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3  Psycholinguistik und Genus

3.1 Einführung

die ganze Organisation, das Ganze, alles
die Umwandlung in Ströme und so
daß man ein elektrisches Wesen ist
...
bloß daß man natürlich zu sehr drin steckt
in sich selber, daß man sich selber leider nicht richtig
sehen kann als eine Art Experiment

(Rainald Goetz, 1993, S. 251; S. 277)

Im vorangegangenen Kapitel wurden wesentliche, für das Deutsche vorgeschlagene Regeln der Genuszuweisung dargestellt sowie Daten aus unterschiedlichen Bereichen diskutiert, die Hinweise auf die psychische Realität der Regeln liefern. Im folgenden sollen psycholinguistische Modelle der Sprachproduktion und deren Annahmen bezüglich der Speicherung von Genusinformation vorgestellt werden. Von besonderem Interesse ist, inwieweit die genannten Genuszuweisungsregeln Berücksichtigung in diesen Modellen finden. Es war darauf verwiesen worden, daß sich die Regeln beispielsweise in ihrer Validität und Transparenz unterscheiden und folglich möglicherweise einen unterschiedlichen Verarbeitungsaufwand während des Abrufs von Genusinformation bewirken. Im Deutschen ist zwischen für Genus transparenten und intransparenten Nomina unterschieden worden. Als transparent sollen die Nomen gelten, deren Genus durch ein Derivationssuffix morphologisch markiert ist und folglich auf der Basis des Suffixes vorhersagbar ist (Tisch-chen, Häft-ling, Frei-heit). Bei intransparenten Wörtern ist Genus auf der Basis der Wortform nicht vorhersagber (Elend, Amboß, Paradies). Da sich die Annahmen der Modelle über die Art der Speicherung von Genusinformation unterscheiden, machen sie auch unterschiedliche Vorhersagen hinsichtlich des Einflusses von Faktoren wie Transparenz und Validität. Inwieweit wird ein Einfluß morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation vorhergesagt? Neben grundlegenden Modellannahmen sollen einige empirische Daten bezüglich des Einflusses formaler Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation diskutiert werden.

Prinzipiell sind drei Arten der Speicherung von Genusinformation denkbar, demnach ist im [Seite 70↓]folgenden zwischen drei Modelltypen zu unterscheiden. Zum einen wird angenommen, Genus ist lexikalisch gespeichert. Dieser Auffassung zufolge existieren im mentalen Lexikon Einträge, die die Nomen einer genusmarkierenden Sprache mit ihrem entsprechenden Genus verknüpfen.

In Opposition zur lexikalischen Speicherung steht die Berechnung von Genus auf der Grundlage von Genusindikatoren. Drittens sind hybride Modelle vorstellbar, die sowohl lexikalische Speicherung als auch Berechnung von Genus annehmen. Ausgereifte Modellkonzeptionen liegen zum gegenwärtigen Zeitpunkt dazu allerdings noch nicht vor.

Auf dieser theoretischen Grundlage sollen Vorhersagen über den Einfluß morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation abgeleitet werden. Die empirische Überprüfung dieser Vorhersagen ist Gegenstand des in Kapitel 4 beschriebenen Reaktionszeitexperimentes.

Wenden wir uns zunächst solchen Modellen zu, die eine lexikalische Speicherung von Genusinformation annehmen.

3.2 Lexikalische Speicherung

In der Forschung werden zwei Arten von lexikalischer Speicherung angenommen, und zwar Speicherung des Genus für jedes einzelne Nomen sowie generische Speicherung. Wie im vorangegangenen Kapitel bereits erwähnt, vertreten Helbig, Buscha (1986) die Auffassung, daß jedes Nomen mit einem eigenen Eintrag für die entsprechende Genusinformation im mentalen Lexikon gespeichert ist. Diese Annahme steht jedoch nicht im Kontext eines Sprachproduktionsmodells. Aus diesem Grund soll sie an dieser Stelle lediglich als mögliche Form der lexikalischen Speicherung genannt und nicht ausführlicher betrachtet werden.

Führende Vertreter im Bereich der Modellierung von Sprachproduktionsprozessen wie Levelt (1989), Roelofs (1992), Jescheniak, Levelt (1994), Levelt, Roelofs, Meyer (1999), Caramazza (1997), Dell (1986), Dell, O‘Seaghdha (1992), Dell et al. (1997) stimmen im Gegensatz zu Helbig, Buscha (1986) überein, daß Genusinformation generisch gespeichert ist. Diese Annahme erlaubt, den Speicheraufwand des mentalen Lexikons zu reduzieren, da lediglich die Anzahl von Genuseinträgen angenommen wird, die mit der Anzahl der in der jeweiligen Sprache vorhandenen Genera korreliert. Diese Genuseinträge sind mit allen Nomen der entsprechenden Kategorie fest verknüpft und brauchen beim Zugriff auf das Nomen nur abgerufen zu werden. Neben der gemeinsamen Annahme der generischen Speicherung von Genusinformation gibt es zwischen den Modellen, vor allem bezüglich der Operationsprinzipien, vielfältige Unterschiede. [Seite 71↓]Da diese Unterschiede Auswirkungen auf die Vorhersagen hinsichtlich des Einflusses morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation haben, werden wir repräsentative Modelle im einzelnen diskutieren. Als Vertreter der Auffassung lexikalischer Speicherung werden das hierarchisch serielle Modell von Levelt (1989) sowie die Kaskadenmodelle von Caramazza (1997) sowie von Dell (1986), Dell, O’Seaghdha (1992) vorgestellt.

3.2.1 Hierarchisch serielle Modelle

Die Ausführungen dieses Abschnitts beziehen sich auf das hierarchisch serielle Modell Levelts von 1989. Grundlegend für die Architektur dieses Modells ist die Unterscheidung von konzeptueller, lexikalischer und artikulatorischer Ebene. Von Interesse für uns ist die von Levelt (1989) vorgeschlagene Zweiteilung des mentalen Lexikons in Lemma- und Lexemebene. Während des Zugriffs auf das mentale Lexikon wird zwischen zwei Verarbeitungssequenzen unterschieden. Einerseits wird lexikalische Verarbeitung angenommen, während der Lemma-Information (semantische und syntaktische Informationen) abgerufen wird, zum anderen phonologische Verarbeitung, die auf Lexem-Information (phonologische und morphologische Informationen) zurückgreift.

Lexical selection is semantically (or syntactically) driven search for an appropriate item in a huge lexical store. Phonological encoding is the creation of an executable phonetic program for a single item in context. (Levelt, 1992, S. 17)


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Abbildung 2: Architektur des hierarchisch seriellen Modells der Sprachproduktion nach Levelt, 1992, S. 4

Genus ist dieser Modellvorstellung zufolge Teil der Lemma-Information, wobei ein Nomen-Lemma in fester Verbindung zu seinem entsprechenden Genusknoten1 steht. Der Genusknoten wiederum steht neben dem Nomen-Lemma in Verbindung zu Lemmata gleichen grammatischen Geschlechts, die mit diesem Nomen während der syntaktischen Kodierung kongruent gemacht werden. Zu denken ist hier an Pronomen, Artikel, Adjektive.2


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Abbildung 3: Genus als Teil der Lemma- Information

Für die Notwendigkeit der Unterscheidung von Lemma- und Lexem-Ebene sprechen unterschiedliche empirische Evidenzen.

Zum einen ist das sogenannte Zungenspitzenphänomen zu nennen ( t ip- o f-the- t ongue“ state bzw. TOT-Zustand). Befinden sich Sprecher in einem derartigen Zustand, haben sie Zugriff auf semantische und syntaktische Informationen (Lemma), können aber die entsprechende Wortform (Lexem) nicht bzw. nur unvollständig abrufen. Besonders eindrücklich, vor allem auch in unserem Kontext, sind die mit italienischen Probanden durchgeführten Studien von Vigliocco et al. (1997). In diesen Untersuchungen wurden die Versuchspersonen in einen „Zungenspitzenzustand“ versetzt3 und gebeten, das Genus des jeweiligen Substantivs, dessen Form sie nicht abrufen konnten, zu nennen. Die Ergebnisse zeigen, daß die Versuchspersonen signifikant häufiger das korrekte Genus nennen4, ohne jedoch Zugriff auf die entsprechende Wortform zu haben. Diese Ergebnisse sprechen für einen von der Wortform unabhängigen [Seite 74↓]Zugriff auf die Genusinformation. Die Studien unterstützen demzufolge die Annahme, daß eine Zweiteilung des mentalen Lexikons vorliegt. Genus scheint mit anderen syntaktischen Informationen auf der Lemma-Ebene gespeichert zu sein.

Dafür spricht auch eine Patientenstudie von Badecker et al. (1995). Die Untersuchungen mit einem amnestischen5 Patienten führen zu ähnlichen Ergebnissen wie die der Studie von Vigliocco et al. (1997). Obwohl der Patient unfähig ist, die entsprechende Wortform abzurufen, weist er Genus mit einer hohen Zuverlässigkeit korrekt zu.

... these results strongly support the prediction of the two-stage model of lexical production that the grammatical specification of a word is accessed independently of its phonological or orthographic form. (Badecker, Miozzo, Zanuttini, 1995, S. 201)

Hence, it would appear that the level of performance on gender identification is independent of access to form. In terms of the two-stage model, then, we interpret Dante’s naming impairment as reflecting an intact ability to access or retrieve lemmas in conjunction with a deficit in using the linking information in the lemma to retrieve the corresponding phonological and orthographic representations. (ebd., S. 212)

Weitere Evidenzen für eine Zweiteilung des mentalen Lexikons liefern bei Gesunden beobachtete Versprecher.6 Es wird zwischen Vertauschungsfehlern auf der Wortebene (Lemma-Ebene) und auf der Lautebene (Lexem-Ebene) unterschieden, da für diese beiden Arten der Vertauschungen unterschiedliche Charakteristika nachweisbar sind.

Wortvertauschungen finden häufig zwischen syntaktischen Phrasen oder Sätzen statt. Die Wortart bleibt erhalten, d.h. ein Nomen wechselt mit einem Nomen, ein Adjektiv mit einem Adjektiv etc. In dem Beispiel This spring has a seat in it 7 wechseln die Nomina spring und seat ihre Plätze, wobei eine Phrasengrenze, die der Verbalphrase, übersprungen wird. Lautvertauschungen können zwischen Wörtern stattfinden, die in der Äußerung nah aufeinander folgen und unterschiedlichen Wortarten angehören. Das Beispiel f art very h ide zeigt, daß auf der Lexemebene nicht nur einzelne Phoneme sondern ganze Silbenkonstituenten ausgetauscht werden können, in diesem Fall die Reime der beiden Silben. Intendiert war die weniger vulgäre Äußerung fight very hard . 8 Obwohl dieser Typ der Lautvertauschung nicht sehr häufig auftritt, sind die Unterschiede zur Wortvertauschung deutlich. Die unterschiedliche Wortart (Verb vs. Adverb) stellt keine Barriere für den Wechsel der Silbenreime dar, die [Seite 75↓]Vertauschung findet innerhalb der Verbalphrase statt, allerdings wird auch hier eine Phrasengrenze, die der Adverbialphrase, übersprungen. Der Lautvertauschungsfehler h eft l emisphere 9 ist nicht nur ein gängigerer Typ der Lautvertauschung, er belegt auch, daß in der Äußerung nah aufeinander folgende Segmente vertauscht werden können. In dem zuletzt genannten Beispiel wird keine Phrasengrenze übersprungen. Lautvertauschungen legen die Annahme nahe, daß nach dem Abruf semantischer Informationen von der Lemma-Ebene ein Rahmen für die lautliche Struktur des Lemmas erzeugt wird, der während des Artikulationsprozesses jeweils neu gefüllt werden muß.10 Während des Auffüllens dieses Rahmens kann es zu Fehlern kommen.

Diese Beobachtungen werden als Hinweis dafür gedeutet, daß Wortvertauschungen auf Fehler bei der Selektion des entsprechenden Lemmas zurückzuführen sind, während Lautvertauschungen durch fehlerhafte phonologische Enkodierung auf der Lexem-Ebene bedingt sind.11

Für unsere weiteren Betrachtungen sind vor allem die im hierarchisch seriellen Modell angenommenen Eigenschaften der zwischen den Verarbeitungsebenen ablaufenden Prozesse von Bedeutung. Drei wichtige Operationsprinzipien sollen im folgenden besprochen werden – das Prinzip der Serialität, der Diskretheit sowie der Unidirektionalität.

Gemäß dem Prinzip der Serialität wird angenommen, daß die drei Stufen der Verarbeitung bei der Produktion einer einzelnen lexikalischen Einheit in der Zeit nacheinander durchlaufen werden.12 Von der konzeptuellen Ebene kommender Input kann zunächst mehrere semantisch-syntaktische Einheiten auf der Lemma-Ebene aktivieren. Damit Weiterverarbeitung auf der Lexem-Ebene erfolgen kann, muß jedoch eines der aktivierten Lemmata selektiert werden. Aktivierung und Selektion sind für das Modell wichtige und keinesfalls gleichbedeutende Annahmen. Erst wenn ein Lemma selektiert ist, fließt seine Aktivierung zur Lexem-Ebene weiter und aktiviert dort die entsprechenden phonologischen Segmente. Neben dem Prinzip der Serialität gilt demzufolge auch das Prinzip der Diskretheit, das auf der Differenzierung von Aktivierung und Selektion beruht. Die Verarbeitung auf der Lemma- und Lexem-Ebene verläuft diskret, d.h. sie muß auf der Lemma-Ebene abgeschlossen sein, bevor sie auf der Lexem-Ebene [Seite 76↓]erfolgen kann. Verarbeitung auf der Lemma-Ebene ist erst dann abgeschlossen, wenn ein Lemma selektiert ist. Dieses Prinzip wird in Gegenüberstellung zu anderen Modellen verständlicher. Beispielsweise nehmen die noch zu diskutierenden Modelle von Dell (1986) und Caramazza (1997) Aktivierungsausbreitung (spreading activation) an. Anders als im hierarchisch seriellen Modell kann die Aktivierung der Lemmata, die durch konzeptuellen Input erregt werden13, zur Lexem-Ebene weiterfließen und dort phonologische Segmente aktivieren, noch bevor ein Lemma für den Äußerungskontext selektiert wurde.14 Folglich überlappen sich semantische und phonologische Verarbeitungsprozesse, was im Sinne des hierarchisch seriellen Modells ausgeschlossen ist.

Eindrucksvolle empirische Evidenz für das Prinzip der Serialität und Diskretheit liefert die EKP15-Studie von van Turenout et al. (1998), auf deren Basis Aussagen über die zeitliche Abfolge der Aktivierung von syntaktischer und phonologischer Information während der Produktion niederländischer Nominalphrasen möglich sind. Den Daten zufolge kann syntaktische Genusinformation 40 ms früher als phonologische Information abgerufen werden. Die Versuchspersonen wurden mit farbigen Abbildungen von Objekten und Tieren konfrontiert. Ihre Aufgabe bestand in der Benennung der Abbildungen mit aus genuskongruentem Farbadjektiv und Nomen bestehenden Nominalphrasen. Die Hälfte der Abbildungen war neben der Benenungsaufgabe mit einer weiteren Aufgabe verknüpft. Vor der Artikulation der Nominalphrase war eine syntaktisch-phonologische Klassifikationsaufgabe per Knopfdruck auszuführen. Die Klassifikationsaufgabe beinhaltete zum einen eine Entscheidung über die Reaktionshand (den Knopf mit der rechten oder linken Hand drücken) sowie eine Entscheidung darüber, ob reagiert werden muß oder nicht (go vs. no-go). Mit welcher Hand zu reagieren war, wurde durch das Genus des Nomens bestimmt. Da das Niederländische nur zwei Genera aufweist, Neutrum und Nicht-Neutrum, ist es möglich, eine binäre Entscheidung (rechte Hand/ linke Hand) an die Kategorie Genus zu knüpfen. Ob überhaupt reagiert werden sollte, bestimmte das wortinitiale Phonem. Bei einem auf den Konsonant /b/ anlautenden Nomen war die Reaktion auszuführen, bei einem von /b/ verschiedenen Anlaut sollte die Reaktion unterdrückt werden. Mit Darbietung der jeweiligen Abbildung erfolgte die Aufzeichnung ereigniskorrelierter Potentiale, die über dem rechten und linken Motorkortex abgeleitet wurden und auf deren Grundlage das lateralisierte Bereitschaftspotential (LRP) berechnet wird. Da das LRP die Vorbereitung motorischer Aktivität anzeigt, kann es zur Bestimmung des Zeitpunktes, zu dem syntaktische und [Seite 77↓]phonologische Informationen zugänglich werden, dienen. Denn an beide Informationen ist motorische Aktivität in Form von Handlungsvorbereitung geknüpft. Welche Ergebnisse werden gemäß den Prinzipien des seriellen Modells vorhergesagt? Es wird erwartet, daß während der Produktion von Nominalphrasen syntaktische Information (auf der Lemma-Ebene gespeichert) vor phonologischer Information (auf der Lexem-Ebene gespeichert) abgerufen wird. Demzufolge sollten die Ergebnisse der syntaktischen Genusklassifikation, die die Wahl der Reaktionshand bestimmen, früher an das motorische Reaktionssystem geleitet werden als die Ergebnisse der Phonemklassifikation, die über die Ausführung der Reaktion bestimmen. Folglich sollte die Versuchsperson in der Lage sein, noch bevor sie weiß, ob sie die Reaktion überhaupt ausführt (Phonemklassifikation), eine Hand für die Reaktion vorzubereiten (Genusklassifikation), d.h. die Vorbereitung erfolgt in jedem Fall, auch wenn letztlich keine Reaktion ausgeführt werden muß. Ein lateralisiertes Bereitschaftspotential sollte für die Vorbereitung der Reaktionshand sowohl in der go - als auch in der no-go -Bedingung meßbar sein. Diese Vorhersage wird durch die Ergebnisse bestätigt. Sie sprechen für den seriellen Abruf von syntaktischer und phonologischer Information. Weitere Bekräftigung erhalten die Daten durch die Ergebnisse der Umkehrbedingung. In dieser Bedingung ist in der Klassifikationsaufgabe phonologische Information für die Bestimmung der Reaktionshand ausschlaggebend und syntaktische Information entscheidet über die Ausführung der Reaktion. Steht die syntaktische Information tatsächlich vor der phonologischen Information zur Verfügung, kann früh eine Entscheidung darüber getroffen werden, ob reagiert wird oder nicht, und zwar noch bevor eine Vorbereitung der entsprechenden Reaktionshand erfolgt. Ein lateralisiertes Bereitschaftspotential, das die motorische Vorbereitung der Reaktionshand anzeigt, sollte sich folglich nur in der go-Bedingung ausbilden. Auch diese Vorhersage wird durch die Ergebnisse bestätigt. Insgesamt liefern die Daten empirische Evidenz für die serielle und diskrete Abfolge der Verarbeitungsprozesse bei der Produktion von Nominalphrasen.

In der neueren Überarbeitung des Leveltschen Sprachproduktionsmodells werden die genannten Operationsprinzipien deutlich hervorgehoben.

Only selected lemmas will become phonologically activated. (Levelt, Roloefs, Meyer, 1999, S. 15)

Processing stages are strictly serial: there is neither parallel processing nor feedback between lexical selection and form encoding ... ; there is no free cascading of activation through the lexical network ... (ebd., S. 8)


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Hervorzuheben ist jedoch, daß die Selektion eines Lemmas nicht notwendig die Selektion all seiner syntaktischen Eigenschaften bedingt. Aufgrund des vertretenen Prinzips der Diskretheit liegt eine solche Interpretation zunächst nahe. Laut Caramazza (1997), der eine entsprechende Interpretation vornimmt, wird Genus, als auf der Lemma-Ebene gespeicherte syntaktische Information, immer dann selektiert, wenn das entsprechende Lemma selektiert wird. Diese Auffassung nennt Caramazza die „syntactic mediation hypothesis“.

... the selection of a word’s lemma node is tantamount to the selection of the syntactic nodes/ features that define that word. And, ... , the selection of a lexeme is mediated by the selection of the word’s grammatical features. Given the centrality of syntactic information in defining the structure of lemmas and in accessing lexemes, I will call this model of the structure of lemmas the ‚syntactic mediation‘ (SM) hypothesis. (Caramazza, 1997, S. 181f.)

