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Sprachniveau in Online- und TV-Nachrichten: Eine quantitative computergestützte Textanalyse der Online- und TV-Berichterstattung von ARD, ZDF, Sat.1 und RTL

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  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      Seismo Verlag, 2020.
    • الموضوع:
      2020
    • Collection:
      LCC:Communication. Mass media
      LCC:Social Sciences
    • نبذة مختصرة :
      Nachrichten stellen ein beliebtes Forschungsfeld der Kommunikationsforschung dar. In der entsprechenden deutschsprachigen Forschung werden vielfach die Hauptnachrichten der beiden deutschen Rundfunksysteme (öffentlich-rechtlich vs. privat) miteinander verglichen – zuletzt z. B. hinsichtlich ihres Sprachniveaus. Allerdings existiert wenig Forschung, die sich dem Online-Nachrichtenangebot widmet. Daher lag unser Ziel in der Analyse des Sprachniveaus von deutschen Online-Nachrichtenangeboten beider Systeme sowie einzelner Sender (ARD, ZDF, RTL SAT.1) mit Hilfe von vier Kategorien des Textanalyseprogramms Linguistic Inquiry and Word Count sowie von zwei weiteren Massen (Umgangssprache, Flesch-Index), die unterschiedliche Dimensionen des Sprachniveaus erfassen. In Form einer künstlichen Nachrichtenwoche wurden insgesamt 84 Online-Nachrichtentexte hinsichtlich ihres Sprachniveaus analysiert. Online-Nachrichten der Privatsender wiesen durchschnittlich längere Texte und mehr Wörter pro Satz auf. Ein Unterschied hinsichtlich Wortschatzdiversität und Wortkomplexität konnte nicht gefunden werden. Die Ergebnisse zum Flesch-Index zeigen, dass Online-Nachrichten beider Systeme ähnlich schwer verständlich sind. Diese Ergebnisse wurden aktuellen Daten zum Sprachniveau klassischer TV-Nachrichten gegenübergestellt. Dabei wurde evident, dass Online-Nachrichten höhere Werte bei einigen Markern des Sprachniveaus aufwiesen, was u. a. mit Hilfe des Kontinuums Mündlichkeit-Schriftlichkeit kontextualisierbar ist, und dass sich das Sprachniveau in Online-Nachrichten zwischen den Systemen und Sendern, im Unterschied zu TV-Nachrichten, eher ähnelte, was im ersten Fall als Konvergenz, im zweiten als Konkurrenz interpretiert werden kann.
    • File Description:
      electronic resource
    • ISSN:
      1424-4896
      2296-4150
    • Relation:
      https://doaj.org/toc/1424-4896; https://doaj.org/toc/2296-4150
    • الرقم المعرف:
      10.24434/j.scoms.2020.02.001
    • الرقم المعرف:
      edsdoj.3cea62570ef24364a5dcc5a07bd9261c