Wortschatz-Komplexitätsmaße und Autoridentifizierung

Die Hoffnung, Autoren anhand eines einzigen Indikators unterscheiden oder identifizieren zu können, stand am Anfang der Stilometrie. Der Fokus richtete sich dabei auf Maße, die unterschiedliche Aspekte des Wortschatzgebrauchs modellieren. Sie erlauben Aussagen über eine oder mehrere der folgenden vier linguostatistischen Dimensionen:

  • Verteilung: die Verteilung der Häufigkeit der verwendeten Wörter
  • Konzentration: Anteil (n mal) wiederkehrender Wörter
  • Vielfalt: Anteil nur selten vorkommender Wörter
  • Abdeckung: modelliert das Verhältnis von bestimmten Teilen des Wortschatzes zum Gesamttext (wie viel Prozent eines Textes wird mit den n häufigsten Wörtern / mit Funktionswörtern / … realisiert)

Die Wortschatz-Komplexitätsmaße beruhen meist auf einer teilweisen Verrechnung der folgenden textstatistischen Größen:

  • Anzahl der Token (= Wortzahl eines Textes): N
  • Anzahl der Types (= Anzahl der unterschiedlichen Wörter in einem Text): V
  • Anzahl der hapax legomena (= Types, die genau ein Mal im Text vorkommen): V1
  • Anzahl der dislegomena (= Types, die genau zwei Mal im Text vorkommen): V2
  • Anzahl der Types, die i Mal im Text vorkommen: Vi

Sie erheben den Anspruch, eine Aussage über die Wortschatzdifferenziertheit zu erlauben, das heißt über die Komplexität oder Schlichtheit des in einem Text zum Einsatz kommenden Wortschatzes.

Im Folgenden eine unvollständige Liste prominenter Maße für die Wortschatzkomplexität.

Honoré’s R (1979)

Das von Antony Honoré 1979 vorgeschlagene Maß R basiert auf der Frequenz von nur einmal vorkommenden Wörtern, sogenannten hapax legomena. Es wird wie folgt berechnet:

R = 100 * log N/(1-(V1/V))

Es geht davon aus, dass je häufiger ein Autor Wörter nur einmal benutzt (also beispielsweise Wortwiederholungen vermeidet), desto differenzierter sein Wortschatz ist.

R variiert typischerweise in einer Spanne von 1000 bis 2000, wobei höhere Werte auf einen komplexeren Wortschatz im Text verweisen und zwar in dem Sinn, dass eine große Anzahl Wörter selten im Text auftritt.

Das Maß R ist so konstruiert, dass es unabhängig von der Länge des Textes ist. Es impliziert die Annahme, dass das Verhältnis von hapax legomena zur Menge aller Types bezüglich der logarithmierten Textgrösse konstant ist. Leider ist dies aber nicht der Fall, wie Tweedie und Baayen nachweisen konnten, nimmt es mit zunehmender Textlänge ab.

Sichel’s S (1975)

Dieses Maß beruht auf dem Verhältnis der Frequenz der dislegomena, also von Wörtern, die genau zwei Mal vorkommen, zur Anzahl der Types in einem Text:

S = V2/V

Sichels Untersuchungen ergaben, dass diese Zahl für einen Autor bei Texten zwischen 1000 und 400.000 Wörtern annähernd konstant blieben, sich also robust gegenüber Textlängenschwankungen verhielten.

Brunet’s W (1978)

Ein Maß, das Aussagen weitgehend unabhängig von der Textlänge erlaubt ist Brunet’s W. Es wird wie folgt bestimmt:

W = N^V^-a (lies: N hoch V hoch -a), wobei a eine Konstante ist; Brunet verwendete: a = 0.172

Das Ergebnis variiert gewöhnlich zwischen 10 und 20, wobei ein kleiner Wert eine höhere Komplexität anzeigt.

Yule’s K (1938)

Dieses bereits 1938 vom Statistiker George Udny Yule entwickelte Wortfrequenzmaß gibt an, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass beim zufälligen Auswählen zweier Wörter aus einem Text zweimal das gleiche Wort gewählt wird. Es wird wie folgt berechnet:

K = 10,000 * (M/N2 – 1/N), wobei M = ∑ i^2*Vi ist.

Ein K-Wert 220 bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, beim zufälligen Auswählen zweier Wörter aus einem Text zweimal das gleiche Wort zu erhalten, 1 zu 220 ist. Durch die Quadrieriung der Frequenz der Typegruppen (i^2) werden hochfrequente Wörter stärker gewichtet als hapax legomena.

Unter der Annahme, dass die Wahl der Wörter unabhängig von einander erfolgte, d.h. eine Poisson-Verteilung vorliegt, ist Yule’s K von der Textlänge unabhängig. Allerdings gibt es viele sprachtheoretische Gründe und empirische Evidenzen anzunehmen, dass die Wahl der Wörter nicht unabhängig von einander erfolgt.

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