Linguistica dei corpora
Una nuova prospettiva teorico-metodologica
per lo studio di morfologia e sintassi in ambito DaF

Carolina Flinz

Carolina Flinz

LINGUISTICA
DEI CORPORA

Una nuova prospettiva teorico-metodologica
per lo studio di morfologia e sintassi in ambito DaF

Linguistica dei corpora: una nuova prospettiva teorico-metodologica per lo studio di morfologia e sintassiin ambito DaF/ Carolina Flinz. Milano: Milano University Press, 2024.
ISBN 979-12-55101-11-6 (print)
ISBN 979-12-55101-13-0 (PDF)
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L’edizione cartacea del volume può essere ordinata in tutte le librerie fisiche e online
ed è distribuita da Ledizioni (https://www.ledizioni.it/)Sommario
Introduzione 

9Parte iIntroduzione alla linguistica dei corpora
Capitolo 1.
Caratteristiche di un corpus
1.1 Corpus: definizione 
1.2 Elementi di un corpus 
1.3 Approcci di analisi di un corpus

17
17
20
27

Capitolo 2.
Corpora e analisi linguistica
2.1 Token, type e lemmi
2.2 Il procedimento di ricerca in un corpus
2.3 Risultati della ricerca 
2.4 Liste di frequenza
2.5 Liste di keywords e di n-grams
2.6 Profilo di parola 
2.7 Altre possibilità di analisi

29
29
33
35
38
41
44
49

Capitolo 3.
Corpora in lingua tedesca 
3.1 Classificare i corpora
3.2 Principali raccolte di corpora esistenti per la lingua tedesca
3.2.1 Das Deutsche Referenzkorpus (DeReKo)
3.2.2 Il DWDS – Digitales Wörterbuch der Deutschen Sprache
3.2.3 La Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD)
3.2.4 Altri corpora 

51
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56
57
61
66
69

Capitolo 4.
Costruire un corpus ad hoc
4.1 Considerazioni preliminari
4.2 Costruire un corpus ad hoc con Sketch Engine
4.2.1 Opzione 1 
4.2.2 Opzione 2

73
73
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75
78

Parte II

Descrizione di fenomeni morfologici e sintattici basati
sull’uso di corpora e applicazioni
Capitolo 1.
Morfologia
1.1 Introduzione 
1.1.1 La parola e i suoi elementi costitutivi
1.1.2 Costruzione delle parole
1.2 Morfologia con i corpora
1.2.1 Caso studio I: composti con Klima in un corpus di CMC
costruito ad hoc 
1.2.2 Caso studio II: il confisso -gate nel corpus Wikipedia-de
1.3 Attività ed esercizi1.3.1 La parola e i suoi elementi costitutivi 
1.3.2 Costruzione delle parole: la flessione 
1.3.3 Costruzione delle parole: la formazione delle parole

83
83
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87
104
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109
113
113
114
115

Capitolo 2.
Sintassi119
2.1 Introduzione 120
2.1.1 Classi di parola 
120
2.1.2 Sintagmi
131
2.1.3 Funzioni sintattiche nella frase semplice
139
2.1.4 Ordine delle parole a livello di frase147
2.1.5 Frasi principali e secondarie149
2.2 Sintassi con i corpora155
2.2.1 Caso studio I: l’elemento polifunzionale ganz
155
2.2.2 Caso studio II: avverbi pronominali in wo- in German Web 2020.
Il caso di worin 
159
2.3 Attività ed esercizi
164
2.3.1 Classi di parola
164
2.3.2 Sintagmi
168
2.3.3 Funzioni sintattiche nella frase semplice
169
2.3.4 Ordine delle parole a livello di frase170
2.3.5 Frasi principali e secondarie
171
Nota conclusiva 173

Bibliografia

175

Alla mia famiglia,
ad Aurora e Federico

Introduzione“Die heutige italienische germanistische Linguistik passt zunehmend ihreüberlieferte Tätigkeit im DaF- und Übersetzungsbereich sowie ihre Beschäftigung mit Grammatik und Texten den neuesten Erkenntnissen der sprachwissenschaftlichen Theorien an, fächert dabei ihre Forschungstätigkeit zunehmend auf
und bezieht auch nationalspezifische Fragestellungen mit ein. Neue Forschungsprojekte sind u. a. der Korpuslinguistik und der kognitiven wie interkulturellen
Linguistik gewidmet, wobei oft eine deutsch-italienisch-kontrastive und/oder
DaF-didaktisch zentrierte Perspektive eingebracht wird.” (Foschi Albert/Hepp
2010: 1696)

Il passo sopra riportato contribuisce a descrivere, a vantaggio della comunitàscientifica internazionale cui si rivolge l’intero volume Deutsch als Fremd- undZweitsprache. Ein internationales Handbuch (Krumm/Fandrych/Hufeisen/Riemer
2010), la situazione della linguistica tedesca in Italia, disciplina all’epoca ancora
molto giovane1. Alla cura per ambiti di studio tradizionali come la didattica deltedesco come lingua straniera (Deutsch als Fremdsprache – DaF), la traduzione, lagrammatica e la dimensione testuale, si rilevano specificità nazionali anche nel
crescente interesse per nuovi filoni di ricerca come la linguistica dei corpora, lalinguistica cognitiva, la linguistica interculturale e la linguistica contrastiva.
A quasi quindici anni di distanza, ritengo che questa descrizione sia ancora
di grande attualità. In particolare, la sinergia tra linguistica tedesca, ambito DaF
e linguistica dei corpora può essere tuttora considerata una novità nel nostro
settore scientifico disciplinare. Nella teoria e prassi didattica universitaria, leconnessioni teorico-metodologiche tra le tre discipline sopra menzionate si realizzano infatti soprattutto a due a due: (1) tra linguistica dei corpora e linguistica
tedesca, (2) tra linguistica tedesca e DaF, (3) tra linguistica dei corpora e DaF.
Il primo binomio (1) è attestato per ogni ambito della linguistica tedesca. Teoria
e descrizione grammaticale (si veda per esempio il progetto Korpusgrammatik delLeibniz-Institut für Deutsche Sprache)2, come pure gli ambiti applicativi della disciplina, non possono fare a meno, della linguistica dei corpora (cfr. Beißwenger/
Lemnitzer/Müller-Spitzer 2022). Per rispondere alle diverse questioni poste dalla
ricerca, la maggior parte degli studi utilizza oggi dati autentici presenti nei vari tipi
di corpora e gli strumenti per l’analisi messi a disposizione dai diversi sistemi digestione dei corpora, focalizzando man mano singoli aspetti o cercando di cogliere, in base all’approccio scelto, una visione d’insieme del fenomeno studiato.
1
2

La denominazione della disciplina accademica Lingua e Traduzione tedesca, presente ancora
tutt’oggi nella declaratoria del settore L-LIN/14, risale al 2001.
Cfr. https://www.ids-mannheim.de/gra/projekte/korpusgrammatik/ [31.08.23].

10Linguistica dei corpora

Il secondo binomio (2) è molto diffuso nella prassi didattica universitaria,
essendo pressoché indubbio che la riflessione (meta)linguistica serva a velocizzare e promuovere l’acquisizione di competenze linguistiche negli apprendenti
di lingua straniera. Molte grammatiche didattiche del tedesco e manuali di introduzione alla linguistica tedesca mettono in evidenza questo aspetto, sottolineando come gli strumenti di analisi e di ricerca linguistica possano favorirel’apprendimento delle lingue straniere, la descrizione grammaticale, accelerare esistematizzare la padronanza del tedesco come lingua straniera (cfr. Gaeta 2017:14) e come una sistematica conoscenza metalinguistica possa facilitare l’apprendimento della lingua stessa (cfr. Di Meola 2014: 14).
Il terzo binomio (3) è invece ancora poco diffuso, nonostante le due discipline, linguistica dei corpora e DaF, siano accomunate dall’approccio empirico(cfr. Fandrych/Tschirner 2007). L’auspicio è che si giunga presto a una maggiore popolarità, poiché l’uso dei corpora, come dimostrato anche da studi empirici(cfr. Flinz 2021d), porta a un incremento dello Sprachbewusstsein negli apprendenti, favorendo l’apprendimento della lingua.
In un dialogo a tre fra linguistica dei corpora, linguistica tedesca e ambito
DaF, sarebbe proprio la linguistica dei corpora a fare da fil rouge: è infatti all’interno di questa disciplina che possono essere condotte analisi in dati di vario
tipo per studiare le caratteristiche della lingua e i fenomeni chiave della linguistica tedesca; sempre per mezzo della linguistica dei corpora l’oggetto di studiopuò essere compreso e appreso mediante una riflessione (meta)linguistica cheosservi il funzionamento e lo sviluppo dei fenomeni grammaticali su dati autentici. Promuovendo consapevolezza di tecniche di rilevamento dei dati linguistici
e strumenti di uso dei corpora aumenta infatti le possibilità di riflettere sulla
lingua – non solo in base alla descrizione del suo funzionamento (apporto dellalinguistica), ma anche all’osservazione diretta di modalità, frequenze, varietà emutamenti (tendenze e fenomeni storici di grammaticalizzazione). Il dialogo trale discipline avviene proprio nel momento in cui si applica a contenuti linguistici
di didattica DaF un orizzonte di studi di linguistica dei corpora.
L’esigenza, per la linguistica tedesca in Italia, di assimilare principi teorico-metodologici della linguistica dei corpora emerge anche nella prassi didattica. Come ho potuto constatare personalmente nel corso della mia esperienza
come docente di linguistica tedesca presso l’Università degli Studi di Milano
molte studentesse e molti studenti formatisi in ambito linguistico e letterario,
pur utilizzando come testi di riferimento per lo studio universitario, testi specialistici fondati sull’uso di corpora, non possiedono le conoscenze e competenze
di base utili a comprenderne il funzionamento e necessarie a consentirne un
uso adeguato. Esperimenti didattici volti a colmare la lacunosa corpus literacy3 di
3Per corpus literacy si intende l’abilità di saper usare autonomamente i corpora (si veda Mukherjee
2002: 179-80).

