Dialektometrische Studien: Band 1 9783111710730, 9783484502000

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BEIHEFTE ZUR ZEITSCHRIFT FÜR ROMANISCHE PHILOLOGIE BEGRÜNDET VON GUSTAV GRÖßER FORTGEFÜHRT VON WALTHER VON WARTBURG HERAUSGEGEBEN VON KURT BALDINGER

Band 191

Hans Goebl

DIALEKTOMETRISCHE STUDIEN Anhand italoromanischer, rätoromanischer und galloromanischer Sprachmaterialien aus AIS und A L F unter Mitarbeit von Siegfried Selberherr, Wolf-Dieter Rase und Hilmar Pudlatz Band I

MAX NIEMEYER VERLAG T Ü B I N G E N 1984

Als Habilitationsschrift auf Empfehlung der Philosophischen Fakultät der Universität Regensburg gedruckt mit Unterstützung der Deutschen Forschungsgemeinschaft.

CIP-Kurztitelaufnahme der Deutschen Bibliothek Goebl, H a n s : Dialektometrische Studien : anhand italoroman., rätoroman. u. galloroman. Sprachmaterialien aus AIS u. ALF / Hans Goebl. Unter Mitarb. von Siegfried Selberherr, Wolf-Dieter Rase u. Hilmar Pudlatz. - Tübingen : Niemeyer ISBN 3-484-52191-0 Bd. 1 (1984). (Beihefte zur Zeitschrift für romanische Philologie ; Bd. 191) ISBN 3-484-50200-2 N E : Zeitschrift für romanische Philologie / Beihefte © Max Niemeyer Verlag Tübingen 1984 Alle Rechte vorbehalten. O h n e Genehmigung des Verlages ist es nicht gestattet, dieses Buch oder Teile daraus auf photomechanischem Wege zu vervielfältigen. Printed in Germany. Satz und Druck: Allgäuer Zeitungsverlag G m b H , Kempten Einband: Heinrich Koch, Tübingen

Inhaltsverzeichnis

Band I Inhaltsverzeichnis Vorwort 1. Einleitendes

V XI 1

1.0. Forschungsinteresse und Forschungslage 1.1. Zu Fragen der Methode 1.1.1. Probleme des Messens 1.1.2. Messen und Theoriebildung 1.1.3. Karte und Begriffsbildung 1.2. Perspektiven 1.2.1. Interdisziplinäres 1.2.2. Qualität vs. Quantität: feindliche Brüder? 1.3. Dialektometrie: ein semiotisches Meßinstrument 1.4. Dialektometrie: ein Anwendungsfall der Numerischen Taxonomie 1.5. Dialektometrie, Klassifikation und Typologie 1.6. Dialektometrie und Quantitative Geographie

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2. Meßansatz 2.0. Aufbau der Datenmatrix 2.1. Auf dem Weg zur Datenmatrix 2.1.1. Taxandum vs. Taxat 2.1.2. Atlaskarte vs. Arbeitskarte 2.1.3. Merkmalsgewichtung 2.1.4. Merkmalsart 2.1.5. Merkmalsmenge 2.2. Aufbau und Struktur der Meßkorpora des Datenbereiches Oberitalien und Südschweiz (LEX-ITALIEN) 2.2.1. Taxandum 2.2.2. Probleme und Prinzipien der Taxatbildung 2.2.3. Zur Ableitung von Arbeitskarten aus Atlaskarten und zur Bildung nicht-lexikaler Taxate 2.2.4. Aufbau der Meßkorpora

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2.2.5. Nullstellen (fehlende Daten) 2.2.6. Numerische Struktur des Totalkorpus ( T O T ) 2.2.7. Numerische Struktur der Teilkorpora (TEIL) 2.2.8. Numerische Struktur des Reduktionskorpus (RED) 2.2.9. Numerische Struktur der Staffelkorpora (666+25 etc.) 2.3. Aufbau und Struktur der Meßkorpora des Datenbereiches Nordwestfrankreich ( L E X - N O R M A N D I E ) 2.3.1. Taxandum 2.3.2. Probleme und Prinzipien der Taxatbildung 2.3.3. Zur Ableitung von Arbeitskarten aus Atlaskarten und zur Bildung nicht-lexikaler Taxate 2.3.4. Aufbau der Meßkorpora 2.3.5. Nullstellen (fehlende Daten) 2.3.6. Numerische Struktur des Totalkorpus ( T O T ) 2.3.7. Numerische Struktur der Teilkorpora (TEIL) 2.3.8. Numerische Struktur des Reduktionskorpus (RED) 2.3.9. Numerische Struktur der Staffelkorpora (888+25 etc.) 3. Q-analytische Meßmomente 3.0. Q-Analyse vs. R-Analyse 3.1. Ähnlichkeitsmessung («Identitätstest», «Programm 999») 3.1.0. Berechnung des «Relativen Identitätswerts (RIW)» 3.1.1. Metrische Eigenschaften des R I W 3.1.2. Verwendung anderer Ahnlichkeitsmaße als des R I W 3.1.2.1. Binarisierung der ursprünglichen Datenmatrix (Urdaten auf Nominalskalenniveau) 3.1.2.2. Metrisierung der ursprünglichen Datenmatrix (Urdaten auf Nominalskalenniveau) 3.1.2.3. Gewichtende Ahnlichkeitsmaße 3.1.3. Zusammenstellung der gemessenen Ahnlichkeitswerte zu einer Ahnlichkeitsverteilung 3.1.3.1. Ein erklärendes Einführungsbeispiel: LEX-ITALIEN 999—TOT—237 3131.1. Meßpunktenetz 3131.2. Kunstpunkte 3131.3. Gestaltung der Zahlenwertkarten 3131.4. Gestaltung der thematischen Karten 3131.4.1. Gestaltung der Choroplethenkarten 3131.4.2. Gestaltung der perspektivischen Oberflächendarstellungen 3131.5. Intervallalgorithmen 3131.6. Darstellung der empirischen Häufigkeitsverteilungen in Form von Säulendiagrammen (Stabdiagrammen, Histogrammen) VI

3131.7. Zur Problematik der Interpretation dialektometrischer Meßergebnisse 3131.7.1. Quantitative Begriffe und Typenbildung 3131.7.2. Interpretation des Ähnlichkeitsprofils LEX-ITALIEN 999—TOT—237 (Karten 3.1a, 3.1b und 3.1c) 3131.7.3. Ähnlichkeitsprofil und «dynamische Bildtypologie» . . 3131.7.4. Ahnlichkeitsprofil und Kultur- bzw. Sozialgeographie: einige interdisziplinäre Analogien 3131.7.4.1. Analogie zu «Kontakt-und Interaktionsfeld» 3131.7.4.2. Analogie zu «Zentralität» und «zentralörtlichem System» 3131.7.4.3. Analogie zu «mental map» und «space perception» . . 3131.7.4.4. Analogie zu «Diffusion» und «Innovationsausbreitung» 3131.7.4.5. Analogie zu «Landschaft», «räumlichem Muster» und «regionaler Raumtypisierung» 3131.7.5. Ähnlichkeitsprofil und Graphen-, Netzwerk-, Spielsowie Automatentheorie 3.1.3.2. Ein anderes Einführungsbeispiel: L E X - N O R M A N D I E 999—TOT—440 3132.1. Meßpunktenetz und Kunstpunkte 3132.2. Gestaltung der Zahlenwert-und Choroplethenkarten . . . 3132.3. Intervallalgorithmen 3132.4. Darstellung der empirischen Häufigkeitsverteilungen in Form von Säulendiagrammen (Stabdiagrammen, Histogrammen) 3.1.4. Raumtypenbeispiele I (Oberitalien, Südschweiz) 3.1.4.1. Rätoromanisch 3141.1.1. Surselva (Westbünden) 3141.1.2. Mittelbünden 3141.1.3. Engadin 3141.2. Ladinien 3141.3. Friaul 3.1.4.2. Alpinprovenzalisch (oder-okzitanisch) 3.1.4.3. Frankoprovenzalisch 3.1.4.4. Piemontesisch 3.1.4.5. Ligurisch 3.1.4.6. Lombardisch 3146.1. Tessin 3.1.4.7. Trentinisch 3.1.4.8. Venezianisch 3148.1. Stadtvenezianisch vs. Festlandvenezianisch 3148.2. Istrien 3.1.4.9. Emilianisch

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3.1.4.10. Romagnolisch 3.1.4.11. Marken 3.1.4.12. Toskanisch und Hochitalienisch 3.1.5. Raumtypenbeispiele II (Nordwestfrankreich) 3.1.5.1. Basse-Normandie und anglo-normandische Inseln 3.1.5.2. Nordwestfranzösisch 3.1.5.3. Haute-Normandie und Westpikardie 3.1.5.4. Ile-de-France und Hochfranzösisch 3.1.6. Weiterführende Verfahren im Rahmen der Ahnlichkeitsmessung 3.1.6.1. Spiegelpunktkarten 3.1.6.2. Taxometrische Verwertung verschiedener Lageparameter der Ahnlichkeitsverteilungen I (Oberitalien, Südschweiz) . . 3162.1. Kartographische Synopse der Maxima (MAX) 3162.2. Kartographische Synopse der Minima (MIN) 3162.3. Kartographische Synopse der Mittelwerte (MIW) 3162.4. Kartographische Synopse der Standardabweichungen (STAND) 3162.5. Kartographische Synopse der Schiefen 3162.6. Kartographische Synopse verschiedener Streuungs- und Symmetriemaße 3162.6.1. Kartographische Synopse der Intersextilabstände . . . . 3162.6.2. Kartographische Synopse der Kommunikationsgüten . . 3162.6.3. Kartographische Synopse der Interaktionsprodukte . . . 3162.7. Historischer Exkurs 3162.7.1. Etrusker (ca. 6 0 0 - 4 0 0 v.Chr.) 3162.7.2. Kelten (ca. 4 0 0 - 2 0 0 v.Chr.) 3162.7.3. Gallia cisalpina 3162.7.4. Viae publicae — Römerstraßen 3162.8. Kartographische Synopse einiger aus den Lageparametern der Ahnlichkeitsverteilungen abgeleiteter Quotienten . . . 3162.8.1. Quotient aus Maximum durch Minimum (MAX/MIN) . 3162.8.2. Quotient aus Mittelwert durch Minimum (MIW/MIN) . 3162.8.3. Quotient aus Maximum durch Mittelwert (MAX/MIW) 3.1.6.3. Taxometrische Verwertung verschiedener Lageparameter der Ähnlichkeitsverteilungen II (Nordwestfrankreich) . . . 3163.1. Kartographische Synopse der Maxima (MAX) 3163.2. Kartographische Synopse der Minima (MIN) 3163.3. Kartographische Synopse der Mittelwerte (MIW) 3163.4. Kartographische Synopse der Standardabweichungen (STAND) 3163.5. Kartographische Synopse der Schiefen 3163.6. Kartographische Synopse verschiedener Streuungs- und Symmetriemaße VIII

128 128 129 130 130 132 133 134 136 136 140 140 143 148 149 150 153 153 154 157 159 161 161 161 162 163 163 163 163 164 164 164 167 167 167 169

3163.6.1. Kartographische Synopse der Intersextilabstände . . . . 3163.6.2. Kartographische Synopse der Kommunikationsgüten . . 3163.6.3. Kartographische Synopse der Interaktionsprodukte . . . 3163.7. Kartographische Synopse einiger aus den Lageparametern der Ahnlichkeitsverteilungen abgeleiteter Quotienten . . . 3163.7.1. Quotient aus Maximum durch Minimum (MAX/MIN) . 3163.7.2. Quotient aus Mittelwert durch Minimum (MIW/MIN) . 3163.7.3. Quotient aus Maximum durch Mittelwert (MAX/MIW) 3.1.7. Clusteranalyse 3.2. Kohärenztest 3.2.1. Berechnung des Relativen Kohärenzmittels-RKM 3.2.2. Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz) 3.2.3. Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich) 3.2.3.1. Interdisziplinärer Exkurs 3.3. Distanzmessung und Isolinienprinzip («Zwischenpunkttest») . . . 3.3.1. Wissenschaftshistorisches zum Isolinienprinzip 3.3.2. Dialektometrischer Lösungsansatz 3.3.2.1. Gestaltung der Karten 3.069 und 3.070 3.3.2.2. Kartographische Gestaltung der Karten 3.69 (a—d) und 3.70 (a-d) 3.3.3. Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz) 3.3.4. Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich)

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4. R-analytische Meßmomente

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4.0. «Eigentliche» vs. «uneigentliche» R-Analyse 4.1. Arbeitskarten in begrifflicher Anordnung 4.1.1. Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz) 4.1.2. Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich) 4.2. Arbeitskarten in aleatorischer Anordnung 4.2.1. Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz) 4.2.2. Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich)

197 197 198 201 206 207 214

5. Bibliographie

220

6. Abkürzungen

237

7. Sachregister

239

8. Namensregister

250

Band II 9. Zugrifflisten LEX-ITALIEN (Oberitalien, Südschweiz) 9.1. Korpusübersicht 1 (Totalkorpus, Reduktionskorpus, korpora)

1 Staffel2 IX

9.2. Korpusübersicht 2 (Totalkorpus, Teilkorpora) 9.3. LISTE ALPHA

10 24

10. Zugrifflisten LEX-NORMANDIE (Nordwestfrankreich) 10.1. Korpusübersicht 1 (Totalkorpus, Reduktionskorpus, Staffelkorpora) 10.2. Korpusübersicht 2 (Totalkorpus, Teilkorpora) 10.3. LISTE ALPHA

69 70 98 126

Zahlenwertkarten

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Band III Choroplethenkarten

X

3

Vorwort

«Spatium est ordo coexistendi seu ordo existendi inter ea quae sunt simul.» (Gottfried Wilhelm Leibniz, Initia rerum mathematicarum metaphysica III, [1715], in: id., Mathematische Schriften, ed. C . I. Gerhardt, vol. VII, Halle 1863 (Neudruck: Hildesheim 1962), 17

Der an sich ja häufig anzutreffende Hinweis, daß ein Buch viele Väter hat, dürfte selten so sehr zutreffen wie hier. Dies beginnt damit, daß die wissenschaftshistorischen, theoretischen und methodologischen Wurzeln des Themas dieser Arbeit breit gefächert sind und weit über die Grenzen der Romanistischen und Allgemeinen Linguistik hinausreichen, setzt sich dann fort in der Tatsache, daß verschiedene österreichische und deutsche Forschungsförderungsstellen meine U n tersuchungen bereitwillig durch lange Jahre finanziell unterstützt und dadurch erst ermöglicht haben, und gipfelt "schließlich in der Tatsache, daß ohne den unermüdlichen Einsatz der auf dem Titelblatt genannten Mitstreiter — Siegfried Selberherr für die EDV-Numerik, Wolf-Dieter Rase für die EDV-Graphik und Hilmar Pudlatz für die Thiessen-Geometrie — in dialectometricis kaum etwas hätte geschaffen werden können. Es ist daher nur recht und billig, wenn der Leser dieses Buches zuerst von der tiefen Dankbarkeit des Autors gegenüber all jenen erfährt, die das Zustandekommen der «Dialektometrischen Studien» direkt oder indirekt ermöglicht haben. Die der vorliegenden Arbeit zugrunde liegenden Forschungen wurden seit 1971 mit der Unterstützung der folgenden Stiftungen bzw. Institutionen durchgeführt: Hochschuljubiläumsstiftung der Stadt Wien Dr. Adolf Schärf-Fonds zur Förderung der Wissenschaften, Wien Jubiläumsfonds der Osterreichischen Nationalbank zur Förderung der Forschungs- und Lehraufgaben der Wissenschaft, Wien Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung in Österreich, Wien Deutsche Forschungsgemeinschaft, Bonn.

Dank gebührt ferner dem Rechenzentrum der Technischen Universität Wien, an dem durch die freundliche Vermittlung von Prof. Dr. W.-U. Dressler (Institut für Sprachwissenschaft der Universität Wien) der EDV-numerische Teil der dialektometrischen Forschungen von S. Selberherr durchgeführt werden konnte, und auch der Bundesforschungsanstalt für Landeskunde und Raumordnung in Bonn, wo W.-D. Rase die EDV-graphischen Einrichtungen zur Erstellung der XI

Stereogramme und Choroplethenkarten dieses Buches benutzen konnte. Nicht vergessen werden soll schließlich das Rechenzentrum der Universität Münster, dessen Einrichtungen von H. Pudlatz zur Errechnung der Thiessen-Geometrie von Nordwestfrankreich'(nach ALF) und Oberitalien (nach AIS) in Anspruch genommen wurden. In Anbetracht der Komplexheit des Themas und der überaus großen Rolle, die bei der Behandlung dialektometrischer Sachverhalte dem optisch-graphischen Moment -und damit der visuellen Perzeption von Seiten des Lesers zukommt, haben sich Autor und Verlag entschlossen, das vorliegende Buch in drei Bänden vorzulegen. Band I enthält im laufenden Text zahlreiche Verweise auf die Bände II (Zugrifflisten vorwiegend alphanumerischen Inhalts) und vor allem III (Flächenmosaik- und Grenzsegmentkarten), wobei der Leser aufgefordert bleibt, diese drei Bände — wo immer möglich — in vergleichender Zusammenschau zu konsultieren. Dabei muß Band III quergedreht benutzt werden. Anders wird ein tieferes Verständnis meiner Ausführungen kaum möglich sein. Ferner weise ich darauf hin, daß in Band I der Einfachheit halber alle aus dem laufenden Text herausfallenden Graphiken, Tabellen und Listen unterschiedslos als «Figuren» bezeichnet wurden. Der Leser möge sich daran nicht stoßen. Auffällig mag noch das überaus stichwortreich gestaltete Sachregister erscheinen. Doch ging mein Bestreben dahin, durch die Aufnahme möglichst vieler Stichwörter dem Leser das Eindringen in meine dialektometrische Fachsprache, die ja keineswegs nur aus linguistischen Quellen gespeist wird, zu erleichtern. Noch ein Wort zur Bedeutung des Bildes im Rahmen dieses Buches im besonderen und dialektometrischer Forschungen im allgemeinen. Vielleicht mag unter Linguisten — und wir Linguisten stehen allzumal auch noch auf den Schultern der Philologie, ob uns das paßt oder nicht — die volle Tragweite der altbekannten Volksweisheit, derzufolge ein Bild mehr sage als tausend Worte, noch nicht so recht erkannt worden sei. Wenigstens scheint mir dies auf Grund jener Kommentare, die ich im Laufe der letzten 10 Jahre bei verschiedenen dialektometrischen Demonstrationen aus der Fachwelt dann und wann zu hören bekam, noch ein wenig der Fall zu sein. Dieser Vorbehalt der Linguisten gegenüber dem Bild — nota bene: so es ihn gibt — besteht zu Unrecht, wie ich meine. Als Wiener möchte ich mich zur Rechtfertigung meiner Ansicht auf eines der aktivsten Mitglieder des unter Linguisten ja wohlbekannten «Wiener Kreises», nämlich auf Otto Neurath (1882—1945), berufen, der im Rahmen der «Wiener Methode der Bildstatistik» bahnbrechende theoretische und praktische Arbeiten zur Bedeutung des Visuell-Bildhaften für die menschliche Erkenntnis- und Denkarbeit geleistet hat. Freilich bin ich erst recht spät auf Neuraths Arbeiten gestoßen, so daß ich zu meinen visuellen Bemühungen nicht direkt durch ihn angeregt worden bin. Doch mag immerhin sein, daß hier so etwas wie eine Inspiration durch den Genius loci mitgespielt hat. Wie auch immer: die Linguistik hat sich dem Denken L. Wittgensteins und R. von Carnaps geöffnet; sie täte gut daran, sich im Zeitalter der Mustererkennung (Pattern recognition) auch den Auffassungen Otto Neuraths zu erschlieXII

ßen. Hierfür scheint die Zeit durchaus reif zu sein. Man denke nur an das lawinenartige Ansteigen der graphischen Datenpräsentation und -umsetzung etwa im Rahmen des kommerziellen EDV-Betriebs oder an die immer größer werdende Bedeutung der bildhaft-graphischen Informationsübermittlung im Bereich jener modernen Massenmedien, die bislang exklusiv den alphanumerischen Kanal benützt haben. Meine bibliographischen Hinweise umfassen Neuerscheinungen bis einschließlich 1982. Nicht mehr vermerkt werden konnte das monumentale «Handbuch zur deutschen und allgemeinen Dialektforschung», herausgegeben von W. Besch, U . Knoop, W. Putschke und H . E. Wiegand (1. Halbband, Berlin, N e w York 1982). Aus den darin enthaltenen Beiträgen möchte ich hier explizit auf jenen z u m «Konzept der Isoglosse: methodische und terminologische Probleme» (op. cit., 501 — 527) aus der Feder von H . Händler und H . E. Wiegand verweisen, der meine Darstellungen in Abschnitt 3.3 (v. a. in 3.3.1 und 3.3.2) vorzüglich ergänzt. Ich habe überdies zum eben erwähnten Dialektologiehandbuch einen kleinen dialektometrischen Beitrag verfaßt («Ansätze zu einer komputativen Dialektometrie», 778-792), der in der Bibliographie dieser Arbeit noch nicht aufscheint. Z u r Frage der geschichtlichen Einbettung dessen, was ich hier — so wie bereits viele andere Fachkollegen neben mir — mit «Dialektometrie» bezeichne: ähnlich einem Strom, der aus dem Zusammenfluß vieler Bäche resultiert, hat auch die Dialektometrie — freilich erst bei näherem und kritischem Hinsehen — viele Ursprünge. Man rührt keineswegs an den unbestreitbaren Verdiensten von Jean Séguy oder Henri Guiter, wenn man feststellt, daß Dinge wie die Relation zwischen sprachlicher (bzw. kultureller) und geographischer Distanz bereits 1949 vom Völkerkundler Wilhelm Milke behandelt wurden, der sich seinerseits auf ältere Vorarbeiten, die bis in die 30er Jahre zurückreichen, beruft. Auch sollte man sich stets die methodisch-methodologische Nähe der Dialektometrie zu gewissen in der Linguistik bereits längere Zeit verankerten Disziplinen wie der Lexikostatistik bzw. der Glottochronologie vor Augen halten. Aus diesen wenigen Hinweisen erhellt, daß eine bewußte Offenheit gegenüber dem, was in anderen empirischen Humanwissenschaften auf dem Sektor der Datenverdichtung, Klassifikation und Typologie geschah und geschieht, und vor allem auch gegenüber dem, was die methodischen «Mutter»-wissenschaften Mathematik, Statistik und Numerische Taxonomie an Geeignetem und/oder Neuem anbieten, allen an dialektometrischem Forschen Interessierten dringend anzuraten ist. Wir Linguisten benötigen diese Offenheit im Sinne einer echten Interdisziplinarität um so mehr, als wir im Vergleich zu anderen empirisch arbeitenden Humanwissenschaften in bezug auf Klassifikation und Typologie oder — kürzer ausgedrückt — in bezug auf eine universell anwendbare methodologia distinguerteli einen enormen Nachholbedarf haben. Ich persönlich verbinde mit diesem Aufruf zur fächerübergreifenden Arbeit der Linguisten auch die H o f f n u n g , daß über das Hilfsmittel der Dialektometrie sich auch die Vertreter anderer Humanwissenschaften f ü r die Belange der mit diatopischer Sprachvariation befaßten LinXIII

guistik interessieren werden. Das eingangs erwähnte Zitat von Leibniz könnte den hierfür gültigen allgemeinen Bezugsrahmen angeben. Interdisziplinarität setzt nicht nur die Bereitschaft zum Dialog voraus, sondern auch die Bereitschaft und Fähigkeit, Eigenes als in Fremdem abgebildet, analog umgeformt und damit als mutatis mutandis in Fremdem isomorph vorhanden zu sehen, zu erkennen bzw. an-zuerkennen. Wer wie ich jahrelang um den interdisziplinären Dialog bemüht war, weiß, wie schwer es ist, diese transformative Arbeit des analogen Sehens und Erkennens zu leisten. Daher möchte ich an dieser Stelle all jenen Geographen, Kartographen, Soziologen, Klassifikationswissenschaftlern, Biologen, Anthropologen, Psychologen, Politologen, Statistikern und Mathematikern herzlich danken, die mir geduldig zugehört und oft in einem Umfang geholfen haben, der ihnen selber vielleicht nicht einmal bewußt war. Aus dem engeren Bereich meiner linguistischen Mentoren soll schließlich ganz besonders ein Name hervorgehoben werden: Gabriel Altmann aus Bochum. Nur wer ihn kennt und den Vorzug der Belehrung und Aufklärung durch ihn erfahren durfte, wird verstehen, was Dankbarkeit in der Welt des Geistigen bedeuten kann. Die Drucklegung dieses Buches war nicht einfach. Verlag und Autor mußten ihre Vorstellungen mehrfach abändern und den vorhandenen finanziellen Möglichkeiten anpassen, ohne dabei freilich die Grundlinien der ursprünglichen Konzeption aus dem Auge zu verlieren. Daß diese Grundkonzeption ohne wesentliche Abstriche beibehalten werden konnte, ist nicht zuletzt das Verdienst der Deutschen Forschungsgemeinschaft, die dieses Buch in durchaus unüblicher Weise bezuschußt hat, und des technischen sowie organisatorischen Engagements des Max Niemeyer-Verlages. Der DFG, dem Niemeyer-Verlag — repräsentiert durch die Herren R. Harsch-Niemeyer und W. Reiner — sowie Prof. Dr. K. Baldinger - der die Aufnahme dieser Arbeit in die von ihm herausgegebenen «Beihefte der Zeitschrift für romanische Philologie» ermöglicht hat - sei an dieser Stelle aufrichtig für jegliche Unterstützung, Mühewaltung und Hilfestellung gedankt. Mit Dankbarkeit erinnere ich mich schließlich auch jener zwei Jahre, die ich als Heisenbergstipendiat der D F G an der Universität Regensburg verbringen durfte. Es ist dies jene Zeit, in der — inmitten zahlreicher Studien, Anregungen, Herausforderungen und inspirierender Gespräche — die Erstellung der druckreifen Version dieser Arbeit stattfand. Habent sua fata libelli . . . Hallein-Rif, im Oktober 1983

XIV

1.

Einleitendes

1.0.

Forschungsinteresse und Forschungslage

Grundlegende Anstöße zu vorliegender Arbeit kamen aus der Sprachgeographie, die innerhalb der Romanistik eine lange und bedeutende Tradition besitzt. Allerdings setzten unsere Überlegungen nicht in jenen Bereichen an, die als das gesicherte Wissen der Sprachgeographie zu bezeichnen sind, sondern bei den durch sie aufgeworfenen und in der Folge nur unzureichend gelösten Fragen und Problemen. «La geografia linguistica nega la staticità della parola, riconosce nel linguaggio una vita irrequieta, agitata (la vita del pensiero) e, mentre ci da informazioni solide e sicure sulle continue innovazioni e sul continuo flusso e riflusso della parola, non manca di illuminarci sulle fasi più antiche e ci permette di riannodare, con lo studio della diffusione dei vocaboli, le trame consunte dal tempo, dietro cui si vede talvolta profilarsi l'origine delle trasformazioni linguistiche. Dandoci il modo di collegare la molteplicità fenomenica e di riunire i fili sparsi di queste trame, ci conduce da un lato a ricostruire unità idiomatiche frantumate e disperse e dall'altro lato ci avvicina ai centri o ai fuochi della creazione linguistica.» (Bertoni 1928, 49). Dieses Programm, das nicht nur aufgrund der wissenschaftsgeschichtlichen Orientierung seines Urhebers als «idealistisch» bezeichnet werden kann und im Jahr des Erscheinens des ersten Bandes des AIS verfaßt wurde, weist genau auf jene Problembereiche hin, in denen die Sprachgeographie — trotz großer Erfolge in der Aufzeigung heuristisch relevanter Einzelfälle — letztlich doch über einen gewissen Punkt nicht hinausgekommen ist: vita irrequieta del linguaggio, continue innovazioni, continuo flusso e riflusso della parola, diffusione dei vocaboli, molteplicità fenomenica, riunire i fili sparsi di una trama etc. Zur tiefergehenden Erfassung all dieser Phänomene reichte das methodische Instrumentarium der klassischen Sprachgeographie einfach nicht aus. Allerdings wurde eine derartige methodische Insuffizienz bereits vor der Blütezeit der eigentlichen Sprachgeographie anhand der damals quellenseitig noch vorherrschenden Dialektglossare in ähnlicher Weise empfunden. Man denke an das Gilliéron nachgesagte Schlagwort «dictionnaire — cimetière» (Roques 1954, 391), dem angesichts des dann durch die Sprachatlanten hereingebrachten phänomenologischen Reichtums zwangsläufig ein «atlas linguistique — cimetière» folgen mußte. Gelang es Gilliéron durch die Innovation des Sprachatlasprinzips dem Dilemma der nur unzureichenden Dateneinsicht für eine bestimmte Zeit auszuweichen, so stehen wir heute inmitten der in der Zwischenzeit 1

sehr zahlreich gewordenen Sprachatlanten erneut vor einer ähnlichen Situation: «Or, en fait, les riches collections que constituent les atlas linguistiques restent sous-exploitées, comme le serait un herbier dont les consultants n'étudieraient que les caractères macroscopiques des échantillons» (Séguy 1973a, 3). In der Tat war es auch der Tolosaner Sprachgeograph und Ethnolinguist Jean Séguy, der — voll im Einklang mit den Zeichen der Zeit — durch den Rückgriff auf quantitativ-numerische Methoden und die Schaffung einer «dialectométrie» den fällig gewordenen Ausweg wies. Der Rückgriff auf quantitative Methoden in der Behandlung eines Themas, das bislang eine Domäne ausschließlich qualitativer Begriffe und Methoden war, bringt allerdings — man kann dies an der Geschichte anderer schrittweise quantifizierter Wissenschaften wie Psychologie, Soziologie, Historie oder Geographie beobachten — keineswegs den ersehnten Ausweg aus den bislang angehäuften Aporien und schon gar nicht den Eintritt in ein «epistemologisches Elysium». «Das alte Wissenschaftsideal, das absolut gesicherte Wissen (episteme), hat sich als ein Idol erwiesen. Die Forderung der wissenschaftlichen Objektivität führt dazu, daß jeder wissenschaftliche Satz vorläufig ist. Er kann sich wohl bewähren — aber jede Bewährung ist relativ, eine Beziehung, eine Relation zu anderen, gleichfalls vorläufig festgesetzten Sätzen. N u r in unseren subjektiven Überzeugungserlebnissen, in unserem Glauben können wir sein.» Diese Feststellung Poppers (1934, 225) gilt voll und ganz auch für die seit Séguy im Zeichen der Dialektometrie begonnenen quantitativen Arbeiten: Vorläufigkeit und relative Bewährung. Diese beiden Beschränkungen sollen vor allem deswegen speziell hervorgehoben werden, um den Autor dieses Buches nicht in den Verdacht geraten zu lassen, in Exklusivität und proselytischem Eifer der Sache der Quantität anzuhängen. Das vorliegende Opus stellt einen Arbeitsbericht oder — wenn man so will — die Bilanz verschiedener dialektometrischer Versuche dar, die von einem Romanisten in der Absicht, darüber vor Romanisten Rechenschaft abzulegen, unternommen wurden. Es werden deshalb keine Spezialkenntnisse aus den zu Hilfe gezogenen Disziplinen wie Statistik, Numerische Taxonomie oder Kartographie vorausgesetzt, wiewohl es freilich für den mehr als oberflächlich interessierten Leser bisweilen unumgänglich sein wird, die angegebene Fachliteratur nachzulesen. Auch haben wir auf die Verwendung verschiedener, im Rahmen der Statistik oder der Taxometrie üblicher Notationsweisen (etwa bei der Matrizen- oder Vektorennotation) verzichtet und uns statt dessen mit einer vereinfachten Symbolik beholfen. Wir taten dies in der Annahme, daß der Nutzen, den der mathematische Laie aus dieser Konventionsvereinfachung ziehen könnte, größer wäre als der Verdruß, den das Fehlen der fachspezifischen Symbolik dem einschlägig geschulten Fachmann bereiten könnte. Der Terminus «dialectométrie» geht — ebenso wie die Sache — auf J. Séguy zurück und wurde 1973 von ihm wie folgt eingeführt: «Puisque une économétrie, une soríométrie et une jurimétrie figurent déjà à l'état civil des sciences humaines, rien ne s'oppose au baptême et à l'inscription de la dialectométrie.» (Séguy 2

1973a, 1). Diese Wortschöpfung entspricht freilich voll und ganz den quantifizierenden Neigungen unserer Zeit, so daß man eigentlich in -metrìe bereits ein freies Morphem der fachsprachlichen Wortbildung sehen kann. In ähnlicher Weise wollten etwa die mit quantitativen Methoden arbeitenden Geographen in Analogie zu Bio-, Psycho-, Ökono- und Demometrie von «Geometrie» sprechen, mußten aber vor der drohenden Bisemie auf «quantitative Geographie» ausweichen (Otremba 1971, 1; Kilchenmann 1972b, 54). Wir verzichten auf eine Anführung weiterer Metrien, weisen aber kuriositätshalber auf rezentere Disziplinen wie Graphometrie 1 , Archäometrie2 und Historiometrie 3 , caféométrie (älterer Terminus: bereits ab 1836; cf. R. Arveiller in: Zeitschrift für romanische Philologie 96,1980, 310) oder bureaumetrics (vgl. C. Hood/A. Dunsire: Bureaumetrics. The quantitative comparison of British central governments agencies, London 1981) hin. An genuin dialektometrischen Arbeiten sind bislang die Beiträge von Séguy (1971, 1973a, 1973b 4 ), Guiter (1973, 1974, 1979), Thomas 1980b, Viereck 1980 und mir selber (1975—1983) anzuführen. Methodisch und methodologisch ähnlich ausgerichtete Studien, die meist in typologischer Absicht und unter Verwendung korrelationsanalytischer Verfahren auf der Grundlage kleinerer Datenmatrizen durchgeführt wurden, liegen vor in Milke/Klimek 1935, Kroeber/Chrétien 1937, Milke 1949, Reed/Spicer 1952, Elleglrd 1959, Grimes/Agard 1959, Greenberg 1960, Cowan 1964, Herdan 1964, Fronzaroli (1967, 1975, 1979), Houck (1967, 1969), Rensch 1970, Hsieh 1973, Shaw 1974, Thomas (1975, 1977, 1980a), Trudgill 1975 und Sarda Roqueta 1973. Diese — recht willkürlich getroffenen und auch bei weitem nicht vollständigen — Angaben können ergänzt werden durch die bibliographischen Referenzen bei Altmann/Lehfeldt 1973, Naumann 1976 und Putschke 1977, 3 9 1 - 3 9 5 . Sehr interessant und in methodischer Hinsicht vielfach bahnbrechend sind eine Reihe sowjetischer Arbeiten (meist estnischer Provenienz), von denen hier beispielshalber vor allem Krikmann (1979, 1980) und Murumets (1980, 1981) sowie auch Mamsurova 1979 und Lonn 1981 zitiert seien. Innerhalb der quantitativ und/oder EDV-gestützt operierenden Dialektologie scheinen sich derzeit zwei Richtungen abzuzeichnen: eine mehr kartographisch und weniger datenkumulativ orientierte (vertreten durch Naumann 1976) und die von uns verfolgte dialektometrische Richtung, bei der der datenkumulative Aspekt im Vordergrund steht. Vgl. dazu die von Putschke (1977) herausgegebenen Akten des «Internationalen Kolloquiums zur automatischen Sprachkartographie (Marburg 1977)» und die dort referierten Forschungsansätze. 1 2 3

4

Quantitative Graphologie; vgl. dazu: Psychologische Beiträge 18 (1976) 553. Quantitative Archäologie; vgl. dazu: Nature 254 (1975) 479. Quantitative Geschichtsforschung; vgl. dazu Quantum information (ed. von der Association for quantification and methods in historical and sociological research) 6 (1978) 3. Für «Historiometrie» findet sich auch «Kliometrie» (Jarausch 1976b, 22). Erläuterungen zu der von Séguy entwickelten dialectométrie geben Fossat 1977, Philps 1976, Ravier 1976 und Tuaillon 1976, 9 2 - 1 0 1 .

3

Es soll aber nicht versäumt werden, auf das in zahlreichen älteren dialektologischen Studien implizit enthaltene quantitative Interesse hinzuweisen, das sich bis weit ins 19. Jahrhundert zurückverfolgen läßt. Illustrationshalber sei auf die immer wieder durchbrechende Neigung H . Schuchardts verwiesen, die sprachliche Realwelt — ganz im Sinne seiner auf Mischung und stufenlosen Übergang ausgerichteten Sprachauffassung — mit mathematischen Methoden wenn schon nicht konkret zu erschließen, so doch theoretisch zu betrachten. Ansätze und Willensäußerungen dazu finden sich im «Vokalismus des Vulgärlateins» (Schuchardt 1868, 33), in der «Klassifikation der romanischen Mundarten» (Schuchardt 1870, 5) und schließlich in seiner autobiographischen Schrift «Der Individualismus in der Sprachforschung» (Schuchardt 1925, 18 — 19): «Der Gedanke K A N T S , daß jeder Wissenschaft soviel Wissenschaftlichkeit eigen sei, wie sie Mathematik enthalte, mag mich beeinflußt haben. Sichtbare Früchte hat diese Erwägung nicht getragen; nur einmal, vor langen Jahren, beabsichtigte ich einen Aufsatz: Sprachwissenschaft und Mathematik O S T W A L D für seine Annalen der Naturphilosophie anzutragen. Wenn ich mich recht entsinne, handelte es sich darum, die verwandtschaftlichen Beziehungen (d.h. die Ähnlichkeiten und Verschiedenheiten) einer Mundart mit der benachbarten mathematisch zu fixieren. Es kam nicht zur Ausführung. Für mich besteht, ohne daß ich sie zu definieren versuchte, innerhalb der Sprachwissenschaft eine Analogie mit dem mathematischen Unendlichen und Mannigfaltigen.» Unsere eigenen dialektometrischen Überlegungen und Vorarbeiten begannen 1970, fanden ihren ersten Ausdruck in einer kleinen Programmschrift von 1971 (Goebl/Winterleitner 1971) und setzten in größerem Umfang erst 1973 ein. Zum Zeitpunkt des Erscheinens der den Neologismus «dialectométrie» enthaltenden Studie Séguys (1973a, 1) bot sich uns daher dessen direkte Übernahme zwanglos an. Allerdings unterscheiden sich die hier unter «Dialektometrie» präsentierten Forschungen doch einigermaßen von jenen der Tolosaner «dialectométrie», was für eine Quantifizierungsdisziplin in statu nascendi und die dabei stets voneinander eher isoliert auftretenden Innovationskerne durchaus typisch sein kann. D o c h glauben und hoffen wir, daß unter der Decke des Namens «Dialektometrie» allmählich jene methodologische Kompaktheit eintreten wird, die Vollmetrien wie Ökonometrie, Biometrie, Demometrie oder Psychometrie eigen ist.

