„Where are the women’s shoes?“

„Fourth floor.“

So versuchte der Soziolinguist William Labov 1972 Unterschiede im Sprachgebrauch empirisch zu belegen. Dabei fand er heraus, dass Sprecher*innen aus verschiedenen sozialen Schichten das Phonem /r/ unterschiedlich realisieren. Mit dieser Art der empirischen Erforschung der (englischen) Sprache beschäftigte sich auch der Kurs 1.5. Wie bei Labov, stand zum Einen das Konzept der Alternanz im Fokus, also die Wahl zwischen vermeintlich bedeutungsgleichen sprachlichen Formen. Zum Anderen beschäftigten wir uns mit Sprachhaltungen oder language attitudes.

Der erste Block des Kurses diente dazu die Grundlagen der Sprachwissenschaft oder Linguistik zu erarbeiten, um ein grundlegendes Verständnis davon zu gewinnen, was es bedeutet, Sprache zum Forschungsgegenstand zu machen. Dabei eingeschlossen wurden die Teilbereiche der Phonetik und Phonologie, der (Flektions-)Morphologie, der Syntax und der Pragmatik. Daran anschließend diskutierten wir die Soziolinguistik als übergreifende Forschungsweise, die den Zusammenhang zwischen sprachlichen Strukturen und sozialen Faktoren untersucht.

Im zweiten Block lag der Fokus auf dem empirischen Arbeiten, in dem wir die Korpuslinguistik als erste Methode einführten. Darunter wird die empirische Wissenschaft verstanden, die quantitativ authentische Text-Datensätze, sogenannte Korpora, auswertet. Die Teilnehmenden analysierten dort bereits konkrete linguistische Alternanzen, wie den englischen Genitiv. Als zweite Methode wurden linguistische Fragebögen diskutiert, die die Möglichkeit bieten, Proband*innen gezielt auf Sprache oder andere Impulse reagieren zu lassen. Fragebögen eignen sich daher besonders gut, um Sprachhaltungen zu erheben.

Im letzten Block ordneten wir empirische Methoden, sowie die Soziolinguistik ein und diskutierten sie kritisch. Am Ende des Kurses verstehen die Teilnehmenden, dass und warum es mehrere sprachliche Möglichkeiten gibt das gleiche Konzept auszudrücken, können empirische Methoden anwenden und besitzen die Fähigkeit Ergebnisse zu verstehen, zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen.

Herzstück des Kurses waren die Forschungsprojekte, die die Teilnehmenden in Zweiergruppen eigenständig durchführten. Die Themen- und Methodenwahl war frei, sodass die Dokumentation als Verschriftlichung der Projekte einen Querschnitt durch die empirische Linguistik und die Forschungsinteressen der Teilnehmenden darstellt. Die Projekte ermöglichten es den Teilnehmenden erstmalig den Prozess des wissenschaftlichen Arbeitens kennen zu lernen.

Der erste Beitrag von Madita und Nathanael ist im Bereich der Phonetik und Phonologie angesiedelt und beschäftigt sich mit der Aussprache des <th> von deutschen Erstsprecher*innen. Darauf folgen Leonard und Sascha, die die Wortbedeutungen mittels Kollokationen von Krieg und Frieden im europäischen Parlament beschreiben. Einen syntaktischen Fokus setzen Gleb und Maxi, die KI-generierte Sprache mit menschlicher Sprache auf ihre syntaktische Komplexität vergleichen.

Die weiteren Beiträge beschäftigen sich mit der Pragmatik. Daria und Linnea analysieren die Unterschiede des Diskurspartikel like im Britischen und Kanadischen Englisch. Sowohl Evielina und Yaren, als auch André und Lucy beschäftigen sich mit Schimpfwörtern, wobei erstere sich auf weitere pragmatische Funktionen von Flüchen fokussieren, und letztere spezifisch auf Geschlechterunterschiede in Raplyrics achten. Unterschiede zwischen den Geschlechtern sind ebenfalls das Thema von Hannah und Naya, welche Pausen und Unterbrechungen betrachten. Grete und Pavel runden das Thema der Pragmatik ab, indem sie Modalverben als Höflichkeitsformen im Britischen und Kanadischen Englisch thematisieren.

Wir hoffen, dass die Lesenden der Beiträge genauso viel Spaß mit der Doku haben werden, wie wir in unserem Kurs!

Nathanael Mena 

Einleitung

Die Linguistik ist die Wissenschaft, welche sich mit der Analyse menschlicher Sprachen beschäftigt. Die Inhalte der Linguistik lassen sich in fünf Teilbereiche einteilen: Phonetik, Phonologie, Morphologie, Syntax und Pragmatik. Im Folgenden beschäftigen wir uns mit der Phonetik, genauer gesagt den unterschiedlichen Aussprachen des Englischen und welche sozialen Faktoren darauf Einfluss nehmen. 

Das linguistische Phänomen der frikativen Dentallaute, unter welches auch das <th> fällt (/θ/;/ð/) ist eine Eigenheit der englischen Sprache, die es im Deutschen nicht gibt. Aufgrund dieses Phonems tendieren deutsche Englischsprecher zu ähnlich erzeugten Lauten und sorgen so für den typisch deutschen Laut, der eher einem [d t v f z s] ähnelt (Sönning).

In anderen Studien wurde bereits festgestellt, dass die deutsche Aussprache die zuhörende Person vom Inhalt der Aussage ablenkt und die Autorität der sprechenden Person vermindert wahrgenommen wird. Zusätzlich wurde die Kompetenz des Sprechers vermindert eingeschätzt (Sönning).

Die Genauigkeit des Sounds variiert je nach Position. Wenn der Sound in der Mitte eines Wortes vorkommt (bsp.: mother), erzielen die meisten Probanden einen dentalen Frikativ (60% Genauigkeit). Im Gegensatz dazu wird die gewünschte Aussprache bei s in der Endposition nur in <10% der Fälle erzielt. In der Anfangsposition misslingt der Sound den meisten Sprechern, allerdings erhöht sich die Genauigkeit bereits nach ein oder zwei Jahren auf ca.40%. Es wurde ebenfalls festgestellt, dass sich nach drei Jahren des Lernens die Treffgenauigkeit der initialen und finalen Laute kaum noch verbessert hat. 

In der folgenden Untersuchung soll überprüft werden, ob die Wahl der alternativen Laute für verschiedene soziale Faktoren beeinflusst wird, wie zum Beispiel Geschlecht, Alter und Region. Außerdem fokussieren wir uns ebenfalls auf die sprachliche Historie der Probanden, einschließlich ihrer erst erlernten Sprache, wie lange sie bereits Englisch lernen, ihre Einschätzung der eigenen Sprachkenntnisse und die Menge an englischen Inhalten, welche ihnen im Alltag begegnen. 

Daten und Analysen 

Methodik

Die vorliegende Studie bezieht ihre Daten aus quantitativ- und qualitativ-empirischen Methoden, welche sowohl Sprachaufzeichnungen, als auch Fragebögen verwendet. Den Probanden wurde ein ihnen unbekannter Tagebucheintrag vorgelegt (siehe unten), welchen sie mit einer hohen Geschwindigkeit vorlesen sollten. In Einverständnis mit den Probanden wurden die Lesungen aufgezeichnet und gezielt die <th> Laute bzw. deren alternative Realisationen herausgearbeitet. Zusätzlich wurden ihnen Fragen zu persönlichen, sozialen Faktoren gestellt. Mithilfe einer zugeteilten ID konnten die Sprecher anonym bleiben, gleichzeitig lässt sich jedoch eine Verbindung zwischen persönlichen Daten und Sprachaufzeichnungen herstellen. 

A diary entry 

Dear diary, 
Today is the 3rd of August and the academy will start soon. 
I’m about to go to the bathroom but the toothpaste is empty, I´ll have to brush my teeth with soap.
I think that my workshop deals with game theory. 
My mother called yesterday and told me that my brother won’t be able to visit me on Thursday, even though it´s my birthday. 
I can already feel my breath soothing and I’m looking forward to the warmth of my bedsheet. 
See you soon, 
Luke 

Der analysierte Text enthält insgesamt 23 Sounds, davon 12 initial, 6 interne und 5 finale Positionen. Davon 11 stimmhaft (ð) und 12 stimmlos (θ).

Ergebnisse

Die oben abgebildete Tabelle stellt die Ergebnisse der personenbezogenen Umfrage und die Auswertung der aufgezeichneten Sprachaufnahmen dar (Quoten). Die Quoten sind in % angegeben, d.h. eine Quote von 100 gibt eine Zielsprachlauttreffgenauigkeit von 100% an. In einer Rechnung wurde der Gesamtdurchschnitt der jeweiligen Probanden berechnet, was die Quote D zur Folge hat, anhand welcher wir ab jetzt weiterarbeiten.

Analyse

Im Folgenden sollen die Ergebnisse der Untersuchung ausgewertet werden. Wir fokussieren uns dabei auf die potentiell erkennbare Korrelation zwischen der erzielten Durchschnittsquote (Tabelle, rechte Spalte) und a) Geschlecht, b) Alter, c) Bundesland, d) erst erlernte Sprache und e) Länge des Englisch Lernens

Geschlecht

Anhand der Grafik lässt sich ablesen, dass die männlichen Probanden durchschnittlich etwas schlechter abschneiden als die weiblichen Probandinnen. Da der Unterschied nur minimal ist, lässt sich nicht effektiv eine Korrelation ableiten, deshalb bewerten wir den Faktor Geschlecht als nicht-relevant im Bezug auf die Aussprache des <th>.

Alter

Bei dem Alter der Probanden lässt sich feststellen, dass junge Menschen unter 20 Jahren eine auffallend hohe Trefferquote haben, mit der Ausnahme einer 13-Jährigen Person. Die Zwanzigjährigen hingegen sind vergleichsweise niedriger positioniert und weisen die zweitniedrigsten Werte auf. Mit steigendem Alter der Probanden steigt auch die Treffgenauigkeit bei der Aussprache des <th> Lautes wieder.

Ob eine englische Aussprache des zu untersuchenden Phonem-Lautes tatsächlich in Verbindung mit dem Alter der zu Untersuchenden steht, lässt sich nur schwer sagen, da hierfür nicht genügend Leute unterschiedlichen Alters befragt wurden. Mehr dazu in der Diskussion.

Bundesland

Die Probanden. welche in Bayern oder Nrw aufgewachsen sind, haben die höchste Quote erzielt. Da der Abstand allerdings nicht deutlich zu anderen Bundesländern ausgeprägt ist und die Menge an Personen, welche befragt wurden, zu gering ist, wird dieser Faktor ebenfalls nicht als relevant klassifiziert.

First Language

Viele der Befragten haben eine andere Erstsprache als die deutsche. Anhand dessen lassen sich ebenfalls Beobachtungen machen. Menschen, die eine asiatische Sprache zuerst erlernt haben, treffen das <th> tendenziell besser, mit einzelnen Ausnahmen, wie dem des Chinesischen. Auch hier gilt allerdings wieder die Devise, dass für eine vollständige Repräsentation zu wenige befragt wurden.

Länge des Englischsprechens

Menschen, welche die englische Sprache schon länger sprechen, haben auch eine vergleichsweise bessere Aussprache als Menschen, die es erst seit relativ Kurzem lernen. Hierbei ziehen wir die Grenze von 5 Jahren, da so eine klare Tendenz sichtbar wird. 

Diskussion

Das Ziel der Untersuchung war es, den Einfluss von sozialen Faktoren auf die Aussprache des <th> festzustellen und mögliche Schlussfolgerungen zu ziehen. Bei näherer Betrachtung der Ergebnisse der Umfrage im Zusammenhang mit der Auswertung der Vorlesungen konnten wir feststellen, dass das Alter, die erst erlernte Sprache und die Länge des Zeitraums des Englisch Lernens die Quote der Probanden beeinflussen. Das Geschlecht und das Bundesland jedoch nicht. 

Probanden haben tendenziell mit zunehmendem Alter ihre Treffgenauigkeit verbessert, was aus zunehmender Erfahrung und Konfrontation resultieren könnte. Diese Hypothese wird ebenfalls von dem Faktor Länge unterstützt, denn es ist eine klare Differenz zwischen der Treffgenauigkeit des Lauts <th> bei <5 Jahren im Kontrast zu 8 bis 10 Jahren zu erkennen.

Zusätzlich erkennt man, dass Probanden, dessen erste erlernte Sprache (first language) aus Asien stammt, tendenziell den <th> Sound besser aussprechen können. Dieses Ergebnis könnte mit der Phonetik der jeweils erlernten Sprachen zusammenhängen, da der <th> Laut ebenfalls in der Sprache existieren könnte, oder es gibt keinen Laut, der ihm ähnelt, welcher eine potentielle alternative Aussprache sein könnte.