Introduzione

11

studentesse e studenti (cfr. Mukherijee 2002) hanno messo altresì in evidenza
come le competenze acquisite tramite l’uso della linguistica dei corpora possano
rivelarsi efficaci anche per rafforzare la descrizione, comprensione e ricezione
dei fenomeni linguistici e favorirne l’apprendimento.
Obiettivo del volume è articolare una proposta teorico-metodologica in cui
far confluire le tre discipline, esemplificata su fenomeni scelti di morfologia esintassi del tedesco, per la didattica DaF di ambito universitario.
I fenomeni individuati riguardano due livelli del sistema linguistico centrali
per la descrizione grammaticale (cfr. Konopka 2020: 13), particolarmente adattia essere affrontati e analizzati mediante la linguistica dei corpora. L’analisi dimorfologia e sintassi qui presentata potrà servire da modello per altri livelli
linguistici.
Il volume si compone di due parti. La PARTE I pone i fondamenti della linguistica dei corpora; il focus è sulla linguistica dei corpora di area tedescofonae italofona. Alla presentazione e discussione di alcuni concetti base (capitolo
1) necessari per muovere i primi passi in questo ambito, seguono, nel capitolo
2, informazioni utili per l’analisi linguistica di un corpus. Metodi e approcci,
procedure di analisi sono messi a confronto, per riflettere sulle loro specificità,
sui loro vantaggi, ma anche sulle loro possibili criticità. Nel capitolo 3 dopo lapresentazione e discussione di una proposta di classificazione dei corpora inbase a caratteristiche specifiche, utile per orientarsi nel folto panorama dellerisorse disponibili in rete, si presentano i principali corpora della lingua tedesca.
Caratteristiche e funzionalità principali sono messe in evidenza. Nel capitolo 4
si forniscono le informazioni necessarie per la costruzione di un corpus ad hoc
utilizzando il tool Sketch Engine. Si presentano diverse possibilità unitamente a
riflessioni su eventuali applicazioni.
La PARTE II è costituita da una introduzione alla morfologia (capitolo 1)
e alla sintassi del tedesco (capitolo 2). In ogni capitolo si parte da una sintesi
del livello di studio selezionato, facendo perno su testi descrittivi grammaticali canonici, su grammatiche didattiche, su letture di approfondimento in testi
specialistici e su testi di riferimento diffusi nell’insegnamento della linguistica
tedesca nell’accademia italiana. Scopo della descrizione è procedere in modo
integrativo, senza privilegiare un unico modello teorico rispetto ad altri, fornendo in tal modo un orientamento di base relativo ai principali meccanismi difunzionamento del tedesco in modo tale da garantire la padronanza dei concetti
fondamentali necessari per procedere attivamente all’analisi linguistica di corpora. Segue poi l’esemplificazione del metodo di analisi a fenomeni paradigmatici(casi studio) all’interno dell’ambito selezionato:– per la morfologia il focus è sulla formazione di parola. Obiettivo di analisi
sono le parole composte con Klima in un corpus CMC costruito ad hoc(caso studio I) e il confisso -gate nel corpus Wikipedia-de (caso studio II).

12

Linguistica dei corpora– per la sintassi si è scelto di focalizzare l’attenzione sulle classi di parola,la cui identificazione è necessaria per la determinazione dei sintagmi. Nelprimo caso studio (caso studio I) si prende in esame l’elemento polifunzionale ganz in due tipi di corpora diversi: il web corpus German Web 2020 e il
corpus di tedesco scritto DeReKo-2023-1. Nel secondo caso studio sono
analizzate le forme (integrate, non integrate) degli avverbi pronominali in
wo- in DeReKo-2023-1.
Alla parte metodologica fa seguito la parte applicativa, con la presentazione
di esercizi che prevedono l’uso di corpora e dei loro strumenti di analisi per l’identificazione e l’analisi di alcune caratteristiche specifiche della lingua tedesca,
nonché della successiva riflessione a riguardo e la riflessione di alcune caratteristiche specifiche della lingua tedesca. Le attività applicative sono strettamentecollegate alla parte teorica e metodologica, in modo da poter passare agevolmente dalla teoria alla pratica e viceversa. L’obiettivo generico è il rafforzamento delle conoscenze teoriche per mezzo dei corpora, con i quali la lingua puòessere analizzata sia da un punto di vista induttivo che deduttivo. Al fine di sviluppare al meglio la corpus literacy, si è scelto di utilizzare in prevalenza il corpus
German Web 2020 presente in Sketch Engine e le funzionalità di questo sistema dianalisi. Il sistema è infatti semplice e intuitivo e molte delle sue caratteristiche si
ritrovano anche in altri tool. Per coloro che si avvicinano per la prima volta alla
linguistica dei corpora sono fornite le stringhe di ricerca necessarie (anche, inalcuni casi, con espressioni regolari)4 a scopo esemplificativo; ma la presenza diulteriori input permette di svolgere anche ricerche in maniera più autonoma ericorrendo anche alll’uso di altri corpora.
Il volume si rivolge a coloro che per necessità di ricerca o di studio vogliano approfondire dal punto di vista teorico i concetti centrali della linguistica
dei corpora applicati ai due ambiti della linguistica tedesca scelti a modello: lamorfologia e la sintassi. Le conoscenze acquisite a livello teorico possono poi
essere applicate per condurre analisi empiriche volte a comprendere i fenomeni
linguistici oggetto della propria ricerca.
Il volume è pensato da un lato per docenti di linguistica tedesca e per docenti
in formazione; al fine di insegnare in corsi in cui al centro vi sia la sinergia trale tre discipline, è necessario, infatti, che essi abbiano sviluppato la corpus literacy
adeguata. Dall’altro si rivolge anche a studentesse/studenti di germanistica edi tedesco come lingua straniera. Oltre che per corsi universitari tradizionali, il
volume è pensato anche per l’auto-apprendimento. Studiare il tedesco a livellouniversitario implica l’acquisizione anche di metodologie di analisi e di studio,che permettano di elaborare riflessioni collegando le varie parti trattate nel volume e/o nei vari testi già studiati e nelle varie discipline, grazie anche all’uso
4

Per espressioni regolari si intende una sequenza di simboli che identifica in modo abbreviato
una stringa di testo (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 92).

Introduzione

13

di una terminologia plurilingue, che permette di riconoscere termini consueti
in altre aree disciplinari. Le riflessioni non si fermano però solo al livello intralinguistico, ma comprendono anche il livello interliguistico; in alcuni casi sonopresenti, pertanto, confronti con la lingua italiana.
Ringrazio l’Università degli Studi di Milano, il Dipartimento di Lingue,
Letterature, Culture e Mediazioni nelle persone di Marina Brambilla e Marco
Castellari, e la Milano University Press per avermi dato la possibilità di pubblicare questo volume. Desidero ringraziare anche tutte le persone che in diverso
modo hanno contribuito alla realizzazione di questo progetto, in particolare irevisori anonimi e Sabrina Ballestracci, Marcella Costa, Marina Foschi Albert,
Marianne Hepp, Simona Leonardi, Rita Luppi, Fabio Mollica, Manuela Moroni,
Miriam Ravetto e Daniela Sorrentino per i preziosi consigli e commenti.
Ringrazio infine utte le mie studentesse e i miei studenti che durante i corsi, conle loro curiosità e domande, hanno contribuito alla stesura di questo volume.

PARTE IINTRODUZIONE ALLA LINGUISTICA
DEI CORPORA

Capitolo 1.
Caratteristiche di un corpus
In questo capitolo, dopo un breve accenno alla linguistica dei corpora1(Korpuslinguistik) e ai suoi esordi, si definisce cosa è un ‘corpus’ (paragrafo 1.1).
Dalla definizione vengono estrapolati poi gli elementi chiave necessari peruna corretta comprensione del termine: i dati primari (Primärdaten), i metadati(Metadaten) e le annotazioni (Annotationen) (paragrafo 1.2). Infine, il capitolo si
conclude con una riflessione sui possibili approcci di analisi (paragrafo 1.3).

1.1 Corpus: definizione
La linguistica dei corpora (Korpuslinguistik), definita come lo studio dellalingua basata su esempi di un uso linguistico reale2 raccolti in un corpus (cfr.
Stefanowitsch 2020: 22), ha una lunga tradizione, radicata nello strutturalismo enell’empirismo (cfr. Rossini Favretti 2001: 368). I suoi esordi sono da collocare
soprattutto nel mondo anglosassone, dove la lingua inglese è stata oggetto dinumerose indagini3.
Contrapponendosi in modo netto all’introspezione del generativismo (cfr.
Chomsky 1957), la linguistica dei corpora ha dato avvio a nuove prospettive dianalisi (cfr. Firth 1957; McEnery/Wilson 1996/2001; Sinclair 1991), con applicazioni soprattutto in ambito lessicografico, grammaticale e didattico4. Il Brown
University Standard Corpus of Present-Day American English, noto oggi soprattutto
come Brown Corpus, pubblicato nel 1964 (cfr. Francis/Kučera 1964), è stato considerato per molto tempo uno standard da prendere come modello5. Composto
1
2
3

4

5

Alcuni termini centrali verranno accompagnati dal corrispettivo tedesco, tra parentesi. Salvo
diversa indicazione tutte le traduzioni sono dell’autrice.
Cfr. “the study of language based on examples of ‘real life’ language use” (McEnery/Wilson
2001: 1).
Inizialmente gli studi hanno interessato la lingua scritta (corpora di lingua scritta), successivamente quella parlata (corpora di lingua parlata). Solo in una fase successiva gli interessi sisono concentrati su altri aspetti, come l’acquisizione del linguaggio da parte di bambini invarie parti del mondo (progetto CHILDES), la variazione della lingua da un punto di vista
diacronico (Helsinki Corpus of English Texts: Diachronic Part). Si veda Spina (2001: 61).
Cfr. il progetto COBUILD (cfr. Sinclair 1987) che per la pubblicazione del Collins COBUILD
English Dictionary si è avvalso di un grande corpus dell’inglese contemporaneo. In una fasesuccessiva il progetto si è evoluto in una nuova iniziativa, The Bank of English, che negli anni
è stata incrementata con l’aggiunta di nuovi testi.
Corpora che hanno seguito i medesimi criteri per la loro formazione sono, tra gli altri, il
Lancaster-Oslo/Bergen Corpus (LOB), il British English, il Wellington Corpus of Written New ZealandEnglish, che sono stati definiti ‘corpora di prima generazione’, avendo dimensione ridotta
rispetto ai corpora moderni; inoltre, si concentrano solo sulla variante scritta (cfr. Spina 2001:

18

Linguistica dei corpora

da un milione di parole e formato da 500 campioni di 2.000 parole ciascuno, intendeva rappresentare, tramite vari tipi di testi (giornalistici e letterari), la varietà
scritta dell’inglese d’America (cfr. Spina 2001: 58).
Sviluppi analoghi si sono verificati successivamente anche in altri paesi, tracui l’Italia, dove grazie a una linguistica dei corpora ante litteram, ravvisabile nella
linea empirica della tradizione lessicografica italiana (cfr. Sabatini in Barbera
2013: 15), sono state concepite opere quali quella di Roberto Busa su Tommaso
d’Aquino (cfr. Index Thomisticus in Barbera 2013: 12) o il Dizionario della Crusca.
L’interesse principale era qui rivolto al latino e all’italiano letterario delle origini
o alla stesura di dizionari di frequenza dell’italiano contemporaneo per finalità
didattiche (cfr. Spina 2001: 61)6.
In Germania gli sviluppi sono stati invece più recenti. Le prime introduzioni
alla linguistica dei corpora risalgono al 2006 (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2006;
Scherer 2006), mentre l’uso dei metodi propri della disciplina per la linguistica
tedesca è ancora successivo (cfr. Fandrych/Tschirner 2007). Nel 2022 è stato pubblicato il volume Forschen in der Linguistik (cfr. Beißwenger/Lemnitzer/
Müller-Spitzer 2022), che raccoglie sia capitoli introduttivi relativi a singoli
aspetti metodologici, a risorse digitali e a strumenti di analisi, sia casi studio. Per
quando riguarda il DaF (Deutsch als Fremdsprache), invece, a ora non è stata ancora
pubblicata una introduzione analoga a quella per la didattica dell’inglese realizzata da Joybrato Mukherijee (2002). Per ovviare a questa lacuna, nel 2020 è stata
fondata la rivista Korpora Deutsch als Fremdsprache (KorDaF)7, in cui non si pubblicano solo saggi di vario tipo, teorici, empirici, didattici, ma vengono presentati
regolarmente anche singoli corpora e sistemi di analisi sotto forma di portraits.
Al di là di ogni datazione e percorso di sviluppo, la linguistica dei corpora
riveste oggi un ruolo centrale per la linguistica in toto. La definizione di corpus(das Korpus) è ormai consolidata8:
Ein Korpus ist eine Sammlung schriftlicher oder gesprochener Äußerungen in
einer oder mehreren Sprachen. Die Daten des Korpus sind digitalisiert, d.h. auf
Rechnern gespeichert und maschinenlesbar (Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 39).