1.1.

Zu Fragen der Methode

1.1.1.

Probleme des Messens

In dieser Arbeit ist viel von «Messen» die Rede, womit landläufig oft der Begriff des Präzisen verbunden wird: etwas mit Hilfe eines Maßes Gemessenes sei immerhin genauer erfaßt als etwas dem Augenschein oder der Intuition nach Geschätztes. Diese Annahme ist nicht nur falsch, sondern auch gefährlich: gefährlich insofern, als sie dazu verleiten kann, in Meßergebnisse prinzipielle Erwartungen zu setzen, die diese nicht erfüllen können. «Auch die Messungen führen 4

zu interessanten philosophischen Fragestellungen [...]. Diese Probleme lassen sich am besten durch ein Analogiebild illustrieren, das bereits auf den [Schweizer] Mathematiker J . Bernoulli zurückgeht. Bernoulli ging von dem unleugbaren Faktum aus, daß man niemals den genauen Wert einer Größe mißt, sondern daß sich von Messung zu Messung Abweichungen ergeben, mögen diese mit zunehmender Verbesserung der Meßtechnik auch noch so geringfügig werden. Dies bedeutet, daß uns der wahre Wert einer Größe, z.B. der zurückgelegten Weglänge eines fahrenden Objektes, des genauen Volumens einer Flüssigkeit etc., überhaupt nicht bekannt ist, sondern aus den verfügbaren Meßdaten hypothetisch erschlossen werden muß.» (Stegmüller 1970b, 106). Diese Aussage hat ebenso für die empirischen Sozialwissenschaften (zu denen in gewisser Weise auch die Sprachwissenschaft zählt) Geltung und zwar in ganz besonderem Maße. Dies deshalb, weil zum einen das im sozialwissenschaftlichen Bereich vorliegende semiotische Meßobjekt die Suche nach der Meßeinheit erschwert und zum anderen, weil die einzelnen Glieder der Meßkette (vor allem jene des Eingangsteils, also des Meßfühlers) ebenso semiotischer Natur sind, so daß Meßobjekt und Meßsystem schwer trennbar sind. Jedes empirische Meßresultat enthält einen unvermeidlichen Meßfehler, der sich aus vier Komponenten zusammensetzt (nach Sagoroff 1973, 85): τ μ e ε

theoretischer Fehler metrischer Fehler empirischer Beobachtungsfehler Stichprobenfehler (logisch-statistischer Fehler)

Der theoretische Fehler r hängt mit Mängeln der dem gesamten Meßunternehmen zugrundeliegenden Begriffsbildung zusammen. Umgelegt auf unseren Fall bedeutet dies, daß bereits in unserer Annahme, daß die in Sprachatlanten enthaltenen Informationen meßbar seien, gewisse Fehler enthalten sind bzw. sein können. Diese Fehler würden sich dann etwa konkret in der Wahl schlecht oder gar nicht geeigneter statistischer Prozeduren äußern. In der empirischen Sozialforschung wird die durch r angesprochene Problematik meist als Validität einer Messung bezeichnet, wobei darunter das Ausmaß zu verstehen ist, in dem ein Meßinstrument das zu vermessende Konstrukt erfaßt. Es geht also darum abzuschätzen, ob auch tatsächlich das gemessen wird, was nach der Intention des Empirikers gemessen werden soll (vgl. Friedrichs 1973, 100 und Scheuch/Zehnpfennig 1974, 174-177). Der metrische Fehler μ beruht auf dem Stichprobenproblem. Ein Sprachatlas stellt ja — wie jedes von Philologenhand konstituierte Korpus — eine Stichprobe dar, die einer unbekannt großen Muttergesamtheit, der sprachlichen Realwelt, entnommen wurde. Da in dieser Arbeit nur Teile der in den benützten Sprachatlanten gespeicherten Informationen vermessen wurden, umfaßt der ihr anhaftende metrische Fehler also mindestens zwei klar erkennbare Stufen: Muttergesamtheit —> Sprachatlas; Sprachatlas —• Arbeitskorpus. Grosso modo liegt μ im Bereich des Taxandums (cf. dazu 2.1.1.). 5

Der empirische Beobachtungsfehler e ergibt sich aus den Bedingungen jedes Experiments und umfaßt jene Fehler, die im Verlauf der Meßkette entstehen. In unserem Fall treten derartige Fehler zwangsläufig bei der Merkmalsauswahl und Merkmalsgewichtung sowie bei der Ableitung von Taxaten und Arbeitskarten auf (cf. dazu 2.1.2.-2.1.5., 2.2.2.-2.2.3.) 5 . Dieser Problemkreis wird in der Terminologie der empirischen Sozialforschung Reliabilität (Frage nach der Stabilität und Genauigkeit der Messungen, sowie der Konstanz der Meßbedingungen) genannt (vgl. Friedrichs 1973, 101 und Scheuch/Zehnpfennig 1974, 173—174). Der Stichprobenfehler ε ist der einzige mathematisch klar faßbare Fehler und entspricht dem Standardfehler des Mittelwerts (ε = ± k — ; bei k = 1 gilt Vn ε = ± — e i n e r Stichprobe, deren Umfang η und deren Standardabweichung s Vn bekannt sind6. Cf. dazu 4.2. und die dort gezeigten Anwendungen des Stichprobenfehlers. Die Fehler τ, μ und e sind mittels einer einzigen Messung (an einem gegebenen Meßobjekt) nicht näher erfaßbar. Erst durch Vergleichs- und Mehrfachmessungen kann man sie einkreisen. Genau diese Meßvielfalt geht aber der Dialektometrie derzeit noch ab. Mit dem Fehlerproblem ist aber noch eine weitere Schwierigkeit verbunden. Wir wissen nach erfolgter Messung und nach Vorliegen des Meßresultats oft nicht genau, was bzw. welche Größe gemessen wurde. Daraus ergeben sich Unsicherheiten bei der Interpretation des Meßergebnisses, die nicht immer ausgeräumt werden können. Diesem Dilemma wird man mehrmals in Teil 3. dieser Arbeit begegnen. Im übrigen verweisen wir auf den in der physikalischen Meßtechnik geltenden Grundsatz, nicht so genau wie möglich, sondern so genau wie nötig zu messen (vgl. Hart 1978, 32). Die Methoden und die Ziele dieser Arbeit decken sich — was den Bereich des Quantitativen angeht — weitgehend mit jenen der Numerischen Taxonomie (Taxometrie), bei der auf statistischem Wege bestimmte Ordnungsstrukturen innerhalb eines durch Objekte und Merkmale aufgespannten Datenraumes ermittelt werden. Dementsprechend verstehen Sneath/Sokal 1973, 4 unter numerischer Taxonomie «the grouping by numerical methods of taxonomic units [ = Objekte] into taxa [ = höhere Ordnungsstrukturen] on the basis of their character states

5

Es beruht dieser Fehler also auf der Tatsache, daß die zu zählenden Einheiten nicht genau fixierbar sind. « [ . . . ] Jede konkrete Messung [verlangt] zuvor die Fixierung bestimmter Einheiten [ . . . ] , die sie als konstant zugrundelegt. Die Konstanz, die hier gefordert wird, aber ist niemals eine Eigenschaft, die dem Wahrnehmbaren als solchem anhaftet, sondern sie wird ihm erst aufgrund begrifflicher Postulate und Definitionen verliehen.» (Cassirer 1910, 1 9 1 - 1 9 2 . )

6

Formel in der Schreibung von Sagoroff 1973, 86.

6

[ = Merkmale].» Damit ist aber eine klare Beschränkung auf ein bestimmtes, eher niedriges mathematisch-statistisches Niveau gegeben. 1.1.2.

Messen und Theoriebildung

Sagoroff (1973, 70—71) unterscheidet bei der Entwicklung empirischer Wissenschaften zwei Stadien: das erste im Rahmen der «Reinen Theorie», innerhalb dessen es zu Begriffsbildung, Axiomatik und zur Feststellung quantitativer Beziehungen zwischen bestimmten Variablen kommt, und ein zweites in Form der «Angewandten Theorie»: «Die Angewandte Theorie liefert die numerischen Werte der Parameter und die Lösung der Gleichungssysteme. J e mehr die Quantifizierung fortschreitet, desto stärker wird die Neigung, diesen Teil einer empirischen Wissenschaft eine Metrie zu nennen. So sagen wir heute , , , (im weitesten Sinne) usw. anstatt usw. Die Entwicklung der Metrien stellt immer höhere Ansprüche an unser Wissen auf dem Gebiet der Numerischen Mathematik und der elektronischen Datenverarbeitung.» (Sagoroff 1973, 7 0 - 7 1 ) . Im Lichte dieser Postulate nimmt unsere Dialektometrie einen bescheidenen Platz im unteren Bereich der «Reinen Theorie» ein und erweist sich damit als den für die gängigen Metrien geltenden Anforderungen noch nicht gewachsen. Wir sehen darin aber keinen prinzipiellen Nachteil, sondern die Auspizien, unter denen einfach jeder Anfang stattfindet. Wie aufwendig auch die in der Folge gezeigten Messungen scheinen mögen, ihre Tragkraft ist begrenzt. Es liegt außerhalb unserer Kompetenz zu entscheiden, ob sie die Last der von Sagoroff erwähnten «Angewandten Theorie» je zu tragen imstande sind. Auch glauben wir, daß der von Altmann/Lehfeldt 1973, 15 für eine allgemeine Sprachtypologie (durchzuführen mit Mitteln der Numerischen Taxonomie) genannte Zielkatalog (zuerst Sprachklassifikation, dann Aufdeckung des Konstruktionsmechanismus der Sprachen) vor allem in seinem zweiten Teil nicht so rasch erfüllt werden kann. Hier scheinen uns — vor allem in Anbetracht des von den empirischen Sozialwissenschaften bisher durchlaufenen quantifizierenden Weges und der dabei gemachten Erfahrungen (cf. dazu Scheuch 1973) — nicht nur jeder übertriebene Optimismus sondern auch jede Ungeduld verfrüht zu sein. 1.1.3.

Karte und Begriffsbildung

Neben der Metrisierung stellt die kartographische Heuristik ein wesentliches Element dieser Arbeit dar. Angesichts des nur beschränkten Erfolgs, den die Karte (i. e. das kartographische Prinzip) auch im Rahmen der genuinen Sprachgeographie hatte und hat, erscheint es uns keineswegs überflüssig, auf eine ältere diesbezügliche romanistische Stellungnahme hinzuweisen: «Die Landkarte ist somit ihr [ = der Sprachgeographie] wichtigstes Hilfsmittel, ja, sie ist nicht nur Mittel zum Zweck, sie ist beinahe Selbstzweck; denn sie bringt nicht nur die 7

Ergebnisse schneller und sicherer zur Anschauung und Einprägung als seitenlange Ausführungen, sie gerade ist es oft, die neue Probleme stellt und Gesichtspunkte bietet, die sonst dem Linguisten gar nicht auffallen würden.» (Huber 1909, 89). Im übrigen dürfte der Wert kartographischer Darstellungen auch zur Stützung der quantitativen Begriffsbildung außer Frage stehen. «Nicht die Zahlbegriffe, sondern die Raumbegriffe sind es, die kraft ihrer unmittelbaren Beziehung zur konkreten Wirklichkeit als das eigentliche Vorbild zu gelten haben [...]. Das sinnlich Mannigfaltige ordnet und gliedert sich, indem sich aus ihm bestimmte räumliche Formen herausheben, die durch alle Verschiedenheit hindurchgehen und sich in ihr als gleichbleibende Züge behaupten. In diesen Formen besitzen wir das feste Grundschema, kraft dessen wir mitten im Wandel der sinnlichen Dinge ein Ganzes unveränderlicher Bestimmtheiten, einen Bereich des e (vgl. dazu Bertoni 1940, 46) denken und ein drittes Taxat neben den bei Anwendung lexikaler Analysekriterien außer Streit stehenden Taxaten FRATELLU und FRATRE bilden. Ob man sich für diese Lösung (oder auch andere, hier nicht beschriebene) entschließt, hängt davon ab, ob man in frei tatsächlich eine Kontamination sieht, und weiters, ob man — falls ersteres zutrifft - bereit ist, einem Kontaminationstaxat denselben etymologischen Rang wie den «altehrwürdigen» Volltaxaten FRATELLU und FRATRE im Rahmen einer lexikalen Taxatbildung zuzuerkennen. Forschungspsychologisch erinnert dieses Problem an den in der biologischen Systematik auftretenden Gegensatz zwischen «splitters» und «lumpers»34; forschungstheoretisch führt es bei strenger Beachtung glattweg in eine unentscheidbare Aporie. Hier geht Probieren einmal mehr über Studieren. Im Verlauf unserer Taxatbildung zu AIS 113 wurden die /re/-Formen — gegen Rohlfs (1947, 13) und in Anlehnung an das Prinzip der «lumpers» — unter FRATRE rubriziert. Überdies wurden diese Überlegungen in ähnlicher Form bereits von Heger (1964, 23) angestellt: «In diesem Fall ergibt sich die zusätzliche Notwendigkeit, das gesammelte Material danach zu klassifizieren, ob die jeweiligen lexikalischen Einheiten den vollen 34

«Splitter. In der Taxonomie: ein Bearbeiter, der Taxa sehr weitgehend aufgliedert, um auch die letzten Einzelheiten von Verschiedenheit und Verwandtschaftsbeziehung durch die formale Anerkennung besonderer Taxa und deren aufwendig gegliederte Rangeinstufung zum Ausdruck zu bringen.» (Mayr 1975, 351.) «Lumper. Ein Taxonom, der darauf Wert legt, große, weitgefaßte Taxa aufzustellen und hierdurch die Ubersicht über Verwandtschaftsbeziehungen zu erleichtern.» (Mayr 1975, 346.) Cf. auch Anmerkung 16. Bei der Generierung der Datenmatrizen zu L E X - I T A L I E N und L E X - N O R M A N D I E sind wir eher nach den Prinzipien der «lumpers» vorgegangen.

33

Umfang eines besitzen oder ob sie als bestimmte formale Ableitungen, Zusammensetzungen oder sonstige Abwandlungen [...] nur eine unter mehreren Nachfolgeformen ein und desselben Etymons bilden. Von Bedeutung ist diese Unterscheidung vor allem dort, wo mit Hilfe entsprechender statistischer Vergleiche festgestellt werden soll, ob die lexikalische Sonderstellung einer Sprachlandschaft vorwiegend auf dem Weiterleben (oder Nichtweiterleben) bestimmter Etyma oder auf der Benutzung (oder Nichtbenutzung) bestimmter Wortbildungsmittel beruht.» Allerdings sind wir uns keineswegs sicher, ob das, was letztendlich in Taxatform der Meßmatrix zugeführt wird, überhaupt mit den linguistischen Etiketten «diachron» und/oder «synchron» versehen werden kann. Dazu ist unsere Meßanordnung einfach zu wenig trennscharf. Was letztendlich gemessen wird, scheint uns eher einer höheren und allgemein-semiotisch interpretierbaren «Schaltdynamik» im Inneren des Meßpunktenetzes zu entsprechen, für deren volles Verständnis aber noch eine Reihe interdisziplinärer Abklärungen notwendig zu sein scheint. An allgemein gültigen Prinzipien der Taxatbildung im lexikalen Bereich sind nur wenige zu nennen. Der Rang eines eigenen Taxats wurde zuerkannt bei Vorhandensein: - ganz verschiedener Etyma (z.B. 'cognato' vs. 'beau-frère' AIS I 28) - wortbildungstechnisch voneinander verschiedener Etyma (Präfigierung, Infigierung, Suffigierung, inkl. Nullstufen) (z.B. 'suora' vs. 'sorella' AIS I 14) - morphologisch und/oder akzentmäßig voneinander verschiedener Etyma (z.B. MÚLIER > mole vs. MULIÉRE > muyçr AIS I 73; F Í C A T U > fégato vs. F I C Á T U > figa AIS I 13935) Besondere Beachtung fand in allen Fällen das sprachgeographische Moment, so daß die räumliche Verteilung der Daten des Taxandums und die dabei vermuteten Interaktionsmechanismen im Zweifelsfall zur Entscheidung herangezogen wurden. Die Taxatbildung bezieht sich auf den im AIS dargestellten synchronen Sprachstand und berücksichtigt nicht gesondert das Alter der Taxate. Zur Bildung morphologisch und syntaktisch relevanter Taxate cf. 2.2.3. Es ist klar, daß mit der Zunahme der onomasiologischen Vielfalt einer Sprachatlaskarte auch die Taxatbildung immer schwieriger und wohl auch der intersubjektive Konsens mehrerer Klassifikatoren immer geringer werden. Aus diesem Grund wurden onomasiologisch allzu fraktionierte Atlaskarten aus dem Taxandum überhaupt ausgeschieden und generell die Taxate eher nach dem Prinzip der «lumpers» erstellt. Die Zugriffliste 9.3. (LISTE ALPHA) vermerkt alle erstellten Taxate in alphabetischer Reihenfolge. Die Taxate sind in einer für den internen Gebrauch 35

Vgl. dazu Rohlfs 1971, 92, 275. 34

bestimmten Notation festgehalten. Eine Identifikation mit AIS-Formen wird daher nur unter direktem Rückgriff auf den AIS möglich sein. Es verbleibt die Frage, warum das phonetische Kriterium bei der Taxaterstellung ausgeklammert wurde. Dies steht mit dem Versuchs- und Pioniercharakter der vorliegenden Studie in Zusammenhang und hat vor allem arbeitspraktische Gründe. Phonetisch relevante Taxate können nur aus mononymen Arbeitskarten (also Arbeitskarten mit einem lexikalisch relevanten Taxat) gewonnen werden. Nun sind mononyme Karten (cf. dazu 2.2.6.) in Sprachatlanten nicht allzu häufig. Da wir zu Beginn unserer dialektometrischen Arbeiten vom Totalkorpus des ALF (1421 Atlaskarten) und dem Bestreben, möglichst viel Karten zu kompilieren, ausgingen, mußten wir uns entschließen, andere als phonetische Taxierungskriterien zu benützen. Aus Gründen der Vergleichbarkeit wurde im anschließend daran durchgeführten Arbeitsprojekt LEX-ITALIEN (anhand von AIS I, II und IV) das nicht-phonetische Prinzip beibehalten. Nachträglich können wir aufgrund der zwischenzeitlich gewonnenen Erfahrungen in bezug auf minimal notwendige Korpusmächtigkeiten sagen, daß die Menge der im ALF und AIS vorhandenen mononymen, onomasiologisch also homogenen Atlaskarten durchaus für eine brauchbare phonetische Analyse ausgereicht hätte. Zudem mag bei unserer Wahl die Absicht mitgespielt haben, die im Rahmen der romanischen Sprachwissenschaft oft geäußerte Ansichten in bezug auf die Unstetigkeit des Wortschatzes und dessen mangelnde Systematizität vor allem in areologischer Hinsicht einer näheren Prüfung zu unterziehen. Zufolge der anhand AIS I, II und IV durchgeführten Taxatbildung liegt die onomasiologische Splittung zwischen 2 und 51 Taxaten pro Arbeitskarte. Wir geben in der Folge einige Beispiele dazu (Taxatgraphie allein zur internen Kenntlichmachung). Arbeitskarte mit 2 Taxaten (dinym)36 AIS II 208 la lesina LESINA SUBBIA

Arbeitskarte mit 3 Taxaten (trinym) AIS I 21 il vostro nipote NIPOTE FIGLIO DI MIO FRATE GERMANO

Arbeitskarte mit 4 Taxaten (tetranym) AIS I 95 i capelli CAPELLI PELI CIUFFI TSABATSCH 34

Arbeitskarte mit 5 Taxaten (pentanym) AIS II 230 il chiodo CHIODO AGUTA NITAS TASCH CHIAVEL

Arbeitskarte mit 6 Taxaten (hexanym) AIS I 191 zoppo ZOPPO ZOPPICANTE GAMBI RANGU TRAMPO SCHGERLO

Vgl. dazu Rohlfs 1971, 112-113, 287. 35

Arbeitskarte mit 7 Taxaten (heptanym)

Arbeitskarte mit 20 Taxaten

A I S II 3 9 6 t u o n a r e

A I S I 17 la n o s t r a n o n n a

TONARE TRUONARE TONEGGIARE BROMBOLARE BUSCHNARE RUDARE BURYA Arbeitskarte mit 8 Taxaten ( o k t o n y m ) 3 7 A I S I 161 la c o s c i a COSCIA GALON CULATA O S S O ETC COSCIONE QUARTO GAMBA COSCETTA

NONNA TATA AVA DONNA MAMA MAMADONA MAMA VECCHIA MAMIN BUNA M A D R E BUONA MAMA BELA MA MAMA GRANDE MAMA KOWWA GRANDE MARINA GRAND M E R E MARE G R O S S A DUDO M A D R E GRANDE

Arbeitskarte mit 30 Taxaten Arbeitskarte mit 9 Taxaten (enneanym) A I S I 155 il m i g n o l o MIGNOLO DITO PICCOLO ETC DEDIGNO ETC MARMEL ETC PICCOLINO ETC DITO MIGNOLO DITO MARMEL FORMANTIN PICCOLO DITO

A r b e i t s k a r t e m i t 10 T a x a t e n ( d e k a n y m ) A I S I 7 c o m e somiglia COME SCHKO COSA COME CHE MA PROPRIO MPARTI IN CHE MODO IN CHE MANIERA CHE

37

Vgl. dazu Gamillscheg 1958. 36

A I S I 79 p o r t a r e il l u t t o LUTTO MALACURADA TRAUER BUGAR GUAVDAR RAGWERT CONDIZIONE IN GUAVDA OBSCURO KAS DEUIL FARE HONORE PORTARE NERO VELUE GRAMASA CURET DESGIMIU SIGNALE DA MORT PORTARE BRUNO PLORARE PORTARE TSCHANTA DISPIACERE PEDIMENTO M ANCON ΙΑ RENDEGOL BINDA CONTRARI FASCIA MORO FARE IL VEDOVO

Arbeitskarte mit 40 Taxaten AIS I 58 un bambino BAMBINO FIGLIOLO FIGLIOLINO INFANTE PINIGNO FIGLIO VETAR BUDANG TOSATO ETC FENTSI ETC MASNA TOS MAT CITTO PISCINO PICCITTO MATOT ETC BAGAY RAGAZZO MARCIO RAIS SCIETTO PI PUETILI PUETEL GNAREL RAGAZZOLO BURDEL PICCOLO PUTING MIGNON BIMBO MUET CREATURA POPINO FRUT CANAILLE PICCIOLO POPO MURE

Arbeitskarte mit 51 Taxaten (höchster Taxatbesatz bei LEX-ITALIEN) AIS I 40 la vostra bambina BAMBINA FIGLIA FIGLIOLINA FANTINA TOSETA POPA TOSA POPINA PICCINA PIGNO TOSINA PININA FANTA PITTA MATTA FIGLIA CHITIVA PICCITTA MATALINA MASNA PITTA CIOETA FIGLIA MATTINA INFANTINA MATTA CITA FIATA MARCINA PIPINA REDES SCIET SCIETINA FIGLIOLA PUTINA RAGAZZOLA BURDELA PICCINA RAGAZZA PATOSA GARSONA MAGNANA BIMBA FIGLIETTA TOSATA MUET BETSA CREATURA PUTELLOTA PUPINA

prrsuRA

CANEUTA PICCOLA FRUTE PICCOLA MURI EOA

Es ist anzunehmen, daß hier die Taxatbilanzen mehrerer parallel taxierender Klassifikatoren nach dem Prinzip «quot capita, tot sententiae» streuen würden. 37

2.2.3.

Zur Ableitung von Arbeitskarten aus Atlaskarten und zur Bildung nicht-lexikaler Taxate

Der im Taxandum (i.e. in den Atlaskarten) vorhandene Informationsreichtum erlaubt es, bei der Taxatbildung fallweise mehr als eine grammatische Kategorie zu beachten und auf diese Weise einer Atlaskarte mehr als eine Arbeitskarte zu entnehmen. Dies vor allem dann, wenn im Taxandum komplexere Kontexte (z.B. Possessivpronomen und Substantiv: la vostra nipote; Satzteile: guarda come somiglia sua madre, etc.) aufscheinen. Um nun die dabei anfallenden und außerhalb des Lexikons einzuordnenden Taxate auffangen zu können, wurden die folgenden separat indizierten ( 9 2 . . . 9 9 ) Korpustranchen vorgesehen: 92 93 94 95 96 97 98 99

Adverbien Präpositionen Konjunktionen Verben Adjektiva, Numeralia Pronomina Artikel Substantiva

In der Mehrzahl der Fälle sah dies so aus, daß eine Atlaskarte zweimal, nur selten dreimal, der Taxatbildung unterworfen wurde. Beispiel: AIS I 52 non vedi...? Der onomasiologische Ertrag zu den Realisationen von «vedi» fließt in ein lexikalisch relevantes Teilkorpus, jener von «non» in die Korpustranche 92 (Adverbien). Wiederum einige Beispiele: Korpustranche 92 (Adverbien) AIS I 52 non vedi NON BUCCA BRI MICA NIENTE PAS RIEN NOETA

Korpustranche 93 (Präpositionen) AIS I 12 a Torino A GIU IN FORA PRAEP FEHLT

38

Korpustranche 94 (Konjunktionen) AIS I 9 quando mio figlio QUANDO COME CORA INCORA UNA VOLTA CHE QUANDO CHE NACHSTELLUNG SE

Korpustranche 95 (Verben) AIS I 10 sarà grande SARA E VIENE AD SER SIA

Korpustranche 96 (Adjektiva, Numeralia) AIS II 283 tre

Korpustranche 98 (Artikel) AIS I 13 tuo fratello

TRE TRES

TUO FRATELLO IL TUO FRATELLO

Korpustranche 97 (Pronomina) AIS I 112 perchè hai

Korpustranche 99 (Substantiva) AIS II 309 l'anno

HAI HAI TU TU HAI

ANNI ANNOS

Man erkennt aus den gegebenen Beispielen, daß die Gesamtheit der solcherart ermittelten Taxate als morphosyntaktisch relevant bezeichnet werden kann.

2.2.4.

Aufbau der Meßkorpora

Meñkorpora

LEX-ITALIEN

TOT

14

TEIL (1,2,3,...,%)

TEIL (%) = TEIL (11,... .13)= TEIL (92,.. ,99)

14

III

11

12 95

13 961

98

J 99

14

RED

RED

666*

II

(25,...¿50)

25

450

150 Figur 2.2: Aufbau der Meßkorpora zu LEX-ITALIEN 39

Das Gesamtkorpus (TOT) des Projektteiles Oberitalien-Südschweiz (LEX-ITALIEN) wird durch das fett umrandete leere Rechteck symbolisiert und umfaßt 696 Arbeitskarten. Siehe dazu die Zugrifflisten 9.1. und 9.2. Es gliedert sich in 10 in direkter Anlehnung an die im AIS gegebene konzeptuelle Gliederung erstellte Teilkorpora (semantische Kategorien) (TEIL 1 . . . 10), zu denen weitere Teilkorpora (11... 13) stoßen, deren Zusammenfassung als Teilkorpus 14 bezeichnet wird. Teilkorpus 11 umfaßt die Korpustranchen 92, 93, 94 und 97 (cf. dazu auch 2.2.3.), Teilkorpus 12 die Korpustranche 95 und Teilkorpus 13 die Korpustranchen 96, 98 und 99. Siehe dazu auch die Zugriffliste 9.2. Innerhalb des Gesamtkorpus wurden die lexikologisch (TEIL 1 . . . 10) und die morphosyntaktisch (TEIL 11... 13 = TEIL 14) relevanten Arbeitskarten jeweils zusätzlich zusammengefaßt. Ferner existiert noch das Subkorpus RED (< Reduktionskorpus) mit 256 Arbeitskarten (gegenüber 696 des Totalkorpus), das fast ganz nulleintragsfrei ist. Es wurde ausgehend vom Totalkorpus (TOT) dadurch gebildet, daß alle 440 im Merkmalsvektor des Meßpunktes 379 (Istrien) mit Nullstellen behafteten Arbeitskarten unterdrückt wurden. Siehe dazu Figur 2.3 in 2.2.5. Die Zahl der in RED tatsächlich ganz nulleintragsfreien Arbeitskarten beläuft sich auf 236. Das Subkorpus RED ist insofern bedeutsam, als es auch in denjenigen Meßpunkten, die größeren Städten entsprechen, fast zur Gänze nulleintragsfreie Profilvektoren liefert und damit erlaubt, die Stadt-Land-Interaktion unter weitestgehender Ausschaltung der Nullstellenverzerrungen (Korpusreduktionseffekt; cf. dazu etwa 3.1.4.1.) dialektometrisch zu untersuchen. Siehe dazu auch die Zugriffliste 9.1. Schließlich wurden acht sogenannte Staffelkorpora (Kennsigel: 666+25 etc.) durch Zufallsauswahl auf der Grundlage eines Urnenmodells mit Zurücklegung generiert 38 . Die Korpusumfänge betragen 25, 50, 75, 100, 150, 200, 300 und 450 Arbeitskarten. Siehe dazu die Zugriffliste 9.1. Diese Staffelkorpora sind einander um so weniger ähnlich, je kleiner sie sind, und dienen dazu, die fortschreitende Stabilisierung der Meßergebnisse bei schrittweiser Vergrößerung der verarbeiteten Merkmalsmenge (i.e. der Arbeitskarten) zu untersuchen. Cf. dazu Teil 4.2. 2.2.5.

Nullstellen (fehlende Daten)

Fehlende Daten (Nullstellen) im Arbeitskorpus zu LEX-ITALIEN können auf folgende Gründe zurückgeführt werden: taxandumseitig: - Verwendung eines reduzierten Questionnaires an bestimmten Meßpunkten (wie ζ. B. an den PP. 116, 157, 173 etc.; vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 37f„ Vermerk Qr)

38

Die Zufalls- (i.e. Random-) auswahl wurde mit Hilfe eines von S. Selberherr speziell erstellten Programmpakets (Selberherr 1978) durchgeführt. 40

- keine Antwort vom Explorator vermerkt - Editionslücke bzw. -fehler; taxatseitig: - Zuordnung eines Taxats zu einem falschen Meßpunkt - Kodierungsfehler. —*• Karte

2.01 (Bd. II, S. 168-169)

Fehlende Daten werden von Taxometern begreiflicherweise nicht geschätzt. Vgl. dazu Sneath/Sokal 1973, 178f.; Sodeur 1974, 48f.; Vogel 1975, 77f. Sie wurden von mir prinzipiell aus allen Berechnungen ausgeschlossen, wodurch allerdings an jenen Meßpunkten, deren Merkmalsvektoren besonders viele Nullstellen enthalten, mehr oder weniger stark ausgeprägte Verzerrungen der dort vermerkten Meßergebnisse auftreten (Korpusreduktionseffekt). Besonders störend sind diese Verzerrungen im Falle des Zwischenpunkttests, so daß dieser exklusiv mit dem nulleintragsarmen Subkorpus RED durchgeführt wurde (cf. dazu 3.3.). 2.2.6.

Numerische Struktur des Totalkorpus (TOT)

N-TYP

N-KART

%-TOT

N-TYP

N-KART

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

104 147 75 51 43 45 21 24 19 21 13 10 11 19 15 7 8 10 5 1 7

14.94 21.12 10.78 7.33 6.18 6.47 3.02 3.45 2.73 3.02 1.87 1.44 1.58 2.73 2.16 1.01 1.15 1.44 .72 .14 1.01

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 40 41 45 46 48 49 50 51

5 5 1 4 2 1 2 5 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 696

%-TOT .72 .72 .14 .57 .29 .14 .29 .72 .43 .14 .14 .29 .14 .14 .14 .14 .14 .14 .14 .14

Die erste Zeile ist wie folgt zu lesen: «Von 696 Arbeitskarten haben 104 Stück (Kolonne N-KART) oder 14.94% (Kolonne %-TOT) nur 1 Taxat und sind daher mononym (Kolonne N-TYP).»

Figur 2.3: Numerische Struktur des Totalkorpus (TOT) Diese Tabelle gibt die dem Taxandum inhärenten numerischen Zahlenverhältnisse in ihrer Brechung durch die Beurteilung des Klassifikators/Dialektometers im Verlauf der Taxatbildung und Arbeitskartenableitung wieder. Die darin enthal41

tene Information ist daher gemischt. Man kann sich dies folgendermaßen vergegenwärtigen: bei gleichbleibendem Taxandum wird ein auf detaillierte Taxatbildung erpichter «splitter» relativ mehr hochtaxatige Arbeitskarten (untere Hälfte der Kolonne N - T Y P ) erstellen als ein global zusammenfassender «lumper», dessen Analyseertrag sich vorwiegend im niedertaxatigen Arbeitskartenbereich (obere Hälfte der Kolonne N - T Y P ) niederschlagen wird. Die in der Kolonne N K A R T aufscheinende Verteilung kann daher auch zur mathematischen Charakterisierung des Beurteilers (und der von ihm tendenziell bevorzugten Beobachtungsfehler) verwendet werden. Vgl. dazu Hackl 1976. Ohne auf die genuin statistischen Eigenschaften dieser Verteilung einzugehen — für deren Beurteilung wir uns auch nicht kompetent fühlen —, sei doch auf die in fast allen Teil- und Subkorpora der Projekte L E X - I T A L I E N und L E X - N O R M A N D I E beobachtbare Wiederholung dieser Regularitäten hingewiesen, die entfernt an die von Zipf (1935, 20f.; 1949, 19f.) aufgezeigten Wortschatzgesetze erinnern. Um im Falle späterer dialektometrischer Erhebungen einen höchstmöglichen Reliabilitätsgrad zu erreichen, d.h. um die von «splitters» und «lumpers» anhand eines Taxandums erbrachten Taxatanalysen weitestgehend einander anzugleichen, werden wohl — wie in anderen empirischen Disziplinen bereits üblich (vgl. dazu Cartwright 1953, passim; Hackl 1976, 151; Wersig 1968, 27f.) - eine geeignete Schulung der Beurteiler (Kodierer, Taxierer) und deren mathematische Kontrolle vorzusehen sein. 2.2.7.

Numerische Struktur der Teilkorpora (TEIL)

Die Teilkorpora, zu denen nähere Details der Zugriffliste 9.2. entnommen werden mögen, sind wie folgt strukturiert: TEILKORPORA LEX-ITALIEN AIS

Arbeitskarten

2

1

Verwandtschaftsnamen, Familienleben Körperteile, Körperfunktionen

II

3 4 5

Handwerk, Handel Zahlen, Zeit, Raum Himmel, Wetter, Metalle

79 74 50

IV

6 7 8 9 10

Schlaf, Toilette Krankheit, Heilung Moralische Eigenschaften, Affekte Soziales Leben Religiöses Leben

33 24 20 63 39

11

Partikelsyntax

I

I, II, IV

42

92 93 94 97

Adverbien Präpositionen Konjunktionen Pronomina

79 108

12 8 7 19

46

TEILKORPORA LEX-ITALIEN Arbeitskarten

AIS

I, II, IV

12

Verbalsyntax

95

13

Nominalsyntax 96 98 99

14

Morphosyntax 92... 99 insgesamt

Verben

30

30

Adjektiva, Numeralia Artikel Substantiva

11 26 14

51

127

Summe der Teilkorpora 1 ...13: 696 Arbeitskarten (=TOT) Summe der Teilkorpora 1...10: 569 Arbeitskarten Summe der Teilkorpora 11...13: 127 Arbeitskarten (=TEIL 14)

Teilkorpus 1 (Verwandtschaftsnamen, Familienleben) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 1 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 16

7 14 10 7 1 5 3 3 2 1 1 2 1 1

8.86 17.72 12.66 8.86 1.27 6.33 3.80 3.80 2.53 1.27 1.27 2.53 1.27 1.27

18 19 20 21 22 23 25 30 40 41 45 46 49 51

2 3 1 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 79

2.53 3.80 1.27 5.06 2.53 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27

Die erste Zeile ist wie bei Figur 2.3 angegeben zu lesen.