Allerdings sollte man anmerken, dass die Menge der befragten Personen sich aus zeitlichen Gründen nur auf 17 Personen beschränkt und deshalb keine generalisierenden Aussagen getroffen werden können. 

Schluss

Alles in allem lässt sich die Untersuchung als wenig repräsentativ für die breite deutsche Bevölkerung festhalten. Nichtsdestotrotz konnte man Tendenzen feststellen, welche sich bei einer größeren und aufwändigen Untersuchung möglicherweise bewahrheiten würden.

Quellenverzeichnis

Krug, Manfred. „English dental fricatives and their substitutes in EFL learners: A study of L1-German university students and implications for EFL teaching.“ Englische Sprachwissenschaft und Fachdidaktik im Dialog, edited by Anna Rosen and Katharina Beuter, Narr, 2026, 65-82.

Sönning, Lukas. Phonological variation in German Learner English, University of Bamberg, Dissertation, 2020.

Sascha Schneider

I. Introduction

“Linguistics is the scientific study of natural language“ (Huda 1). Alongside other areas of research, the meaning of words in contexts, which the subdiscipline pragmatics concerns itself with, has been researched by many scientists. Especially the difference between the literal, semantic, and the contextual, pragmatic, meaning of words has been in focus. Our work also falls into this category. In politics, the difference between what a word means and its use in context is important, since political speeches are designed with care and are meant to influence the public opinion. However, only looking at the words used in a speech is not enough since “you shall know a word by the company it keeps” (Firth 11)! Therefore, one needs to look at the word’s most frequently used collocations. Because “Few events have dominated global political life in the way that the War on Terror has dominated the past 20 years or so.” (Toros 1), the analysis of the political language used in this War on Terror is particularly interesting. The War on Terror is “a shorthand for military operations in Afghanistan, Iraq and beyond” (Toros 1) 

Previous work was already done on the collocations used at the beginning of the Iraq war. At the beginning of the conflict, the media’s way of covering the situation led to war not being connotated with violence or aggression (Lukin 1).  Instead, war was connotated with the reasons for the war. Hence, the strongest collocations were lemmas of terror.  However, the use of collocations throughout the war was not covered and  is still left to be analysed. Moreover, there is no analysis on the antonym of war: peace. We therefore try to answer the question whether Lukin`s theory can be applied on the political discourse for the entire war and whether the collocations of peace show a similar pattern.

II. Literature Review and Terminology

As previously mentioned, collocations are important because a word`s most used collocations reveal the context it is used in. Collocations are defined as  “the syntagmatic attraction between two (or more) lexical items. This attraction is most often found between two words.” (Lehecka 2)  The extent of this attraction is also called collocation strength. Words with the highest possible collocation strength are always used together and words with the lowest possible collocation strength are never used together.

The relevance for collocation strength was already shown when “the analysis of the media coverage of the 2003 “Coalition invasion of Iraq” (Lukin 1) revealed that war bore no relation to the contour for violence. Furthermore, the meaning of aggression and war seemed to have a contrastive relation and were rarely used together. The absence of these collocations lead to the suggestion that the Coalition’s invasion of Iraq was neither connected with deaths nor brutality. This phenomenon presented itself more clearly, when anti-war protesters were labelled as violent. This was not received as hypocritical by either the media or the general public.

This data is useful, but incomplete. It only covers the first year of the Iraq war (2003-2011). Therefore, it is necessary to revisit this debate and either support or to question the hypothesis that collocations are used to seemingly justify war. This would be the case if war is collocated with the reasons for the war and not with terms such as violence and aggression.  Furthermore, the paper only focuses on war and does not present any research about peace, which would be relevant to have a thorough understanding. At last, the importance of the war differs from country to country and the analysis of one language is not able to reflect the diversity of opinion between different countries. Thus a comparison between different corpora is necessary to show wheather Lupin’s observation is unique to the English speaking world.

III. Methodology

This analysis is based on the Europarl Spoken Parallel – English and the Europarl Spoken Parallel – German corpora, whose data is from 1996 to 2011. We deemed a comparison between the two as reasonable because Germany had the most seats at that time (99 in 2011) and English was an important working language. Furthermore, we compared the German and English speakers, because the Germans were not part of the Coalition and opposed the war, while England was part of the Coalition and was in favor of the war. “Multilingual parliaments have been a useful source for monolingual and multilingual corpus collections” (Karaka et al 1). The European Parliament is such a multilingual Parliament. Therefore, the speeches held in the parliament are able to reflect the represented political views.

Sketch Engine was used for their analysis. Additionally, Google Books Ngram Viewer was used to get a broad overview of the general usage of the terms in German and English language and to compare it to the usage in the European Parliament. The data is based on the search terms and lemma war and peace in the Europarl Spoken Parallel – English and in the German version of the Google Books Ngram Viewer and on Krieg and Frieden (German equivalents of war and peace) in the Europarl Spoken Parallel – German and the German version of the Google Books Ngram Viewer.

The four lemmas that were described previously were all entered into the basic concordance search of Sketch Engine. The number of rows in the resulting concordance list was then used to determine the absolute frequencies, while the percentage of the whole corpus is reflected in the relative frequencies. To compare the usage in parliamentary contexts to the general usage, the four lemma were entered into the Google Books Ngram Viewer separately for English and German. The time frame was set to 1996-2011 which is the same that was used in the Europarl corpora. The search for case-sensitive and smoothing was set to 3.

The four terms were then entered into the Word Sketch section of Sketch Engine while using their respective corpora amd the visualizations that Sketch Engine created for them were then exported. Word Sketch’s function to create a list of the most common collocations was used with the four words peace, war, Frieden and Krieg. The strength of these collocations was calculated with “logDice” (Pavel Rychlý 5). LogDice has a maximum value of 14, which can only be reached if the two words always appear together. If the value is zero, then the two words have less than 1 co- occurrence in 16,000 occurrences. If the logDice score of one word is higher by 1 point, then the collocation appears twice as often. For further reference, this is the formula for the logDice value:

 logDice = 14+log₂( 2*f(x,y)f(x)+f(y)) 

where f(x)=Frequency of the first word 

and f(y)= Frequency of the second word

The 20 most frequent collocations were exported (see table 3-6 in the Appendix). For further analysis we used these categories:

• Log Dice [rounded to 5 digits] expresses the typicality (or strength) of the collocation 
• T-score  [rounded to 4 digits] expresses the certainty with which we can argue that there is an association between the words, i.e. their co-occurrence is not random.
• The Mutual Information (MI) score [rounded to 3 digits] expresses the extent to which words co-occur compared to the number of times they appear separately 
• Frequency (also absolute frequency) refers to the number of occurrences or hits within +/- 3 Words
• Collocation Frequency [rounded to 3 digits] refers to the total number of hits within the corpus 

The 20 most frequent words were then grouped together and marked in each of the four tables. The five categories used for this process are collocations between peace and war themselves, individual countries/regions/wars/peace processes/situations, values/moral/political categories, words that reflect the negative consequences of war and justifications. Every word that could not be assigned to one of those categories remained unmarked.

IV. Results

1. Frequency

Table 1: Absolute frequency of war and peace in the English and German Europarl

This table only shows the absolute frequencies of the four terms. This means that this table is limited to comparing both terms in their respective languages. A comparison of one term across languages is not possible because of the different sizes of both corpora. While the Europarl Spoken Parallel – German has a size of 47,805,055 words, the Europarl Spoken Parallel – English is even larger with a size of 53,837,625 words.

Both in English and in German, the terms for peace were used more often than the terms for war. In English, the ratio is app. 1.335, while in German it is an app. 1.471.

Table 2: Relative frequency of war and peace in the English and German Europarl

When comparing the relative frequencies, you can see that both terms were used less in German than in English. Moreover, peace/Frieden are used more frequently than war/Krieg. The difference in frequency between war and peace is 0.006%, while the difference between Krieg and Frieden is 0,004%. 

Figure 1: Google books n-gram for war, peace, 1996 – 2011

Figure 2: Google books n-gram for Krieg, Frieden, 1996 – 2011

The general usage of the terms that was determined by using Google Books Ngram Viewer contrasts with the results from the European Parliament. Krieg/war was used more often than Frieden/peace in both German and English in the entire time period of 1996 – 2011. In the year 2011, war was used  2.362 times as frequent as peace, while Krieg was used 2.556 times as often as Frieden in German.ntire time period of 1996 – 2011. In the year 2011, war was used  2.362 times as frequent as peace, while Krieg was used 2.556 times as often as Frieden in German.

2. Collocations

The following graphics visualise the collocations of war (Figure 3), peace (Figure 4), Frieden (Figure 5) and Krieg (Figure 6). The colours, meaning the colour of the small circle around the word, represent the grammatical form it was used in, while the size of the word, the words are the collocations, represents the frequency.

Figure 3: Word sketch visualization for war

Figure 4: Word sketch visualization for peace

Figure 5: Word sketch visualization for Krieg

Figure 6: Word sketch visualization for Frieden

The exact data used for this analysis can be found in the appendix (see table 3-6). Process has the biggest collocation strength for peace, while it is Stabilität (=stability) for Frieden. second has the biggest collocation strength for war and Kalten (=cold) for Krieg in German. Another notable point is that the terms end/Ende have very different collocation strengths with war/Krieg. end has a logDice value of the app. 7.3, while Ende has a logDice value of app. 8.4. This means that Ende is used twice as much with Krieg as end with war.

For peace, there are five collocations that could be assigned to the category of individual countries/regions/wars/peace processes/situations, while there are only three for Frieden. There are ten words of this category for war and eight for Krieg. Values/moral/political categories describe six of the 20 strongest collocations of peace and 10 for Frieden. Moreover, stability has a logDice value of app. 10.2 and Stabilität has a logDice value of app. 10.7 which points to a similar use of peace/Frieden in both languages. For both war and Krieg, there are no words that could be assigned to this category. However, there are five collocations of Krieg that describe the negative consequences of war, while there are only two for war. This shows a difference in the way English and German speakers talk about war. The number of collocations that reflect justifications for war is three, while it is two for Krieg.

Finally, the words war/Krieg and peace/Frieden have strong collocations with each other. The collocation strength of Frieden with Krieg is app. 7.8, while the collocation strength of Krieg with Frieden is app. 7.9. In English, war has a logDice value of app. 7.4 with peace. war does not appear in the list of the twenty strongest collocations of peace.

V. Discussion

The contrast between the frequency of the words war/Krieg and peace/Frieden in the Google Books Ngram Viewer and in the Europarl corpus points to the role the European Union sees itself in:

 “The European Union has traditionally presented itself as a successful peace project that ensured the reconciliation and peaceful development of Western Europe during the Cold War and subsequent reintegration of divided Europe, bringing about stability and prosperity.“(Natorski 1) 

The explicit reference to stability and prosperity as a central goal of the European Union can also be confirmed in our data as these words are both in the seven strongest collocations of peace. Their German equivalents Stabilität and Wohlstand can be found in the five strongest collocations of Frieden.

Overall, the data shows that the negative consequences of war and moral values are emphasized in German language speeches, while speeches in English focus on the technical and neutral aspects of war. The higher frequency of words that point to the negative consequences of war in German language speeches can be explained by the historically high prevalence of pacifism in Germany. Sociological research shows that “the German population is a post-heroic society whose strategic culture is defined by a fundamentally pacifist attitude” (Graf 10).

Additionally, it has to be considered that our data was mainly gathered from two countries that had significant disagreements in security policy at the time (1996-2011). The United Kingdom was part of the Coalition of the Willing in the Second Gulf War and therefore in favor of it, while Germany opposed the invasion of Iraq. There was no reason for German speaking politicians to present the war as justified because Germany opposed the war. Hence, five terms that describe negative aspects of war show up in the 20 most frequent collocations. Conversely, the opposite is true for the English collocations.

Furthermore, it is noticeable that the strongest collocations for war/Krieg are the names of conflicts that ended before the data of the Europarl corpus was gathered. The logDice value for the collocations of war is app. 10.68 for Second and 10.65 for World.These two collocations together form the name Second World War, which ended in 1945. For Krieg the strongest collocation is Kalten with a logDice value of app. 10.9. The Cold War, Kalter Krieg in German, ended in 1991. This  also means that these collocations are used twice as often with war/Krieg as Iraq with a logDice value of app. 9.7 (ENG) and app. 9.5 (DE), even though the war happened during the time the corpus data was collected. Hence, it seems as if the political discourse about war in the European Parliament draws from past events. Nevertheless, this data might be influenced by politicians who “frequently use historical analogies to justify their preferred foreign policies” (Blair, Lendeway, Schwartz 1)

VI. Conclusion

The data we have gathered shows that Lukin’s original thesis remains truthful throughout the war for English speakers. Not a single lemma of aggression or violence is frequently collocated with war. Instead, lemmas of the word terror are frequently used, which is what the Coalition of the Willing claimed to fight.  However, his findings cannot be transferred over to German speakers. Here, the word Gewalt (=violence) and schrecklich (=terrible) are frequently used with war. Furthermore, the difference in collocation for peace/Frieden is quite small, which aligns with the fact that the European Union sees itself as a peace project. Moreover, peace is most frequently collocated with values and not with reasons for peace. Therefore, we cannot observe a similar pattern with peace as with war.

