Anglizismen-Nutzung Umfrageanalyse

Projektüberblick

Dieses Projekt untersucht die Häufigkeit und Verwendung von Anglizismen unter Studierenden. Anglizismen sind englische Lehnwörter oder englisch geprägte Ausdrücke, die in eine andere Sprache wie Deutsch übernommen werden. Der Fokus liegt darauf, wie häufig Studierende solche Wörter verwenden, in welchen Kontexten sie auftreten und welche Motive dahinterstehen.

Die Analyse wurde im Rahmen des Kurses Research Methods in Linguistics an der TU Dortmund durchgeführt. Sie verbindet Umfragedesign, deskriptive Statistik, Visualisierung, statistische Tests, logistische Regression und interpretierbare Klassifikationsmodelle.

Forschungsmotivation

Englisch hat einen starken Einfluss auf moderne Kommunikation, insbesondere in akademischen, beruflichen und digitalen Kontexten. Studierende begegnen englischen Begriffen häufig über Social Media, Internetkultur, Universitätskurse, Softwaretools und internationale Kommunikation. Dadurch sind Anglizismen ein interessantes Thema für die Untersuchung von Sprachkontakt und sprachlichem Wandel.

Umfragedesign

Die Daten wurden mit einer strukturierten Umfrage erhoben. Der Fragebogen umfasste Einverständnis, demografische Informationen, Sprachhintergrund, Studiengang, Unterrichtssprache, allgemeine Anglizismen-Nutzung, Nutzungskontexte, Motivationen und Häufigkeitsbewertungen ausgewählter Anglizismen.

• Einverständnis: Alle 30 Befragten stimmten freiwillig der Teilnahme zu.
• Teilnehmende: Studierende aus unterschiedlichen Studiengängen.
• Kernfrage: Häufigkeit und Kontext der Anglizismen-Nutzung.
• Wortbeispiele: cool, sorry, computer, handy, weekend, fastfood, shopping, party, internet, okay, email, live.
• Bewertungsskala: von „Nie“ bis „Häufig“.

Datensatz

Der finale Datensatz enthält 30 Umfrageantworten. Die Befragten machten Angaben zu Geschlecht, Alter, Muttersprache, Studiengang und Unterrichtssprache. Zusätzlich beantworteten sie Fragen dazu, ob, wie häufig, wo und warum sie Anglizismen verwenden.

Deskriptive Ergebnisse

Die Befragtengruppe war nach Geschlecht relativ ausgeglichen und insgesamt jung, mit einem Durchschnittsalter von 26,47 Jahren. Die Verteilung der Muttersprachen war vielfältig und umfasste Deutsch, Englisch, Türkisch und weitere Sprachen.

Teilnehmerhintergrund

• Geschlecht: 14 weibliche und 16 männliche Befragte.
• Altersspanne: 19 bis 35 Jahre.
• Muttersprache: Deutsch 26,67%, Englisch 16,67%, Türkisch 23,33%, Sonstige 33,33%.
• Unterrichtssprache: Englisch 40%, Deutsch 26,67%, bilingual 33,33%.

Nutzungsmuster von Anglizismen

Die Umfrageergebnisse zeigen, dass Anglizismen unter den Befragten weit verbreitet sind. Die meisten Teilnehmenden gaben an, Anglizismen in Alltagsgesprächen zu verwenden; viele berichteten zudem über Nutzung in akademischen und beruflichen Kontexten.

Motivationen für die Nutzung

Die häufigsten Motive waren einfache Nutzbarkeit, Einfluss von Freunden, Social Media und Sprachkontakt zwischen Deutsch und Englisch. Dies zeigt, dass Anglizismen sowohl durch praktische Kommunikationsbedürfnisse als auch durch soziale und digitale Umgebungen geprägt werden.

• Einfach zu verwenden: 63,33%.
• Meine Freunde verwenden es: 63,33%.
• Social Media: 56,67%.
• Sprachkontakt zwischen Deutsch und Englisch: 50,00%.
• Trend- und Stilaspekt: 26,67%.

Häufig verwendete Anglizismen

Mehrere Anglizismen wurden als stark in die Alltagssprache der Befragten integriert angegeben. Besonders häufig waren digitale und kommunikationsbezogene Begriffe, was die Rolle von Technologie und Internetkultur im Sprachkontakt widerspiegelt.

Statistische Methoden

Das Projekt nutzte eine Kombination aus deskriptiven und inferenziellen Methoden. Deskriptive Statistiken fassten die Umfrageantworten zusammen, während t-Tests und Modelle eingesetzt wurden, um Gruppen zu vergleichen und zu prüfen, ob der Studienhintergrund unterschiedliche Häufigkeiten der Anglizismen-Nutzung erklären kann.