Eine derartige Interpretation ist allerdings nicht intendiert. Roloefs, Levelt, Meyer (1998) argumentieren, daß syntaktische Information, in diesem Fall Genusinformation, aktiviert wird, bei Abruf des Lemmas aber nicht notwendig selektiert werden muß. Darauf, daß Aktivierung und Selektion keine gleichbedeutenden Annahmen sind, wurde bereits hingewiesen.

... we fully agree with Caramazza (1997) that speakers can access the form of a word without accessing its grammatical gender. This is what we predict to happen whenever grammatical gender information is not necessary to produce the intended utterance. (Roloefs, Levelt, Meyer, 1998, S. 225)

Es wird angenommen, daß Genus nur dann selektiert wird, wenn es im Äußerungskontext tatsächlich benötigt wird. Mit Hilfe des Bild-Wort-Interferenz-Paradigmas erheben La Heij et al. (1998) Daten, die diese Annahme empirisch fundieren. Schriefers (1993) hatte mit dem genannten Paradigma erstmals zeigen können, daß das Genus des über die Abbildung projizierten Ablenkerwortes Einfluß auf die Benennung der Abbildungen hat. Die farbigen Abbildungen sollten mit Nominalphrasen, bestehend aus definitem Artikel, Adjektiv und Nomen bzw. aus Adjektiv und Nomen, benannt werden. Die Benennungszeiten waren länger, wenn sich das Genus des Ablenkerwortes und das des Zielnomens unterschieden (inkongruente Bedingung). La Heij et al. (1998) replizieren den von Schriefers (1993) gefundenen Kongruenzeffekt und zeigen zusätzlich, daß er nur dann auftritt, wenn die Aufgabe die Produktion von erweiterten Nominalphrasen (definiter Artikel, Adjektiv, Nomen)16 verlangt. Sollten die Abbildungen nur mit einem einzelnen Nomen benannt werden, verschwand der Genus-Kongruenz-Effekt, d.h. die Benennungszeiten in der kongruenten und inkongruenten Bedingung unterschieden sich nicht. [Seite 79↓]Die Daten scheinen darauf hinzuweisen, daß Genus bei Abruf eines Nomens nicht notwendig selektiert, sondern unter bestimmten Bedingungen lediglich aktiviert wird. Betrachten wir zunächst die Aufgabenstellung, die die Produktion erweiterter Nominalphrasen verlangt. In der kongruenten Bedingung aktivieren sowohl Zielwort als auch Ablenkerwort denselben Genusknoten, während in der inkongruenten Bedingung unterschiedliche Genusknoten aktiviert werden, die miteinander konkurrieren. Da für die sprachliche Reaktion ein Genus bzw. das entsprechende Lemma des definiten Artikels zu selektieren ist, erhöht sich die Zeit bis zur Reaktion im Vergleich zur kongruenten Bedingung. In letzterer Bedingung muß nicht zwischen zwei konkurrierenden Genera gewählt werden, was zu einem Reaktionszeitvorteil führt. Wie verhält es sich für die Aufgabenstellung, die lediglich die Produktion einzelner Nomen verlangt? Der Genusknoten des Zielwortes wird zwar aktiviert, muß aber für die sprachliche Reaktion nicht selektiert werden, da weder bestimmter Artikel noch genuskongruentes Adjektiv zu produzieren sind. Im Fall der inkongruenten Bedingung sind zwei verschiedene Genusknoten aktiviert. Diese konkurrieren jedoch nicht miteinander, da kein bestimmter Artikel bzw. dessen Lemma für die Weiterverarbeitung selektiert werden muß. Demzufolge kommt es nicht zu Interferenzen. Die Produktion des Zielnomens bleibt von dem aktivierten Genus des Ablenkerwortes unbeeinflußt. Diese Daten sind mit der syntactic-mediation Hypothese Caramazzas nicht zu vereinbaren. Diese besagte, daß die Selektion eines Lemmas notwendigerweise auch den Abruf der mit dem Lemma verbundenen syntaktischen Informationen bedingt. Interferenzeffekte müßten sich folglich auch in der Bedingung zeigen, die die Produktion einzelner Nomen verlangt.

Neben Serialität und Diskretheit ist letztlich das Prinzip der Unidirektionalität als ein weiteres Operationsprinzip hierarchisch serieller Modelle zu nennen. Für unsere Betrachtungen ist dieses Operationsprinzip von besonderer Bedeutung. Ihm zufolge wird angenommen, daß der Fluß der Aktivierung von der Lemma- zur Lexem-Ebene nur top-down erfolgt. Jeglicher Rückfluß von Information bzw. Aktivierung (Feedback 17) von der Lexem- zur Lemma-Ebene wird abgelehnt. Hinsichtlich unserer Fragestellung, inwieweit morphologische Genustransparenz (Formebene) Einfluß auf den Abruf von Genusinformation (Lemma-Ebene) hat, macht das hierarchisch serielle Modell eine negative Vorhersage. Die Ablehnung von Feedback macht es unmöglich, daß auf der Lexem-Ebene gespeicherte Informationen den Zugriff zur Genusinformation (Lemma-Ebene) beeinflussen.18 Ein solcher Einfluß wäre nur möglich, würde man annehmen, daß Aktivierung von den Genusmorphemen zurück zum Genusknoten fließen kann. Das Prinzip [Seite 80↓]der Unidirektionalität ist keinesfalls unumstritten, es bietet anderen Sprachproduktionsmodellen, wie beispielsweise dem von Dell (1986) vorgeschlagenen Modell, Angriffsfläche für Kritik und Raum für alternative Verarbeitungsmechanismen, die noch zu diskutieren sind. Auch die Datenlage ist wenig eindeutig und liefert sich widersprechende empirische Evidenzen.

Mit welchen Beobachtungen wird das Unidirektionalitäts-Prinzip im Rahmen hierarchisch serieller Modelle begründet? Levelt et al. (1991) legen dar, daß im Fall von Feedback eine späte semantische Aktivierung auf Lemma-Ebene meßbar sein müßte. Zu diesem Zeitpunkt sind bereits auch phonologische Segmente auf der Lexem-Ebene aktiviert. Gemäß dem Prinzip der Diskretheit hierarchisch serieller Modelle und der Differenzierung von Aktivierung und Selektion sollte eine solche späte semantische Aktivierung auf der Lemma-Ebene ausgeschlossen sein. Erst nachdem ein Lemma selektiert ist, kann die Verarbeitung auf der Lexem-Ebene beginnen. Nach der Selektion eines Lemmas sinkt dessen Aktivierung zurück in den Ruhezustand. Levelt et al. (1991) sprechen von zwei Phasen. Während der ersten Phase der Verarbeitung findet keine phonologische, sondern ausschließlich semantische Verarbeitung statt. In der zweiten Phase laufen nur phonologische und keine semantischen Verarbeitungsprozesse ab. Interaktive Modelle mit kaskadierender Verarbeitung nehmen zwar ebenfalls eine zweistufige Verarbeitung an, lassen aber eine Überlappung der Phasen zu. Noch während das Lemma aktiviert ist und noch bevor es selektiert wird, beginnt die Aktivierung phonologischer Segmente. Fließt Aktivierung von der phonologischen Ebene zurück zur Lemma-Ebene (Feedback), sollte sich der Grad der Aktiviertheit des Lemmas nochmals erhöhen. Einen solchen späten semantischen Effekt können Levelt et al. (1991) nicht messen. Mit Hilfe eines Bild-Wort-Interferenzparadigmas versuchen sie, die bei der Produktion eines Nomens ablaufenden Sprachverarbeitungsprozesse sichtbar zu machen. Die primäre Aufgabe der Versuchspersonen war eine Bildbenennungsaufgabe. Auf einige der Bilder folgte mit variierendem zeitlichen Abstand19 ein auditiver Wortreiz, auf den die Versuchspersonen mit einer lexikalischen Entscheidungsaufgabe20 per Knopfdruck zu reagieren hatten. Die Bildbenennung sollte in diesen Fällen ausgesetzt werden. Die Darbietung des auditiven Reizes erfolgte, bevor mit der Artikulation begonnen wurde, so daß das Abbrechen der Bildbenennung noch möglich war. Allerdings wird angenommen, daß sich die Versuchspersonen bereits in der Äußerungsplanung befinden. Die auditiv dargebotenen Reize unterschieden sich in bestimmten Eigenschaften. Hier sind die Reize von Interesse, die mit dem Bildreiz semantisch assoziiert sind. Wurde beispielsweise ein Bild von einem Schaf dargeboten, erfolgte die auditive Darbietung des Wortes Ziege, das per Knopfdruck als Wort zu identifizieren war. Als abhängige [Seite 81↓]Variable wurden die Reaktionszeiten der lexikalischen Entscheidung gemessen. Warum ist es möglich, die Reaktionszeiten der lexikalischen Entscheidungsaufgabe für die Klärung der Fragestellung heranzuziehen? Geprüft werden sollte, inwieweit zu einem späten Zeitpunkt in der Verarbeitung (Phase 2, während der laut hierarchisch seriellem Modell ausschließlich phonologische Verarbeitung stattfindet) das Lemma eines Wortes wie Schaf (Bildbenennung) nochmals aktiviert wird. Betrachten wir die ablaufenden Prozesse, um uns zu verdeutlichen, in welcher Beziehung die Bildbenennungsaufgabe und die lexikalische Entscheidungsaufgabe zueinander stehen und wie sie sich beeinflussen. Die den Versuchspersonen dargebotene Abbildung sowie die Aufgabe, diese Abbildung zu benennen, bewirken die Aktivierung des entsprechenden Lemmas, in unserem Beispiel des Lemmas Schaf. Noch bevor die Benennung erfolgt, hören die Versuchspersonen das mit dem Wort Schaf semantisch verbundene Wort Ziege. Es wird angenommen, daß der semantisch assoziierte auditive Reiz auf der Lemma-Ebene eine Aktivierung des Lemmas Ziege bewirkt. Da die beiden Lemmata Schaf und Ziege semantisch miteinander verbunden sind, konkurrieren sie miteinander. Diese Interferenz läßt längere Reaktionszeiten im Vergleich zu einer neutralen Bedingung (unrelatierter auditiver Reiz) erwarten. Zu einem frühen SOA21 waren die Reaktionszeiten für semantisch assoziierte Wörter tatsächlich länger als für unrelatierte auditive Reize. Zu einem späteren SOA22 verschwand dieser Effekt, die Reaktionszeiten von semantisch assoziierten und unrelatierten Reizen unterschieden sich nicht. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, daß das Lemma des zu produzierenden Wortes (Schaf) seine Aktivierung bereits an die phonologische Ebene weitergegeben hat und selbst in den Ruhezustand zurückgekehrt ist. In dieser Position konkurriert es nicht mit dem durch den auditiven Reiz aktivierten Lemma des semantisch assoziierten Wortes Ziege. Es kommt zu keinen Interferenzen und folglich auch nicht zu einer Verlängerung der Reaktionszeit. Gemäß dem interaktiven Modell, das eine Überlappung von phonologischen und semantischen Verarbeitungsprozessen annimmt, sollte es auch in Phase 2 zu einem Interferenzeffekt kommen, der durch späte Aktivierung des Lemmas bewirkt ist. Diese späte Aktivierung ist im Sinne dieser Modelle eine Konsequenz des Feedback-Mechanismus. Von der phonologischen Ebene fließt Aktivierung zur semantischen Ebene zurück und bewirkt dort nochmals Aktivierung des Lemmas, was als später Interferenzeffekt bzw. als Reaktionszeitverzögerung meßbar sein sollte. Da Levelt et al. (1991) diesen Effekt nicht finden, interpretieren sie ihre Daten als Evidenz für das Prinzip der Unidirektionalität.

Da das hierarchisch serielle Modell Levelts, anders als das von Dell (1986) vorgeschlagene [Seite 82↓]Modell, von der Lemma-Ebene abwärts getrennte Systeme für Sprachproduktion und Sprachperzeption annehmen, besteht auch diesbezüglich keine Notwendigkeit, Feedback-Mechanismen anzunehmen.

... all production lemmas are perceptual lemmas; the perceptual and production networks coincide from the lemma level upwards. However, the lemma level is not affected by active units in the form stratum of the production network, whether or not their activation derives from input from the perceptual netwok; there is no feedback here. (Levelt, Roloefs, Meyer, 1999, S. 7)

In dem von Dell (1986) konzipierten Modell hingegen unterscheiden sich die lexikalischen Netzwerke für Sprachproduktion und –perzeption nicht. Aus diesem Grund kann auf die Annahme bidirektionaler Verbindungen zwischen den Verarbeitungsebenen nicht verzichtet werden.

This is a challenging suggestion: are the accessing mechanisms of production and comprehension making use of the same unified lexical network, or are there independent input and output networks? (Levelt, 1992, S. 18)

Allerdings liegen zur Unterstützung der Annahmen Dells nur wenige empirischen Daten vor.23

... there is no reaction time evidence for this proposed feedback mechanism. (Levelt, Roloefs, Meyer, 1999, S. 17)

Da es an experimenteller Evidenz fehlt, wird am Prinzip der Unidirektionalität festgehalten. Dieses Vorgehen wird auch methodologisch begründet. Die Annahme einiger weniger Operationsprinzipien, die die ablaufenden Prozesse stark restringieren, macht es erst möglich, Modellannahmen empirisch zu prüfen und gegebenenfalls zu falsifizieren.

This minimalism did not emanate from an a priori conviction that our theory is right. It is, rather, entirely methodological. We wanted theory and model to be maximally vulnerable. For a theory to be empirically productive, it should forbid certain empirical outcomes to arise. (Levelt, Roloefs, Meyer, 1999, S. 8)

Berechtigt scheint uns allerdings der von Peterson, Savoy (1998) erhobene Einwand24, demzufolge gerade die Annahme zweier Systeme für Sprachproduktion und Sprachperzeption dem angestrebten Minimalismus nicht entspricht. Die Architektur eines solchen [Seite 83↓]Sprachverarbeitungsmodells ist weitaus komplexer als die interaktiver Modelle mit einem gemeinsamen Netzwerk für Produktion und Perzeption.

Zusammenfassung

Folgende Annahmen des hierarchisch seriellen Modells von Levelt (1989) sind für uns von Bedeutung. Genusinformation ist Teil der Lemma-Information und demzufolge lexikalisch gespeichert. Es wird angenommen, daß die Nomen einer Genusklasse in Verbindung zu einem Genusknoten stehen. Bei der Produktion eines formal genusmarkierten Nomens wird zunächst das Lemma mit seinem Genus selektiert, erst nach der Selektion werden die zugehörigen phonologischen Segmente aktiviert. Die Verarbeitung erfolgt seriell und diskret. Abbildung 4 zeigt, daß sich während der ersten Phase des lexikalen Zugriffs die semantische Aktivierung des Ziel-Lemmas bis zum Moment der Selektion erhöht und sofort danach in den Null- bzw. Ruhe-Zustand zurücksinkt. Auf diesem niedrigen Niveau verbleibt sie während der gesamten zweiten Phase, in der die phonologische Aktivierung ansteigt. Letztere ruht während der gesamten ersten Phase auf dem Null-Niveau. Eine derartige Modellierung des Abrufprozesses schließt den Einfluß morphologischer Transparenz von Genus auf den lexikalen Zugriff aus.

Abbildung 4: Verlauf semantischer und phonologischer Verarbeitungsprozesse im hierarchisch seriellen Modell; nach Levelt et al., 1991, S. 124


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Abbildung 5: Speicherung von Genusinformation im hierarchisch seriellen Modell; nach Jescheniak, Levelt, 1994, S. 826

3.2.2 Kaskadenmodelle

Um die Verarbeitungsprinzipien des hierarchisch seriellen Modells zu verdeutlichen, ist bereits mehrfach auf Modelle verwiesen worden, die eine kaskadierende bzw. kontinuierliche Aktivierungsausbreitung annehmen. Dem Prinzip der kontinuierlichen Aktivierungsausbreitung zufolge kann noch vor der Selektion eines Lemmas Aktivierung an die Lexem-Ebene weiterfließen.25 Die zwei hier zu diskutierenden Vertreter, die Modelle von Caramazza (1997) und Dell (1986), teilen diese Auffassung. Sie unterscheiden sich allerdings bezüglich der Gerichtetheit der Aktivierungsausbreitung. Während das Independent Network Model von [Seite 85↓]Caramazza unidirektionale Aktivierungsausbreitung annimmt26, gehören Feedback-Mechanismen zu den Modellannahmen Dells.

Der zeitliche Verlauf der Aktivierungsausbreitung während der Prozesse semantischer und phonologischer Enkodierung ohne Feedback ist in Abbildung 6 dargestellt. Kurz nachdem die semantische Aktivierung des Ziel-Lemmas beginnt, setzt bereits dessen phonologische Aktivierung ein, wodurch sich beide Prozesse für einen bestimmten Zeitraum überlappen. Nach der Selektion des Ziel-Lemmas sinkt dessen Aktivierung zurück in den Ruhezustand. Die phonologische Aktivierung wächst bis zu dem Zeitpunkt an, zu dem die Artikulation beginnt.

Abbildung 6: kaskadierende Verarbeitung ohne Feedback; nach Levelt et al., 1991, S. 125

Ein etwas anderes Bild ergibt sich, wenn zusätzlich zu kaskadierender Verarbeitung auch Feedback-Prozesse angenommen werden. Im Zusammenhang mit der von Levelt et al. (1991) durchgeführten Studie, deren Ergebnisse für das Unidirektionalitätsprinzip sprachen, war bereits erwähnt worden, daß eine Rückkopplung von der Lexem- zur Lemma-Ebene späte semantische Aktivierung auf der Lemma-Ebene bewirken sollte. Abbildung 7 verdeutlicht diese Annahme. Zunächst unterscheiden sich der Verlauf semantischer und phonologischer Aktivierung nicht von den in Abbildung 6 gezeigten Verläufen. Nach der Selektion des Ziel-Lemmas verbleibt in diesem Fall die semantische Aktivierung jedoch nicht im Ruhezustand, sondern steigt zu einem späteren Zeitpunkt nochmals an, da von der phonologischen Ebene Aktivierung zurückfließt.


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Abbildung 7: kaskadierende Verarbeitung mit Feedback; nach Levelt et al., 1991, S. 125

Im folgenden werden die Modelle von Caramazza (1997) und Dell (1986) als Repräsentanten kaskadierender Aktivierungsausbreitung mit und ohne Feedback vorgestellt. Im Vordergrund steht die Frage nach den Vorhersagen, die sich auf der Basis der Operationsprinzipien der Modelle hinsichtlich des Einflusses morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation ableiten lassen.

Kaskadenmodell und unidirektionale Verarbeitung

Eine Besonderheit des von Caramazza (1997) vorgeschlagenen Modells ist der Verzicht auf die Lemma-Ebene. Erinnern wir uns an die bereits erwähnte syntactic mediation-Hypothese. Caramazza interpretiert das Prinzip der Serialität und Diskretheit des hierarchisch seriellen Modells in der Weise, daß die Selektion eines Lemmas automatisch die Selektion dessen syntaktischer Eigenschaften bedingt. Am Beispiel der grammatischen Kategorie Genus war jedoch gezeigt worden, daß Lemma-Selektion auch ohne Selektion des Genus erfolgen kann27. Es scheint der Fall zu sein, daß Genus nur dann selektiert wird, wenn es formal in der Äußerung markiert werden muß. Caramazza erhebt folglich die Frage, welche Funktion der Lemma-Ebene überhaupt noch zukommt. Ist sie eine inhaltsleere und redundante Stufe?

If one were to abandon the assumption that access to the lemma node entailed the automatic selection of its syntactic features, it would be unclear why one would want to have such a node in the first place – its role would have been reduced to a contentless waystation to syntactic and phonological representations: The lemma node would have been rendered superfluous. (Caramazza, 1997, S. 188)


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Caramazza zufolge kann auf die Annahme der Lemma-Ebene verzichtet werden.28 Er schlägt in seinem Modell drei unabhängige Netzwerke für lexikalisch-semantische Repräsentationen, für syntaktische Repräsentationen und modalitätsspezifische Wortform-Repräsentationen vor. Das Attribut modalitätsspezifisch nimmt Bezug auf die Tatsache, daß die Wortformen phonologisch oder orthographisch realisiert sein können.

