Open Access ZRS 2014; 6(1 2): DOI /zrs

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1 ZRS 2014; 6(1 2): Open Access DOI /zrs Alfred Lameli Strukturen im Sprachraum. Analysen zur arealtypologischen Komplexität der Dialekte in Deutschland (Linguistik Impulse & Tendenzen 54). Berlin, Boston: De Gruyter. xii, 355 S. Die (leicht überarbeitete) Habilitationsschrift von Alfred Lameli stellt den Versuch dar, eine methodisch zeitgemäße Beschreibung und Analyse der diatopisch-dialektalen Variation in Deutschland zu leisten. Empirische Grundlage hierfür sind die Daten von Georg Wenkers Sprachatlas des Deutschen Reichs, also Daten, die einen Sprachstand von vor über 120 Jahren repräsentieren. Es handelt sich somit zunächst um eine Neu-Aufarbeitung alter Daten mit neuer Methodik. Diese historischen Daten werden im Verlauf der Arbeit mit (sprachlichen wie nicht-sprachlichen) rezenten Daten in Beziehung gesetzt, so dass Aussagen zum einen über sprachdynamische Prozesse und zum anderen über Wechselbeziehungen zwischen Sprache und Lebenswelt getroffen werden können. Ausgangspunkt für die Arbeit ist die Feststellung, dass die Verbreitung diatopischer Varianten im Raum sehr komplex ist; so komplex, dass eine umfassende Beschreibung der Struktur des Sprachraums unter Rückgriff auf kategoriale Einheiten wie Dialektgebiete nicht ohne eine drastische Simplifizierung des Gegenstands möglich ist. Daran ändert auch ein Wechsel der Methodik ( primär qualitative vs. primär quantitative Zugänge; S ) nichts, solange das Ziel die Dialektklassifikation, d. h. die Ermittlung kategorialer Einheiten, ist. Zur Illustration zeigt Lameli in einem Vergleich verschiedener historischer Einteilungen, die alle mehr oder weniger auf derselben Datengrundlage beruhen, eindrücklich, zu welch unterschiedlichen Ergebnissen die kategoriale Auflösung der räumlichen Gradualitäten führen kann (S. 21). Der Ansatz Lamelis besteht nun darin, dass die vorliegenden Daten verschiedenen linguistischen Fragestellungen zugeführt werden, aus denen Erkenntnisse über die Dialekte und Regionalsprachen des Deutschen abgeleitet werden (S. 27). Neu ist daran insbesondere die Auswahl der Methoden, die neben taxonomischen Verfahren, die grundsätzlich bereits aus der Dialektometrie bekannt sind, auch geostatistische umfassen, die es erlauben, neue Fragen an die Daten zu stellen. Lamelis Untersuchungsgebiet ist die Bundesrepublik Deutschland, das Ortsnetz ist durch die heutigen Landkreise definiert. Die aus Wenkers Sprachatlas Simon Pickl: Fachbereich Germanistik, Universität Salzburg, Erzabt-Klotz-Str. 1, A-5020 Salzburg, simon.pickl@sbg.ac.at 2014, Simon Pickl, published by de Gruyter This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.