Since the European Union is a union with supranational elements, we cannot differentiate between politicians who are from non-English speaking countries but still use English in their speeches, and native English speakers from the United Kingdom, Malta or Ireland. Moreover, a differentiation between these three countries is not possible. The data is therefore distorted to some extent. Furthermore, our data was collected from 1996 to 2011. This means we cannot analyze changes inside this time period. Furthermore, we cannot detect subtle changes. Moreover, if there would have been a change in collocations or frequencies toward the end, we would not have been able to detect it. The categorization by which the data from tables 3-6 was analyzed is ambiguous. Words like terror or Terrorismus could also be included in the category about “negative consequences of war”. However, the word was mostly used as a part of the term war on terror. This served as a justification for starting several wars, especially in the time period of 1996-2011 when the data was collected.

Further research could focus on the language other countries used. We looked at the language of a country which was part of the Coalition and a country which opposed the war, but did not actively fight against the Coalition. Because of the differences in collocation strength between these two countries, one could assume that there might be even larger differences to other countries. Furthermore, we did not focus on data from two opposing countries. The extent of differences between two opposing countries could be another interesting aspect for further research.

VII. References

Blair, C., Lendway, P., & Schwartz, J. A. (2026). “Historical Analogies and Public Support for Foreign Policy Action”. Journal of Conflict Resolution, 70(7-8), 1245-1273. 

Firth, J. R. (1957). “Studies in Linguistic Analysis”. Basil Blackwell.

Graf, T. (2024) “Suddenly Ready for War? German pacifism in the „Zeitenwende“. Ethics and Armed Forces: Controversies in Military Ethics and Security Policy, Issue 2/2024. pp. 10-21

Huda, K. (2018). Linguistics. Dar el-Ilmi: Jurnal Studi Keagamaan, Pendidikan dan Humaniora, 5(1), 200-208. 

Karakanta, A., Vela, M., & Teich, E. (2018). “Europarl-uds: Preserving and extending metadata“ in parliamentary debates. Parla CLARIN: „Creating and Using Parliamentary Corpora.”

Lehecka, T. (2015) “Collocation and colligation”. Handbook of Pragmatics 2015

Lukin, A. (2013) “The meanings of „war“: „from lexis to context”. Journal of Language and Politics Volume 12, Number 3 (pp. 424-444)

Natorski, M. (2011). “The European Union Peacebuilding Approach: Governance and Practices of the Instrument for Stability”. PRIF-Report No. 111

Rychlý, P. (2008). “A Lexicographer-Friendly Association Score”. Raslan (pp. 6-9).

Toros, H. (2025). “What the ‘War on Terror’ leaves behind: Assessing international security in a post-terrorism era”. European Journal of International Security, Volume 10, Special Issue 1 (pp. 1-8)

VIII. Appendix

General legend for all four tables:

Collocations between “peace” and “war” themselves/synonyms

Individual countries/regions/wars/peace processes/situations

Values/moral/political categories

words that reflect the negative consequences of war

justifications

none of the above

Table 3: Collocations of peace.

Table 4: Collocations of war.

Table 5: Collocations of Frieden.

Table 6: Collocations of Krieg.

Gleb Grinich

Maximilian Wucherpfennig

Abstract 

Diese Studie soll helfen zu verstehen, ob Menschen von künstlicher Intelligenz generierte Texte zuverlässig erkennen können und woran sie diese erkennen. Es wird spezifisch untersucht welche Rolle die Satzkomplexität nach Szmrecsanyi 2004 spielt. Um die Rolle der Satzkomplexität zu verstehen, verwendeten wir eine Umfrage. In der Umfrage mussten die Befragten mehrfach angeben, wie wahrscheinlich es für sie ist das die Sätze von einer Künstlicher Intelligenz generiert wurden. Die Sätze in der Umfrage variieren jeweils in der Satzkomplexität. 

1 Einleitung 

Künstliche Intelligenz entwickelt sich immer weiter und findet immer neue Anwendungsbereiche. Das hat erstmal einen positiven Effekt, da die künstliche Intelligenz uns dadurch viele Arbeiten erleichtert. Zum anderen ist es aber auch ein Grund zur Sorge, wenn wir von künstlicher Intelligenz generierte Texte, Informationen usw. nicht mehr von Menschen geschriebenen Texten unterscheiden können führt das zu einem Vertrauensbruch. Ist das ein echter Erfahrungsbericht aus dem Journalismus oder wurde der Bericht von einer künstlichen Intelligenz generiert, ist das ein qualitativ hochwertiger Text mit menschlicher Recherche oder wurde er von einer künstlichen Intelligenz verfasst, die Quellen halluziniert hat und Falschinformationen verbreitet. Die Kernfrage dieser Studie ist, ob wir eine Chance haben anhand von der Satzkomplexität nach Szmrecsanyi 2004 die von künstlicher Intelligenz generierten Texte von Menschlichen Texten zu unterscheiden. Die Hypothese, dass Menschen die Texte anhand der Satzkomplexität unterscheiden können, basiert auf Daniel R. Fredrick’s 2025 veröffentlichter Studie. 

2 Literaturübersicht 

Künstliche Intelligenz ist in der heutigen Gesellschaft eines der prominentesten Themen, sie hilft uns alle Arten von Aufgaben zu lösen und oder zu vereinfachen dennoch entstehen durch künstliche Intelligenzen auch neue Probleme. Mit einem dieser Probleme beschäftigen sich Daniel R. Fredrick* and Laurence Craven* 2025. In ihrer Studie wird untersucht, wie sich die Texte von ChatGPT und L2 Englisch Sprechern Unterscheiden. Außerdem wird die Problematik offengelegt, was es für folgen hat, wenn Schüler vermehrt, künstliche Intelligenz benutzten, um ihre Texte zu schreiben. Das Hauptproblem ist, dass der Lernprozess ausfällt aber auch kritisches Denken und komplexes Sprachverständnis werden geschwächt. Unsere Studie möchte herausfinden, ob Lehrer eine Chance haben zu bemerken, dass Schüler künstliche Intelligenz verwenden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Satzkomplexität, welch in dem Paper von Szmrecsanyi 2004 beschrieben und erklärt wird. In diesem Text wird geschildert, dass es eindeutig zu bestimmen sei, wie man die Komplexität des Satzes bestimmt. Eine Möglichkeit wäre nach ihm, schlicht die Wörter zu zählen. Oftmals ist diese Herangehensweise nicht ausreichend. Als Alternative führt Szmrecsanyi einen so genannten Index of syntactical complexity (ISC), der die Anzahl der Nebensätze, Anzahl der Who-Pronomen, Nomen und Verben berücksichtigt. Dabei werden die Nebensätze und Who-Pronomen mit dem Koeffizienten 2 gezählt. Die Formel für den ISC setzt sich folgendermaßen zusammen: 

ISC(U)= 2(u,SUB) + 2(u,WH)+ n(u,VF) + n(u, NP)  

3 Methodik 

In diesem Projekt haben wir eine soziale Umfrage herangezogen. Die Umfrage zielte darauf ab, herauszufinden, ob ein komplexer Satzbau und eine gehobene Ausdrucksweise den Eindruckt hinterlässt, dass der Satz von einer künstlichen Intelligenz generiert worden ist. Dabei haben wir drei Paare von Sätzen gebildet. Hierbei hat jedes Sätzepaar eine äquivalente Bedeutung. Ein Satz ist jedoch deutlich komplizierter gebildet: er enthält zum einen Neben- und Bedingungssätze, außerdem ist die Wortwahl in manchen Sätzen gehobener oder literarischer gewählt. Beispielhafte Sätze waren: “If you spend a lot of time reading through stirring literature pieces, you are capable to recover your mental health, reduce the stress and feel delighted.”, Die Komplexität der Sätze wurde mit dem Index of syntactical complexity (im weiteren Verlauf als ISC abgekürzt) bestimmt. Die Teilnehmer können dabei auf einer Skala von eins bis fünf jeden Satz einzeln bewerten, wie wahrscheinlich sie es finden, ob der Satz von einer künstlichen Intelligenz erstellt worden sei. Dabei bedeutet die Eins eine sehr geringe Wahrscheinlichkeit und die Fünf eine sehr große Wahrscheinlichkeit für einen KI-Einsatz. 

4 Ergebnisse: 

Die Umfrage wurde von insgesamt 27 Teilnehmern beantwortet. 

Die ersten beiden Sätze der Umfrage lauteten: “Reading books is a perfect activity to relax” bzw. “If you spend a lot of time reading through stirring literature pieces, you are capable to recover your mental health, reduce the stress and feel delighted”. 

Der erste Satz enthält 8 Wörter und besitzt einen ISC von 5. 

Der zweite Satz ist aus syntaktischer Hinsicht komplexer aufgebaut. Er besitzt einen If- Nebensatz, enthält insgesamt 26 Wörter, damit hat er einen ISC von 14.  

Laut der Umfrage hat der erste Satz eine deutlich höhere Tendenz der Probanden, der Satz sei von einem Menschen verfasst worden. 37% haben mit der Angabe “1” und 25,9% mit der Angabe “2” abgestimmt. Bei dem zweiten, komplexen aufgebauten Satz liegen die Ergebnisse mit 40,7% bei Angabe “4” und mit 18,5% bei der Angabe “5”.  

Bei den nächsten zwei Sätzen “You can not only expend the vocabulary but also train your imagination and patience by learning foreign languages.” und “Considering the imaginative capacity and perseverant score, foreign languages indicate such a good methodic to fulfill the lack of it.” sind syntaktische Unterschiede im Vergleich zu den ersten Sätzen deutlich. 

Satz eins enthält 18 Wörter und hat einen ISC von 9. 

Währenddessen hat Satz zwei 20 Wörter und hat einen ISC von 10. Die Wortwahl ist bei dem zweiten Satz jedoch komplexer und wirkt zum Teil professioneller (vgl. “perseverant score” oder “indicate”. Die Umfrageergebnisse des dritten Satzes sind gespalten. Der Anteil der Angaben “1” und “2” liegt bei 44,4%, der Anteil der Angaben “4” und “5” liegt bei 37%. Bei dem vierten Satz liegt der Antei der Antworten “1” und “2” bei 22,2% und der Anteil der Antworten “4” und “5” liegt bei 59,2%. Dies könnte ein Indiz dafür sein, dass Probanden einen Satz mit einer komplexen und professionellen Ausdrucksweise wahrscheinlicher als KI generiert rezipieren.  

Bei den letzten zwei Sätzen sind die Ergebnisse jedoch anders ausgefallen. Der fünfte Satz “Walking through the beautiful landscape, I feel very calm and admired”.  

Dieser Satz enthält 11 Wörter und verfügt über einen ISC von 3. Die meisten Antworten sind zwischen den Angaben “1” und “2” bei 66,6% ausgefallen. Der Anteil der Angaben “4” und “5” lag bei 18,5%. Obwohl dieser Satz eine geringe syntaktische Komplexität sowie eine geringere Wörteranzahl aufweist, sind die Stimmen dafür das der Text von einer künstlichen Intelligenz generierte wurde deutlich höher ausgefallen. Dies könnte daran liegen, dass der Satz ziemlich neutral im Vergleich zum letzten Satz klingt. Der zweite Satz lautete “When I’m strolling throw the beauty of gorgeous and fabulous wood, this unforgettable feeling makes me appeased and elated”. 

Dieser Satz enthält 20 Wörter und hat einen ISC von 10. Der Anteil der Angaben “1” und “2” ist bei 55,5% ausgefallen. Der Anteil der Antworten “4” und “5” war bei 37%. Obgleich dieser Satz über mehr Wörter verfügt, haben die Ergebnisse ergeben, dass die Mehrheit der Probanden ihn als menschenverfasst wahrgenommen haben. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass diesem Satz durch die Adjektive “gorgeous”, “elated” und “fabuluos” ein märchenhafter, literarischer Charakter verliehen wird. Dies könnte die Probanden veranlasst haben, den Satz als Menschen geschrieben einzustufen, weil künstlerische und literarische Sprache oft mit realen Menschen wie Bücherautoren in Verbindung gebracht werden. 