Figur 2.4: Numerische Struktur des Teilkorpus 1

43

Teilkorpus 2 (Körperteile, Körperfunktionen) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 2 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

19 11 13 7 6 5 3 5 1 3 2 2 3 6

17.59 10.19 12.04 6.48 5.56 4.63 2.78 4.63 .93 2.78 1.85 1.85 2.78 5.56

15 17 18 21 22 25 26 28 29 30 32 48 50

N-KART 6 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 108

%-KAT 5.56 1.85 2.78 .93 .93 .93 .93 .93 1.85 .93 .93 .93 .93

Figur 2.5: Numerische Struktur des Teilkorpus 2

Teilkorpus 3 (Handwerk, Handel) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 3 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

7 4 6 5 7 8 2 4 6 7 1 2 3

8.86 5.06 7.59 6.33 8.86 10.13 2.53 5.06 7.59 8.86 1.27 2.53 3.80

14 15 16 18 19 21 22 23 26 29 31 33

3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 _2 79

3.80 3.80 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 2.53

Figur 2.6: Numerische Struktur des Teilkorpus 3

44

Teilkorpus 4 (Zahlen, Zeit, Raum) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 4 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6

37 4 10 7 3 5

50.00 5.41 13.51 9.46 4.05 6.76

7 12 14 15 30

3 1 2 1

JL

4.05 1.35 2.70 1.35 1.35

74

Figur 2.7: Numerische Struktur des Teilkorpus 4

Teilkorpus 5 (Himmel, Wetter, Metalle) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 5 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 7 8 2 1 2 3 4 2

20.00 14.00 16.00 4.00 2.00 4.00 6.00 8.00 4.00

10 12 13 14 18 23 27 28 29

1 1 1 2 2 1 1 1

2.00 2.00 2.00 4.00 4.00 2.00 2.00 2.00 2.00

JL 50

Figur 2.8: Numerische Struktur des Teilkorpus 5

Teilkorpus 6 (Schlaf, Toilette) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 6 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 3 4 5 6 9 10

6 4 1 3 3 2 3

18.18 12.12 3.03 9.09 9.09 6.06 9.09

11 12 13 14 15 16 18

1 1 2 2 3 1 _L 33

3.03 3.03 6.06 6.06 9.09 3.03 3.03

Figur 2.9: Numerische Struktur des Teilkorpus 6 45

Teilkorpus 7 (Krankheit, Heilung) SEMANTICHE KATEGORIE: 7 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

2 3 5 6 9 10 11

1 3 4 4 2 1 2

4.17 12.50 16.67 16.67 8.33 4.17 8.33

13 15 16 17 19 24

1 1 2 1 1

4.17 4.17 8.33 4.17 4.17 4.17

_1 24

Figur 2.10: Numerische Struktur des Teilkorpus 7

Teilkorpus 8 (Moralische Eigenschaften, Affekte) SEMANTICHE KATEGORIE: 8 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

2 3 4 5 7 8 9

1 3 1 1 2 2 1

5.00 15.00 5.00 5.00 10.00 10.00 5.00

11 14 15 17 22 23 25

1 1 1 3 1 1 1 20

5.00 5.00 5.00 15.00 5.00 5.00 5.00

Figur 2.11: Numerische Struktur des Teilkorpus 8

Teilkorpus 9 (Soziales Leben) SEMANTICHE KATEGORIE: 9 N-TYP

N-KART

%-KART

N-TYP

N-KART

%-KART

1 2 3 4 5 6 7 8

13 12 7 6 7 4 2 1

20.63 19.05 11.11 9.52 11.11 6.35 3.17 1.59

10 11 13 14 16 17 18 21

1 2 1 2 1 2 1 1 63

1.59 3.17 1.59 3.17 1.59 3.17 1.59 1.59

Figur 2.12: Numerische Struktur des Teilkorpus 9 46

Teilkorpus 10 (Religiöses Leben) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 10 N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6

5 9 2 4 5 6

12.82 23.08 5.13 10.26 12.82 15.38

7 8 9 11 16 25

1 1 2 2 1 1 39

2.56 2.56 5.13 5.13 2.56 2.56

Figur 2.13: Numerische Struktur des Teilkorpus 10

Zusammenfassung der Teilkorpora 1 . . . 10 S E M A N T I C H E KATEGORIE: (1 ...10) N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

104 63 66 40 38 42 19 20 18 17 12 9 11 19 15 7 8 10 5 1 7

18.27 11.07 11.59 7.02 6.67 7.38 3.33 3.51 3.16 2.98 2.10 1.58 1.93 3.33 2.63 1.23 1.40 1.75 .87 .17 1.23

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 40 41 45 46 48 49 50 51

5 4 1 4 2 1 2 4 3 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 569

.87 .70 .17 .70 .35 .17 .35 .70 .52 .17 .17 .35 .17 .17 .17 .17 .17 .17 .17 .17

Figur 2.14: Numerische Struktur der Teilkorpora 1 ...10

47

Teilkorpus 11 (Adverbien, Präpositionen, Konjunktionen, Pronomina) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 11 (92, 93, 94, 97) N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

2 3 4 5 6 7 8

13 2 9 4 3 2 4

28.26 4.34 19.56 8.69 6.52 4.34 8.69

9 10 11 12 23 29

1 4 1 1 1 1 46

2.17 8.69 2.17 2.17 2.17 2.17

Figur 2.15: Numerische Struktur des Teilkorpus 11

Auffällig sind das gänzliche Fehlen mononymer morphosyntaktischer Arbeitskarten und die gegenüber den lexikologischen Arbeitskarten fallweise deutlich reduzierte onomasiologische Vielfalt. Siehe auch die folgenden Figuren.

Teilkorpus 12 (Verbalsyntax) SEMANTISCHE KATEGORIE: 95 (12) N-TYP

N-KART

%-KAT

2 3 4

21 7 _2 30

70.00 23.33 6.67

Figur 2.16: Numerische Struktur des Teilkorpus 12

Teilkorpus 13 (Nominalsyntax: Adjektiva, Numeralia, Artikel, Substantiva) SEMANTISCHE KATEGORIE: 13 (96, 98, 99) N-TYP

N-KART

%-KAT

2 5

50 _L 51

98.03 1.96

Figur 2.17: Numerische Struktur des Teilkorpus 13

Die erste Zeile ist wie bei Figur 2.3 angegeben zu lesen. Figur 2.19: Numerische Struktur der Teilkorpora 1. . 10 und der Korpustranchen 9 2 . . . 99 ^

48

Zusammenfassung der Teilkorpora 11... 13 (= Teilkorpus 14, Morphosyntax) S E M A N T I C H E KATEGORIE: 14 (92...99) N-TYP

N-KART

%-KAT

N-TYP

N-KART

%-KAT

2 3 4 5 6 7

84 9 11 5 3 2

66.14 7.08 8.66 3.93 2.36 1.57

8 9 10 11 12 23 29

4 1 4 1 1 1 1 127

3.14 .78 3.14 .78 .78 .78 .78

Figur 2.18: Numerische Struktur der Teilkorpora 11... 13 (= Teilkorpus 14)

Figur 2.19 bietet eine Synopse der numerischen Strukturen der Teilkorpora 1... 10 und der Korpustranchen 92... 99. SEHANTISCHE

1 2 3 h

5 6 7 *

9 10 11 1? 13 1 15 16 17 1» 19 20 21 22 23 24 75 76 27 28 29 SO 11 32 33 SO 1.1 ? -S g t -Je

d

2 3 4 5 6 MefJpunkte (Elemente)

[1 . . .

3 (= 75; siehe die Figuren 3.1a und 3.1b) verschieden. Zu einer umfassenden dialektometrischen Anwendung dieses Maßes vgl. Goebl 1983. Sein Vorteil liegt vor allem in der variablen Gewichtungsmöglichkeit durch den Faktor w (1 < w ^ Je größer w gewählt wird, desto kleiner werden die jeder Koidentität aufgelasteten Gewichte und desto mehr nähert sich GIW an RIW an. Bei Vorliegen einer völlig nulleintragsfreien Datenmatrix mit Ν Meßpunkten kann w den Wert 1 unterschreiten und auf

—- reduziert

werden und erreicht damit seine höchste Gewichtungsleistung. Man wird durch entsprechende Versuche mit variierendem w hier Anpassungen an gegebene Datensätze vorzunehmen haben. Neben den gewichtenden wird in der taxometrischen Literatur den probabilistischen Ahnlichkeitsmaßen, die mit den gewichtenden Maßen algebraisch oft eng verwandt sind, eine besondere Aufmerksamkeit geschenkt; vgl. dazu Sokal/ Sneath 1963, 135-138 (Smirnov-Maß), Sneath/Sokal 1973, 120, 140f.; Bock 1974, 69f. und neuerdings Altmann 1977 (mit einem für dialektometrische 85

Zwecke gedachten Vorschlag). Auch hier stehen dialektometrische Erprobungen noch bevor. 3.1.3.

Zusammenstellung der gemessenen Ähnlichkeitswerte zu einer Ähnlichkeitsverteilung

Der von uns durchgeführte Identitätstest gewinnt erst dadurch seine volle Aussagekraft, daß die durch paarweise Ähnlichkeitsmessung ermittelten Ν—1 RIWerte zu einer Häufigkeitsverteilung zusammengestellt und daran anschließend als statistische Wertkarte nach dem Choroplethenprinzip weiterverarbeitet werden. Dadurch wird die jedem taxometrischen Prozeß als Hauptzweck zugrundeliegende Informationsverdichtung und -reduktion in einer überaus anschaulichen — weil bildhaft kartographisch ausgerichteten — Weise durchgeführt. Diese Choroplethenkarten stellen zusammen mit den ihnen zugrundeliegenden statistischen Wertkarten (Zahlenwertkarten) das wesentlichste heuristische Instrument der von uns betriebenen Dialektometrie dar. Sie sind es erst, die neue Einsichten und Hypothesen zum Phänomen von «Sprache im Raum» ermöglichen. Aus wissenschaftshistorischer Sicht ist hinzuzufügen, daß das Prinzip der kartographischen Umsetzung einzelner Elementvektoren der Ähnlichkeitsmatrix in sehr beschränktem Rahmen bereits bei Milke (1949, 248), Reed/Spicer (1952, 358) und Cowan (1964,16-17) angewendet wurde. Rudimentäre Ansätze zu einer Kartierung nicht von Ahnlichkeits- sondern von Distanzwerten in bezug auf einen vorgegebenen Prüfbezugspunkt (ALG P. 676 NO) finden sich auch bei Séguy 1973b (ALG VI 2528). Die bei der Erstellung und Interpretation der Zahlenwert- und Choroplethenkarten zu lösenden Probleme verweisen den Dialektometer auf die traditionelle und computergestützte Kartographie, auf die Quantitative Geographie und die Deskriptive Statistik. 3.1.3.1.

Ein erklärendes Einführungsbeispiel: LEX-ITALIEN 999—TOT—237

Siehe dazu die Karten 3.01, 3.1a, 3.1b und 3.1c. 3131.1.

Meßpunktenetz

Im Falle des oberitalienischen Datensatzes wurden 247 genuine AIS-Punkte berücksichtigt, die mehr als die Hälfte (nämlich 60,1%) und den nördlichen Teil des insgesamt 405 Aufnahmeorte umfassenden Punktenetzes des AIS darstellen. Siehe dazu im einzelnen Jaberg/Jud 1928, passim. 3131.2.

Kunstpunkte

Diesen 247 originalen AIS-Punkten wurden vier Kunstpunkte hinzugefügt: 86

P. 154: Zweite Aufnahme im AIS-Punkt 155-Turin; vgl. Jaberg/Jud 1928, 5 6 - 5 7 . P. 262: Zweite Aufnahme im AIS-Punkt 261-Mailand; vgl. Jaberg/Jud 1928, 69. P. 524: Zweite Aufnahme im AIS-Punkt 523—Florenz; vgl. Jaberg/Jud 1928, 100-101. P. 999: Das sprachliche Potential dieses Kunstpunktes entspricht den in den Titeln der AIS-Karten aufscheinenden hochitalienischen Formen. An den Kunstpunkten 154 und 262 liegt das reduzierte («corpo ridotto»; cf. dazu 2.2.5.), an den Kunstpunkten 524 und 999 das volle Kartenpotential (TOT) vor. Ziel und Zweck der Einsteuerung der Kunstpunkte 154,262 und 524 war es, die bei Jaberg/Jud 1928 vermerkten diastratischen Unterschiede zwischen jeweils zwei Großstadtvarietäten im Ganzen des oberitalienischen Diasystems zu betrachten 51 . Kunstpunkt 999 dient zur Untersuchung der interferentiellen Verflechtung des Hochitalienischen mit dem Diasystem der oberitalienischen und südschweizerischen Dialekte. Somit ergeben sich im Falle des oberitalienischen Datensatzes (LEX-ITALIEN) insgesamt 251 Meßpunkte. 3131.3.

Gestaltung der Zahlenwertkarten

Siehe dazu die Karte 3.01. Alle dieser Arbeit beigegebenen Zahlenwertkarten sind nach demselben Schema aufgebaut. Zum allgemeinen Verständnis genügt es, die Ausdruckschemata der Kartenköpfe und der Meßpunkte zu erläutern.

FUNKT »237 •KARTE 9S9-T0T N-KART=695 MW= 70.016 S= β.3«ι5 MINMWMAX i»5.95¿»76. 5 5 5 Ä 8 3 . 09 3 — 89.632 MHOMH '»5.95 3 2 )).

3

RI-Wert 2 3 7 > 3 2

4

Wertklassenzugehörigkeit bei M I N M W M A X

5

Wertklassenzugehörigkeit bei M E D M W

6

Wertklassenzugehörigkeit bei M E D

Zu den Intervallalgorithmen M I N M W M A X , M E D M W und M E D cf. 3131.5. Im Falle der uns vorderhand interessierenden Ahnlichkeitsmessung (RlWjk) ist der A u s d r u c k b l o c k des Prüfbezugspunktes (j) 237 (eingerahmt) in Verbindung mit jenem des verglichenen Meßpunktes (k) 32 folgendermaßen zu interpretieren: 237 695 100.000 7-,G-,7-

32 683 72.474 4—,E—,4+

« V o n den im Prüfbezugspunkt 237 vorliegenden 695 nulleintragsfreien Arbeitskarten sind 683 auch im verglichenen Punkt 32 nulleintragsfrei b z w . stellen die S u m m e aller Koidentitäten (KOI 2 37 i 3 2 ) und Kodifferenzen (KOD 2 3 7 i 3 2 ) der fraglichen Prüfgabel jk (bei j = 237 und bei k = 32) dar. V o n diesen 683 Arbeitskarten sind 72,474% ( = 495 Arbeitskarten) in der Prüfgabel 237—* 32 nominal koidentisch (taxatgleich). D e r RI-Wert von 72,474% gelangt bei Anwendung des Intervallalgorithmus M I N M W M A X (12fach) in Wertklasse 4 - (i. e. in die siebente von insgesamt 12 Wertklassen), bei A n w e n d u n g von M I N M W M A X (6fach) in Wertklasse 4 etc.» Beim Prüfbezugspunkt j (PBP) ist als R I W stets 100 ( = RlWjj) vermerkt, ferner werden die im Kartenkopf ( N - K A R T ) bereits enthaltenen Informationen über die im P B P enthaltenen nulleintragsfreien Arbeitskarten wiederholt und eine hybride Wertklassenzuteilung (7-, G - , 7-) ohne weitere Bedeutung vorgenommen.

89

3131.4.

Gestaltung der thematischen Karten

Siehe dazu die Karten 3.1a, 3.1b und 3.1c. Sprachatlanten beruhen bekanntlich auf der (nicht unproblematischen) Annahme, daß die im Raum53 verteilte Sprache bzw. die beobacht- und damit meßbaren Sprachleistungen räumlich voneinander getrennter Sprecher ein Datenkontinuum darstellen, dessen Relationsgefüge in einem aus disjunkten Raumteilmengen (Meßpunkten) konstituierten Raummodell repräsentativ abgebildet werden kann54. Diese Raumteilmengen oder Meßpunkte stellen nun mit den an ihnen erhobenen Informationen Diskreta dar, die im Rahmen der hier betriebenen dialektometrischen Messungen zu einer nichtkontinuierlichen statistischen Oberfläche verarbeitet werden. Um nun dieses Wertenebeneinander in seiner quantitativen Relevanz optisch bestmöglich zu veranschaulichen, haben wir uns der themakartographischen Instrumente der Choroplethenkarte (Flächenmosaiktechnik) und der geglätteten (bzw. ungeglätteten) perspektivischen Oberflächendarstellung bedient. Wir legen auf die ausführliche Darstellung dieser kartographischen Sachverhalte deshalb besonderen Wert, weil innerhalb des mit dialektometrischen Mitteln zu dialektometrischen Themen bewerkstelligten Kommunikationsflusses der bildlichen Kommunikation ein ganz besonderer Platz zukommt und zum anderen die Bedeutung und der Wert der ikonisch übertragenen Information innerhalb der Sprachwissenschaft sicherlich noch nicht voll erkannt worden ist55. Vgl. dazu Bertin 1963, Bollmann 1977, Ratajski 1977, Schnelle 1962. 3131.4.1.

Gestaltung der Choroplethenkarten

Bei der von uns eingesetzten Choroplethentechnik werden zunächst um die einzelnen Punkte eines Meßpunktefeldes anhand eines bestimmten geometrischen Verfahrens klaffungs- und überdeckungsfrei aneinandergrenzende Areale — sogenannte Thiessen-, Dirichlet- oder Woronoi-Polygone (oder Isochoren) — errichtet. Das fragliche geometrische Verfahren wurde 1911 erstmals von Α. H. Thiessen für die bestmögliche Gestaltung von Niederschlagskarten vorgeschlagen und sieht im einzelnen die folgenden Prozeduren vor (siehe dazu auch Figur 3.7):

53 54

55

«Raum» steht hier metaphorisch für «Erdoberfläche». «Unter Kontinuum ist [ . „ ] eine räum- oder flächenfüllende Erscheinung zu verstehen, deren Wertinderungen von Ort zu Ort stetig vor sich gehen und die in ihrem Verbreitungsgebiet überall vorhanden ist (Wärmeverhältnisse, Luftdruck, Niederschläge, Schneedecke).» (Amberger 1977, 119.) Ausnahmen bilden diesbezüglich nur jene sprachgeographischen Aktivitäten, die von der in den 60er Jahren erfolgten graduellen Diskreditierung historischer Methoden nicht betroffen wurden. Siehe dazu Veith 1970 und im besonderen alle Initiativen, die vorn MaAurger Forschungsinstitut «Deutscher Sprachatlas» in Form von Kongressen (z.B.: Internationales Kolloquium zur automatischen Sprachkartographie 1977: vgl. Piitschke 1977) und Sprachatlasunternehmungen (ALE) gesetzt werden.

90

punkten

1. Triangulierung des Meßpunktenetzes unter Erzeugung möglichst kurzer Dreiecksseiten 2. Errichtung der Streckensymmetralen über den einzelnen Dreiecksseiten und Verschmelzung derselben im Umkreismittelpunkt 3. Die einzelnen Umkreismittelpunkte ergeben die Ecken und die verschiedenen Streckensymmetralen die Seiten der die Meßpunkte umschließenden Thiessen-Polygone. 4. (bei EDV-graphischer Erstellung der Thiessen-Polygone): Justierung der Meßpunktnummern in der Mitte der Thiessen-Polygone. Im vorliegenden Fall wurde die Thiessen-Polygonierung von W.-D. Rase in Zusammenarbeit mit H . Pudlatz erstellt. Zum Problem der Thiessen-Polygone im allgemeinen vgl. Haggett 1973, 310-311, Haggett/Cliff/Frey 1977, 436-439, Rhynsburger 1973, Brassel/Reif 1979 und Streit 1981, 327; zu einer sprachgeographischen Anwendung dieser Methode vgl. Pudlatz 1977. In weiterer Folge werden die Thiessen-Polygone mit flächenbezogenen Figurensignaturen besetzt, so daß bei Vorliegen aller hiefür bedeutsamen sehpsychologischen Voraussetzungen ein objektwertproportionaler Analogeindruck der Ausgangsdaten entsteht. Eine gut gestaltete Choroplethenkarte kann dem Betrachter einen kontinuierlich wirkenden Modelleindruck der zu visualisierenden Originaldaten vermitteln 56 .

56

Ich füge hinzu, daß die in dieser Arbeit gezeigte Lösung dreifarbiger Choroplethenkarten (Grundnetz: schwarz, Rasterstufen 1—3: blau, Rasterstufen 4—6: rot) einen aus Kostengründen getroffenen Kompromiß darstellt. Zwar konnten im Verlauf verschie-

91

I m Falle der Choroplethentechnik (Flächenmosaiktechnik) muß man dabei berücksichtigen: a) D i e Anzahl der v o m menschlichen A u g e deutlich serialisierbaren T o n wertstufen ist begrenzt (etwa 6—8 Tonwerte, je nach Färb- oder Grauwertabstufung). b) D e r in die F o r m einer Choroplethenkarte umzusetzende Zahlenraum muß folglich in dieser beschränkten Tonwertskala untergebracht werden. D a r a u s erwächst das Problem des dabei zu verwendenden U m s e t z u n g s verfahrens (willkürlich oder algorithmisch). c) E s muß für eine sehpsychologische Optimierung der Darstellung des Bezugsflächengrundnetzes und der darin enthaltenen Schrift- sowie Figurensignaturen (Grau- oder Tonwertraster) gesorgt werden. Z u m Choroplethenprinzip im allgemeinen: Arnberger 1977, 128f. Z u sehpsychologischen

Problemen

beim

Choroplethenprinzip:

Arnberger

1977,

1 1 4 - 1 1 6 ; Bertin 1967, Bollmann 1977, J e n k s / K n o s 1961. Z u m derzeitigen Stand der EDV-gestützten Kartographie: Peucker 1972, Thematische Kartographie und elektronische Datenverarbeitung 1977, passim; Kurzüberblick bei Arnberger 1977, 181f. und H a k e 1976, 21 l f . 3131.4.2.

Gestaltung der perspektivischen Oberflächendarstellungen D i e Meßwerte der dialektometrischen

Häufigkeitsverteilungen

können auch durch geglättete und ungeglättete perspektivische Darstellungstechniken visualisiert werden. Allerdings liefern die hier gezeigten perspektivischen Oberflächen vermöge ihrer Bildsyntax einen weniger detailgenauen Eindruck als die Choroplethenkarten und sind zudem nur dann voll einsetzbar, wenn sich die Meßwertmaxima (und damit die größten Relieferhebungen) an den Rändern des Stereogramms befinden. Meßwertmaxima (oder -minima) in Zentrallage werden nur wenig eindrucksvoll abgebildet. D i e dieser Arbeit beigegebenen Oberflächen wurden unter der Annahme erstellt, daß der fiktive Betrachter den zu visualisierenden Zahlenraum Oberitaliens und der Südschweiz b z w . Nordwestfrankreichs von Südwesten her (Azimut = 45) und unter einem Elevationswinkel von 45° (Neigung = 45) betrachtet. D i e rechnerische Generierung der Oberflächen aus den zu visualisierenden empirischen Meßwerten ist ziemlich kompliziert und kann hier nicht beschrieben werden; ich verweise dazu auf die Arbeiten von Peucker 1977 und Monmonier dener Visualisierungsversuche mittels Ink-jet-Technik einige überaus wirkungsvolle Choroplethenkarten in sieben Farben (Schwarz und weitere sechs Farben in Entsprechung zu den sechs Weltklassen: Blau, Dunkelgrün, Hellgrün, Gelb, Orange, Rot) hergestellt werden, doch mußte aus Gründen der hardwareseitig noch zu hohen Kosten auf eine Anwendung dieser vielversprechenden EDV-graphischen Technologie in dieser Arbeit verzichtet werden. Die erwähnten Ink-jet-Versuche wurden wiederum von W.-D. Rase durchgeführt. 92

1978. Aus der den Oberflächen beigegebenen Legende ist ersichtlich, daß dem Meßwertmaximum die größte Relieferhebung mit 3,54

^ r j und dem Meß-

wertminimum die Reliefhöhe 0 entsprechen.

3131.5.

Intervallalgorithmen

Man kann bei der Umsetzung des Wertespielraums der zu visualisierenden Häufigkeitsverteilung insofern subjektiv («nach dem Gefühl») vorgehen, als man die Grenzen der einzelnen Wertklassen (Intervalle) willkürlich festlegt. Dies kann in absolut festzusetzenden Schritten (Intervall 1: 0 . . . 3 0 , Intervall 2: 3 1 . . . 4 0 , Intervall 3: 41...etc.) erfolgen, wie etwa in Goebl 1976. Allerdings erweist sich dieses Verfahren sofort dann als unbrauchbar, wenn die Choroplethenprofile verschiedener Identitätsverteilungen miteinander verglichen werden sollen. Da man ja davon ausgehen kann, daß die zu verschiedenen Prüfbezugspunkten erstellbaren empirischen Häufigkeitsverteilungen zueinander bestimmte mathematisch beschreibbare Bezüge haben, liegt die Idee nahe, die Wertklassenbildung (Intervalleinteilung) durch einen mathematischen Algorithmus an die statistischen Kennwerte der jeweils vorliegenden empirischen Häufigkeitsverteilung zu koppeln. Prinzipiell stehen hier viele Möglichkeiten offen und es sind auch tatsächlich innerhalb der quantitativ arbeitenden Kartographie dazu eine Reihe von Vorschlägen gemacht worden. Vgl. dazu im einzelnen Arnberger 1977, 8 8 - 9 4 ; Bahrenberg/Giese 1975, 17; Dickinson 1973, 83f.; Jenks 1963; Jenks/ Caspall 1971; Jenks/Coulson 1963; Kishimoto 1972; Pudlatz 1976,16f.; Scripter 1970; Witt 1967, 295f., 438 f. und Wonka 1980. Die Wahl zwischen verschiedenen zur Verfügung stehenden Intervallalgorithmen macht allerdings eine „autoritativ" zu treffende Entscheidung durch den Dialektometer erforderlich und stellt insofern einen integralen Bestandteil des taxometrischen Gesamtprozesses dar. Siehe dazu Figur 1.1. und die dort gezeigte Verfahrenskette. Es empfiehlt sich jedoch, bei der Auswahl des entsprechenden Intervallalgorithmus so zu verfahren, daß die damit generierten Raumtypen den Sprachlandschaften der klassischen Sprachgeographie weitestgehend gleichen. Auch muß man sich vor Augen halten, daß durch den angewendeten Intervallalgorithmus eine partitionierende Klassifikation in eine vorgegebene Anzahl disjunkter Klassen (hier meist sechs) vorgenommen wird 57 . Damit wird einmal

57

Vgl. dazu Béguin 1979, 2 4 6 : «La cartographie constitue un cas spécial de classification lorsqu'il s'agit de constituer des classes pour une variable à cartographier. Les procédés utilisés sont nombreux et il faut choisir le mieux adapté ou en imaginer un qui convienne mieux encore. Il ne saurait être question d'aborder ce vaste thème ici mai il faut insister sur le fait que les méthodes de classification peuvent aider à le traiter. E n effet, des problèmes analogues se posent: celui du nombre de classes, celui de la taille des classes, celui de leur variance interne, celui des discontinuités aux limites de classes.»

93

mehr deutlich, daß in classificationibus zu treffende methodische Entscheidungen von Erwägungen der Zielgerichtetheit (des gesamten Klassifikationsunternehmens) und der Brauchbarkeit (des Klassifikationsresultates) bestimmt werden. Insgesamt wurden drei Intervallalgorithmen angewendet, die jeweils mit 6 oder 12 Intervallen (Wertklassen) arbeiten. Bei öfacher Wertklasseneinteilung kann beschränkteren drucktechnischen Möglichkeiten Genüge getan und dennoch ein sehpsychologisch gut wirksamer Eindruck erzeugt werden. Bei ^ f â cher Intervalleinteilung (realisiert nur in den Karten 3.69b—d und 3.70b—d; ansonsten bloß auf den Zahlenwertkarten vermerkt) sind die kartographischen und sehpsychologischen Probleme entsprechend größer. Doch glauben wir, daß eine nur 6fache Intervalleinteilung — vor allem dann, wenn sie mittels zweier Farbstufen realisiert wird — vollauf genügt. MINMWMAX Es liegen die folgenden drei Kennwerte der Ahnlichkeitsverteilung (bzw. einer empirischen Häufigkeitsverteilung) zugrunde: Minimum, arithmetisches Mittel (Mittelwert), Maximum. Sodann werden damit die Spannen zwischen Mittelwert und Minimum einerseits und zwischen Maximum und Mittelwert andererseits gebildet. Bei 6facher Intervalleinteilung werden diese Spannen in je drei gleich große Abschnitte geteilt, während sie bei 12facher Intervalleinteilung in je sechs gleich große Abschnitte aufgegliedert werden. Es ist dies der in dieser Arbeit meistverwendete Intervallalgorithmus. In Anwendung auf die zu Karte 3.1a gehörenden Meßwerte (RIW237,k) ergibt sich damit die folgende Tabelle:

Wertklassenbildung nach MINMWMAX 6fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RIW237,k

Wertklassenbreite

Anzahl der Meßpunkte pro Wertklasse

von

bis

1 2 3

45,953" > 53,975 > 61,995

53,975 61,995 70,016b

8,021 8,021 8,021

10 + 6 = 16 11 + 4 = 15 21 + 59 = 80

4 5 6

> 70,016 > 76,555 > 83,093

76,555 83,093 89,632e

6,5386 6,5386 6,5386

55 + 36 = 91 24 + 12 = 36 9 + 3 = 12 250

" Minimalwert (diskreter Wert) (diskreter Wen)

94

b

arithmetisches Mittel (stetiger Wert)

c

Maximalwert

MEDMW Auszugehen ist von folgenden Kennwerten der empirischen Häufigkeitsverteilung: Minimum, arithmetisches Mittel (Mittelwert), Maximum. Die in den Bereich zwischen Minimum und Mittelwert sowie zwischen Maximum und Mittelwert fallenden Variablenwerte (hier zunächst RI-Werte) werden jeweils ihrer Größe nach geordnet und anschließend — im Falle einer 6fachen Intervalleinteilung — in jeweils drei an Variablenwerten ungefähr gleich große Gruppen geteilt 58 . Bei 12facher Intervalleinteilung erfolgt eine zweifache Gruppeneinordnung in jeweils sechs an Variablenwerten möglichst gleich große Gruppen. D a unterhalb und oberhalb des Mittelwerts bei 6facher Intervalleinteilung in der beschriebenen Weise jeweils Terzile 5 9 abgetrennt werden, könnte man in diesem Fall auch von einem Doppelterzilalgorithmus sprechen. In der Mitte des Kartenkopfes ist bei M E D M W jener tatsächlich auf der Zahlenwertkarte aufscheinende (diskrete) Variablenwert (hier ein RI-Wert) vermerkt, der dem (stetigen) arithmetischen Mittel am nächsten kommt. Dieses Verfahren wurde auch im C o m p u ter-Atlas der Schweiz verwendet: vgl. Kilchenmann 1972a, 9—13. Hinzuzufügen ist noch, daß die bei M I N M W M A X und M E D M W unterhalb bzw. oberhalb des arithmetischen Mittels einsortierten Meßwertmengen gleich groß sind. Siehe dazu die zu Karte 3.1b passende Tabelle:

Wertklassenbildung nach M E D M W 6fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RIW 237 , k

Wertklassenbreite

Anzahl der Meßpunkte pro Wertklasse

von

bis

1 2 3

45,953 a > 64,084 > 67,826

64,084 67,826 70,058 b

18,131 3,742 2,232

18 + 18 = 36 18 + 19 = 37 19 + 19 = 38

4 5 6

> 70,058 > 72,393 > 76,700

72,393 76,700 89,632 c

2,335 4,307 12,932

23 + 23 = 46 23 + 23 = 46 24 + 23 = 47 250

" Minimalwert (diskreter Wert) wert (diskreter Wert)

b

arithmetisches Mittel (diskreter Wert)

c

Maximal-

MED Auszugehen ist von Minimum und Maximum der empirischen Häufigkeitsverteilung. Alle Variablenwerte werden der Größe nach sortiert und anschließend 58

59

Bei Karte 3.01 (oder Figur 3.5), am Kartenkopf in der Zeile M E D M W : (18 + 18) (18 + 19) (19 + 19) (23 + 23) (23 + 23) (24 + 23). Auch 3-Quantile genannt; vgl. dazu Pfanzagl 1972, 29.

95

— ohne Berücksichtigung des arithmetischen Mittels — in annähernd gleich große Gruppen (6 bei 6facher, 12 bei 12facher Klassenbildung) aufgeteilt 60 . Dabei kommt dem Median jene Rolle zu, die bei MINMWMAX und MEDMW vom arithmetischen Mittel gespielt wurde. Die folgende Tabelle verweist zugleich auf die Karte 3.1c. Wertklassenbildung nach M E D 6fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RIW 2 3 7 , k

Wertklassenbreite

Anzahl der Meßpunkte pro Wertklasse

von

bis

1 2 3

45,953 a > 64,544 > 68,413

64,544 68,413 70,852 b

18,591 3,869 2,439

20 + 21 = 41 21 + 21 = 42 21 + 21 = 42

4 5 6

> 70,852 > 73,333 > 77,631

73,333 77,631 89,632 c

2,481 4,298 12,001

21 + 21 = 42 21 + 21 = 42 21 + 20 = 41 250

a Minimalwert (diskreter Wert) Wert)

b

Median (diskreter Wert)

c

Maximalwert (diskreter

Siehe dazu die Karten 3.1a, 3.1b und 3.1c. Karte

3.1a (Bd. III, S. 3)

—» Karte

3.1b (Bd. III, S. 5)

—> Karte

3.1c (Bd. III, S. 7)

Ein optischer Vergleich dieser drei Karten ergibt folgendes: 3.1a zeigt gegenüber 3.1b und 3.1c deutlich flachere Konturen und ein gleichmäßiger abfallendes Vernetzungsprofil. Dadurch enthält sie im Bereich niederer RI-Werte (Wertklassen 1 und 2) differenziertere Konturen (man beachte etwa die Trennung von West- und Ostbünden). Im Falle von MINMWMAX (6fach) stellen die mit den Wertklassen 5 und 6 besetzten Meßpunkte bzw. Polygonflächen (Isochoren) das zum Prüfbezugspunkt maximal affine Dialektumfeld dar. Die punktmäßig bei M I N M W M A X stets stark besetzten Wertklassen 3 und 4 enthalten jene Meßpunkte, an denen die jeweils gemessene Variable mittlere Ausprägungen zeigt, sich also in einem «Übergangsstadium» befindet. Dieses Übergangsstadium kommt bei MEDMW und bei M E D weniger deutlich zum Vorschein. Darin vor allem liegt einer jener Gründe, die uns MINMWMAX gegenüber MEDMW und 60

Man kann bei sechsfacher Intervalleinteilung von einem «Sextil-», bei zwölffacher Intervalleinteilung von einem «Duodezil-Algorithmus» sprechen.

96

M E D vorziehen lassen61. Allerdings ist es empfehlenswert, bei der Ermittlung des jeweiligen Raumtypus wenn möglich auch die von M E D M W und M E D gebotenen Perspektiven zu berücksichtigen 62 . 3131.6.

Darstellung der empirischen Häufigkeitsverteilungen in Form von Säulendiagrammen (Stabdiagrammen, Histogrammen)

Die hier vorgeführten Choroplethenkarten enthalten im Legendenteil Säulendiagramme (oder Histogramme), deren Konstruktion durch die im Kopf der dazugehörenden Zahlenwertkarten enthaltenen Daten möglich ist. Es gelten dabei folgende Konventionen: Anzahl der Histogrammstäbe (j): (meist) 12 Breite des einzelnen Histogrammstabs (d¡): Hälfte der mittels M I N M W M A X (6fach) festgelegten Wertklassenbreite (siehe dazu die obige Tabelle zu M I N M W M A X 6fach) Höhe des einzelnen Histogrammstabs: Quotient

*

aus der relativen Häufigkeit (p¡) der pro Wertklasse (j) einsortierten Meßwerte und der Breite des fraglichen Histogrammstabs (d¡) Beispiel: Siehe dazu die Karten 3.01, 3.1a und die oben gezeigte Tabelle zu M I N M W M A X 6fach (3131.5.). Histogrammstab 1 (j = 1) „ . , 70,016 - 45,953 Breite: d] = 6 Höhe:

Pl

, . = 4,0105 Einheiten

10 = "250" = ° ' 0 4

~ = ° ' ° 4 = 0,0099738 Einheiten, di 4,0105 61

62

Die Notwendigkeit der Einbeziehung des Mittelwerts in den zu konstituierenden Intervallalgorithmus betonen speziell Kilchenmann 1972b, 13, und Scripter 1970. Eigene Versuche mit Außerachtlassung des Mittelwerts haben diese Feststellungen bestätigt. Nur auf Quantilstufen beruhende Intervallalgorithmen (hier: MED) bringen stets die disparatest gegliederten Ergebnisse; cf. auch Jenks 1963, 23 und Jenks/Coulson 1963, 122. Allgemein darf festgestellt werden, daß bei der Suche nach dem bestmöglichen Intervallalgorithmus eine Funktion aus folgenden vier Gliedern optimiert werden muß: Datenstruktur Meßpunkteanzahl Intervallanzahl Klassifikationsziel. So scheint diese Optimierung im Rahmen der von uns bislang untersuchten Datenblökke bei L E X - I T A L I E N besser getroffen zu sein als bei L E X - N O R M A N D I E .

97

Der benützte Rechenmodus ist bei Schaich 1977, 17—19 näher ausgeführt. Die Histogrammdarstellungen dienen vor allem dazu, verschiedene statistische Eigenschaften einer Häufigkeitsverteilung wie Spannweite, Streuung, Symmetrie etc. zu verdeutlichen und geben damit dem Statistiker erste Aufschlüsse über die mathematische Natur einer Häufigkeitsverteilung. Vgl. dazu die für Geographen bestimmten, mathematisch orientierten Ausführungen von Olsson 1970. 3131.7.

Zur Problematik der Interpretation dialektometrischer Meßergebnisse

3131.7.1.

Quantitative Begriffe und Typenbildung

Auszugehen ist von der Tatsache, daß jeder wissenschaftlichen Arbeit begriffstheoretische Abklärungen vorausgehen müssen, die sozusagen zum Substrat der dabei erfolgenden Theorienbildung gehören. Im Falle des «Blockschaltbilds dialektometrischer Verfahren» (Figur 1.1) haben wir gesehen, daß sich dieses Problem spätestens — wenn nicht schon früher — bei der Taxatbildung stellt und zwar dadurch, daß mit Hilfe des uns zur Verfügung stehenden Begriffsapparates Klassifikationen, also beschreibende Abgrenzungen, innerhalb der beobachteten Objektwelt vorgenommen werden müssen. Nun stehen dafür im wesentlichen dreierlei Begriffstypen zur Verfügung: klassifikatorische, komparative und quantitative (vgl. Albert 1973, 62; Lehfeldt/Altmann 1975, passim). Davon sind die klassifikatorischen Begriffe die wissenschaftsgeschichtlich ältesten. In einer vielbeachteten Schrift hat Lewin (1930/31) gezeigt, daß die auf Aristoteles zurückgehenden klassifikatorischen Begriffe bis in die frühe Neuzeit Geltung besaßen, und daß erst mit Giordano Bruno (1548—1600), Johannes Kepler (1571 — 1630) und Galileo Galilei (1564—1642) eine Loslösung von den «zweischnittartigen Klassifikationen» (Lewin 1930/31, 5) des Aristoteles und eine Hinwendung zu «fließenden Ubergängen» (i.e. quantitativen Begriffen; Lewin 1930/ 31, 11) stattgefunden hatte. «Für die aristotelische Physik ist die Zugehörigkeit eines Gegenstandes zu einer bestimmten Klasse von entscheidender Bedeutung, weil die Klasse für Aristoteles das Wesen des Gegenstandes bezeichnet und damit sein Verhalten in positiver und negativer Hinsicht bestimmt.» (Lewin 1930/31, 5). Demgegenüber gilt im Rahmen der galileischen Physik, daß der «konkrete Einzelgegenstand [...] ja in allen Wissenschaftsgebieten nicht nur seiner Art nach, also qualitativ, bestimmt [ist], sondern ihm [...] diese Eigenschaften allemal in bestimmter Ausgeprägtheit, in einem bestimmten Grade zukommen].» (Lewin 1930/31, 12) 63 . Dieses neuzeitliche quantitative Begriffsinstrumentarium, das den alten Qualitätsbegriff nicht einfach ersetzt, sondern durch dessen Aufspaltung in Eigen-

63

In den Sozialwissenschaften werden zur Analyse mehrdimensionaler Begriffe sogenannte «Eigenschaftsmatrizen» angelegt; vgl. dazu Zetterberg 1973, 11. Zur angerissenen Problematik vgl. auch Scheuch 1973, 209f. (Mehrebenen-Analyse.)