2 Strukturen im Sprachraum 73 ausgewählten Daten basieren auf den von Wrede [1937] als raumabbildend definierten phonetisch-phonologischen und morphologischen Merkmalen (S. 39), um eine direkte Vergleichbarkeit zu den bestehenden Arbeiten des Deutschen vorzunehmen, indem explizit dieselben Kriterien zur Definition des Sprachraums angesetzt werden, die auch schon im Zuge qualitativer Beschreibungen zum Zuge gekommen sind (S. 28). Dass Lameli diese Auswahl von 66 Variablen einer quantitativen Analyse zuführt, bedeutet letztlich, dass wir es hier mit einer qualitativ-quantitativen Mischform zu tun haben: Die Variablen, die Anfang des 20. Jahrhunderts ausgewählt wurden, um den Sprachraum am geeignetsten ab [zu]bilden (S. 35), werden mit einer modernen, quantitativ arbeitenden Methodik behandelt, die eine so begründete Vorauswahl eigentlich überflüssig machen sollte; im Gegenteil ist es gerade bei taxonomisch arbeitenden Verfahren erstrebenswert, eine möglichst breite Datenbasis zu nutzen (vgl. Sneath & Sokal 1973: 5; Goebl 1982: 19 20). Für die Auswertung der Daten fährt Lameli eine eindrucksvolle quantitativstatistische Maschinerie auf. Im ersten Schritt errechnet er die sprachlichen Ähnlichkeiten zwischen allen Landkreisen und erhält dadurch eine Landkreis Landkreis-Similaritätsmatrix ( SIM-Daten ). Die darin enthaltene Komplexität erschließt er zunächst mithilfe der NeighborNet-Methode, 1 die Bezüge unter den Landkreisen als ein Netz darstellt, in dem die relative Position zweier Landkreise bzw. die Strecke zwischen ihnen für ihre sprachliche Beziehung im Gesamt der Landkreise steht. In der erzielten, auf den ersten Blick recht unübersichtlichen Anordnung der Landkreise sind räumliche Relationen erkennbar, die dem Linguisten plausibel sind (S. 70), darüber hinaus aber wenig unmittelbaren Erkenntniswert haben sie dienen an dieser Stelle vor allem der Illustration der Datenkomplexität. Es folgen zwei Kapitel, in denen die SIM-Daten unter verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Dabei werden zum einen dialektometrische Ähnlichkeitskarten erstellt, die die Similarität aller Landkreise zu jeweils einem Referenzlandkreis abbilden, um die individuellen Raumbezüge des dortigen Dialekts herauszustellen. Diese werden mit großer Akribie und Sachkenntnis interpretiert, beispielsweise wenn es um die besondere Situation von Goslar, einer ostmitteldeutschen Sprachinsel im niederdeutschen Raum, geht. Methodisch sind diese Analysen insofern innovativ, als den Karten immer eine geostatistische Auswertung zur Seite gestellt wird, die Auskunft über Zonen mit signifikanten Werten gibt. Zusätzlich werden sie mit der Dialekteinteilung Wiesingers (1983) überblendet, von der angenommen [wird], dass die bei Wiesinger dargestellten 1 NeighborNet stammt ursprünglich aus der Bioinformatik und wird seit einiger Zeit auch in der Linguistik eingesetzt (vgl. z. B. McMahon & McMahon 2005).

3 74 Simon Pickl Räume eine linguistische Realität haben, die in den Daten wiederzufinden sein müsste (S. 130), wobei verschiedentlich Übereinstimmungen zwischen Zonen vergleichbarer Similarität und Wiesingers Gebieten sichtbar werden. Eine allgemeinere Perspektive wird mit einer übergreifenden Similaritätskarte eingenommen, in der jeder Landkreis nach Maßgabe seiner durchschnittlichen sprachlichen Ähnlichkeit zu allen anderen Landkreisen eingefärbt ist. Es ergibt sich eine Heatmap, die hohe durchschnittliche Similaritätswerte v. a. im Ostmitteldeutschen, im Ostfränkischen und teilweise im Bairischen zeigt und niedrige durchschnittliche Similaritätswerte v.a. im Westmittel- und Westniederdeutschen sowie im Alemannischen. Bei hohen Werten handelt es sich innerhalb des Gebiets der heutigen Bundesrepublik somit um eher durchschnittliche Variantenrepertoires, bei den niedrigen eher um exotische. Schließlich werden verschiedene lokale Dispersionsmaße der Ähnlichkeitswerte eines Landkreises zu allen anderen Landkreisen kartiert; hier bewegt sich der Verfasser aber auf einem so abstrakten Niveau, dass die Interpretation der Karten mitunter nur mit Mühe nachzuvollziehen ist. Im Kapitel Identifizierung dialektaler Großräume wird die Ähnlichkeitsmatrix einer Clusteranalyse unterzogen, um eine Klassifikation der Landkreisdialekte und damit eine Einteilung des Untersuchungsgebiets in Dialekträume zu erzielen. Die Resultate bilden die