67860). Il primo corpus di riferimento della lingua inglese contemporanea, sia scritta sia parlata,
è invece il British National Corpus (BNC), che nel 1994 constava di 100 milioni di parole, annotate grammaticalmente.
I primi dizionari di questo tipo si basavano su corpora, ma non li mettevano a disposizione.
Cfr. https://www.corpusthomisticum.org/it/index.age e https://accademiadellacrusca.it/
it/contenuti/dizionari/6225 [21.10.2022];
Cfr. https://kordaf.tujournals.ulb.tu-darmstadt.de [21.10.2022]
Caratteristica non presente in questa definizione, ma in un certo senso presupposta, è l’autenticità dei dati (cfr. Spina 2001: 53), che devono essere esempi d’uso reale e non inventati
artificiosamente dal linguista (cfr. Freddi 2019: 11).

1. Caratteristiche di un corpus

19

Fondamentale per questa definizione è in primis il formato, che deve essere
digitale e pronto per essere elaborato da un computer; in caso contrario, nonè possibile parlare di corpora, bensì solo di Datensammlungen (raccolte di dati)9.
Il secondo aspetto sono i dati stessi, ossia le porzioni di lingua10, che possono
essere di tipo scritto o parlato in una o più lingue.
Spina (2001: 64) aggiunge nella sua definizione di corpus le caratteristiche dirappresentatività e strutturazione: un corpus è quindi «una raccolta strutturata
di testi in formato elettronico che si ritengono rappresentativi di una data lingua
o di un suo sottoinsieme, mirata ad analisi di tipo linguistico».
Dal momento che non è possibile inserire in un corpus tutte le occorrenze
testuali di una lingua in quanto sistema infinito, si deve procedere per campionamento (ossia per scelta e classificazione), seguendo criteri stabiliti in precedenza.
Si dovrà cioè selezionare un numero sufficientemente elevato di dati e con una
varietà tale da essere rappresentativa della lingua scritta e/o parlata oggi usata.
Inoltre, occorre tenere conto della variazione diamesica (asse scritto-parlato),
diafasica (genere e registro), diastratica (variazione sociale) e diatopica (variazione geografica), affinché il corpus rappresenti quanto più possibile le molteplici
variazioni della lingua in questione. La rappresentazione, inoltre, dovrà essere anche bilanciata, per dare una fedele e strutturata raffigurazione della realtà(cfr. Freddi 2019: 11-13). Il criterio della rappresentatività viene soddisfatto inmodo piuttosto significativo dai corpora di riferimento delle varie lingue, comeDas Deutsche Referenzkorpus (DeReKo) per il tedesco11, il British National Corpus(BNC) per l’inglese britannico12, il Corpus di Italiano Scritto (CORIS/CODIS) perla lingua italiana13. Per le lingue europee è in fase di progettazione l’Europäisches
Referenzkorpus (EuReCo) (cfr. Čermáková et al. 2021; Trawiński/Kupietz 2021).
Disponendo oggi di informazioni chiare ed esaurienti sui tipi di corpora esistenti e potendo realizzare facilmente corpora ad hoc, grazie allo sviluppo disoftware per la creazione, l’annotazione e l’analisi automatica, la rappresentatività è diventato un criterio non necessario per un corpus (si veda anche Lemnitzer
2022: 411).
9

Per la linguistica dei corpora lo scopo primario della costruzione di un corpus è l’analisi
linguistica (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 40-41). Non si può fare a meno di evidenziare
che anche corpora o archivi originariamente creati per altri scopi, oggi si prestano benissimo
per analisi di tipo linguistico (cfr. tra gli altri il progetto Gutenberg, Deutsches Textarchiv, Deutsche
Wortwarte ecc.). Anche il World Wide Web, previe riflessioni di tipo organizzativo e metodologico, può essere utilizzato per analisi linguistiche (cfr. Kilgarriff/Grefenstette 2003, Baroni/
Bernardini 2006; Hundt et al. 2007).
10 Possono costituire un corpus sia porzioni di testo e di espressioni orali, sia testi ed espressioni
orali nella loro interezza. Soprattutto in caso di problemi di copyright, è prassi comune usare
frasi ordinate in maniera casuale (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 40).
11 Cfr. https://www.ids-mannheim.de/digspra/kl/projekte/korpora/ [22.10.22].
12 Cfr. www.natcorp.ox.ac.uk [22.10.22].
13 Cfr. https://corpora.ficlit.unibo.it/coris_ita.html [22.10.22].

20

Linguistica dei corpora

1.2 Elementi di un corpus
Oltre ai suoi dati primari (Primärdaten), cioè i testi scritti e le espressioni orali che lo costituiscono, un corpus può contenere anche altri dati, come i metadati (Metadaten), vale a dire le informazioni sui dati stessi, e le annotazioni(Annotationen), ossia l’abbinamento dei dati con la loro descrizione:
Die Bestandteile des Korpus, die Texte oder Äußerungsfolgen, bestehen aus den
Daten selber sowie möglicherweise aus Metadaten, die diese Daten beschreiben,
und aus linguistischen Annotationen, die diesen Daten zugeordnet sind. (Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 39)

I dati primari (Primärdaten) sono quindi i testi scritti e le espressioni orali, oloro porzioni, che compongono il corpus. Per la loro analisi, occorre tenere presente che alcune informazioni possono essere andate perdute nel passaggio daltesto originario al testo digitale (si pensi anche alla trasformazione di un testo
tramite un software OCR)14, come per esempio la suddivisione in sillabe quando si va a capo, la distinzione tra testo centrale (Kerntext) e paratesto (Paratext),
la suddivisione in paragrafi, l’evidenziazione grafica (grassetto, corsivo ecc.), lepause e le esitazioni, se si tratta di uno spezzone di lingua parlata ecc. Con questa codifica di primo grado molte delle caratteristiche individualizzanti vengono
eliminate ai fini di una maggiore uniformità nella codifica dei dati15 (cfr. Spina
2001: 74). Con la codifica di secondo grado ci sarà poi una normalizzazione
dei testi, ossia la cosiddetta ‘ripulitura’ (correzione ortografica, eliminazione dirighe vuote e spazi bianchi non necessari ecc.), fondamentale per la manipolazione e l’analisi dei dati.
I metadati (Metadaten), invece, sono le informazioni sui dati primari che descrivono alcuni degli aspetti principali, come per esempio il contenuto, l’autore, la casa editrice, l’arco temporale e/o il luogo in cui sono stati prodotti/
raccolti, nonché altre informazioni bibliografiche. Per esempio, per il corpus
Emigrantendeutsch in Israel nella Datenbank für Gesprochenes Deutsch sono presenti iseguenti metadati:
14 OCR sta per Optical Character Recognition. Con questi software è possibile rilevare i caratteri
contenuti in un documento e convertirli in formati come ASCII (Standard Code for Information
Interchange) o Unicode. Il risultato può essere poi modificato con un normale editor di testo.
Cfr. https://it.wikipedia.org/wiki/Riconoscimento_ottico_dei_caratteri [21.11.22].
15 I file vengono salvati in formato solo testo. Uno dei primi sistemi di codifica è quello dei
caratteri dello Standard Code for Information Interchange (ASCII) (cfr. Spina 2001: 75). Questo
sistema, che si basa sull’alfabeto latino, ha mostrato i suoi limiti per altri tipi di alfabeti e per lalingua parlata, codificata con l’alfabeto della International Phonetics Association (IPA), che utilizza
simboli e caratteri non ASCII. Nel corso degli anni sono stati sviluppati sistemi di codifica
alternativi per il parlato (cfr. lo Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet, ossia SAMPA), ma
oggi il codice maggiormente in uso è il sistema Unicode.

1. Caratteristiche di un corpus

21– metadati che riguardano l’intervista (Ereignis = E): DGD-Kennung, Sonstige
Bezeichnung, in DGD seit Version, Aufnahmeort (Land), Aufnahmeort (Ortsname),
Datum, Forscherin;– metadati che riguardano le persone intervistate (Sprecher/Sprecherin =S): DGD-Kennung, Name, Früherer Name, Geschlecht, Geburtsdatum (Jahr),
Geburtsort (Land), Geburtsort (Region), Geburtsort (Kreis) ecc.
I metadati sono molto importanti per la documentazione e sono necessari
per filtrare i dati primari in base a determinate informazioni, così come per lacreazione di sottocorpora. Per la stesura di metadati esistono standard a cui riferirsi, come per esempio la Dublin Core Metadata Initiative, ampliata dalla Open
Language Archives Community (OLAC) con informazioni specifiche per lingua16,
il Corpus Encoding Standard (CES), che fa uso delle convenzioni usate per la
Text Encoding Initiative (TEI), e la Component Metadata Infrastructure (CMDI), chepermette anche la connessione tra metadati di varie risorse17.
L’annotazione (Annotation) è la procedura con la quale i dati primari, che si
trovano ancora in uno stato grezzo (ossia non annotato), vengono etichettati
in maniera sistematica con speciali etichette, per mettere in evidenza determinate informazioni. Si tratta, in sostanza, di una descrizione e interpretazionedel testo, ovvero di «una sorta di metacodifica dei testi costituita da un insiemedi simboli per etichettarne le diverse parti e di regole per riutilizzarli» (Spina
2001: 79).
L’annotazione può essere di vario tipo. Anche se annotazione e marcatura
vengono spesso utilizzati come sinonimi (per esempio in Spina 2001), normalmente si preferisce differenziare tra mark-up (marcatura) e annotazione insenso stretto (cfr. Freddi 2019: 18-19).
Nel primo caso, nella marcatura, si codificano le informazioni oggettive
relative ai dati, come per esempio le informazioni riguardanti la struttura deltesto. Nell’esempio (1) si mostra una frase codificata nella Standard Generalized
Markup Language (SGML)18 dove le etichette s (s = inizio frase) e /s (/s = finefrase) sono racchiuse dai simboli <>(1) 
Die Annotationen werden auf mehreren Ebenen möglich sein, z. B.
Verfasser, Übersetzer, Herausgeber, sodass Vergleiche vorgenommen werden
können.
 (German Web 2020)

Nel linguaggio SGML, per descrivere una porzione di testo si inserisce una
marca, specificando sempre l’inizio e la fine (indicata con il simbolo /). I tag,
16 Cfr. http://www.language-archives.org [03.12.23].
17 Per un approfondimento si vedano Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 46-47).
18 La sua evoluzione è la Extensible Markup Language (EML), nata per permettere la distribuzione
dei testi annotati tramite Internet.