Die Aktivierung von selektierten lexikalisch-semantischen29 Repräsentationen breitet sich parallel und direkt zum lexikalisch-syntaktischen und zum Wortform-Netzwerk aus. Mit dieser Annahme weicht Caramazza von der festen zeitlichen Abfolge des lexikalen Zugriffs ab, der in anderen Modellen in der Abfolge konzeptuelle Ebene, Lemma-Ebene, Lexem-Ebene berücksichtigt ist. Die syntaktischen Knoten des lexikalisch-syntaktischen Netzwerks erhalten allerdings nicht ausreichend Aktivierung, um selektiert zu werden. Sie werden lediglich voraktiviert.

Für die Selektion der Wortform-Repräsentationen ist die Aktivierung groß genug. Anders als im hierarchisch seriellen Modell, in dem ein Lemma jeweils nur eine Wortform aktiviert, werden im Modell Caramazzas auf der Wortform-Ebene all die Lexeme aktiviert, die semantische Eigenschaften mit der selektierten semantisch-konzeptuellen Einheit teilen.

The selected lexical-semantic representation activates in parallel all the lexemes of words that share semantic features with the selected lemma. (Caramazza, 1997, S. 203)

Es verwundert, daß Caramazza an dieser Stelle auf den Terminus „Lemma“ zurückgreift, obwohl sich sein Modell gerade von dieser Annahme distanzieren möchte. Was er meint, können in seinem Modell nur die lexikalisch-semantischen Repräsentationen sein, die sich allerdings deutlich von dem Lemma-Begriff Levelts unterscheiden. Unserer Interpretation der von hierarchisch-seriellen Modellen postulierten Lemma-Ebene zufolge handelt es sich bei dieser Ebene um eine sprachliche, der sprachunabhängigen konzeptuellen Ebene

nachgeschalteten Ebene.30 Wir interpretieren die lexikalisch-semantische Ebene im Modell Caramazzas als konzeptuelle Ebene31, so daß uns die Verwendung des Terminus „Lemma“ [Seite 88↓]unangemessen erscheint. Hier gibt es bezüglich der Terminologie Klärungsbedarf.

Kommen wir zu den Modellannahmen Caramazzas zurück. Eine der parallel aktivierten Wortformen wird für die Weiterverarbeitung selektiert. Die Aktivierung dieser Wortform fließt zum syntaktischen Netzwerk und bewirkt dort die Selektion der vom lexikalisch-semantischen Netzwerk bereits voraktivierten grammatischen Eigenschaften.

Selection of the bundle of syntactic features associated with a word only ocurs upon selection of that word’s lexical node. (Caramazza, Miozzo, 1997, S. 340, FN 11)

Anders als im hierarchisch seriellen Modell, in dem der Abruf syntaktischer Information dem Abruf von Wortform-Information vorausgeht, wird hier syntaktische Information erst nach Abruf sogenannter Wortform-Information zugänglich. Dies ist eine für unsere Frage nach dem Einfluß von morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation bedeutsame Annahme. Zunächst scheint es, als ob Genustransparenz, die formal auf der Wortform-Ebene repräsentiert ist, den Abruf von Genusinformation beeinflussen kann, da Genus (syntaktische Information) erst nach der Selektion der Wortform abgerufen wird. Zu klären ist allerdings, welche Informationen tatsächlich auf der Wortform-Ebene des Caramazza-Modells gespeichert sind. Leider bleiben auch an dieser Stelle die Äußerungen Caramazzas unklar und widersprüchlich. Die folgenden Aussagen sollen diskutiert werden:

Note, however, that the lexical nodes themselves are not phonological or orthographic representations; they are abstract, semantically- and syntactically-specified lexical nodes with direct connections only to their phonological or their orthographic content. Thus, the status of a lexeme as modality-specific (either phonological or orthographic) is determined by its connectivity and not its internal content. (Caramazza, Miozzo, 1997, S. 336, eigene Hervorhebung)

... it [the model] only postulates direct links between lexical-semantic representations and modality-specific phonological and orthographic lexical representations. The latter representations may be called phonological lexemes (P-lexemes) and orthographic lexemes (O-lexemes), if we wanted to stress the modality-specific nature of the representations, but they could also be called phonological lemma (P-lemma) and orthographic lemma (O-lemma), if we wanted to stress the fact that they are semantically and syntactically specified lexical representations. (Caramazza, 1997, S. 195 f.)

Thus, in this model, the selection of grammatical features typically occurs temporally prior to the selection of the specific phonological and orthographic content of a word. (Caramazza, 1997, S. 195, eigene Hervorhebung)


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Wie bringen wir Klarheit in diese widersprüchlichen Annahmen? Sowohl die Bezeichnung Wortform- bzw. Lexem-Ebene als auch die Hauptthese des Caramazza-Modells, derzufolge auf die Lemma-Ebene verzichtet werden soll, legen nahe, daß es sich bei der Lexem-Ebene Caramazzas um die von Levelt (1989) sowie von nachfolgenden Generationen hierarchisch serieller Modelle beschriebene Lexem-Ebene handelt. Die Lexem-Ebene definiert Levelt (1989) wie folgt:

Apart from the lemma information, an item in the lexicon contains information about its morphology and phonology – for instance, that dangerous consists of a root (danger) and a suffix (ous), that it contains three syllables of which the first one has the accent, and that its first segment is /d/. (Levelt, 1989, S. 12)

Betrachten wir die Aussagen Caramazzas bezüglich dessen, was er ein Lexem nennt, müssen wir feststellen, daß sich dies keinesfalls mit dem Leveltschen Lexem-Begriff deckt. Auf der Lexem-Ebene Caramazzas ist anders als im hierarchisch seriellen Modell keine Form-Information gespeichert, vielmehr handelt es sich bei der gespeicherten Information hinsichtlich der Form um leere Einheiten („lexical nodes themselves are not phonological or orthographic representations“, Caramazza, Miozzo, 1997, 336), die erst im nächsten Verarbeitungsschritt mit entweder phonologischen oder orthographischen Segmenten gefüllt werden.

... lexemes activate their associated segments and other form information (e.g., syllable structure). (Caramazza, Miozzo, 1997, S. 340)

Gerade das letzte Zitat macht deutlich, daß die Information, die im Leveltschen Lexem-Begriff bereits enthalten ist, im Caramazza-Modell erst auf der den Lexemen nachfolgenden Ebene untergebracht ist.

Da wir an der zeitlichen Abfolge, in der grammatische Information und Wortforminformation zugänglich werden, interessiert sind, müssen wir verstehen, welche Funktionen den Ebenen im Caramazza-Modell zukommen.

Die Äußerung „Selection of the bundle of syntactic features associated with a word only occurs upon selection of that word’s lexical node.“ (Caramazza, Miozzo, 1997, S. 340, FN 11) legt zunächst nahe, daß der Abruf grammatischer Eigenschaften erfolgt, erst nachdem Wortform-Information selektiert worden ist. Zu dieser Interpretation kommt man allerdings nur, faßt man den Lexem-Begriff im Leveltschen Sinn auf. Wir haben versucht zu zeigen, daß dies nicht zulässig ist. Anders als bei Levelt ist auf der Lexem-Ebene des Caramazza-Modells noch keine Form-Information gespeichert. Wie bereits zitiert, verweist Caramazza an anderer Stelle [Seite 90↓]ausdrücklich daraufhin, daß die Selektion grammatischer Information der Selektion von Form-Information vorausgeht („...the selection of grammatical features typically occurs temporally prior to the selection of the specific phonological and orthographic content of a word.“, Caramazza, 1997, S. 195, eigene Hervorhebung). Enthielte die Lexem-Ebene phonologische bzw. orthographische Form-Information, könnte der Abruf grammatischer Eigenschaften dem Abruf von Form-Information nicht vorausgehen. Uns scheint, daß die Lexem-Ebene Caramazzas vielmehr mit der Lemma-Ebene hierarchisch serieller Modelle vergleichbar ist, auf die gerade verzichtet werden soll. Caramazza scheint sich dieser Ähnlichkeit durchaus bewußt zu sein, was die folgende der zuvor genannten Äußerungen belegt:

... they could also be called phonological lemma (P-lemma) and orthographic lemma (O-lemma), if we wanted to stress the fact that they are semantically and syntactically specified lexical representations. (Caramazza, 1997, S. 195 f)

Ebenso wie das hierarchisch serielle Modell vertritt Caramazza einen zweistufigen lexikalen Abruf.

... lexical access occurs in two separate stages: the first stage involves the selection of a modality-specific, syntactically and semantically specified representation; the second stage involves the selection of the lexeme’s phonological (orthographic) content. (Caramazza, 1997, S. 196)

Dies entspricht der Zweistufentheorie bzw. der Unterscheidung von Lemma- und Lexem-Information wie sie durch hierarchisch serielle Modelle vertreten wird. Wir müssen uns demnach fragen, inwieweit das Caramazza-Modell tatsächlich eine Reduzierung der Anzahl der Verarbeitungsebenen beinhaltet bzw. inwieweit sich die Verarbeitungsebenen von denen hierarchisch serieller Modelle unterscheiden. Die wenig eindeutigen Aussagen des Autors selbst erlauben es uns nicht, diese Frage zu beantworten.32

Wichtig ist es, unsere ursprüngliche Annahme, derzufolge Genusabruf dem Abruf von Form-Information folgt, zu berichtigen. Wie in hierarchisch seriellen Modellen scheint der Abruf von Genusinformation (grammatischer Information) dem Abruf von phonologischer bzw. orthographischer Information (Form-Information) vorauszugehen. Da der Fluß der Aktivierung unidirektional ist, muß auch ein später Einfluß von Form-Information auf die Selektion von semantisch-syntaktischen Repräsentationen ausgeschlossen werden. Für Genus transparente und intransparente Wörter sollten sich diesem Modell zufolge nicht in ihrer Verarbeitung in einer [Seite 91↓]Genuszuweisungsaufgabe unterscheiden.

Kaskadenmodelle mit bidirektionaler Verarbeitung

Das interaktive Aktivierungsmodell (interactive activation model)von Dell (1986)33 ist ein weiteres Beispiel für ein Verarbeitungsmodell, das Aktivierungsausbreitung (spreading activation)34 im Netzwerk annimmt. Wie wir bereits diskutiert haben, impliziert eine solche Annahme, daß nicht nur das selektierte Lemma auf der nachfolgenden Verarbeitungsebene phonologisch aktiviert wird, sondern auch semantische Alternativen des Ziel-Lemmas. Abbildung 8 zeigt, daß sich Art und Anzahl der Verarbeitungsebenen des interaktiven Modells nicht von denen des hierarchisch seriellen Modells unterscheiden. Konzeptuelle Ebene35, Lemma-Ebene, phonologische Ebene und artikulatorische Ebene sind als separate Verarbeitungsmodule dargestellt.

Abbildung 8: Architektur des interaktiven Modells nach Dell, O’Seaghdha, 1992, S. 294


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Wird beispielsweise auf der konzeptuellen Ebene der Knoten, der Belebtheit repräsentiert, aktiviert, fließt Aktivierung auf der Lemma-Ebene zu allen lexikalischen Einheiten, die mit diesem Konzept korrelieren, wie dog, cat, rat. Während auf der Lemma-Ebene der Selektionsprozeß noch nicht abgeschlossen ist, beginnen diese Lemmata bereits, ihre Aktivierung an die phonologische Ebene weiterzusenden und dort entsprechende phonologische Repräsentationen zu aktivieren. Ist auf der Lemma-Ebene der Knoten mit der höchsten Aktivierung als Ziel-Lemma selektiert, erhält auch die phonologische Repräsentation auf der nachfolgenden Ebene entsprechend mehr Aktivierung, wodurch im Regelfall letztlich nur eine phonologische Repräsentation selektiert und artikuliert wird. Der zeitliche Verlauf der Aktivierungsausbreitung entspricht dem in Abbildung 7 dargestellten Verlauf. Im Unterschied zu hierarchisch seriellen Modellen überlappen sich semantische und phonologische Verarbeitungsschritte.

... there is some activation of phonological information during lemma access, and some activation of semantic information during phonological access. (Dell, O’Seaghdha, 1992, S. 289)

Der zweite Anstieg der semantischen Aktivierung zu einem späteren Zeitpunkt ist auf Feedback -Prozesse zurückzuführen. Anders als in dem Kaskadenmodell von Caramazza, das ebenfalls eine Überlappung von semantischen und phonologischen Verarbeitungsschritten annimmt, ist im Modell Dells zusätzlich ein Rückfluß der Aktivierung von der Ebene der phonologischen zur Ebene der semantischen Verarbeitung möglich.

Um sowohl der syntaktischen, der morphologischen sowie der phonologischen Produktivität von Sprache gerecht zu werden, sind die einzelnen Stufen der Verarbeitung im Modell Dells mit linguistischen, generativen Regeln verknüpft. Während die konzeptuelle Ebene, die semantische und die phonologische Ebene deklaratives Wissen über Konzepte, Wörter, Morpheme, Phoneme und Silben repräsentieren, beinhaltet das linguistische Regelwerk Wissen über die Kombinierbarkeit dieser Einheiten. Syntaktische Produktivität ermöglicht, Wörter auf neue Art und Weise zu verknüpfen. Morphologische Produktivität befähigt Sprecher, neue Wörter aus bekannten Morphemen zusammenzusetzen. Phonologische Produktivität entspricht der Kenntnis phonotaktischer Regularitäten der Muttersprache, die es beispielsweise ermöglicht, Nichtwörter als wohlgeformte Einheiten zu erkennen bzw. abzulehnen.36

... generative rules (syntactic, morphological, and phonological rules) that tell us whether a given combination of units is a potential string in the language. (Dell, 1986, S. 286)


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Rules are stated in terms of categories of unit types – syntactic rules in terms of syntactic categories (noun, verb, etc.), morphological rules in terms of morphological categories (stem, prefix, suffix, etc.) and phonological rules in terms of phonological categories (initial stop, vowel, etc.). (Dell, 1986, S. 286)

Wie in Abbildung 9 dargestellt, korreliert eine Ebene des Lexikons mit einem linguistischen Regelsystem.

Abbildung 9: Korrelation von Lexikon und linguistischen Regelsystemen im interaktiven Modell; nach Dell, O’Seaghdha, 1992, S. 301

Im Verlauf des Produktionsprozesses generieren die Regelsysteme Rahmen (syntaktische, morphologische, phonologische) mit Leerstellen, die aufgefüllt werden müssen.37

A frame is a sequence (or hierarchy) of categorically specified slots. A syntactic frame would contain syntactic categories (e.g., Determiner-Adjective-Noun), and a phonological frame would have phonological categories (e.g., Onset-Nucleus-Coda). (Dell, Burger, Svec, 1997, S. 130)


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Da Dell das Modell am Beispiel des Englischen expliziert, findet die grammatische Kategorie Genus keine explizite Berücksichtigung. Die im folgenden dargestellten Überlegungen zur Speicherung und zu den Abrufprozessen der Kategorie Genus im Deutschen sind eine Interpretation des Modells von Dell. Den Modellannahmen zufolge sollte Genus neben anderen grammatischen Kategorien im syntaktischen Regelsystem gespeichert sein.

Rules are stated in terms of categories of unit types – syntactic rules in terms of syntactic categories (noun, verb, etc.). (Dell, 1986, S. 286)

Formale Genusmarkierer wie Artikel und Personalpronomen haben einen Eintrag auf der Lemma-Ebene, ihre phonologische Repräsentation ist auf der Form-Ebene gespeichert.

Die Verbindung zwischen im linguistischen Regelsystem gespeichertem Wissen und im mentalen Lexikon abgelegten Wissensinhalten modelliert Dell durch Einsetzungsregeln. Damit die Leerstellen der durch linguistische Regeln generierten Rahmen mit den zugehörigen linguistischen Einheiten aufgefüllt werden können, muß das Verarbeitungssystem Kenntnis darüber haben, welche Einheit in welche Leerstelle paßt. Eine Leerstelle wie Determinierer kann im Deutschen beispielsweise mit einem der drei d-Artikel gefüllt werden. Dell nimmt an, daß Einsetzungsregeln diese Aufgabe übernehmen.

... each item in the lexicon must be labeled with regard to its membership in the relevant categories. So, like in a dictionary, words must be marked as to their syntactic class....I refer to the marking of lexical nodes with category information as insertion rules; that is, these rules specify what nodes can be inserted into categorized slots in frames. (Dell, 1986, S. 286f.)

Insgesamt unterscheidet Dell zwischen drei Typen linguistischen Wissens; zwischen Informationen, die im mentalen Lexikon gespeichert sind, Informationen, die als kategorienspezifische Regeln repräsentiert sind sowie Einsetzungsregeln, die die zuvor genannten Typen des Wissens zueinander in Beziehung setzen.

Die von Dell vorgenommene Strukturierung von Wissensinhalten, die für die Sprachverarbeitung relevant sind, steht unter anderem in der Tradition der sogenannten node structure theory von MacKay (1982, 1987). Letztere unterscheidet ebenfalls zwischen inhaltlichen Einträgen (content nodes) und Regeleinträgen (structure nodes). Um eine Nominalphrase wie the cat zu produzieren, werden im linguistischen Regelnetzwerk die kategorialen Knoten für Determinierer (Det) und Nomen (N) aktiviert.

Det has positive connections to all determiners, including the; and N has positive connections to all nouns, including cat. (Dell, Burger, Svec, 1997, S. 130)


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Der kategoriale Knoten Det steht in Verbindung zu allen auf der Lemma-Ebene gespeicherten Einheiten, die eine durch diesen Knoten eröffnete Leerstelle ausfüllen können, d.h. zu allen Determinierern der Sprache. Gleiches gilt für den kategorialen Knoten N. Die Lemma the und cat können selektiert werden, da sich die Aktivierungen der im Regelnetzwerk aktivierten Einheiten (Det bzw. N) und der auf Lemma-Ebene aktivierten Lemmata (the bzw. cat) addieren. Die selektierten Lemmata werden dann in die eröffneten Leerstellen des syntaktischen Rahmens eingesetzt.

Diese Modellannahmen lassen sich auf die Speicherung und Verarbeitung von Genusinformation im Deutschen übertragen. Die einzelnen Genera sind mit anderen grammatischen Kategorien im syntaktischen Regelwerk gespeichert und stehen in Verbindung zu allen Lemmata des entsprechenden Genus. Diese Annahme korreliert mit der generischen Speicherung von Genus, wie sie vom hierarchisch seriellen Modell Levelts und vom Kaskadenmodell Caramazzas angenommen wird.

Neben der generischen Speicherung von Genusinformation gibt es weitere Anknüpfungspunkte zwischen hierarchisch seriellen Modellen und dem interaktiven Aktivierungsmodell von Dell. Letzteres nimmt einerseits Interaktionen zwischen den Ebenen des Lexikons an, hält aber bezüglich der Reihenfolge der Regeloperationen am Prinzip der Serialität fest. Wir haben beschrieben, daß jede Ebene des mentalen Lexikons im Modell Dells mit einem linguistischen Regelwerk verbunden ist, das Rahmen mit Leerstellen eröffnet. Es ist die Reihenfolge der Erstellung dieser Rahmen und deren Vervollständigung, die auch im Modell Dells seriell verläuft. Dell charakterisiert die Architektur seines Modells als lokal interaktiv und global modular.

Welche Konsequenzen haben diese Modellannahme bezüglich der Verarbeitung transparenter und intransparenter Nomen während des Zugriffs auf Genusinformation? Bewirkt das Prinzip der Serialität, daß auf der Lexem-Ebene repräsentierte morphologische Genusindikatoren ohne Einfluß auf den Abruf von Genusinformation von der Lemma-Ebene sind? Anders als im Fall des hierarchisch seriellen Modells von Levelt, das keinen Rückfluß der Aktivierung von der Lexem- zur Lemma-Ebene erlaubt, nimmt Dell lokale Interaktion zwischen den Ebenen an.