Grundlage für ein SIM-Modell, das die dialektalen Ähnlichkeitsverhältnisse unter den deutschen Landkreisen wahlweise als Baumdiagramm oder als Flächenkarte mit gewichteten Grenzen beschreibt. Die Validierung der Resultate mittels Resampling erlaubt es, Zonen unsicherer Clusterzuordnung als Übergangsgebiete darzustellen. Es zeigt sich u. a., dass eine Unterteilung des Niederdeutschen in West- und Ostniederdeutsch auf dieser Grundlage nicht zu halten ist. Das m. E. herausragende Ergebnis ist, dass das Mittelfränkische im Vergleich mit den übrigen deutschen Dialekten eine Eigenständigkeit aufweist, die es beinahe auf eine taxonomische Stufe mit dem Nieder- und Hochdeutschen stellt. Jedenfalls ist die Ausgliederung des Mittelfränkischen taxonomisch höher anzusetzen als die Unterteilung des Hochdeutschen in Mittel- und Oberdeutsch. Entsprechende Beobachtungen sind in der dialektologischen Literatur immer wieder gemacht worden (z. B. Hildebrandt 1983), aber erst Lameli zieht die Konsequenz und setzt einen eigenständigen dialektalen Großraum an, den er Westdeutsch nennt und auf eine Stufe mit Hoch- und Niederdeutsch stellt. Im letzten Teil der Arbeit erfolgt die Anbindung an externe (sowohl sprachliche als auch außersprachliche) Daten. Bei den sprachlichen Vergleichsdaten wird zunächst die Schriftsprache als Vergleichsmoment herangezogen, indem die Landkreisdialekte auf ihre Skriptizität, d. h. auf ihre Ähnlichkeit zur Schriftsprache hin bewertet werden. Werden diese Werte kartiert, so ergibt sich ein

4 Strukturen im Sprachraum 75 Bild, das der oben erwähnten Kartierung der durchschnittlichen Ähnlichkeitswerte recht ähnlich ist. Das bedeutet, schriftsprachnäher sind tendenziell solche Dialekte, die insgesamt durchschnittlicher sind, d.h. die aus Varianten bestehen, die sie mit vielen anderen Dialekten teilen. In einer Regressionsanalyse stellt Lameli fest, dass neben der Ähnlichkeitsmatrix v. a. die Einteilung Wiesingers zur Erklärung der Skriptizitätswerte beiträgt, woraus auf eine entscheidende Relevanz von Strukturgrenzen, die sich nicht aus Ähnlichkeitsrelationen herleiten lässt, geschlossen wird. Die Möglichkeit, dass der Beitrag der Wiesinger-Einteilung aus der ihr zugrunde liegenden anderen Variablenauswahl resultieren könnte, wird jedoch nicht ausgeräumt. Nicht von der Hand zu weisen ist die Relevanz von Dialektgrenzen, wenn in der Kombination von Ähnlichkeits- und Skriptizitätsdaten erhöhte Werte entlang einiger Grenzen des SIM-Modells sichtbar werden, da im Spannungsgefüge der entsprechenden Varietäten ein besonderer Nährboden des schriftsprachlichen Einflusses (S. 244) besteht. Die dort ebenfalls konstatierte Tendenz zur interdialektalen Konvergenz bzw. Advergenz zu den Nachbardialekten (S. 244) kann aber nur teilweise nachvollzogen werden. Als außersprachliche Vergleichsdaten werden rezente Daten zur Binnenmigration 2 verwendet. Diese Daten werden als abhängige Variablen in eine multifaktorielle Regressionsanalyse eingespeist, in die bestimmte Wirtschaftsdaten als fixe Effekte sowie die sprachlichen SIM-Daten, geographische Distanzen und weitere Faktoren (historische und aktuelle politische Räume, Konfessionsräume etc.) als unabhängige Variablen eingehen, um die Vorhersagbarkeit der Migration durch diese Faktoren zu bestimmen. Ein Blick in die Originalstudie (Falck et al. 2012) ist hier lohnenswert, um die Ergebnisse im Detail nachvollziehen zu können. Die Dialektdaten erklären für sich genommen bereits einen großen Teil der Migration; unter Einbeziehung aller verfügbaren außersprachlichen Daten schrumpft dieser Teil aber erheblich zusammen. Das lässt sich so deuten, dass Dialektähnlichkeiten verschiedene Einflüsse kondensiert abbilden, 3 die über Kulturräume auch dann noch weiterwirken, wenn die Ursachen nicht mehr gegeben sind. 2 Es handelt sich um alle gemeldeten Umzüge von deutschen Staatsbürgern innerhalb der Bundesrepublik im Zeitraum Controlling for historical administrative borders seems to have the strongest impact in that respect. Overall, however, dialects do not merely reflect those other congruencies across regions, but indeed seem to be a comprehensive summary statistic of cultural similarity that measures an entirety of historical imprints and domains of culture that would be very hard, if not impossible, to measure without linguistic data. (Falck et al. 2012, 236).

