Aktueller Stand des Forschungsprojektes
Vielen Dank an alle, die unser Projekt bisher unterstützt und an den Datenerhebungen teilgenommen haben. Durch Ihre Mitwirkung konnten bereits wichtige erste Schritte unternommen werden.
Ein „Korpus von 50“ für die Deutsche Gebärdensprache
Im ersten Durchlauf des Projektes ging es darum, ein Set von 50 Gebärden der Deutschen Gebärdensprache zusammenzustellen. Erfragt wurden Gebärden für konrete Dinge/Objekte, die DGS-Nutzer*innen als von Kindern früh erlernt und generell häufig vorkommend einschätzen. Es sollten Gebärden für „Dinge“ und keine abstrakten Begriffe wie „Hallo“ beispielsweise genannt werden. 20 Personen wurden jeweils gebeten 5 Gebärden zu produzieren. Dies ergab am Ende insgesamt 1000 Gebärden.
Anschließend wurden alle Gebärden nach Häufigkeit ausgewertet. Viele dieser Gebärden kamen nur einmal vor, das bedeutet, dass sie jeweils von nur einer Person gebärdet wurden. Es gab dahingegen aber auch Gebärden, die von vielen / einigen / wenigen gebärdet wurden.
Zu den am häufigsten genannten Gebärden gehörten beispielsweise:
- STUHL (18/20)
- AUTO, BUCH und SCHUH (17/20)
Auf Basis der 50 häufigsten Gebärden folgte der nächste Schritt der Auswertung: Die Kategorisierung in Artefakte (d.h. von Menschen geschaffen), Pflanzen, Tiere, Essen und Natur. Die Einteilung der Kategorien ergab ein klares Bild. Artefakte wurden mit 38 von 50 Nennungen am häufigsten produziert.
Weiterer Verlauf des Experimentes / Ausblick:
Die 50 gesammelten Gebärden werden im weiteren Verlauf des Projektes verwendet, auch vergleichend mit anderen Sprachen. Unser Projekt ist Teil eines größeren, internationalen Projektes mit Partner-Universitäten in bspw. Norwegen, Frankreich, England und den USA. Dabei werden insgesamt 45 Sprachen untersucht, 40 davon sind Lautsprachen und 5 Gebärdensprachen, die über die Welt verteilt sind. Für jede dieser Sprachen wird ein eigener häufigkeitsbasierter „Korpus von 50“ erstellt. Dieser Korpus entsteht durch die Nutzer*innen der Sprache selbst - wie für die DGS bereits zuvor beschrieben
Einsatz von Computer-Vision-Techniken
Zusätzlich wurden alle Teilnehmenden gebeten, Zeichnungen der genannten Objekte anzufertigen. Diese Zeichnungen werden mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert. Darunter fallen beispielsweise Konturenanalysen, Kanten-/Randerkennung oder die Segmentierung in Bestandteile.
Dabei interessiert uns:
- Lassen sich Kategorien wie „Artefakte“, Tiere oder Pflanzen anhand visueller Merkmale erkennen?
- Gibt es sprachspezifische Unterschiede in den Zeichnungen, im Hinblick auf bestimmte Elemente?
Die Grundidee des Projektes:
Shape (Form) spielt eine zentrale Rolle dabei, wie Menschen Objekte erkennen, kategorisieren und benennen. Das bedeutet, dass Shape beim Erlernen einer Sprache wichtig ist. Beim frühen Spracherwerb orientieren sich Kinder besonders stark an der Form eines Gegenstandes. Lernen sie den Namen eines neuen Objektes kennen und sollen anschließend entscheiden, welches andere Objekt denselben Namen trägt, wählen sie häufig das Objekt mit einer ähnlichen / gleichen Form, eher als eines mit der gleichen Farbe oder aus gleichem Material. Dieses Phänomen nennt man „shape bias“.
Die Enkodierung von Form in Sprache bezieht sich darauf, wie Form in der jeweiligen Sprache ausgedrückt wird. In Gebärdensprachen sieht man die Repräsentation von Form (shape) durch die Verwendung bestimmter Handformen überall, die Form wird also aufgrund der visuellen Modalität stark repräsentiert.
Auch in Lautsprachen wird Form durch Morpheme, also Wortbestandteilen, systematisch klassifiziert: wie z.B. in der Sprache Bora (West Amazon, Peru und Kolumbien):
acúúve-wa bedeutet ’Sitzbank’, zusammengesetzt aus dem Verb acúúve ‘sitzen’ and dem Klassifizierer -wa ‚brettartig’
peeté-i bedeutet ‚Kerze’, zusammengesetzt aus dem Verb peeté ‘brennend’ und -i ‚stabförmig’
Wie geht es weiter?
Über weitere Entwicklungen des Projektes werden Sie über diese Website informiert.
Wir danken allen Teilnehmenden herzlich für ihre Unterstützung.