22

Linguistica dei corpora

ossia le etichette, possono essere attribuite a una parola singola, a una sequenza di parole o a una relazione (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 61). Ogni
marca può poi contenere ulteriori specificazioni attraverso l’uso di attributi:se, per esempio, si vuole mettere in evidenza che la frase nell’esempio (2) è
una citazione in lingua italiana, può essere usata la marca q (q = citazione),
specificata dall’attributo lang, che sta per “lingua”, e dal suo contenuto it, che
sta per “italiano”:(2) <q lang=‘it’>una raccolta strutturata di testi in formato elettronico che si
assumono rappresentativi di una data lingua o di un suo sottoinsieme, mirata adanalisi di tipo linguistico </q>

Nel corso degli anni sono stati elaborati linguaggi di marcatura da vari enti
(università, enti di ricerca, società commerciali), sviluppati anche insieme asoftware per il loro utilizzo. Solo negli anni Ottanta del ventesimo secolo èstato creato uno standard per la codifica informatizzata dei dati testuali: la
Text Encoding Initiative (TEI) (cfr. Spina 2001: 80). La versione integrale della
TEI comprende oltre 400 marche diverse, che permettono di descrivere ogni
tipo di testo in formato elettronico. Esiste una versione ridotta chiamata TEI
Lite, che contiene solo gli elementi basilari ed essenziali per descrivere un
testo: le sue caratteristiche fisiche (parti evidenziate con il corsivo, grassetto
ecc.; le interruzioni di pagina ecc.), strutturali (intestazioni, corpo del testo,
titoli ecc.), logiche (citazioni, liste ecc.) e linguistiche (nomi propri, parole
straniere, termini tecnici ecc.) (cfr. Spina 2001: 84s.).
Nel secondo caso, l’annotazione in senso stretto (chiamata anche etichettatura o taggatura), si concentra invece solo su informazioni di tipo linguistico-interpretativo, in un certo senso più soggettivo (cfr. Freddi 2019: 19). Nonsi tratta di una procedura obbligatoria in un corpus, soprattutto se l’obiettivo èquello di lavorare con la totalità dei dati puri, ossia senza che essi siano corredati da informazioni di tipo linguistico (cfr. il contestualismo). Può però essere
utile nel caso in cui si vogliano ricercare fenomeni specifici o per disambiguare
forme omografe. L’annotazione ha innumerevoli potenzialità, soprattutto per laredazione di grammatiche di riferimento19. Inoltre, questa procedura permette
non solo la verifica dei risultati dell’analisi, ma anche la loro riproducibilità (cfr.
Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 58-60).
L’annotazione linguistica può essere fatta a livelli linguistici diversi (si veda
la Tabella 1.1):

19 Un esempio è la Longman Grammar of Spoken and Written English (Biber et al. 1999). Cfr. Freddi(2019: 20).

1. Caratteristiche di un corpus

Livello linguistico

23

Annotazione

morfologico

forma base (Lemma), forma flessa

morfosintattico

parti del discorso (Wortart)

sintattico

costituenti sintattici, relazioni di dipendenza, campi topologici

semantico

nomi propri, campi semantici, metafore, frames

pragmatico

coreferenze, strutture informative, relazioni discorsive, connotazione(sentiment)

altri

struttura del testo, ortografia, errori, aspetti fonetici e prosodici, pause,elementi paraverbali (gestualità, mimica), analisi del discorso

Tabella 1.1: Annotazione per livello linguistico

Il procedimento dell’annotazione presuppone una segmentazione del testo,
detta anche tokenizzazione (Tokenisierung) in parole o token, che permette didistinguere ogni occorrenza di ciascuna forma.
La tokenizzazione viene fatta in maniera automatica dalla macchina, per laquale le parole sono sequenze ininterrotte di caratteri precedute e seguite dauno spazio bianco o da un segno di interpunzione (cfr. Freddi 2019: 20). Non
sempre però la parola a livello informatico coincide con la parola a livello linguistico. Casi problematici sono, tra gli altri:– le forme contratte costituite da preposizione + articolo determinativo,come am (forma contratta di an + dem), ins (forma contratta di in + das),
aufs (forma contratta di auf + das) ecc.;– le forme come denkense (= denken Sie), le espressioni multiparola(Mehrwortlexemen) come Rote Bete o Gelbe Karte dove le due unità divise dallo
spazio bianco formano un’unità dal punto di vista del significato;– le frasi idiomatiche come Tomaten auf den Augen haben (in italiano ‘avere gli
occhi foderati di prosciutto’) ecc.
Anche i segni di interpunzione stessi possono essere ambigui: per esempio il punto in tedesco può avere anche altre funzioni, come si evince dai seguenti esempi: Prof. come abbreviazione di Professor e 2. April (cfr. Lemnitzer/
Zinsmeister 2015: 62). Al momento dell’etichettatura dovranno essere quindi
effettuate delle scelte da esplicitare agli utenti.
Il primo tipo di annotazione (cfr. Tabella 1.1) è quella morfologica (morphologische Annotation), basata su un processo di codifica chiamato lemmatizzazione(Lemmatisierung) (cfr. Freddi 2019: 21). Con questo procedimento le varianti morfologiche di una parola vengono associate alla sua forma base, il lemma (Lemma),
come accade di consueto nella prassi lessicografica. Per esempio, le forme della
flessione verbale gehe, gehst, geht, gehen sono da ricondursi alla forma base gehen.
L’annotazione morfosintattica (morphosyntaktische Annotation), chiamata comunemente etichettatura grammaticale (in inglese Grammatical Tagging, Part-of-speechtagging, POS tagging), invece è quella più utilizzata. La lista di tutti i tag utilizzati

24

Linguistica dei corpora

in un corpus si chiama tagset, e di norma contiene tra i 50 e 150 tag20, descritti usualmente nelle Indicazioni per l’Annotazione21 (Annotationsrichtlinien) (cfr.
Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 63). Con l’annotazione morfosintattica, a ogni
parola nel corpus può essere attribuita una parte del discorso: nome (Nomen),verbo (Verb), aggettivo (Adjektiv), avverbio (Adverb) ecc. La parte del discorso
viene indicata nel tag che la delimita: per esempio, ADJ.* sta per aggettivo (cfr.
Freddi 2019: 21). Si possono però annotare anche altre informazioni, come:– la distribuzione, ossia la posizione (preposizione vs. postposizione);– la funzione sintattica (attributiva vs. predicativa);– le caratteristiche morfologiche (verbo finito vs. verbo non finito);– le caratteristiche semantiche (nome comune vs. nome proprio).
Per alcune parti del discorso vi sono diverse possibilità di annotazione: per
esempio, la funzione attributiva e predicativa dell’aggettivo non sono solo collegate alla sua posizione all’interno della frase, ma si distinguono anche per aspetti
morfologici (funzione attributiva = aggettivo flesso; funzione predicativa = aggettivo non flesso).
Di seguito (Tabella 1.2) alcuni esempi tratti dallo Stuttgart-Tübingen Tagset(STTS)22:
Classe di parola(Wortart)

Descrizione (Beschreibung)

Esempi (Beispiele)

ADJA

attributives Adjektiv[das] große [Haus]

ADJD

adverbiales oder prädikatives
Adjektiv[er fährt] schnell, [er ist] schnell

ADV

Adverbschon, bald, doch

APPR

Präposition; Zirkumposition links

in [der Stadt], ohne [mich]

APPO

Postposition[ihm] zufolge, [der Sache]
wegen

APZR

Zirkumposition rechts[von jetzt] anARTbestimmter oder unbestimmter
Artikelder, die, das, ein, eine

Tabella 1.2: Esemplificazione di alcuni tag del STTS
con relativa descrizione ed esempi

Con l’annotazione morfosintattica è possibile disambiguare forme omografe (come per esempio natürlich, che può fungere sia da aggettivo sia da avverbio), ma non sempre la scelta del tag è univoca. Per ovviare a ciò, alcuni dei tag
considerati “problematici” non sono presenti nei tagset più comuni; è il caso,
20 In Germania si è affermato lo Stuttgart-Tübingen Tagset (STTS). Questo piccolo tagset comprende 54 tag.
21 Nelle Indicazioni per l’Annotazione vi sono definizioni, esempi nonché soluzioni di possibili
casi problematici (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 61).
22 Cfr. https://www.ims.uni-stuttgart.de/forschung/ressourcen/lexika/germantagsets/ [20.10.22].

1. Caratteristiche di un corpus

25

per esempio, del tag usato per la distinzione tra l’aggettivo usato in funzione
predicativa e l’aggettivo usato in funzione avverbiale, per il quale l’annotazione
automatica potrebbe dare risultati inesatti, essendo necessaria l’analisi di tutta lafrase per la disambiguazione. Le categorie della morfologia flessiva abitualmente presenti nella maggior parte dei set sono caso (Kasus), genere (Genus), numero(Numerus), persona (Person), tempo (Tempus) e modo (Modus) (cfr. Lemnitzer/
Zinsmeister 2015: 68).
Un altro tipo di annotazione è quella sintattica (parsing). Per mettere in evidenza le relazioni tra le parti del discorso, l’annotazione sintattica può fare ricorso astrutture ad albero (Baumbanken) o a parentesi con etichette (Klammerstrukturen)(cfr. Freddi 2019: 21-22). Con l’annotazione sintattica si possono annotare sia
i costituenti sintattici (per esempio il sintagma nominale, verbale ecc.) e le loro
funzioni grammaticali (per esempio soggetto, oggetto diretto, oggetto indiretto)– in questo caso si parla di Konstituentenstruktur23 – sia le relazioni di dipendenza
gerarchica tra il verbo (predicato) e i suoi argomenti (Dependenzstruktur)24. Uno
sviluppo più recente di questo tipo di annotazione è il Chunking (Partial Parsing),
in cui si analizzano porzioni di frase25.
Altra tipologia di annotazione è quella semantica, utilizzata soprattutto per ladescrizione del lessico in caso di realizzazione di tesauri organizzati per campi
semantici, per studi sul lessico specialistico o sulle metafore (cfr. Freddi 2019:23). I singoli significati delle parole (Lesarten) si possono annotare sulle partidel discorso, così che una parola possa essere associata a vari significati, comein una ontologia o in un dizionario26. L’annotazione di frames27 (cfr. la Frame
23 Corpora con annotazione dei costituenti sono la TIGER-Baumbank (https://www.ims.
uni-stuttgart.de/forschung/ressourcen/korpora/tiger/) e le tre TüBa-Baumbanken (TüBaD/Z, TüBa-D/DP e TüBa-D/W). Cfr. https://uni-tuebingen.de/fakultaeten/philosophische-fakultaet/fachbereiche/neuphilologie/seminar-fuer-sprachwissenschaft/arbeitsbereiche/allg-sprachwissenschaft-computerlinguistik/ressourcen/corpora/ [20.10.22].
24 Corpora con annotazione delle relazioni di dipendenza sono la Prague Dependency Treebank (cfr.
https://ufal.mff.cuni.cz/pdt2.0) [20.10.22], in cui ogni verbo è analizzato nelle sue relazioni
gerarchiche con le altre parole della frase, annotate seguendo la tradizione sintattica dellascuola di Praga. Un corpus in ambito germanofono è la Hamburger Dependency Treebank (cfr.
Foth et al. 2014).
25 Un corpus con annotazione di chunks è il Tübinger Partiell Geparste Korpus des Deutschen/
Schriftssprache.
26 Un esempio è il corpus OntoNotes, in cui le parti del discorso sono annotate semanticamente
in testi inglesi e cinesi con link a WordNet (https://wordnet.princeton.edu) [20.10.22].
27 Cfr. FrameNet (https://framenet.icsi.berkeley.edu) [20.10.22], un database lessicale, ossia unindice di unità lessicali e dei loro pattern sintattici. Il progetto mira a individuare pattern associativi tra significati e relazioni sintattiche, con lo scopo di compilare un inventario di frames
semantici (cfr. Freddi 2019: 39). In ambito germanofono si è sviluppato il German FrameNet,
diramatosi in tre gruppi: il progetto SALSA di Saarbrücken (https://www.coli.uni-saarland.
de/projects/salsa/ [20.10.22]), il gruppo di lavoro a Stoccarda intorno a U. Heid con focus su
collocazioni e nominalizzazioni e il gruppo di Austin, diretto da H.C. Boas che utilizza i dati
di Saarbrücken per creare un database sul modello di FrameNet.