One of the important assumptions regarding spreading activation in the theory is that all connections are two way. If Node A connects to B, then B connects to A. (Dell, 1986, S. 288)

Because of the bottom-up as well as the top-down connections in the network, lexical retrieval is highly interactive. Nodes that participate primarily in later levels of representation can, nonetheless, influence decisions made in earlier levels via bottom-up feedback. (Dell, 1986, S. 317)


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Höher liegende Ebenen können nachträglich durch zurückfließende Aktivierung beeinflußt werden. Auf diese Tatsache haben wir bereits hingewiesen (vgl. Abb. 7).38 Bezüglich unserer Frage nach dem Einfluß morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation macht das Modell Dells folglich eine andere Vorhersage als das hierarchisch serielle Modell. Aufgrund von zurückfließender Aktivierung von der Wortform- zur Lemma-Ebene sagt das Modell Dells einen solchen Einfluß vorher.

Was spricht für die Annahme von Feedback-Prozessen? Abschließend sollen einige empirische Befunde referiert werden, die Anlaß gaben, Feedback -Prozesse anzunehmen.

Lexical Bias

Zum einen ist ein Effekt zu nennen, der als lexical bias 39 bekannt geworden ist. Er nimmt auf die Tatsache Bezug, daß phonologische Versprecher häufiger zu realen Wörtern führen als zu Nichtwörtern. Mit Hilfe von Feedback läßt sich dieser Effekt gut erklären. Beispielsweise breitet sich die Aktivierung des Lemmas darn 40 bei dessen Abruf zu den Phonemrepräsentationen /d/, /a/, /r/, /n/ auf der Wortform-Ebene aus. Diese Repräsentationen senden Aktivierung zurück zur Lemma-Ebene, wo sie nicht nur das Lemma darn , sondern auch phonologisch ähnliche Lemma wie barn, yarn aktivieren. Folglich erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, daß diese Lemma fälschlicherweise selektiert werden und als Versprecher auftreten. Da es keine Lemma-Einträge für Nichtwörter gibt, ist die Wahrscheinlichkeit eines nicht-lexikalischen Versprechers wesentlich kleiner als die eines lexikalischen Versprechers.

The resulting effect on the model’s errors is lexical bias, the tendency for errors to create existing morphemes or words. More so than any other error phenomenon, lexical bias directly reveals the interactive nature of the model. (Dell, 1986, S. 300)

Mixed Errors

Einen weiteren Hinweis auf interaktive Prozesse geben gemischte Fehler (mixed errors). Bei diesen Substitutionsfehlern ähneln sich die ausgetauschten Einheiten nicht nur auf der phonologischen, sondern auch auf der semantischen Ebene. Ein gemischter Fehler liegt vor, wenn [Seite 97↓]zum Beispiel oyster anstelle von lobster oder cat anstelle von rat produziert wird.41

Auch in diesem Fall läßt sich das Phänomen auf Feedback-Prozesse zurückführen. Auf der Lemma-Ebene ist beispielsweise cat aktiviert sowie semantische Alternativen wie rat. Das aktivierte Ziel-Lemma cat bewirkt auf der Wortfom-Ebene Aktivierung seiner Segmente /k/, /a/, /t/. Ein Teil der Aktivierung der Segmente /a/, /t/ fließt zurück zum Lemma rat, das durch die semantische Nähe zum Ziel-Lemma cat bereits voraktiviert ist. Auf diese Weise kann es zur fehlerhaften Selektion der semantischen Alternative rat kommen.

Malapropismen

Letztlich soll ein weiterer Fehlertyp, die sogenannten Malapropismen, erläutert werden. Zwischen den substituierten Einheiten besteht phonologische, aber keine semantische Ähnlichkeit. Beispiele wie Amphibientheater anstelle von Amphitheater oder Konjunkturen anstelle von Konturen sind eindrücklich und unterhaltsam zugleich.42 Wie ist ein Malapropismus im Modell Dells zu erklären? Konzeptuelle Einheiten von Kontur aktivieren das Lemma Kontur, dieses wiederum aktiviert die entsprechenden phonologischen Einheiten /k/, /o/, /n/, /t/, /u/, /a/. Die phonologischen Einheiten senden Aktivierung zurück zu allen Lemmata, die mit ihnen verbunden sind, wodurch phonologisch relatierte Lemma Aktivierung erhalten und fälschlicherweise ausgewählt werden können.

On this view, a malapropism is the result of activation spreading between word and phonological units prior to lexical selection. (Dell, O’Seaghdha, 1992, S. 295)

Es stellt sich die Frage, inwieweit Malapropismen überhaupt ohne Feedback-Mechanismen erklärt werden können. Welche Antwort geben hierarchisch serielle Modelle, die ohne diesen Mechanismus auskommen? Vertreter dieser Modelle vergleichen Malapropismen mit dem bereits erwähnten Zungenspitzenzustand (tip-of-the-tongue state), in dem die Form eines Wortes nur unvollständig abgerufen werden kann. Hierarchisch serielle Modelle schlagen ebenfalls Rückfluß von Aktivierung bzw. Rückkopplung vor, allerdings über das Sprachverstehenssystem. Die unvollständig abgerufene Wortform bewirkt auf diese Weise eine Aktivierung phonologisch ähnlicher Lemmata.


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A malapropism may occur when a speaker can generate only an incomplete form representation of the intended word (as in a TOT). This incomplete form is fed back to the conceptual system via the comprehension system, which leads to the activation of several lemmas that are phonologically related to the target. These lemmas typically will be semantically unrelated to the target. If one of the form-related lemmas of the appropriate grammatical class is selected, a malapropism will occur. (Levelt et al., 1999, response, S. 64)

Das Beispiel der Malapropismen verdeutlicht die unterschiedlichen Positionen von hierarchisch seriellen Modellen und interaktiven Modellen. Während die einen an strikter Unidirektionalität festhalten, plädieren die anderen für Interaktion zwischen den Ebenen des mentalen Lexikons.

I suggest that little of real value in the theory would be lost, but much would be gained, if the rejection of feedback were dropped from the model. (O’Seaghdha, in Levelt et al., 1999, S. 51)

However, contrary to what O’Seaghdha claims, we do not deny the relevance of feedback for speech production or for skilled action in general. First, our theory assumes that production is guided by indirect feedback via the speech-comprehension system (...). This indirect feedback serves to detect errors. Speakers monitor their own phonological plans and external speech to discover and repair errors, dysfluencies, or other problems. Second, we assume that lemmas are shared between production and perception, which implies feedback from lemmas to concepts. (Levelt et al., 1999, response, S. 64)

Es wurde bereits erwähnt, daß sich die Komplexität der Architektur des Sprachverarbeitungssystems durch die Annahme getrennter Systeme für Produktion und Perzeption erhöht. Wie gezeigt wurde, können Malapropismen im Rahmen hierarchisch serieller Modelle jedoch nur durch Rückgriff auf das System der Sprachperzeption erklärt werden. Kommende Untersuchungen müssen zeigen, inwieweit die Trennung von Sprachproduktions- und Sprachperzeptionssystem gerechtfertigt ist. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt liefern sowohl hierarchisch serielle als auch interaktive Modelle Erklärungsansätze, die mit der gegenwärtigen Datenlage kompatibel sind.

3.2.3 Zusammenfassung

Bevor wir uns Modellen zuwenden, die keine lexikalische Speicherung für Genusinformation in dem bisher dargestellten Sinne vorsehen, sollen für uns wichtige Aspekte der vorangegangenen Abschnitte zusammengefaßt werden.

Vorgestellt wurden das hierarchisch serielle Modell von Levelt auf der einen und die Kaskadenmodelle von Caramazza und Dell auf der anderen Seite. Alle Modelle postulieren [Seite 99↓]mehrere Verarbeitungsstufen während des Sprachproduktionsprozesses. Allerdings verzichtet das von Caramazza vorgeschlagene Modell auf die Annahme der Lemma-Ebene. Die Modelle Dells und Levelts stimmen in der Annahme von konzeptueller Ebene, Lemma-Ebene, Wortform-Ebene und der Ebene der Artikulation überein. Das hierarchisch serielle Modell unterscheidet sich von den Kaskadenmodellen hinsichtlich des zeitlichen Verlaufs der Aktivierungsausbreitung. Gemäß der Prinzipien der Diskretheit und Serialität, die von dem hierarchisch seriellen Modell Levelts vertreten werden, muß die Verarbeitung auf einer Ebene abgeschlossen sein, bevor sie auf nachfolgenden Ebenen beginnen kann. Verarbeitung ist immer dann beendet, wenn eine aktivierte Einheit auch selektiert ist. Nach der Selektion fließt die Aktivierung dieser Einheit zur nächsten Verarbeitungsebene und setzt die dort angesiedelten Prozesse in Gang. Demzufolge ist es ausgeschlossen, daß sich Prozesse auf unterschiedlichen Verarbeitungsebenen zeitlich überlappen. Die zeitliche Überlappung und folglich die zum Teil parallele Verarbeitung ist charakteristisch für Kaskadenmodelle. Wie bei einer Kaskade, einem stufenförmigen Wasserfall, breitet sich Aktivierung ungehindert von einer Verarbeitungsebene zur anderen aus. Noch bevor die Selektion einer Einheit auf einer Ebene erfolgt ist, fließt Aktivierung zur nächsten Ebene. Bezüglich des Flusses der Aktivierung ist zwischen zwei Modellvorstellungen zu differenzieren: zwischen unidirektionaler und bidirektionaler Aktivierungsausbreitung. Das hierarchisch serielle Modell sowie das Kaskadenmodell von Caramazza nehmen unidirektionale Aktivierungsausbreitung an.

Das Modell von Dell hingegen führt unterschiedliche Daten aus der Versprecherforschung darauf zurück, daß ein Teil der Aktivierung von niedrigen Stufen zurückfließt und somit Prozesse auf höheren Verarbeitungsebenen beeinflußt. Aufgrund des Prinzips der Bidirektionalität kann auf die Trennung von Sprachproduktions- und Sprachperzeptionssystem verzichtet werden.

Allen Modellen ist die Annahme lexikalischer Speicherung von Genusinformation gemeinsam. Genus ist nicht für jedes Nomen einzeln, sondern generisch gespeichert, d.h. im mentalen Lexikon sind Einträge für die entsprechende Anzahl der Genera einer Sprache verzeichnet, im Deutschen gibt es folglich drei Einträge. Diese Genuseinträge stehen in Verbindung zu allen Nomen der jeweiligen Kategorie. Die Modelle Levelts und Dells erlauben die Interpretation, derzufolge Genusinformation Teil der Lemma-Information ist. Das Modell Caramazzas läßt aufgrund widersprüchlicher Annahmen keine zuverlässige Aussage zu und soll aus diesem Grund für die folgenden Überlegungen vernachlässigt werden.

Fassen wir zusammen, welche Vorhersagen sich hinsichtlich des Einflusses formaler Genusmarkierungen auf den Zugriff zur Genusinformation auf der Grundlage der beschriebenen Modelle ergeben. Erinnert werden soll an dieser Stelle an die in Kapitel 1 formulierte [Seite 100↓]Grundannahme b. Dort hieß es, daß sprachliche Einheiten aufgrund ihrer verschiedenen Eigenschaften einen unterschiedlich hohen Verarbeitungsaufwand erfordern. Im Kapitel 2 ist am Beispiel der Kategorie Genus erläutert worden, bezüglich welcher Eigenschaften sich sprachliche Einheiten unterscheiden können. Besonders deutlich scheint uns diese Tatsache an der unterschiedlichen Validität von Form-Genus-Korrelationen hervorzutreten. Derivationssuffixe wie - heit, -schaft, -ung, -chen sind im Deutschen sehr valide mit einem bestimmten Genus verknüpft, wohingegen sich für Wörter wie Amboß, Paradies, Elend keine Form-Genus-Korrelation formulieren läßt. Der Grundannahme b zufolge sollten sich diese Gruppen von Wörtern, die wir als für Genus transparente und intransparente Wörter bezeichnet haben, in ihrer Verarbeitung unterscheiden. Ein solcher Effekt ist jedoch nur zu erwarten, wenn während der Verarbeitung dieser Nomen ein Zugriff auf Genusinformation erforderlich ist. Dies ist beispielsweise bei der Produktion einer Nominalphrase bestehend aus Determinierer und Nomen gegeben. Im Kapitel 3 haben wir grundlegende Annahmen des hierarchisch seriellen Modells von Levelt und der Kaskadenmodellen von Dell und Caramazza bezüglich der Speicherung und Verarbeitung von Genus zusammengetragen. In welchem Verhältnis steht unsere Grundannahme b zu den dargelegten Modellannahmen?

Zunächst muß betont werden, daß die in Kapitel 2 beschriebenen Zuweisungsregeln weder in dem hierarchisch seriellen Modell noch in dem Modell von Dell Berücksichtigung finden, da beide Modelltypen die Annahme lexikalischer Speicherung von Genus teilen. Auf welchem Wege diese Speicherung erfolgt, d.h. welche Bedeutung die diskutierten Zuweisungsregeln zumindest für den Spracherwerb besitzen, wird im Rahmen der Modelle nicht erörtert. Es stellt sich trotzallem die Frage, inwieweit valide Form-Genus-Korrelationen Einfluß auf den Abruf von Genusinformation nehmen können. Beide Modelltypen siedeln Genusinformation auf der Lemma-Ebene an, Form-Information ist ebenfalls in beiden Modelltypen auf der Wortform-Ebene lokalisiert. Ein Einfluß unterschiedlicher Validität der Form-Genus-Korrelationen ist zu erwarten, wenn beide Wissenskomponenten interagieren. Diese Bedingung ist im Fall des hierarchisch seriellen Modells nicht erfüllt, im Modell Dells ist sie erfüllt. Da der Fluß der Aktivierung in hierarchisch seriellen Modellen unidirektional ist, ist jeglicher Einfluß der Form-Ebene auf die Lemma-Ebene und folglich auf die dort gespeicherte Genusinformation ausgeschlossen. Im Zusammenhang mit der Erklärung von Malapropismen im Rahmen des hierarchisch seriellen Modells war die Möglichkeit der Rückkopplung über das Sprachverstehenssystem genannt worden. Der Durchlauf einer solchen Rückkopplungsschleife würde vermutlich zu viel Zeit benötigen, um Einfluß auf den Abruf von Genusinformation während des Sprachproduktionsprozesses zu nehmen. Interaktion bzw. Feedback sind hingegen [Seite 101↓]zentrale Bestandteile des Modells von Dell. Noch bevor der Abruf von Genus auf der Lemma-Ebene erfolgt ist, kann Aktivierung von der Form-Ebene zurückfließen und Einfluß auf den Abrufprozeß nehmen. Allerdings setzt dies eine Vernetzung von Genusknoten und genusmarkierendem Morphem voraus.

Was ist damit gemeint? Wir hatten erläutert, daß ein generischer Genuseintrag jeweils mit allen Nomen der entsprechenden Kategorie verknüpft ist sowie mit allen anderen sprachlichen Einheiten, die Genus formal markieren wie beispielsweise Artikel und Pronomen. Unklar ist, inwieweit diese Verknüpfung auch auf einzelne Suffixe zutrifft, denen auf Lemma-Ebene kein separater Eintrag entspricht. Ein Wort wie Tisch-chen ist auf Lemma-Ebene mit einem einzigen Lemma verzeichnet, erst auf Wortform-Ebene erfolgt eine Segmentierung in Morpheme und Phoneme. Nur wenn es eine direkte Verknüpfung von genusmarkierendem Suffix und Genuseintrag gibt, sollte sich ein Unterschied in der Verarbeitung von intransparenten und transparenten Wörtern zeigen. Abbildung 10a verdeutlicht den Fluß der Aktivierung im Fall der transparenten Wörter. Aufgrund der Verknüpfung des Morphems chen mit dem Genuseintrag Neutrum kann Aktivierung über diese Verbindung direkt zum Genusknoten zurückfließen und dessen Gesamtaktivierung erhöhen. Muß auf Genusinformation während des Produktionsprozesses zugriffen werden, sollte ein solcher Zugriff schneller möglich sein als im Fall der intransparenten Wörter. Da es im letzten Fall keine direkte Verbindung von einer formalen Genusmarkierung zum Genusknoten gibt, kann Aktivierung nur über das Lemma zurückfließen (vgl. Abb. 10b), wodurch ein zeitlicher Nachteil gegenüber transparenten Wörtern entstehen sollte.

Abbildung 10: Modell unterschiedlicher Verarbeitungsprozesse für transparente und intransparente Nomina beim Zugriff auf Genusinformation

Mit der Annahme der Verknüpfung zwischen genusmarkierendem Suffix und Genuseintrag läßt sich auch erklären, warum Nichtwörtern sowie einigen Fremd- und Lehnwörtern auf der Basis genusmarkierender Suffixe Genus zugewiesen wird. In diesem Zusammenhang könnte auch das Störungsbild der Jargon-Aphasie von Interesse sein. Jargon-Aphasiker sprechen flüssig, sind zur Bildung syntaktisch komplexer Phrasen fähig, produzieren allerdings vorrangig unverständliche Neologismen im Bereich der Inhaltswörter. Es wäre lohnenswert zu überprüfen, inwieweit die Genuszuweisungen zu neugebildeten Nomina auf der Basis von realen Suffixen erfolgt. Eine solche Beobachtung spräche für eine Verknüpfung von genusmarkierenden Suffixen und Genuseintrag.

Zusammenfassend können wir festhalten, daß lediglich im Rahmen des interaktiven Aktivierungsmodells von Dell ein Effekt valider Form-Genus-Korrelationen während des Abrufs von Genusinformation denkbar ist, vorausgesetzt, daß eine direkte Verbindung zwischen den Suffixen auf der Wortform-Ebene und dem Genuseintrag auf der Lemma-Ebene besteht.

3.3 Berechnung von Genus

Die Regeln der Genuszuweisung, die im Kapitel 2 ausführlich dargestellt wurden, fanden in den bislang diskutierten Modellen nur marginale bzw. überhaupt keine Berücksichtigung.

Im folgenden wenden wir uns dem in einigen Aspekten bereits diskutierten Competition Model zu, in dem Form-Genus-Korrelationen ein zentraler Stellenwert zukommt. Es sei daran erinnert, daß diese funktionalistische Modellkonzeption validen Form-Genus-Korrelationen vor allem für den Spracherwerb eine große Bedeutung beimißt. Zu prüfen bleibt, inwieweit solche Form-Funktion-Korrelationen auch in der Sprachverarbeitung Erwachsener eine Rolle spielen und demzufolge Eingang in die Modellierung von Sprachverarbeitungsprozessen gefunden haben. Das Competition Model greift dabei auf konnektionistische Modellkonzeptionen zurück, die sich nach Meinung der Autoren mit den Annahmen des Competition Models vertragen sowie für die Modellierung von Spracherwerbs- und Sprachverarbeitungsprozessen geeignet sind.

Connectionist modeling allows us to formalize the principles of the Competition Model in a way that yields exact predictions for acquisition and processing. (MacWhinney, 1989, S. 422)


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Wie wir sehen werden, handelt es sich bei der zitierten Aussage um eine eher programmatisch aufzufassende Haltung. Vor allem in Bezug auf die Prozesse der Sprachverarbeitung bleiben die Annahmen des Modells skizzenhaft. Bevor wir uns diesen Annahmen zuwenden, sollen grundlegende Positionen konnektionistischer Verarbeitungsmodelle dargelegt werden.

3.3.1 Konnektionismus oder der Kopf im Computer

Was verbirgt sich hinter dem Begriff Konnektionismus?43 Grundansatz des Konnektionismus ist die Nachbildung von kognitiven Prozessen mittels künstlicher Neuronennetze. Die Architektur dieser künstlichen neuronalen Netze orientiert sich zum Teil an der Struktur unseres Zentralnervensystems, weicht in bestimmten Punkten aber auch davon ab. Beispielsweise gibt es in konnektionistischen Netzwerken analog zum Nervensystem, in dem sensorische, motorische Neurone und Interneurone unterschieden werden, Eingangseinheiten (input units), Ausgangseinheiten (output units) und Zwischenschichten (hidden units).

Jeder Knoten im Netzwerk bzw. jedes konnektionistische Neuron, ebenso wie jede Verknüpfung zwischen zwei Knoten, besitzt einen numerischen Aktivitätswert. Der Aktivierungswert der Verknüpfung zwischen zwei Knoten heißt Gewichtung.