98

Schaft und dazugehörigen Ausprägungsgrad fortführt 64 , ist ausgehend vom naturwissenschaftlichen Bereich auch in jenen der Sozialwissenschaften eingesikkert und hat dadurch — etwa ab der Mitte des 19.Jahrhunderts — deren fortschreitende Empirisierung begründet (vgl. dazu Maus 1973, passim). Innerhalb der Sprachwissenschaft und besonders im Bereich der sprachwissenschaftlichen Klassifikation ist die Rezeption quantitativer Begriffe nicht sehr weit gediehen (vgl. dazu Juilland/Lieb 1968); ja, es herrscht dagegen sogar eine weitverbreitete Abneigung vor. Vgl. dazu beispielsweise Lehfeldt/Altmann 1975, 56; Nikitopoulos 1972 und — mit Hinweisen zum «Antimathematismus (Qualität und Quantität)» innerhalb der Sozialforschung — Albert 1973, 62f.; ähnliche Probleme in der Geschichtsforschung beleuchten Botz 1977, Jarausch 1976a und Kocka 1982. In diesem Zusammenhang ist auch die nunmehr schon fast ein halbes Jahrhundert alte Stellungnahme des Ethnologen W. Milke zum Problem der Quantifizierung in der Ethnologie überaus interessant (Milke 1937, 396): «Die statistische Methode auf dem Gebiete der Ethnologie ist noch zu jung, um eine sichere Voraussage über ihre Zukunftsaussichten zu ermöglichen. Das größte Hindernis einer schnellen Durchsetzung ist zweifellos der Mangel jeder mathematischen Begabung bei den meisten Ethnologen. Dazu kommt häufig eine weltanschaulich gefärbte Ablehnung aller quantifizierenden Betrachtungsweisen im Bereiche der Kulturwissenschaften und ein Hinweis auf die Schwierigkeiten bei der Herauslösung einzelner Erscheinungen, der sogenannten , aus dem Kulturganzen, die allen Statistiken notwendig zugrunde liegt. Doch ist dieser solange unschädlich, als er nicht in einen grundsätzlichen Atomismus ausartet, d.h. in die Anschauung, daß die Kultur eine bloße Summe zusammenhangloser Einzelheiten sei.» Der von Milke angesprochene Atomismus, und zwar jener von der «grundsätzlichen» (d. h. aus unserer Sicht folglich «schädlichen») Art, liegt in geradezu klassischer Ausprägung innerhalb der Dialektologie etwa in den Klassifikationsansichten von P. Meyer, G. Paris und Nachfolgern vor: cf. dazu hier unter 1.5. N u n hat die Anwendung quantitativer Begriffe für die Dialektometrie insofern elementare Bedeutung, als der dialektometrische Klassifikationsprozeß ja mit der Isolierung der Taxate aus dem Taxandum beginnt; Taxate sind aber nichts anderes als theoretische Konstrukte, denen insofern eine meßbare Eigen-

64

65

«Für Aristoteles ist der Umstand, daß die Bewegung einen bestimmten Gesamtablauf zeigt, ein Beweis für eine auf diesen Gesamtablauf gerichtete Tendenz (z.B. zur vollkommenen Kreisbewegung). Die galileische Begriffsbildung trennt dagegen auch noch im einzelnen Geschehensverlauf das Quasi-Geschichtliche von den für die Dynamik maßgebenden Faktoren. Sie nimmt auf die Gesamtsituation in ihrer vollen, konkreten Individualität Bezug, also auf das So-Sein der Situation in jedem einzelnen Zeitmoment.» (Lewin 1930/31, 38.) Eines der Hauptprinzipien bei der Isolierung der Taxate besteht darin, diese mit möglichst einsichtigen, d.h. aus der Sprachtheorie des Dialektometers plausiblen Raumanteilen (Meßpunktemengen) zu befrachten, wobei auch unterstellt wird, daß dadurch die bei der Atlaskartenlektüre erkannten Sprachentwicklungsmechanismen adäquat abgebildet werden. 99

Schaft zugeschrieben wird, als ihr Vorhandensein an mehr oder weniger Meßpunkten des Meßpunktenetzes beobachtet bzw. aus der Schau (θεωρία) des Dialektometers festgestellt wird65. Damit ist auch ein elementares meßtheoretisches Moment gegeben: «Messen ist die Bestimmung der Ausprägung einer Eigenschaft eines Dinges. Messen erfolgt durch die Zuordnung von Zahlen zu Dingen, die Träger der zu messenden Eigenschaft sind.» (Orth 1974, 13). In weiterer Folge werden — wie in 1.4. und 1.5. bereits ausführlich beschrieben — die durch Taxierung vermessenen Rohdaten durch spezielle taxometrische Verfahren klassifizierend synthetisiert und verdichtet. Die darnach anhand spezieller Fragestellungen aus der Menge der solchart errechneten Meßwertintegrate abgegriffenen MeßWertpakete — etwa in der Form von Ähnlichkeitskarten u.a. — stellen erneut quantitative Begriffe allerdings einer höheren Rangordnung dar, die auch als Typen bzw. als «empirische Idealtypen» nach Hempel (1966; im Ansatz bereits bei Hempel/Oppenheim 1936) beschreibbar sind: «Ein Idealtypus soll also als interprétatives oder erklärendes Schema dienen, welches eine Reihe von allgemeinen Erfahrungsregeln> umfaßt, die Verbindungen zwischen verschiedenen Aspekten einer Klasse von Phänomenen herstellt [...].» (Hempel 1966, 92). Vgl. dazu auch Zerssen 1973, 42. Hempel geht in bezug auf die ihm vorschwebenden Typenbegriffe sogar noch weiter und zieht zwischen ihnen und naturwissenschaftlichen Theorien eine klare Parallele: «So erweist es sich also, daß die verschiedenen Verwendungsweisen der Typenbegriffe in der Psychologie und den Sozialwissenschaften, wenn man sie von gewissen irreführenden Nebenbedeutungen befreit, genau den gleichen Charakter aufweisen wie die Methoden der Klassifikation, des Ordnens, der Messung, der empirischen Korrelation und endlich der Theoriebildung, wie sie in den Naturwissenschaften angewandt werden.» (Hempel 1966, 101). Ich schließe mich hier Hempel an und verweise darauf, daß die bislang und später erwähnten Termini wie Ordnungsstruktur, Muster, Raumtyp, Bildtyp, Ähnlichkeitsprofil etc. auf hochrangige quantitative Begriffe typologischer Ausrichtung verweisen. 3131.7.2.

Interpretation des Ähnlichkeitsprofils LEX-ITALIEN 999—TOT—237 (Karten 3.1a, 3.1b und 3.1c)

Es sei daran erinnert, daß die jedem der hier gezeigten Ähnlichkeitsprofile zugrundeliegende Meßwertmenge einem Elementvektor der Ähnlichkeitsmatrix entspricht: siehe dazu Figur 3.8. Es ist daher möglich, für den oberitalienischen Datensatz (251 Meßpunkte) insgesamt 251 Ähnlichkeitsverteilungen zu je 250 Ähnlichkeitswerten (RlWjk) zu errechnen, wobei jede Ähnlichkeitsverteilung eine Ähnlichkeitskarte ergibt. Aus einsichtigen Gründen können von diesen 251 Ähnlichkeitskarten hier nur einige wenige Proben gegeben werden. Ich beziehe mich in der Folge auf die Karten 3.1a, 3.1b und 3.1c, von denen aber nur die Karte 3.1a einer genaueren Interpretation unterzogen wird. Die 100

Ähnlichkeitsmatrix Is,J (symmetrisch) 25

25

25

66

66

100

33

33

33

50

100

66

33

33

33

100

50

66

75

75

100 33

33

25

100 100 75

33

33

25

100 100

75

33

33

25

3

i

5

6

1

2

6 ^ Ν Ol

5

I

4t U UJ · ÌT k

2 Karte

3.20 (Bd. III, S. 49)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 7572. «Esse [= die sprachlichen Bezüge] hanno da principio piuttosto un carattere occidentale e lombardo che orientale e veneto. Con l'andar del tempo, l'importanza del tipo veneto invece si viene accrescendo, e tale processo si continua anche ai nostri giorni.» (Devoto/Giacomelli 1972, 41). Diese hybride Mischlage der trentinischen Dialekte ist aus Karte 3.20 deutlich ersichtlich, vor allem in bezug auf die Lage des Ubergangsschelfs in Wertklasse 4, der sich pari passu über lombardisches und venezianisches Dialektgebiet erstreckt. Man beachte die Rl-Wert-mäßige Aquidistanz des Nonsbergs zu Engadin (samt Münstertal) und Teilen von Ladinien (PP. 312, 305), womit dessen Brückenstellung offenbar wird, die neuerdings von Schmid (1976, 42, 58) schön herausgearbeitet wurde. 3.1.4.8.

Venezianisch

Mit dem Terminus «Venezianisch» fasse ich global das veneto di terraferma, das veneziano der Serenissima und das veneto-giuliano nebst istrioto im allgemeinsten Sinn zusammen. - > Karte

3.21 (Bd. III, S. 51)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 9073. Der Profilaufbau von Karte 3.21 zeigt in den Wertklassen 5 und 6 die Lage des «rappresentante più tipico dei dialetti veneti», nämlich den «gruppo padovano-vicentino-polesano» (Pellegrini 1977, 29), wobei damit räumlich wohl das Siedlungskernland der Veneter umrissen wird (vgl. dazu v.a. Pellegrini 1965). Man beachte ferner die zangenartige Umklammerung der Adria bis Istrien und das Einzugsgebiet der Meßpunkte in Wertklasse 4, das allen venezianischen Profilen (siehe dazu die Karten 3.21 bis 3.24) tel quel zugrundeliegt. Dabei werden das Ladinische, Friaulische und — in wechselndem Maße (vgl. dazu 3148.1.) — das Toskanische durch Wertklassenabstufungen deutlich abgetrennt. 71 72

73

Vgl. dazu Lurati 1976 und Pellegrini 1977, 5 8 - 5 8 . Vgl. dazu ferner Devoto/Giacomelli 1972, 71f. ; Pellegrini 1977, 27 und Quaresima 1964, XIV: «[das Nonsbergische] è un dialetto composito o di transizione, costituito dalla concomitanza di elementi lombardi, veneti e ladini.» Vgl. dazu ferner Devoto/Giacomelli 1972, 30f.; Pellegrini 1965; Pellegrini 1966; Pellegrini 1977, 29 und Zamboni 1974.

125

3148.1.

Stadtvenezianisch vs. Festlandvenezianisch

Die oft erwähnte sprachtypologische Nähe der venezianischen Dialekte zum Toskanischen — wobei diese Einschätzung mit dem Fehlen eines genuin gallischen und dem Vorliegen eines altvenetischen Substrats in Zusammenhang gebracht wird (vgl. dazu Devoto/Giacomelli 1972, 30f.; Tagliavini 1964, 110) — zeigt sich besonders deutlich im Falle eines Identitätstests ab Punkt 376-Venedig. Weniger deutlich ist diese typologische Nähe zum Toskanischen bei Identitätstests ausgehend von festlandvenezianischen Prüfbezugspunkten (v.a. PP. 375 und 381) ausgeprägt. Dabei dient vor allem die variierende Rubrizierung des toskanisch-hochitalienischen Blocks in Wertklasse 3 oder Wertklasse 4 als typologischer Indikator. -H> Karte

3.22 (Bd. III, S. 53)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 90. Ich erwähne in bezug auf Karte 3.22 die folgenden drei Sachverhalte: a) Toskana und Hochitalienisch voll in Wertklasse 4 (in Unterschied zu den Karten 3.21 und 3.23) b) Von den bei Pellegrini 1977, 29 (wohl in Übernahme von Tagliavini 1964, 341) genannten sechs Hauptsektionen des Gesamtvenezianischen (1. veneziano lagunare, 2. padovano-vicentino-polesano, 3. trevisano-feltrino-bellunese, 4. veronese, 5. triestino-giuliano, 6. trentino-orientale) werden — unter Einschluß des Prüfbezugspunktes 376 und unter Ausschluß der letzten Gruppe alle Sektionen durch die dialektometrische Analyse (Wertklasse 6) bestätigt bzw. nachgezeichnet. c) Beidseitige Umklammerung der Nordadria (Wertklassen 5 und 6) unter Aussparung von Friaul und Cadore (Wertklasse 4). Diese Vernetzungslage ist offenbar durch den zentralörtlichen Charakter Venedigs 74 bedingt, dessen Taxatvektor durch eine spezifische Mischung allgemein venezianischer und toskanisch-hochitalienischer Taxate charakterisiert ist. Vgl. zu dieser diffizielen Hybridlage (auch unter Einbeziehung der westwärtigen Verflechtung der venezianischen Dialekte im allgemeinen) folgende Stellungnahme von Tagliavini (1964, 110): «[...] i dialetti veneti odierni, pur avendo, senz'alcun dubbio, maggiore rapporti dal punto di vista del lessico e della struttura morfologica coi dialetti italiani gallo-italici (sì da formare tutti insieme un più vasto gruppo di «dialetti italiani settentrionali>) si accostano, in molti punti, al Toscano e all'italiano letterario e ciò dà spesso l'impressione ingannevole di maggior somiglianza del veneto coll'italiano letterario.» Hinsichtlich des Stadt-

74

Zentralörtliche Funktionen einer Stadt bedingen deren besondere emissive und rezeptive Vernetzung mit dem näheren oder ferneren Umland. Ich verweise dazu auf die ethnographischen bzw. geographischen Beiträge von Blotevogel 1975, Schöller 1972, Wiegelmann 1975 und Heinritz 1979 sowie auf meine Ausführungen in 3131.7.4.2.

126

venezianischen stehen nun diese besonderen Ähnlichkeitsbezüge zum Toskanisch-Hochitalienischen ganz außer Zweifel. Den Grund hiefür sehen wir — siehe weiter oben — in der zentralörtlichen Funktion der Serenissima. Karte

3.23 (Bd. III, S. 55)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 91. Punkt 381 - ungefähr 90 km westsüdwestlich von Venedig — liegt am Südrand der von Pellegrini (1977, 29) angeführten festlandvenezianischen Kernzone (gruppo padovano-vicentino-polesano). Bei einer Verlegung des Prüfbezugspunkts von P. 376 (Venedig) zu P. 381 sinkt der toskanisch-hochitalienische Block sofort in unterdurchschnittliche RIW-Bereiche (Wertklasse 3) zurück, so daß sich ein an Karte 3.21 (zu P. 375) gemahnender Profiltypus einstellt. Damit wird der vernetzungstechnische Unterschied zwischen einer Urbanen und der sie umgebenden ruralen Dialektizität besonders deutlich. 3148.2.

Istrien Karte

3.24 (Bd. III, S. 57)

Die vor allem zwischen italienischen und südslawischen Forschern in der Folge des Ersten Weltkriegs abgeführte Debatte über das veneto-giuliano und das istrioto, deren typologische Abhebung voneinander und deren Stellung innerhalb der Gesamtromania (vgl. dazu Tagliavini 1964, 342—344 und Pellegrini 1977, 63—66) kann anhand von Karte 3.24 nicht erneuert werden. Eher scheint das dort sichtbare Raumprofil auf ein «veneziano » (vgl. dazu Folena 1970) hinzudeuten. Allerdings scheinen alle Meßpunkte im nächsten Umkreis von P. 397 in Wertklasse 6 auf, was immerhin auf die Existenz eines istrischen Kommunikationsblocks höherer innerer Kohärenz hinweist, der aber in engem Kontakt zum Restvenezianischen steht und dessen Hauptvernetzungslage teilt. 3.1.4.9.

Emilianisch -H. Karte

3.25 (Bd. III, S. 59)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 94. «[...] possiamo ripartire tutti questi dialetti in tre gruppi, che dal rappresentante principale di ciascuno abbiamo denominato: Bolognese, Ferrarese e Parmigiano.» (Biondelli 1853, 191). Diese Dreiteilung kann insofern mit den hier gezeigten Ähnlichkeitskarten nachvollzogen werden, als beim Deckungsvergleich der in Wertklasse 6 liegenden Isochoren der Karten 3.25 (entsprechend dem Parmigiano) und 3.26 (in Stellvertretung des Bolognese) die um Ferrara (P. 427) gelegene Gegend in Wertklasse 5 ausgespart bleibt. Sprachlicher Hauptnachbar des Emilianischen ist das Romagnolische; dann folgt das Lombardische. Deutlich kommen darüber hinaus die Nahverflechtungen mit 127

dem Mantovanischen (P. 288) zum Vorschein, um deren Aufhellung sich Battisti 1933 bemüht hat. Seine etwas sibyllinische Schlußfolgerung spiegelt deutlich jene Aporien wieder, in die ausschließlich qualitativ arbeitende Klassifikationen beinahe zwangsläufig immer wieder geraten: «Il problema fondamentale, se l'attuale pertinenza del dialetto mantovano al gruppo emiliano sia primaria, cioè basata su peculiari affinità della base romanza, o secondaria, cioè dipendente da una seriore gravitazione verso l'emiliano, non può esser qui discusso con sufficiente profondità. Ma qualche indizio si profila, per quanto occorrano ricerche ben più precise. D o p o quanto s'è visto da questi pochi cenni, una gravitazione seriore verso il gruppo emiliano è concepibile tutt'al più e solo apparentemente per il ferrarese; in realtà si tratta di vicinanza dialettale dipendente da antiche affinità e rinfrancata dalla commune segregazione di fronte all'emiliano.» (Battisti 1933, 202). 3.1.4.10

Romagnolisch - > Karte

3.26 (Bd. III, S. 61)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 97. Ausgehend von phonetischen Merkmalen beurteilt Schürr (1933, 228) das Nebeneinander von Emilianisch und Romagnolisch wie folgt: «Abbiamo rilevato per esempio che nell'Emilia certi caratteri spiccati del romagnolo si sono sovrapposti a uno strato anteriore d'impronte lombarde, onde l'emiliano si potrebbe definire come un gruppo di dialetti lombardi gradualmente romagnolizzati.» Schürr sieht darüber hinaus im Romagnolischen bekanntlich das Idiom des Exarchats Ravenna, der alten byzantinischen R O M A NIA 7 5 , und in dessen Vernetzung gegen Südosten, Westen und Norden einen Reflex des Römerstraßensterns Via Flaminia-Via Aemilia! (erbaut 187 v. Chr.)Via Aemilia 2 (erbaut 175 v. Chr.) 76 . Schürrs areologische Auffassungen werden von Karte 3.26 weitgehend bestätigt, allerdings auf der Basis außerphonetischer Merkmale. 3.1.4.11.

Marken - » Karte

3.27 (Bd. III, S. 63)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 101. Bekanntlich treffen im Gebiet der heutigen italienischen Region Marken (Marche) Dialekte der Typen «alto-italiano» und «centro-meridionale» aufeinander (vgl. dazu Tagliavini 1964, 344; Devoto/Giacomelli 1972, 72f. und Gaspari 1975). Üblicherweise wird für den Nordteil 75

76

«La storia del romagnolo comincia quindi con la storia della , ovvero coll'isolamento relativo di una parte della popolazione romana entro i confini dell'Esarcato di Ravenna propriamente detto. Tale isolamento era atto a dare indirizzi particolari a tendenze linguistiche preesistenti non che a precludere temporaneamente la via a nuovi impulsi dal di fuori.» (Schürr 1974, 58.) Vgl. dazu Schürr 1938, 11 (dagegen Merlo 1955) und Devoto/Giacomelli 1972, 57. 128

dieser Region — hier repräsentiert durch die PP. 528, 537 und 529 — die große Affinität zu den romagnolischen Dialekten betont 77 . Aus unserer Identitätskarte wird darüber hinaus ersichtlich, daß auch die Bezüge zur Toskana stark ausgeprägt (Wertklasse 5) sind. Die Tatsache, daß nur ein Meßpunkt (P. 537) in Wertklasse 6 gestuft werden kann 78 , die Verteilung der Isochoren mit Wertklasse 5 und die Lage des Übergangsschelfs in Wertklasse 4 erinnern stark an die in Karte 3.9 (zu P. 46-Bergell) gezeigte Hybridsituation. Der durch die Meßpunkte mit Wertklasse 4 abgedeckte Raumanteil ist jenem der Karten 3.28 bis 3.30 bereits sehr ähnlich. 3.1.4.12.

Toskanisch und Hochitalienisch —» Karte

3.28 (Bd. III, S. 65)

—» Karte

3.29 (Bd. III, S. 67)

—> Karte

3.30 (Bd. III, S. 69)

Vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 100-101 und 3131.1. Die Karten 3.28 bis 3.30 sind einander sehr ähnlich79. Im Nahbereich des Prüfbezugspunkts erkennt man auf den Karten 3.28 und 3.29 die ligurisch-emilianisch infizierte Ubergangszone der Lunigiana (P. 500), in den PP. 511 und 520 die «legami liguri» der «sub-regione livornese-pisana-lucchese» (Devoto/Giacomelli 1972, 65) sowie die Ubergangszonen zum Romagnolischen in den PP. 490, bzw. 476 und 478. Die interne Kohäsion des Toskanischen ist also — bis auf das Nordwesttoskanische — im Bereich von Wertklasse 6 durchaus gegeben. Wiederum ist bei der Interpretation der prüfbezugspunktfernen Isochoren mit Wertklasse 5 Vorsicht geboten, da diese die Größe ihres RI-Wertes vor allem dem Korpusreduktionseffekt («corpo ridotto») verdanken. Die aus den bei Jaberg/Jud (1928, 100—101) vermerkten Personaldaten der beiden Florentiner Sujets eventuell ableitbaren soziolinguistischen Unterschiede haben — sofern man überhaupt berechtigt ist, solche allein aus den Sozialdaten (P. 523: Schuhmachermeister, P. 524: Bibliotheksbeamter) abzuleiten — keine wesentlichen Konsequenzen für die dialektometrische Vermessung. Karte 3.30 (zu P. 999 — Hochitalienisch) repräsentiert gewissermaßen das hochitalienische «Unterwanderungsprofil» des oberitalienischen Diasystems. 77

78

79

«Il territorio della provincia di Pesaro e la parte più settentrionale e costiera di quella di Ancona appartiene all'area gallo-italica, e i dialetti rispettivi si collegano direttamente con quelli romagnoli.» (Devoto/Giacomelli 1972, 73.) Dabei hat P. 537 als Meßpunkt mit «corpo ridotto» gegenüber anderen Meßpunkten ohnehin schon höhere Chancen, zu relativ großen RI-Werten zu gelangen. Z u m Problem Toskanisch/Florentinisch/Hochitalienisch aus dialektologischer Sicht vgl. J u d 1926a und Rohlfs 1963. Zur Toskana vgl. Devoto/Giacomelli 1972, 6 9 - 7 0 ; Giacomelli 1973; Giannelli 1976. Zur Lunigiana vgl. Maffei Bellucci 1977.

129

Deutlich erkennt man die Expansions- bzw. die Zuwendungsrouten des bzw. zum Hochitalienischen80, sowie deren allmähliches Absinken in unterdurchschnittliche Bereiche mit zunehmender Entfernung von P. 999. Dabei erlaubt die Beachtung der Lage der Punkte in Wertklasse 3 (schon «»terdurchschnittliche Affinität) und/oder in Wertklasse 4 (noch «¿erdurchschnittliche Affinität) gewisse Rückschlüsse auf die Modalitäten der fortschreitenden Vernetzung zum Hochitalienischen. So trennt der ab P. 401 (Piacenza) nordwärts strebende keilartige Schelfanteil in Wertklasse 4 gewisse typologisch «harte» westlombardische von ebensolchen ostlombardischen Zonen (die beide in Wertklasse 3 erscheinen). Ähnliches ist im Bereich zwischen dem Lombardischen und dem Venezianischen zu beobachten, wo ausgehend von P. 371 (Verona) sich ein Trennkeil (wiederum in Wertklasse 4) bis P. 320 (Peio im Sulzberg) vorschiebt. Analoge Raumkammerungen trennen das Trentinische vom Venezianischen. Dies hat wahrscheinlich mit dem vor allem in der galloromanischen Dialektologie beobachteten Phänomen des Auftretens hochsprachlicher Formen im Verlauf von Dialektgrenzen81 zu tun. Derartige hochsprachliche Kompromißformen sind als «formes parachutées» (Gardette 1955, 169) nicht als auf dem Landweg von weither importiertes Sprachgut anzusehen, sondern als direkt in der Hierarchie der multiplen Sprecherkompetenz auf den ersten Platz vorgerückte Formen zu interpretieren und besitzen damit eher sozio- als geolinguistische Relevanz; vgl. dazu Rona 1976. Diese im Taxatvektor von P. 999 enthaltene Mittler- oder Zwischenstellung des Hochitalienischen zeigt sich ebenso bei Messungen zum Hochitalienischen hin. Dabei ist wiederum das Spiel der Zuweisung in Wertklasse 3 oder 4 als besonders aussagekräftiges Indiz verwendbar. Bei schrittweisem Vorrücken des Prüfbezugspunkts auf P. 999 hin gelangt — innerhalb des toskanisch-hochitalienischen Blocks — zuerst P. 999 von Wertklasse 3 in Wertklasse 4 (oder auch, sofern der Prüfbezugspunkt weiter entfernt ist, von Wertklasse 1 oder 2 in Wertklasse 2 oder 3), bevor ihm andere genuin toskanische Punkte folgen. Siehe dazu die Karten 3.4, 3.5, 3.7, 3.11, 3.12, 3.18 und besonders die Karten des Abschnitts 3148.1. Mit Hilfe der Spiegelpunktkarten (cf. 3.1.6.1.) ist es leicht möglich, diejenigen Identitätskarten (und damit Prüfbezugspunkte) zu bestimmen, bei deren sukzessiver Präsentation ein solcher Wertklassenwechsel in Punkt 999 stattfindet. 3.1.5.

Raumtypenbeispiele II (Nordwestfrankreich)

3.1.5.1.

Basse-Normandie und anglo-normandische Inseln

Die Basse-Normandie umfaßt die Départements Manche, Calvados und Orne.

80

81

Expansion/Emission bzw. Zuwendung/Rezeption stellen die januskopfartige Doppeldeutigkeit der Auswirkungen des schaltungstechnisch an sich eindeutigen Phänomens der Verbindung/Vernetzung/Kommunikation dar. Vgl. dazu Gardette 1955 und Gardette 1970.

130

Karte

3.31 (Bd. III, S. 71)

Vgl. dazu ALF 1902, 40. Man erkennt deutlich den Verlauf der Hauptvernetzungsachse von Guernesey südostwärts (Wertklasse 4). In unterdurchschnittliche Affinitätsbereiche fallen westpikardische (PP. 299, 298, 279, 278 etc.) und dialektal nordwestfranzösische Punkte (PP. 349, 338, 440, 450 etc.). Damit ist der Raumtypus eines durchschnittlichen normandischen Profils bereits gegeben: Randabfall gegen Pikardie und Maine, konstant überdurchschnittlicher Identitätsbezug zur Ile-de-France und in Richtung auf das Hochfranzösische (P. 999). In der Folge wird sich zeigen, daß aus festlandnormandischer Sicht (siehe dazu die Karten 3.32 und 3.33) auch die anglo-normandischen Inseln in unterdurchschnittliche Affinitätsbereiche absinken können. Die hier kommentierte Gegenmessung (Inseln Festland) zeigt aber deren enge typologische Verflechtung mit dem Festlandnormandischen überdeutlich. - > Karte

3.32 (Bd. III, S. 73)

Vgl. dazu A L F 1902, 40. Die Meßpunkte in Wertklasse 6 (v.a. PP. 393, 395, 386) decken die Nordspitze der Halbinsel Cotentin ab. In der Tat bilden die hier besprochenen Dialekte einen gegenüber der Restnormandie vor allem vermöge ihrer Ursprünglichkeit deutlich abgehobenen Block (vgl. dazu Rössler 1970 und Lepelley 1973). Zugleich treten die Nahbezüge (Wertklasse 5) zum Zentrum der Normandie (Bessin, Bocage, Plaine de Caen, Pays d'Auge) deutlich hervor. Der Raumgliederungstypus bleibt in seinen Grundzügen (v.a. in den Wertklassen 1, 2 und 3) gegenüber früher unverändert, wenn man davon absieht, daß — wie bereits angekündigt — die anglo-normandischen Inseln in unterdurchschnittliche Affinitätsbezirke abfallen (und dort in weiterer Folge auch bleiben werden). Auf der perspektivischen Oberflächendarstellung in Figur 3.13 ist die erwähnte Blockbildung im Bereich der Halbinsel Cotentin deutlich sichtbar. Man beachte ferner die am Südrand des Département Calvados und am Ostrand des Département Seine-Maritime bzw. in der Mitte des Département Oise gelegenen Bruchlinien, die den Zusammenprall west- bzw. zentralfranzösischer und pikardischer Sprachstände markieren. Ich füge hinzu, daß eine ungeglättete Oberflächendarstellung in Anbetracht der relativ geringen Anzahl der das Bildmuster generierenden Meßpunkte bzw. Meßwerte (71 Stück) optisch bessere Resultate als eine geglättete Darstellung liefert. Die stufige Gestaltung der Oberfläche gewährleistet zudem die Sichtbarkeit der Konturen der Thiessen-Polygone und erlaubt damit eine detailgenaue Kontrolle der Bildaussage. Diese Detailkontrolle ist im Falle des oberitalienischen Untersuchungsnetzes durch die schon recht hohe Anzahl der das Bildmuster tragenden Stützpunkte (251 Stück) aus sehpsychologischen Gründen bereits sehr mühsam, so daß einer geglätteten Perspektivdarstellung der Vorzug zu geben war.

131

Totalkorpus (TOT) Siehe dazu auch die Karten 3.32 und 3.032.

Figur 3.13: Ungeglättete perspektivische Oberflächendarstellung der Ähnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt 394 (Auderville, Manche)

- > Karte

3.33 (Bd. III, S. 75)

Vgl. dazu ALF 1902, 40. Es bildet sich eine Art «normandisches Zentralplateau» heraus. Die Grenze zwischen den Wertklassen 5 und 6 entspricht einem Teilabschnitt der «ligne Joret» (Südgrenze der Erhaltung von C vor A; vgl. dazu Joret 1883, 113f, und Brasseur 1973). Man beachte die Äquidistanz des Punktes 354 in bezug auf RIW gegenüber West und Ost. 3.1.5.2.

Nordwestfranzösisch

Die südwestlich an das Normandische 82 angrenzenden Dialekte gehören zum nordwestfranzösischen Typ und entsprechen — soweit sie auf unserer Karte 82

Repräsentiert durch die in den Départements Manche, Calvados, Orne, Eure und Seine-Maritime gesprochenen Mundarten unter Ausschluß des Südzipfels von Orne, des Perche: hier P. 325.

132

enthalten sind — Varietäten des Gallo (Dialekte der romanischen Bretagne), des Manceau und des Orléanais (vgl. dazu Goebl 1978b). - > Karte

3.34 (Bd. III, S. 77)

Vgl. dazu A L F 1902, 42. Die halbkreisartige Ausschälung des nordwestfranzösischen Meßpunkteanteils in den Wertklassen 5 und 6 tritt deutlich zutage. Typologisch profiliertere Zonen der eigentlichen Normandie — wie Nordwestcotentin und Pays de Caux (PP. 371, 370, 268) — sind ebenso unterdurchschnittlich vernetzt wie — erwartungsgemäß — die Westpikardie. Punkt 999 gelangt als mit «Kompromißtaxaten» besetzter Vektor stets in überdurchschnittliche Wertklassenränge (cf. dazu die italienischen Analogfälle in 3.1.4.12.). 3.1.5.3.

Haute-Normandie und Westpikardie

Die Haute-Normandie entspricht den Départements Eure und Seine-Maritime. Wie bei 3141.1.2. soll hier erneut von den Möglichkeiten einer «dynamischen Bildtypologie» Gebrauch gemacht werden. Im Verlauf eines Prüfpfads von sechs einander jeweils benachbarten Meßpunkten soll die normandisch-pikardische Dialektgrenze überschritten werden. Dabei kommt der harte Stoß zwischen dem dem Dialektgebiet der Haute-Normandie zugrundeliegenden Kommunikationsnetz und jenem der Westpikardie überaus deutlich zum Vorschein. —» Karte

3.35 (Bd. III, S. 79)

Karte

3.36 (Bd. III, S. 81)

—» Karte

3.37 (Bd. III, S. 83)

Vgl. dazu A L F 1902, 37, 40. Obwohl der von der ersten Hälfte des Prüfpfads aufgespannte Weg fast der gesamten West-Ost-Erstreckung des Département Seine-Maritime entspricht, erfährt dennoch der entlang dieses Prüfpfadabschnitts generierte Bildtyp nur relativ wenige Umschichtungen. Mit dem Sprung von P. 268 zu P. 279 wird die normandisch-pikardische Dialektgrenze überschritten. —» Karte 3.38 (Bd. III, S. 85) —» Karte

3.39 (Bd. III, S. 87)

—» Karte

3.40 (Bd. III, S. 89)

Vgl. dazu A L F 1902, 3 7 - 3 8 . Der Profilwechsel zwischen den Karten 3.37 und 3.38 ist eklatant. Ab Karte 3.38 zeigt sich die westpikardische Kernzone der 133

Somme (Weltklasse 6) mit ihren Hauptnachbarn Pas-de-Calais und Oise, zum anderen auch die unterdurchschnittliche Vernetzungslage der Basse-Normandie (samt Inseln) und der genuin nordwestfranzösischen Meßpunkte, wobei die Einstufung in die Wertklassen 1, 2 oder 3 bereits bekannte Raumkammerungen nachzeichnet (wie die Inseln, die nordwestfranzösischen Meßpunkte etc.). Besondere Beachtung verdient aber die Tatsache, daß sich im Bereich der HauteNormandie ein deutlich sichtbarer Ubergangsschelf (Wertklasse 4; Départements Seine-Maritime und Eure) bildet, wobei wir von den ebenso überdurchschnittlich ausgeprägten Ahnlichkeitsbezügen zur Ile-de-France und zum Hochfranzösischen absehen. Diese Tatsache zeigt, daß sich die pikardischen Meßpunktvektoren vermöge ihrer inneren Zusammensetzung gegenüber ihren normandischen Entsprechungen als relativ «durchsetzungsfreudiger» erweisen: von innernormandischen Meßpunkten aus kann ein ähnlich strukturierter Ubergangsschelf auf pikardischem Gebiet nicht erzeugt werden. Diese «Präpikardismen» auf normandischem Gebiet wurden — soweit sie im Raum zwischen den Flüssen Bresle (Mündung bei Eu) und Béthune (Mündung bei Dieppe), der hier durch die PP. 268 und 258 repräsentiert wird, vorkommen — 1967 von Loriot dargestellt 83 . Zum Terminus «Präpikardismus» und zum «prä-dialektometrischen» Prinzip der quantitativen Erfassung sprachlicher Bezüge über Dialektgrenzen hinweg vgl. Deparis 1973. 3.1.5.4.

Ile-de-France und Hochfranzösisch - » Karte

3.41 (Bd. III, S. 91)

Vgl. dazu A L F 1902, 36. Karte

3.42 (Bd. III, S. 93)

Punkt 999 ist wie im Fall von Oberitalien und der Südschweiz ein «heimatloser» Kunstpunkt. Dennoch ist der von ihm aus mittels Identitätstest erzielbare Raumtypus dem von P. 226 aus erstellten sehr ähnlich. Die Isochoren in Wertklasse 6 auf Karte 3.41 zeigen vor allem das dialektale franzische Umfeld (Ile-deFrance) von P. 226, während die Lage der auf Karte 3.42 in Wertklasse 6 rubrizierten Meßpunkte weitgehend dem Unterlauf der Seine bis etwa Rouen entspricht, der ja als Ausbreitungspfad außer- und innersprachlicher Faktoren von großer Bedeutung war und ist (cf. dazu 3.3.3.). Ansonsten kommen die bereits bekannten Depressionen (Wertklasse 3 und weniger), wie das Pikardische, das Nordwestfranzösische und die anglo-normandischen Inseln, erwartungsgemäß zum Vorschein.

83

Überdies hat derselbe Autor jüngst (Loriot 1978) die Interpénétration südpikardischer und franzischer Dialekte im Bereich des Département Somme in ähnlicher Weise untersucht.

134

Auffällig ist schließlich und endlich die völlig unerwartete und der auf dieser Karte sichtbaren Ahnlichkeitenschichtung widersprechende Einsortierung des Meßpunktes 359 in Wertklasse 6. Der Grund hiefür liegt in einem zu «hochfranzösisch» gestalteten Taxatvektor bzw. einer zu «hochfranzösisch» geratenen Enquête an diesem Punkt im Rahmen der ALF-Erstellung. Überdies fällt der P. 359 dadurch nicht nur auf dieser Karte aus dem Rahmen des Üblichen.

Intervallalgorithmus MINMWMAX, Reduktionskorpus (RED) Figur 3.14: Spiegelpunktkarte (zu Spiegelpunkt 999 -

Hochitalienisch)

135

3.1.6.

Weiterführende Verfahren im Rahmen der Ähnlichkeitsmessung

3.1.6.1.