26

Linguistica dei corpora

Semantik di Fillmore 1968), invece, va oltre il livello della parola (cfr. Lemnitzer/
Zinsmeister 2015: 81).
L’annotazione pragmatica, con la quale si oltrepassano non solo i confinidella parola ma anche della frase, si concentra soprattutto sugli atti linguistici in riferimento agli enunciati (assertivi, direttivi, commissivi ecc.), svolgendo
un ruolo importante per l’identificazione di pattern argomentativi (cfr. Freddi
2019: 23). Questo tipo di annotazione riguarda anche le anafore, ossia le relazioni di coreferenza: una anafora, per esempio un pronome o un sintagma nominale, viene messa in relazione con il suo antecedente (Bezugswort, Antezedens). In
un corpus possono essere annotate le relazioni di coreferenza28 per analizzare,
per esempio, le catene di referenti (Referenzketten): quali espressioni vengono
usate per identificare persone, oggetti, eventi affinché il testo sia interpretato
coerentemente? (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 83). Un’ulteriore possibilità di annotazione riguarda la struttura informativa, in cui si focalizzano sia iltema della frase o dell’espressione, sia la nuova informazione (cfr. il Potsdam
Commentary Corpus)29.
In passato l’annotazione era molto dispendiosa, non solo in termini economici, ma anche in termini di tempo, essendo prevalentemente manuale, ma oggi
esistono strumenti automatici e semiautomatici che facilitano questo tipo diprocedura. Il controllo manuale30 di annotazioni semiautomatiche può avvenire
sia in maniera sincrona (durante l’annotazione, in caso di programmi interattivi),
sia in maniera asincrona, in una fase successiva. Vi è anche la possibilità che nonvia sia alcun tipo di annotazione manuale e che i dati vengano usati direttamente
dopo l’annotazione automatica (si veda l’annotazione automatica di software
come Sketch Engine31, AntConc32). L’annotazione morfosintattica, per esempio,
può raggiungere un grado di accuratezza tra il 95% e il 98% (cfr. Lemnitzer/
Zinsmeister 2015: 68), dato che gli strumenti sono in grado di disambiguarele parti del discorso. Gli altri tipi di annotazione hanno invece una precisione
più bassa e richiedono maggior revisione manuale. Più si procede verso analisi
maggiormente astratte, più l’annotazione diventa inevitabilmente manuale (cfr.
Freddi 2019: 19).
28 Per l’annotazione della coreferenza si veda Poesio (2004). Un corpus in cui è annotata lacoferenza è il corpus DIRNDL (cfr. Björkelund et al. 2014), costituito da telegiornali radio
letti (sono presenti dati audio e trascrizioni): https://www.ims.uni-stuttgart.de/en/research/
resources/corpora/dirndl/ [03.12.2023].
29 Cfr. http://angcl.ling.uni-potsdam.de/resources/pcc.html [21.10.2022].
30 Anche l’annotazione manuale non è priva di errori. Se, per esempio, più annotatori annotano
i medesimi dati, non vi è mai una corrispondenza del 100%. Per questo, oltre al dato percentuale, viene dato molto spesso come valore di riferimento (ossia l’Inter-Annotator Agreement) ilvalore k (“kappa”), che tiene conto del fatto che una parte delle corrispondenze è dovuta a
fattori casuali (cfr. Perkuhn/Keibel/Kupietz 2012).
31 Cfr. https://app.sketchengine.eu/ [21.10.2022].
32 Cfr. https://www.laurenceanthony.net/software/antconc/ [21.10.2022].

1. Caratteristiche di un corpus

27

1.3 Approcci di analisi di un corpus
Nella linguistica dei corpora si possono distinguere diversi tipi di approcci
per l’analisi di un corpus. Elena Tognini-Bonelli (2001) opera la nota distinzione
tra corpus-based, in cui i dati vengono consultati per verificare ipotesi o cercare
esempi, e corpus-driven, dove i dati vengono usati nella loro interezza e le conclusioni sono tratte esclusivamente da essi:
The corpus, therefore, is seen as more than a repository of examples to backpre-existing theories or a probabilistic extension to an already well defined system. The theoretical statements are fully consistent with, and reflect directly, theevidence provided by the corpus. (Tognini-Bonelli 2001: 84)

Il termine inglese corpus-based non deve essere però confuso con il termine
tedesco korpusbasiert33, che è invece l’equivalente di corpus-driven, ragion per cui
Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 34) propongono la distinzione tra korpusbasiert
quantitativ (1), korpusbasiert quantitativ und qualitativ (2) e korpusgestützt (3):(1) L’approccio korpusbasiert quantitativ utilizza corpora grezzi (ossia non annotati) e opera per mezzo di modelli statistici. I dati vengono estratti, ma noninterpretati. Analisi tipiche sono l’identificazione della frequenza assoluta e relativa di unità linguistiche in un corpus, l’estrazione di keywords singole e multiple
di un corpus, l’estrazione della distribuzione di unità linguistiche, l’estrazione din-grams34, l’estrazione di parole simili da un punto di vista semantico in base alla
co-occorrenza. Questo approccio trova applicazione soprattutto nell’information
retrieval;(2) L’approccio korpusbasiert quantitativ und qualitativ utilizza corpora grezzi(ossia non annotati) e si concentra anche su aspetti semantici. I dati estratti vengono necessariamente interpretati. Tutte le procedure dell’approccio (1) possono valere anche per l’approccio (2), ma ne segue una interpretazione. Le analisi
tipiche si concentrano anche sulla co-occorrenza, sulle collocazioni e sui campi
semantici. Questo approccio trova applicazione in lessicografia, nella didatticadelle lingue straniere e nelle scienze della traduzione (cfr. il contestualismo);(3) L’approccio korpusgestützt fa uso di corpora annotati o di raccolte di esempi (Belegsammlungen); si concentra prevalentemente su aspetti sintattici e viene
utilizzato per verificare o confermare ipotesi, partendo quindi da aspetti teorici.
Un’analisi tipica si concentra sulla posizione delle parti del discorso in una frase.
Questo approccio trova applicazione soprattutto nella linguistica teorica (cfr. il
generativismo).
33 Altro errore molto comune è l’uso della parola tedesca korpusbasiert per tradurre l’italiano‘basato sui corpora’, il cui equivalente sarebbe in realtà korpusgestützt.
34 Per n-grams si intendono una serie N di parole che si succedono una dopo l’altra nel medesimo
ordine, dove N sta per un qualsiasi numero > di 0. Si parla di Bigrams (2-Grams), di Trigrams(3-Grams) eccetera. Cfr. Manning/Schütze (2002).

Capitolo 2.
Corpora e analisi linguistica
In questo capitolo sono presentati alcuni concetti fondamentali della linguistica dei corpora necessari per affrontare analisi linguistiche sia di tipo corpus
based, sia di tipo corpus driven (cfr. paragrafo 1.3). In primo luogo, si procede a
una distinzione tra token, type e lemma (paragrafo 2.1); successivamente viene
presentato il procedimento di ricerca in un corpus per poi introdurre le espressioni regolari, utili per ricerche più complesse (paragrafo 2.2). Nel paragrafo 2.3
il focus verte sui possibili formati di visualizzazione dei risultati di una ricerca(KWIC e testo) e sulle possibilità di esportazione dei dati. Il paragrafo 2.4 si
occupa, invece, dell’estrazione delle liste di frequenza (parole, lemmi ecc.). Il
paragrafo 2.5 si concentra sulle liste di parole chiave (keywords singole e multiple) e sugli n-grams, mentre il paragrafo 2.6 sul profilo di parola. Il capitolo si
conclude con il paragrafo 2.7 in cui si prendono in esame ulteriori possibilità
di analisi, come il confronto tra i profili di parola tramite Word Sketch Difference
e l’estrazione di liste di parole simili dal punto di vista semantico con Thesaurus.

2.1 Token, type e lemmi
Per poter svolgere una ricerca empirica in un corpus è necessario conoscerele unità che lo compongono.
Nel paragrafo 1.2 sono già stati introdotti i dati primari, ossia i testi scritti e
le espressioni orali, o le loro porzioni, che costituiscono il corpus. I dati primari vengono poi segmentati automaticamente1 dai sistemi informatici in unità
sempre più piccole: in paragrafi (Absätze), in frasi (Sätze) e in parole2 (Wörter).
Ai fini dell’identificazione delle parole (Wörter) all’interno della frase, i principali software applicano usualmente la seguente regola3: le parole sono sequenze
12

3

La segmentazione automatica ha raggiunto oggi risultati sempre più precisi; tuttavia, essendo
probabile un certo margine di errore, è necessario conoscere quali criteri sono stati utilizzati.
Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 35) preferiscono usare il termine “sequenza di lettere”(Zeichenkette) rispetto a “parola” (Wort). Le molteplici definizioni di parola che si trovano inletteratura (cfr. anche paragrafo 1.1.1 della parte II) e che si soffermano su aspetti semantici,
morfosintattici, sintattici (cfr. tra gli altri Glinz 1973, Bloomfield 1933, Lyons 1968 ecc.) non
sono, infatti, sempre adeguate all’accezione usata nella linguistica dei corpora. La definizione
che vi si avvicina di più è quella grafematica di Bühler et al. (1972), per i quali «Wörter sindsprachliche Einheiten, die als Folge von Buchstaben zwischen zwei Spatien geschrieben werden» (Perkuhn/Keibel/Kupietz 2012: 26).
Oltre alle riflessioni che seguiranno, occorre considerare che alcuni sistemi di analisi contano
anche i segni di interpunzione e i simboli come token. È opportuno quindi informarsi sui
criteri adottati dal sistema per la tokenizzazione.