Ein frühes konnektionistisches Modell ist das von Rosenblatt 1962 entworfene Modell des Perzeptrons. Dieses Netzwerk enthält nur zwei Schichten und ist in der Lage, Gruppen visueller Reizmuster als ähnlich oder unähnlich zu klassifizieren. Es erwies sich allerdings, daß bestimmte Lernaufgaben nur durchführbar sind, wenn eine Zwischenschicht in das Netzwerk eingeführt wird. Die in der Folge entwickelten mehrschichtigen Netzwerke (multilayered networks) sind die heute gängige Form konnektionistischer Modelle. In ihnen erzeugen Gruppen von Input-Einheiten ein Aktivierungsmuster, das sich durch das Netzwerk hindurch ausbreitet und in der Output-Schicht in einem bestimmten Aktivierungsmuster zusammenfließt. Jede Schicht kann auf das Aktivierungsmuster der Vorgängerschicht Einfluß nehmen und dieses verändern. Ähnlich wie die Verbindungen zwischen Nervenzellen unseres Gehirns können die Verknüpfungen zwischen Knoten im künstlichen Netzwerk hemmend oder erregend sein. Die in einem Knoten in Form von Aktivierung eintreffende Information kann sich summieren. Auch dieses Prinzip entspricht den Vorgängen im Nervensystem. Des weiteren teilen Nervenzellen und Knoten in künstlichen Netzwerken die Eigenschaft, eine Aktivierungsschwelle zu besitzen. Erst wenn die eintreffende Aktivierung den Schwellenwert übersteigt, feuert die Zelle und ein Signal wird abgegeben.


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Eine grundlegende Annahme konnektionistischer Modelle ist die der verteilten Speicherung von Wissen. Dieser Annahme zufolge entsprechen die einzelnen Knoten nicht einer Wissenseinheit. Es wird hingegen angenommen, daß jeder Knoten an der Repräsentation vieler Konzepte beteiligt ist. Die Repräsentation von Wissen liegt somit in der Verbindung zwischen den Knoten und nicht in den Knoten selbst. Dieser Grundannahme verdankt der Forschungsbereich den Namen Konnektionismus. Als alternativ zum Konnektionismus sind Modelle zu betrachten, die Wissensrepräsentation bzw. -verarbeitung als Symbolverarbeitung44 modellieren.

Parallelverarbeitung ist ein weiteres grundlegendes Prinzip konnektionistischer Modelle.

Zu fragen bleibt, wie konnektionistische Modelle Wissen erwerben, das dann in der Folge als Verknüpfung von Knoten repräsentiert ist. Lernen in diesen Modellen bewirkt die allmähliche Veränderung des Konnektivitätsmusters zwischen den Einheiten und kann durch unterschiedliche Algorithmen modelliert werden. Ein bekannter Vertreter eines solchen Lernalgorithmus ist der Backpropagation-Algorithmus. Tatsächliche Neuronenaktivität und angestrebte Aktivität werden verglichen. Liegt zwischen beiden eine Diskrepanz vor, d.h. hat das Netzwerk einen Fehler produziert, wird ein Lernschritt ausgeführt. Diese Überprüfung wiederholt sich so lange, bis der Fehler auf Null bzw. auf einen kleinen Wert reduziert ist.

Specifically, learning takes place when there is a discrepancy between the desired output (the output presented by the teacher/environment) and the actual output (the output predicted by the system at its current level of learning, in the presence of a given input). At each output node, the degree of discrepancy is noted and propagated back through all input-output connections leading to that node. Each of the intervening weights is adjusted in strength (increased or decreased) in proportion to the degree to which that particular weighted connection was responsible for the final error. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 62)

Trotz vieler Unzulänglichkeiten werden konnektionistische Modelle heute bereits zur Mustererkennung, Bildverarbeitung, Navigation, Bewegungskoordination (Robotik), Spracherkennung, Spracherzeugung und Klassifikation eingesetzt.

Im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Sprache ergeben sich beispielsweise Probleme bei der Simulation idiomatischer Wendungen. Die Bedeutung einer Äußerung wie mit der Tür ins Haus fallen läßt sich nicht kompositional berechnen, da die Gesamtbedeutung nicht aus den Bedeutungen der einzelnen Bestandteile zusammengesetzt ist.

Wie wir an einzelnen Simulationsbeispielen noch sehen werden, ergeben sich auch bezüglich der Modellierung des Spracherwerbs Schwierigkeiten. Konnektionistische Modelle lernen auf der [Seite 105↓]Basis regulären Inputs. Demzufolge stellt sich die Frage, wie Idiosynkrasien, d.h. sprachliche Strukturen, die nicht durch Regeln vorhersagbar sind, erworben werden können.45

Nachdem wir im Kapitel 2 bereits einige Annahmen des Competition Models kennengelernt haben, wollen wir diese im folgenden in den Kontext konnektionistischer Prinzipien einordnen.

3.3.2  Competition Model und Konnektionismus

Konzepte wie Cue Strength, Cue Validity oder Cue Cost sind unmittelbar auf konnektionistische Modellvorstellungen zurückzuführen und erschließen sich möglicherweise erst vollständig im Zusammenhang mit den soeben dargestellten Grundannahmen des Konnektionismus bzw. den nachfolgenden Ausführungen.

Connectionist models provide a characterization of the „microstructure“ of cognition, a subsymbolic level of analysis in which knowledge is represented in terms of many simple „on-off“ units that are massively interconnected. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 33)

Wie haben wir uns die Mikrostruktur des Sprachverarbeitungssystems vorzustellen? Das Competition Model entwickelt diese Struktur auf der Basis von fünf grundlegenden Annahmen. Dazu gehören die Zwei-Ebenen-Struktur, direkte Verbindungen zwischen den Ebenen, Cue Validity, Cue Strength sowie Koalitionen zwischen Formen und Funktionen.

Diese fünf Annahmen sollen im folgenden erläutert werden.

Zwei-Ebenen-Struktur

As we shall see in more detail below, the native speaker’s latent knowledge can be described in terms of a network of weighted connections: correlations between forms and functions, correlation among forms themselves, and correlations or points of overlap between particular communicative functions or meanings. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 33)

Erinnern wir uns an einige in Kapitel 2 dargelegte Positionen des Funktionalismus, in dessen Tradition das hier besprochene Competition Model steht. Es war darauf verwiesen worden, daß Spracherwerb im wesentlichen der Zuordnung sprachlicher Formen zu bestimmten Funktionen entspricht, wobei diese Zuordnung durch das Bedürfnis nach Kommunikation vorangetrieben [Seite 106↓]wird.

Die Zwei-Ebenen-Struktur repräsentiert den Zusammenhang von Form und Funktion sprachlicher Zeichen. Es wird zwischen funktionaler und formaler Repräsentationsebene unterschieden. Während auf der funktionalen Ebene alle Bedeutungen, die Bestandteil der Äußerung sein können, repräsentiert sind, beinhaltet die formale Ebene alle Oberflächenformen bzw. alle Ausdrucksmöglichkeiten, die die jeweilige Sprache bietet. Entsprechend den Speicherungsprinzipien konnektionistischer Modelle entspricht die Verbindungsstärke zwischen den Knoten des Netzwerkes dem sprachlichen Wissen. Während des Spracherwerbs vollzieht sich die Vernetzung von Einheiten der Form- mit denen der Funktionsebene sowie die Vernetzung von Einheiten innerhalb einer Ebene. Das sich entwickelnde Muster dieser Vernetzung sollte sprachspezifisch sein. Diese Vorstellung ist an das zweistufige Perzeptronen-Modell von Rosenblatt angelehnt.

The two-layer system of form-function mappings ... constitutes a kind of perceptron. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 38)

Eingangs wurde bereits erwähnt, daß sich bestimmte Lernschritte mit einem zweistufigen Perzeptron nicht ausführen lassen. Die Autoren berücksichtigen diese Tatsache, indem sie die Möglichkeit der Erweiterung des Modells durch Zwischenstufen nicht ausschließen.

The ackknowledgement that intervening layers can emerge through learning is a new feature of the model. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 39)

Direkte Verbindungen zwischen Form- und Funktionen-Ebene

We assume that mappings between these two levels are as direct as possible. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 38)

Die Annahme von direkten Verbindungen zwischen Form und Funktion beinhaltet jedoch nicht, daß jeweils nur eine Form in Verbindung zu nur einer Funktion steht. Es wird ausdrücklich betont, daß in natürlichen Sprachen eine Form mit mehreren Funktionen verknüpft sein kann bzw. eine Funktion mit mehreren Formen.


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... direct mapping does not mean that relationships between forms and functions are necessarily one to one; indeed, we assume that one-to-one mappings are rare in natural languages, which are instead composed primarily of many-to-many relationships. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 39)

Mit dem Prinzip der direkten Verknüpfung wird der Versuch unternommen, Vorstellungen von modularer Sprachverarbeitung aufzubrechen.

Anders als in den bisher besprochenen Modellen, die einzelne Module wie linguistisches Regelwerk, Lexikon, Formulierer und Artikulator für die Sprachverarbeitung annehmen46, möchte das Competition Model auf diese modulare Trennung verzichten. Die Daten, die der Sprachprozessor verarbeiten muß, sind gemischt, d.h. sie werden nicht wie in modularen Modellen qualitativ nach syntaktischer, lexikalischer, morphologischer und phonologischer Information unterschieden und entsprechend sortiert. Es wird hingegen angenommen, daß der gemischte Input unsortiert von gleichen Mechanismen verarbeitet wird. Es wird folglich weder eine Trennung von Sprachproduktions- und Sprachperzeptionssystem, noch von Konzeptualisierer, Lexikon, Formulierer und Artikulator vorgenommen.

Cue Validity

Auf das Konzept Cue Validity ist an anderer Stelle ausführlich eingegangen worden.47 Hier soll nochmals hervorgehoben werden, daß es sich um eine objektive Reizeigenschaft handelt, die durch die Eigenschaften Erhältlichkeit (availability) und Zuverlässigkeit (reliability) zu bestimmen ist. Für das Netzwerk ist eine solche Größe deshalb bedeutsam, da auf ihrer Grundlage der Zusammenhang von Form und Funktion berechnet werden kann. Ein konnektionistisches Netzwerk kann beispielsweise auf der Grundlage eines Genus-Cues, der gleichermaßen mit Maskulinum, Femininum und Neutrum verknüpft ist, keine Vorhersagen bezüglich des Genus errechnen.

Im Zusammenhang mit Ergebnissen von Simulationsbeispielen soll am Ende dieses Abschnitts die Frage, wie Irregularitäten und Idiosynkrasien erworben werden können, diskutiert werden.


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Cue Strength

Im Unterschied zu Cue Validity handelt es sich bei Cue Strength um eine subjektive Systemeigenschaft.

This is a quintessentially connectionist notion, referring to the probability or weigth that the organism attaches to a given piece of information relative to some goal or meaning with which it is associated. In other words, cue strength is the weigth on the connection between two units. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 42)

In our psycholinguistic instantiation of this idea, each link between a given surface form and an underlying function is given a weigth or strength. With this kind of mechanism, no sharp line is drawn between probabilistic tendencies and deterministic rules. (Bates, MacWhinney, 1989, S. 42)

Diese subjektive Eigenschaft befähigt den Organismus, objektive Reizeigenschaften aus der Umwelt wahrzunehmen. Das System erkennt, inwieweit Reize (Cues) bestimmten Regelmäßigkeiten unterliegen und speichert diese Regularitäten. Die Speicherung erfolgt im konnektionistischen Sinne als Verknüpfung von Form- und Funktionen-Knoten im Netzwerk. Der Aktivierungswert der Verknüpfung zweier Knoten war als Gewichtung bezeichnet worden. Die Gewichtung dient dem Modell als Maß für den Absolutheitsgrad einer Regel. Handelt es sich um eine probabilistische Regel, sollte die Gewichtung geringer sein als im Fall einer deterministischen Regel. Bei der Diminutiv-Regel beispielsweise, derzufolge alle Ableitungen auf chen neutrales Genus erhalten, handelt es sich um eine deterministische Regel. Ausnahmen zu dieser Regel existieren nicht. Die Gewichtung zwischen den Knoten chen und Neutrum ist folglich sehr hoch. In Kapitel 2 hatten wir zur Verdeutlichung des Konzeptes Cue Strength vorgeschlagen, die Bezeichnung auf Cue-Function Strength zu erweitern. An dieser Stelle wird nochmals deutlich, daß sich Cue Strength auf die Gewichtung, d.h. auf den Aktivierungswert der Verknüpfung zwischen zwei Knoten, zwischen Form-Cue und Funktion, bezieht. Im Falle einer probabilistischen Regel, wie der Einsilberregel, ist von einer schwächeren Gewichtung zwischen dem Cue Einsilbigkeit und der Funktion Maskulinum auszugehen, da es viele Ausnahmen zu dieser Regel gibt.

Generell können wir Cue Strength als das Speicherungskonzept des Modells auffassen. Es wurde darauf verwiesen, daß sich konnektionistische Modelle durch die Annahme einer verteilten Speicherung auszeichnen. Jeder Knoten ist an der Repräsentation verschiedener Konzepte beteiligt, Wissen ist durch die Verknüpfung zwischen Knoten gespeichert. Eine Unterscheidung von prozeduralen und deklarativen Wissensinhalten wird nicht vorgenommen. Wir hatten die Vermutung aufgestellt, daß sich die entstehenden Muster der Vernetzungen zwischen Sprachen [Seite 109↓]unterscheiden. Diese Vermutung wird durch die Konzepte Koalitionen und Prototypen, die im folgenden dargestellt werden, bestätigt.

Koalitionen und Prototypen

Während des Spracherwerbs lernt der Sprecher typische Verknüpfungen von Form und Funktion in seiner Sprache, wobei angenommen wird, daß die entstehenden Verknüpfungsmuster bzw. Koalitionen sprachspezifisch sind. Er bildet folglich einen Prototyp aus, der ihm dazu dient, neu eintreffende Reize zu beurteilen und zu kategorisieren. Gemäß der Prototypentheorie von Rosch wird geprüft, inwieweit sich Merkmale des Prototyps und die des zu kategorisierenden Reizes überlappen. Nach Rosch bezeichnen auch Bates, MacWhinney (1989) dieses Kategorisierungsprinzip ‚Kategorisierung nach Familienähnlichkeit‘ (family resemblance).48 Bates, MacWhinney (1989) verdeutlichen dieses Prinzip am Beispiel des prototypischen Subjekts, das im Deutschen auf der Form-Ebene mit den Eigenschaften Nominativ, Agens, initialer Position und präverbaler Position verknüpft ist. Ein Subjekt im Deutschen kann aber auch andere Formen haben und trotzdem immer noch Subjekt sein. Es kann beispielsweise Patiens sein und postverbal auftreten. Trotzdem würde es nicht als Objekt klassifiziert werden, da es mit einem prototypischen Objekt zu wenige Merkmale teilt. Maximale Überlappung der Merkmale bewirkt die Zuordnung zu einer Kategorie, gleichzeitig sorgt minimale Überlappung von Merkmalen für die Abgrenzung zu konkurrierenden Kategorien. Da uns weniger die Kategorie Subjekt, sondern vielmehr die des Genus interessiert, stellt sich die Frage, inwieweit sich das Prinzip der Familienähnlichkeit auf die grammatische Kategorie Genus übertragen läßt. In Kapitel 2 haben wir zum Beispiel die Schwa-Regel kennengelernt, derzufolge auf –e auslautende Nomen prototypischerweise feminines Genus erhalten. Übertragen auf die Speicherung im Netz sollte sich entsprechend der Regel eine Koalition von Femininum und Auslaut –e mit einer starken Gewichung ausgebildet haben. Da es Abweichungen von dieser Koalition gibt, sollte die Gewichtung zwischen den Knoten jedoch schwächer sein als im Fall der deterministischen Diminutivregel. Auf der Basis welcher Merkmale werden die Abweichungen von der Schwa-Regel ihrem entsprechenden Genus zugeordnet? Im Fall des Wortes Jung-e läßt sich diese Frage noch beantworten, da der semantische Cue „natürlich männlich“ maskuline Genuszuweisung bewirkt. Wir hatten diese Zuweisungsbasis als natürliches Geschlechtsprinzip bezeichnet. Ungeklärt ist allerdings, warum die Gewichtung von semantischem Cue und Maskulinum stärker ist als von phonologischem Cue und Femininum, so daß sie den Wettbewerb [Seite 110↓]der Zuweisung gewinnt. In Kapitel 2 haben wir erwähnt, daß Autoren wie Wegener, Köpcke u.a. versuchen, dieses Problem durch Formulierung von Hierarchien der Zuweisungsregeln zu lösen. Solche Hierarchien lassen sich in konnektionistischen Netzwerken über die Stärke der Gewichtung zwischen Knoten implementieren.49 Eine Vielzahl von Lernschritten sowie ein großer Input an sprachlichem Material ist erforderlich, um diese Gewichtung einzustellen. Die Grenzen von Berechnung und Auswendiglernen sind an dieser Stelle nicht mehr klar zu ziehen. Dies trifft vor allem auch auf Fälle zu, wie Aug-e oder Käs-e, die aufgrund des Auslautes e mit dem Prototyp überlappen, keine anderen Merkmale bzw. Cues aufweisen, die für die Genuszuweisung relevant sein könnten, und trotzdem nicht als Feminina zu kategorisieren sind. Das Prinzip der Familienähnlichkeit hilft hier nicht mehr weiter. Es scheint auf eine willkürliche Verknüpfung und demzufolge auf ein Auswendiglernen hinauszulaufen, da die Berechnung von Genus zu einem falschen Ergebnis führen würde.

Wie lassen sich die dargestellten Grundannahmen (Zwei-Ebenen-Struktur, direkte Verbindungen, Cue Validity, Cue Strength sowie Koalitionen und Prototypen) in ein einheitliches Sprachverarbeitungssystem einfügen? Die Äußerungen der Autoren bleiben leider bruchstückhaft und erlauben uns lediglich, einige Mutmaßungen vorzunehmen.

Wie wir bereits erwähnt haben, nimmt das Modell ein gemeinsames System für Sprachproduktion und Sprachperzeption an. Es handelt sich dabei um ein Netzwerk, das im wesentlichen aus zwei Stufen, aus einer formalen und einer funktionalen Ebene, besteht. Während der Produktion einer sprachlichen Äußerung fließt Aktivierung im Netzwerk vor allem von der funktionalen Ebene zur Form-Ebene. Während der Perzeption müssen Formen mit Funktionen verknüpft werden. Folglich fließt Aktivierung von der Form- zur Funktionen-Ebene. Dies schließt nicht aus, daß die Ebenen interagieren. Wie alle konnektionistischen Modelle wird auch im Competition Model massive Parallelverarbeitung angenommen.

Obwohl die Prozesse von Sprachproduktion und -perzeption während der eigentlichen Verarbeitung auf ein gemeinsamen System zurückgreifen, halten die Autoren Unterschiede in der Verarbeitung für möglich. Wie wir uns diese Unterschiede vorzustellen haben, wird jedoch nicht weiter ausgeführt.

Although we adopt the view that comprehension and production make use of the same system of representations, we ackknowledge that the real-time exigencies of processing may be quite different ... (Bates, MacWhinney, 1989, S. 54)


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Wissen ist als Stärke der Verknüpfung zwischen Knoten des Netzwerkes gespeichert. Verknüpfungen zwischen Formen und Funktionen können allerdings nur entstehen, wenn eine

Form erhältlich und zuverlässig ist. All jene Fälle, in denen diese Bedingung nicht erfüllt ist (vgl. die Beispiele Auge, Käse), sollten ein Problem für das Modell darstellen.