5 76 Simon Pickl Da zwischen den hier analysierten Dialektdaten und den Migrationsdaten eine zeitliche Lücke von über hundert Jahren klafft, wurde versucht, diese Lücke zumindest für den Teilraum Bayern mithilfe des Bayerischen Sprachatlas (ohne SNOB) zu überbrücken. Unterschiede zwischen den beiden Zeitschnitten werden im Sinne einer real-time-analyse als Sprachwandel interpretiert, was aufgrund der unterschiedlichen Datenlage (indirekte vs. direkte Erhebung, Art der Informanten, lat. Alphabet vs. Teuthonista) nicht unproblematisch ist. Diese Schwierigkeit versucht Lameli durch eine konservative Strategie (S. 297) beim Vergleich zu minimieren. Die jüngeren Daten werden zudem mit den Migrationsdaten in Beziehung gesetzt, wobei sich zeigt, dass die sprachliche Entwicklung zumindest partiell schneller verläuft als die kulturelle (S. 332). Theoretisch ist die Arbeit v. a. in der Sprachdynamiktheorie Marburger Prägung (Schmidt/Herrgen 2011) angesiedelt, auf deren zentrales Konzept der Regionalsprache immer wieder Bezug genommen wird, da die Annahme [besteht], dass sich die Grenzen dieser modernen Regionalsprachen aus den historischen Dialekten des 19. Jahrhunderts herausfiltern lassen (S. 27). Sie werden jedoch nirgends wirklich greifbar, 4 was u. a. daran liegt, dass die alten dialektalen Daten nur mittelbar Rückschlüsse auf etwaige moderne regionalsprachliche Strukturen erlauben. Im Zusammenhang mit dem Regionalsprachbegriff steht die an verschiedenen Stellen hervorgehobene Relevanz von kategorialen Raumgrenzen (wahlweise des SIM-Modells oder der Wiesinger-Einteilung): Auf diese Weise leisten die Kategorien der Dialekträume einen nochmaligen Erklärungsbeitrag, der mindestens teilweise über die SIM-Daten hinausreicht (S. 287). Im Fall des SIM-Modells wurden die Kategorien ausschließlich auf der Grundlage der SIM- Daten ermittelt, insofern können sie nicht über sie hinausreichen; der Wiesinger- Karte liegt eine andere Datenauswahl zugrunde, die an sich schon einen informationellen Mehrwert bringen kann, ohne dass es die Kategorien sein müssen, die eine Verbesserung bewirken. Der begrüßenswerte methodische Facettenreichtum bedingt auch eine gewisse Unübersichtlichkeit der Arbeit, die es dem Leser nicht unbedingt leicht macht. So wird z. B. nicht immer von vornherein deutlich, wozu eine bestimmte Analyse durchgeführt wird (z. B. S ; ). Teilweise liegt die Schwierigkeit auch in einem konstant sehr hohen Abstraktionsgrad begründet: Dass fast alle Analysen der Arbeit auf den SIM-Daten aufbauen, erschwert bisweilen 4 Als Beispiel möge folgende Textstelle dienen: Nimmt man die Einheiten des SIM-Modells [ ] als Hinweis auf die Erstreckung der modernen Regionalsprachen, so deuten die vorliegenden Ergebnisse zumindest für die südliche Hälfte des Sprachraums darauf hin, dass die Raumeinheiten des SIM-Modells diese Regionalsprachen samt überdachender regionaler Oralisierungsnorm reflektieren. (S. 255).

