Experimentelle Untersuchung von Versprechern bei Zwangspatienten ...

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42 Experimentelle Untersuchung von Versprechern bei Zwangspatienten Sprachproduktion unterscheidet. Auf jeder Ebene findet eine Repräsentation dessen, was ausgedrückt werden soll, statt. Eine Repräsentation entspricht einem geordneten Set von Items im mentalen Lexikon eines Sprechers. Jede Verarbeitungsstufe ist gekennzeichnet von Regeln, die mögliche Kombinationen der lexikalischen Items auf dieser Stufe definieren. Hierbei handelt es sich um kategoriale Regeln, die auf jeder Ebene zulässige Kategorien spezifizieren: Syntaktische Kategorien (z.B. Verb, Nomen etc.), morphologische Kategorien (z.B. Stamm, Präfix etc.) und phonologische Kategorien (z.B. Initiallaut, Vokal etc.). Auf jeder Ebene wird ein Rahmen der Äußerung entworfen. Dieser Rahmen enthält Leerstellen, in die entsprechende lexikalische Items eingefügt werden. Das richtige lexikalische Item wird ausgewählt, indem dieses durch sogenannte Einfügungsregeln mit der korrekten Kategorieninformation markiert wird. Die Hauptmotivation zur Entwicklung seines interaktiven Netzwerkmodells war der Nachweis, dass der lexical-bias Effekt (vgl. 2.3.1) und das Vorkommen von mixed errors (gemischte Fehler) nicht zufällig sind. Mixed errors sind dadurch gekennzeichnet, dass sowohl Ziel- als auch Fehlerwort eine semantische und eine phonologische Relation aufweisen (z.B. „a routine promotion“ statt „a routine proposal“). Dell erklärte beide Phänomene damit, das es Feedback gibt von der phonologischen zur morphologischen Ebene. Der lexical-bias Effekt war für Dell ein Argument dafür, dass auf der positionalen Ebene auch Informationen verarbeitet werden. Nach Garrett (1976, 1980) geschieht die Informationsverarbeitung ausschließlich auf der funktionalen Ebene. Dell und Reich (1981) vertraten die Ansicht, dass der nachgewiesene lexical-bias Effekt einer autonomen positionalen Ebene widerspricht. Die Autoren stützten sich auf die Daten eines eigenen Sprechfehler-Korpus, dem Toronto-Korpus, welcher über 4000 Versprecher umfasst. Sie konnten anhand einer Analyse ihrer Sprechfehlerdaten nachweisen, dass phonologische Versprecher häufiger als statistisch erwartet in realen Wörtern resultieren. Die Autoren fanden des Weiteren ein überzufällig häufiges Aufkommen von gemischten Fehlern (mixed errors). Sie zeigten, dass die Aussprache von „Maus“ häufiger in dem semantisch und phonologisch ähnlichen Wort „Laus“ resultierte als in dem lediglich phonologisch ähnlichen Wort „Haus“ oder dem nur semantisch ähnlichen Wort „Schaf“. Diese Befunde waren mit den seriellen Modellen nicht zu vereinbaren. Aus ihren Untersuchungen zogen Dell und Reich die Schlussfolgerung, dass die Annahme eines seriellen Modells nicht haltbar sei. Sie vertraten die Auffassung, dass es Rückwirkungen gibt von der phonologischen Enkodierung zu Verarbeitungsprozessen auf der Morphem- oder Wortebene.
Experimentelle Untersuchung von Versprechern bei Zwangspatienten Wie lassen sich der lexical-bias Effekt und die mixed errors in einem solchen interaktiven Modell erklären (siehe Abbildung 6)? Der lexical-bias Effekt lässt sich dadurch erklären, dass das Zielwort „Maus“ durch Rückkopplung von der phonologischen Ebene auch das Lemma „Haus“ aktiviert. Von dem Wortknoten „Haus“ läuft nun wieder Aktivierung zu allen hierin enthaltenden Phonemen, also auch zu /h/. Für Non-Wörter existieren keine Wortknoten, demnach kann /f/ für „Faus“ nicht aktiviert werden. Somit ist die Wahrscheinlichkeit, dass „Haus“ anstelle von „Faus“ mit „Maus“ verwechselt wird, größer (siehe Abb. 6b). Abbildung 6: Erklärung der phonologischen Beeinflussung semantischer Wortersetzungsfehler (a) und des lexical-bias-Effekts (b) innerhalb eines Aktivationsausbreitungsmodells. Die durchbrochene Linie deutet das Fehlen eines lexikalischen Eintrags für „Faus“ an. Initial aktivierte semantisch-konzeptuelle Inputknoten sind in schwarz dargestellt (aus Jescheniak, 2002, S. 41) Das Auftreten von gemischten Fehlern (mixed errors) wird auf ähnliche Weise erklärt (Abb.6a). Die phonologischen Segmente des Zielwortes „Maus“ erhalten von der 43
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