5 Diskussion 

Abschließend lässt sich sagen, dass unsere These überwiegend bestätigt wurde. Die durchgeführte Umfrage hat ergeben, dass eine größere syntaktische Komplexität bei den Probanden oft den Eindruck erzeugt hat, dass der Satz von einer künstlichen Intelligenz generiert worden ist.  

Jedoch sind bei der Umfrage auch Ambiguitäten hervorgetreten. Die Syntax scheint in der Umfrage nicht der einzige Faktor zu sein, anhand dessen die Probanden ihn als von einer künstlichen Intelligenz generiert wahrnehmen. Unter anderem führten Professionelle und fachspezifische Lexika bei der Umfrage dazu, dass der Satz weniger natürlich klang. Aus diesem Grund stimmten viele für einen KI generierten Satz ab. 

Auffällig ist außerdem, dass literarische und gehobene Sprache bei den Probanden das Gegenteil erzeugt hat. Diese wirkte offenbar authentischer als professionelle Lexika. Demnach haben viele dafür gestimmt, der Satz sei von einem Menschen verfasst worden.  

Es ist auch wichtig zu erwähnen, dass Texte, welche von künstlicher Intelligenz generiert wurden, sich auch in anderen Gesichtspunkten als nur dem der Satzkomplexität unterscheiden. Damit befasste sich die Studie von Daniel R. Fredrick and Laurence Craven (2025). Sie kamen aber auch zu dem Ergebnis das die Satzkomplexität, beziehungsweise die syntaktische Verschachtelung bei den Texten einer künstlichen Intelligenz höher ist. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI generierte Sprache ein vielseitiges und komplexes Thema ist. Es betrifft mehrere Bereiche der Linguistik, sowohl die Syntax als auch die Lexika. In Zeiten der voranschreitenden Weiterentwicklung der Algorithmen der künstlichen Intelligenz wird es zunehmend herausfordernder, die KI generierte Sprache von der menschlichen Sprache zu unterscheiden. Jedoch bleiben die Authentizität und die Harmonie des menschlichen Ausdrucks das entscheidende Merkmal, das uns Menschen in unserem Wesen ausmacht und unersetzlich macht.  

Quellen: 

Daniel R. Fredrick und Laurence Craven “Lexical diversity, syntactic complexity, and readability: a corpus-based analysis of ChatGPT and L2 student essays.” 

Benedikt M. Szmrecsányi “On Operationalizing Syntactic Complexity”

Daria Schütz

Linnea Traulsen

1 Introduction

Linguistics is broadly defined as the “scientific study of language” (Bieswanger and Becker 2). Some of its important subfields include phonetics, phonology, morphology, syntax, semantics and pragmatics. The research at hand belongs to the subfield of pragmatics, which is defined by Bieswanger and Becker as “the systematic study of how people understand and communicate more than the literal meaning of words or sentences” (152). Discourse markers, which are parts of speech used to maintain fluency in spoken language, belong to this discipline, as they contribute significantly to all utterances made by people. Not only do discourse markers make up a large percentage of utterances in general (Schmidt et al. 97), they also significantly contribute to the meaning and interpretation of speech (Fraser 950). Since pragmatics is a subfield that also deals with the influence of culture on interpretation of speech, we asked ourselves whether the variety of English made a difference in the usage of discourse markers, specifically:

Is there a difference in frequency of the discourse marker like between Canadian and British English?

2 Literature Review

Discourse markers can serve “as pause fillers, hedges, highlighting or focus devices, as well as indicators of vagueness or ‘loose language’’’ (Tagliamonte 1897). The focus of this paper lies on the discourse marker like. Especially for the usage of like, it must be differentiated between like as a discourse marker or as a verb or preposition, e.g. “I wouldn’t like to do their job.” (no discourse marker) and “I mean that like kicks it off” (discourse marker). We define discourse markers to be part of fluencemes as “[f]luencemes can […] be realized, for example, as […] discourse markers (such as you know and like, etc.)” (Schmidt et al. 95). For the contextualization of this paper, it is critical to understand that a study conducted by Schmidt et al. “revealed a consistent fluenceme distribution across the four varieties” (Australian, British, Canadian and New Zealand English) (Schmidt et al. 94). Another study found that age was a significant factor in the usage of like amongst teenagers and children from 10 to 19 years old, with 15- to 16-year-olds using it the most and 17- to 19-year-olds the least (Tagliamonte 1903). Furthermore, Tagliamonte’s “pilot investigation reveals a concentration of these forms amongst […] female speakers in particular” (1886). In that paper, this was combined with the common assumption “that females lead linguistic change” (Tagliamonte 1886).

3 Methodology

We used two corpora belonging to the International Corpus of English (ICE), the Canadian Spoken Corpus (ICE-CAN spoken) and the Great Britain Spoken Corpus (ICE-GB spoken). The sub-corpora belonging to ICE were made to be very similar so that the comparison of the different varieties of English can be more easily accomplished. The corpora were uploaded to the program AntConc, which was used to search for the discourse marker like. We searched with a KWIC search, then exported the results as a .txt file. This file was uploaded to Excel where we randomized the order of the results and selected the first 100 hits.

Every hit was manually annotated with “yes”, “no” or “maybe” to identify them as containing a discourse marker or not. The hits tagged as “maybe” were discussed among the two researchers. This table was analyzed using R-Studio. To gain an overview, the functions ‘summary’ and ‘table’ were used, after which those results were visualized with the ‘barplot’ and ‘mosaicplot’ functions. Finally, the data was tested for statistical significance with the Chi-Square-Test.

4 Results

Our research revealed a difference between CAN-ICE and GB-ICE: In the CAN-ICE data, like was used as a discourse marker 57 times, with other usages making up 43 of the 100 hits. Comparatively, the GB-ICE hits contained only 17 uses of like as a discourse marker, with 83 comprising other usages, again coming out to a total of 100 data points. Since we worked with a sum of 100 data points for each corpus, the percentages, visualized in a bar plot (Fig.1, for another visualization as a mosaic plot, refer to the appendix.) below, are the same as the raw data presented here.

GB-ICE showed a much more striking difference in the usage of like, with only 17 percent of hits being discourse markers and 83 percent using it as either a verb or a preposition.

Figure 1: Frequency of the discourse marker like in Canadian and British English.

Using the Chi-Square-Test, a p-value of < 2.2e-16 was calculated, showing that the results are highly statistically significant, with the variety of English (Canadian or British) and the frequency of the discourse marker like being highly interdependent.

5 Discussion

The analyses showed that Canadian English speakers use the discourse marker like about three times more often than British English speakers. Even if factors like age, gender and social background were not considered for our study, the results are somewhat contrary to the findings from the papers we used as sources for our research (see Literature Review; Schmidt et al. 94). In our study, the variety of English does play a significant role in the frequency of the discourse marker like in Canadian and British English. This could be ascribed to the limited data used and the missing differentiation of other social factors. Nevertheless, this topic still constitutes an interesting field of potential further research.

6 Conclusion

Based on our research, we conclude that there is a difference in frequency of the occurrence of the discourse marker like between Canadian and British English, with Canadian English speakers using the discourse marker like about three times more often than British English speakers. Still, considering other social factors such as age, gender, or social class would have created a broader image of the reasons for our results and could have provided a more detailed overview of the topic. Further studies should consider these factors in their research, as well as a larger data set containing other varieties of English, since ours was quite limited. Another interesting component of further studies could be the consideration of other discourse markers, such as just and so, since they could provide a much more comprehensive picture of the overall usage of discourse markers in different varieties of English.

Works Cited

Bieswanger, Markus & Becker, Annette. Introduction to English Linguistics. Tübingen, Narr Francke Attempto Verlag GmbH + Co. KG, 2021

Fraser, B. “What are discourse markers?” Journal of Pragmatics, 31, 1999, 931-952

Schmidt, K., Götz, S., Jäschke, K. & Gries, S. “Same, same, but erm sort of different? Comparing three kinds of fluencemes across Australian, British, Canadian, and New Zealand English.” Research in Corpus Linguistics 13/2, 2025, 94-123

Tagliamonte, S. “So who? Like how? Just what? Discourse markers in the conversations of Young Canadians.” Journal of Pragmatics, 37, 2005, 1896-1915

Appendix

Figure 2: Frequency of the discourse marker like in Canadian and British English

Yaren Bayram

1 | Einleitung

Die Linguistik ist jene Wissenschaft, welche sich mit Sprache, ihren Funktionen und ihrer Entwicklung beschäftigt. (Linke, Nussbaumer, und Portmann 1) In dieser Dokumentation wird das linguistische Phänomen der Schimpfwörter und Beleidigungen untersucht. Im Vordergrund steht die Annahme, dass diese nicht nur der Beleidigung dienen, sondern auch weitere pragmatische Funktionen erfüllen. Somit gehört die folgende Untersuchung in den Teilbereich Pragmatik, welche die Wissenschaft der sprachgebundenen kontextabhängigen Handlung ist (Kortmann 173). Schimpfwörter sind stark konnotative Wörter und Ausdrücke, die dazu verwendet werden, sowohl intensive positive, als auch intensive negative Emotionen auszudrücken und in bestimmten Fällen seinem Gesprächspartner parallel eine Information zu vermitteln. (Jay und Janschwewitz). Dies weist darauf hin, dass weitere Nutzungsmöglichkeiten eines Schimpfwortes existieren können, die nicht ausschließlich von kränkender Natur sind. Vielmehr können solche Ausdrücke je nach Kontext unterschiedliche kommunikative und pragmatische Funktionen erfüllen. Zu besagtem Kontext sind nicht nur Variablen die im Bezug zu den Sprechenden stehen relevant, wie Zeit oder Ort, sondern auch personenbezogene Variablen, wie der soziale Status, das Alter, das Gender, die Religion, das Ausmaß des emotionalen Ausdrucks und Kultur des Sprechers, die Beziehung des Sprechers zum Hörer und ob die deutsche Sprache die Erstsprache der Sprechenden ist (Jay und Janschwewitz).

Die folgende Forschung geht der Frage nach, welche anderen pragmatische und kommunikativen Funktionen Schimpfwörtern zugeschrieben werden können und inwiefern diese verschiedenen Faktoren die Nutzung und die Bedeutungsmöglichkeiten dieser beeinflussen. 

2 | Literaturteil

2.1 | Funktionen und Begriffe

Timothy Jay und Kristin Janschwewitz (268) kamen zu dem Schluss, dass Menschen lernen, wann es in welchem Kontext angebracht ist, im Gespräch mit bestimmten Personen Schimpfwörter zu benutzen. In ihrer Studie wird betont, dass für das Einordnen eines Schimpfwortes als unhöflich, ein “offensiveness judgment” wichtig ist, also eine Beurteilung, inwiefern das Gesagte als beleidigend aufgefasst wird. Diese Beurteilung unterliegt diversen Variablen, beispielsweise dem Ort, an dem das zu betrachtende Wort fällt. Solche Einflüsse bezeichnet man als situative Variablen und stehen anderen, qualitativen Variablen gegenüber. Qualitativen Variablen beschreiben Faktoren wie die Sprecher-Hörer-Beziehungen, aber auch die Beziehung der Beteiligten zu der gebrauchten Sprache. Es wird hier zwischen Erstsprachlern – Menschen welche eine Sprache als Erstes erlernt haben – und Sprecher, welche die gesprochene Sprache als zweites, drittes, etc. gelernt haben, differenziert. Erstsprachler oder auch Personen, die der angewandten Sprache fließend mächtig sind, besitzen eine größere Ansammlung an Wissen und Feingefühl dafür, wann ein Schimpfwort als höflich oder unhöflich eingeordnet werden kann (Jay und Janschwewitz 1).

Anders als andere Wörter werden Schimpfwörter vorwiegend auf Grund ihrer konnotativen Bedeutung Willen genutzt und werden zur Expression von Emotionen oder Assoziationen verwendet (Jay und Danks). Die Wörter, die für besagte Expression angewandt werden, können als unhöflich, höflich oder auch als weder noch, kategorisiert werden. Nach Brown und Levinson ist Höflichkeit eine Handlungsweise des Sprechers, die eine soziale Harmonie konstruieren soll. Es soll vermieden werden dem Zuhörer zu nahe zu treten und einen “face threatening act”, durchzuführen, d.h. durch eine bestimmte sprachliche Handlung das öffentliches Selbstbild des Sprechers  – sein “face”- zu verletzen (Brown und Levinson).

