Auf mikrostruktureller Ebene21 bestehen die Lemmata im DWDS-Wörterbuch aus Angaben22 etwa zu Grammatik, Aussprache, Silbentrennung, Morphologie, Bedeutungserklärung mit Kollokationen (s. Abb. 2), Etymologie (s. Abb. 3), Worthäufigkeit und Wortverlaufskurve (s. Abb. 4).

Auf der lexikalischen Ebene enthalten sowohl die Definition des Lemmas im DWDS als auch jene aus dem Etymologischen Wörterbuch des Deutschen (im Folgenden als DWDS-EtymWb. bezeichnet) Begriffe wie Rechenverfahren und Zeichenreihen, die nicht zum Allgemeinwortschatz des Deutschen gehören und eher für die fachspezifische Sprache sind. Zudem ist zu beachten, dass die Definition des Lemmas in beiden Wörterbüchern in der Regel nicht in Form vollständiger Sätze erfolgt, sondern durch informationsdichte syntagmatische Strukturen (z.B. „zur Lösung eines – mathematischen, informationstechnischen – Problems durch schrittweise Bearbeitung“) näher bestimmt wird. Wörterbucheinträge werden demnach als nichtnatürliche Texte betrachtet, indem sie keine natürlichsprachliche Syntax aufweisen (vgl. Wiegand 2018: 14). Vielmehr bestehen sie aus Zeichenketten, deren Segmente nach lexikografischen Instruktionen geordnet sind und aufeinander folgen. Dadurch entsteht eine eigene lexikografische „Ersatzsyntax“ sowie ein eigenes lexikografisches Textformat, das weder strikt formalsprachlich noch natürlichsprachlich ist (vgl. ebd.). Dies trägt zur semantischen Bereicherung der Wörterbuch-Definition bei, geht jedoch auch mit einer Erhöhung der semantisch-syntaktischen Komplexität der lexikografischen Angaben einher, was sich für bestimmte RezipientInnen als Herausforderung erweisen könnte.

Was die hier berücksichtigten LS-Wörterbücher angeht, wurde das Lemma Algorithmus lediglich bei Hurraki und bei Leichte-Sprache.io gefunden, während in den anderen Wörterbüchern das Lemma nicht belegt ist.

Bei Hurraki liegen folgende Angaben vor: die Definition bzw. Bedeutungserklärung, das Bild (bei diesem Lemma allerdings nicht vorhanden) sowie die Angaben Gleiche Wörter und Genaue Erklärung (in der ebenfalls die Gegenüberstellung mit entgegengesetzten Begriffen erfolgt). Hinweise auf Silbentrennung, Morphologie und Kollokationen sind bei diesem Wörterbuch nicht enthalten.

Auf der orthografischen Ebene werden Wortbildungsformen im Hurraki mit einem Mediopunkt zur Erleichterung des Leseverstehens segmentiert, wie in neueren sprachwissenschaftlichen Regelwerken und Studien thematisiert (vgl. Maaß 2015, 2020; Bredel / Maaß 2016a; Deilen 2021, 2023)24. Dennoch lässt sich diese orthografische Praxis nicht in allen hier berücksichtigten LS-Wörterbüchern beobachten25.

Betrachtet man die Definition des Lemmas aus textlinguistischer Sicht, so lässt sich eine besondere Form der Rekurrenz26 erkennen, und zwar die explizite Wiederaufnahme des Wortes Algorithmus, was den LS-Regeln (vgl. NLS 2022: 11) entspricht. Gemäß den LS-Vorschriften (vgl. IE 2014: 10) werden bei der Hauptdefinition des Lemmas Wörter (Reihen•folge) und Wortgruppen (Schritt für Schritt) der Alltagssprache anstelle von komplexen Fachbegriffen verwendet, um die semantische Transparenz und die Unmittelbarkeit des Textes zu gewährleisten. Darüber hinaus ist bei der lexikalischen Auswahl zu beobachten, dass das Lemma Algorithmus durch konkrete Handlungsbeschreibungen wie ‚Schritt für Schritt löst man damit ein Problem‘ dargestellt wird. Auf lexikalische Elemente mit abstraktem oder figurativem semantischem Wert wird hingegen verzichtet, da diese für bestimmte Lesergruppen als unzugänglicher zu verstehen angesehen werden (vgl. NLS 2022: 20).