Neben den fünf Grundannahmen ist das Konzept der Cue Cost Faktoren zu nennen, das der Tatsache Rechnung trägt, daß Sprachverarbeitung sowohl durch Eigenschaften sprachlicher Strukturen als auch durch subjektive Eigenschaften des Organismus beeinflußt werden kann. Am Beispiel des Faktors Wahrnehmbarkeit haben wir in Kapitel 2 den Einfluß von Kostenfaktoren auf Verarbeitungsprozesse erläutert. Dabei hatten wir festgestellt, daß unsere Grundannahme b, derzufolge sprachliche Einheiten aufgrund ihrer verschiedenen Eigenschaften einen unterschiedlich hohen Verarbeitungsaufwand erfordern, mit dem Konzept Cue Cost korreliert. Wir haben versucht, diese Annahme auf die grammatische Kategorie Genus im Deutschen zu übertragen. Unserer Auffassung zufolge sollten Gruppen von deutschen Nomina, die sich hinsichtlich der morphologischen Transparenz von Genus unterscheiden, einen verschieden großen Verarbeitungsaufwand erfordern. Bei den transparenten Wörtern ist das Genus durch einen validen Cue morphologisch markiert. Zu denken ist hier an Ableitungen auf –heit, -keit, -ung, -chen. Dieser Tatsache sollte im konnektionistischen Netzwerk eine Form-Genus-Verknüpfung mit hoher Gewichtung entsprechen. Die Gruppe der intransparenten Wörter weist keine wahrnehmbaren Genus-Cues auf (Elend, Paradies, Amboß), was an die bereits gestellte Frage rührt, wie ein Netzwerk in solchen Fällen überhaupt eine Verknüpfung zwischen Nomen und Genus herstellen kann. Im natürlichen Spracherwerb bewältigen Kinder diese Aufgabe durchaus.

An dieser Stelle zeigt sich, daß konnektionistische Modelle zum gegenwärtigen Zeitpunkt nur sehr eingeschränkt als Modelle der realen Sprachverarbeitung gelten können. Teilprozesse lassen sich simulieren und die fünf Grundannahmen des Competition Models machen wertvolle Aussagen über die Vorgänge während der Sprachverarbeitung. Viele Fragen bleiben allerdings offen. Ungeklärt ist, wie die Vernetzung von Form und Funktion erfolgt, wenn kein zuverlässiger Hinweisreiz vorhanden ist, auf dessen Basis Vorhersagen berechnet werden können. Möglicherweise muß auf andere Strategien zurückgegriffen werden. Die Autoren verweisen auf die Tatsache, daß Kinder in solchen Fällen weitere Cues heranziehen, denkbar wäre auch die Strategie des Auswendiglernens.

Es stellt sich in unserem Zusammenhang die Frage, inwieweit sich die Form der Speicherung von Nomen und Genus in den beiden Gruppen (transparent vs. intransparent) unterscheidet. Im Fall [Seite 112↓]der transparenten Wörter ist eine Vernetzung von Genus-Cue und Genus möglich, im anderen Fall nicht. Trotzdem besitzen wir Wissen über das Genus sogenannter intransparenter Wörter. Wie ist dieses im konnektionistischen Netzwerk repräsentiert?

Die aufgezeigten Probleme verdeutlichen, warum wir die Aussage MacWhinneys „Connectionist modeling allows us to formalize the principles of the Competition Model in a way that yields exact predictions for acquisition and processing.“ (MacWhinney, 1989, S. 422) als programmatisch bezeichnet haben. Wir sind der Auffassung, daß die vorliegenden Überlegungen und experimentellen Daten noch keine exakten Vorhersagen zu Spracherwerb und Sprachverarbeitung erlauben. Während es erfolgreich gelungen ist, Kenntnisse über die Struktur und Funktionsweise unseres Nervensystems für die Simulation von kognitiven Prozessen im Computer zu nutzen, ist Vorsicht geboten, diese Computermodelle auf kognitive Prozesse zurückzuübertragen.

Widmen wir uns nochmals dem Einfluß des Kostenfaktors Wahrnehmbarkeit und damit gleichzeitig der Frage nach dem Einfluß morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation. Die Gruppe der transparenten Wörter profitiert möglicherweise von der starken Gewichtung zwischen wahrnehmbaren Genus-Cue und Genus beim Abruf von Genusinformation und ist der Gruppe der intransparenten Wörter gegenüber im Vorteil, da letztere solch eine Verknüpfung gar nicht erst aufweist. Grundsätzlich ist festzuhalten, daß morphologische Genustransparenz im Rahmen des Modells Einfluß auf Verarbeitungsprozesse während des Genusabrufs nehmen kann.

Subjektive Faktoren können diese Unterschiede in der Verarbeitung noch zusätzlich verschärfen, was im Zusammenhang mit der in Kapitel 6 beschriebenen Aphasie-Studie ausgeführt werden soll.

Simulation von Genuszuweisung mit neuronalen Netzen

Abschließend sollen die Ergebnisse aus zwei Studien vorgetragen werden, die mit Hilfe neuronaler Netzwerke die Zuweisung des definiten Artikels zu deutschen Nomina simulieren.

The application of connectionist models to language acquisition and processing is a very new field and many of the current formulations are still rather crude. (MacWhinney, 1989, S. 422)

In der Arbeitsgruppe um MacWhinney wurden im wesentlichen zwei Simulationen zur Artikelzuweisung im Deutschen durchgeführt. Die erste Simulation berücksichtigt neben der Kategorie Genus auch die anderen am Artikel markierten grammatischen Kategorien Kasus und Numerus. Für das Netzwerk ergibt sich folglich die Aufgabe, eine von sechs möglichen [Seite 113↓]Artikelformen (der, den, dem, des, die, das) auszuwählen und dem dargebotenen Nomen zuzuordnen.

Bei dem verwendeten Netzwerk handelt es sich um ein mehrschichtiges Netzwerk mit den drei typischen Ebenen, der Input- und Output-Ebene sowie einer Zwischenebene. Auf der Input-Ebene sind all die Hinweisreize (Cues) kodiert, die zuverlässig auf eine der grammatischen Kategorien hindeuten und letztlich in ihrer Kombination die Wahl des korrekten Artikels ermöglichen. Diese Genus-, Kasus- und Numerus-Cues werden vom Netzwerk mit dem tatsächlichen Input verglichen. Sind sie im Input vorhanden, wird der entsprechende Cue bzw. Knoten im Netzwerk aktiviert und seine Aktivierung an nachfolgende Schichten weitergesendet.

The words, therefore, were represented as sets of cues. The activation of the input layer produced activation on the internal layer(s), which in turn produced activation on the output layer. Each of the German definite articles was represented by a unit on the output layer. (MacWhinney, 1989, S. 427)

Das auf der Input-Ebene entstehende Aktivierungsmuster breitet sich über die Zwischenebene bis zur Ausgangsebene hin aus. Da die einzelnen Artikelformen als spezifische Aktivierungsmuster auf der Ausgabeebene kodiert sind, bewirkt ein von der Input-Ebene eintreffendes Muster den Abruf eines Artikels.

In einer Trainingsphase lernt das Netzwerk mit Hilfe des bereits erwähnten Backpropagation-Algorithmus korrekte Verknüpfungen von Cue und d-Artikel herzustellen.

The simple claim that we wish to make is that learning the definite article system involves learning the relationship between the forms of the article and the gender, number and case cue contexts in which they are used. (Taraban, McDonald, MacWhinney, 1989, S. 167)

Voraussetzung dafür, daß das Netzwerk eine Verknüpfung von definitem Artikel und Cue herstellen kann, ist, daß ein Cue zuverlässig auf eine grammatische Kategorie hindeutet. Ist die Validität eines Cues gering, können keine Vorhersagen hinsichtlich der Form des Artikels gemacht werden.

... if a cue is associated with masculine, feminine, and neuter genders an equal number of times, it is not a very useful cue for gender. (Taraban, McDonald, MacWhinney, 1989, S. 168)

In diesem Zusammenhang stellt sich wiederum die Frage, wie Netzwerke irregulären Input verarbeiten. Auf der Basis von Berechnung sollte dies nicht möglich sein.

Aber kommen wir zu der von MacWhinney (1989) durchgeführten Simulation zurück. Die auf der Input-Ebene repräsentierten semantischen und phonologischen Cues sowie Kasus-Cues [Seite 114↓]wurden in der Trainingsphase für 102 als Cue-Sets dargebotene Wörter mit dem korrekten Artikel verknüpft. Dazu waren 100 Lerndurchgänge erforderlich. Als semantische Cues wurden die Merkmale natürlich männliches Geschlecht, natürlich weibliches Geschlecht, junges Lebewesen, Oberbegriff und Numeral verwendet. Der Pool phonologischer Cues umfaßte 143 phonologische Einheiten. Kasus-Cues waren das Genitiv–s für Maskulina und Neutra und das auslautende -n im Dativ Plural. Desweiteren wurden 7 Präpositionen, 7 Wortfolge-Konfigurationen sowie 3 Verbtypen (Bewegungsverben, kopulative Hilfsverben, Pluralverben) als Kasus-Kontext-Cues verwendet.

In der Testphase wurden dieselben 102 Wörter der Trainingsphase in neuen Kasus-Kontexten dargeboten, d.h. ein Parameter innerhalb des Cue-Sets wurde verändert. Die durchschnittliche Erfolgsrate der Zuordnung des korrekten Artikels lag bei 94%.

In einer weiteren Simulation wurde das Netzwerk mit 199 neuen Nomen konfrontiert. Allerdings bestand die Aufgabe des Netzwerkes nun darin, eine von drei möglichen Artikelformen zuzuweisen. Die Architektur des Netzwerkes wurde auf die Kategorie Genus reduziert. Auf der Input-Ebene waren lediglich phonologische Cues kodiert, auf der Ausgabeebene waren anstelle von sechs nur drei Artikelformen repräsentiert.

Die Testphase erwies, daß das Netzwerk in 70% der Fälle in der Lage war, das korrekte Genus zuzuweisen. Da das Zufallsniveau bei drei Artikeln 33% entspricht, zeigt das Ergebnis immer noch eine deutliche Tendenz.

The nouns for which the simulation choose the wrong gender were generally ones which resembled patterns of another gender. We would not expect the model to achieve perfect or even near perfect performance in this task, since even native German speakers cannot achieve perfect accuracy in predicting the gender of new words. (MacWhinney, 1989, S. 431f.)

Probleme bereiteten Wörter wie Junge und Ende, die einen Genus-Cue aufweisen, der zur Berechnung des inadäquaten Genus führt. Diese Beispiele belegen, daß die Verarbeitung irregulären Inputs durch konnektionistische Netzwerke noch nicht ausreichend gut erfaßt werden kann. Da das Ergebnis insgesamt deutlich über dem Zufallsniveau liegt, wird es von den Autoren als Hinweis für die Vorhersagekraft der verwendeten Genus-Cues im Deutschen interpretiert.

However, the strong performance of the model on this very large data set in this simplified architecture indicates that there are indeed many powerful cues to the prediction of German gender and that a connectionist network is a good tool for picking up these cues. (MacWhinney, 1989, S. 432)

Die von Taraban, McDonald, MacWhinney (1989) durchgeführten Simulationen verwendeten ein Netzwerk mit derselben dreistufigen Struktur wie MacWhinney (1989). Auch die Ergebnisse der [Seite 115↓]ersten Simulation, in der das Netzwerk aus sechs möglichen Artikelformen zu wählen hatte, unterschieden sich nicht von den oben genannten. In der zweiten Simulation wurde die Architektur des Netzwerkes ebenfalls reduziert, so daß auf Output-Ebene nur noch drei Artikelformen kodiert waren. Auf der Input-Ebene waren insgesamt 39 phonologische, morphologische und semantische Genus-Cues kodiert, die mit den von Köpcke und Zubin vorgeschlagenen Zuweisungsregeln korrelieren.50 In der Trainingsphase lernte das Netzwerk nach mehreren Trainingsepochen, 150 Nomen das korrekte Genus zuzuweisen.

Die Ergebnisse der Trainingsphase deuten darauf hin, daß die Zuordnung von Genus-Cue und entsprechendem Genus schneller gelernt und mit weniger Fehlern bewältigt wird, wenn der Cue verläßlich ist. An dieser Stelle scheint sich die Bedeutsamkeit des Konzeptes Cue Validity zu zeigen. Die objektive Eigenschaft eines sprachlichen Reizes, in diesem Fall seine Zuverlässigkeit, nimmt unmittelbar Einfluß auf die Verarbeitung dieses Reizes.

This suggests that, with continued learning, the network becomes increasingly sensitive to the inherent usefulness of a cue for predicting the right answer, regardless how often the particular cue might be used. (Taraban, McDonald, MacWhinney, 1989, S. 186)

Um dem Zusammenhang von Validität eines Cues und Zuweisungsgeschwindigkeit sowie Zuweisungsgenauigkeit nachzugehen, wurden zwei Listen mit dem Netzwerk unbekannten Nomen erstellt, die sich hinsichtlich der Validität der Genus-Cues unterschieden. Die erste Liste bestand aus 8 Nomen mit zuverlässigen Cues, die das Genus korrekt vorhersagen, während die zweite Liste 8 Nomen enthielt, deren Cues mit dem korrekten Genus im Widerspruch standen.51

Es wurde erwartet, daß das Netzwerk bei der Zuweisung des Artikels zu Nomen der ersten Liste wenige bzw. keine Fehler macht. Die zweite Liste sollte aufgrund der geringen Validität der Genus-Cues mehr Fehler provozieren. Die Ergebnisse bestätigten diese Vorhersagen.52

Insgesamt verdeutlicht die Funktionsweise des Netzwerkes, daß zuverlässige Hinweisreize vom System erkannt werden können und für die Zuweisung des korrekten Artikels genutzt werden. Das Verhalten des Systems scheint regelbasiert zu sein. Anders als in den Modellen von Levelt, Caramazza und Dell sind diese Regeln jedoch nicht explizit gespeichert. Erinnern wir uns zum Beispiel an das Modell von Dell. Dort wurde zwischen drei Formen sprachlichen Wissens unterschieden, zwischen deklarativem Wissen, linguistischem Regelwissen und Einsetzungsregeln. Die Architektur rein konnektionistischer Netze53 schließt diese Form der [Seite 116↓]Speicherung aus.

Rather, the ability of the network to learn the system for article declension in German is a result of ist ability to take a set of reliable cues and combine them in complex ways to predict the correct output. (Taraban, McDonald, MacWhinney, 1989, S. 188)

So vielversprechend diese Simulationen anmuten mögen, stellen sich wie bereits angedeutet zahlreiche Fragen. Die Autoren verweisen selbst auf die Tatsache, daß unzuverlässige Cues nur schwer durch das Netzwerk gelernt werden.54 Unerwähnt bleiben solche Fälle, die von uns als intransparent bezeichnet wurden (Kompaß, Amboß, Elend ). Im natürlichen Spracherwerb werden auch diese Nomen mit ihrem korrekten Genus erworben. Für ein konnektionistisches Netzwerk sollten sie auf der Basis von Berechnung nicht erwerbbar sein.

Ein anderes Problem besteht in der Simulation komplexer syntaktischer Strukturen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt müssen konnektionistische Modelle auf andere Modelle zurückgreifen, wollen sie die Bildung komplexer syntaktischer Strukturen (cluster) modellieren.

Clustering is the fundamental nonconnectionistic process that lies at the heart of the Competition Model approach to syntactic processing ... (MacWhinney, 1989, S. 455)

Ähnlich verhält es sich bezüglich des Erwerbs und der Speicherung von Genusinformation. Die bislang bekannten Zuweisungsregeln können viele Fälle nicht erfassen, da es entweder Ausnahmen zu den Regeln gibt oder sich keine Regeln formulieren lassen wie am Beispiel der intransparenten Wörter gezeigt wurde. Ohne Strategien des Auswendiglernens bzw. lexikalische Speicherung anzunehmen, wären diese Fälle weder erwerbbar, noch wären wir fähig, ihnen im täglichen Sprachproduktionsprozeß Genus korrekt zuzuweisen.

Auf der anderen Seite haben Modelle, die ausschließlich lexikalische Speicherung annehmen, Probleme, Genuszuweisung zu Nichtwörtern sowie zu Fremd- und Lehnwörtern zu erklären.

Im folgenden soll diskutiert werden, inwieweit hybride Modelle, die sowohl lexikalische Speicherung als auch Berechnung von Genus über Genus-Cues annehmen, eine Lösung für die angesprochenen Fragen darstellen könnten.


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3.4  Hybride Modelle – einige Spekulationen

Während wir uns bisher mit Modellkonzeptionen beschäftigt haben, hinter denen inzwischen eine Vielzahl empirischer Studien steht, sollen im folgenden Überlegungen zu hybriden Modellen angestellt werden. Ausgereifte Vorschläge liegen in der Literatur dazu nicht vor.

Im Zusammenhang mit der Erwerbbarkeit der Kategorie Genus im Deutschen war daraufhingewiesen worden, daß möglicherweise mehrere Erwerbsstrategien nebeneinander wirken.

Beim Genuserwerb werden wie generell beim Spracherwerb, zwei unterschiedliche Erwerbsstrategien eingesetzt. Einerseits wird imitatives Lernen eingesetzt, wobei die Formen des Inputs, hier die Nomina mit Artikeln, ganzheitlich gespeichert werden, andererseits werden kognitiv-analytische Erwerbsstrategien eingesetzt, worunter die Zuordnung unterschiedlicher grammatischer und semantischer Funktionen zu den unterschiedlichen Formen zu verstehen ist. (Wegener, 1995b, S. 18)

Es stellt sich die Frage, inwieweit auch während der Sprachverarbeitung gesunder Erwachsener mehrere Strategien parallel operieren. Anders als in Modellen, die entweder ausschließlich lexikalische Speicherung oder ausschließlich Berechnung von Genus annehmen, könnten beide Mechanismen zum Tragen kommen. Diese Auffassung wird beispielsweise von Köpcke vertreten.

Insofern ist für die zum Kernwortschatz zu zählenden Nomen, die gleichzeitig häufig Ausnahmen zu Regeln bilden, anzunehmen, daß der Erwachsene auf diese Nomen keine Zuweisungsstrategien in der Form von Regeln operieren läßt, sondern statt dessen das Nomen mit seinem Genus gelernt hat. (Köpcke, 1982, S. 140)

Die Nomen, deren Genus sich nicht auf der Basis von Genus-Cues berechnen läßt, sind Köpcke zufolge lexikalisch eingespeichert. Eine ganz ähnliche Auffassung vertritt auch MacWhinney:

... so high frequency nouns such as ‚Knie‘ and ‚Bier‘ are exceptions to the cue patterns worked out by Köpcke and Zubin. Such forms have direct connections to articles to yield ‚das Knie‘ and ‚das Bier‘. (MacWhinney, 1987, S. 285)

Eine solche Stellungnahme erzwingt die Erweiterung konnektionistischer Modellvorstellungen, zu deren Vertretern MacWhinney zählt. Berechnung muß durch Prozesse des Auswendiglernens ergänzt werden.

More generally, connectionist models may need to make reference to rote-like associations between patterns of sounds and meanings ... (MacWhinney, Leinbach, Taraban, McDonald, 1989, S. 272f.)


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Über diese Erkenntnis hinaus, findet das Nebeneinander von Berechnung und lexikalischer Speicherung keinen Niederschlag in den Annahmen des Competition Models. Überlegungen dazu, wie ein Netzwerk funktionieren soll, das beide Mechanismen berücksichtigt, liegen nicht vor. Die zitierten Stimmen legen nahe, daß lexikalische Speicherung lediglich dann notwendig ist, wenn Genuszuweisung über Berechnung nicht zum richtigen Ergebnis führt. Verfügt ein System jedoch über beide Mechanismen, automatische Zuweisung und Berechnung, ist es nicht ausgeschlossen, daß Berechnung nur in bestimmten Situationen erfolgt, im Regelfall aber automatisch auf lexikalisch eingespeicherte Genusinformation zugegriffen wird. Die Zuweisung von Genus zu Nichtwörtern oder zu Fremd- und Lehnwörtern könnten Situationen sein, in denen Genus berechnet wird. Zu prüfen ist, inwieweit auch Beeinträchtigungen des Systems durch Streß oder Aphasie dazu führen, daß anstelle von automatisiertem Abruf Berechnung von Genus erfolgt. Diese Frage werden wir im Zusammenhang mit den von uns durchgeführten Studien wieder aufgreifen.