Spiegelpunktkarten

Für bestimmte Darstellungsprobleme, wie ζ. B. im Falle der Zusammenstellung von Prüfpfaden (cf. dazu 3141.1.2. und 3.1.5.3.) oder bei der Untersuchung der Vernetzung zentralörtlich bedeutsamer Dialektizitäten (cf. dazu 3148.1.), kann

il

ί

2I Linola!·

I

3I

I

4I

I

si

Limit« 0 region* /ccnlm. dl »toto

Intervallalgorithmus MINMWMAX, Reduktionskorpus (RED)

Figur 3.15: Spiegelpunktkarte (zu Spiegelpunkt 376 - Venedig) 136

I

ei Limn· « · ι punii - AIS

es von Interesse sein, nicht die wertklassenmäßige Position vieler Vergleichspunkte gegenüber einem Prüfbezugspunkt synoptisch vor sich zu haben, sondern vielmehr die wertklassenmäßige Position vieler Prüfbezugspunkte in bezug auf einen Vergleichspunkt («Spiegelpunkt») auf einer Karte vereinigt zu sehen. Siehe dazu als Einführungsbeispiel Figur 3.14 (S. 135) und das dazugehörende Schema in Figur 3.16. Figur 3.14 bedeutet folgendes: wenn man von P. 524 (unterer Bildrand) eine Ähnlichkeitsmessung macht, darnach eine volle Ähnlichkeitskarte erstellt und diese durch den Intervallalgorithmus MINMWMAX (6fach) visualisiert, dann erscheint P. 999 (Spiegelpunkt) in Wertklasse 6. Ein weiteres Beispiel: wenn man von P. 5 (oberer Bildrand) eine Ähnlichkeitsmessung durchführt, darnach eine volle Ähnlichkeitskarte erstellt und diese durch den Intervallalgorithmus M I N M W M A X (6fach) visualisiert, denn erscheint P. 999 (Spiegelpunkt) in Wertklasse 2. Voraussetzung für die Kompilation solcher Spiegelpunktkarten ist also die Erstellung aller Ν Ähnlichkeitskarten für ein Ν Meßpunkte umfassendes Untersuchungsnetz auf der Basis eines bestimmten Arbeitskorpus (hier: RED) und eines bestimmten Intervallalgorithmus (hier: MINMWMAX 6fach). Es gibt demnach auch Ν Spiegelpunktkarten für ein Ν Meßpunkte großes Untersuchungsnetz. Ein weiteres Beispiel hiezu liegt in Figur 3.15 (S. 136) vor.

Ahnlichkeitsmatrix (symmetrisch)

(sJk )

25a 25a 25a 66c 66c 100 6 33b 33b 33b 50 100 66 b b

-¡s

Qì

Ν

s 1 «1 33b 33b 33b 100 50b 66b U ty · qj k 75C 75c 100 33 33 25 3 a a a

%•

100i 100 75E 33a 33a 25 2 « β)t 100 100 75C 33 a 33a 25a 1 * / i 1

2

3

U

Meßpunkte 11 . . . .

5

6

(Elemente) j

. . . .

NJ

gerastert: vertikal (j = 2): Einzugsbereich einer Ähnlichkeitskarte horizontal (k = 2): Einzugsbereich einer Spiegelpunktkarte

Figur 3.16: Schema zur E r k l ä r u n g einer Spiegelpunktkarte Daten wie in der Ähnlichkeitsmatrix von F i g u r 3.1a

137

Zum Verständnis: wenn man ausgehend von P. 529 (unterer Bildrand) einen Identitätstest durchführt, so erscheint — unter den oben erwähnten Auflagen — der Spiegelpunkt 376 in Wertklasse 4. Tatsächlich bilden die auf den Figuren 3.14 und 3.15 punktweise vermerkten numerischen Indizes auch ein choroplethentechnisch umsetzbares Raummuster, das nicht wesentlich von den entsprechenden Identitätsprofilen (zu Figur 3.14 wäre dies eine Identitätskarte zu P. 999, zu Figur 3.15 eine Identitätskarte zu P. 376; Reduktionskorpus (RED), M I N M W M A X (6fach)) abweicht. Zur Verdeutlichung des Zustandekommens dieser Abweichung siehe Figur 3.16, wo eine symmetrische Ahnlichkeitsmatrix gezeigt wird, in der anhand fiktiver Daten ebenso fiktive RI-Werte für ein sechs Meßpunkte umfassendes Untersuchungsnetz eingetragen sind. Jede der sechs Spalten entspricht demnach einer Ähnlichkeitskarte. Der Meßertrag dieser Ahnlichkeitskarten wird nun — mit Ausnahme des RI-Wertes (100) des Prüfbezugspunktes — nach abfallender Größe sortiert und in dieser Reihenfolge mit den Wertklassenindizes a, b, c und d in vertikaler Richtung versehen. Dieses Verfahren entspricht unserem Intervallalgorithmus MED (cf. dazu 3131.5.). Wenn nun die Wertklassenindizes der zum Prüfbezugspunkt 2 (j = 2) erstellten Ahnlichkeitskarte (gerastert) um die Matrizendiagonale in die Ebene (i.e.

littoral normand

limite de département

limite entre les points ALF

Intervallalgorithmus MINMWMAX, Totalkorpus (TOT) Figur 3.17: Spiegelpunktkarte (zu Spiegelpunkt 999 — Hochfranzösisch)

138

Zeile) des verglichenen Punktes 2 (k = 2) gekippt ( = gespiegelt) werden (siehe die gerasterte Zeile auf Figur 3.16), so ergibt sich, daß sie von den in den Matrizenfeldern bereits vermerkten (und aus den vertikal durchgeführten Indexzuweisungen stammenden) Indizes teilweise differieren: Indexbilanz der Ähnlichkeitskarte (j = 2): a, b, b, c, d; versus Indexbilanz der Spiegelpunktkarte (k = 2): a, a, a, c, d. Verständnisbeispiel zu Figur 3.17 (S. 138): wenn man P. 399 (linker Bildrand) als Prüfbezugspunkt wählt und die dazugehörende Ähnlichkeitskarte erstellt, erscheint Spiegelpunkt 999 in Wertklasse 4.

littoral normand

limite de département

l i m i t e entre les points ALF

Intervallalgorithmus MINMWMAX, Totalkorpus (TOT)

Figur 3.18: Spiegelpunktkarte (zu Spiegelpunkt 399 - St-Pierre-Port, Guernesey) Verständnisbeispiel zu Figur 3.18: wenn man P. 299 (rechts oben) als Prüfbezugspunkt wählt und die dazugehörende Ähnlichkeitskarte erstellt, erscheint Spiegelpunkt 399 in Wertklasse 1. Diese Karte zeigt deutlich, wie extrem die Dialektizität Guerneseys (P. 399) aus der Sicht kontinentaler (und hier vor allem ostnormandischer und pikardischer) Prüfbezugspunkte liegt. 139

3.1.6.2.

Taxometrische Verwertung verschiedener Lageparameter der Ähnlichkeitsverteilungen I (Oberitalien, Südschweiz)

Wie bereits in 3131.6. ausführlich beschrieben, verfügt jede Ähnlichkeitsverteilung über für sie typische Kennwerte (Lageparameter, Streuungsmaße, höhere Potenzmomente wie Schiefe etc.), die — was im Zuge des Fortschreitens unserer dialektometrischen Arbeiten immer wieder beobachtet werden konnte — von Ähnlichkeitsverteilung zu Ähnlichkeitsverteilung schwanken und dabei eine gewisse raumgebundene Logik vermuten lassen. Es lag daher nahe, diese Kennmaße herauszugreifen und in kartographische Synopse zu bringen. Man muß sich dabei allerdings vergegenwärtigen, daß damit die in der Ähnlichkeitsmatrix enthaltenen Ähnlichkeitswerte in viel umfassenderer Weise dialektometrisch ausgewertet werden, als dies bislang im Rahmen der Erstellung von Ähnlichkeitskarten der Fall war. Siehe dazu das erklärende Schema in Figur 3.19. Ahnlichkeitsmatrix (symmetrisch)

Ahnlichkeitsmatrix (symmetrisch)

(sjk)

100 6 ^ Ν Ol

25

25

25

66

33

33

33

50 100 66

66

33 100 50

33

33

75

75 100 33

33

25

33

33

25

100 100 75

33

33

25

U

5

6

2 3 Meßpunkte

11 . . . .

I:

Ol 4 iti

66

100 100 75

1

5

le

3•3 ·*c . a 2 % ' οι 1 * 1

25

25

25

66

33

33

33

50 100 66

33

33

33 100 50

66

75

75

100 33

33

25

. . . .

100

33

33

25

100 100 75

33

33

25

1

N]

66

100 100 75

(Elemente) j

(sjkl

[1

2 3 Meßpunkte . . . .

? "

4

5

I:

QJ

U Sü · QJ k , ->-

i ' QJ

1 *

U 5 6 (Elemente) j

. . . .

N]

Die beiden hier in symmetrischer Form aufscheinenden Ähnlichkeitsmatrizen können ohne Informationsverlust entlang der Hauptdiagonale halbiert werden. Figur 3.19: Links, gerastert: Lage einer Ähnlichkeitsverteilung innerhalb der Ahnlichkeitsmatrix. Rechts, gerastert: an der Berechnung der Kennwertsynopsen beteiligte Sektoren der Ahnlichkeitsmatrix

3162.1.

Kartographische Synopse der Maxima (MAX) • Karte

3.43 (Bd. III, S. 95)

Die auf der Karte 3.043 an den einzelnen Meßpunkten aufscheinenden Werte geben nicht ebendort erhobene Meßzahlen an, sondern repräsentieren die Maxima der von den einzelnen Prüfbezugspunkten aus erstellten Ähnlichkeitsvertei140

ι

lungen. Diese Maxima scheinen auf der Ähnlichkeitskarte regelmäßig an einer vom Prüfbezugspunkt nicht allzu weit entfernten Stelle auf. Beispiel: der auf Karte 3.043 an P. 999 aufscheinende RI-Wert von 87,249 entspricht R I W , , , ^ ^ also dem RI-Wert eines Identitätstests von Prüfbezugspunkt 999 zu Vergleichspunkt 537, und kann auf Karte 3.030 (unten) abgelesen werden. Zugleich ist 87,247 der größte der auf Karte 3.030 (siehe dort den Kartenkopf) vermerkten Werte (Verteilungsmaximum). Ein prüfbezugspunktnaher Meßpunkt kann nur dann sehr hohe RI-Werte (i.e. über 9 0 % ) erreichen, wenn die folgenden Voraussetzungen zutreffen: in realitate: Es muß tatsächlich eine gewisse dialektale Kompaktheit durch das gemeinsame Auftreten möglichst vieler sprachlicher Merkmale über ein größeres Gebiet hinweg existieren, wobei diese Kompaktheit aber außerhalb und am Rand dieses Gebietes deutlich geringer werden muß (Annahme der Existenz eines Ordnungsmusters in realitate). in atlante linguistico: D a s Meßpunktenetz des Sprachatlasses muß genügend feinmaschig sein, um das real existierende Ordnungsmuster hinreichend deutlich abbilden zu können. Wenn ein in realitate weit ausgedehntes kompaktes Dialektgebiet durch nur einen Meßpunkt erhoben wurde, kann dieser eine Meßpunkt in atlante linguistico diese Kompaktheit nicht abbilden und «verpufft» seine Taxatladung an andere, mehr oder weniger benachbarte Meßpunkte. Im Falle des A I S ist diese Abbildungsqualität vermöge der akribischen Erstellung des Meßpunktenetzes (vgl. dazu Jaberg/Jud 1928, 183 — 189) in hohem Maße gewährleistet. Allerdings hätten — wie die Karte 3.43 vermuten läßt — durch eine größere Dichte des Aufnahmenetzes die lombardischen, emilianischen, venezianischen und friaulischen Dialektagglomerate besser voneinander getrennt werden können. In der Tat kommen fast alle der in 3.1.4. vorgeführten Dialektlandschaften auf Karte 3.43 als Dialektkerne (rote Isochoren in den Wertklassen 5 und 6) deutlich zum Vorschein; einzige Ausnahme: das Alpinprovenzalische, das in realitate und in atlante — gemessen am in Oberitalien und im AIS sonst Üblichen — nun in der Tat sehr zerklüftet ist. Ich verweise auf die folgenden «Kernlandschaften» (Terminus nach Gauchat 1903, 386) oder «Phonationsgebiete» (Terminus nach Ettmayer 1924, 46, 55): in den Wertklassen 6 und 5: Piémont Westlombardei (um P. 261) Ostlombarbei (um P. 256) Friaul Toskana Fiume (Rijeka) und Cherso (Kres) 141

in den Wertklassen 5 und/oder 4: Aosta Westbünden und Teile Mittelbündens Ostbünden (Engadin) nordwestliches Trentino (Sulzberg) Ladinien südliches und nordöstliches Veneto Romagna Emilia Marken Ligurien Man beachte ferner die deutlich sichtbare Trennung der Surselva vom Engadin und die Profilierung der West-Ost-Teilung des Lombardischen mit den beiden Kernen um die Punkte 261, 262 etc. sowie um die Punkte 256, 267 etc. Wohl bedingt durch die zu geringe örtliche Meßpunktedichte des AIS kommt es zur Verschmelzung zweier Dialektkerne, nämlich des Südostlombardischen und des Emilianischen, im Bereich der PP. 285, 288, 267, 278 etc. Um dieses Amalgam zu entflechten, kann man die respektiven Orientierungsrichtungen durch Werterückführung (Pfeilvermerk) anhand der (hier nicht präsentierten) Originalidentitätskarten (zu den PP. 256, 267, 278,285 etc.; sämtliche im Archiv des Autors) leicht ermitteln.

Verständnisbeispiel: Das auf Karte 3.043 zu P. 284 vermerkte Maximum von 91,919 ist ursprünglich an P. 285 erhoben worden.

Figur 3.20: Rückbeziehung einiger Maxima auf ihre Herkunftsorte

Dieses Beispiel stützt die Vermutung, daß das südostlombardisch-emilianische Dialektgrenzgebiet entweder realiter wenige oder keine Ubergangszonen besitzt oder — falls derartige Ubergangszonen realiter tatsächlich vorhanden sind, was laut Battisti 1933 zutreffen soll - in atlante linguistico (AIS) dafür keine entsprechenden Meßpunkte hat. Der angesprochene Berg-und-Tal-Effekt wird in der perspektivischen Oberflächendarstellung besonders deutlich wiedergegeben: siehe dazu Figur 3.21. 142

Azimuth Uenje-

20.00»

»

der

- vor

Projektion

Neigung HoeSe

-

-

16.06.

Totalkorpus (TOT) Siehe dazu auch die Karten 3.43 und 3.043. F i g u r 3.21: Geglättete perspektivische Oberflächendarstellung der Maximaverteilung von K a r t e 3.043 ( S y n o p s e der M a x i m a von 251 Ähnlichkeitsverteilungen)

3162.2.

Kartographische Synopse der Minima (MIN) Karte

4 5.

3.44 (Bd. III, S. 97)

Die Karte 3.44 (Synopse der Minima) ist weniger leicht als Karte 3.43 (Synopse der Maxima) zu interpretieren. Derartige Schwierigkeiten sind bei empirischmessendem Vorgehen durchaus die Regel, da ja in den allermeisten Fällen die der Messung zugrundeliegenden Hypothesen unscharf bzw. unvollständig sind und daher zunächst unbekannte Relationen mitgemessen werden. Das ist auch hier der Fall. Die zu den 251 AIS-Punkten vermerkten MIN-Einträge können wieder auf ihre Ursprungspunkte rückbezogen werden. Dies geschieht aber, da es sich um Minima handelt, über große Distanzen, gewissermaßen «von Pol zu Pol». Figur 3.22 gibt Beispiele der dabei zu überwindenden Entfernungen. Man erkennt aus dieser Figur weiterhin, daß die Rückführung jeweils zu den typologischen Anti143

poden erfolgt, die aber von Fall zu Fall variieren. So sind Westbünden und T o s k a n a - R o m a g n a zueinander derartige Antipoden, während das Engadin (hier vertreten durch P. 9) — im Taxatvektor typologisch «weicher», i.e. «italienischer» bestückt — das Aostatal zu Antipoden hat und sich damit ähnlich wie der

Verständnisbeispiel: Das auf Karte 3.044 zu P. 999 vermerkte Minimum von 44,444 ist ursprünglich an P. 1 erhoben worden. Ähnlichkeitsmessung nach RIW)k, Totalkorpus (TOT)

Figur 3.22: Rückbeziehung einiger Minima auf ihre Herkunftsorte 144

zentralladinische Punkt 305 verhält. Der ebenso zentralladinische Punkt 315 (Buchenstein), der typologisch weniger «hart» profiliert ist als Punkt 305, hat als Antipode Punkt 1 in der Surselva, allerdings um den Preis des Hinaufschnellens des dabei zustandekommenden RIW-Minimums (49,561, was immerhin Wert-

A: PP. 121, 122, 123 G: PP. 1, 3, 5, 13, 15, 16 TR: PP. 478, 479, 522, 528, 529 Anhand von 251 Ähnlichkeitskarten (nach RIW]k), Totalkorpus (TOT) Figur 3.23: Wohnorte jener Individuen, die Antipathien gegen Individuen im Bereich der Zonen A, G oder TR hegen

145

klasse 5 auf Karte 3.44 entspricht). Karte 3.44 zeigt aber noch, daß die bereits an anderer Stelle vorgestellten dialektalen Kernzonen meist mit niederen MINWerten versehen sind, und daß diese Meßpunkte mit niederen MIN-Werten oft gehäuft, also landschaftsbildend, auftreten (z.B. Aosta, Surselva, Venezien, Trentino). Aber auch mit höheren MIN-Werten versehene Meßpunkte bilden — einmal abgesehen von jenen mit «corpo ridotto» — sinnvolle Aggregate, deren

Anhand von 251 Ähnlichkeitskarten (nach RIW|k), Totalkorpus (TOT) Figur 3.24: Aggressionsziele im Konfliktfall ( x )

146

Lage grosso modo mit dem «lombardischen Übergangsschelf» (Punkte in Wertklasse 4) deckungsgleich ist, der etwa auf der Karte 3.6 (zu AIS — P. 17) beobachtet werden konnte. Diese eigenartigen Antagonismen sollen anhand eines Konfliktmodells näher verdeutlicht werden. Dazu werden die in Figur 3.22 von den beiden Enden der dort eingetragenen Pfeile markierten Isochoren getrennt kartographiert. Die Pfeilenden ( = Aversionsträger) werden in Figur 3.23, die Pfeilspitzen ( = Aversionsziele) in Figur 3.24 eingezeichnet. Wenn man (siehe dazu Figur 3.23) eine kartographische Synopse der zu jedem Meßpunkt des AIS-Netzes gehörenden Aversionsziele erstellt, ergeben sich sinnvoll erscheinende Raumaggregate, die man als Wohngebiete von Individuen (= Meßpunkten) «gleicher Aversionen» oder «gleicher Antipathien» (gegenüber bestimmten Randgruppen desselben Individuenverbandes) interpretieren bzw. dazu in Analogie setzen kann. Derselbe Vorgang ist für jene Individuen des Gesamtverbandes (= Meßpunkte des AIS-Untersuchungsnetzes) wiederholbar, die das Ziel dieser Antipathien darstellen. Siehe dazu die Figur 3.24. Dabei schälen sich drei Zonen heraus, die als Wohngebiete von «marginalen Randgruppen», «Aversionsrezeptoren» bzw. ganz allgemein als «Aggressionsziele» gedeutet werden können. Man kann diese Situation durch ein verhaltenstheoretisches Simulationsmodell in 2 Phasen näher beleuchten. Simulationsphase I : Einstellung der Konfliktpartner vor dem Konflikt Ein Verband von 251 Individuen besteht aus drei Parteien, die untereinander mehr oder weniger verfeindet sind. Figur 3.23 zeigt die Standorte der Individuen mit bestimmten Aversionen (gegen die Ziele A, G, TR). Simulationsphase II: Verhalten der Konfliktpartner im Konfliktfall Im Konfliktfall kommt es — den bestehenden Aversionen entsprechend - zu tätlichen Angriffen gegen bestimmte Individuen des Gesamtverbandes, deren Standorte Figur 3.24 zeigt. Man kann die Simulativvorstellung durch Rückgriff auf die in Karte 3.044 enthaltenen MIN-Werte insofern ausbauen, als man die Höhe der MIN-Werte zur Einstufung der emotionalen Beteiligung heranzieht, mit der die Aggressionen fallweise durchgeführt werden. Dabei zeigt es sich, daß Attacken auf Individuen der Partei G, die aus der näheren südlichen oder östlichen Nachbarschaft von G erfolgen, nur um den Preis einer höheren «Erregung» (= höherer MIN-Wert) möglich sind. Dies ist ethologisch als eine Art «schlechten Gewissens» infolge aggressiven Verhaltens gegenüber einem «irgendwie affinen» Nachbarn interpretierbar. Zugleich ist die Gesamtheit der gegen A (Aosta) eingestellten Individuen auf Figur 3.23 als Pufferzone deutbar. Diese hier mit einfachsten Mitteln durchgeführte Mödellableitung müßte mit spiel- und graphentheoretischen Mitteln ausgebaut bzw. wiederholt werden. Entsprechende Methoden bzw. datenseitige Analogien finden sich im Bereich von Psychologie (vgl. dazu Holsti/North 1965) und Politologie: vgl. dazu Chri147

stopherson 1976; Harary/Miller 1970; Feierabend/Feierabend 1970; Sherif/Sherif 1970, das Journal of conflict resolution, passim und die Beiträge von Atta/Rummel 1970, Davis 1963, Jones 1969, Rummel 1965 und Wish 1970, wobei die von R. J . Rummel entwickelte «Field Theory» besondere Aufmerksamkeit verdient. Die eben gebrachte verhaltenstheoretische Digression hat im Rahmen dieser Arbeit und der darin des öfteren betonten Interdisziplinarität einen vor allem datenillustrativen Zweck. Damit soll ganz besonders unterstrichen werden, daß die Sprachatlanten als Datenquellen ein weit über die Sprachgeographie hinausgehendes Interesse besitzen. 3162.3.

Kartographische Synopse der Mittelwerte (MIW) -H> Karte

3.45 (Bd. III, S. 99)

Auf Karte 3.45 wird eine stetige, also in der jeweils zugrunde liegenden Ähnlichkeitsverteilung nicht in dieser Form aufscheinende Variable punktweise kartiert. Rückführungen in Pfeilform wie in 3162.1. und 3162.2. sind daher nicht möglich. In Wertklasse 6 fallen die Isochoren mit «corpo ridotto» auf; sie sind — wie mehrmals schon erwähnt — als Störungsrauschen zu betrachten. Das von den übrigen Wertklassen konstituierte Profil zeigt einen überaus sinnvollen Verlauf, wobei sich galloromanische, rätoromanische und mittelitalienische Varietäten in unterdurchschnittlicher Lage rund um einen oberitalienisch-padanischen Kern überdurchschnittlicher Variablenausprägung gruppieren. Dieses Profil entspricht fast zur Gänze jenem von Karte 3.65. Man kann die vom Mittelwert der Ahnlichkeitsverteilung erbrachte Meßleistung durch folgende Vergleiche veranschaulichen: Eine Büchergilde verschickt an ihre Mitglieder ein genormtes Bücherpaket: wie viele Bücher werden durchschnittlich tatsächlich gekauft? Ein Lehrer vermittelt einer Schulklasse eine bestimmte Anzahl von Wissensinhalten: wie viele Wissensinhalte merken sich die Schüler tatsächlich (im Schnitt)? Innerhalb eines Funksterns strahlt ein Sender Botschaften an alle teilnehmenden Empfangsstationen aus: wie groß ist der Durchschnitt der Feldstärken, mit denen das Sendesignal an den einzelnen Empfangsstationen einfällt? H o h e Meßwerte aus den angeführten Beispielsfällen sind auf gute Kommunikationslagen von Büchergilde, Lehrer oder Sender zurückzuführen. Analoges kann zu Karte 3.45 gesagt werden. Man erkennt, daß der Lage nach zentrale Meßpunkte besser mit dem Beobachtungsganzen vernetzt sind als periphere. Dabei wird allerdings das Phänomen der «Vernetzung» (oder der «Kommunikationslage») als unzerlegtes Wirkungsgefüge aufgefaßt. Es ist aber auch möglich, einzelne Komponenten dieses Gefüges zu analysieren und getrennt zu untersuchen: cf. dazu 3163.6. 148

3162.4.

Kartographische Synopse der Standardabweichungen (STAND)

Um eine Häufigkeitsverteilung auch in bezug auf die Streuung der sie konstituierenden Einzelwerte um die schon bekannten Lageparameter (Minimum, Mittelwert, Maximum) durch eine Maßzahl charakterisieren zu können, benützt man üblicherweise verschiedene Streuungsmaße wie Variationsbreite, diverse Interquantilabstände, mittlere Abweichung, Varianz, Standardabweichung und Variationskoeffizient (vgl. dazu Bahrenberg/Giese 1975, 38f.). Wir greifen daraus zunächst die Standardabweichung (s) als bekanntestes Streuungsmaß heraus. Sie wird nach folgender Formel berechnet: / S

i=

Σ

V

n - 1

; n > 1

Dabei bedeuten: Sj X; i η χ

Standardabweichung einer Ahnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j einzelner RI-Wert einer Ahnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j Index: läuft zwischen 1 und η hier: 250 (bei L E X - N O R M A N D I E : 70) Werte einer Ähnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j arithmetisches Mittel einer Ahnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j - > Karte 3.46 (Bd. III, S. 101)

Die Karte 3.46 muß mit gewisser Vorsicht interpretiert werden. Zunächst fällt auf, daß sie zwei wohlseparierte, jeweils mit hochrangigen Isochoren in Wertklasse 5 und 6 besetzte Zonen enthält: eine sackartig von Südosten her nach Oberitalien hineinwachsende Binnenfläche und eine kompakte Randprotuberanz im Bereich Westmittelbündens. Die dort errechneten hohen Standardabweichungen erklären sich durch das Zusammentreffen zweier numerischer Faktoren: hohe Maximalwerte der Identitätsverteilung (siehe dazu Karte 3.43) und geringes arithmetisches Mittel (siehe dazu Karte 3.45). Damit liegt — statistischer Terminologie zufolge — ein «Ausreißer»-Effekt vor. Im Vergleich zu den im Bildzentrum auftretenden hohen Meßwerten muß die Westbündner Protuberanz folglich als «atypisch» bzw. «andersartig» betrachtet werden. Üblicherweise wird die Standardabweichung als Maß für die mehr oder weniger stark ausgeprägte Steilheit bzw. Spitzigkeit der Kurve einer Häufigkeitsverteilung angesehen, wobei in der Regel niedere Werte der Standardabweichung einem spitzen und höhere Werte einem flachen Kurvenverlauf entsprechen. Ausnahmen ergeben sich aber durch den erwähnten «Ausreißer»-Effekt. Anhand der hier gezeigten Karten läßt sich diese Beziehung schön überprüfen. Siehe dazu die folgende Tabelle, die durch einen entsprechenden optischen Vergleich verifiziert werden kann. 149

Karte

Prüfbezugspunkt j

Standardabweichung (siehe Karte 3.043)

Kurvencharakteristik

122 163 261

4,944 6,917 8,772

spitz flacher flach

3.15 3.16 3.18

3132.5.

Kartographische Synopse der Schiefen 999-TOT-13

999-T0T-376

MW / MAX I

MIN

d AIA MIN MW MAX

*9.1

88,9

MIN 1 V*,9

MW \ι-ΓΊ

MAX

j f i K — r 68,0

83,6

Minimum arithmetisches Mittel Maximum

Figur 3.25: Histogramme der Ahnlichkeitsverteilungen zu den PB-Punkten 13 (siehe Karte 3.3) und 376 (siehe Karte 3.22)

Die Figur 3 . 2 5 zeigt nicht nur die größere Steilheit, sondern auch die deutlicher ausgeprägte Asymmetrie des linken Histogramms (zum P B - P u n k t 13). Es ergibt sich damit das Problem, ein für die Messung der Asymmetrie einer Häufigkeitsverteilung taugliches M a ß zu finden bzw. notfalls zu bilden. N u n ist eines der hiezu besonders geeigneten Maße die sogenannte Schiefe. Ihre Berechnung erfolgt nach der folgenden F o r m e l :

Σ fr - *) 3

Dabei bedeuten: gj Schiefe einer Ähnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j Sj Standardabweichung einer Ähnlichkeitsverteilung z u m Prüfbezugspunkt j X; einzelner R I - W e r t einer Ähnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j i

Index: läuft zwischen 1 und η

η

hier: 2 5 0 (bei L E X - N O R M A N D I E : 70) W e r t e einer Ähnlichkeitsverteilung z u m Prüfbezugspunkt j

χ 150

arithmetisches Mittel einer Ähnlichkeitsverteilung zum Prüfbezugspunkt j

Vgl. dazu Bahrenberg/Giese 1975, 54. Der Wert von gj ist bei vollständiger Symmetrie der fraglichen Ähnlichkeitsverteilung Null und kann bei Vorliegen entsprechender Asymmetrien positive (Median und Modus < arithmetisches Mittel) oder negative Werte (Median und Modus > arithmetisches Mittel) annehmen. Die taxometrische Wertigkeit der

Leere Isochoren entsprechen negativen Schiefen. Totalkorpus (TOT) Siehe dazu auch die Karten 3.47 und 3.047. F i g u r 3.26: Positive ( + ) u n d negative Schiefen der Ähnlichkeitsverteilungen

151

Schiefen ist durch das Zusammenwirken von Vorzeichenvariation und Wertabstufung besonders hoch. Aus Figur 3.26 wird klar ersichtlich, daß die mit positiven Schiefen ausgestatteten Ähnlichkeitsverteilungen sich zur Gänze in peripheren Bereichen des Untersuchungsnetzes befinden und an jenen Meßpunkten auftreten, wo traditioneller Auffassung zufolge alpinprovenzalische (oder -okzitanische), frankoprovenzalische und rätoromanische — kurz: nicht-italienische — Sprachstände anzutreffen sind. Karte 3.47 (Bd. III, S. 103) Karte 3.47 gibt über den Vorzeichenunterschied hinaus detaillierte Auskunft über die Stratifikation der Schiefenwerte. Abgesehen davon, daß die bereits erwähnten Einzugsbereiche verschiedener peripherer Sprachstände sich als kompakte Gebiete (rote Flächensignaturen) deutlich von ihrer Umgebung abheben, zeigt es sich, daß die Meßpunkte mit den größten negativen Schiefen den oberitalienischen Raum zangenartig durchziehen, wobei der N—S verlaufende Schenkel ungefähr parallel zum Bett der Etsch liegt, während der W—O orientierte Schenkel dem Kamm des Apennin folgt. Dadurch werden wohlbekannte Dialektlandschaften (wie Lombardisch versus Venezianisch, Venezianisch versus Trentinisch, Emilianisch versus Toskanisch, Toskanisch versus Marchigiano) voneinander getrennt bzw. als Einschlußgut entsprechend hervorgehoben. Man beachte auch besonders die pyramidenartige Anordnung des festlandvenezianischen Zentrums um P. 363. D a das Minimum der Schiefenwerte (—1,430) an P. 169 und damit in unmittelbarer N ä h e des Zusammentreffens von vier großen Dialektlandschaften (Piemontesisch, Ligurisch, Emilianisch, Lombardisch) auftritt, scheinen Meßpunkte mit extrem negativen Schiefen dialektalen Ubergangsgebieten (Dialektgrenzen, Grenzgürteln, Amphizonen etc.) zu entsprechen 84 . Umgekehrt aber liegt das Maximum der Schiefenwerte (+3,180) an P. 1 inmitten des typologisch sehr extrem liegenden bündnerromanischen Sprachgebiets. Man kann daraus schließen, daß Meßpunkte mit positiven Schiefenwerten Gebieten entsprechen, deren typologische Zugehörigkeit zum untersuchten Meßpunktenetz nur sehr schwach ausgeprägt ist und deren Taxatpotentiale ganz besonders partikulär zusammengesetzt sind. Dieser Sachverhalt wird durch die Bildsyntax der hiehergehörenden Oberflächendarstellung deutlich unterstrichen; siehe dazu Figur 3.27. Die Synopse der Schiefen verschiedener Ahnlichkeitsverteilungen ist offenbar ein überaus taugliches Mittel, diese in bezug auf ihre reziproke Verschiedenheit klar zu unterscheiden, wobei die «farblosesten» Ahnlichkeitsverteilungen am negativen und die «exzentrischesten» Ahnlichkeitsverteilungen am positiven Ende der Zahlengeraden der Schiefenwerte aufscheinen.

84

Damit ist ein ähnlicher Effekt gegeben, wie er in Karte 3.53 (Meßpunkte in den Wertklasse 1 und 2) auftritt.

152

Totalkorpus (TOT) Siehe dazu auch die Karten 3.47 und 3.047. Figur 3.27: Geglättete perspektivische Oberflächendarstellung der Schiefenverteilung von Karte 3.047 (Synopse der Schiefen von 251 Ahnlichkeitsverteilungen)

3162.6.

Kartographische Synopse verschiedener Streuungs- und Symmetriemaße

Neben der Standardabweichung können auch andere Streuungsmaße zu taxometrischen Zwecken herangezogen werden. Die dafür nötigen Berechnungsgrundlagen können den Köpfen der Zahlenwertkarten entnommen werden. Zu theoretischen und terminologischen Problemen vgl. Pfanzagl 1972, 29. 3162.6.1.

Kartographische Synopse der Intersextilabstände

Siehe dazu den Kopf der Zahlenwertkarte 3.01 (LEX-ITALIEN 999-TOT-237). Dort sind in der Zeile M E D neben Minimal- und Maximalwert auch die fünf Sextile85 der dieser Zahlenwertkarte zugrundeliegenden Häufigkeitsverteilung vermerkt. Durch Subtraktion des ersten vom fünften Sextil läßt sich der gesuchte Intersextilabstand der betreffenden Ähnlichkeitskarte ermitteln. 85

Zu «Sextil» bzw. — allgemein gesprochen — zu «6-Quantilen»: die Werte einer Häufig-

153

•KARTE 9 9 9 - T O T MW= 7 0 . 0 1 6 MINMWMAX MEOMH MEO

PUNKTt237

S=

I* 5.95 > > > > >

15,625 16,406 17,131 18,359 20,000 23,438

16,406 17,131 18,359 20,000 23,438 48,425c

0,781 0,725 1,228 1,641 3,438 24,987

45 47 45 44 50 47 670

" Minimalwert (diskreter Wert) wert (diskreter Wert) 190

b

arithmetisches Mittel (diskreter Wert)

c

Maximal-

Zu Karte 3.69d (MED 12fach) Oberitalien, Südschweiz Wertklassenbildung nach M E D 12fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RFWy von

Wertklassenbreite

Anzahl der Grenzsegmente pro Wertklasse

bis

1 2 3 4 5 6

> > > > >

5,534' 9,449 10,980 11,811 12,698 13,672

9,449 10,980 11,811 12,698 13,672 14,510b

3,915 1,531 0,831 0,887 0,974 0,838

54 53 58 55 52 58

7 8 9 10 11 12

> > > > > >

14,510 15,476 16,471 17,323 19,368 22,656

15,476 16,471 17,323 19,368 22,656 48,425c

0,966 0,995 0,852 2,045 3,288 25,769

55 59 55 58 57 56 670

b

* Minimalwert (diskreter Wert) Wert)

Median (diskreter W e n )

c

Maximalwert (diskreter

Z u K a r t e 3 . 7 0 b ( M I N M W M A X 12fach) Nordwestfrankreich Wertklassenbildung nach M I N M W M A X 12fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RFW k , von

Wertklassenbreite

Anzahl der Grenzsegmente pro Wertklasse

bis

1 2 3 4 5 6

> > > > >

4,951a 5,693 6,434 7,175 7,916 8,657

5,693 6,434 7,175 7,916 8,657 9,399b

0,7413 0,7413 0,741? 0,7413 0,7413 0,7413

5 14 15 17 24 22

7 8 9 10 11 12

> > > > > >

9,399 11,246 13,094 14,942 16,790 18,638

11,246 13,094 14,942 16,790 18,638 20,485'

1,847$ 1,8476 1,847$ 1,847$ 1,847$ 1,847$

42 17 4 4 3 3 170

' Minimalwert (diskreter Wert) (diskreter Wert)

b

arithmetisches Mittel (stetiger Wert)

c

Maximalwert

191

Zu Karte 3.70c (MEDMW 12fach) Nordwestfrankreich Wertklassenbildung nach MEDMW 12fach Wertklasse (Intervall)

Variable: RFW ki von

Wertklassenbreite

Anzahl der Grenzsegmente pro Wertklasse

bis

1 2 3 4 5 6

> > > > >

4,951" 6,311 7,087 7,864 8,447 8,932

6,311 7,087 7,864 8,447 8,932 9,417b

1,360 0,776 0,777 0,583 0,485 0,485

16 16 16 16 14 19

7 8 9 10 11 12

> > > > > >

9,417 9,806 10,291 10,777 11,553 14,272

9,806 10,291 10,777 11,553 14,272 20,485'

0,389 0,485 0,486 0,776 2,719 6,213

11 12 13 12 13 _12 170

1 Minimalwert (diskreter Wert) wert (diskreter Wert)

b

arithmetisches Mittel (diskreter Wert)

c

Maximal-

Zu Karte 3.70d (MED 12fach) Nordwestfrankreich Wertklassenbildung nach M E D 12fach Wertklasse (Intervall) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Variable: RFWUi von

192

Anzahl der Grenzsegmente pro Wertklasse

bis

4,951" 6,214 6,893 7,670 8,058 8,544

6,214 6,893 7,670 8,058 8,544 9,029b

1,263 0,679 0,777 0,388 0,486 0,485

14 14 14 14 13 14

9,029 9,417 9,903 > 10,485 > 11,262 > 12,718c

9,417 9,903 10,485 11,262 12,718 20,485c

0,388 0,486 0,582 0,777 1,456 7,767

14 15 14 13 16

> > > > > > > >

Minimalwert (diskreter Wert) Wert) 1

Wertklassenbreite

b

Median (diskreter Wert)

_15 170

c

Maximalwert (diskreter

3.3.3.

Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz) —» Karte

3.69a (Bd. III, S. 159)

—» Karte 3.69b (Bd. III, S. 161) —» Karte

3.69c (Bd. III, S. 163)

—> Karte 3.69d (Bd. III, S. 165) Die den Karten 3.69a—d zugrundeliegenden Bildtypen sind einander sehr ähnlich. In allen Fällen lassen sich innerhalb des durch die Strichstärken- und Farbvariation erzeugten Gestaltprofils die altbekannten Dialektgebiete deutlich identifizieren: Alpinprovenzalisch (oder -okzitanisch) Frankoprovenzalisch (Aostatal und südliche Vorlande; in starker Verschottung) Piemontesisch (eine rundum deutlich abgeschottete Binnendialektlandschaft) Bündnerromanisch (man beachte die besondere Abtrennung des Engadin, die stärkere interne Verschottung Mittelbündens, Bivios (P. 35) und des Bergell (PP. 45, 46)) Trentinisch (hervorzuheben ist die weitgehende Übereinstimmung der U m rißverschottung mit der politischen Grenze des Trentino bzw. des früheren Welschtirol) Ladinisch Friaulisch (man beachte die deutliche Absetzung der venezianischen Punkte 367 — Grado und 369 —Triest) Istrisch (mit scharfer Trennung von P. 369 —Triest) Venezianisch Romagnolisch-Emilianisch (letzteres relativ offen gegenüber dem Lombardischen) Toskanisch (deutliche Markierung der Apenninengrenze) Marchigiano Ligurisch (ebenso deutlich im Norden durch den Apennin begrenzt) Lombardisch (mit klar erkennbarer Trennung in einen westlichen und einen östlichen Teil). Aus früheren Isoglossensynopsen größeren Zuschnitts ist bekannt, daß im Bereich sprachlicher Grenz- und Ubergangsgebiete und in sprachlichen Peripherlagen die Isoglossenbündel gegenüber dialektalen Zentrallagen an Dicke zunehmen und dadurch der Eindruck einer kleinräumigeren Kammerung entsteht; siehe dazu beispielsweise die Karten bei Rosenqvist 1919 (Süd- und Nordostfrankreich um vieles gekammerter als West- und Zentralfrankreich) und Ettmayer 1924 (zunehmende Verschottung bei der Annäherung an nordostfranzösi193

sehe, frankoprovenzalische oder okzitanische Randzonen). Dieser Effekt tritt auch hier auf und kann deutlich in den Grenzbereichen zwischen Bündnerromanisch, Frankoprovenzalisch und Piemontesisch, ferner zwischen Piemontesisch und Alpinokzitanisch oder zwischen Venezianisch und Friaulisch festgestellt werden. Beachtung verdient ferner die Tatsache, daß die hier gezeigten oberitalienisch-südschweizerischen Grenzsegmentprofile trotz ihrer Herkunft aus lexikalen und morphosyntaktischen AIS-Kartenblättern doch weitestgehend dem auf phonetischen Kriterien basierenden Isoglossenprofil von Haag 1930 (464—465; AIS-Meßpunktenetz fast zur Gänze mit dem meinen identisch; Karte erneut publiziert bei Lang 1982, Anhang, entsprechen. Diese Tatsache kann zur Stützung — freilich nicht zum Beweis — meiner bereits mehrfach geäußerten Vermutung (vgl. etwa Goebl 1980b, 40) herangezogen werden , daß die bei der taxometrischen Synthese verschiedener Merkmalskategorien erzielbaren Q-analytischen Meßresultate bzw. Raummuster einander wohl sehr ähnlich sein werden. Siehe dazu auch Teil 4. dieser Arbeit. Von den vier gezeigten Visualisierungsproben ergeben die mittels Wertklassenbildung erstellten Bandkartogramme allseits gut artikulierte Raummuster, während die mit Hilfe wertproportionaler Strichstärkenvisualisierung erstellte Karte 3.69a vorwiegend die räumliche Lage der Maximal- und Minimalwerte der behandelten RF-Wert-Verteilung betont. Dabei zeigt es sich, daß die Verteilungsmaxima nicht entlang des Apennin, sondern v. a. am Südrand des Frankoprovenzalischen und der drei Teile des Rätoromanischen (Bündnerromanisch, Ladinisch, Friaulisch) zu finden sind. Diese Tatsache ist überraschend, zwingt sie doch dazu, die klassifikatorische Bedeutung der Apenninenlinie (bekannt seit W. v. Wartburgs Zeiten als «Linie La Spezia—Rimini») für die Trennung der West- von der Ostromania zu überdenken. Und wenn etwa G. Rohlfs (1947, 15) apodiktisch feststellt, daß sich «an keiner anderen Stelle in Italien [...] eine so entscheidende Sprachgrenze gebildet» hat wie entlang des Apennin, so muß auch dieser Behauptung die kartographische Evidenz von Karte 3.69a entgegengehalten werden. Bei der Beurteilung der Grenzsegmentkarten soll man sich allerdings stets die ihnen zugrundeliegenden taxometrischen Voraussetzungen und Meßbedingungen vergegenwärtigen. Die Spanne der RF-Werte in Karte 3.069 liegt zwischen 5,534 und 48,425%, übersteigt also nicht 50% und läßt damit erkennen, daß die ausgewertete Datenmatrix in toto reicher an sprachlichen Ähnlichkeiten als an sprachlichen Unähnlichkeiten bzw. Distanzen oder Differenzen ist. Dies hat v.a. damit zu tun, daß ich es für fachwissenschaftlich erwünscht und taxometrisch sinnvoll halte, mononyme (also gliederungsfreie) Merkmalsebenen prinzipiell nicht auszuschließen, sondern sie im Sinne eines globalen Adansonismus ( = Merkmalsgleichgewichtung) genauso wie feingegliederte Merkmalsebenen pari passu in die taxometrische Synthese eingehen zu lassen; cf. dazu 2.1.3. (Merkmalsgewichtung) und 2.2.8. (Numerische Struktur des Reduktionskorpus). Überdies gelten diese Überlegungen auch vollinhaltlich für den Bereich der Ähnlichkeitsmessung. 194

Schließlich soll noch der beim Zwischenpunkttest durch die strikte Beachtung der Kontiguitätsrelationen auftretende Informationsverlust kurz beleuchtet werden. Zu den im Falle von L E X - I T A L I E N vorliegenden 251 Meßpunkten ( = N) sind nach der Formel y · (Ν - 1) 251 · 125 = 31375 Ähnlichkeits- und/ oder Distanzwerte errechenbar, die beispielsweise bei den in 3.1.6.2. beschriebenen Verfahren zur Gänze in die taxometrische Auswertung eingehen. Hingegen werden zur Erstellung der AIS-Grenzsegmentkarten von diesen 31375 Distanzwerten in Entsprechung zur Zahl der im Rahmen der Thiessen-Geometrie vorliegenden Grenzsegmente nur 670 Stück oder 2,13% berücksichtigt. Damit ist klar, daß der mit dieser Heuristik stützbare Hypothesenbereich um vieles geringere (oder speziellere) Dimensionen hat als jener, der mit den früher gezeigten Prozeduren abdeckbar ist. Überdies liegen im Bereich des Zwischenpunkttests die größten Affinitäten zwischen der hier vorgeführten und der von J. Séguy betriebenen Dialektometrie. J. Séguys (und auch H. Guiters) Vorgehen bestand darin, die an kettenartig nebeneinander gereihten Zwischenpunkten erhebbaren RF-Werte (meist auf der Basis von 100 Sprachatlaskarten) mit der Kilometerdistanz der dabei mitberücksichtigten Meßpunkte in Beziehung zu setzen und zu versuchen, diese Relation in eine mathematische Formel zu bringen (vgl. dazu v.a. Séguy 1971 und 1973 sowie die Karte 2529 des A L G VI). Derartige «coupes transversales» (aus denen sich dann entsprechende RFW-km-Relationen ergeben) können auf den Karten 3.69a—d und 3.70a—d in unbegrenzter Zahl vorgenommen werden. Wiewohl Séguys (und Guiters) Querschnittanalysen als erste Versuche zur stringenteren Erfassung geolinguistischer Regularitäten große Beachtung verdienen und ihnen ein gewisser theoretischer und ein hoher wissenschaftsgeschichtlicher Rang zukommt, muß doch darauf hingewiesen werden, daß sie — da nur auf sehr partiellen Datenanalysen beruhend — empirisch schwach abgesichert sind und darüber hinaus ohne jede Berücksichtigung der gängigen taxometrischen Methoden bzw. Methodologien durchgeführt worden waren. Die derzeitige Tolosaner Dialektologenschule ist dabei, diese von J. Séguy hinterlassenen Desiderata aufzuarbeiten (vgl. etwa Fossat 1980).

3.3.4.

Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich) —» Karte

3.70a (Bd. III,S. 167)

—» Karte

3.70b (Bd. III, S. 169)

—> Karte

3.70c (Bd. III, S. 171)

—» Karte

3.70d (Bd. III, S. 173) 195

Die Karten 3.70a—d enthalten jeweils 170 Grenzsegmente. Alle kartographischen Konventionen und methodischen Voraussetzungen sind dieselben wie bei den Karten 3.69a—d. Die stärksten Verschottungen (darunter das RF-Wert-Maximum von 20,485 zwischen den PP. 394 und 396) finden sich paradoxerweise im Bereich der anglonormandischen Inseln; erst darnach folgen die im pikardisch-ostnormandischen bzw. die im westfranzösisch-südnormandischen Grenzraum gelegenen Zwischenpunkte. Dieser Sachverhalt, an dem man zugleich die Schwäche derartiger Kontiguitätsklassifikationen ablesen kann, erweckt den (falschen) Eindruck, als seien die anglo-normandischen Inseln in ähnlicher Weise von den festlandnormandischen Meßpunkten separiert, wie das beispielsweise die pikardischen Meßpunkte sind. Tatsächlich läßt sich aber die typologische Affinität der anglonormandischen zu den festlandnormandischen Meßpunkten sehr deutlich aus Karte 3.31 (Ähnlichkeitsprofil zum ALF-Punkt 399) ablesen, zu der kein wie immer geartetes Pendant von einem westpikardischen Meßpunkt aus beigebracht werden kann (siehe dazu illustrationshalber die Karten 3.35—3.40). Überdies wird dieser Befund auch von Figur 3.34 (Clusterbaum) schön bestätigt. Beachtung verdienen ferner einige höherrangige Schotten (zwischen den PP. 367/358,356/347,345/336,248/247,238/246 etc.), die im Verlauf der sogenannten «ligne Joret» (nördliches [k] versus südliches [s] < lat. C + A; vgl. dazu Brasseur 1973) liegen, die besondere Ausgliederung der Nordhälfte der Halbinsel Cotentin (Schotten zwischen den PP. 395/387, 386/387) - vgl. dazu Rössler 1970 und Lepelley 1974 — und die eine West-Ost-Artikulation der «Normandie dialectale» andeutende zirkuläre Abschottung des Meßpunktes 351. Überdies ist die von Paris bzw. vom Hochfranzösischen (P. 999) und der Ile-de-France (PP. 226, 227) nordwestwärts gerichtete sprachliche Infiltration durch die geringe Dicke (bzw. metaphorisch: Höhe) der in dieser Richtung liegenden Grenzsegmente deutlich zu sehen. Hervorzuheben ist auch die große Ähnlichkeit der Karten 3.70a—d mit den von Ettmayer (1924) erstellten Isoglossensynthesen (bzw. mit den hierher passenden Ausschnitten daraus).

196

4.

R-analytische Meßmomente

4.0.

«Eigentliche» vs. «uneigentliche» R-Analyse

Unter R-Analyse versteht man die Ermittlung von Zusammenhängen zwischen den Merkmalen (hier: Arbeitskarten) einer Meßmatrix. Cf. dazu hier unter 3.0. Die in der Folge gebrachten Beispiele entsprechen allerdings insofern nicht vollinhaltlich dem in der Numerischen Taxonomie etablierten Begriff der R-Analyse, als sie auf Q-analytischen Messungen beruhen, wobei aber merkmalsseitig systematische Datenrestriktionen bzw. -manipulationen vorgenommen werden, um solcherart festzustellen, inwieweit ein bestimmter Q-analytischer Meßertrag von R-analytisch relevanten Ordnungsstrukturen abhängig ist.

4.1.

Arbeitskarten in begrifflicher Anordnung

«Die großen Vorteile, die die stoffliche Anordnung bietet, werden dem kulturell orientierten Forscher in die Augen springen. Es ergibt sich beim Durchblättern eines Bandes sofort ein Gesamtüberblick über ein Sachgebiet; die eine Karte hilft die andere interpretieren; kulturelle und sprachliche Strömungen zeichnen sich in gleichartiger Weise ab; und endlich wird das Wort, wenn nicht in den Zusammenhang der Rede, doch wenigstens in einen ideellen Zusammenhang hineingestellt.» (Jaberg/Jud 1928, 15.) In Fortführung dieser Gedanken der AIS-Autoren wollten wir wenigstens andeutungsweise eruieren, inwieweit derartige «ideelle Zusammenhänge» einerseits dialektometrisch nachgewiesen und andererseits voneinander differenziert werden können. Im Falle des AIS konnten wir dabei die «stoffliche Anordnung» (Jaberg/Jud 1928, 15) des Taxandums übernehmen, im Falle des A L F mußte diese erst durch einen zusätzlichen Sortiervorgang hergestellt werden. Cf. dazu 2.2.7. und 2.3.7. Es sei allerdings gleich vorweggenommen, daß der Aussortierung begrifflich relativ homogen strukturierter Arbeitskartenblöcke ein wesentlicher Nachteil insofern anhaftet, als diese Arbeitskartenblöcke in aller Regel zuwenig umfangreich ausfallen, so daß die in 4.2. beschriebenen Anforderungen in bezug auf minimale Korpusmächtigkeiten meist als nicht erfüllt anzusehen sind. Aus diesem Grund wurden zusätzliche globale Zusammenfassungen nach Lexikon und Morphosyntax vorgenommen, um wenigstens im Oberbereich der grammatischen Kategorien zu einigermaßen repräsentativen Korpusmächtigkeiten zu gelangen. 197

4.1.1.

Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz)

Q-analytisches Meßmoment: Ähnlichkeitsmessung; cf. dazu 3.1. Prüfbezugspunkt: 261-Mailand Teilkorpora 1 10 (Lexikon): Karten 4.1 und 4.01 Karte

4.1 (Bd. III, S. 175)

Teilkorpus 14 (Morphosyntax): Karten 4.2 und 4.02 -»Karte

4.2 (Bd. III, S. 177)

Wir beginnen mit einem Vergleich zwischen Lexikon (569 Arbeitskarten) 98 und Morphosyntax (127 Arbeitskarten). Die beiden Raumtypen sind einander sehr ähnlich und zeigen dieselben Peripherie- und Zentrallagen. Cf. dazu 2.2.7. mit weiteren Angaben zur numerischen Struktur dieser beiden Meßkorpora. Es können also aus dialektometrischer Sicht keine wesentlichen Unterschiede zwischen Lexikon und Morphosyntax festgestellt werden". Teilkorpus 1 (Verwandtschaftsnamen, Familienleben): Karten 4.3 und 4.03 - > Karte

4.3 (Bd. III, S. 179)

Teilkorpus 2 (Körperteile, Körperfunktionen): Karten 4.4 und 4.04 - > Karte

4.4 (Bd. III, S. 181)

Auch die beiden Teilkorpora 1 und 2 (zu AIS I) ergeben sehr ähnliche Raumtypenprofile. Teilkorpus 3 (Handwerk, Handel): Karten 4.5 und 4.05 - > Karte

4.5 (Bd. III, S. 183)

Im Taxatvektor des Prüfbezugspunkts 261 liegt innerhalb des Teilkorpus 3 ein Nulleintrag vor, so daß an ihm statt zu erwartender 79 Arbeitskarten (cf. dazu 2.2.7.) nur 78 Arbeitskarten nulleintragsfrei verrechnet werden können. Teilkorpus 4 (Zahlen, Zeit, Raum): Karten 4.6 und 4.06

98

99

Im Prüfbezugspunkt 261 liegen beim Teilkorpusblock 1 . . . 10 zwei Nullstellen vor; daher kommen statt 569 nur 567 Arbeitskarten zur Verrechnung; cf. dazu auch 2.2.7. Korrekterweise müßte diesem visuellen auch ein statistischer Vergleich etwa in Form einer Trendflächenanalyse oder mindestens einer Korrelationsberechnung folgen. Letzteres wurde beim nordwestfranzösischen Datensatz auch tatsächlich durchgeführt. Allerdings führen auch rein visuelle Vergleiche verschiedener Choroplethenkarten zu präziseren Vorstellungen, als man gemeinhin anzunehmen bereit ist. Rezente sehpsychologische Untersuchungen haben nämlich gezeigt, daß bei parallelen Vergleichen mehrerer Häufigkeitsverteilungen in numerischer und optischer Form — ersteres mittels Korrelationsrechnung, zweiteres mittels optischer Vergleichung der entsprechenden Choroplethenkarten — der optisch erzielte Befund überaus nah beim numerischen liegt: vgl. dazu Lloyd/Steinke 1977.

198

- > Karte

4.6 (Bd. III, S. 185)

An Karte 4.6 fällt die mit Wertklasse 5 deutlich ausgeprägte Verbindung der Lombardei mit der Toskana und Florenz (PP. 523, 524) auf, woraus in Anbetracht des behandelten Begriffsfeldes (Zahlen, Zeit, Raum; cf. dazu die Titel der Arbeitskarten in 9.2. Korpusübersicht 2) auf hochsprachliche Infiltration bzw. Offenlegung des Infiltrationsweges geschlossen werden kann. Ähnlich überdurchschnittliche Vernetzungslagen des toskanischen Blocks zu Mailand (P. 261) sind — innerhalb des Lexikons — erneut in den begrifflich verwandten Meßkorpora 8 (Karte 4.10) und 10 (Karte 4.12) festzustellen, wobei allerdings deren geringe Arbeitskartenanzahl zu berücksichtigen bleibt. Teilkorpus 5 (Himmel, Wetter, Metalle): Karten 4.7 und 4.07 Karte

4.7 (Bd. III, S. 187)

Teilkorpus 6 (Schlaf, Toilette): Karten 4.8 und 4.08 Karte

4.8 (Bd. III, S. 189)

Wiewohl der Raumtypus von Karte 4.8 in seinen Grundzügen an jene der vorhergehenden Karten erinnert, muß doch auf die geringe Anzahl von nur 33 in Teilkorpus 6 verrechneten Arbeitskarten und die damit verbundene Instabilität des Ergebnisses hingewiesen werden. Mit Karte 4.8 beginnen im übrigen die zu AIS IV gehörenden Teilkorpora. Teilkorpus 7 (Krankheit, Heilung): Karten 4.9 und 4.09 Karte

4.9 (Bd. III, S. 191)

Der Prüfbezugspunkt 261 weist wieder einen Nulleintrag auf, so daß statt erwarteter 24 (cf. 2.2.7.) nur 23 Arbeitskarten in die Verrechnung eingehen können. Teilkorpus 8 (Moralische Eigenschaften, Affekte): Karten 4.10 und 4.010 Karte

4.10 (Bd. III, S. 193)

Die Karte 4.10 hat vermöge der ihr zugrundeliegenden geringen Arbeitskartenanzahl (20 Stück) sozusagen nur illustrativen Charakter. In P. 314 (Südtirol) kommt es deshalb zum Kuriosum, daß von den dort als nulleintragsfrei vermerkten 4 Arbeitskarten (P. 314 ist ein korpusreduzierter Meßpunkt) keine einzige mit dem Prüfbezugspunkt 261 taxatgleich ist: daher RIW26i,3i4 = 0. Teilkorpus 9 (Soziales Leben): Karten 4.11 und 4.011 - » Karte

4.11 (Bd. III, S. 195)

Teilkorpus 10 (Religiöses Leben): Karten 4.12 und 4.012 ->· Karte

4.12 (Bd. III, S. 197)

Zur überdurchschnittlich ausgeprägten Verbindung der Toskana mit Mailand cf. 199

unsere Ausführungen zu Karte 4.6. In bezug auf die qualitative Darstellung der hier quantitativ synthetisierten Sprachdynamismen vgl. Jud 1919 und 1934. Die Karten 4.13 (zu Teilkorpus 11) bis 4.15 (zu Teilkorpus 13) beziehen sich auf morphosyntaktisch relevante Arbeitskarten bzw. Taxate. Teilkorpus 11 (Partikelsyntax): Karten 4.13 und 4.013 Karte

4.13 (Bd. III, S. 199)

In Anbetracht der Tatsache, daß dem Teilkorpus 11 zumeist Taxate zugrundeliegen, die aus den im AIS vermerkten Antwortkontexten nicht ohne Probleme herausgeschält wurden, sind der damit erzielte Profilverlauf und dessen weitgehende Ubereinstimmung beispielsweise mit Karte 4.1 überaus beachtlich. Auch fällt hier (wie auch schon bei den Karten 4.4 oder 4.10) die deutlich sichtbare zangenartige Umfassung bekannter Dialektkerne (ζ. B. des Venezianischen oder des Emilianisch-Romagnolischen) durch überdurchschnittlich notierende Isochoren (die demnach im Verlauf von «Grenzzonen» liegen müssen) besonders auf. Teilkorpus 12 (Verbalsyntax): Karten 4.14 und 4.014 Karte

4.14 (Bd. III, S. 201)

Wie aus Figur 2.17 (in 2.2.7.) ersichtlich, handelt es sich beim Teilkorpus 12 um einen onomasiologisch extrem ausgeglichenen Datensatz. Die Mehrzahl der ihn konstituierenden Taxate bezieht sich auf Setzung und/oder Stellung des Subjektpronomens (z.B. 'hai', 'hai tu', 'tu hai'; AIS I 50 quanti anni hai?), auf Tempusperiphrasen ('sarà', 'è', 'viene AD ESSERE', 'sia'; AIS 110 sarà grande), Infinitivanschlüsse ('a comprare', 'comprare', 'per comprare'; AIS IV 822 vo a comprare) und ähnliches. Trotz dieser datenseitigen Homogenität steht die Strukturiertheit von Karte 4.14 anderen teilkorpusbezogenen Raumprofilen nicht nach. Teilkorpus 13 (Nominalsyntax): Karten 4.15 und 4.015 -> Karte

4.15 (Bd. III, S. 203)

Datenseitig bilden das Vorhandensein bzw. Fehlen des Artikels beim Possessivum ('mio figlio', 'il mio figlio'; AIS I 9 quando mio figlio) oder des konsonantischen Pluralmorphems ('ANNI', 'ANNOS'; AIS II 309 l'anno, gli anni) gewisse Schwerpunkte innerhalb des Teilkorpus 13, dessen onomasiologische Vielfalt die niedrigste aller Teilkorpora ist; cf. dazu die Figuren 2.18 und 2.21 in 2.2.7. Auffällig sind die stark ausgeprägte Brücke zur Toskana und das plateauartige Hervortreten eines Großteils der Lombardei; ersterer Umstand ließe auf einen «nominalsyntaktischen Verbund» zwischen Lombardei und Toskana bzw. Hochsprache schließen.

200

4.1.2.

Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich)

Q-analytisches Meßmoment: Kohärenztest; zu dessen Funktion und Bedeutung cf. 3.2. Bei der Lektüre der zu 4.1.2. und 4.2.2. gehörenden Zahlenwertkarten ist zu beachten, daß aus der 71 Meßwerte umfassenden Häufigkeitsverteilung durch deren départementweise Zusammenfassung eine zweite, nur 14 Meßwerte umfassende Pilotfunktion abgeleitet wurde. Dadurch ergeben sich einige Änderungen im Druckschema der Zahlenwertkarten. Die einzelnen Daten dieser Pilotfunktion, abgekürzt DEP-ZUS, sind auf den Zahlenwertkarten unterhalb der Namen der Départements vermerkt. Am unteren Kartenrand findet man den zu den Intervallalgorithmen gehörenden Datenblock. Die 14 Meßwerte der Pilotfunktion DEP-ZUS sind jeweils in der Nähe der Départementbezeichnungen vermerkt und entsprechen den folgenden 14 Gruppierungen (im Uhrzeigersinn links oben beginnend): Iles anglo-normandes, Manche, Calvados, Seine-Maritime, Somme, Oise, Pas-de-Calais, Seine-et-Oise (umfaßt die PP. 239, 227, 226 und 999), Eure, Orne, Eure-et-Loir, Sarthe, Mayenne, Ille-et-Vilaine. Das arithmetische Mittel der Pilotfunktion D E P - Z U S gleicht — bis auf gewisse Rundungsverluste100 — jenem der originalen Häufigkeitsverteilung. Entsprechend der anderen numerischen Struktur der Pilotfunktion DEP-ZUS sind aber Standardabweichung, Median und Extremwerte (Minimum und Maximum) von den analogen Werten der Originalverteilung verschieden. Teilkorpora 1 . . . 16 (Lexikon): Karten 4.16 und 4.016 - > Karte

4.16 (Bd. III, S. 205)

Teilkorpora 17 . . . 21 (Morphosyntax): Karten 4.17 und 4.017 - » Karte

4.17 (Bd. III, S. 207)

Deutlicher als beim Lexikon kommt bei der Morphosyntax die typologische Gemeinschaft zwischen dem Festland und den Inseln zum Vorschein, während die Westpikardie demgegenüber abfällt. Ansonsten treten auf beiden Karten (4.16 und 4.17) die gleichen Grundstrukturen zutage. Wie im Falle Oberitaliens und der Südschweiz (cf. dazu 4.1.1.) ist auch hier bei der Morphosyntax eine größere Flächenhomogenität — choroplethisch ausgedrückt in der Bildung eines großen zusammenhängenden Isochorengebiets in Wertklasse 6 — festzustellen 101 . In numerischer Hinsicht ist dieser Parallelismus zwischen den beiden Datensätzen ebenso vorhanden. Im Falle des Lexikons ist der Mittelwert (MW)

100

101

Der Mittelwert ( M W ) der Pilotfunktion D E P - Z U S wurde auf der Basis der dreistelligen Einzelwerte der Gesamtverteilung errechnet, während der Mittelwert der Gesamtfunktion auf vierzehnstelligen Einzelwerten beruht und zuletzt von vierzehn auf drei Kommastellen gerundet wurde. Zur sprachgeographischen Behandlung morphologischer und syntaktischer Variationen anhand des A L F vgl. Franz 1920 und Gossen 1952.

201

jeweils größer als bei der Morphosyntax, die (wertkarteninterne) Standardabweichung (S) jeweils kleiner (siehe dazu die Karten 4.016 und 4.017).

LEX-ITALIEN

Lexikon Morphosyntax

LEX-NORMANDIE

MW

S

MW

S

70,890 67,121

8,352 12,041

84,631 81,679

2,656 5,659

Sollten sich bei künftigen dialektometrischen Messungen von Seiten anderer Forscher und anhand anderer Taxanda derartige Regularitäten wiederholen, wird man sie statistisch näher untersuchen müssen. Für die Lektüre der folgenden Kartenbeispiele (zu T E I L - 1 . . .21) wird auf die Angaben in 2.3. und auf die Zugriffliste 10.2. hingewiesen. Teilkorpus 1 (Zeit, Wetter, Festzeiten, Jahreszeiten, Wochentage): Karten 4.18 und 4.018 Karte

4.18 (Bd. III, S. 209)

Teilkorpus 2 (Familie, Verwandtschaft, Eigennamen): Karten 4.19 und 4.019 -»Karte

4 . 1 9 ( B d . III, S. 211)

Teilkorpus 3 (Menschlicher Körper, Bekleidung): Karten 4.20 und 4.020 - > Karte

4.20 (Bd. III, S . 2 1 3 )

Man erkennt bereits, daß wie im Falle des Datensatzes Oberitalien, Südschweiz die einzelnen Sachgruppen sehr ähnliche Ergebnisse liefern. Es fällt auf, daß P. 359 (wie das überdies beim Identitätstest auch der Fall war; cf. 3.1.5.) vermöge seines Wertbesatzes (Taxatvektors) sich von seiner Umgebung allzusehr abhebt. Offenbar liegt hier auf Seiten des Taxandums eine zu «hochfranzösisch» geratene ALF-Aufnahme vor. Ähnliches kann überdies beim oberitalienischen Datensatz vom AIS-Punkt 116 (Nordpiemont: Domodossola) gesagt werden. Teilkorpus 4 (Krankheit, Heilung, Toilette, Schlaf): Karten 4.21 und 4.021 - > Karte

4.21 (Bd. III, S. 215)

Teilkorpus 5 (Affekte, Gefühle, Intelligenz, Perzeption, Sinne) : Karten 4.22 und 4.022

Karte

4.22 (Bd. III, S. 217)

Teilkorpus 6 (Verkehr, Bewegung, religiöses und soziales Leben): Karten 4.23 und 4.023 Karte 4.23 (Bd. III, S. 219) 202

Teilkorpus 7 (Küche, Speisen, Essen, Trinken, Rauchen) : Karten 4.24 und 4.024 Karte

4.24 (Bd. III, S. 221)

Teilkorpus 8 (Haus und Hof in Beschreibung und Tätigkeit): Karten 4.25 und 4.025 - > Karte 4.25 (Bd. III, S. 223) Teilkorpus 9 (Handwerk, Erwerb, Beruf, Handel): Karten 4.26 und 4.026 -»· Karte

4.26 (Bd. III, S. 225)

Teilkorpus 10 (Werkzeuge, Instrumente, Geräte): Karten 4.27 und 4.027 - > Karte

4.27 (Bd. III, S. 227)

Teilkorpus 11 (Boden, Gelände, Mineralien, Metalle): Karten 4.28 und 4.028 "-> Karte

4.28 (Bd. III, S. 229)

Teilkorpus 12 (Feld, Wald und Flur und ihre Bewirtschaftung) : Karten 4.29 und 4.029 - > Karte 4.29 (Bd. III, S. 231) Teilkorpus 13 (Blumen und Pflanzen und ihre Pflege): Karten 4.30 und 4.030 Karte

4.30 (Bd. III, S. 233)

Teilkorpus 14 (Bäume, Sträucher und Früchte und ihre Pflege) : Karten 4.31 und 4.031 -»· Karte 4.31 (Bd. III, S. 235) Teilkorpus 15 ((Haus-)Tiere und ihr Leben): Karten 4.32 und 4.032 '-> Karte

4.32 (Bd. III, S. 237)

Teilkorpus 16 (Jagd, Fischerei): Karten 4.33 und 4.033 - > Karte

4.33 (Bd. III, S. 239)

Das Teilkorpus 16 umfaßt nur 8 Arbeitskarten. Die Karten 4.33 und 4.033 haben daher nur sehr eingeschränkten Wert. Mit Teilkorpus 16 geht der lexikologisch relevante Arbeitskartenblock zu Ende; es folgen fünf morphosyntaktisch relevante Teilkorpora. Teilkorpus 17 (Adjektiva, Numeralia): Karten 4.34 und 4.034 -*• Karte

4.34 (Bd. III, S. 241)

Teilkorpus 18 (Adverbien, Präpositionen, Konjunktionen): Karten 4.35 und 4.035 - > Karte 4.35 (Bd. III, S. 243) 203

Teilkorpus 19 (Verben): Karten 4.36 und 4.036 Karte

4.36 (Bd. III, S. 245)

Teilkorpus 20 (Artikel, Pronomen, Substantiv): Karten 4.37 und 4.037 Karte

4.37 (Bd. III, S. 247)

Teilkorpus 21 (Syntaktisches): Karten 4.38 und 4.038 ->· Karte

4.38 (Bd. III, S. 249)

Ahnlich wie bei den oberitalienischen Beispielen zeigen die morphosyntaktischen Teilkorpora eine gegenüber ihren lexikologischen Pendants verstärkte Koagulativtendenz; vor allem in bezug auf die Häufigkeit der Isochoren in Wertklasse 6. Eigenartigerweise schert P. 999 (Hochfranzösisch) mehrfach aus dem franzischen Meßpunkteverband aus (mit fallweise sogar unterdurchschnittlichen Meßwerten), was bei den lexikologischen Teilkorpora in dieser Form nicht beobachtet werden konnte. Dieser Sachverhalt kommt auch in der synthetisierenden Perspektive von Karte 4.17 deutlich zum Vorschein. Man kann den visuellen Vergleich der vorgeführten Häufigkeitsverteilungen auch durch die Berechnung eines Zusammenhangsmaßes ergänzen. Mit Hilfe der 14 Werte der Pilotfunktionen D E P - Z U S läßt sich dies in akzeptabler Näherung an die Resultate einer analogen Verrechnung der vollständigen Häufigkeitsverteilungen durchführen 1 0 2 . D a z u verwenden wir den Produktmoment-Korrelationskoeffizienten (nach Bravais/Pearson; vgl. Bahrenberg/Giese 1975, 144f.), der die Stärke des linearen Zusammenhangs zweier Zufallsvariablen (hier also zweier Pilotfunktionen D E P - Z U S ) mißt. Die Werte des Korrelationskoeffizienten (rBP) können zwischen — 1 und + 1 liegen; für uns ist vor allem interessant, daß der Wert rBP = 0 keinen (mathematischen) Zusammenhang veranschaulicht, die beiden Zufallsvariablen dann also unkorreliert sind, der Wert rBP = 1 hingegen völlige Korrelation anzeigt, was darauf hinausläuft, daß die Werte der beiden Zufallsvariablen bei geometrischer Darstellung längs einer Geraden liegen würden. Figur 4.1 zeigt die Resultate von 21 paarweisen Berechnungen des Korrelationskoeffizienten zwischen dem Totalkorpus einerseits und den 21 Teilkorpora andererseits. Man erkennt, daß die Zusammenhänge stets sehr hoch ausgeprägt sind und zwischen 0,555093 und 0,967412 schwanken. Doch hat diese numerische Demonstration eher illustrativen als genuin statistischen Wert. Denn zum einen kann die Korrelierung einer umfassenderen Variablen (Totalkorpus) mit den sie konstituierenden Teilvariablen (Teilkorpora) nicht mehr als diesen bereits bekannten datenkonstitutiven Sachverhalt aufzeigen, und zum anderen müßten vor Anwendung des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten die beiden Varia102

Die Berechnung des Produktmoment-Korrelationskoeffizienten anhand der Pilotfunktionen D E P - Z U S erfolgte mittels einer (vorprogrammierten) Tischrechenmaschine.

204

TEIL,

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

r B P TOT. TEIL.

0,678733 0,790791 0,832401 0,884500 0,567849 0,868248 0,774602 0,799481 0,746668 0,967412 0,726670 0,555093 0,700160 0,834869 0,881693 0,555493 0,946249 0,936150 0,631586 0,776631 0,813610

Signifikanzniveau (anhand t-Test)* 99% 99,9% 99,9% 99,9% 95% 99,9% 99% 99,9% 99% 99,9% 99% 95% 99% 99,9% 99,9% 95% 99,9% 99,9% 95% 99% 99,9%

* Tabelle bei Bahrenberg/Giesel 975, 293; 12 Freiheitsgrade. TOT Totalkorpus (LEX-NORMANDIE) TEIL, Teilkorpora (LEX-NORMANDIE) Figur 4 . 1 : Berechnung des Produktmoment-Korrelationskoeffizienten rBP TOT,TEIL¡ (nach Bravais/Pearson) mit Hilfe der Pilotfunktion D E P - Z U S

bien auf Normalität untersucht werden 103 . Wenn wir uns aber über die gemachten Vorbehalte hinwegsetzen und die errechneten Korrelationswerte zur Überprüfung einer Hypothese — nämlich des inexistenten Zusammenhangs der beiden Variablen: Nullhypothese — heranziehen, können wir unter Verwendung des t-Tests einen Irrtums- bzw. Trefferspielraum errechnen, innerhalb dessen wir die Nullhypothese annehmen bzw. verwerfen dürfen. Bezogen auf die erste Zeile von Figur 4.1 bedeutet dies folgendes: bei Vorhandensein eines Korrelationskoeffizienten von 0,678733 zwischen den Variablen Totalkorpus ( T O T ; R K M ) und Teilkorpus 1 (TEIL-1; R K M ) dürfen wir mit einer Trefferwahrscheinlichkeit von bis zu höchstens 9 9 % die Nullhypothese, die zwischen T O T und T E I L - 1 keinen linearen numerischen Zusammenhang annimmt, verwerfen. Immerhin erkennt man, daß in einigen Fällen ( T O T und TEIL-5, T O T und TEIL-12 etc.) die maximale Trefferwahrscheinlichkeit auf 95% absinkt, womit die Irrtumswahrscheinlichkeit auf bis zu 5 % ansteigt. 103

Zu geographischen Anwendungen der Korrelationsanalyse vgl. Bahrenberg/Giese 1975, 144f. Innerhalb der quantitativ arbeitenden Geographie werden zum Vergleich zweier oder mehrerer statistischer Oberflächen in der Regel weit kompliziertere Verfahren im Rahmen der sogenannten Trendflächenanalyse verwendet: vgl. dazu Haggett 1973, 337f. ; Abler/Adams/Gould 1977, 134f. ; Bahrenberg/Giese 1975, 193f.

205

TEIL) rBP

17 18 19 20 21 17...21

TEIL(I. IE).TEIL,

0,902076 0,793258 0,383814 0,373570 0,434753 0,485437

Signifikanzniveau (anhand t-Test)*

unter unter unter

99,9% 99,9% 90% 90% 90% 90%

* Tabelle bei Bahrenberg/Giese 1975, 293; 12 Freiheitsgrade. TEIL(1 ...16) TEIL,

Teilkorpora (1 ...16) (LEX-NORMANDIE) Teilkorpora (LEX-NORMANDIE)

Figur 4.2: Berechnung des Produktmoment-Korrelationskoeffizienten r B P T E I L ( ,

16)TEIL

.

(nach Bravais/Pearson)

Der Figur 4.2 kann man entnehmen, daß bei einem (de facto sinnvolleren) Vergleich zwischen dem Lexikon und Teilen bzw. dem Ganzen der Morphosyntax die respektiven Trefferwahrscheinlichkeiten bei abnehmenden Korrelationswerten fallweise bis unter 90% absinken, was immerhin zufolge etablierter statistischer Konvention (die Irrtumswahrscheinlichkeiten von 10% nicht gern überschreitet) die Verwerfung der Nullhypothese bereits erschwert. Allerdings ist es gut, hier den kanonischen statistischen Prozeduren weniger apodiktischen als illustrativen Wert abzugewinnen. Ein Vergleich der Werte der Figuren 4.1 und 4.2 mit jenen der Figur 4.6 zeigt aber wenigstens, daß zwischen dem Totalkorpus und mehreren aleatorisch aus ihm herausgeschnittenen Teilen ein stabilerer Korrelationsbezug besteht als zwischen dem Totalkorpus und bestimmten ihm nach Sachgruppenkriterien entnommenen Teilen. Warum dies so ist bzw. inwieweit diesem Sachverhalt überhaupt generelle Gültigkeit zukommt, kann nicht im Rahmen dieser vereinzelten Untersuchung, sondern erst nach Vorliegen vieler anderer dialektometrischer Messungen entschieden werden.

4.2.