Die Syntax ist meistens durch kurze Sätze und eine lineare SVO-Struktur gekennzeichnet. Hierbei lässt sich eine typische Eigenschaft von LS-Wörterbüchern – die allerdings auch bei LS-Texten häufig zu beobachten ist – erkennen, und zwar die Definition eines neuen Begriffs anhand Kopula-Prädikativ-Konstruktionen (KP-Konstruktionen) wie etwa „Ein x ist ein y“ oder „Das ist/sind y“27. Diese werden in LS-Wörterbüchern, insbesondere bei Hurraki, Leichte-Sprache.io, Mdr.de und Ndr.de28, häufig verwendet, um eine erste einführende Definition des Lemmas zu liefern. Weitere Vergleiche zwischen den obengenannten LS-Wörterbücher anhand anderer Lemmata bestätigen dies29, obwohl einzelne Ausnahmen vor allem bei abstrakten Begriffen und/oder Fremdwörtern vorzufinden sind30. Nebensätze sind sowohl bei dem Lemma Algorithmus sowie bei anderen hier berücksichtigten Lemmata nicht vorhanden31. Vergleicht man Hurraki mit dem DWDS, so lassen sich verschachtelte Phrasen nur selten finden (z.B. „Vorgehen zum Lösen von Problemen“).

Im Folgenden sollen die Angaben zum Stichwort Algorithmus bei Leichte-Sprache.io näher betrachtet werden.

Auch hier sind die Einträge in Abschnitte (Alternative Wörter; Erklärung) gegliedert, wenn auch in einer anderen Reihenfolge als in Hurraki. Auf weitere Angaben, wie etwa visuelle Darstellungen und Beispiele wird verzichtet.

Die Rekurrenz wird in der Definition des Lemmas durch explizite Wiederaufnahme, nämlich durch anaphorische lexikalische Wiederholungen bestimmter Wörter (Regel, Schritte) realisiert, eine Vorgehensweise, die bei Texten in LS ebenfalls bevorzugt wird (vgl. Bredel / Maaß 2019a: 369). Dabei wird das Wort Regel, das im ersten Satz der Definition als nominales prädikatives Komplement eingeführt wird, im nächsten Satz wiederholt und als Subjekt eingesetzt („Die Regel hilft beim Lösen von Problemen“). Ebenso wird das im dritten Satz eingeführte Wort Schritte („Man kann damit Schritte planen“), im vierten und letzten Satz wiederholt und als Subjekt eingefügt („Die Schritte folgen einer Reihenfolge“).

Hinsichtlich des syntaktischen Aufbaus zeigen die Sätze eine ausgeprägte Befolgung der SVO-Reihenfolge. Bei der ersten auftretenden Definition des Lemmas ist wiederum eine KP-Konstruktion zu beobachten. Auf diese erste Definition folgen ebenso wie bei Hurraki unpersönliche Sätze, stets mit einer SVO-Struktur (z.B. „Man kann damit Schritte planen“). Die Definitionen von Leichte-Sprache.io weisen eine parataktische Struktur auf, wodurch das Leseverstehen erleichtert wird.

Der prägnante, lineare syntaktische Aufbau sowie die regelmäßige Rekurrenz ausgewählter Wörter begünstigen somit eine deutliche und nachvollziehbare thematische Progression. So wird in jedem Satz zunächst ein neuer Begriff eingeführt, der dann im nächsten Satz aufgegriffen und als syntaktisches Subjekt weiter ausgeführt wird (Regel → Die Regel hilft beim Lösen von Problemen → Schritte → Schritte folgen einer Reihenfolge).