30

Linguistica dei corpora

di lettere precedute e seguite da uno spazio. Questo assunto, applicabile al tedesco, potrà subire lievi variazioni in altre lingue; nel caso dell’italiano, infatti, la
cui struttura è più complessa di altre lingue4, vale di norma la seguente regola:la parola è «una sequenza di parole preceduta e seguita da uno spazio e/o da un
apostrofo» (Spina 2001: 108). Prendendo quindi come esempio all’amatriciana, si
contano due parole: all e amatriciana.
Una volta stabilita la regola per distinguere le parole all’interno di una frase,vi sono però altre considerazioni da fare. Si osservi, per esempio, la seguente
frase (1), contando le parole secondo l’indicazione di cui sopra:(1) Eine leckere Torte ist eine leckere Torte, zwei Torten sind noch leckerer5.

Le possibilità sono molteplici (cfr. Tabella 2.1):
1. si contano tutte le parole, ossia tutte le sequenze precedute e seguite da uno
spazio una sola volta, anche se esattamente identiche tra loro e in posizione
diversa. In questo caso sono 12 parole (riga a);
2. si contano tutte le parole uguali una volta sola, anche se si trovano in posizione diversa. In questo caso sono 10 (riga b);
3. si contano le parole facendo riferimento a un’entità astratta. In questo casosono 6 (riga c):
EsemplificazioneN.

Tipo di parolaaEine, leckere, Torte, ist, eine,leckere, Torte, zwei, Torten, sind,noch, leckerer

12token (Token)bEine, leckere (2x), Torte (2x), ist,eine, zwei, Torten, sind, noch,leckerer

10

type (Type)ceine (Eine, eine), leckere (2xleckere, leckerer), Torte (2x Torte,
Torten), sein (ist, sind), zwei, noch6lemma (Lexem-Type)

Tabella 2.1: Conteggio delle parole dell’esempio (1) in base ai criteri 1., 2. e 3.

Nel primo caso (riga a) le parole sono state contate secondo la definizione
grafematica; è possibile affermare che corrispondono ai token. Nel secondo
caso (riga b) le parole sono state contate in base alla loro forma, indipendentemente dalla loro ripetizione e dalla loro posizione: token uguali vengono ascritti
alla medesima entità, ossia al type. A volte però si può fare riferimento a un’entità ancora più astratta, ossia il lemma (riga c), dove per lemma si intende la formabase del type.
4
5

Spina (2001: 108) sottolinea il fatto che, se un corpus non è annotato e lemmatizzato, la solatokenizzazione porterebbe a conteggiare parole come sulla o portaci come singole occorrenze.
L’esempio (1) è stato liberamente ispirato da Perkuhn/Keibel/Kupietz (2012: 27).

2. Corpora e analisi linguistica

31

Token, type e lemma sono categorie di analisi centrali per lo studio delle frequenze. Se si osservano le posizioni più alte delle liste di frequenza si trovano
abitualmente parole vuote (Synsemantika), come articoli, congiunzioni ecc. Soloin corpora piccoli si possono trovare nelle prime venti posizioni parole portatrici di significato (Autosemantika)6; nei corpora più estesi le parole portatrici disignificato si trovano, invece, a partire dal quarantesimo o cinquantesimo postodella lista. Maggiore è la quantità di dati, maggiore è, infatti, la tendenza delleparole a frequenza più alta a stabilizzarsi, ossia a occorrere nelle medesime posizioni della lista (cfr. Spina 2001: 109)7.
Si osservino, a titolo esemplificativo, le prime venti posizioni delle seguenti
liste di frequenze estratte da due corpora di lingua tedesca (tool Sketch Engine),
German Web 2020 e EUR-Lex German 2/2016 (Tabella 2.2):
N.

German Web 2020

EUR-Lex German 2/2016

1

,

,

2

.

der
die

3

die

4

der

.

5

und

)

6

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und

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Tabella 2.2: Le 20 parole più frequenti in German Web 2020
e in EUR-Lex German 2/2016

6
7

Cfr. la Dudengrammatik (cfr. Duden 2016: 581).
Secondo la legge di Zipf il rapporto tra rango e frequenza in corpus è regolare (cfr. Zipf
1935; 1949).

32

Linguistica dei corpora

Anche se si tratta di due corpora molto diversi tra loro (German Web 2020è un corpus estratto automaticamente da Internet, mentre EUR-Lex German
2/2016 un corpus specialistico), si può notare che molte forme si ritrovano in
entrambi i corpora. Dalla Tabella 2.2 emerge, inoltre, che anche i segni di interpunzione, le parentesi e le virgolette vengono considerati token dal sistema.
Se si andassero ad analizzare corpora ancora più grandi, strutturati, lemmatizzati e annotati dal punto di vista morfosintattico, si otterrebbero i medesimi risultati (cfr. Spina 2001: 109). Proprio questa base costante può essere un
punto di partenza per l’analisi dei risultati, che, se si discostano, possono essere
indice di anomalie.
Un altro aspetto da tenere in considerazione è il confronto tra i dati. I valoridi frequenza, infatti, non devono essere considerati in maniera isolata, ma messi
a confronto. Il dato assoluto non è sempre un’informazione rilevante: vedere
che una parola X occorre un determinato numero di volte in un corpus Y nonè spesso sufficiente. L’occorrenza di una parola, infatti, deve essere messa inrapporto con la frequenza delle altre parole del corpus: la parola X corrispondecioè a un determinato numero di occorrenze, che rappresenta una certa percentuale dei dati. Spina (2001: 114) riflette, ad esempio, sul fatto che i type di
un corpus con una certa estensione sembrano essere costituiti da tre gruppi:
un numero molto ristretto di parole vuote molto frequenti (ca. il 40% del corpus); un numero molto elevato di parole con frequenza molto bassa, di solito
portatrici di significato autonomo, che si trovano nei ranghi più bassi; infine, unnumero di parole né eccessivamente numerose, né eccessivamente frequenti,
che rappresentano una minoranza.
Anche il rapporto tra un determinato type e i token in un corpus è un dato
su cui porre l’attenzione. Per esempio, se Haus occorre X volte in un corpus
composto da un numero Y di token, il rapporto si calcola nel seguente modo:
Type/token = X (frequenza del type)/Y (numero totale di token del corpus)

Per ottenere la percentuale occorre moltiplicare il numero ottenuto per 100.
Supponendo che Haus occorra 150 volte in un corpus di 60.000 token, allora
il rapporto type/token è 0,0025 e la percentuale è lo 0,25% (0,0025 x 100).
Questo rapporto è calcolato automaticamente da molti software di analisi.
Anche il modo in cui i type si distribuiscono all’interno dei token è un parametro rilevante. Infatti, dal rapporto tra il numero totale di tutte occorrenze(token) e il numero totale di tutte forme distinte in un corpus (il numero ditype), ossia la type token ratio (TTR), è possibile fare considerazioni sulla varietà
lessicale del corpus (cfr. Freddi 2019: 89). Più il rapporto è basso, meno ricco è
il vocabolario di un corpus (ci sono pochi type che si ripetono un numero elevato di volte); più il rapporto è grande, maggiore è la differenziazione lessicale
e minore è la ripetitività (cfr. Spina 2001: 116). La TTR rappresenta dunque2. Corpora e analisi linguistica

33

un’ottima possibilità per esplorare la variazione stilistica (cfr. Freddi 2019: 90).
I linguaggi settoriali saranno caratterizzati da pochissima variabilità, così comeun singolo genere testuale.
Il calcolo della frequenza degli elementi che compongono un corpus è utile
anche per identificare il grado di leggibilità, ossia di comprensibilità dei suoi dati
primari (cfr. Spina 2001: 120).
Oltre alla frequenza devono essere considerate anche la rilevanza di una attestazione (Relevanz) e la sua distribuzione (Streeung), ad esempio in sottocorpora.
Nonostante le numerose possibilità di riflessione offerte da questo tipo dianalisi, occorre considerarne anche i limiti. I dati numerici, infatti, non forniscono informazioni sul fatto che l’unità possa essere parte di strutture più ampie(si pensi ai verbi separabili) e non si distinguono, al loro interno, le differenzedi significato e di categoria grammaticale: per esempio, in tedesco la parola sein
può essere sia la forma infinita del verbo essere, sia l’aggettivo possessivo di terza
persona singolare. Inoltre, a partire dai soli dati numerici, non è possibile riflettere sul contesto d’uso della parola; infine, la ricerca di combinazioni lessicali8,
in alcuni sistemi, può rivelarsi problematica.
In ogni caso, i dati numerici rappresentano un buon punto di partenza, nonché un filtro preliminare per selezione di aspetti da approfondire.

2.2 Il procedimento di ricerca in un corpus
La ricerca in un corpus può avvenire seguendo diverse modalità ed è connessa al sistema di gestione e analisi9 (Korpusrecherchesystem) utilizzato.
Alcune modalità di ricerca sono possibili in molti sistemi, come per esempio:
1. la ricerca di una forma di parola: nel corpus si cerca esattamente la formadell’unità linguistica d’interesse e la si digita nella maschera di ricerca. Digitando
Hunde, il sistema cerca quindi tutte le occorrenze di Hunde (non di Hund però).
Nel tool Sketch Engine questa opzione corrisponde alla ricerca per word nella
funzione Concordance; in COSMAS II la ricerca per forma di parola è impostata
di default; digitando Hunde, in DWDS la ricerca viene dirottata su Hund;89Fino all’introduzione del concetto di collocazione (cfr. paragrafo 2.6) e delle sue varie possibilità di definizione e interpretazione, si utilizza il termine generico ‘combinazione lessicale’.
Oggi i sistemi di analisi di corpora utilizzabili sono molteplici. Sebbene nel presente volume
si farà principalmente riferimento a Sketch Engine (www.sketchengine.eu), che può essere usato online, occorre menzionare anche AntConc di Laurence Anthony (www.laurenceanthony.
net/software/antconc/), WordSmith di Mike Scott (https://www.lexically.net/wordsmith/),Corpus Explorer di Jan Oliver Rüdiger (https://notes.jan-oliver-ruediger.de/software/corpusexplorer-overview/). Quest’ultimi possono essere installati sul proprio computer. Mentre
AntConc e CorpusExplorer sono gratuiti, Sketch Engine e WordSmith sono a pagamento (perentrambi vi sono versioni free source con meno funzionalità, ma interessanti per fare dei test).
Tutti e tre i sistemi sono adatti all’analisi di concordanze. Le analisi sintattiche sono invece
possibili tramite TIGERSearch, TünDRA e ANNIS (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 94).