In ihrer Studie “The pragmatics of swearing” unterscheiden Timothy Jay und Kristin Janschwewitz zwischen dem absichtlichen und unkontrollierten Schimpfen, was durch emotionale und neurologische Faktoren zu belichten ist und ebenso eine der Variablen zur Nutzung von Schimpfwörter ausmacht. Das Fluchverhalten eines Menschens hängt von der Funktionsfähigkeit der Gehirnbereiche ab, die an den ablaufenden kognitiven Kontrollprozessen beteiligt sind, d.h. dass im Fall einer Beschädigung oder neurologischen Erkrankungen zu einer Änderung im Verhalten kommen kann, wodurch auch das Fluchen beeinflusst wird. 

Der andere Faktor, der in dieser Forschung untersucht wird, ist das Gender der Person und welchen Zusammenhang es mit dem Fluchverhalten hat. Männer tendieren dazu, in einer Situation, in welcher sie wütend oder frustriert sind, zu fluchen (Bird und Harris). Auch das Gender des Hörers hat einen Einfluss. Männer benutzen Wörter, die als beleidigender gelten als die, die Frauen nutzen. Dieses beleidigende Sprachverhalten der Männer ist häufiger bei der Kommunikation mit anderen Männern zu beobachten(Jay und Janschewitz). Ein Großteil unserer Bevölkerung tendiert dazu, zu fluchen, wenn Hörer und Sprecher desselben Geschlechts sind. Dieser Trend entwickelt sich bereits in der frühen Kindheit und setzt sich bis ins Erwachsenenalter fort (Jay und Janschewitz).

Weitere ausschlaggebende Faktoren, nach Jay und Janschewitz, sind die soziokulturellen Faktoren, die das Verhalten einer Person beeinflussen und sehr von Kultur zu Kultur variieren. Zum Beispiel wird Fluchen in der Umgebung von bestimmten Personen als absolut unhöflich wahrgenommen und dafür in einer anderen Kultur nur leicht unerwünscht. Soziokulturelles Wissen über Unhöflichkeit wird als Ergebnis des Kontakts mit einer Kultur erworben. Das Fluchverhalten wird demnach dadurch erlernt, dass in einer bestimmten Kultur die beleidigende Äußerungen auf eine bestimmte Weise zu Bestrafungen führen oder von der Gemeinschaft als gleichgültig aufgefasst wird (White). Reaktionen auf Fluchen sind deutlich von Macht- und Statusverhältnissen abhängig. Auch der sozial-räumliche Kontext der Kommunikation, ob das Fluchen an einem öffentlichen oder privaten Ort stattfindet, sowie der Grad der Formalität des Anlasses, in dem das Gespräch stattfindet, zählen zu den beeinflussenden Faktoren (Jay und Janschwewitz). 

In dieser Forschung wird untersucht, ob Schimpfwörter nur Beleidigungen sind oder auch weitere pragmatische Funktionen haben. Außerdem überprüfen wir, welche sozialen Faktoren auf sie Einfluss nehmen. 

3 | Methodik

In dieser Studie wird eine Umfrage als Forschungsmethode benutzt, da diese möglichst aktuelle und authentische Antworten im Zusammenhang mit den sozialen Faktoren der Teilnehmer liefert. 

Im Gegensatz zu der Korpora-Forschungsmethode bietet die für diese Forschung erstellte Umfrage die Möglichkeit, direkt die Relation der sozialen Faktoren – in unserer Umfrage: Alter, Gender, Erstsprache und sozialer Stand (durch indirekte Fragen abgefragt) – zu sammeln. Dies wird dadurch erreicht, dass die Umfrage sowohl quantitative Fragen (Ja/Nein-Fragen, 1-5 Skala, Multiple-Choice-Fragen) als auch qualitative, d.h. ein offenes Textfeld zur Beantwortung, beinhaltet. Da die Nutzung von Schimpfwörtern bzw. Beleidigungen sehr von der Persönlichkeit abhängig ist, bieten offene Fragen eine authentische und breitere Spanne an den am häufigsten benutzten Schimpfwörtern.

Das linguistische Phänomen der Schimpfwörter wird nicht nur durch globale, kulturelle und soziale Faktoren definiert, sondern auch durch individuelle Faktoren (Jay und Janschwewitz 271-273). Daher mussten auch Fragen zu der Impulsivität und Emotionalität der Teilnehmenden erfasst werden, da diese einen unmittelbaren Einfluss auf die Nutzung der Schimpfwörter haben.  

In dieser Forschung wird untersucht, ob Schimpfwörter weitere pragmatische Funktionen haben. Das bedeutet, dass der Kontext im Zusammenhang mit den vorliegenden Variablen betrachtet werden muss. In der durchgeführten Umfrage wurden Fragen bezüglich der Aspekte des Machtverhältnisses, des Alters, der Bekanntheit, der Beziehung des Sprechers mit dem Hörer und der Situation zum Zeitpunkt einer Aussage, welche die Schimpfwörter beinhaltet, getroffen wird, gestellt. 

4 | Ergebnisse

4.1. | Gender

Mithilfe der Umfrage wurde herausgefunden, dass Frauen sich selbst als eher impulsiv einschätzen, während Männer sich eher als selbstbeherrscht einschätzen. Bei den niedrigen Impulsivitätstufen 2, 3 und 4 überwiegen die Stimmen der männlichen Teilnehmer, während bei Stufen 5 bis 8 sich mehr Frauen als Männer eingeschätzt haben.

Tendenziell neigen Frauen im Vergleich zu Männern dazu, sich von ihren Emotionen überwältigt zu fühlen (Graph 1).

Graph 1: Überwältigung von Emotionen. (Männer: dunkelgrau, Frauen: hellgrau)

Zudem fluchen Männer beabsichtigt mit ca. 18% öfter als Frauen mit ca. 16%. Sie nutzen hingegen häufiger impulsiv Schimpfwörter (37%) als Männer (30%). 

Die Mehrheit der Teilnehmer, unabhängig von Gender, ist der Meinung, dass es möglich ist, Schimpfwörter zu benutzen, ohne die angesprochene Person beleidigen zu wollen. Allerdings fluchen Männer häufiger aus Frustration als Frauen (Graph 2). 

Graph 2: Fluchen aus Frust. (Männer: dunkelgrau, Frauen: hellgrau)

4.2. | Sozialer Stand

Es wurde beobachtet, dass Menschen mit einem höheren sozialen Stand impulsiver sind. Außerdem ist es zu erkennen, dass Menschen mit höherem Sozialstatus eher der Meinung sind, dass Schimpfwörter auch positiv konnotiert sein können, während bei den Teilnehmern, die denken, dass Schimpfwörter nicht positiv konnotiert sein können, keine Menschen aus einem höheren sozialen Stand vorzufinden sind (Graph 4).

Graph 4: Schimpfwörter positiv konnotiert (Ja/Nein) und Anzahl der Badezimmer.

4.3. | Kontext

Um Kontext und seine Auswirkung auf die Nutzung zu beurteilen, wurde in der Umfrage gefragt, in welchen Situationen es akzeptabel ist, Schimpfwörter zu benutzen. Für fast 30% der Teilnehmer ist es allgemein nicht akzeptabel, zu fluchen und nur für fast 5% ist es in allen Situationen akzeptabel. Eine deutliche Mehrheit findet es akzeptabel, in Gesprächen mit Freunden oder Geschwistern zu fluchen (Graph 4).

Graph 4: Schimpfwörter in unterschiedlichen Situationen un(akzeptabel).

Der Großteil der Teilnehmer der Umfrage benutzt Schimpfwörter, wenn die Situation schlecht oder nicht so wie erwartet abläuft – 73% wenn diese schlecht abläuft und 43% wenn sich der Sprecher erschreckt. Ein weiterer Auslöser sind starke Emotionen, vor allem Begeisterung, welche zusammen 61% ausmachen. 

Es lässt sich daher feststellen, dass Schimpfwörter auch andere pragmatische Funktionen, außer Beleidigungen, haben. 15% der Teilnehmer nutzen sie nämlich als Kompliment. Auch auf sozialer Ebene haben diese eine kommunikative Funktion, da 43% der Befragten Schimpfwörter benutzen, wenn sie gerade in ihr Umfeld passen (Graph 5).

Wichtig ist aber zu bemerken, dass die Mehrheit sich durch die Nutzung von Schimpfwörter trotzdem nicht zu einer Gruppe zugehöriger fühlt (74%) und wenn, dann sind diese mit 19% überwiegend Männer, während nur 9% der Frauen dies so empfinden.

Graph 5: Auslöser der Schimpfwörter

Um die Auswirkung der Beziehung zwischen dem Sprecher und dem Hörer näher zu betrachten, wurde die Äußerung Du dummer Bastard. in der Umfrage benutzt, wobei die Teilnehmer beurteilen sollten, wie beleidigend sie diese Aussage empfinden, wenn diese von unterschiedlichen Personen geäußert wird. 

Unabhängig vom Gender des Sprechers, fand die Mehrheit (58%) Du dummer Bastard. von einer alten fremden Person sehr beleidigend, wobei weitere (23-24%) diese als ziemlich beleidigend empfunden. Wenn dieselbe Aussage von einer fremden aber jüngeren Person kommt, wird diese als weniger beleidigend angesehen, als von einer alten Person, vor allem, wenn es von einer Frau kommt. In diesem Fall empfinden es 51% als sehr beleidigend, wenn es von einem Mann kommt und 42%, wenn es eine Frau äußert. Als ziemlich beleidigend sehen das entsprechend 30% und 39% der Befragten. 

In dem Fall, dass Du dummer Bastard. von einem Elternteil, unabhängig von dessen Gender, kommt, empfindet das die Mehrheit (fast 80%) als sehr beleidigend. Auch von einer Autoritätsperson kommend, wird diese Aussage von 75% der Befragten als sehr beleidigend angesehen. Du dummer Bastard. von einem Partner beurteilen 51% der Teilnehmer als sehr beleidigend, folgend mit 21%, die diese als ziemlich beleidigend sehen. Zusammen mit den Daten bezüglich der Eltern bildet es ein Trend, dass die Menschen, wenn es sich um ihnen wichtigen Personen handelt, sensibler mit Beleidigungen umgehen, wobei aber Freunde eine große und deutliche Ausnahme sind, da die Beleidigung Du dummer Bastard. von Freunden meist als kaum oder überhaupt nicht beleidigend angesehen wird.

4.4. | Wie man flucht

Die meisten Flüche beziehen sich auf nicht lebende Dinge –  unabhängig vom Gender verwenden die befragten Menschen zu  85% Schimpfwörter, welche auf Situationen oder Zustände und zu 52% auf Gegenstände gerichtet sind. Flüche, die auf andere Menschen gerichtet sind, werden mit 16% und 21% ziemlich gleich oft auf wichtige und bekannte Menschen gerichtet. Fast ein Fünftel der Teilnehmer richten allerdings ihre Flüche auf nichts beziehungsweise niemanden (Graph 6).

Graph 6: Worauf sind die Schimpfwörter gerichtet?

Mehrheit der Frauen neigt dazu, öfter mit einer beleidigenden Intention zu fluchen, während Männer überwiegend mit ihren Schimpfwörtern eher neutral sind oder nur manchmal absichtlich beleidigen (Graph 7). 

Graph 7: Nutzung von Schimpfwörtern ohne beleidigende Absicht. (v.l.n.r. nie – häufig; v.u.n.o. Anzahl der Stimmen)

4.5 | Wer flucht wie?

Personen deren Erstsprache Deutsch ist, tendieren dazu Dinge wie Zustimmung ebenfalls auf Deutsch auszudrücken, anstatt zu gängigen Anglizismen wie Hell yeah oder vulgären Varianten wie Fuck yeah zu greifen. Beleidigungen beziehungsweise ursprünglich negativ konnotierte Begriffe werden in solchen Situationen, in denen Aufrichtigkeit gefragt ist, gemieden und eher in der Zuersterlenten Sprache ausgedrückt.

5 | Diskussion

Bei der Frage, wie beleidigend Du dummer Bastard von unterschiedlichen Personen war, waren mehrere Muster zu identifizieren. Erstens, ist die Aussage beleidigender, wenn sie von einer alteren fremden Person im Vergleich zu einer jungen Person. 

Da es bei beiden Eltern und einem Partner als sehr beleidigend beurteilt wurde, wäre es zu vermuten, dass eine Beleidigung von einer wichtigen Person beleidigender ist, als von fremden Menschen. Allerdings ist es bei den Freunden das komplette Gegenteil, da hier Du dummer Bastard eher als gar nicht oder kaum beleidigend angesehen wird, obwohl es auch die Menschen sind, mit denen der Hörer eine enge und vertrauensvolle Beziehung hat. 

Dies könnte unterschiedliche Gründe haben, zum Beispiel, dass man mit den Freunden die Grenzen, wann etwas zu beleidigend wird, nicht so konkret und nah setzt oder dass man mit den Freunden einen Humor verwenden kann, wo man weniger über mögliches Verletzungspotential seiner Witze nachdenkt. 