Die abschließende Untersuchungsphase dieser Studie widmete sich einer korpuslinguistischen Analyse der Wörterbuch-Definitionen sämtlicher betrachteter Lemmata. Im Fokus des vorliegenden Abschnitts steht dabei eine vertiefte exemplarische Auswertung des Lemmas Algorithmus. Zudem werden die Ergebnisse aus der Analyse weiterer untersuchter Lemmata herangezogen, um allgemeine Schlussfolgerungen ableiten zu können.

Gegenstand dieser Untersuchungsphase war das lexikalische Repertoire der Bedeutungserklärung (Definiens), das in der Wörterbuch-Definition zur Beschreibung des jeweiligen Lemmas (Definiendum) verwendet wird32. Ziel war ein Vergleich zwischen dem standardsprachlichen Wörterbuch DWDS und den LS-Wörterbüchern, wobei der Schwerpunkt auf das lexikalische Repertoire für die Definition fachsprachlicher Lemmata lag.

Für das Lemma Algorithmus wurden die folgenden Definitionen untersucht, wobei die fettgedruckten Lexeme den Gegenstand der Analyse bildeten:

Die aus den Definitionen ausgewählten Lexeme wurden im Rahmen eines quantitativen und qualitativen Forschungsansatzes mithilfe zweier Funktionen des Tools Sketch Engine im deutschen Korpus German Web 2020 (deTenTen20)33 analysiert: Concordance zur Frequenzanalyse und Thesaurus zur Untersuchung des Ähnlichkeitsgrads (Wiegand 1976: 124) zwischen Lemma und lexikalischem Repertoire der Wörterbuch-Definition.

Die Frequenzanalyse über die Funktion Concordance wurde aufgrund der Erkenntnis vorgenommen, dass die hohe Gebrauchsfrequenz eines Wortes in den Regelwerken sowie in der sprachwissenschaftlichen Forschung zur LS als ein bedeutendes Kriterium für dessen Verständlichkeit und Bekanntheit angesehen wird. Ziel war es, zu ermitteln, ob das Kriterium hoher Gebrauchsfrequenz – verknüpft mit weiteren Auswahlkriterien wie etwa Medien- und stilistischer Neutralität (vgl. Kap. 2.1) – in LS-Wörterbüchern eine höhere Relevanz als in standardsprachlichen Wörterbüchern aufweist, um die angestrebte semantische Vereinfachung zu gewährleisten. Die Frequenzanalyse wurde zunächst auf das Subkorpus Technology des Korpus German Web 2020 (deTenTen20) eingegrenzt, um die Gebrauchsfrequenz der Lexeme im technologischen Kontext zu untersuchen. Dabei stellte sich Regel – bei den Wörterbuch-Definitionen des DWDS-EtymWb. sowie des Leichte-Sprache.io vorliegend – als das am häufigsten auftretende Wort heraus, gefolgt von Verfahren (DWDS) und Reihenfolge (Hurraki). Das Kompositum Rechenverfahren (DWDS) erwies sich dagegen als das im Subkorpus geringer auftretende Wort.

Anschließend wurde die Suche nach denselben Wörtern erneut durchgeführt, wobei keinen Subkorpus, nämlich keinen spezifischen Themenbereich, angegeben wurde. Obgleich mit höheren Frequenzwerte aus dem Gesamtkorpus, ergaben die Ergebnisse dieser zweiten Suche eine identische Frequenz-Hierarchie der Suchwörter.

Aus den Ergebnissen lässt sich feststellen, dass Regel (DWDS-EtymWb.; Leichte-Sprache.io) und Verfahren (DWDS) die höchste Frequenz im Gesamt- sowie im Subkorpus Technology aufweisen.