Arbeitskarten in aleatorischer Anordnung

«Any discussion of characters and the number necessary for the estimation of resemblance is inextricably linked to the question of what the taxonomic units are whose affinities are being investigated.» (Sokal/Sneath 1963, 111). Zehn Jahre später schreiben dieselben Autoren (Sneath/Sokal 1973, 106): « A n important question in any numerical taxonomic study is what number of characters is required to obtain stable classifications. In spite of the large amount of work in numerical taxonomy, we still are unable to provide generally valid answers to this question. An early recommendation that no less than 60 characters should be used, whenever possible, and that if at all feasible, considerably more characters should be employed still seems reasonable, although as shall be seen, we cannot justify this requirement on either empirical or theoretical ground.» 206

Diese jeder klassifikatorischen Tätigkeit innewohnende Crux, die sich im Problem der Art und der Menge der zu verarbeitenden Merkmale niederschlägt, wird auch von Vogel 1975, 49, angesprochen: «Die Wahrscheinlichkeit für irreführende Klassifikationsergebnisse, d.h. für Ergebnisse, die zwar brauchbar und nützlich sind, aber die Ähnlichkeitsstrukturen der übergeordneten Gesamtheit nicht oder nicht angemessen wiedergeben, ist um so geringer, desto größer der Stichprobenumfang ist. Sie ist aber nicht quantifizierbar. Aus diesen Überlegungen folgt, daß der Umfang der Stichprobe hinreichend groß gewählt werden muß und daß die Einheiten zufällig ausgewählt werden müssen. Der Hinweis auf eine hinreichend große Stichprobe läßt erwarten, daß nun angegeben wird, wie der erforderliche Stichprobenumfang im Einzelfalle zu bestimmen ist. Das ist nicht möglich, denn dies setzt voraus, daß sowohl bekannt ist, daß in der Gesamtheit Klassen existieren, als auch, welchen Umfang diese Klassen haben. Beide Größen sind aber unbekannt, so daß es dem jeweiligen Forscher überlassen werden muß, subjektiv den Stichprobenumfang und die Vorgehensweise bei der Auswahl der Einheiten zu bestimmen.» Derselbe Autor zieht daraus als praktische Empfehlung unmittelbar darnach folgenden Schluß (Vogel 1975, 50): «Sollen die Ergebnisse der Klassifikation einer Stichprobe verallgemeinert werden, ist es zweckmäßig, die Stabilität der Ergebnisse in der folgenden Weise zu überprüfen [...]. Die Stichprobe wird in eine Experimental-Stichprobe (2λ der Einheiten) und eine Validierungs-Stichprobe aufgeteilt. Beide Teile werden getrennt und mit demselben Verfahren klassifiziert und die Ergebnisse hinsichtlich ihrer Nützlichkeit und Ubereinstimmung untersucht.» Vgl. dazu auch Scheuch/Zehnpfennig 1974, 173 (Problem der Halbierungsreliabilität). Genau dieser Vorgang wurde von uns durchgeführt, allerdings mit der Besonderheit, daß die pro Datensatz vorhandenen Arbeitskarten zwar einerseits als Grundgesamtheit aufgefaßt wurden, andererseits daraus durch Zufallsauswahl aber mehrere, ihrem Umfang nach gestaffelte Subkorpora («Staffelkorpora») gezogen werden. Anschließend wurden diese Staffelkorpora demselben Klassifikationsverfahren unterworfen und die Ergebnisse verglichen 104 .

4.2.1.

Anwendungsbeispiel I (Oberitalien, Südschweiz)

Zum Generierungsmodus der Staffelkorpora (666+n) cf. 2.2.4. Zur numerischen Struktur der Staffelkorpora (666+n) cf. 2.2.9. Zum Aufbau der Staffelkorpora (666+n) cf. Zugriffliste 9.1. Q-analytisches Meßmoment: Kohärenztest; zu dessen Funktion und Bedeutung cf. 3.2. Es werden in der Folge 8 Karten in Entsprechung zu den 8 Staffelkorpora (25, 50, 75, 100, 150, 200, 300 und 450 Arbeitskarten) vorgeführt.

104

Innerhalb der Dialektometrie wurden derartige numerische Untersuchungen zum Problem der Korpusmächtigkeit erstmals von Guiter 1973, 67f. durchgeführt.

207

25 Arbeitskarten Karte

4.39 (Bd. III, S. 251)

50 Arbeitskarten Karte

4.40 (Bd. III, S. 253)

75 Arbeitskarten - » Karte

4.41 (Bd. III, S. 255)

100 Arbeitskarten —»Karte

4.42(Bd. III, S.257)

150 Arbeitskarten - » Karte

4.43 (Bd. III, S. 259)

200 Arbeitskarten Karte

4.44 (Bd. III, S. 261)

300 Arbeitskarten Karte

4.45 (Bd. III, S. 263)

450 Arbeitskarten Karte

4.46 (Bd. III, S. 265)

Man kann nun die Karten 4.39 bis 4.46 de visu auf die allmählich erfolgende Stabilisierung ihres Choropletheninhalts überprüfen und sich dabei gewisse «kritische» Marken setzen: etwa daß die unterdurchschnittlich besetzten Isochoren sich in gewissen «typischen» Zonen in Anlehnung an das analoge Kohärenzprofil auf der Grundlage des Totalkorpus (696 Arbeitskarten; Karte 3.65) stabilisieren. Diese Zonen wären : Teile der Marken, die Toskana, Westligurien, der alpinokzitanische Ostabhang des Westalpenbogens, das Aostatal, Graubünden (und Vorlande), Ladinien und Friaul. In diesen Bereichen tritt eine gewisse Stabilisierung — übrigens im Verein mit dem überdurchschnittlich besetzten Kartenzentrum — ab etwa 100 oder 150 Arbeitskarten ein und bleibt ab da weitgehend erhalten. Eine derartige rein visuelle Vergleichung ist durchaus sinnvoll und gibt bereits hinreichend Auskunft über die in den Arbeitskarten enthaltenen O r d nungsstrukturen und deren Stabilität. Daneben empfiehlt es sich aber auch, gewisse elementare statistische Sachverhalte im Bereich des Stichprobenmittels zu beachten, die auf das empirische «Gesetz der großen Zahlen» und das damit in Zusammenhang stehende «Zentrale Grenzwerttheorem» zurückgehen. Das Gesetz der großen Zahlen (erstmals 208

veröffentlicht 1713 in der posthum erschienenen «Ars coniectandi» von Jakob Bernoulli, aber schon seit dem 16. Jahrhundert immer wieder evoziert) besagt, daß die Häufigkeitsverteilung der Stichprobe mit steigendem Stichprobenumfang sich der Häufigkeitsverteilung der Grundgesamtheit immer mehr annähert. Vgl. dazu Pfanzagl 1972, 142f.; Sagoroff 1973, 89f. In unserem Fall würde dies bedeuten, daß etwa das auf den Karten 4.039 bis 4.046 vermerkte arithmetische Mittel M W immer ähnlicher einem «wahren», von uns aber natürlich nie konkret ermittelbaren Wert würde, der auf einer unendlich großen Anzahl von Arbeitskarten basierte. Tatsächlich zeigt die Beobachtung der auf den Karten 4.039 bis 4.046 aufscheinenden karteninternen arithmetischen Mittelwerte MW, daß diese von Staffelkorpus zu Staffelkorpus zwar verschiedene Größen annehmen, doch dabei innerhalb eines gewissen Spielraumes bleiben. Man könnte nun diese acht Mittelwerte (MW) zu einer empirischen Häufigkeitsverteilung zusammenschließen und deren statistische Eigenschaften untersuchen. Eine solche Untersuchung ist Gegenstand des «Zentralen Grenzwerttheorems», welches besagt, daß die Mittelwerte verschiedener Stichproben einer Grundgesamtheit normalverteilt sind. Diese mathematische Eigenschaft von Mittelwerten kann zur Berechnung des Zufalls- oder Standardfehlers des Mittelwertes (s5) herangezogen werden. Dafür benötigt man die Anzahl der Einzelwerte einer Verteilung (n), deren Standardabweichung (s) und den Mittelwert (x). Die Formel zur Berechnung des einfachen Standardfehlers lautet 105 : s Sx = - — = Damit ist ein Streuungsmaß gegeben, das dazu dient, zu beiden Seiten des Mittelwerts ein Konfidenzintervall aufzuspannen, innerhalb dessen mit einer bestimmten Trefferwahrscheinlichkeit der «wahre» Mittelwert (μ) der in toto unfaßbaren Mutter- oder Grundgesamtheit liegen muß. Dieses Konfidenzintervall hat die Eckwerte χ ^ und χ Η—— und schließt μ wie folgt ein: Vn Vñ s _ _ - , s χ — < μ < χ + — — Vn Vn Dem einfachen Standardfehler (s s = k · - j = ; bei k = 1) entspricht eine TrefferVn Wahrscheinlichkeit von 68,2%; erhöht man k von 1 auf k = 1,96, steigt die Trefferwahrscheinlichkeit auf 95%, bei k = 2,58 auf 99% 106 . Setzt man also das 105

Theoretisch gilt diese Formel für unendliche Gesamtheiten; für endliche Gesamtheiten ist der Korrekturfaktor y j l —

106

hinzuzusetzen; vgl. dazu Pfanzagl 1972, 144. D o c h

ist dieser Korrekturfaktor bei den uns vorliegenden Stichprobengrößen meistens vernachlässigbar. Diese Wahrscheinlichkeitswerte ergeben sich aus den Eigenschaften einer Standardnormalverteilung (N/0,1) mit dem Mittelwert 0 und der Standardabweichung 1; vgl. dazu Sagoroff 1973, 77f.; Kreyszig 1968, 324f.; Schaich 1977,105f. und Pfanzagl 1972,142f.

209

Konfidenzintervall beiderseits des empirischen Mittelwerts χ mit ± 2,58 -ß=r an, Vn so ist der Mittelwert μ der Muttergesamtheit mit 99% Wahrscheinlichkeit darin zu finden. Der Standardfehler des empirischen Mittelwerts χ beträgt in diesem Fall 1%; er wird auch αϊ (alpha 1) genannt. Freilich ist damit nur der Stichprobenfehler erfaßt, der nur eine Komponente des Gesamtfehlers darstellt, mit dem bei jeder Messung — ob im Bereich der Naturwissenschaften, der Technik oder der Sozialwissenschaften — gerechnet werden muß; cf. dazu unsere Ausführungen in 1.1.1. Jedes Relative Kohärenzmittel-RKM ist ein Mittelwert aus η Meßwerten einer Häufigkeitsverteilung — wobei gilt: η = Anzahl der nulleintragsfreien Arbeitskarten = Anzahl der Meßwerte. Dieselbe Häufigkeitsverteilung verfügt auch über eine Standardabweichung. Diesen Sachverhalt veranschaulichen etwa die Karten 3.057 (Mittelwert = RKM) und 3.058 (Standardabweichung = STAND). Es sind dort einerseits 251 Mittelwerte (RKM; Karte 3.057) und andererseits 251 dazugehörende Standardabweichungen (STAND; Karte 3.058) vermerkt. Man könnte nun anhand dieses Kartenpaares 251 Konfidenzintervalle LEX-ITALIEN 1

2

3

4

η

Vñ

sb

25' 50 a 75 a 100 a 150 a 200 a 256 b 300 a 450 a 696 c

5 7,071 8,660 10 12,247 14,142 16 17,320 21,213 26,381

34,074 34,032 33,970 33,543 30,241 33,033 31,667 32,393 32,943 32,713

η s χ Sw BWK 3 ' b c

-4Vn 6,814 4,812 3,922 3,354 2,469 2,335 1,979 1,870 1,552 1,240

5

6

± alpha 5

± alpha 1

1,96 — Vn

2,58 — Vn

13,355 9,431 7,687 6,573 4,839 4,576 3,878 3,665 3,041 2,430

17,580 12,414 10,118 8,653 6,370 6,024 5,105 4,824 4,004 3,199

7

8

χ

s«

68,524 62,849 62,328 65,107 68,417 64,607 70,307 63,467 64,822 65,841

5,352 8,085 6,302 5,297 5,587 5,811 4,880 5,257 5,432 5,249

9

BWK 3

7,389 8,528 7,010 5,672 6,453 6,058 5,941 5,981 6,305 5,883

Anzahl der Arbeitskarten der Staffelkorpora ( 6 6 6 + n ) sowie des Reduktions- (RED) und des Totalkorpus (TOT) zu χ gehörende Standardabweichung (über η Arbeitskarten errechnet) Mittelwert aus 251 RKM-Werten einer Wertkarte (über η Arbeitskarten errechnet) wertkarteninterne Standardabweichung (zu χ gehörend, über 251 RKM-Werte einer Wertkarte errechnet) Breite der dritten Wertklasse (anhand Intervallalgorithmus MINMWMAX 6fach)

Werte aus den Zahlenwertkarten 4.039 bis 4.046 Werte aus dem Archiv Werte aus den Zahlenwertkarten 3.057 und 3.058

Figur 4.3: Berechnung der Standardfehler (alpha 5, alpha 1) für die Staffelkorpora, das Reduktions- (256 Arbeitskarten) und das Totalkorpus (696 Arbeitskarten) (LEX-ITALIEN)

210

unter Vorgabe einer bestimmten Irrtumswahrscheinlichkeit konstruieren, kann aber auch stellvertretend für diese 251 Möglichkeiten das Mittel der 251 Mittelwerte ( R K M ) und jenes der 251 Standardabweichungen ( S T A N D ) für die Erstellung nur eines Konfidenzintervalles bei vorgegebenem η benützen. Dieser Vorgang stellt die Berechnungsgrundlage von Figur 4.3 dar. Die Karten 4.039 bis 4.046 enthalten pro Meßpunkt jeweils RK-Mittel, also Mittelwerte. Die pro Meßpunkt dazugehörenden Standardabweichungen werden unserem Archiv entnommen. Die graphische Umsetzung der in den Spalten 5—7 von Figur 4.3 vermerkten Werte ergibt folgendes Bild: LEX-ITALIEN

und Totalkorpus) (LEX-ITALIEN) 211

Man erkennt, daß der Spielraum, innerhalb dessen sich de facto χ und mit 99% bzw. 95% Wahrscheinlichkeit auch μ befinden, sich trichterartig bei fortschreitender Korpusmächtigkeit verengt und in asymptotischer Abnahme bei Annäherung an die Mächtigkeit der unfaßbaren Muttergesamtheit gegen Null strebt. Vgl. dazu auch Sneath/Sokal 1973, 125, wo eine sehr ähnliche Graphik gezeigt wird. Das Reduktionskorpus (RED) fällt als nicht-aleatorisches Korpus deutlich aus der Reihe; ähnliches ergibt sich auch beim Datensatz L E X - N O R M A N D I E (siehe dazu Figur 4.8). Die Tatsache, daß allen von Menschenhand gemessenen Stichprobenmittelwerten eine Unsicherheitsmarge in Form des Standardfehlers des Mittelwerts anhaftet, der uns durch seine unabdingbare Existenz den direkten Blick auf μ, den Mittelwert der Grundgesamtheit, verwehrt, bezeichnet Sagoroff (1973, 77f.) als «stochastische Verschleierung zweiter Art». «Es folgt die Erkenntnis, daß die wahrnehmbare Welt auch von einem bedeckt ist: unter dem , den wir genannt haben, liegt der s t o chastische Schleier Zweiter Art>. Gelingt es uns irgendwo den ersten Schleier zu beseitigen, zu , so stoßen wir auf den zweiten, der zwar unzerreißbar ist, aber mit Hilfe der Statistik durchsichtig gemacht werden kann. Dieser Schleier verrät die doppelte Bedingtheit der quantitativen Befunde: bei repräsentativen Schätzungen ist erstens zu beobachten, daß wir uns in Intervallen bewegen (daß die Angaben nicht , sondern bedeuten), und zweitens, daß sie nicht mit Gewißheit, sondern mit nur gewisser Wahrscheinlichkeit gelten.» (Sagoroff 1973, 89). Parallel zur vorhin erwähnten visuellen Beurteilung der Stabilisierung der Ergebnisse der einzelnen Staffelkorpora kann man — im Grunde nicht weniger visuell — dem Kurvenverlauf in Figur 4.4 eine gewisse Beruhigung ab etwa 150 Arbeitskarten entnehmen oder aber auf die in Figur 4.3 (Spalten 8 und 9) enthaltenen Streuungsmaße s w und BWK 3 zurückgreifen und diese gegen die beiden Standardfehler laufen lassen. Wir gehen dabei von der Tatsache aus, daß die sechs Wertklassenintervalle der Choroplethenkarten gegenüber den 251 (oder 250) (Datensatz LEX-ITALIEN) bzw. 71 (oder 70) (Datensatz L E X - N O R M A N D I E ) Originalmeßwerten die Funktion eines «numerischen Stoßdämpfers» ausüben. Jede Wertklasse fängt gewisse Meßwertvariationen auf, da ja alle Meßwerte der Häufigkeitsverteilung auf einer nur sechsstufigen Skala repräsentiert werden. Wiewohl das Sechsstufenschema direkt von den Variationen der Meßwerte abhängt (cf. dazu 3131.5.), so ist doch einleuchtend, daß es bei Veränderung des Meßwertebesatzes innerhalb gewisser Variationsbandbreiten mehr oder weniger unverändert erhalten bleiben kann. Bekanntlich kommt dem karteninternen Mittelwert (MW) beim Intervallalgorithmus M I N M W M A X entscheidende Bedeutung zu: er diktiert durch seine Lage gegenüber den Verteilungsextremwerten die Breiten der sechs Wertklassen. Und gerade er ist mit einer stichprobenabhängigen Unsicherheit, nämlich dem Standardfehler, behaftet. Umgekehrt gibt die wertkarteninterne 212

1.5

I

1

25

2

I

SO

1

75

1

100

2.5

1

150

1

200

TT 1

\ 300 256 (REDI

3

1

USO

1

696

log

η

1

η

'

ITOTI

Daten wie in Figur 4.3 Figur 4.5: Standardfehler (ci], a 5 ), wertkarteninterne Standardabweichung (sw) und Breite der dritten Wertklasse (BWK 3 ) zur approximativen Gütebeurteilung von Choroplethenkarten (Staffelkorpora, Reduktions- und Totalkorpus; Intervallalgorithmus MINMWM A X (6fach)) ( L E X - I T A L I E N )

Standardabweichung (sw) an, inwieweit die den Mittelwert konstituierenden Einzelwerte um ihn herum streuen. Es hat sich gezeigt, daß die Breite der dritten, also der dem Mittelwert direkt benachbarten Weltklasse (BWK 3 ) dem Wert von sw in der Regel recht nahe kommt107. Wenn nun der Wert des Standardfehlers, der ja auch ein Streuungsmaß ist und die mögliche Variation des Mittelwertes angibt, unter jenen von sw bzw. BWK 3 , also der tatsächlichen Variation des Mittelwerts, sinkt, kann daraus auf das Eintreten eines gewissen Stabilisierungseffektes geschlossen werden. Laut Figur 4.5 tritt dieser Effekt im Bereich zwischen 150 und 300 Arbeitskarten auf. Allerdings ist dieser Vorgang rein empirisch ermittelt worden und kann theoretisch hier nicht gerechtfertigt werden; es handelt sich dabei also um einen arbeitspraktischen Richtvergleich,

107

Dieser Vorgang macht sich die Tatsache zunutze, daß die von uns beobachteten Häufigkeitsverteilungen entfernt an das Schema von Normalverteilungen erinnern, deren Spannweite grosso modo 6 Standardabweichungen (s) beträgt, so daß im Bereich von 6s (x + 3s) bereits 99,73% aller Meßwerte liegen. 213

der nur im Verein mit anderen Hilfsmitteln (cf. weiter oben) und vor allem der Erfahrung und Datenkenntnis des Taxometers zur Anwendung kommen sollte. Es gibt im Bereich der Numerischen Taxonomie einfach kein Allheilmittel für die eingangs (4.2.) angedeutete Aporie rund um die «richtige» Merkmalsanzahl. Doch scheint uns die Aufdeckung des Stabilisierungseffektes mittels der Staffelkorpora im Bereich zwischen etwa 150 und 300 Arbeitskarten für einen Datensatz vom Typ L E X - I T A L I E N doch einigermaßen bedeutsam zu sein, vor allem auch, weil dadurch aufgezeigt wurde, daß das Reduktionskorpus (RED) auf quantitativ an und für sich «recht soliden Beinen» steht 108 . 4.2.2.

Anwendungsbeispiel II (Nordwestfrankreich)

Zu Generierungsmodus, numerischer Struktur und Aufbau der Staffelkorpora (888+n) cf. 2.3.9. Q-analytisches Meßmoment: Kohärenztest; zu dessen Funktion und Bedeutung cf. 3.2. Es werden in der Folge 12 Karten (in Entsprechung zu den 12 Staffelkorpora mit je 25, 50, 75, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450 und 500 Arbeitskarten) präsentiert, die alle mittels des Intervallalgorithmus M I N M W M A X 6fach choroplethisiert wurden und Synopsen der Relativen Kohärenzmittel-RKM darstellen. 25 Arbeitskarten Karte

4.47 (Bd. III, S. 267)

50 Arbeitskarten - > Karte

4.48 (Bd. III, S. 269)

75 Arbeitskarten Karte

4.49 (Bd. III, S. 271)

100 Arbeitskarten -»· Karte

4.50 (Bd. III, S. 273)

150 Arbeitskarten Karte

4.51 (Bd. III, S. 275)

200 Arbeitskarten Karte

108

4.52 (Bd. III, S. 277)

In unserem Archiv befinden sich die Resultate noch weiterer derartig gestaffelt verrechneter Q-analytischer Meßmomente. 214

250 Arbeitskarten —» Karte

4.53 (Bd. III, S. 279)

300 Arbeitskarten —»Karte

4.54 (Bd. III, S. 281)

350 Arbeitskarten —» Karte

4.55 (Bd. III, S. 283)

400 Arbeitskarten —» Karte

4.56 (Bd. III, S. 285)

450 Arbeitskarten —»Karte

4.57 (Bd. III, S. 287)

500 Arbeitskarten —» Karte

4.58 (Bd. III, S. 289)

Eine Vergleichung der einzelnen Staffelkorpora mit dem Gesamtkorpus anhand der Pilotfunktion DEP-ZUS (cf. dazu 4.1.2.) und des Produktmoment-Korrelationskoeffizienten zeigt — wie erwartet — eine überaus ruhige Zahlenentwicklung: siehe dazu Figur 4.6. STA„

*->

r B P TOT, sTA n

25 50 75 100 150 200 250 300 350 400 450 500

0,843796 0,926591 0,932262 0,929322 0,973258 0,987983 0,990066 0,991868 0,992743 0,993336 0,995154 0,994696

RED

0,995723

Signifikanzniveau (anhand t-Test)*

alle mindestens 99,9%

* Tabelle bei Bahrenberg/Giese 1975, 293; 12 Freiheitsgrade. TOT STA„ RED

Totalkorpus (LEX-NORMANDIE) Staffelkorpora 888+n (LEX-NORMANDIE) Reduktionskorpus (LEX-NORMANDIE)

Figur 4.6: Berechnung des Produktmoment-Korrelationskoeffizienten Bravais/Pearson) mit Hilfe der Pilotfunktion DEP-ZUS

Γ Β Ρ Χ Ο Τ , STA

(nach

215

Eine visuelle Prüfung der 12 Choroplethenkarten ergibt — wiederum unter Beachtung gewisser räumlicher Kriterien, wie z . B . der extremen Lage (Wertklasse 1) der Inseln und der Westpikardie — eine gewisse Stabilisierung ab etwa 2 0 0 Arbeitskarten (Karte 4.52). Ahnlich wie in 4.2.1. können auch hier die Standardfehler zu den einzelnen Kartenmittelwerten (Sigel M W auf der numerischen Wertkarte; Sigel χ auf der Figur 4 . 7 ) berechnet werden. Siehe dazu die Figuren 4.7 und 4.8.

LEX-NORMANDIE 1

2

3

VS 25a 50a 75* 100* 150a 200* 250a 300a 350* 400a 450* 500* 1056" 1468e

5 7,071 8,660 10 12,247 14,142 15,811 17,320 18,708 20 21,213 22,360 32,496 38,314

26,856 25,876 27,353 27,700 27,439 27,808 27,705 27,303 26,874 26,898 26,804 26,902 25,007 26,323

4

5

6

± alpha 5

± alpha 1

s VR

1,96 — Vn

2,58 • —t=Vn

5,371 3,659 3,158 2,770 2,240 1,966 1,752 1,576 1,436 1,344 1,263 1,203 0,769 0,687

10,527 7,171 6,189 5,429 4,390 3,853 3,433 3,088 2,814 2,634 2,475 2,357 1,507 1,346

13,857 9,440 8,147 7,146 5,779 5,072 4,520 4,066 3,704 3,467 3,258 3,103 1,984 1,772

7

8

9

BWK3 81,508 82,332 80,569 80,003 80,962 80,381 80,572 81,579 82,242 82,279 82,297 82,192 85,679 83,739

4,784 4,900 4,717 4,027 4,028 3,988 3,881 3,707 3,392 3,425 3,468 3,453 2,963 3,030

5,193 5,310 4,989 4,230 3,647 3,602 3,664 3,480 3,178 3,054 2,967 2,973 2,568 2,754

η

Anzahl der Arbeltskarten der Staffelkorpora (888+n) sowie des Reduktions- (RED) und des Totalkorpus (TOT) s zu χ gehörende Standardabweichung (über η Arbeitskarten errechnet) χ Mittelwert aus 71 RKM-Werten einer Wertkarte (über η Arbeitskarten errechnet) s, wertkarteninteme Standardabweichung (zu χ gehörend, über 71 RKM-Werte einer Wertkarte errechnet) BWK3 Breite der dritten Werlklasse (anhand Intervallalgorithmus MINMWMAX 6fach) * Weite aus den Zahlenwertkarten 4.047 bis 4.058 b Werte aus dem Archiv c Werte aus den Zahlenwertkarten 3.067 und 3.068 Figur 4.7: Berechnung der Standardfehler (alpha 5, alpha 1) für die Staffelkorpora, das Reduktions- (1056 Arbeitskarten) und das Totalkorpus (1468 Arbeitskarten) ( L E X - N O R MANDIE)

Figur 4.8 veranschaulicht den Verlauf der Zahlenwerte der Spalten 5—7 von Figur 4.7. Abgesehen von der wie beim Datensatz L E X - I T A L I E N sichtbaren Sonderstellung des Reduktionskorpus ( R E D ; 1056 Arbeitskarten) ist auch hier die fortschreitende Einengung des theoretischen Oszillationsspielraumes (Konfidenzintervalles), des «zweiten stochastischen Schleiers» nach Sagoroff (1973, 216

LEX-NORMANDIE

Daten wie in Figur 4.7. Figur 4.8: Standardfehler (α,, α 5 ) und Korpusmächtigkeit (Staffelkorpora, Reduktionsund Totalkorpus) ( L E X - N O R M A N D I E )

77f.), in asymptotischer Annäherung von χ an μ (Mittelwert der unerfaßbaren Muttergesamtheit) gut sichtbar. Dabei scheint sich ab 200 Arbeitskarten (abgesehen vom ReduktionskorpusRED) mit Einsetzen des monotonen Steigens von χ eine gewisse Stabilisierung einzustellen. Schließlich können noch die möglichen Variabilitäten des Kartenmittelwerts MW (oder x) in Form des Standardfehlers (in den beiden Ausprägungen für 5% und 1%) mit den tatsächlichen wertkarteninhärenten Streuungen (sw und BWK 3 ; enthalten in Figur 4.7, Spalten 8—9) verglichen werden. Siehe dazu Figur 4.9. Die Alpha 5 -Kurve unterschreitet bei 200 Arbeitskarten die Kennlinie von s w und bei 250 Arbeitskarten jene von BWK 3 . Damit steigen natürlich die Chancen, daß an der Konstitution des Choroplethenprofils trotz anwachsender Arbeitskartenanzahl nur mehr sehr wenig Änderungen erfolgen werden. 217

LEX-NORMANDIE

15-

α

10-

Sw BWK3 α, & 5 25

SO

75

100

ISO

200ι I 300Ì 4ÖCH 5ÖÖ 250 350 USO

1056 (RIDI

H 68 (TOT)

tog

η η

Daten wie in Figur 4.7 Figur 4.9: Standardfehler (α,, a 5 ) , wertkarteninterne Standardabweichung (s w ) und Breite der dritten Wertklasse ( B W K 3 ) zur approximativen Gütebeurteilung von Choroplethenkarten (Staffelkorpora, Reduktions- und Totalkorpus; Intervallalgorithmus M I N M W M A X (6fach)) ( L E X - N O R M A N D I E )

LEX-NORMANDIE Staffelkorpora 25 50 75 100 150 200 250 300 350 400 450 500 1056 (RED) 1468 (TOT)

Sortierblöcke (Meßpunkteanzahl/Wertklasse) 122 414 114 035 113144 113 243 21 3 0 5 3 213134 213134 21 2 2 2 5 21 2 2 2 5 21 2 2 2 5 21 2 2 2 5 21 2 2 2 5 2 1 1 2 3 5" 2 1 1 3 2 5·

• Angaben aus dem Archiv Die Quersummen der 6 Werte der Sortierblöcke betragen stets 14. Figur 4 . 1 0 : Sortierertrag des Intervallalgorithmus M I N M W M A X (6fach) bei 14 Meßwerten der Pilotfunktion D E P - Z U S in Abhängigkeit von der Korpusmächtigkeit 218

Eine weitere Möglichkeit, dem Problem der Ergebnisstabilisierung nachzugehen, besteht darin, den Intervallbildungsertrag beim Intervallalgorithmus M I N M W M A X 6fach für die Pilotfunktion DEP-ZUS (mit 14 Meßpunkten) von Staffelkorpus zu Staffelkorpus zu prüfen. Die entsprechenden Angaben finden sich am unteren Rand der Zahlenwertkarten 4.047 bis 4.058. Figur 4.10 präsentiert die dort vermerkten Sortiereinträge in zusammenfassender Tabellierung. Hier kommt das numerische Spiel der Wertklassenbesetzungen zwar bei 300 Arbeitskarten vorläufig zur Ruhe, doch wird damit keine definitiv wirksame Stabilisierung erreicht, da beim Reduktions- und beim Totalkorpus erneut leichte Verschiebungen eintreten. Daraus wird wiederum klar, daß dieses Problem vom schwankenden Boden des «approximierten Ungefähr» nicht wegzubringen ist.

219

5.

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236

6.

Abkürzungen

AFW, AF-Wert: Allgemeiner Fündigkeitswert; cf. dazu 3.3. P., PP.: Meßpunkt, Meßpunkte (eines Sprachatlanten) PBP, PB-Punkt: Prüfbezugspunkt; cf. dazu 3131.3. RFW, RF-Wert: Relativer Fündigkeitswert; cf. dazu 3.3.1. RIW, RI-Wert: Relativer Identitätswert; cf. dazu 3.1.0. RKM, RK-Mittel: Relatives Kohärenzmittel; cf. dazu 3.2.1. ZP: Zwischenpunkt; cf. dazu 3.3.

7. Sachregister

Die folgenden Angaben beziehen sich ausschließlich auf Band I dieser Arbeit. Abbild 17 Abbildung 103 Abbildungsqualität 141 Abstand 77 Adansonismus 22, 23, 83, 194 Adjektiv 17, 38, 39, 48, 61, 67, 203 Adria 125 Adverb 38, 48, 57, 61, 203 Ähnlichkeit(en) 12, 75, 105, 183, 186, Ähnlichkeitsbegriff 74 Ähnlichkeitskarte 88, 103, 106, 139-141 Ähnlichkeitskoeffizient 82 Ähnlichkeitsmaß(e) 74, 77, 7 8 - 80, 102, 112, 159, 172 Ähnlichkeitsmatrix 75, 100, 138, 173, 180, 186 Ähnlichkeitsmessung 74, 89, 101, 104, 167, 194 Ähnlichkeitsprofil 100, 104, 107, 108 Ähnlichkeitsverteilung 86, 100, 150, 157 Ähnlichkeitswerte 86, 195 Affekte 46, 62, 202 Ager Gallicus 161 Aggression 166 Aggressionsziel(e) 146, 166 aires 81 aleatorisch 206 Algebra 85 Allgemeine, das— 13, 14 Allgemeiner Fündigkeitswert 188 Alpinokzitanisch, Alpinprovenzalisch 103, 120-123, 141, 152, 154, 158, 180, 193, 208 Amphizone 152 «Als ob» 106 Alternativmerkmale 79 Altgriechisch 26 Analogeindruck 91

194 120, 85, 177, 112, 152,

101, 163,

Analogie 5, 105-109, 111, 112, 121, 147, 158 Analyse 15 anglo-normandische Inseln 130, 134, 147, 164, 167, 168, 170, 172, 181, 1%, 201, 216 Anthropologie 21, 105 Antipathie 145, 147, 165 Antipoden 102, 143, 144 Aosta(tal) 102, 121, 122, 142, 144, 146, 147, 158, 163, 193, 208 Apennin 152, 193, 194, 214 Aporie 2, 23, 128 Aquileia 161 Arbeitskarten 10, 20, 33, 3 5 - 3 8 , 4 0 - 4 3 , 50, 51, 5 6 - 6 0 , 71, 74, 88, 89, 197-199, 204, 206, 214-217, 219 Arbeitskartenanzahl 70 Archäometrie 3 Areal 81 Arealvergleich 182 aree 81 Ariminum 161, 162 arithmetisches Mittel 9 4 - 96, 149-151, 154, 157, 167, 180, 188, 201 Artikel 38, 39, 48, 57, 68 Assimilation 103 Asymmetrie 150, 151 asymptotisch 212, 217 Atlaskarten 12, 19, 20, 38, 57, 74 Atomismus 99, 106 Aurigny 59 Ausprägung 19, 33, 79, 81, 82, 96, 99 «Ausreißer»-Effekt 149 Automat 112, 113 Automatentheorie 110-112, 158 Aversion 147 Bäume 65, 203 Bandkartogramm 183, 194

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Basse-Normandie 130, 134 Bauern 182 Begriffe 98 Begriffsapparat 98 Begriffsbildung 7, 8, 10 Bekleidung 62, 202 Beobachtungsfehler 6, 42 Bergeil 102, 104, 114, 118, 119, 124, 129 Berührungsmatrix 111 Beruf 64, 203 Besondere, das— 14 Beurteiler 42 Bewegung 63, 202 Bild 111 bildliche Kommunikation 90 Bildmuster 131, 169 Bildsyntax 92, 152, 172, 187 Bildtyp 100-102, 104, 105, 133, 193 binär 79 Binarisierung 79, 80 Biologie 12, 14, 18, 20, 22, 23, 25, 31, 33 Biometrie 3, 4 Bivio 104, 119 Blumen 65, 203 Boden 64 Bologna 87 Bononia 162 Brauchbarkeit 94 Bretagne 133 Buchenstein 145 Büchergilde 148 Bücherpaket 148 Bündnerromanisch 101, 102, 117, 118, 120, 124, 152, 181, 193 bureaumetrics 3 Cadore 126 caféométrie 3 Calvados 130-132, 164, 201 Cherso (Kres) 141 chorisch 110 Choroplethe 124, 138, 183, 201, 208, 212, 213, 216 Choroplethenbild 103 Choroplethenkarte 90, 91, 97, 101, 113, 198, 218 Choroplethenprinzip 86 Choroplethenprofil(e) 93, 158, 164, 217 Choroplethentechnik 92 Cluster 172, 173, 176, 178 Clusteranalyse 172, 173 Clusterbaum 196 Clusterprotokoll 174 complete linkage 173, 174, 176, 177 240

Concordia 162 Cotentin 131, 164, 168, 172 coupe transversale 195 Datenfriedhof 9 Datenkumulierung 3 Datenmatrix 16, 17, 19, 22, 27, 28, 32, 74, 75, 7 8 - 8 2 , 179, 180, 183, 194 Datenraum 77 Datenreduktion 13, 20, 31 Deduktion 10 dekanym 36, 56 Demometrie 3, 4 Dendrogramm 174, 176-178 Dertona 162 Determinismus 160 diachron 104 Diagnose 19 Diagnostik 19 dialectométrie 2 - 4 , 27 Dialektgebiet 193 Dialektgeographie 8, 11 Dialektgrenze 130, 133, 152, 156 Dialektgrenzgebiet 142 Dialektkern 141, 142 Dialektlandschaft 141, 152, 193 Dialektologie 110, 170 Dialektometer 18, 19, 28, 31, 41, 93 Dialektometrie 2 - 4 , 6, 10, 11, 13, 15, 20, 25, 79, 85, 9 8 - 1 0 0 , 104, 110 Dialektzone 167 diastratisch 87 Diasystem 87 dichotom 79 Differenz 183 Diffusion 108, 109, 182 Diffusionsbild 109 Diffusionsprofil 109 dinym 35, 55, 60, 79 Dirichlet-Polygone 90 disjunkt 19, 90, 93 diskret 96, 190, 191 diskreter Wert 94 Diskretum, Diskreta 90 Distanz 184 Distanzbegriff 74 Distanzkoeffizient 82 Distanzmaß(e) 74, 77, 78, 79, 172 Distanzmatrix 78, 186 Distanzmessung 183 Distanzwerte 195 Dolomitenladinisch 101 Doppelterzilalgorithmus 95 dreidimensional 77

Dreiecksmatrix 173 Dreiecksungleichung 78 Dreiecksvernetzung 184 Duodezil 96 dynamische Bildtypologie 104, 105, 118, 133 Ecken 111 EDV 30 EDV-Graphik 92 Eigennamen 61, 202 Eigenschaft(en) 12, 16, 81, 98 Einstellung 108, 164 Elektronische Datenverarbeitung 28 Element(e) 12, 16-18, 26, 28, 74, 77, 82, 172, 173, 178 Emilia 123, 142 Emilia-Romagna 101 Emilianisch 127, 128, 141, 152, 158, 164, 193, 200 Emission 130 empirische Häufigkeitsverteilung 97 empirische Sozialforschung 5, 6 empirische Sozialwissenschaften 7 empirischer Beobachtungsfehler 5 Engadin 114, 117-120, 125, 142, 144, 193 enneanym 36, 56 Entlehnung 103 Entropie 160 Erwerb 64, 203 Essen 63, 202 ethnische Bewegung 162 Ethnographie 126 Ethnologie 21 Etrusker 161 Etsch 152 Etymologie 31—33 Etymon 31, 34 euklidische Distanz 77 euklidischer Raum 82 Eure 132, 201 Eure-et-Loir 201 Expansion 130, 158, 171 Faeto 102 Familie 61, 202 Familienleben 43, 198 Farbstufen 94 Farbvariation 193 Farbwertabstufung 92 fehlende Daten 59, 75, 76 Feld 65, 203 Festlandvenezianer 163 Festlandvenezianisch 126, 127