Wenden wir uns den Modellen zu, die lexikalische Speicherung von Genus annehmen. Die Modelle schließen grundsätzlich aus, daß Genus anders als lexikalisch gespeichert ist. Wir können demzufolge lediglich überlegen, an welcher Stelle die Architektur der Modelle es erlauben würde, Genus zu berechnen bzw. über Zuweisungsregeln zuzuweisen. Aufgrund der Verarbeitungsprinzipien hierarchisch serieller Modelle können formale Indikatoren nicht zur Berechnung von Genus dienen, eine Hybridisierung des Modells ist nicht möglich. Das Modell von Dell hingegen erlaubt aufgrund der Interaktion von Lemma- und Lexem-Ebene einen Einfluß von Forminformation auf den Abruf von Genus. Dazu hatten wir bereits einige Überlegungen angestellt. Voraussetzung für den Einfluß formaler Genusindikatoren war, daß zwischen Genusmarkierungen bzw. Genus-Cues (Lexem-Ebene) und Genusinformation (Lemma-Ebene) Verbindungen bestehen. Eine solche Architektur sagt vorher, daß Wörter, die über eine formale Genusmarkierung verfügen, beim Abruf von Genusinformation generell im Vorteil gegenüber solchen sein sollten, die keine formale Genustransparenz aufweisen. Wenn Berechnung auf der Basis von Genus-Cues möglich ist, wirkt sie parallel zum automatisierten Abruf von Genus, da Rückfluß von Aktivierung von der Lexem- zur Lemma-Ebene immer stattfindet. Ungeklärt ist, wie semantischen Genus-Cues in diesem Modell Rechnung getragen werden kann. Da sie auf der Wortform-Ebene keine explizite Entsprechung haben, bliebe nur die Lemma-Ebene, auf der eine Verknüpfung zwischen semantischen Cues und Genusinformation realisiert sein könnte.

Im folgenden wollen wir uns einigen empirischen Daten zuwenden. Zuvor sollen die Vorhersagen, die die einzelnen Modelle hinsichtlich des Einflusses von morphologischer Genustransparenz machen, zusammengefaßt werden.


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3.5  Zusammenfassung

Hierarchisch serielle Modelle schließen jeglichen Einfluß phonologischer bzw. morphologischer Informationen auf Prozesse, die auf der Lemma-Ebene ablaufen, aus. Da die Verarbeitung auf den einzelnen Stufen diskret und seriell verläuft, wobei Aktivierung nur in eine Richtung fließt, können formale Genusindikatoren, die auf der Wortform-Ebene gespeichert sind, keinen Einfluß auf den Abruf von Genusinformation nehmen. Letztere ist auf der höher liegenden Lemma-Ebene gespeichert, ihr Abruf geht dem Abruf von Wortforminformation zeitlich voraus.

Im interaktiven Modell von Dell ist es prinzipiell möglich, daß Informationen der Wortform-Ebene Verarbeitung auf der Lemma-Ebene beeinflussen, da die Ebenen miteinander interagieren und Aktivierung hin- und herfließen kann. Damit formale Genusindikatoren Einfluß auf den Abrufprozess der Kategorie Genus nehmen können, müssen Verknüpfungen zwischen Genusknoten und Genusindikatoren bestehen. Das Modell macht dazu keine Annahmen, so daß wir nur unter Vorbehalt einen Einfluß formaler Genustransparenz vorhersagen können. Mit der Bedingung, daß Genusindikatoren und Genusknoten in Verbindung stehen, haben wir bereits eine Hybridisierung des Modells vorgenommen. Neben dem lexikalischen Abruf von Genusinformation wird auch Berechnung möglich. In dieser Form des Modells, die ungehinderte Aktivierungsausbreitung annimmt55, sollten aber immer beide Strategien gleichzeitig operieren.

Das Competition Model legt der Berechnung von Genus zuverlässige Genusindikatoren zugrunde. Folglich hat die Validität von Form-Genus-Korrelationen einen direkten Einfluß auf die Akkuratheit, mit der Genus zugewiesen wird. Probleme bereiten die Fälle, deren Genus sich nicht auf der Basis eines formalen Genusindikators berechnen läßt. Eine Hybridisierung, d.h. eine Kopplung mit lexikalischer Speicherung von Genusinformation ist erforderlich, um alle Fälle, transparente und intransparente, zu erfassen. Zu einer solchen Architektur liegen keine konkreten Vorschläge vor. Nehmen wir an, daß die lexikalische Speicherung neben der Berechnung von Genus im Competition Model berücksichtigt wird, sind zwei Möglichkeiten des Wirkens der Zuweisungsstrategien denkbar. Zum einen wäre es möglich, daß, wie im Fall des hybridisierten Modells von Dell, Berechnung von Genus und lexikalischer Abruf parallel operieren. Dann sollte der Transparenzeffekt56 immer meßbar sein. Zum anderen wäre es denkbar, daß nur in [Seite 120↓]bestimmten Situationen auf Berechnung zurückgegriffen wird, beispielsweise bei der Zuweisung zu Nichtwörtern, Lehn- und Fremdwörtern oder im Falle starker Belastungen des Systems wie Streß oder Aphasie. Der Transparenzeffekt sollte demzufolge situationsabhängig sein. Ist lexikalische Zuweisung von Genus der Regelfall, sollte morphologische Transparenz von Genus keinen Einfluß auf den Abruf von Genusinformation haben.

3.6 Das Interaktionsproblem

Im folgenden sind empirische Daten zu diskutieren, die Hinweise über den Einfluß formaler Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation und somit über die Richtigkeit der Annahmen des einen oder anderen Modells geben. Wir stellen diese Diskussion unter die Überschrift des Interaktionsproblems, da es vor allem die hierarchisch seriellen Modelle sind, die jeglichen Einfluß formaler Genusmarkierungen aufgrund der Prinzipien der Diskretheit und Unidirektionalität ausschließen.

3.6.1 Gibt es einen Einfluß formaler Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation?

Uns sind zwei Reaktionszeitstudien bekannt, deren Ergebnisse auf einen Einfluß formaler Genusmarkierungen auf den Zugriff zur Genusinformation hindeuten. Zum einen handelt es sich um die von Bates et al. (1995) im Italienischen durchgeführte Studie, zum anderen um das von Desrochers und Paivio (1990) mit französischsprachigen Probanden durchgeführte Reaktionszeitexperiment. Die Ergebnisse dieser Studien sollen vor allem im Zusammenhang mit den besprochenen Modellen der Sprachproduktion diskutiert werden. Die bereits beschriebene Simulation von Taraban et al. (1989) spricht ebenfalls für den Einfluß von zuverlässigen Form-Genus-Korrelationen auf den Abruf von Genusinformation.57 Da es sich bei dieser Studie um eine Simulation mit Hilfe eines konnektionistischen Netzwerkes handelt, messen wir ihr in diesem Kontext nur marginale Bedeutung bei. Wir hatten darauf hingewiesen, daß konnektionistische Modellierungen nicht ohne weiteres auf kognitive Prozesse zu übertragen sind. Die psychische Realität der Genuszuweisungsregeln und deren Einfluß auf die Verarbeitung [Seite 121↓]von Genusinformation sind es jedoch, die uns hier vor allem interessieren.

Auf der anderen Seite sind die Studien zu diskutieren, deren Ergebnissse einem Einfluß formaler Genusmarkierungen auf den Abruf von Genusinformation widersprechen. Diese Studien sind als Beleg für die Zweiteilung des mentalen Lexikons in Lemma- und Lexem-Ebene bereits genannt worden. Zum einen handelt es sich um die Studie von Vigliocco et al. (1997), zum anderen um die Patientenstudie von Badecker et al. (1995).

Wenden wir uns zunächst der Darlegung der Evidenzen zu, die für die psychische Realität von Genuszuweisungsregeln sprechen.

Positive Evidenzen für einen Transparenzeffekt

Mit Hilfe einer Genusklassifikationsaufgabe können Desrochers und Paivio am Beispiel des Französischen zeigen, daß Genus schneller und mit weniger Fehlern identifiziert wird, wenn auf der Basis des Wortauslautes zuverlässige Vorhersagen bezüglich der Genuskategorie getroffen werden können. Das Französische unterscheidet zwei Genera, Maskulinum und Femininum. Bei den verwendeten 80 Stimuli handelte es sich ausschließlich um unbelebte Nomina. Diese wurden einzeln als visuelle Stimuli präsentiert. Die Identifikation des Genus erfolgte mündlich, so schnell und so korrekt wie möglich. Während eine Probandengruppe die indefiniten Artikel une und un zu verwenden hatte, gebrauchte die andere Gruppe die Begriffe Maskulinum und Femininum zur Identifikation. Neben dem Faktor Validität der Form-Genus-Korrelation58 wurden auch andere Faktoren manipuliert, die hier jedoch nicht von Interesse sind und demzufolge vernachlässigt werden sollen. Die Liste der experimentellen Stimuli setzte sich zu gleichen Teilen aus femininen und maskulinen Nomina zusammen. Die Anzahl der Nomen, dessen Auslaut starke und schwache Vorhersagekraft besitzt, unterschied sich ebenfalls nicht.

In einer zweiten Aufgabe wurde der Einfluß von formaler Genustransparenz auf das Lesen der visuell dargebotenen Wörter überprüft. Die Reaktionszeit war auch in diesem Fall die abhängige Variable. In der letztgenannten Aufgabe konnte kein Reaktionszeitunterschied zwischen Wörtern mit unterschiedlich starken Genusindikatoren gemessen werden. Anders verhielt es sich bei der Genusidentifikationsaufgabe. Unabhängig davon, mit welchem Etikett die Identifikation vorgenommen wurde (un/une oder Maskulinum/Femininum), zeigte sich immer ein signifikanter Effekt. Das Genus der Wörter, deren Genus zuverlässig durch den Wortauslaut vorhersagbar ist, wurde von den Versuchspersonen schneller identifiziert als das Genus von Wörtern, deren Auslaut nur schwache Vorhersagekraft besitzt.


[Seite 122↓]

Wie sind diese Ergebnisse zu interpretieren? Die Tatsache, daß sich in der Leseaufgabe kein Reaktionszeitunterschied zeigt, korreliert mit den Ergebnissen von La Heij et al. (1998). Möglicherweise wird in der Leseaufgabe nicht auf Genusinformation zugegriffen, da die Aufgabe keine formale Markierung von Genus verlangt. Folglich unterscheiden sich die beiden Gruppen von Wörtern (schwache vs. starke Genusindikatoren) nicht in ihrer Verarbeitung. Allerdings stellt sich die Frage, inwieweit in einer Leseaufgabe überhaupt auf Lemma-Information zugegriffen wird. Denkbar wäre, daß die Verarbeitung lediglich über die Wortform-Ebene läuft, was eine Aktivierung bzw. Selektion von Genusinformation, die auf der Lemma-Ebene gespeichert ist, ausschließt.

Weitaus interessanter ist für uns die Interpretation der Ergebnisse der Genusidentifikationsaufgabe. Da es sich bei dieser Aufgabenstellung nicht um eine genuine Sprachproduktionsaufgabe59 handelt, können wir nur mit Vorsicht Aussagen über die Natur der ablaufenden Prozesse ableiten. Festzuhalten ist lediglich, daß in einer Genusidentifikationsaufgabe, nach visueller Darbietung der Nomina, ein Reaktionszeit-unterschied für Nomen mit schwachen bzw. starken Genusindikatoren gemessen werden konnte. Ungeklärt ist allerdings, inwieweit dieser Effekt auf Prozesse während der Produktion oder während der Perzeption zurückzuführen ist. Die Ergebnisse deuten trotzallem darauf hin, daß validen Form-Genus-Korrelationen eine Bedeutung während der Sprachverarbeitung zukommt. Dies steht im Widerspruch zu Modellkonzeptionen, die die Relevanz von Genus-Cues bzw. von Genuszuweisungsregeln für den Abruf von Genusinformation vollständig verneinen.

Die Ergebnisse der Studie von Bates et al. (1995) veranlassen uns zu ähnlichen Überlegungen. Die im Italienischen durchgeführte Studie verwendete ebenfalls eine Genusidentifikationsaufgabe sowie eine Wortwiederholungsaufgabe. Mit diesen beiden Aufgabentypen sollte im Fall der Genusidentifikation bewußtes Verarbeiten der Genusmarkierungen und im Fall der Wortwiederholung automatisierte Verarbeitung stimuliert werden. Folglich werden von vornherein unterschiedliche Verarbeitungsstrategien beim Zugriff auf Genus-Information in Betracht gezogen, was auf eine hybride Modellkonzeption hinsichtlich der Verarbeitung und Speicherung von Genus hindeutet.

Die Darbietung der Stimuli erfolgte nicht visuell wie in der Studie von Desrochers und Paivio, sondern auditiv. Während die Reaktion in der Wortwiederholungsaufgabe sprachlich erfolgte, klassifizierten die Versuchspersonen das Genus des auditiven Reizes in der [Seite 123↓]Identifikationsaufgabe per Knopfdruck (linke vs. rechte Hand). Anders als bei Desrochers und Paivio handelte es sich bei der hier verwendeten Genusidentifikation folglich nicht um eine sprachliche, sondern um eine nichtsprachliche Reaktion. Abhängige Variablen waren die Anzahl der korrekten Genusklassifikationen in Prozent, die Anzahl der korrekten Wortwiederholungen in Prozent sowie die Reaktionszeiten in der Genusklassifikation und die Reaktionzeiten in der Wortwiederholungsaufgabe.

Wie das Französische unterscheidet auch das Italienische zwei Genera, Maskulinum und Femininum, die durch den auslautenden Vokal der Nomina in vielen Fällen zuverlässig angezeigt werden. Im Singular auf –o auslautende Nomen sind mit maskulinem Genus verknüpft (dt.: Junge – ital.: ragazz-o), im Singular auf –a auslautende Nomen mit femininem Genus(dt.: Mädchen ital.: ragazz-a). Neben dieser Gruppe phonologisch transparenter Wörter findet sich eine Anzahl von Wörtern, deren Auslaut bezüglich des Genus keine zuverlässigen Vorhersagen macht.Sowohl Maskulina als auch Feminina können im Singular beispielsweise auf e auslauten (dt.: Löwe – ital., mask.: leon-e vs. dt.: Tiger ital., fem.: tigr-e).

Aufgrund der unterschiedlich zuverlässigen phonologischen Transparenz des Genus sollten sich die Gruppen von Wörtern (phonologisch transparente vs. phonologisch mehrdeutige)60 in ihrer Verarbeitung unterscheiden. Was zeigen die Ergebnisse? In der Genusidentifikationsaufgabe wurde ein signifikanter Reaktionszeitunterschied zwischen den Wortgruppen gemessen. Das Genus phonologisch transparenter Wörter wurde schneller identifiziert als das phonologisch mehrdeutiger. Auch in den Fehlerraten zeigte sich ein Unterschied. Bei der Klassifizierung phonologisch transparenter Wörter wurden insgesamt weniger Fehler gemacht als bei Wörtern, die auf den ambigen Vokal e auslauten.

In der Wortwiederholungsaufgabe fanden sich weder hinsichtlich der Reaktionszeiten noch der Fehlerzahlen signifikante Effekte. Letzteres steht im Einklang mit den Ergebnissen der Leseaufgabe von Desrochers und Paivio. Wie an dieser Stelle bereits erwähnt, führen wir die Abwesenheit jeglicher Effekte auf zwei Tatsachen zurück. Zum einen macht die Aufgabenstellung (Lesen bzw. Wiederholen) den Zugriff auf Genusinformation nicht erforderlich. Andererseits ist generell fraglich, inwieweit Verarbeitung auf der Lemma-Ebene erfolgt bzw. inwieweit beim Wortwiederholen (wie auch beim Lesen) nicht lediglich die Wortform-Ebene durchlaufen wird. Wird nicht auf die Lemma-Ebene zugegriffen, sind jegliche [Seite 124↓]Effekte, die auf Inhalte der Lemma-Ebene abzielen, von vornherein ausgeschlossen. Ungeachtet dieser Tatsachen interpretieren Bates et al. die Ergebnisse der Wortwiederholungsaufgabe als Hinweis darauf, daß Genustransparenz keinen unmittelbaren Einfluß auf den Zugriff zum Lexikon hat. Die in der Genusidentifikationsaufgabe gemessenen Effekte führen sie auf postlexikalische Prozesse zurück. Solch ein postlexikalischer Prozeß könnte beispielsweise eine nachträgliche Überprüfung sein, d.h. Genusinformation wird automatisiert, unabhängig von formalen Genusindikatoren aus dem mentalen Lexikon abgerufen. Erst nachdem dieser Abruf erfolgt ist, werden formale Indikatoren wie phonologische Transparenz herangezogen und mit dem abgerufenen Genus verglichen.

Wie im Fall von Desrochers und Paivio deuten wir die Ergebnisse der Studie von Bates et al. als Hinweis darauf, daß formale Genusindikatoren nicht ohne Einfluß auf Sprachverarbeitungsprozesse sind, wenn die Aufgabenstellung den Abruf von Genusinformation erforderlich macht. Wo im Sprachverarbeitungssystem diese Effekte anzusiedeln sind, muß mit Hilfe klarerer Versuchsanordnungen überprüft werden. Das Ziel sollte vor allem darin bestehen, Perzeptions- und Produktionsprozesse zu trennen und diese isoliert zu betrachten.

Im Mittelpunkt unserer bisherigen Betrachtungen standen Modelle der Sprachproduktion sowie der Einfluß von formaler Genustransparenz auf den Abruf von Genus während der Sprachproduktion. Die Studien von Desrochers, Paivio und Bates et al. sind als positiver Hinweis auf solch einen Einfluß zu deuten. Da die Designs der Experimente jedoch nicht ausschließen, daß auch Perzeptionsprozesse an den Effekten beteiligt sind, liefern sie keine eindeutigen Evidenzen für die Richtigkeit bzw. Falschheit des einen oder anderen Modells. Sie scheinen allerdings gegen Modelle zu sprechen, die den Einfluß formaler Genusindikatoren völlig ausschließen61.

Die Ungeklärtheit der Forschungslage verschärft sich mit dem Blick auf Studien, deren Ergebnisse gegen einen Einfluß von formaler Genustransparenz auf den Zugirff zur Genusinformation sprechen.

Negative Evidenzen

Im Zusammenhang mit der Unterscheidung von Lemma- und Lexem-Ebene, sind die zwei im folgenden zu diskutierenden Studien bereits erwähnt worden. Sowohl die Studie von Badecker et al. (1995) als auch die von Vigliocco et al. (1997) zeigte, daß der Abruf von Genusinformation [Seite 125↓]möglich ist, ohne dabei Zugriff auf die Wortform zu haben.

Badecker et al. führen ihre Untersuchungen mit einem italienischsprachigen amnestischen Patienten durch, der aufgrund seines Aphasietyps Schwierigkeiten hat, Wortformen abzurufen. Sowohl in einer Bildbenennungsaufgabe als auch in einer Satzvervollständigungsaufgabe kann der Patient das intendierte Wort häufig nicht finden, aber korrekte Angaben zum Genus des gesuchten Wortes machen. Diese Ergebnisse sind uns bereits bekannt. Sie werden als Hinweis auf die Zweiteilung des mentalen Lexikons interpretiert. Unerwähnt geblieben ist die Tatsache, daß Badecker et al. das sprachliche Material hinsichtlich der phonologischen Transparenz des Genus der Nomina manipulieren. Wie Bates et al. verwenden sie phonologisch transparente und phonologisch mehrdeutige Zielwörter. Der Anteil der phonologisch mehrdeutigen Zielwörter betrug in der Bildbenennungsaufgabe 12,5%, in der Satzvervollständigungsaufgabe 19%. In beiden Aufgabenstellungen finden Badecker et al. keinen Unterschied in den Leistungen des Patienten bei der Zuweisung des Genus zu entweder phonologisch transparenten oder mehrdeutigen Wörtern.

Hence, there is no evidence that Dante’s naming or gender identification ability is influenced by relevant phonological properties of the target. (Badecker, Miozzo, Zanuttini, 1995, S. 201)

Aufgrund dieser Resultate wird die Bedeutung von Genuszuweisungsregeln in Frage gestellt. Es wird argumentiert, daß solche Regeln möglicherweise von Bedeutung für den Spracherwerb sind. Ist im mentalen Lexikon eine Verknüpfung zwischen Genus und Nomen erst einmal eingespeichert, verlieren die Zuweisungsregeln Relevanz für die Sprachverarbeitung.