Dies legt nahe, dass sowohl in LS- als auch im standardsprachlichen Wörterbuch Wörter mit hoher Frequenz für die Definition des Lemmas enthalten sind, unabhängig davon, ob die zu adressierende Zielgruppe ein allgemeines Publikum oder Rezipienten mit geringer Lesekompetenz umfasst. Zudem ließ sich durch die Analyse beobachten, dass die Relevanz der Frequenz in den LS-Wörterbüchern unterschiedlich gewichtet wird. Diese Unterschiede lassen sich u.a. auf den jeweiligen Erstellungsprozess zurückführen – etwa darauf, ob die LS-Wörterbücher automatisiert mithilfe von KI generiert oder kollaborativ von den NutzerInnen erstellt wurden. Im mit KI erstellten Wörterbuch Leichte-Sprache.io, das auf umfangreiche Daten und Texte aus dem Online-Bereich zurückgreift, wurde das Wort Regel (149.22447 freq. pm) für die Definition des Lemmas Algorithmus eingesetzt. Wird hingegen die Wahl den NutzerInnen in LS-Wörterbüchern wie Hurraki überlassen, so fällt die Entscheidung auf ein quantitativ selteneres Wort (Reihen•folge, 15.20129 freq. pm).

Eine weitere Erkenntnis der Analyse bestand darin, dass die Relevanz der Frequenz in den LS-Wörterbüchern auch in Abhängigkeit vom Lemma variieren kann. Insbesondere ließ sich feststellen, dass bei der Definition komplexer fachsprachlicher Lemmata wie Algorithmus die Gebrauchsfrequenz des lexikalischen Repertoires eine größere Rolle spielt, während sie bei alltagssprachlich etablierten Lemmata weniger entscheidend ist. Dies lässt sich anhand der Lemmata Internet und Computer näher betrachten, die im allgemeinen Sprachgebrauch deutlich geläufiger sind als Algorithmus. So verwendet Leichte-Sprache.io zur Definition des Lemmas Internet das Wort Netz (Freq. pm 163,40), bei den beiden LS-Wörterbüchern Lebenshilfe e.V. und Mdr.de kommt das Wort Verbindung (Freq. pm 163,03) vor, während das DWDS das deutlich seltenere Datennetz (Freq. pm 1,45) einsetzt34. Diese Unterschiede verdeutlichen, dass standardsprachliche und LS-Wörterbücher divergierende Strategien verfolgen: Erstere tendieren eher zu terminologischer Präzision, letztere hingegen zu möglichst häufigeren Ausdrücken, um eine zugänglichere Bedeutungserschließung zu gewährleisten. Auffällig ist hierbei auch die Tendenz in LS-Wörterbüchern zur Bevorzugung von Simplizia (z. B. Netz) gegenüber Komposita (z. B. Datennetz), was im Einklang mit den LS-Prinzipien der morphologischen und graphematischen Einfachheit (vgl. Bredel / Maaß 2016a: 345) steht. Was das Lemma Computer betrifft, lässt sich eine gegenläufige Tendenz unter den unterschiedlichen Wörterbüchern hinsichtlich der Frequenz beobachten: Das DWDS verwendet das Lexem Gerät (freq. pm 889,18) in der Hauptdefinition und das Lexem Anlage (freq. pm 125,25) in der Definition des DWDS-EtymWb., während die LS-Wörterbücher Hurraki und Leichte-Sprache.io das Lexem Apparat (freq. pm 1,91) einsetzen, das eine deutlich niedrigere Frequenz aufweist.

Anschließend wurde über die Thesaurus-Funktion35 von Sketch Engine eine Abfrage durchgeführt, um den Ähnlichkeitsgrad zwischen dem Lemma Algorithmus und den in den Definitionen enthaltenen Wörtern zu ermitteln. Der Ähnlichkeitsgrad steht wiederum in Beziehung zu Kriterien wie der diskursiven Reichweite, der denotativen Präzision und der konnotativen Neutralität (vgl. Kap. 2.1). Die Ergebnisse dieser Suchanfrage sind in der nachstehenden Tabelle (vgl. Abb. 6) zusammengefasst.