6 Strukturen im Sprachraum 77 die Interpretation. Dies zeigt sich etwa beim real-time-vergleich der Wenker- mit den BSA-Daten gegen Ende der Arbeit, bei dem nicht etwa die Unterschiede zwischen den Variantenbeständen gemessen und kartiert werden, sondern u. a. die lokalen Korrelationen zwischen den paarweisen Ähnlichkeiten zu je allen anderen Landkreisen. Insgesamt wären in der Darstellung Zugeständnisse an den statistisch nicht so versierten Leser gerade wegen des komplexen Gegenstands und der elaborierten Methoden wünschenswert gewesen. Alfred Lameli hat eine Arbeit vorgelegt, die die dialektale Variation in Deutschland auf der Grundlage des Deutschen Sprachatlas mit bisher nie dagewesenem Aspektreichtum beleuchtet. Es zeigt sich, dass die Formel alte Daten + neue Methodik durchaus aufgeht. Die Analysen und Interpretationen sind von sichtlich hohem Niveau und die Ergebnisse teilweise von großer Tragweite, die zahlreichen hochwertigen Farbkarten tragen zu einer eindrücklichen Gesamtpräsentation bei. Die Erkenntnisse über den Dialektraum Deutschland sind vielfältig und weitreichend; sie führen vor allem im Fall des Westdeutschen zu einer radikalen Neubewertung der dialektalen Großräume und machen gerade am Beispiel der Einbeziehung von Migrationsdaten die lebensweltliche Relevanz der Dialekte deutlich. Literatur Besch, Werner, Ulrich Knoop, Wolfgang Putschke & Herbert Ernst Wiegand (Hg.) Dialektologie. Ein Handbuch zur deutschen und allgemeinen Dialektforschung. Zweiter Halbband (Handbücher zur Sprach- und Kommunikationswissenschaft 1.2). Berlin, New York: De Gruyter. Falck, Oliver, Stephan Heblich, Alfred Lameli & Jens Südekum Dialects, Cultural Identity, and Economic Exchange. In: Journal of Urban Economics 72, Goebl, Hans Dialektometrie. Prinzipien und Methoden des Einsatzes der Numerischen Taxonomie im Bereich der Dialektgeographie. Wien: Verlag der Österreichischen Akademie der Wissenschaften. Hildebrandt, Reiner Typologie der arealen lexikalischen Gliederung deutscher Dialekte aufgrund des Deutschen Wortatlasses. In: Besch et al. 1983, McMahon, April & Robert McMahon Language Classification by Numbers. New York: Oxford University Press. Schmidt, Jürgen Erich & Joachim Herrgen Sprachdynamik. Eine Einführung in die moderne Regionalsprachenforschung (Grundlagen der Germanistik 49). Berlin: Erich Schmidt. Sneath, Peter J. & Robert R. Sokal Numerical taxonomy. The principles and practice of numerical classification. San Francisco: Freeman. SNOB = Hinderling, Robert, Anthony R. Rowley & Franz Xaver Scheuerer (Hg.) Sprachatlas von Nordostbayern. Heidelberg: Winter.

7 78 Simon Pickl Wiesinger, Peter Die Einteilung der deutschen Dialekte. In: Werner Besch et al. 1983, Wrede, Ferdinand Ferdinand Wredes Einteilungskarte der deutschen Mundarten. In: Walther Mitzka & Bernhard Martin (Hg.). Deutscher Sprachatlas. 9. Lieferung. Marburg: Elwert, Karte 56.