Sprachniveau in Online- und TV-Nachrichten: Eine quantitative computergestützte Textanalyse der Online- und TV-Berichterstattung von ARD, ZDF, Sat.1 und RTL
DOI:
https://doi.org/10.24434/j.scoms.2020.02.001Keywords:
Online-Nachrichten, Sprachniveau, sprachliche Gewandtheit, Eloquenz, quantitative computergestützte TextanalyseAbstract
Nachrichten stellen ein beliebtes Forschungsfeld der Kommunikationsforschung dar. In der entsprechenden deutschsprachigen Forschung werden vielfach die Hauptnachrichten der beiden deutschen Rundfunksysteme (öffentlich-rechtlich vs. privat) miteinander verglichen – zuletzt z. B. hinsichtlich ihres Sprachniveaus. Allerdings existiert wenig Forschung, die sich dem Online-Nachrichtenangebot widmet. Daher lag unser Ziel in der Analyse des Sprachniveaus von deutschen Online-Nachrichtenangeboten beider Systeme sowie einzelner Sender (ARD, ZDF, RTL SAT.1) mit Hilfe von vier Kategorien des Textanalyseprogramms Linguistic Inquiry and Word Count sowie von zwei weiteren Massen (Umgangssprache, Flesch-Index), die unterschiedliche Dimensionen des Sprachniveaus erfassen. In Form einer künstlichen Nachrichtenwoche wurden insgesamt 84 Online-Nachrichtentexte hinsichtlich ihres Sprachniveaus analysiert. Online-Nachrichten der Privatsender wiesen durchschnittlich längere Texte und mehr Wörter pro Satz auf. Ein Unterschied hinsichtlich Wortschatzdiversität und Wortkomplexität konnte nicht gefunden werden. Die Ergebnisse zum Flesch-Index zeigen, dass Online-Nachrichten beider Systeme ähnlich schwer verständlich sind. Diese Ergebnisse wurden aktuellen Daten zum Sprachniveau klassischer TV-Nachrichten gegenübergestellt. Dabei wurde evident, dass Online-Nachrichten höhere Werte bei einigen Markern des Sprachniveaus aufwiesen, was u. a. mit Hilfe des Kontinuums Mündlichkeit-Schriftlichkeit kontextualisierbar ist, und dass sich das Sprachniveau in Online-Nachrichten zwischen den Systemen und Sendern, im Unterschied zu TV-Nachrichten, eher ähnelte, was im ersten Fall als Konvergenz, im zweiten als Konkurrenz interpretiert werden kann.
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Copyright (c) 2020 Benjamin P. Lange, Aylin Bayirli, Frank Schwab

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