6 | Fazit

Nach dem Fertigstellen der Umfrage wurde diese veröffentlicht und per WhatsApp an potenzielle Teilnehmende weitergeleitet. Aufgrund der Tatsache, dass die Umfrage hauptsächlich die Jugendlichen im Alter von 15-19 Jahren erreicht hat, kann diese nicht als vollkommen repräsentativ betrachtet werden, da andere Altersgruppen nicht in einer genügenden Menge repräsentiert werden können. 

In dieser Studie wurde untersucht, ob Schimpfwörter, die von Jugendlichen benutzt werden, nur Beleidigungen sind oder auch weitere pragmatische Funktionen erfüllen und von welchen sozialen Faktoren dies beeinflusst wird. Es wurde festgestellt, dass die Schimpfwörter nicht nur zum Zweck der Beleidigung benutzt werden, sondern auch als Komplimente auszudrücken oder als Weg, starke Emotionen, zum Beispiel Wut oder Überraschung, zu vermitteln. Zudem dienen sie als Mittel, um mehr Zugehörigkeitsgefühl oder Überzeugungskraft für sich zu gewinnen oder sie formen eine Sprechweise, die in einer Gruppe etabliert ist.

Auf die Nutzung der Schimpfwörter haben mehrere Faktoren Einfluss. Frauen schätzen sich als impulsiver ein und fühlen sich im Vergleich zu Männern häufiger von ihren Emotionen überwältigt. Darüber hinaus fluchen Frauen auch impulsiver als Männer, während diese eher beabsichtigt fluchen und in Kombination mit Frustration fluchen. Menschen mit einem höheren sozialen Stand schätzen sich selbst als impulsiver ein und sind meist der Meinung, dass Schimpfwörter auch eine positive Konnotation tragen können.

Viele Jugendliche empfinden es akzeptabel als zu fluchen, wenn ein Gespräch zwischen ihren Freunden oder mit Geschwistern stattfindet, zögern allerdings, wenn es zu Fluchen in Unterhaltungen mit Autoritätspersonen oder Eltern kommt. Am häufigsten werden Schimpfwörter benutzt, wenn der Sprecher starke Emotionen erlebt oder wenn eine Situation von einer unerwarteten Wendung beeinflusst wird. 

Am beleidigendsten werden jene Beleidigungen, die von fremden Personen und Eltern gesprochen werden, wahrgenommen. Hingegen werden Schimpfwörter, die von Freunden kommen, eher als nicht beleidigend empfunden.Ein Großteil der Schimpfwörter ist nicht auf lebende Dinge gerichtet, sondern auf Situationen und Gegenstände. Die Jugendlichen, deren Erstsprache Deutsch ist, tendieren eher dazu, sich auf Deutsch auszudrücken, anstatt zu Anglizismen zu greifen.

7 | Quellen

Brown, Penelope and Stephen Levinson (1987 [1978]). Politeness: Some Universals in Language Usage. Cambridge: Cambridge University Press. 

Jay, Timothy B. (1992). Cursing in America. Philadelphia: John Benjamins. 

Jay, Timothy B. (2000). Why We Curse. Philadelphia: John Benjamins.

Jay, Timothy B. and Kristin Janschwewitz (2008). The pragmatics of swearing.

Jay, Timothy B. and Joseph Danks (1977). Ordering of taboo adjectives. Bulletin of the Psychonomic Society 9: 405408. 

Kortmann, Bernd (1999) English Linguistics: Essentials.

Linke, Angelika, Nussbaumer, Marcus und Portmann, Paul (2004). Studienbuch Linguistik.

Abstract 

Previous research has examined gender role-related characteristics in the linguistic features of rap lyrics, with a particular focus on female rappers and the language associated with gangsta rap. The research underlying our study primarily uses corpus-based methods with collections of song lyrics to identify patterns and differences in language use between male and female artists. Building on these approaches, our paper investigates gender-related differences in the use of curse words and taboo address terms in rap lyrics, while also examining listeners’ attitudes towards these linguistic variations. By combining corpus analysis with survey data, we aim to explore not only how the gender of the artist may influence the use and perception of such linguistic features, but also to what extent the gender of the listener influences their attitudes towards them. 

1. Introduction

Language is a fundamental means of communication and is closely connected to social and cultural identity. Sociolinguistics examines how language use varies according to social factors such as gender and context (Wardhaugh 1). One particularly expressive aspect of language is profanity, which can reflect emotions, identity, and social norms. Its use is especially prominent in popular culture, where language often plays an important role in self-expression. (Jay 267) 

Rap music provides a good example for examining profanity, as the genre is known for its direct, expressive, and often explicit language. This study therefore examines gendered differences in the use of profanity in rap music and investigates how listeners perceive these differences. 

2. Literature Review  

2.1. Definitions 

Rap is a musical and linguistic form that developed as part of hip-hop culture in the United States during the 1970s. It emerged particularly in African American and Latino communities in the Bronx, New York City. Rap is characterized by rhythmic speech, rhyme, wordplay, and the use of language to express personal experiences, social issues, identity, and cultural perspectives. During the 1980s and 1990s, rap became increasingly popular in mainstream music and developed into a highly diverse genre. Today, rap encompasses many different styles and themes and is performed by artists of different genders, ethnicities, and social backgrounds. (Wikipedia n.p.) 

Since rap as an art form is strongly connected to questions of identity and self-expression, the role of sex and gender is particularly relevant when examining how rap is created and perceived. Sex and gender are related but distinct concepts. Sex generally refers to biological characteristics, such as reproductive anatomy, chromosomes and hormones, whereas gender refers to socially and culturally constructed roles, behavior and expectations associated with being male, female or another gender.  (Wikipedia n.p.) 

In sociolinguistics, gender is particularly relevant because people may use language differently depending on social expectations and gender identities. Research on language and gender has shown that linguistic behavior can contribute to the construction and expression of gender. In the context of rap, gender can therefore influence both the way artists use language and the way their language is perceived by listeners.  

Curse words, also referred to as “swear words”, “profanities” or “taboo words”, are words and expressions that are considered offensive, inappropriate or socially unacceptable in a particular context or community. Their meanings and levels of offensiveness are not fixed; they can change depending on the social situation, the speaker, the listener, and the cultural context. Historically, swear words have often been associated with topics considered taboo, such as religion, sexuality, bodily functions or insults. In modern popular culture, including rap, curse words are frequently used as a stylistic and expressive device. They can communicate emotions such as anger, emphasis, or excitement, but they can also contribute to humor and group identity (Jay 268). 

Another important linguistic feature that can reveal social relationships and attitudes in rap is the use of address terms. Address terms are words or expressions used to refer to or directly address another person. Examples include terms such as bro, dude, girl, man, bitch, sir or darling. Address terms can communicate social relationships ranging from affection to hostility.  Their interpretation strongly depends on context. In modern language, address terms can also express gender and social identity. This is particularly relevant in rap, where terms such as bro, bitch or girl may be used to construct identities or reinforce gender stereotypes.  

2.2. Previous Studies 

The relationship between language, gender, and rap music has already been examined from different linguistic perspectives. Previous studies have focused on the pragmatic functions of swearing rather than simply treating swear words as inherently rude. The results revealed that factors like the relationship between speaker and listener, social situation and gender can influence how offensive an expression is received. This provides a theoretical basis for investigating whether the gender of a rapper influences listeners‘ attitudes towards the same linguistic expression. 

A different study focuses on the ways in which these artists use language that is traditionally considered “unladylike”, such as profanity, sexual language and aggressive expressions, demonstrating that the use of offensive or gendered language in rap can be connected to the construction of gender identity (Haugen 429) 

Despite these important findings, there is still a research gap regarding the question whether the same curse word or address term is perceived differently depending on whether it is used by a male or female rapper.  

2.3. Research Questions 

Previous research has provided valuable insights into the relationship between language, gender, and rap music. However, there is still a research gap regarding the differences, perception, and evaluation of linguistic features, such as curse words and address terms, in relation to the gender of the speaker. To address this gap and gain a more comprehensive understanding of this relationship this paper focuses on: 

1. the differences in the use of curse words and address terms between male and female artists in rap music 

2. how listeners evaluate these differences 

3. a possible correlation between the gender of the listeners and their attitudes towards these language characteristics

3. Methodology

3.1. Corpora

To investigate gender-related differences in the use of language in rap music, our study employs a corpus-based approach. We constructed a corpus consisting of rap lyrics by male and female artists and selected the three most popular male and female artists based on the rankings provided by Wikipedia (Wikipedia n.p.). For each artist, we selected their five most popular songs according to Genius, resulting in a collection of 30 songs in total. (Genius n.p.)  

We analyzed the lyrics of these songs for the occurrence of curse words and taboo terms using Antconc and Excel. Collaborations were only included if all artists performing were of the same gender. At times where this wasn’t the case, the data was excluded since this would distort the results. Lastly, we separated our findings of „Curse words“ into three categories: General profanity, Gendered and sexualized taboo terms and Racial slurs. 

3.2. Survey

We additionally conducted an online survey focusing on listeners’ attitudes towards rap lyrics regarding the gender of rap artists. The survey consisted of short excerpts from rap songs by both male and female artists. The excerpts contained examples of linguistic features such as curse words and address terms.  

• Example 1 (male): „Stunting, popping bottles / Getting drunk with these bitches“ – Lil Wayne  

• Example 2 (female) „Freaky lil’, sneaky lil’, creepy lil’ whack bitch / Creepin’ on me, speakin’ on me, sleepin’ on me, mattress“ – Doechii 

• Example 3 (male): „You a fine motherfucker, won’t you back that ass up? / Call me big daddy, won’t you back that ass up?“ – Drake 

• Example 4 (female): „Just take the pain and let that motherfucker burn / And you know that in time you will find / That they always come back, yeah they always come back“ – Ella Eyre 

After reading each excerpt, participants were asked to evaluate the language using the following questions:  

• „Wie angemessen findest du die Verwendung des Begriffs bitch / motherfucker in diesem Ausschnitt?” (How appropriate would you rate the use of the term bitch/ motherfucker in this extract; our trans.). 

• Wie beleidigend empfindest du die Verwendung des Begriffs bitch/ motherfucker in diesem Ausschnitt? (How offensive would you rate the use of the term bitch/ motherfucker in this extract; our trans.). 

• Wie natürlich wirkt die Verwendung des Begriffs bitch/ motherfucker in diesem Ausschnitt auf dich? (How natural would you rate the use of the term “bitch/ motherfucker” in this extract; our trans.). 

This allowed us to compare participants’ attitudes towards the same or similar linguistic features depending on the gender of the rapper. Furthermore, we collected basic demographic information, including the participants’ gender, to examine whether the listeners’ own gender may influence their responses.  

4. Results 

The corpus analysis revealed noticeable differences in the use of curse words between the male and female artists in our sample of 3375 words. Overall, 285 occurrences of the selected terms were identified in the 15 songs by female artists, compared with 227 occurrences in the 15 songs by male artists.  

The most striking difference can be observed for the term bitch(es). It occurred 87 times in the female corpus, compared with only 14 occurrences in the male corpus. Similarly, pussy occurred 16 times in the female corpus but did not occur at all in the male corpus. Other gendered terms such as dick(s) and whore(s) were also more frequent among female artists. 

In contrast, several more general profanity terms were more frequent in the male corpus. Motherfucker(s), fuck(s)/fucking, and shit all occurred more often among male artists, although the differences were not equally pronounced. Other terms, such as hoe(s)/ho, ass, and the N-word, showed relatively similar frequencies across the two corpora. However, the use of the N-word should be interpreted with caution, as the racial composition of the two groups differed: only two-thirds of the male rappers were Black, whereas all female rappers were Black.​ 

The survey comprised 65 participants, including 29 male and 36 female respondents. Overall, the results indicate that evaluations of offensive language varied according to both the gender of the rapper and the gender of the listener. Among male respondents, profanity used by male rappers generally received higher naturalness and appropriateness ratings than the same or similar language used by female rappers. In contrast, language used by female rappers tended to receive higher offensiveness ratings, particularly among male respondents. Female respondents showed a similar tendency, although the differences were generally less pronounced. 

The largest difference between male and female respondents was observed in their appropriateness ratings of bitches used by a male rapper. Male respondents evaluated this usage considerably more positively than female respondents. Overall, the findings suggest that the perceived naturalness, appropriateness, and offensiveness of profanity are influenced not only by the type of profanity used but also by the gender of both the rapper and the listener. 

5. Discussion 

5.1. Corpora 

The findings suggest that there are differences between the linguistic categories and types of taboo expressions male and female rap artists use. Female artists in our sample frequently used gendered and sexualized terms such as bitch and pussy, whereas male artists showed some higher frequencies of general profanity and racial slurs such as fuck, shit, motherfucker and the N-word.  