Modellierungsansatz

Die Modellierungsaufgabe konzentrierte sich darauf, niedrigere und höhere Häufigkeiten der Anglizismen-Nutzung zu unterscheiden. Die Nutzung wurde in zwei Klassen eingeteilt: niedrigere Nutzung und höhere Nutzung. Bilinguale Studierende wurden in einem Vergleich ausgeschlossen, um den Unterschied zwischen English- und German-Majors klarer zu betrachten.

Klassendefinition

• Niedrigere Nutzung: 1 bis 7 Verwendungen von Anglizismen pro Tag.
• Höhere Nutzung: 8 oder mehr Verwendungen von Anglizismen pro Tag.
• Hauptvergleich: English-Majors versus German-Majors.

Die logistische Regression wurde genutzt, um die Wahrscheinlichkeit höherer Anglizismen-Nutzung zu modellieren. Ein Entscheidungsbaum wurde zusätzlich für interpretierbare Klassifikation und Gruppenvergleich eingesetzt.

Modellevaluation

Der Entscheidungsbaum wurde mit Confusion Matrix, Precision und Recall bewertet. Das Modell erkannte gewisse Strukturen in den Nutzungsmustern, die Leistung blieb aufgrund der kleinen Stichprobe jedoch moderat.

Zusammenfassung der Confusion Matrix

• German-Majors: 4 Vorhersagen mit niedrigerer und 4 mit höherer Häufigkeit.
• English-Majors: 3 Vorhersagen mit niedrigerer und 9 mit höherer Häufigkeit.
• Interpretation: English-Majors zeigten im Modelloutput häufiger höhere Nutzung, aber der statistische Test bestätigte keinen signifikanten Mittelwertunterschied.

Zentrale Ergebnisse

Die Umfrage zeigt, dass Anglizismen unter Studierenden weit verbreitet sind. Die stärksten Nutzungskontexte sind Alltagsgespräche und Kommunikation mit Freunden. Social Media und einfache Nutzbarkeit sind wichtige Motive; digitales Vokabular wie internet, computer, email und okay erscheint stark integriert.

• Fast alle Befragten gaben an, Anglizismen zu verwenden.
• Anglizismen waren besonders häufig in Alltags- und sozialer Kommunikation.
• Social Media und Nutzung durch Freunde waren zentrale Motivationen.
• English-Majors wirkten in deskriptiven und modellbasierten Analysen häufiger als stärkere Nutzer.
• Der t-Test fand keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen English- und German-Majors.

Limitationen

Das Projekt ist als explorative Umfrageanalyse nützlich, die Ergebnisse sollten jedoch vorsichtig interpretiert werden. Die Stichprobe ist klein und stammt aus einem begrenzten universitären Kontext. Das Klassifikationsmodell liefert daher explorative Hinweise statt verallgemeinerbarer Schlussfolgerungen.

• Es standen nur 30 Umfrageantworten zur Verfügung.
• Die Stichprobe repräsentiert möglicherweise nicht alle Studierenden.
• Selbstberichtete Sprachverwendung kann Erinnerungsverzerrungen enthalten.
• Die Einteilung in niedrigere und höhere Nutzung vereinfacht die ursprüngliche Antwortskala.
• t-Test und Entscheidungsbaum waren nicht vollständig deckungsgleich, weshalb die Interpretation vorsichtig erfolgen sollte.

Weiterführende Arbeit

Eine stärkere Folgestudie könnte eine größere Stichprobe, ausgewogenere Gruppen und zusätzliche Variablen wie Sprachkompetenz, Intensität der Social-Media-Nutzung, internationalen Hintergrund und Kontakt mit englischsprachigen Kursen einbeziehen.

• Eine größere und repräsentativere Stichprobe erheben.
• English-Majors, German-Majors, bilinguale Programme und nicht-linguistische Fachbereiche klarer trennen.
• Ordinale Regression verwenden, statt die Nutzung in binäre Kategorien zu reduzieren.
• Qualitative Freitextantworten für tiefere linguistische Interpretation einbeziehen.
• Selbstberichtete Nutzung, sofern ethisch möglich, mit realen Kommunikationsdaten vergleichen.

Ergebnis

Dieses Projekt stärkte meine Fähigkeit, Umfragedaten zu entwerfen und zu analysieren, statistische Methoden auf linguistische Fragestellungen anzuwenden, interpretierbare Modelle zu erstellen und Klassifikationsergebnisse mit Confusion Matrix, Precision und Recall zu bewerten.

Als Portfolio-Projekt ist es relevant, weil es Forschungsdesign, menschliche Sprachdaten, Survey Analytics, statistische Tests und interpretierbares Machine Learning in einem Workflow verbindet.