On the account that says that assignment rules are part of the language acquisition apparatus, the two sorts of nouns are identical in the sense that they both have a stored feature for gender. Whether that feature is accessible or not should not be influenced by the way that feature was learned. (Badecker, Miozzo, Zanuttini, 1995, S. 215)

While assignment rules might exploit such regularities for learning of lexical gender, the data presented here suggest that these rules cannot be part of the production apparatus. That is, the content of the lemma for an Italian noun – as far as the specification of gender is concerned – will be the same for the regular and exceptional cases. (ebd., S. 215)

Die Ergebnisse stehen allerdings nicht im Widerspruch zu hybriden Modellen, die sowohl lexikalische Speicherung als auch regelgeleitete Zuweisung bzw. Berechnung auf der Basis von Forminformation beinhalten. Da die aphasische Störung den Zugriff zur Form und folglich zu genusanzeigenden Cues einschränkt, wird möglicherweise auf die Strategie der lexikalischen Zuweisung zurückgegriffen.


[Seite 126↓]

An den von Vigliocco et al. (1997) durchgeführten Studien nahmen gesunde italienischsprachige Erwachsene teil, die in einen Zungenspitzenzustand versetzt wurden.62 Auch in dieser Studie unterschieden sich die Zielwörter hinsichtlich des Faktors phonologische Transparenz. Die Fähigkeit der Probanden, auf das Genus des gesuchten Wortes zuzugreifen, interagierte jedoch nicht mit diesem Faktor. Die Leistungen der Probanden unterschieden sich nicht in der transparenten und in der mehrdeutigen Bedingung. Zu gleichen Ergebnissen kommen auch Caramazza, Miozzo (1997), die aufgrund dieser Resultate eine Korrelation von Genus und formaler Markierung durch den auslautenden Vokal ausschließen.

The fact that word-ending regularity had no effect on the level of accuracy of gender retrieval rules out the possibility that the observed performance in gender retrieval is merely a reflection of the correlation between gender and wordending. (Caramazza, Miozzo, 1997, S. 322)

Wir stimmen mit Caramazza, Miozzo darin überein, daß die Ergebnisse in dieser Versuchsanordnung für die Verwendung der lexikalischen Strategie sprechen. Ähnlich wie bei dem von Badecker et al. beschriebenen amnestischen Patienten ist im Zungenspitzenzustand der Zugriff auf Forminformation nur eingeschränkt möglich, wodurch die Berechnung von Genus fehleranfälliger wird und die Probanden lexikalisch gespeicherte Information abrufen. Dies schließt jedoch nicht aus, daß es Situationen gibt, in denen Sprecher auf den Mechanismus der Berechnung zurückgreifen.

3.6.2 Zusammenfassung

Die dargestellten positiven und negativen Evidenzen deuten darauf hin, daß Sprecher sowohl über die Strategie des lexikalischen Abrufs als auch über die Strategie der Berechnung verfügen, was insgesamt für eine hybride Modellkonzeption bezüglich der Verarbeitung von Genus spricht. Aufgrund der negativen Evidenzen aus den Studien von Badecker et al. (1995) und Vigliocco et al. (1997) bzw. Caramazza, Miozzo (1997) müssen wir annehmen, daß beide Strategien nicht parallel operieren wie es beispielsweise das hybridisierte Modell von Dell vorhersagen würde. Berechnung scheint situations- bzw. aufgabenabhängig zu erfolgen. Dafür spricht, daß die positiven Evidenzen mit Hilfe von Aufgabenstellungen (Genusidentifikation) ermittelt wurden, die einen bewußten Zugriff auf Genusinformation stimulierten. Dies entspricht nicht einer [Seite 127↓]natürlichen Sprachproduktionssituation. Demzufolge sollten zukünftige Designs, die den Einfluß formaler Genusindikatoren auf den Zugriff zur Genusinformation testen, neben der Trennung von Perzeptions- und Produkionsprozessen auch eine Annäherung an den natürlichen Sprachproduktionsprozeß anstreben, was im Labor allerdings immer nur eingeschränkt möglich ist.

3.7 Ausblick

Zu Beginn dieser Arbeit haben wir als eine Grundannahme formuliert, daß sich sprachliche Einheiten hinsichtlich ihrer Komplexität unterscheiden und in der Folge einen unterschiedlich hohen Verarbeitungsaufwand erfordern. Am Beispiel der Kategorie Genus haben wir verschiedene Hinweise zusammengetragen, die im Zusammenhang mit dieser Grundannahme stehen. Im folgenden Kapitel wenden wir uns einer Studie mit gesunden Sprechern des Deutschen zu, deren Ziel es ist, den Einfluß morphologischer Genustransparenz auf den Abruf von Genusinformation in einer Sprachproduktionsaufgabe zu prüfen. Ergebnisse aus Studien zum Spracherwerb im Deutschen, zur Genuszuweisung zu Fremd- und Lehnwörtern sowie zu Nichtwörtern deuten darauf hin, daß die Validität der Genusindikatoren von Einfluß auf die Sprachverarbeitung deutscher Nomen sein könnten. Psycholinguistische Studien zum Einfluß phonologischer Genustransparenz zeigen, daß im Französischen und Italienischen ein solcher Einfluß in einer Genusidentifikationsaufgabe tatsächlich meßbar ist. Das nächste Kapitel soll Aufschluß darüber geben, inwieweit diese Ergebnisse auf das Deutsche übertragbar sind.


Fußnoten und Endnoten

1 Der Begriff „Knoten“ geht auf konnektionistische Modellvorstellungen zurück. In konnektionistischen Modellen ist Wissen in der Verbindung zwischen den Knoten eines Netzwerkes gespeichert, nicht in den Knoten selbst. Wie wir im Zusammenhang mit Berechnungsmodellen ausführlicher besprechen werden, modelliert der Konnektionismus Informationsverarbeitung in Anlehnung an neurophysiologische Prozesse. Die entwickelten Modelle ähneln in ihrer Architektur neuronalen Netzen. Ein Neuron ist im konnektionistischen Netzwerk durch einen Knoten bzw. ein konnektionistisches Neuron repräsentiert. Hierarchisch serielle Modelle hingegen sind symbolverarbeitende Modelle, die durchaus annehmen, Wissen sei als Einheit gespeichert. Ein Knoten in hierarchisch seriellen Modellen repräsentiert folglich eine Wissenseinheit.

2 Da eine Aktivierung dieser Lemmata nicht durch von der konzeptuellen Ebene kommende Aktivierung bedingt ist, wird dieser Prozeß als „indirect election“ (indirekte Selektion) bezeichnet. Anders verhält es sich bei den sogenannten Inhaltswörtern, deren Lemmata nur durch Input von der konzeptuellen Ebene aktiviert werden kann.

3 Um die Versuchspersonen in einen derartigen Zustand zu versetzen, wurden ihnen Abbildungen zusammen mit Definitionen wenig frequenter Nomina dargeboten.

4 Befindet sich eine Versuchsperson in einem TOT-Zustand, muß zwischen einem positiven und einem negativen Zungenspitzenzustand unterschieden werden. Im Fall des positiven TOT-Zustands stimmen das von Versuchsperson und Experimentleiter intendierte Wort überein. Dies läßt sich nach Abfrage der Genusinformation überprüfen, indem der Versuchsperson das entsprechende Wort mit der Frage gezeigt wird, ob es sich bei diesem Wort um das von ihr gesuchte handelt. In einem negativen TOT-Zustand liegt der Versuchsperson ein anderes als das vom Experimentleiter intendierte Wort auf der Zunge. Die signifikanten Ergebnisse Viglioccos beziehen sich auf positive TOT-Zustände.

5 Typisches Symptom der amnestischen Aphasie ist die erhaltene Fähigkeit, erläuternde bzw. definitorische Phrasen zu bilden oder die Bedeutung eines Wortes durch Gesten anzuzeigen, jedoch keinen Zugriff auf die phonologische Form des Wortes zu haben.

6 Vgl. beispielsweise Fromkin, 1971, 1973 sowie Garrett, 1975.

7 Vgl. Levelt, 1989, S. 221.

8 Vgl. Levelt, 1989, S. 332.

9 Nach Levelt, 1989, S. 335.

10 Vgl. die „slot-and-filler theory“ von Shattuck-Hufnagel, 1979.

11 Weitere Evidenzen für die Zwei-Ebenen-Theorie, die nicht im einzelnen ausgeführt werden sollen, liefern zahlreiche Reaktionszeit-Studien wie beispielsweise die von Levelt, Schriefers, Vorberg, Meyer, Pechmann, Havinga (1991), Schriefers, Meyer, Levelt (1990) sowie elektrophysiologische Daten von van Turennout, Hagoort, Brown (1997, 1998).

12 Für die Produktion komplexer Strukturen gilt das Prinzip der inkrementellen Verarbeitung, das zeitliche Überlappung der Verarbeitungsstufen annimmt.

13 Es wird angenommen, daß semantisch ähnliche bzw. assoziierte Lemma ähnlich stark aktiviert sind.

14 Aufgrund der kaskadierenden Verarbeitung, die diese Modelle annehmen, werden sie auch als Kaskadenmodelle bezeichnet. Wie bei einem stufenförmigen Wasserfall (Kaskade) fließt die Aktivierung kontinuierlich von einer Stufe zur anderen.

15  Ereigniskorrelierte Potentiale.

16 Entscheidendes Kriterium ist, daß das Genus formal im Äußerungskontext markiert werden muß.

17  Feedback wird als Terminus technicus gebraucht und meint den Rückfluß der Aktivierung von einer niedrigen zu einer höheren Verarbeitungsstufe.

18 Wir erwarten jedoch genau einen solchen Effekt, wenn wir annehmen, daß es Unterschiede in der Verarbeitung von verschieden validen Form-Genus-Korrelationen gibt (transparente vs. intransparente Wörter).

19 SOA – stimulus onset asynchrony.

20 Wort/Nichtwort-Entscheidung.

21 D.h. der auditive Reiz folgt in nur kurzem zeitlichen Intervall auf die Darbietung des Bildes; Ziel ist es, die Reaktionszeitmessung während der Phase 1 (semantische Verarbeitung) vorzunehmen.

22 D.h. Verarbeitung sollte bereits in Phase 2 (phonologische Verarbeitung) übergegangen sein.

23 Es handelt sich vor allem um Sammlungen von Versprechern, d.h. um Daten, die nicht direkt, on-line , während der Sprachproduktion erhoben wurden.

24 Vgl. Peterson, Savoy, 1998, S. 554.

25 Empirische Evidenzen für kaskadierende Verarbeitung finden sich bei Peterson, Savoy (1998) sowie Cooper Cutting, Ferreira (1999).

26 „... activation is feedforward only, but cascading.“ Caramazza, Miozzo, 1997, S. 340.

27 Vgl. die Ausführungen zur Studie von La Heij et al., 1998.

28 Zur Lemma/Lexem-Debatte vgl. Roelofs, Meyer, Levelt (1998) und Caramazza, Miozzo (1998).

29 Anders als die Modelle Leveltscher Prägung nimmt Caramazza eine dekompositionale Speicherung semantischer Repräsentationen an. Levelt et al. hingegen gehen davon aus, daß Konzepte nicht in Form einzelner semantischer Merkmale gespeichert sind: „A basic trait of this theory is its nondecompositional character. Lexical concepts are not represented by sets of semantic features ...“ Levelt, Roelofs, Meyer, 1999, S. 3, vgl. zur dekompositionalen Speicherung Bierwisch, Schreuder, 1992.

30 „The speaker’s lemma information is declarative knowledge, which is stored in his mental lexicon. A lexical item’s lemma information contains the lexical item’s meaning or sense, i.e., the concept that goes with the word.“ Levelt, 1989, S. 11 Dieser Aussage zufolge verknüpft Lemma-Information auf der konzeptuellen Ebene gespeichertes Wissen mit sprachlichem Wissen.

31 „I will argue that there are grounds for rejecting the hypothesis that a modality-neutral lemma node intervenes between lexical-semantic representations and word forms.“ Caramazza, 1997, S. 183. Caramazza bezieht sich hier auf das hierarchisch serielle Modell, in dem die Lemma-Ebene eindeutig zwischen konzeptueller Ebene und Wortform-Ebene vermittelt. Wir nehmen demzufolge an, daß Caramazza mit der Bezeichnung „lexikalisch-semantische Ebene“ auf die konzeptuelle Ebene rekurriert.

32 Empirische Evidenz für seine Annahmen bezieht Caramazza vor allem aus neuropsychologischen Studien sowie aus Experimenten, die gesunde Versuchspersonen in einen TOT-Zustand (Zungenspitzenzustand) versetzten. Vgl. Caramazza (1997), Caramazza, Miozzo (1997), Miozzo, Caramazza (1997).

33 Die folgenden Ausführungen beziehen sich vor allem auf Dell (1986), berücksichtigen aber auch Modifikationen des Modells wie sie sich in Dell, O’Seaghdha (1992) und Dell et al. (1997) finden.

34 Das Modell Dells steht sowohl in der Tradition interaktiver Aktivierungsmodelle (McClelland, Rumelhart, 1981; Stemberger, 1982), konnektionistischer Modelle und anderer Aktivierungsausbreitungstheorien (Anderson, 1983), berücksichtigt aber auch Aspekte modularer Modellkonzeptionen (Levelt, 1989).

35 Wie Caramazza nimmt auch Dell eine dekompositionale Speicherung auf der konzeptuellen Ebene an, d.h. die Konzepte sind als einzelne semantische Merkmale repräsentiert.

36  Knirf entspricht den phonotaktischen Regularitäten des Deutschen, slmij hingegen weicht davon ab.

37 Auf die slot-and-filler Theorie von Shattuck-Hufnagel (1979), die den Überlegungen Dells zugrunde liegt, wurde bereits verwiesen.

38 „When most of the activation is at level N, there is also some at levels N+1 and N-1.“ Dell, O’Seaghdha, 1992, S. 300.

39 Das englische Wort bias ist in diesem Zusammenhang mit Vorliebe oder Tendenz zu übersetzen.

40 Beispiele nach Levelt et al., 1991, S. 125.

41 Beispiele nach Dell et al., 1997, S. 807 und Levelt et al., 1991, S. 125

42 Die Tatsache, daß Malapropismen als Stilelement in der Literatur gern verwendet werden, unterstreicht ihren Unterhaltungswert. Berühmt gemacht hat sie wohl vor allem Sheridon mit seiner Figur Mrs. Malaprop in seiner 1775 uraufgeführten Komödie The Rivals. Der Name Mrs. Malaprop (mal à propos bedeutet im Französischen unpassend) deutet auf die Besonderheit der Figur hin, Fremdwörter aus Unwissenheit falsch zu verwenden, allerdings mit der Absicht, besonders gebildet zu wirken.

43 Vgl. Städtler, 1998, S. 581 ff. sowie Dorffner, 1991.

44 Vgl. Fodor, Pylyshyn (1988 ) zur Kritik am Konnektionismus; auch Keller (1990), der eine Kopplung konnektionistischer und symbolverarbeitender Modelle vorschlägt, um symbolverarbeitenden Eigenschaften der Kognition gerecht zu werden.

45 Vgl. Pinker, Prince (1988) hinsichtlich einer kritischen Stellungnahme zur Modellierung des Spracherwerbs mittels konnektionistischer Netzwerke.

46 Wie z.B. in Levelt, 1989.

47 Vgl. Kapitel 2, zur Illustration wurde dort auf das Beispiel der Ableitungen verwiesen, deren Genus zwar aufgrund des Ableitungssuffixes zuverlässig vorhergesagt werden kann, die für den Genuserwerb, bis auf Diminutiva, trotzallem von untergeordneter Bedeutung sind, da sie in der Sprache zu Kindern selten verwendet werden. Da sowohl der Faktor Zuverlässigkeit als auch der der Erhältlichkeit in die Berechnung von Validität eines Cues eingehen, kann die Validität von Derivationssuffixen zumindest im kindlichen Spracherwerb nicht bei 100% liegen.

48 Die Ursprünge dieses Prinzips liegen bei Wittgenstein, vgl. Wittgenstein, 1953, 1, S. 66-71.

49 „the ‚informational value‘ of a cue depends on the strength of its association to alternative categories.“ Taraban, McDonald, MacWhinney, 1989, S. 167.

50 Vgl. Taraban et al., 1989, S. 175.

51 Die geringe Anzahl der Stimuli schränkt die Aussagekraft der Ergebnisse möglicherweise ein.

52 Zu den konkreten Fehlern vgl. Taraban et al., 1989, S. 187.

53 Das Modell Dells ist auch ein Netzwerk-Modell, berücksichtigt aber ebenfalls Aspekte modularer Modelle.

54 Bzw. es wird darauf verwiesen, daß gut wahrnehmbare und zuverlässige Cues früh erworben werden: „The learning on error mechanism predicts that the learner will first acquire detectable cues, and among these, acquire first the one highest in overall validity.“ McDonald, 1989, S. 379. Die Frage nach dem Erwerb von Idiosynkrasien bleibt ungeklärt.

55 Dell (1986) betont, daß es sich bei den im System ablaufenden Prozessen nicht um hemmende Prozesse handelt: „Hence, the theory emphasizes excitatory rather than inhibitory processes.“ Dell, 1986, S. 288. Folglich wäre der Ausschluß der einen oder anderen Strategie beim Zugriff auf Genusinformation nicht möglich. Wird ein Lemma aktiviert, fließt Aktivierung direkt vom Lemma zum Genusknoten sowie von der Wortform-Ebene zurück zur Lemma-Ebene bzw. direkt zum Genusknoten. Ein situationsabhängiger Einsatz der Abrufstrategien ist demzufolge ausgeschlossen.

56 Mit Transparenzeffekt bezeichnen wir die Tatsache, daß transparente Wörter einen zeitlichen Vorteil gegenüber intransparenten Wörtern beim Abruf von Genusinformation haben.

57 Mittels zweier Listen sprachlicher Stimuli prüfen Taraban et al., inwieweit die Anzahl der Fehler, die das Netzwerk bei der Zuweisung des Artikels macht, von der Validität der Genus-Cues abhängt. Die erste Liste enthielt Nomen, deren Genus auf der Basis von zuverlässigen Cues vorhersagbar ist. Die zweite Liste setzte sich aus Nomen zsammen, deren Genus im Widerspruch zu den genusanzeigenden Cues stand. Wie erwartet wies das Netzwerk der ersten Liste von Nomen den Artikel korrekt, der zweiten Liste mit vielen Fehlern zu.

58 Die Autoren sprechen von Vorhersagekraft des Auslautes (la valeur prédictive de la terminaison).

59 Aufgrund der graphemischen Darbietung der Stimuli ist ein Zugriff auf die konzeptuelle Ebene nicht erforderlich. Die Anzahl der Verarbeitungsstufen des durch das Experiment stimulierten Sprachproduktionsprozesses entspricht nicht der Anzahl der Stufen des natürlichen Sprachproduktionsprozesses. Auch die sprachliche Reaktion (Äußerung von un/une oder Maskulinum/Femininum) der Versuchspersonen entspricht nicht einer Äußerung in einer natürlichsprachlichen Situation.

60 Die Liste der Stimuli setzte sich zu ungleichen Teilen aus phonologisch transparenten und phonologisch mehrdeutigen Nomen zusammen. Während ca. 80% der Stimuli phonologisch transparent waren, fielen lediglich 20% auf die phonologisch mehrdeutigen Nomen. Eine solche Listenzusammensetzung erzeugt bei der Versuchsperson möglicherweise eine Voreinstellung auf phonologische transparente Nomen und bewirkt, daß die phonologisch mehrdeutigen Nomen von vornherein fehleranfälliger sind.

61 Das Interaktionsproblem halten wir damit jedoch nicht für geklärt. Erst wenn in einer wirklichen Sprachproduktionsaufgabe der Einfluß von formaler Genustransparenz auf den Abruf von Genus gemessen wird, können wir mit hoher Wahrscheinlichkeit auf die Interaktion von Lemma- und Lexem-Ebene schließen.

62 Da die Studie bereits erläutert wurde, verzichten wir an dieser Stelle auf Ausführungen zur Methodologie. Vgl. Abschnitt 3.2.



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15.09.2004