The observed differences may reflect gendered patterns of taboo language. Female artists’ more frequent use of gendered and sexualized terms such as bitch and pussy may represent ways to find empowerment in sexuality, including the reappropriation of derogatory terms which oftentimes results in utilizing female sexuality as a means of provocation (Vinter 32). In contrast, male artists’ higher use of general profanity may be associated with linguistic performances of toughness, aggression, or masculinity. (Holmes 169)  

Despite the vocabulary differences in their use of curse words, female and male rappers employ curse words at relatively similar rates because general profanity has become an established linguistic feature of the genre rather than a strongly gender-specific one. Artists can intensify statements, create a provocative effect, and contribute to the confrontational style often associated with the genre. Insults may also be used for self-presentation, competition, or expressing dominance in the lower class.  

Rap music is associated with the lower class because it originated in marginalized, low-income urban neighborhoods. Women in both the lowest and highest social groups tend to speak more similarly to men within the same social group than to women from other groups. This might suggest that social class membership may have a stronger influence on speech patterns than gender identity in these groups. 

5.2. Survey   

The results suggest that listeners’ attitudes towards offensive language in rap are influenced by both the gender of the rapper and the gender of the listener. The clearest pattern can be observed among male respondents. They consistently rated offensive language used by male rappers as more appropriate and more natural, while evaluating the same or comparable language used by female rappers as more offensive and less natural. For example, motherfucker was rated as highly natural when used by a male rapper (M = 3.86), but considerably less natural when used by a female rapper (M = 2.76). At the same time, its perceived offensiveness increased from 2.24 to 3.41. A similar pattern can be observed for bitch(es). This suggests that the evaluation of a swear word is not determined by the lexical item alone but is also influenced by the person using it.  

One possible explanation for the differences among male respondents is the association between non-standard or strongly marked language and masculinity. Sociolinguistic research has repeatedly found that men tend to use more stigmatized or non-standard linguistic forms than women, while such forms can carry positive associations with masculinity, informality, or group solidarity (Holmes 164).  This could help explain why male respondents in our survey perceived swear words as more natural when they were used by male rappers. Since offensive and non-standard language is strongly established within rap as part of a particular linguistic style, male rappers using such language may therefore appear more consistent with listeners’ expectations of the genre. 

The comparatively negative evaluation of female rappers by male respondents may also reflect gender expectations. Women are traditionally associated with more prestigious or less stigmatized forms of language in sociolinguistic research. This does not mean that women are inherently less likely to use swear words, but rather that social expectations can affect how their language is perceived and evaluated. Consequently, identical offensive language may appear more marked when used by a female speaker than by a male speaker. In the context of rap, this may be particularly relevant because the genre has historically been strongly associated with masculine identities and forms of hegemonic masculinity. Research on rap lyrics has also identified recurring gendered representations and has shown that male and female rappers can position themselves differently in relation to gender, power, and sexuality. (Holmes 164) 

The results for female respondents are more mixed. Female participants generally rated language by male rappers as less appropriate than male participants did, but they did not show the same strong negative shift when the rapper was female. Most notably, motherfucker was rated as more appropriate and more natural when used by a female rapper than when used by a male rapper. This may indicate that female listeners are less likely to judge the use of offensive language negatively simply because it is produced by a woman, which does not necessarily imply that women prefer female rappers over male. 

The finding that bitch remained comparatively offensive when used by a female rapper is particularly interesting. Unlike more general swear words, the term has an explicitly gendered meaning and is historically associated with the derogatory characterization of women. Gendered derogatory language, particularly terms referring to women, forms part of the genre’s wider negotiation of gender and power. Therefore, the relatively high offensiveness ratings for bitch may reflect not only the use of profanity itself but also the gendered meaning attached to the term. At the same time, its relatively high naturalness rating among female respondents could indicate that the term has become familiar within modern rap culture, even when it continues to be perceived as offensive (Vinter 31). 

6. Conclusion 

Overall, the findings of our corpus research suggest that the language use of male and female artists differ in the linguistic categories and types of taboo expressions they use. While female artists tend to incorporate more gendered and sexualized terms, male artists used general profanity and racial slurs more frequently. 

On the other hand, the results of the survey reveal that offensive language in rap is evaluated through a combination of linguistic and social factors. The gender of the speaker appears particularly relevant for male respondents, who evaluated offensive language more positively when it was produced by male rappers. For female respondents, the pattern was less consistent, suggesting that listener gender may interact with speaker gender rather than producing a simple male-versus-female difference. The results therefore support the idea that attitudes towards rap lyrics are socially constructed and that the same linguistic form can receive different evaluations depending on who uses it.  

Nevertheless, the findings should be interpreted with caution. The sample consisted of only 65 participants, and the survey used a limited number of lyric excerpts and individual swear words. In addition, the words differed grammatically between extracts (bitch and bitches), and the specific artists, lyrical contexts, and surrounding lyrics may also have influenced participants’ evaluations. The results therefore cannot demonstrate that gender alone caused the observed differences. Instead, they provide evidence of clear patterns in the attitudes of this sample and suggest that speaker gender and listener gender are relevant variables for further research on language attitudes towards rap. 

7. Sources: 

Genius Media Group Inc. (2024). Genius | Song Lyrics & Knowledge. Genius. https://genius.com/

Haugen, Jason D. „“Unladylike divas”: language, gender, and female gangsta rappers.“ Popular Music and Society 26.4 (2003): 429-444.

Holmes, Janet. An introduction to sociolinguistics. Routledge, 2013.

Jay, Timothy, and Kristin Janschewitz. „The pragmatics of swearing.“ Journal of politeness research: language, behavior, culture 4.2 (2008): 267.

Kreyer, Rolf. „“Funky fresh dressed to impress”: A corpus-linguistic view on gender roles in pop songs.“ International Journal of Corpus Linguistics 20.2 (2015): 174-204.

List of best-selling female rappers. (2024, February 12). Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_best-selling_female_rappers

Mejia, Gil Emanuel A., and Cristy Grace A. Ngo. „Profanity in social media: An analysis of pragmatic functions and politeness maxims violation.“ Journal Corner of Education, Linguistics, and Literature 4.1 (2024): 92-117.

Wardhaugh, Ronald, and Janet M. Fuller. An introduction to sociolinguistics. John Wiley & Sons, 2021.

Wikipedia Contributors. (2019, May 3). Rapping. Wikipedia; Wikimedia Foundation. https://en.wikipedia.org/wiki/Rapping

Wikipedia Contributors. (2023, March 12). Sex–gender distinction. Wikipedia; Wikimedia Foundation. https://en.wikipedia.org/wiki/Sex%E2%80%93gender_distinction

Wikipedia Contributors. (2023, December 12). Billboard and Vibe’s 50 Greatest Rappers of All Time. Wikipedia; Wikimedia Foundation. https://en.wikipedia.org/wiki/Billboard_and_Vibe%27s_50_Greatest_Rappers_ofAll_Time

Naya Schulmeyer

1 Introduction 

Sociolinguistics, as a subdiscipline of linguistics, is, at its core, the study of language and how society, culture, and demographic factors have influenced – or are still influencing it by examining communication and its rules being used in real-world context, both consciously and unconsciously, to convey identity, relationships or power-dynamics. Human languages are already highly diverse in their structure but are simultaneously also significantly shaped by norms and social rules, which in turn are often singular to their respective communities. Sociolinguistics examines these influences through how they form and change language across the world to receive an insight into how it affects the manner one might perceive and interpret their environment and self.  

Pragmatics, as another branch of linguistics, focuses on how the context contributes meaning to words and sentences, transcending the literal semantic meaning of them in what they wish to express (Britannica, 2026). It studies the unspoken rules of conversation and thus similarly looks at what may violate these. An interruption is strictly defined as one such turn-taking violation in which one person starts to speak at a point where the current speaker has not yet reached a “Transition Relevance Place” like a natural pause or a syntactic completion (Hilton, 2018). Sociolinguistics then looks at who these people are, and if the pragmatic rules and mechanics are used differently by speakers from other social groups. It supplies the social theory about why a certain group might violate these conversational rules more or less than another.  

The general idea of men interrupting other speakers, especially women, more frequently than women do is not merely a matter of conversational etiquette, but a show of power dynamics within most patriarchal western societies itself. Particularly in professional settings, the ability to hold the floor correlates with perceives authority, assertiveness, and the ability to directly influence decision-making.  

2 Literature Review  

Studies such as West and Zimmerman (1975) or Anderson and Leaper (1998) have already examined this perceived phenomenon, all with varying results. While some like Crawford (1995) agree that usually, it is indeed men interrupting, other studies, especially those more recent, have found the opposite (Nohara, 1992) or describe no significant gender difference in the frequency of successful interruptions (Johnson, 1994). Anderson and Leaper (1998) conclude that interruptions are “influenced more by situational factors than by inherent individual differences between women and men”. Some driving factors this research brings forward include the relationship of the speakers, activity structure, and group size. At the same time, the authors raise concern about previous papers disproving a difference in genders or even faulting women for interrupting more frequently usually having a male first author, while those finding a gender difference faulting men for the most interruptions were typically written by a female first author. This observation leads the authors to conclude that a possible bias might be the root of these varying results. 

Anderson and Leaper (1998) also show that the definition of the term „interruption“ is essential for the outcome. The pragmatic theory of turn-taking is ruled by a sort of cooperative system of ‘floor rights’. Through syntactic closure and nonverbal cues, speakers signal the end of their turn. This is the only place a legitimate turn-taking transition can occur. Speaking before these boundaries is an intrusive interruption and breaks the unspoken rules of pragmatics, thus usually being regarded as rude or ill-mannered. However, pragmatics alone cannot explain why these violations occur, hence this is where sociolinguistics provides the possible explanations about why some social groups might be more willing than others to disregard the rules. Sociolinguistic theories of dominance suggest that speakers who perceive themselves of higher social status, usually, in most western countries, males, may feel entitled to dismiss these pragmatic turn-taking rules more often (Anderson and Leaper, 1998). This paper regards only “’successful interruptions’ whereby the interrupting speaker successfully takes over the conversational floor” (Anderson and Leaper, 227) and does not classify back channelling, minimal responses or questions for clarification as interruptions. 

In addition, they illustrate that gender may not be the only speaker-related factor. Age, relationship, and other environmental factors may affect the frequency and degree of success of interruptions, though this paper will focus solely on gender, which is treated as a societal category independent of the biological sex. 

3 Methodology 

The results of this study are based on the spoken texts of ICE-AUS, which consists of 300 spoken texts. We have used AntConc’s Version 3.5.9 to find every overlap within the corpora, searching for “<[“, which resulted in a total of 6757 hits. Those hits were exported into Excel and randomised, taking the first 200 results and filtering out any back channelling, minimal responses or questions for clarification that were marked as interruption, as well as any results not including any interruption at all, which yielded a total of 20 results of successful interruptions to analyse. These results were then examined in terms of gender, the relationship, and the age of the original speaker and the interrupter using the meta-data of the corpus. The age difference was labelled as equal when it was under one year or both age ranges given were the same. A total of 3 interrupters could not be assigned a gender through the meta-data; Thus, these results were removed from any further analysis.   

4 Results 

Out of the 20 results we analysed, 14 were female and six were male.  

Looking at other factors, most of the interruptions happened when the interlocuters were friends or colleagues.  

5 Discussion 

While the results seem to confirm, at first glance, that authors such as Nohara (1992) were right in their findings of women being the more frequent interrupters, gender seems only secondary when looking at the data. Interruptions appear to be closer tied to the relationship between speaker and interrupter, their respective age, and a possible hierarchy. The analysis has revealed especially younger people in their early to mid-twenties to be the most frequent interrupters, most of the time when conversing within their own friend groups or with other close acquaintances such as colleagues.  

It is, however, very important to note that out of the 200 analysed interruptions, only 20 were actual interruption. Most overlaps in speech were found to be simple back channelling such as ‘Mhm’, ‘Yeah’ or ‘Okay’, a way for the listener to signal their attention or agreement to the speaker. These noises and simple expressions made up most overlaps in speech marked as an interruption, while only a small percentage were successful interruptions.  