Dabei wurden semantische Cluster mit Bezug zu Algorithmus herausgearbeitet, jeweils mit Angaben zum Ähnlichkeitswert (0-1) und der Frequenz im Korpus. Als besonders interessant erweist sich der um das Lexem Methode (Ähnlichkeitswert 0,235; Frequenz 1.733.491) gruppierte Cluster, der vorwiegend prozedural-strategische sowie organisationsbezogene Begriffe umfasst. Innerhalb dieses semantischen Clusters liegen einige der hier berücksichtigten Lexeme, nämlich Regel (Ähnlichkeitswert 0,146; Frequenz 3.133.654) und Verfahren (Ähnlichkeitswert 0,175; Frequenz 1.872.826). Weiter unten in der Liste (in der Abbildung aus Platzgründen nicht übertragen) kommt das Wort Reihenfolge vor, mit einem noch niedrigeren Ähnlichkeitswert (0,127), allerdings mit einer höheren Frequenz als Regel und Verfahren (3.192.211).

Die beschriebenen Daten sind ebenfalls anhand eines Blasendiagramms (Abb. 7) veranschaulicht.

Der Abstand vom Zentrum spiegelt den Ähnlichkeitswert wider: Verfahren steht Algorithmus semantisch näher als Regel. Die Kreisgrößen beziehen sich auf die Frequenz: Regel ist häufiger als Verfahren. Reihenfolge ist aufgrund des geringen Ähnlichkeitswerts im Blasendiagramm nicht enthalten.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass sowohl Standard- als auch LS-Wörterbücher bei der Definition des Lemmas tendenziell Begriffe verwenden, die nur einen relativen Ähnlichkeitsgrad zum Lemma aufweisen. In LS-Wörterbüchern tritt diese Tendenz besonders deutlich hervor. So verwendet beispielsweise Leichte-Sprache.io zur Definition des Lemmas Algorithmus das Wort Regel, das zwar semantisch weiter von Algorithmus entfernt ist als Verfahren, jedoch eine höhere Gebrauchsfrequenz sowie eine größere diskursive Reichweite aufweist und somit als prototypischer und kognitiv zugänglicher gilt (vgl. Pittner 2016: 214).

Auch in anderen Fällen war der Ähnlichkeitsgrad zwischen Lemma und Wörter der Definition gering oder kaum entscheidend. Dies lässt sich anhand des Lemmas Computer und der entsprechenden in den Definitionen vorliegenden Lexemen Gerät (DWDS), Anlage (DWDS, EtymWb.) und Apparat (Hurraki und Leichte-Sprache.io) beobachten. Dabei wurde durch die Thesaurus-Funktion festgestellt, dass Apparat in keinem semantischen Cluster enthalten war, der mit Computer zusammenhängt. Eine weitere Überprüfung mit der Thesaurus-Funktion von Sketch Engine wurde vorgenommen, indem die semantischen Cluster für das Wort Apparat ermittelt wurden. Dort sind folgende Lexeme enthalten: Maschine (Freq. 1.258.873, Ähnlichkeitsgrad 0,206), Röhre (Freq. 204.786; Ähnlichkeit 0,210) und Ofen (Freq. 282.064, Ähnlichkeit 0,215). Daraus lässt sich ableiten, dass das von Hurraki und Leichte-Sprache.io ausgesuchte Wort Apparat mit eher praktischen und konkreten Verwendungskontexten assoziiert ist. Ein Ausnahmefall zeigte sich hingegen beim Lemma Internet, bei dem die Wörter der jeweiligen Definitionen – Netz (Leichte-Sprache.io), Verbindung (Lebenshilfe e.V. und Mdr.de) sowie Datennetz (DWDS) – einen vergleichsweise hohen semantischen Ähnlichkeitsgrad zum Lemma aufweisen. Besonders deutlich wird dies am Beispiel des Wortes Netz (Leichte-Sprache.io), das mit einem Ähnlichkeitswert von 0,452 und einer Frequenz von 1.238.823 im dem Lemma Internet am nächsten liegenden semantischen Cluster erscheint.