Festzeiten 61, 202 Field Theory 148 Figurensignaturen 92 Fiktion 106 Fischerei 66, 203 Fiume (Rijeka) 141 Flächenmosaikkarte 90 Flächenmosaiktechnik 92 Fließbildeffekt 105 Florenz 199 Forschungsideologie 23 Forschungspsychologie 30, 33 Frankoprovenzalisch 14, 101, 103, 120-123, 152, 154, 164, 193, 194 Frequenz 27 Friaul 102, 120, 121, 126, 141, 154, 164, 208 Friauler 163 friaulisch 104,114, 117, 121,123,125,141, 158, 181, 193, 194 Früchte 65, 203 Funktion 148 Fusion 173, 177 Gallia cisalpina 161 Gallo 133 G alloitalienisch 102, 103 G alloromanisch 121, 122, 148 Gefühle 62, 202 Geisteswissenschaft 9 Gelände 64 Genotypus 23, 31 Genua 162 Geograph(en) 3, 98 Geographie 2, 9, 15, 105, 112, 126 Geowissenschaften 111 Geräte 64, 203 Geschichte 9, 160 geschlossene Taxatbildung 32 Gesetz 160 Gesetz der großen Zahlen 29, 208, 209 Gestalt 8, 105 Gestaltprofil 193 Gewicht 84, 85 Gewichtender Identitätswert 85 Gewichtung 83, 85, 194 Gewichtungsfrage 23 Gitter 107 Gleichbewertung 22 Gleichgewichtung 22 Gliederungsprofil 170 Glottometrie 11 Graph 111 Graphentheorie 8, 9, 110-112, 147 241

Graphometrie 3 Graubünden 102, 124, 154, 158, 164, 208 Grauwertabstufung 92 Grenzgürtel 152 Grenzsegmen: 186, 188, 195, 196 Grenzsegmentkarte 187, 189, 194 Grenzsegmentprofil 194 Grenzzone 200 Großgrundbesitz 182 großräumiger Atlas 104 Guardia Piemontese 102 Guernesey 131, 139 Häufigkeitsverteilung 93, 98, 149 Halbierungsreliabilität 207 Handel 44, 64, 198, 203 Handwerk 44, 64, 198, 203 Haus und Hof 63, 203 (Haus-)Tiere 66, 203 Haute-Normandie 133, 134 Heilung 46, 62, 199, 202 heptanym 36, 56 Heterogenitätszuwachs 173 Heteroglosse 183 Hethitisch 26 Heuristik 86 hexanym 35, 56 Hierarchie 108, 174 hierarchisch-agglomerativ 173, 174 Himmel 45 Histogramm 97, 98, 113, 114, 118, 150 Historie 2 Historiometrie 3 Hochfranzösisch 113, 131, 134, 167, 196, 204 Hochitalienisch 87, 124, 126, 127, 129, 130 Homogenisierung 164 Homogenität 174 Homogenitätsverlust 173 Humangeographie 187 humansemiotisch 157, 160 hybrid 129 Hypothese(n) 10, 13, 17, 86, 143 Idealtyp 100 Identitätskarten 130 Identitätstest 74, 78, 86, 88, 102, 103, 114, 123, 126, 138, 141, 202 Identitätsverteilung 86, 93 ikonisch 90 Ile-de-France 131, 134, 167, 196 Ille-et-Vilaine 201 Indice relatif d'identité (IRI) 75 242

Indeterminismus 160 Induktion 10 Industriearbeiter 182 Information 10, 90 Informationsreduktion 86 Informationstheorie 114 Informationsverdichtung 86 Informationswesen 111 Ink-jet-Technik 92 Innovation 108, 109, 182 Innovationskerne 4 Instrumente 64, 203 Insubrer 161 Intelligenz 62, 202 Interaktion 34, 40, 106, 107, 112, 160, 182 Interaktionsfeld 106, 107 Interaktivitätslage 121 Interaktivitätsprodukt 157, 158, 171 Interdisziplinarität 8, 148, 182 Interferenz 87 interpoint 184, 185 Intersextilabstand 153, 163, 170, 172 Intervallalgorithmus 88, 89, 93, 94, 105, 137, 155, 188, 189, 201, 210, 216, 218, 219 Intervallbildung 88 Intervalleinteilung 93—96 Intervallskala 32, 81, 82, 179, 181 Intuition 4 Irradiationsgebiet 171 Irradiationszentrum 108 Irrtum 205, 211 Istrien 40, 51, 120, 127 Istrisch 164, 193 Isochoren 90, 96, 101, 102, 107, 114, 119, 121, 124, 129, 134, 141, 147, 148, 149, 154, 158, 163, 172, 200, 201, 204, 208 Isoglosse 184 Isoglossenprinzip 183 Isoglossenprofil 194 Isoglossensynopse 193 Isoglossensynthese 196 Isokratie 22, 83 Isolation 107 Isolinienprinzip 183—185 Isomorphie 182 Italianistik 27 Italoromanisch 121, 122 Jagd 66, 203 Jahreszeiten 61, 202 Kapazität 171 Karikatur 9

Karnier 161 Karte 7 Kartenkopf 87 Kartographie 2, 3, 7, 8, 86, 93, 9 4 , 1 0 5 , 1 4 0 Kategorie 19, 25 Kausalgesetz 160 Kausalität 160, 182 Kelten 161 Kernlandschaft 141 Kernzone 146 Klassen 12, 172 Klassenbildung 13, 173 Klassifikation 1 1 - 1 5 , 17, 18, 20, 2 2 - 2 5 , 28, 29, 93, 9 8 - 1 0 0 , 128, 183 Klassifikationsunternehmen 94 Klassifikationsziel 97 Klassifikator 30, 34, 37, 41 klassifikatorische Begriffe 98 kleinräumiger Atlas 104 Kliometrie 3 Knoten 111 Koalitionsbildung 112 Kodierer 42 Kodierungsfehler 41, 59 Kodifferenz 75, 76, 81, 89, 111, 113, 186, 188 Körperfunktionen 44, 198 Körperteile 44, 198 Kohärenzprofil 208 Kohärenztest 88, 179, 201, 207, 214 Kohärenzwert 181 Koidentität 75, 76, 81, 83, 84, 89, 111, 113 Kombinationskarte 183 Kommunikation 90, 103, 107, 111, 118, 119, 148, 182 Kommunikationsfluß 159 Kommunikationsgüte 1 5 4 - 1 5 8 , 170, 171 Kommunikationskanal 157 Kommunikationslage 167, 170 Kommunikationsmodell 167 Kommunikationsnetz 133 Kommunikationstheorie 107, 156 Kompaktheit 141 komparative Begriffe 98 Kompetenz 114 Konfidenzintervall 2 0 9 - 2 1 1 , 216 Konflikt 147, 164, 166, 172 Konjunktion 38, 48, 57, 67, 203 Konstrukt 8, 10 Konstruktion 10 Kontakt 106 Kontaktfeld 106, 107 Kontamination 33 Kontiguitätsklassifikation 196

Kontiguitätsrelation 183, 195 Kontiguitätsverhältnisse 187 Kontinuum 90 Konzilianz 10 Kopräsenz 76, 188 Korpusreduktion 199 Korpusreduktionseffekt 40, 41, 114, 115, 119, 120, 122, 123, 129 Korpustranche 38 Korrelationsanalyse 3 Korrelationsberechnung 198 Korrelationskoeffizient 82, 204, 205 Kovarianz 160, 182 Krankheit 46, 62, 199, 202 Kres (Cherso) 141 Kriterium 25 Küche 63, 203 Kulturgeographie 106, 107, 109 Kunstpunkt 86, 87, 103, 113, 134 Kybernetik 8, 10 Ladiner 163 Ladinien 120, 125, 142, 154, 164, 208 Ladinisch 114, 117, 125, 181, 193, 194 Lageparameter 140, 163, 164, 171, 179 Landschaft 109, 110, 146 Landschaftslehre 110 La Spezia 156 Lautgesetz 26, 31 Leftson 174, 175 Lehrer 148 Leitungskapazität 171 Lexikologie 21, 26, 103, 204 Lexikon 19, 20, 24, 25, 27, 33, 40, 70, 197, 198, 201 ligne Joret 132, 1 6 8 - 1 7 0 , 196 Ligurer 161 Ligurien 120, 142, 208 Ligurisch 122, 123, 152, 154, 164, 193 Literaturwissenschaft 9 Lombardei 101, 104, 123, 141, 159, 199,

200

Lombardisch 114, 1 1 8 - 1 2 0 , 1 2 3 - 1 2 5 , 127, 130, 141, 142, 152, 156, 158, 159, 164, 193 Lukanien 102 «lumper» 33, 34, 42 Lunigiana 129 Mailand 104, 124, 198, 199 Maine 131 Manceau 133 Manche 130, 132, 201 Marchigiano 152

243

Marken 128, 142, 164, 208 Matrix 12, 19, 26, 30 «Matrizenbewußtsein» 28 Matrizennotation 2 Maximum, Maximalwert 94—96, 101, 140, 149, 153, 154, 156, 163, 164, 172, 201 Mayenne 201 Median 96, 151, 201 Mediolanum 161, 162 Medizin 12 mehrstufig 79 menschlicher Körper 62, 202 mental map 108 Merkmal(e) 6, 7, 12, 1 7 - 1 9 , 22, 23, 2 6 - 2 9 , 31, 74, 79, 82, 83, 88, 159, 207 Merkmalsart 23, 24, 29 Merkmalsauswahl 25 Merkmalsebene 194 Merkmalsgewichtung 22 Merkmalskatalog 22 Merkmalsliste 25 Merkmalsmenge 28, 29, 40 Merkmalsreduktion 30 Meßanordnung 34 Meßbedingungen 6 Meßdaten 82 Messen 4, 7, 100 Meßergebnis 41 Meßfehler 5 Meßfeld 166 Meßinstrument 5 Meßkette 5, 6 Meßkorpus 39, 55, 58 Meßmatrix 16, 50 Meßpunkt(e) 12, 16, 18, 40, 41, 50, 74, 76, 81, 86, 90, 96, 100, 101, 104, 114, 159, 170, 178, 181, 184 Meßpunktenetz 141 Meßskala 19 Meßsystem 10 Meßtheorie 26, 32, 82, 100 Messung 6, 7, 20, 21; 31, 76, 143 Meßwert(e) 76, 9 2 - 9 5 Meßwerteschwarm 77 Meßwertvariation 212 Metalle 45, 64, 203 Metapher 171 Methode 4 Methodenfragen 9 Methodologie 8 Metrie 3 , 1 1 Metrik 76, 78 metrisch 19, 79, 82 metrischer Fehler 5

244

Metrisierung 81, 82, 106 Mineralien 64 Minimum, Minimalwert 94—96, 143—145, 149, 153, 163, 164, 167, 172, 201, 203 Mischung 4 Misox 119 Mittelbünden 102,104, 114, 117-119,142, 149, 163, 193, 209 Mittelitalienisch 148 Mittelwert 94, 95, 97, 148, 149, 163, 167, 171, 172, 181, 216, 217 M-Koeffizient 75 Modellbegriff 10 Modelleindruck 91 Modellmetapher 165 Modelltheorie 8, 103 Modus 151 mononym 35, 48, 59, 181, 194 moralische Eigenschaften 46 Morphologie 19, 20, 24 Morphosyntax 39, 40, 50, 57, 58, 60, 70, 197, 198, 2 0 0 - 2 0 4 , 206 multiple Kompetenz 130 multivariate Klassifikation 172 Muster 100 Mustererkennung 12, 13 Muttergesamtheit 5

Nachrichtenwesen 111 Nationalökonomie 14 Naturwissenschaft 9, 210 Neolinguistik 27 Netzwerk 111, 112, 157, 159 Netzwerktheorie 110-112 nominal 16, 19, 21, 79 Nominalismus 13 Nominalskala 16, 19, 32, 75, 79, 81, 82, 179 Nominalsyntax 48, 200 Nonsberg 125 Nordfrankreich 55, 92, 130, 164, 172, 181, 214 nordwestfranzösisch 104, 134, 164, 167 Normandie 196 Normalität 205 Normalverteilung 209, 213 Nulleintrag 51, 70, 84 nulleintragsfrei 40, 88, 89 Nullhypothese 205, 206 Nullstellen (fehlende Daten) 16, 40, 55, 59, 75, 101, 179, 180, 187 Numerale 38, 39, 48, 57, 61, 203 Numerische Klassifikation 11

Numerische Taxonomie 2, 6, 7, 12, 13, 21, 23, 25, 29, 74, 172, 197, 214 Oberitalien 55, 88, 92, 100, 114, 140, 149, 158, 166, 193, 202, 207 Oberitalienisch 87, 101, 113, 121, 122, 129, 152 Objekte 6, 12, 16, 18, 22, 172 Ochiai-Maß 80 Ökonometrie 3, 4 offene Taxatbildung 32 Oise 131, 201 oktonym 36, 56 Okzitanisch 102, 121, 194 Okzitanismus 103 Onomasiologie 20, 21, 26, 34, 35, 38, 48, 50, 51, 55, 6 9 - 7 1 , 200 Ordinalskala 32 Ordinalrelation 103 Ordnen 100 Ordnungsgefüge 26 Odnungsmodell 110 Ordnungsmuster 11, 141 Ordnungsstruktur(en) 6, 11, 16, 27, 100, 208 Ordnungsverfahren 17 Ordnungsziel 17 Orléanais 133 Orne 130, 132, 164, 201 orthogonal 17 Oskisch 26 Ostbünden 96, 118, 142, 194 Paarvergleich 76 Padanisch 121 panchron 104 parachutage 130 Paris 181, 196 Partikelsyntax 200 Pas-de-Calais 201 Patriarchat Aquileia 121 Pays de Caux 172 pentanym 35, 55 Perche 132 perspektivische Oberfläche(ndarstellung) 90, 92, 114-117, 122, 123, 131, 142, 143, 153 Perzeption 62, 202 Pflanzen 65 Phänotypus 23, 31 Philosophie 14 Phonationsgebiet 141 Phonetik 19, 24, 35

Physik 98, 160 Piémont 33, 101, 102, 120, 141, 202 Piemontesisch 103, 121-123, 154, 158, 163, 164, 193, 194 Pikardie 133, 134, 165-170, 172, 177, 181, 196, 201, 216 Pikardisch 131, 134, 164 Pilotfunktion 201, 204, 205, 215, 218, 219 Placentia 162 Piatonismus 13 Pluralmorphem 200 Poebene 161 Polemik 17 Politik 182 Politologie 112, 147 Polygon(e) 90, 101 Polygonflächen 96 Polygonseite 185 polytom 79 Positivdefinitheit 77, 78 Positivismus 15, 106 Possessivum 200 Potenzmoment 140 Präpikardismus 134 Präposition 38, 48, 57, 67, 203 probabilistisch 85 Produktmoment-Korrelationskoeffizient 204-206, 215 Profiltypus 120 Profilverlauf 200 Prognose 10 «Programm 999» 74 Pronomen 38, 39, 48, 57, 68, 204 Prozeßablauf 106 Prüfbezugspunkt 75, 88, 89, 93, 96, 101, 102, 104, 111, 119, 126, 127, 129, 130, 137, 139, 141, 149, 150, 157, 198 Prüfbezugspunktänderung 105 Prüfgabel 89, 186 Prüfpfad 104, 118, 133, 136 Pseudoisolinien 183 Psychologie 2, 12, 20, 100, 147 Psychometrie 3, 4 Pufferzone 165 Punktenetz 55, 86 Puschlav 119, 120, 124 Q-Analyse 74, 194 Qualifizierer 9 Qualität 8, 9, 29, 98, 99 qualitativ 79 Quantenphysik 160 quantifizierende Neigungen 3 Quantifizierer 9 245

Quantifizierung 8, 9 Quantifizierungsdisziplin 4 Quantil 95, 154 Quantilstufen 97 Quantität 9, 29, 98, 99 quantitativ 79 quantitative Ansätze 9 quantitative Begriffe 98, 99 quantitative Begriffsbildung 10 quantitative Bestimmung 10 Quantitative Geographie 15, 86 quantitative Methoden 2 quantitatives Interesse 4 Questionnaire 40, 51, 71, 124

R-Analyse 74, 197 Räter 161 Rätoromania 159 Rätoromanisch 114, 115, 123, 148, 152, 154, 194 Rätoromanistik 27 Raster 92 Rasterstufen 91 Rauchen 63, 202 Raum 8, 45, 110, 198, 199 Raumgliederung 180 Raumgliederungsprofil 120 Raumgliederungstypus 131 Raumkammerung 130 Raummuster 104, 109, 138, 194 Raumpräferenz 108 Raumprofil 127, 163 Raumtypisierung 109 Raumtypus 93, 97, 100, 110, 1 1 4 - 1 1 6 , 1 1 8 - 1 2 2 , 131, 163, 172, 198 Rauschen 114, 115, 122, 124, 148 Ravenna 128 Realismus 14 Reduktion 10 Reduktionskorpus 51, 58, 70, 71, 101, 138, 187, 2 1 1 - 2 1 4 , 2 1 6 - 2 1 8 Reflexivität 7 6 - 7 8 Region 110 Regionalanalyse 110 Regionalatlas 26 Regionalgeographie 109 Regionalisierung 109 Regression 158, 171 Relation 157 Relativer Fündigkeitswert ( R F W ) 186,188, 189 Relativer Identitätswert (RIW) 75, 83, 86, 88, 89, 9 4 - 9 6 , 101, 102, 188, 189

246

Relatives Kohärenzmittel ( R K M ) 179, 210, 214 Réhabilitât 6, 29 religiöses Leben 47, 63, 199, 202 Religion 182 Repräsentativität 29 Rezeption 130 Rightson 174, 175 Rijeka (Fiume) 141 Rimini 156 Römerstraßen 128, 162 Romagna 120, 142, 144 Romagnolisch 114, 1 2 7 - 1 2 9 , 158, 164, 193, 200 romanische Sprachen 22 Romanisierung 109, 162 Rouen 134 Säulendiagramm 97, 113 Sarthe 201 Schaltalgebra 113 Schaltdynamik 34 Schalter 113, 159 Schaltkreistheorie 113 Schaltpfad(e) 161, 162 Schaltschema 103 Schalttheorie 8, 9 Schaltung 159 Schaltungsbilanz 160 Schaltungsnetzwerk 157 schaltungstechnisch 161 Schaltwerk 161 Schiefe 140, 1 5 0 - 1 5 2 , 164, 1 6 7 - 1 6 9 , 172, 181, 188

Schlaf 45, 62, 199, 202 Schotte(n) 186, 188 Schottenkarte 187 Schriftsignaturen 92 Sehpsychologie 91, 92, 94, 105, 131, 198 Seine 134, 164 Seine-et-Oise 201 Seine-Maritime 131, 132, 165, 201 Sena Gallica 162 Senonen 161 Serenissima 125, 127 Sextil 96, 153, 154 Signalflußweg 10 Signaturen 92 Similarität 76 Simple matching coefficient 75, 76 Simulation 147, 164, 166 single linkage 177 Sinne 62, 202 Sizilien 102

Skalenniveau 10 Somme 166, 201 Sottoceneri 124 soziales Leben 46, 63, 199, 202 Sozialgeographie 106, 160, 182 Sozialpsychologie 108 Sozialwissenschaften 100, 113, 210 Soziologie 2, 14, 20, 112 space perception 108 Spaltenvektor 180 Spanne 94 Spannweite 98 Speisen 63, 202 Spiegelpunkt 137, 139 Spiegelpunktkarte 130, 136, 137 Spiel 109, 159, 171 Spielpartner 159 Spielregel 112, 159 Spielstrategie 112 Spieltheorie 8, 110-112, 147, 158 «splitter» 33, 42 Splittung 35 Sprachatlas 1, 5, 10, 12, 16-19, 25-27, 34, 90, 105, 148 Sprachgeographie 1, 7, 8, 11, 12, 14, 15, 26, 31, 34, 81, 105, 107, 109, 148 Sprachgrenze 104, 189 Sprachgrenzgebiet 102 Sprachinsel 102 Sprachkartographie 21 Sprachlandschaft 34, 93, 110, 120, 167, 178 Sprachstatistik 9 Sprachtheorie 99 Sprachtypologie 7, 14, 25 Sprachwandel 13, 104 Sprachwissenschaft 9, 10 Sprecher 114 Stabdiagramm 97, 113 Stabilisierung 213, 214, 216, 219 Stadtvenezianisch 126 Staffelkorpus 40, 51-54, 58, 71-73, 207, 210-214, 216 Stammbaum 178 Stammesgeschichte 23 Standardabweichung 6, 88, 149, 150, 167, 170, 172, 180, 181, 188, 201, 202, 209-211, 213, 218 Standardfehler des Mittelwerts 6, 209-213, 216-218 Statistik 2, 29 Statistiker 98 statistische Kennwerte 93 Steilheit 150 Stereogramm 92

Sternschaltung 167 stetig 190, 191 stetiger Wert 94 Steuerungswesen 111 Stichprobe 207, 209 Stichprobenfehler 6, 210 Stichprobenproblem 5 stochastische Verschleierung 212 stochastischer Schleier 212, 216 Sträucher 65, 203 Streckensymmetrale 91 Streuung 98, 160, 179, 181, 217 Streuungsmaß(e) 140, 149, 153, 169, 181 Strichstärke 189, 193, 194 Ströme 112 Strömung 111 Substantiv 38, 39, 48, 57, 68, 204 Substrat 126 Südschweiz 87, 92, 114, 140, 166, 193, 202, 207 Südtirol 163 Sulzberg 130, 142 Surselva 114, 116-119, 142, 145, 146, 159 stumme Karte(n) 185 Symmetrie 76-78, 98, 151 Symmetriemaß(e) 153, 169, 181 synchron 104 Synopse 49, 140, 143, 179, 180 synoptische Karte 183, 184 Syntax 19, 24, 27, 57, 68, 204 Synthese 15, 21, 100 Synthetisierung 104 Systemtheorie 8, 9 Systematik 23, 33 Tauriner 161 Taxandum 5, 10, 18, 20, 29, 30, 32, 33, 38, 50, 55, 59, 99, 179, 197 Taxate 10, 18, 20, 21, 32-34, 36-39, 41, 50, 55-57, 59, 75, 81, 84, 88, 99, 126, 181, 200 Taxatbildung 20, 31, 34, 35, 38, 41, 55 Taxatertrag 51, 54, 70 Taxatladung 141, 159 Taxieren 31, 37 Taxierer 42 Taxierung 21, 32, 100 Taxometrie 2, 6, 11, 17, 18, 20, 21, 23, 74, 79, 86, 93, 151, 156, 194, 195 Technik 210 Teilkorpus 40, 42-49, 57, 58, 60-69 Telefongespräch 112 Telefonkontakt 112 Telefonteilnehmer 112 247

Teleologie 17 Terzil 95 Tessin 114, 119, 124 tetranym 35, 55 Textsammlung 18, 19 thematische Karte(n) 90 theoretischer Fehler 5 Theorie 8, 10, 13, 17, 100 Theoriebildung 7 Theoriendynamik 10 Thiessen-Geometrie 195 Thiessen-Polygone 90, 131, 185 Toilette 45, 62, 199, 202 Tonwertskala 92 Tonwertstufen 92 Toskana 102, 125, 129, 144, 163, 199, 200, 208 Toskanisch 114, 120, 124-127, 129, 130, 152, 158, 164, 181, 193, 199 Totalkorpus 40, 41, 59, 213, 218 Transformation 81, 82 Treffer 205, 209 Trendflächenanalyse 198, 205 Trentino 102, 142, 146, 156, 193 Trentinisch 114, 124, 125, 130, 152, 159, 164, 193 Triangulierung 91, 184, 185 Trinken 63, 202 trinym 35, 55 Turnier 159 Typ, Typus 8, 13, 21, 33, 100, 109, 110, 124, 127, 182 Typenbegriff 100 Typenbildung 98 Typenfindung 8 Typenschau 8, 105 Typisierung 21 Typognose 8 Typologie 8, 1 3 - 1 5 , 17, 24, 25, 27, 28, 168, 170 typologisch 3 Typophile 14 Typophobe14 Überblendtechnik 105 Überblendung 105 Übergangsgebiete 152 Übergangsschelf 101, 119-121, 129, 134, 147 Übergangszone 129 Umkreismittelpunkt 91 Unähnlichkeit(en) 194 Universalienfrage 14 Universalienstreit 13 248

Urnenmodell mit Zurücklegung 40 Urnenmodell ohne Zurücklegung 58, 71 Val d'Ossola 163 Validität 5 Varianz 149 Variationsbreite 149 Variationskoeffizient 149 Vektor 16, 25, 28, 40, 41, 75, 76, 82, 84, 86, 88, 100, 101, 109, 111-113, 126, 130, 133, 135, 156, 170, 171, 179, 180, 181, 183, 198, 202 Vektorennotation 2 Veltlin 124 Venedig 87, 126 Veneter 125 Veneto 142 Venetorum angulus 161 venezianisch 104, 120, 123-125, 130, 141, 152, 156, 158, 159, 164, 193, 194, 200 Venezien 101, 102, 120, 146 Verb 38, 57, 67, 204 Verbalsyntax 48, 200 Verhalten 108, 147, 166 Verhaltenstheorie 147, 148 Verhältnisähnlichkeit 106 Verhältnisskala 32, 81 Verkehr 63, 202 Verkehrsgeographie 162 Verkehrswesen 111 Vernetzung 113, 114, 117, 126, 127, 130, 134, 136, 148 Vernetzungskanäle 103 Vernetzungsschema 103 Vernetzungsprofil 96 Verona 162 Verschiedenheit 75, 183 Verschmelzung 173 Verschottung 187, 193, 196 Verwandtschaft 61, 202 Verwandtschaftsnamen 43, 198 via Aemilia] 128, 162 via Aemilia 2 128, 162 via Flaminia 128, 162 via Postumia 162 Visualisierung 9 1 - 9 3 , 105, 164, 174, 189, 194 Volkskunde 21, 105 Vorschelf 123 Vorzeichenvariation 152 Wabenkarte 183 Wahrscheinlichkeit 205, 206, 209, 212 Wahrscheinlichkeitstheorie 29

Wald und Flur 65, 203 Welschtirol 193 Weltbild 108 Werkzeuge 64, 203 Wertgrenzelinien 183 Wertkarte 88 Wertklasse 93 Wertklassenbildung 88, 93, 96, 190 Wertklassenzugehörigkeit 89 Westalpenbogen 114 Westbünden 96, 104, 114, 116-118, 142, 144, 149 Westromania 194 Wetter 45, 61, 202 Wirtschaftsgeographie 106, 160, 161, 182 Wirtschaftswissenschaften 108, 113 Wissenschaftsgeschichte 195 Wochentage 61, 202 Wörter und Sachen 26 Wörterbuch 18, 19 Woronoi-Polygone 90 Wortschatz 26, 35

Zahlen 45, 198, 199 Zahlenwertkate 78, 86, 87, 94, 95, 97, 201, 219 Zeit 45, 61, 198, 199, 202 Zentrales Grenzwerttheorem 208, 209 Zentralität 107, 162 Zentralitätsproblem 108 Zentralladinisch 120, 121, 123, 144 zentralörtliche Dialektizität 136 zentralörtlicher Charakter 126 zentralörtliches System 107 Zentralrätoromanisch 156 Zersplitterung 70 Zielgerichtetheit 94 Zoologie 20 Zufälligkeit 29 Zufallsfehler des Mittelwertes 209 Zugriffliste 34, 40, 50, 55, 58, 70 Zwischenpunkt 185, 188, 196 Zwischenpunktkarte 187 Zwischenpunkttest 88, 183, 186, 195

249

8. Namensregister

D i e folgenden Angaben beziehen sich ausschließlich auf B a n d I dieser Arbeit. Es wurden neben den N a m e n von Autoren und bedeutenden historischen Persönlichkeiten auch die Sigel von Sammelwerken und größeren Repertorien ( F E W , A L F , A I S . . . ) erfaßt. Abler 15, 205 Adams 15, 205 Adanson 22 Afendras 112 AFR 182 Agard 3 AIS 1, 19, 20, 21, 26, 30, 31, 33-38, 40, 51, 60, 86, 87, 104, 121, 122, 142, 143, 147, 172, 185, 195, 197, 198, 200, 202 Albert 98, 99 Albrecht 14 A L E 90 A L F 26, 30, 55-57, 59-61, 71, 104, 131-133, 135, 164, 178, 184, 185, 202 A L G 27, 86, 195 Altmann 3, 7, 11, 13, 15, 17, 21, 22, 25, 29, 85, 98, 99 Anderberg 173, 177 Archimedes 10 Aree lessicali 27 Aristoteles 98, 99 Arnberger 90, 92, 93, 105 Arveiller 3 Ascoli 14, 119-121 ASLEF 27 Atta 148 Atwood 184, 185 Aydelotte 9

Benzécri 12 Berge 111 Bernoulli 5, 29, 209 Berruto 122, 123 Berry 110 Bertier 12 Bertin 90, 92 Bertoni 1, 24, 33 Best 9 Bielenstein 184 Biondelli 124, 127 Bloch 14 Blotevogel 126, 162 Bock 12, 13, 76, 78-80, 83, 85, 173, 177 Bodrero 163 Boissevain 112 Bollmann 90, 92 Bonfante 27 Botz 9, 99 Bouroche 12 Βrassei 91 Brasseur 132, 196 Bravais 82, 204, 215 Brehm 23 Brennus 161 Bronzât 122 Bruno (Giordano) 98 Burton 9

Bahrenberg 15, 82, 93, 148, 151, 204-206, 215 Bartels 9, 106, 160, 182 Bartram 173 Battisti 121, 128, 142 Baumann 82 Béguin 15, 93 Bellucci 129

Camproux 27 Carnap 160 Cartwright 42, 111 Caspall 93 Cassirer 6, 8 Chandon 12, 76 Chorley 111, 112, 177 Chrétien 3, 79

250

Christaller 108 Christopherson 147, 148 Claval 15, 108 Cliff 91 Cole 15 Cortelazzo 121 Coulson 93, 97 Cowan 3, 79, 86 Craffonara 121 Curry 9 Davis 148 Deparisl34 Devoto 123-126, 128, 129 Dickinson 93 Diemer 18 Dirichlet 90 Downs 108 D R G 26, 117 Duchesne-Degey 185 Dunsire 3 Durand 14, 18, 74, 76, 184 Edmont 59 Eickhoff 109 Ellegird 3, 79 Emanuelli 59 Engelien 18 Escoffier 27 Ettmayer 14, 141, 185, 193, 196 Feierabend 148 Fénelon 12 FEW 26 Fischer (Gustav-Nicolas) 108 Fischer 15, 110 Flament 111 Folena 127 Fossat 3, 25, 195 Francesca» 15, 121 Franz 201 French 15 Freudenberg 184, 185 Frey 25, 91 Friedrichs 5, 6 Fronzaroli 3 Galilei 98, 99 Gamillscheg 36 Gardette 130 G aspari 128 Gauchat 14, 22, 141, 184

Gebhardt 103, 122, 123 Geuljans 26 Giacomelli 123-126, 128, 129 Gianelli 129 Giese 15, 82, 93, 148, 151, 204-206, 215 Gilliéron 1, 14, 26, 31, 55, 108 Glauser 185 Goebl 4, 10, 55, 85, 93, 104, 105, 122, 123, 133, 164, 178, 183, 185, 194 Gossen 201 Gosztonyi 8 Gould 15, 108, 109, 205 GPSR 26 Grassi 25, 26, 115, 122, 163 Greenberg 3, 15 Gremmo 163 Grigg 110 Grimes 3 Grisch 118 Grosse 185 Guiter 3, 185, 195, 207 Gunzenhäuser 9 Haag 110, 123, 124, 184, 185, 194 Haarmann 15 Hackl 42, 113 Hägerstrand 109 Händler 185 Haggett 15, 91, 108, 109, 111, 112, 177, 205 Hake 92 Haller 14 Hallig 60 Hammond 15 Hannibal 161 Harary 111, 148 Hard 9, 110, 118 Harras 21, 183, 185 Hart 6 Heger 27, 33 Heinritz 108, 126 Hempel 100 Herdan 3 Herzig 162 Heyde 14 Holsti 147 Hood 3 H o m e 15 Horning 14 Houck 3, 79 Hsieh 3 Huber 8 Ineichen 15, 22 251

Jaberg 21, 26, 40, 51, 86, 87, 110, 114, 116-118, 120-129, 141, 197 Jambu 12 Janoska-Bendl 14 Janssen 185 Jarausch 3, 9, 99 Jardine 12 Jenks 92, 93, 97 Jones 148 Joret 132, 168-170, 196 Jud 21, 26, 40, 51, 86, 87, 114, 116-118, 120-129, 141, 197, 200 Juilland 99 Kant 4, 106 Kattenbusch 103 Kaufmann 111 Kepler 98 Kilchenmann 3, 9, 95, 97 King 15 Kishimoto 93 Klein 9 Klimek 3 Knos 92 Kocka 99 Kretschmer 21 Kreuzer 9 Kreyszig 82, 209 Krikmann 3, 185 Kristol 119 Kroeber 3, 21, 79 Kühn 13, 78 Kuen 23, 83 Kurath 183 Kutschera 32, 160 Lalanne 184-186 Lang 15, 110, 184, 185, 194 Laskowski 9 Lance 185 Laue 111 Lautensach 109, 110 Lehfeldt 3, 7, 13, 15, 17, 21, 22, 25, 29, 98, 99 Lehmann 118, 160, 182 Lepelley 131, 196 Lepidus (M. Aemilius) 162 Lerchner 185 Lerner 9 Lerond 27 Levi 103 Lewin 98, 99 Lieb 99 Lloyd 198 252

Löffler 185 Lösch 108 Lonn 3 Lorenz 23 Loriot 134 Lüdtke 27, 28, 162 Lurati 125 Maffei 129 Malkiel 15 Mamsurova 3, 185 Mann 9 Maull 162 Maus 99 Mayr 18, 20, 23, 31, 33 McCullagh 15 Melillo 103 Merlo 124, 128 Meyer 14, 15, 99 Milke 3, 79, 86, 99 Miller 148 Mitchell 112 Monmonier 92 Morf 162, 183 Morgenstern 112 Morpurgo Davies 15 Muljacic 22, 30, 79 Murumets 3, 185 Naumann 3, 21, 185 Neumann 112 Nikitopoulos 99 Norman 111 North 147 Nystuen 161 Ochiai 80, 81 Oeser 11 Ohler 9 Olsson 98 Opitz 12, 79 Oppenheim 100 Orth 32, 78, 82, 100 Ostwald 4 Otremba 3 Paffen 110 Pallottino 161 Palmer 111 Paris 14, 15, 26, 99 Pearson 82, 204, 215 Pellegrini 24, 27, 30, 103, 121-127, 162 Peucker 92 Pfanzagl 95, 153, 209

Pfister 27 Philps 3, 25, 27 Pinson 12, 76 Popper 2 Pudlatz 91, 93 Putschke 3, 90, 185 Quaresima 121, 125 Racine 15 Radke 162 Ramat 14 Rapoport 112 Rase 91, 92, 105 Ratajski 90 Ratzel 162 Ravier 3, 31 Redfern 27 Reed 3, 79, 86 Reif 91 Remacle 185 Rensch 3 Renzi 24 Reymond 15 Rhynsburger 91 Ricerca dialettale 27 Riedl 11 Rödding 113 Rössler 131, 196 Rogers 109 Rohlfs 27, 3 3 - 3 5 , 120, 129, 185, 194 Rollet 173 Rona 24 Roques 1, 31 Rosenqvist 185, 193 Rummel 148 Sagoroff 5 - 7 , 209, 212 Salvi 163 Saporta 12 Sarda Roqueta 3, 185 Schaich 82, 98, 209 Scheuch 5 - 7 , 29, 30, 98, 207 Schleicher 178 Schlosser 177 Schmid 27, 117, 120, 125 Schmidt 109 Schmithüsen 110 Schmitt 2 5 - 2 7 Schnelle 90 Schöller 108, 126 Schröder 9 Schuchardt 4, 10, 14, 22, 102, 107 Schürr 128

Scripter 93, 97 Sedlacek 15, 110 Séguy 2 - 4 , 27, 28, 31, 86, 107, 185, 195 Seiffert 14 Selberherr 40, 177 Shaw 3 Sheriff 148 Shoemaker 109 Sibson 12 Simon 123 Sitterberg 173, 177 Skutsch 161 Slemons 185 Smirnov 85 Smith 15, 187 Sneath 6, 11, 12, 21, 22, 29, 41, 74, 76, 7 8 - 8 0 , 82, 83, 85, 206, 212 Snow 9 Sobotta 113 Sodeur 12, 41, 74, 78, 79 Sokal 6, 11, 12, 21, 22, 29, 41, 74, 76, 7 8 - 8 0 , 82, 83, 85, 206, 212 Späth 173 Speitel 185 Spicer 3, 79, 86 Spitzer 107 Stachowiak 10 Stampa 119 S tea 108 Stegmüller 5, 14, 32, 160, 182 Steiner 110 Steinke 198 Stoeckicht 185 Streit 91 Stresemann 23 Subbotin 22 Swoboda 29 Tagliavini 126-128 Tappolet 14, 184 Thiessen 90, 184, 185, 187, 195 Thomas 3, 185 Thünen 108 Tourtoulon 14, 17 Trudgill 3 Tuaillon 3, 14, 27, 57 Ujomov 22 Vaihinger 106 Vajda 112 Veith 90, 185 Viereck 3, 25, 183 Vogel 12, 41, 76, 79, 80, 82, 173, 177, 207 253

Voigt 14, 22 VSI 26 Wartburg 24, 60, 119, 194 Wersig 42 Wessel 14 White 108 Wiegand 21, 183, 185 Wiegelmann 126 Winterleitner 4 Wirth 106-109

254

Wish 148 Witt 93, 183 Wonka 93 Woronoi 90 Wunderli 118 Zamboni 125 Zehnpfennig 5, 6, 30, 207 Zerssen 8, 13, 100, 105 Zetterberg 98 Zipf 42