6 Conclusion 

The research has brought to light that the generalisation of males making up the majority of interrupters is, indeed, false. Instead, women were the ones taking this place for themselves, although analysis has also revealed gender not being the biggest factor in who interrupts and who gets interrupted. Just like Anderson and Leaper (1998), our results make visible that the relationship between speakers and their age are far more important factors to consider than their gender. Most interruptions happen between friends in their early adulthood. A possible explanation for this imbalance when looking at the relationships is the differentiating perception of interruptions. It can be assumed that, while interruptions are normally regarded as rude or ill-mannered when they happen towards strangers, this view does not carry into friendships. In a group of friends, interruptions are, in many cases, not seen as rude at all, that is for a certain type of interruptions. Within the data analysed in conversations among friends, many interruptions were caused due to the interrupting person ending the other person’s sentence or idea. Among friends this is perceived as a sign of belonging and connection and therefor may even be regarded as a positive phenomenon. In contrast, in situations of work or business transaction such kind of behaviour is seen as disrespectful. 

Despite the results of this research aligning with prior papers such as Anderson and Leaper (1998), there are limitations worth mentioning. First, the only corpus used was the Australian spoken one. Thus, it cannot be ruled out to be a result singular to Australians. It cannot be said to be representative of all societies and languages globally with good conscience. Secondly, the amount of data was rather small and thus starkly limited. Even though 200 results of interruptions were originally taken, only 20 of those could be used for the research of this paper. This, too, makes it less representative of the global world, and even of Australian society.  

References 

Anderson, K. J.; Leaper, C.: Meta-Analyses of Gender Effects on Conversational Interruption: Who‚ What‚ When‚ Where‚ and How University of California, Santa Cruz, 1998 

Britannica, 2026  

Crawford, M.: Talking Difference: On Gender and Language Cambridge University, 1995  

Nohara, M.: Sex differences in interruption: An experimental reevaluation University of Connecticut, 1992  

Johnson, J. E. V.: Decision Making, Risk and Gender: Are Managers Different? British Academy of Management,1994  

Hilton, K.: What does an interruption sound like? Stanford University, 2018  

Zimmerman‚ D. H.‚ & West‚ C. (1975). Sex roles‚ interruptions and silences in conversation. In B. Thorne & N. Henley (Eds.) ‚ Language and sex: Difference and dominance. Rowley‚ MA: Newbury House. 

Pavel Rodionov

1. Introduction

1.1. Linguistics 

Linguistics is the study of language with the aim to find explanations and definitions for linguistic phenomena (Linke, Nussbaumer and Portmann, 1). Five core branches which can be looked at when studying language, are “phonetics (namely the study of speech sounds in general), phonology (the study of the sound systems of individual languages), morphology (the study of the creation, structure and form of words), syntax (the study of structural units larger than one word, i.e. phrases and sentences) and semantics (the study of word and sentence meaning)” (Bieswanger and Becker, 2-3). As there have appeared more branches of linguistics in recent years we will define those ones, which were essential for our research. Sociolinguistics is the study of the relationship between language and society and corpus linguistics is the linguistic study that uses corpora for its research. Corpus related research is interested in the use of utterances used in common language, such as letters or conversations, (Bieswanger and Becker, 2-3). 

1.2 Pragmatics

The most important aspect in communication is that the interlocutors understand what each of them wants to achieve with an utterance and are able to react in an appropriate way. The time and location of a conversation also influence these reactions. Pragmatics is the subdiscipline of linguistics which analyses how language can be used as a means of communication and in which way one can use it in order to fulfill a communicative goal. By expressing an utterance one wants to give information to an interlocutor, evoke or express certain feelings (Linke, Nussbaumer and Portmann, 9-10). It aims to examine the general linguistic rules, which define when and how language functions in common usage and how one can misinterpret an utterance. A common example for the difference between semantic and the pragmatic meaning of a sentence is: Do you have a watch?. The semantic meaning is that the speaker wants to know if the interlocutor has a watch and the pragmatic meaning is that the speaker wants the interlocutor to tell them the time (Linke, Nussbaumer and Portmann, 9-10). Our research question is part of this subdiscipline, because modal verbs can be analysed by looking at their pragmatic function. They allow us to express politeness and convey a more positive opinion on our utterances or emphasize our communicational intention.

2. Literature review

2.1. Politeness

For our analysis of the frequency of modal verbs used to express politeness, we define politeness according to Brown and Levinson. They propose that every person has “face”, which is something that can be lost through humiliation or embarrassment, but also maintained or enhanced. They differ between (a) negative face and (b) positive face. The negative face is “the basic claim to territories, personal preserves, rights to non-distraction”- everyone’s right for a personal space and independence.The desire of being accepted as a part of society and being approved by other people can be described as the positive face (Brown and Levinson, 311).Understandably everyone has the desire to maintain or defend their face and the interlocutors usually aim to “maintain each other’s face” (Brown and Levinson, 312) by respecting the social policies and norms. In relation to that they differ between (a) positive politeness and (b) negative politeness (Brown and Levinson, 317). By using positive politeness the interlocutors show their respect towards each other and that they consider themselves as part of the same group (Brown and Levinson, 317). On the other hand the negative politeness is connected to the want of showing that the speaker “respects the addressee’s freedom of action” and won’t interfere with it (Brown and Levinson, 317). They also introduce the “intrinsic face threatening acts (FTAs)” are used to define the act of threatening someone else’s face – i.e. disrespecting or harassing a person (Brown and Levinson, 313). They differ between FTAs that threaten the positive face, such as the “expression of disapproval, criticism, […] accusations, insults […]”, since these indicate that the speaker does not recognise the addressee as an equal. “Suggestions and advice”, are examples for threatening “negative face”, because the speaker could possibly use those acts to harm the addressee (Brown and Levinson, 313). When speaking, it is difficult to always avoid these FTAs, but they can be minimized by going “on record“, since it allows the speaker to show their “communicative intention“, that led them to threaten face (Brown and Levinson, 316). Going “off record“ implies that the speaker’s intentions are unclear and their act of threatening face can not be justified (Brown and Levinson, 316).

2.2. Modal verbs

We will use the definition for modal verbs of the Cambridge Dictionary “a verb used with another verb to express an idea such as possibility that is not expressed by the main verb: The modal verbs in English are can, could, may, might, must, ought, shall, should, will, and would.” (Cambridge Dictionaries (Online)).  The usage of modal verbs in phrases and sentences can possibly be face threatening (Boicu, 1) since most of them are used to express orders, requests, suggestions and advice, which threaten the addressee’s negative face, as they are intrusive.(Brown and Levinson, p. 313). Hedging is the linguistic phenomenon that “softens the force of expressions regarding power relations between interlocutors” (Salager-Meyer, 149─150) and can be realized by modal verbs as they convey politeness and respect between interlocutors. The way modal verbs are analysed for expressing politeness depends on what the aim of the analysis is. Nozawa examined the appearance of “polite request modal verbs” in textbooks. Her conclusion was that only 11% of the modal verbs used expressed politeness (Nozawa, 5), which was an important finding for our study of the frequency of modal verbs used to express politeness.

3. Methodology

3.1 Corpora-based research

Corpora as an empirical method of studying the specifics of a language are appropriate for studying language variation, because they allow for the analysis of the language in its natural setting rather than relying on constructed examples. This is imperative for this study, because the way modal verbs are interpreted heavily depends on the context they were presented in. Thus, by examining texts in their spoken context, we can derive the pragmatic function they fulfill, such as politeness.  The present study focuses specifically on the differences between British spoken English and Canadian spoken English. To achieve this, two corpora are chosen: ICE-GB-Spoken with 1,987,828 word tokens and ICE-CAN-Spoken with 1,032,216 word tokens. The ICE corpora were made for comparability between different instances of speech. Therefore, both corpora build a stable foundation of spoken texts that are suitable to examine the differences between both regions with a reasonable accuracy. However, due to the scope of this study, a random sampling procedure is chosen. Thus, 20 occurrences of every modal verb of the five in each corpus are extracted, resulting in a total of 200 modal-verb-occurences overall. Because we used AntConc to find the verbs, we can not safely determine the meaning of can and might, namely whether these were used as nouns or verbs within the sampled 200, however, it was ensured that every occurrence does indeed serve as a verb. To give some context, the frequency of every modal verb in either of the corpora is seen in Table 1.1. in words per million. 

Table 1.1. Number of times every modal verb appears in both corpora in words per million, rounded down.

3.2. Statistical Analysis

Each of the 200 modal-verb-occurences are manually reviewed and discussed to determine whether the modal verb acts as a means to achieve politeness. The classification of politeness-oriented function is based on the framework set by Brown and Levinson. Thereafter, the data is exported into R Studio to be analysed for statistical relevancy. The software can be used to calculate frequencies and test hypotheses, e.g. by using the chi-squared test. 

4. Results

As seen in Table 1.1 the “words-per-million” frequency of every verb is almost identical between the British and the Canadian corpus, with can being the most frequently used one in both regions, averaging at about 2100 words per million across both corpora. Could appears approx. 900 times, may approx. 340 times, Would approx. 1550 times both in BrE and in CanE. However, the verb might appears less often in Canadian speech than in their British counterpart. The relation of all other modal verbs in words per million is approx. 1:1, see Table 1.1. Might appears 503 times among the million in BrE and only 324 times in CanE, which breaks the pattern that is seen for other modal verbs. It is also important to note that every modal verb with the exception of could appears more often in BrE.

Focusing on the random subsample has shown some differences between the two analysed datasets. These can be seen in Figures 1.1 and 1.2 below, as well as in Table 1.2.

Figure 1.1. The usage of can, could, may, might, would  from left to right in Canadian English, left columns are for politeness-oriented modal verbs, right ones for the opposite, number on y-axis is the total number of verbs.

Figure 1.2. The usage of can, could, may, might, would  from left to right in Canadian English, left columns are for politeness-oriented modal verbs, right ones for the opposite, number on y-axis is the total number of verbs.

As seen in Table 1.2, in CanE, 31% of the time the verbs were used with the aim of politeness, in British English it was in 22% of all the cases. Both datasets have been tested for statistical significance using the built-in tools of R, resulting in the following values: X-squared = 1.6429, df = 1, p-value = 0.1999 Among all of the verbs, only might is seen to be crucial for politeness when it’s being used. With 80% in Canadian and 50% in British English, it is the verb that is most often used for that purpose. Another example is would, which has 30% and 20% respectively. Thus, all other modal verbs are for the most part not dominant in politeness-oriented speech, most notably with can at only 10% and 5% respectively, proving it to be somewhat irrelevant in that regard.

Table 1.2 – Relative frequency of politeness-oriented usage of the modal verbs in Canadian and British English.

5. Discussion

What we can derive from these results, is that, although they are statistically insignificant,  there might be qualitative difference between the usage of modal verbs as a tool for politeness in British and Canadian Englishes. Namely, CanE speakers use politeness-oriented modal verbs slightly more often than BrE speakers do, even though BrE speakers use modal verbs more often in general. CanE speakers do this about 41% more times than BrE speakers do.  One possible reason would be that these differences are influenced by the structural differences in linguistic conventions and language use between the people in Canada and Britain. This would also explain the tendency of using certain modal verbs, in our instance might, a lot more often and a lot more casual than their counterpart. Therefore, might appears about twice as often in British English and is so rarely used with the goal of politeness. Similar statements can be made about other modal verbs, can, for example, is used twice as often with a politeness-oriented goal by Canadian speakers than by British ones. However, it is the opposite for could, which could possibly indicate that British speakers rather use could, while Canadian speakers prefer can, when trying to be polite. This hypothesis has its own flaws, namely that both verbs are used almost equally by British speakers and Canadian speakers, as seen in Table 1.1.  When comparing our results with those of Yokako Nozawa in her paper “An Analysis of the Use of Modal Verbs in EFL Textbooks in Terms of Politeness Strategy of English”, we find the following differences: EFL textbooks use polite modal verbs a lot less than BrE and CanE speakers do. Her findings, however, primarily focused on a different target group, namely on English textbooks in Japan. Therefore the differences to our study are to be expected.

Fig. 1.3. The percentage of politeness in all modal verbs in EFL textbooks (Nozawa)

Fig. 1.4. Types of modal verbs (Nozawa)

6. Conclusions

6.1. Conclusion

By analysing two separate corpora and comparing selected elements of one to those of the other, it was revealed that, quantitatively, CanE speakers use politeness-oriented modal verbs more often than BrE do. Moreover, there are some parallels to previous studies on different regional dialects of English regarding modal verb usage. This paper opens up space for further research with the aim of improving the methods used, as well as further backing up the original hypothesis. A better interpretation would be the difference in perception, rather than a tendency to use one verb over the other, this however requires further research, for which this paper should work as a foundation.

6.2. Limitations

It is important to note that the results of our study are not entirely representative. Even though our findings support our original hypothesis, we can not confidently expand it to all British and Canadian speakers. While the choice of corpora is fully reasonable due to the lack of homogeneity of the texts presented therein, we can not disregard the potential problem of the method used. There is no guarantee that the selected 20 occurrences of each verb have to be fully representative and further studies with larger sample data might prove useful in order to further research this topic. 

7. References 

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