Schlüsselbegriffe und reiht sie entsprechend ihrer Popularität.
Laut Projektleiter Rowe wird im Zuge der Analyse vor allem darauf Wert gelegt, wie schnell ein neues Wort innerhalb der Web-Community Verbreitung findet. Bislang sollen bereits über 22 Mio. einzelne Begriffe auf Twitter und Reddit erfasst und bewertet worden sein. Beispiele für gefundene Wörter, die in Großbritannien besonders schnell angenommen wurden, sind etwa "bootyful" (alternative Schreibweise für "beautiful"), "cyw" (Abkürzung für "coming your way") oder "scrims" (stammt aus Gaming-Foren und bezeichnet Übungseinheiten vor einem Wettkampf).
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