34

Linguistica dei corpora

2. la ricerca di un lemma: nel corpus si ricerca la forma base. Se nella maschera di ricerca si digita Hund, il sistema mostra anche Hunde, Hundes, Hunden
eccetera. Nel tool Sketch Engine questa opzione corrisponde alla ricerca perlemma nella funzione Concordance; in COSMAS II non è possibile farla senza
l’uso di espressioni regolari (reguläre Ausdrücke), e in questo caso la ricercasarà &Hund; in DWDS questa ricerca è impostata di default;
3. la ricerca di una sequenza di parole: nel tool Sketch Engine questa opzione
corrisponde alla ricerca per phrase nella funzione Concordance: ad esempio, digitando bellender Hund verranno mostrate tutte occorrenze di bellender + Hund,dove vi è variazione del sostantivo Hund/Hunde; digitando Zähne putzen il sistema cerca tutte le occorrenze di Zähne putzen ([…] Zähne geputzt, […] Zähne
putze). Tra bellender e Hund, come pure tra Zähne e putzen, non vi sarà mai altro
materiale lessicale. Questo tipo di ricerca si adatta quindi solo per un certo
tipo di combinazioni lessicali. In COSMAS II non è possibile farla senza l’uso
di espressioni regolari; nel DWDS è possibile solo la ricerca di combinazioni
lessicali fisse come Zähne putzen, oppure Hunde, die bellen, beißen nicht;
4. la ricerca di una sequenza di lettere: nel tool Sketch Engine questa opzione
corrisponde alla ricerca per character nella funzione Concordance. Se si digita lingverranno mostrate tutte le forme di ling (se ovviamente presenti nella linguadel corpus), e tutte le parole che contengono ling, indipendentemente dalla
posizione della sequenza nella parola (Linguistik, Lieblingsessen, Bowling ecc.);in COSMAS II si possono solo cercare le forme di ling, ma non la sequenza
all’interno di una parola senza l’uso di espressioni regolari; in DWDS la ricerca non conduce a nessun risultato. Se, invece, si volesse cercare il suffisso -lingin Sketch Engine e in COSMAS II, si dovrebbero usare le espressioni regolari:*ling; in DWDS il suffisso si potrebbe cercare con l’opzione -ling;
5. la ricerca di una parola, di una sequenza di parole con indicazione della loro
relazione sintattica con l’uso della corpus query language (CQL). Ogni sistema
mette a disposizione indicazioni sulla sua sintassi per la formulazione dellaricerca. In Sketch Engine può essere fatta scegliendo l’opzione CQL nella
funzione Concordance; in COSMAS II e in DWDS si digita la stringa di ricerca nella maschera di ricerca (per entrambi i corpora ci sono indicazioni nella
homepage). In questo tipo di ricerca si può fare uso sia di tag (cfr. paragrafo1.2), sia di espressioni regolari.
Come evidenziato, le espressioni regolari sono indispensabili per alcune modalità di ricerca. Esse si distinguono usualmente in simboli (Platzhalterzeichen,
wildcard) e operatori (Operatoren) e il loro uso oggi è permesso in quasi tutti isistemi10. Esse possono svolgere varie funzioni, permettendo di:
10 Anche se presenti, le differenze tra un sistema e l’altro sono oggi minime. Per Perkuhn/
Keibel/Kupietz (2012: 36) le espressioni regolari nel linguaggio informatico Perl sono considerate quasi uno standard.

2. Corpora e analisi linguistica35– cercare per esempio due alternative (dem|den; Rat|Rad);– indicare qualcosa come opzionale;– indicare che qualcosa viene ripetuto;– inserire uno slot da riempire (Platzhalter)11: per esempio con Ra. si estraggono Rad, Rap, Rat eccetera;– filtrare tutte le parole che iniziano con una sequenza un*, che finiscono
con una certa sequenza *ling, o che al loro interno hanno una certa sequenza *mitte*;– indicare che tra una parola e un’altra ci deve essere una certa distanza (uncerto numero di parole);– escludere la presenza di certe lettere, parole.
Le espressioni regolari permettono quindi di cercare in un corpus non solo
parole specifiche, ma anche modelli (Muster), e sono indispensabili per molte
ricerche.

2.3 Risultati della ricerca
Premesso che nella linguistica dei corpora e in analisi di tipo empirico tutti irisultati hanno il medesimo valore (cfr. Tognini-Bonelli 2001) e sono un punto
di partenza per riflessioni di vario tipo, una volta avviata la ricerca tramite il motore di ricerca (Suchwerkzeug in tedesco, Query Tool in inglese) possono verificarsi
due scenari:
1. la ricerca non produce alcun risultato;
2. la ricerca produce uno o più risultati.
Il primo scenario può essere causato da un errore nella formulazione dellaricerca (errore di battitura, nell’uso di espressioni regolari e tag ecc.) o dal fatto
che l’entità oggetto della ricerca non è presente nel corpus analizzato.
Nel secondo scenario i risultati della ricerca potranno essere vari. Nel casosi abbia un solo risultato, si parla di Hapax legomena (al singolare Hapax legomenon), che possono essere molto importanti per l’analisi12 di neologismi e occasionalismi13; qualora si abbiano invece molti risultati, questi andranno filtrati eanalizzati.

11 Per una panoramica delle espressioni regolari cfr. Perkuhn/Keibel/Kupietz (2012: 35).
12 Per riflessioni sui neologismi e gli occasionalismi per mezzo della linguistica dei corpora cfr.
Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 172-174).
13 Per occasionalismi si intendono si intendono «Wortbildungsprodukte, die nur für eine bestimmte kommunikative Gelegenheit geschaffen werden» (https://grammis.ids-mannheim.
de/terminologie/4). Nel caso in cui l’occasionalismo poi si lessicalizzi, si parla invece dineologismo.

36

Linguistica dei corpora

Il formato di visualizzazione più comune in tutti i sistemi di ricerca è la concordanza (Konkordanz), chiamata anche Keyword in Context (KWIC).
Le concordanze sono una lista (indice, elenco) di tutte le occorrenze di una
parola (chiamata “parola chiave”, keyword in inglese, termine diffuso anche neltedesco) nell’ambiente testuale che la circonda, chiamato cotesto (cfr. Freddi
2019: 96) o anche contesto (cfr. Spina 2001: 127)14. La keyword, di solito colorata(in Sketch Engine è rossa, si veda Figura 2.1), è allineata al centro a distanza fissa
dalle porzioni che la precedono e la seguono (cfr. Freddi 2019: 96).
Insieme alle liste di frequenza (cfr. paragrafo 2.4) le concordanze sono state
una delle prime forme di analisi quantitativa di corpora linguistici (cfr. Spina 2001:
127) e rappresentano oggi il cuore di ogni tipo di analisi linguistica. Sono, infatti,
considerate un “sofisticato metodo di ricerca e visualizzazione di parole chiave
all’interno del loro contesto, che permette di individuare regolarità, anomalie, usi
più o meno ricorrenti di determinati segmenti di lingua” (Spina 2001: 133).

Figura 2.1: Screenshot delle prime cinque KWIC di Klima nel corpus German Web 2020
in Sketch Engine

Nella Figura 2.1 sono visibili le concordanze della parola Klima (la parola oggetto della ricerca)15. Le KWIC favoriscono la messa a fuoco dell’informazione principale presentandola in una posizione sempre uguale e centrale, e rappresentano
un metodo efficace per individuare e studiare la ricorrenza delle combinazionidella parola digitata (cfr. Spina 2001: 128). Dalla KWIC nella Figura 2.1 è possibile, per esempio, fare ipotesi sul significato della parola Klima, che può avere varieaccezioni, nonché su quali parole vengono usate preferibilmente in combinazione
con essa. Si può evincere che Klima può accompagnarsi con aggettivi quali politische geistig, assumendo quindi un significato metaforico; oppure si può osservare che
il sostantivo Klima può essere usato con il verbo schaffen (ein Klima X schaffen) ecc.
Le KWIC possono poi essere riorganizzate in ordine alfabetico sulla prima
parola del contesto a sinistra (left context), sulla prima parola del contesto a destra
14 In linguistica i termini ‘cotesto’ e ‘contesto’ hanno significati differenti, mentre nella linguistica
dei corpora identificano entrambi quella parte di testo della concordanza che si trova a sinistrae a destra della parola chiave (chiamata anche nodo). In molti sistemi di analisi di corpora questo intervallo di testo è fissato per default dal sistema (un numero X di token che precedono eseguono la parola cercata), ma può essere modificato in base agli obiettivi della ricerca.
15 La sequenza di colore blu 
 indica che la frase (s = sentence) è terminata. La sequenza blu
 indica invece che la frase sta iniziando.

2. Corpora e analisi linguistica

37(right context) o sulla forma della parola centrale, la keyword, in base agli obiettivi
di ricerca e alla lingua. Il nuovo orientamento permette di visualizzare la ricorrenza di particolari combinazioni. Per esempio, se:– si orientano le KWIC di Klima secondo il contesto di sinistra (left context), si
potrà notare che il sostantivo Klima può essere preceduto da aggettivi quali
ideal, ideologisch, idyllisch (l’ordine è alfabetico);– si orientano le KWIC secondo il contesto di destra (right context), si osserva, invece, che Klima è usato spesso nella combinazione Klima- undEngergiepolitik, che Klima si combina spesso con Informationen (Klima
Informationen);– si orientano le KWIC sulla forma della keyword, potranno essere estrapolati
i vari usi della parola Klima e delle sue modificazioni, come Klimas.
Le interrogazioni delle KWIC possono poi essere raffinate usando le funzionalità consentite dal sistema di interrogazione. L’impostazione dei criteri diricerca riveste un ruolo molto importante, soprattutto se l’obiettivo dell’analisinon è la parola singola, ma un gruppo di forme, come nel caso dell’individuazione di un campo semantico, di una struttura sintattica eccetera (cfr. Spina
2001: 130). Inoltre, soprattutto quando si lavora con corpora molto ampi, è necessario eliminare al massimo il rumore, ossia le forme che vengono compresein una concordanza per analogia grafica, ma che non hanno a che vedere con
l’obiettivo della ricerca (cfr. Spina 2001: 128).
I risultati di una ricerca possono essere anche migliaia di KWIC; dato che, intal caso, è difficile orientarsi, in molti sistemi (Sketch Engine, COSMAS II), vi è lapossibilità di estrarre un campione (sample) di X attestazioni (per esempio 200,
500 ecc.) selezionate in maniera casuale (get random sample).
Oltre alle KWIC, in molti sistemi è possibile visualizzare anche una porzione
di testo maggiore; in Sketch Engine, cliccando sulla keyword, si apre una finestra incui si può visualizzare una porzione più estesa di testo16 (Figura 2.2):

Figura 2.2: Screenshot di una porzione di testo di Klima nel corpus German Web 2020 in
Sketch Engine
16 Cliccando sui tre punti in alto e in basso è possibile aumentare la porzione di testo.

38

Linguistica dei corpora

In Sketch Engine è possibile, inoltre, impostare la visualizzazione anche per
frase (sentence)17 (Figura 2.3):

Figura 2.3: Screenshot delle prime cinque frasi di Klima nel corpus German Web 2020
in Sketch Engine

Dalla Figura 2.3 sono visibili, inoltre, anche le fonti da cui l’attestazione è tratta:
si nota, per esempio, che l’attestazione 1 è stata estratta dalla pagina web xobor.de.
I risultati della ricerca18 possono poi essere salvati o esportati (ossia scaricati)in diversi formati (.txt, .csv, .xlsx, .xml ecc.) per essere analizzati empiricamente.
È proprio in questa fase che i dati possono essere interpretati e utilizzati perrispondere alle proprie domande di ricerca.