Zusammenfassend lassen sich folgende grundlegende Überlegungen bezüglich der Definitionen von Fachbegriffen in den LS-Wörterbüchern formulieren:

4. Schlussfolgerungen und Ausblick

Die vorliegende Untersuchung widmete sich der Analyse von Definitionen fachsprachlicher Lemmata in standardsprachlichen und LS-Wörterbüchern. Daraus lassen sich auch neue Perspektiven auf das Verhältnis zwischen Fachsprache und LS sowie deren Potenzial in der DaF-Didaktik auf universitärem Niveau ableiten.

Die Betrachtung der Mikrostruktur und der sprachlichen Vereinfachungsverfahren in LS-Wörterbüchern, die das Leseverstehen gezielt unterstützen, ergab, dass sie auch zur Entwicklung effektiver Problemlösungsstrategien (vgl. Nied Curcio 2022: 8) sowie zur Förderung metasprachlicher Reflexion über inter- und intralinguale Phänomene (vgl. Luppi 2024: 37) beitragen können.

Darüber hinaus zeigte die exemplarische Untersuchung der Definitionen in standardsprachlichen und LS-Wörterbüchern am Beispiel des Lemmas Algorithmus folgende Tendenzen: Insbesondere bei der Bedeutungserklärung fachlich spezialisierter und alltagssprachlich weniger etablierter Begriffe greifen LS-Wörterbücher bevorzugt auf allgemeinsprachliche, grafematisch und morphologisch einfache sowie kontextuell neutrale Ausdrücke zurück. Dabei wird terminologische Präzision zugunsten einer höheren Verständlichkeit reduziert (vgl. Bock 2024). Dies unterstreicht das didaktische Potenzial von LS-Wörterbüchern als erste, orientierende Unterstützung beim Einstieg in die Fachsprachenvermittlung im DaF-Unterricht – insbesondere in der Phase vor dem Übergang zu standardsprachlichen Fachtexten.

Anschließend erwies sich die korpusgestützte Untersuchung der Wörterbuch-Definitionen mit Schwerpunkt auf Faktoren wie etwa Gebrauchsfrequenz und Ähnlichkeitsgrad als wertvolles Instrumentarium, um die metasprachlichen Kompetenzen DaF-Lernender zu schärfen. Lernende werden dadurch nicht nur in die Lage versetzt, den fachsprachlichen Wortschatz besser zu erfassen, sondern auch, semantische Verhältnisse vertieft zu reflektieren. Insgesamt stellt der kombinierte Ansatz von LS-Wörterbüchern mit ihrem vereinfachten Sprachmaterial einerseits und Korpora mit authentischen Sprachdaten andererseits ein vielversprechendes DaF-didaktisches Format dar, das Fachsprachenvermittlung unterstützt, lexikografische Strategien reflektiert, digitale Analysekompetenzen fördert und ein kritisch-reflektiertes Sprachbewusstsein im wissenschaftlichen Kontext entwickelt.

Abschließend verweist die Analyse auch auf zentrale Desiderata für zukünftige Forschung. Lemmata aus dem Themenfeld KI sind in den untersuchten LS-Wörterbüchern bislang nur marginal vertreten. Zwar empfehlen die LS-Richtlinien die Vermeidung komplexer Begriffe, zugleich streben sie, den Wortschatz der Zielgruppen zu erweitern und fachsprachliche Inhalte zugänglich zu machen. Die geringe Präsenz KI-bezogener Lemmata deutet daher darauf hin, dass ihre stärkere Integration in LS-Wörterbücher einen relevanten Beitrag zur sprachlich-kulturellen Teilhabe leisten würde – auch im Kontext des DaF-Unterrichts. Ein weiterer vielversprechender Ansatz für zukünftige Forschung in der DaF-Didaktik liegt im Einsatz von LS-Korpora. Diese gewinnen in der aktuellen linguistischen Forschung zunehmend an Relevanz (vgl. LeiKo, Jablotschkin / Zinsmeister 2024; KED, Jach / Dietz 2024) und könnten insbesondere dafür genutzt werden, Übergänge zwischen vereinfachten Sprachformaten und standardsprachlichen Fachtexten empirisch zu untersuchen und didaktisch zu gestalten.