2.4 Liste di frequenza
Come è stato già accennato nel parafrafo 2.1, il dato assoluto nell’analisi linguistica ha un valore limitato19, ma rappresenta un buon punto di partenza. È proprio
la frequenza assoluta, chiamata anche raw frequency in inglese (absolute Häufigkeit intedesco), quella che viene indicata quando si avvia una ricerca: essa indica il numero delle occorrenze di una determinata unità lessicale in un corpus.
Se si prendono come esempio le occorrenze della parola Klima in German Web
2020 (20.999.598.683 token), sono 540.863 (cfr. Figura 2.4).

Figura 2.4: Screenshot delle frequenze di Klima nel corpus German Web 2020
in Sketch Engine
17 Per agevolare la scelta di frasi più semplici, per finalità lessicografiche e didattiche, può essere usata la funzionalità GDEX (Good Dictionary Example) visibile nei simboli sopra le frasi(Figura 2.3).
18 In alcuni sistemi vi è una limitazione del numero di attestazioni che si possono esportare e
scaricare.
19 Generalizzazioni dal corpus alla lingua in toto sono possibili solo raramente (cfr. Perkuhn/
Keibel/Kupietz 2012: 71).

2. Corpora e analisi linguistica39

Se poi si volesse confrontare la frequenza di una sequenza X in due corpora
di dimensioni diverse, non può, però, essere presa come riferimento la frequenza assoluta, in quanto i dati non sarebbero confrontabili.
Per confrontare la frequenza di una sequenza X in due corpora di grandezze diverse, le frequenze devono essere normalizzate in base alla grandezza del corpus.
A tal fine può essere calcolata la frequenza relativa (relative Häufigkeit in tedesco, relative frequency in inglese). Il metodo più semplice è la suddivisione dellafrequenza assoluta per il numero di token del corpus. Se si prende come esempio
la parola Klima in German Web 2020 (20.999.598.683 token), la frequenza relativa
è “il numero delle occorrenze di Klima nel corpus/il numero dei token del corpus”, ossia 540.863/20.999.598.683 = 0.00002575587. Dato che il risultato diquesto calcolo è composto da numeri molto piccoli, si tende a moltiplicarlo per
1.000.000 ottenendo dunque 25.75587. Questo tipo di frequenza normalizzata(normierte Frequenz in tedesco, normalized frequency - nf in inglese) viene definita“parti per milione”, abbreviata in ppm (pmW in tedesco). Sta a indicare che in
un corpus fittizio composto da 1.000.000 token la sequenza d’interesse avrebbe la frequenza di X occorrenze. Molti sistemi come Sketch Engine fornisconoquesto dato automaticamente (Figura 2.4): la frequenza ppm di Klima in German
Web è 25.76, che corrisponde a una percentuale dello 0.0026% del corpus.
Per mezzo della frequenza normalizzata si può quindi confrontare una sequenza X in due corpora diversi. Si prenda come esempio sempre la parola
Klima in German Web 2013, German Web 2018 e German Web 2020 in Sketch Engine
e si osservino le sue frequenze (Tabella 2.3):
German Web 2013(19.808.173.163 token)

German Web 2018(6.382.147.542 token)

German Web 2020
(20.999.598.683 token)

frequenza assoluta

510.649

163.501

540.863

frequenza ppm

25.78

25.62

25.76

Tabella 2.3: Frequenza assoluta e ppm di Klima nei corpora German Web 2013, German
Web 2018, German Web 2020 in Sketch Engine

Se ci si limitasse solo alla frequenza assoluta, si potrebbe giungere alla conclusione,
errata, che la parola Klima sia più frequente in German Web 2020 rispetto agli altri due
corpora. In realtà, il corpus che presenta una maggiore occorrenza della parola clima
è German Web 2013: questo dato si deduce proprio dalla frequenza normalizzata ppm.
Chiarita l’importanza della frequenza relativa e della frequenza normalizzata
per il confronto dei dati, si può passare all’estrazione delle liste di frequenza,
che in molti sistemi di gestione e analisi è automatizzata (cfr. Freddi 2019: 82).
In Sketch Engine si può utilizzare la funzionalità Wordlist20 per estrarre sia la lista
20 Nella configurazione attuale non si possono estrarre liste di frequenza in DeReKo e in
DWDS.

40

Linguistica dei corpora

delle parole più frequenti (Wörter in tedesco, words in inglese), sia la lista di frequenza lemmatizzata (Lemmata in tedesco, lemmas in inglese). Entrambe le listesono ordinate per frequenza in ordine decrescente. In cima alla lista si trovano
i valori di frequenza più alti, in fondo alla lista gli hapax legomena; a parità di frequenza l’ordine usuale è quello alfabetico.
Le liste di frequenza sono molto importanti per fini lessicografici e didattici:
permettono, infatti, di stabilire fasce di frequenza utili per redigere lessici di frequenza di lingue o delle loro varietà (cfr. Freddi 2019: 84). Con gli studi sulle frequenze si è cercato di rispondere alla domanda: quali sono le parole indispensabili
per la comprensione scritta e orale di una lingua? (cfr. Spina 2001: 120-121).
Le liste di frequenza lemmatizzate sono invece rilevanti per avere un panorama del lessico usato in un corpus e delle sue relazioni lessicali, ma ovviamentesono meno indicative delle singole forme che un lemma assume in un corpus(cfr. Freddi 2019: 85).
È inoltre possibile estrarre anche liste più specifiche, per altre categorie ofenomeni annotati, come per esempio le parti del discorso (aggettivi, preposizioni, avverbi, congiunzioni, sostantivi, numerali, verbi) in relazioni alle qualisi contano le occorrenze. Se si estraessero le liste delle parti del discorso, si
vedrebbe, per esempio, che le più frequenti sono l’articolo e il nome, seguiti daverbo e preposizione (cfr. Freddi 2019: 86).
Nella Figura 2.5 si può vedere uno screenshot della lista dei sostantivi più frequenti nel corpus German Web 2020 in Sketch Engine.

Figura 2.5: Screenshot della lista dei sostantivi più frequenti (wordlist, nouns) in German
Web 2020 in Sketch Engine

2. Corpora e analisi linguistica41

Per ogni parola possono essere visualizzate informazioni di vario tipo, comela frequenza assoluta (frequency) e la frequenza ppm (frequency per million), necessaria per un confronto tra corpora di diversa grandezza. Cliccando poi sui tre puntini a lato di ogni riga possono essere consultate le concordanze (funzionalità
Concordance), i profili di parola (funzionalità Word Sketch) (cfr. paragrafo 2.6) e leparole con profili simili (funzionalità Thesaurus) (cfr. paragrafo 2.7). Accedendo
alle funzionalità avanzate si possono anche estrarre liste di tag (si estraggono
i tag più utilizzati) o liste che focalizzano informazioni ancora più specifiche,
come caso, genere, numero.
Anche se le liste di frequenza possono essere ordinate secondo modalità diverse21, l’ordinamento per frequenza assoluta, relativa o normalizzata rimane il
più indicativo delle distribuzioni di frequenza delle parole nel corpus.
L’estrazione delle liste di frequenza è quindi un primo passo, che permette,
tra gli altri, di isolare, all’interno di corpora molto grandi, elementi tipici o elementi di interesse (cfr. Spina 2001: 126). Successivamente si passa a un’analisi
sempre più dettagliata con focus sul contesto di occorrenza, proprio perchéogni elemento di una frase è legato agli elementi che lo precedono e lo seguono.
Questo procedimento dovrà essere adottato a ogni livello di analisi linguistica.

2.5 Liste di keywords e di n-grams
Oltre alle liste di frequenza possono essere estratte anche liste di keywords,(parole chiave)22, ossia le parole caratteristiche di un determinato corpus (cfr.
Scott/Tribble 2006; Bondi/Scott 2010) e che occorrono con «unusual frequency», dove per “unusual” si intende «by comparison with a reference corpus ofsome kind» (Scott 1997: 236).
Le liste di keywords sono molto utili per identificare sia tematiche, sia caratteristiche lessicali e grammaticali tipiche (cfr. Stefanowitsch 2020: 354).
In Sketch Engine le parole chiave possono essere estratte per mezzo della funzionalità Keywords and Terms. Il sistema permette l’estrazione di parole chiave
sia singole (keywords), sia multiple (multiple keywords); a tal fine il corpus oggettodell’analisi (il focus corpus) viene confrontato con un altro corpus, considerato il
corpus di riferimento (il reference corpus). Per default, Sketch Engine utilizza comecorpora di riferimento i corpora appartenenti alla famiglia TenTen (corpora web)già presenti nel sistema. È possibile però modificare il corpus di riferimento,

21 In molti sistemi informatici le frequenze possono essere ordinate anche in senso decrescente,in ordine alfabetico e in ordine alfabetico inverso (cfr. Spina 2001: 117).
22 È opportuno precisare che “parola chiave” ha un duplice significato nella linguistica dei corpora. Può essere semplicemente la parola oggetto della ricerca e mostrata nel suo contesto(KWIC, cfr. paragrafo 2.3) oppure la parola tipica di un corpus (keyword), accezione utilizzata
in questo paragrafo.

42

Linguistica dei corpora

sostituendolo con un altro presente nel sistema o con un altro creato e inserito
ad hoc.
Si analizzino ora le prime 10 keywords singole (Figura 2.6) del corpus German
Web 2020 rispetto al corpus di riferimento German Web 2013:

Figura 2.6: Keywords singole del corpus German Web 2020

Le dieci parole sono ordinate in una lista (Rangliste) estratta in base al punteggio (score), che ne classifica la tipicità. Dalla lista possono essere ricavate leseguenti informazioni:– il numero di occorrenze nel corpus di analisi (focus);– il numero di occorrenze nel corpus usato come comparazione (reference);– il punteggio (score). Sketch Engine calcola il keyness score per mezzo di simple
maths23 (Kilgarriff 2009).
In particolare, se si prende come esempio il lemma in prima posizione, Trump,si vede che ha lo score più alto (20.4), che occorre 533.400 volte nel corpus dianalisi (focus) e 5.862 volte nel corpus di riferimento (reference). Andando a cliccare sui tre puntini alla fine della riga possono essere visualizzate le concordanzedella parola Trump sia nel corpus di analisi, sia in quello di riferimento.
La lista delle keywords singole permette di soffermarsi sulle parole tipiche euniche di un corpus rispetto a un altro, per formulare varie ipotesi. Dalla Figura
2.6 si può intuire, per esempio, che Donald Trump e la pandemia da Covid-19
rappresentano due tematiche particolarmente rilevanti nel corpus di analisi.
23 Simple Math è un calcolo statistico utilizzato da Sketch Engine per identificare le keywords e
compara le frequenze del corpus di analisi (focus corpus) con le frequenze nel corpus di riferimento (reference corpus). Si veda https://www.sketchengine.eu/documentation/simple-maths/#:~:text=Simple%20maths%20is%20the%20keyness,different%20corpora%20can%20
be%20used [17.1.2023].

2. Corpora e analisi linguistica

43

La lista delle keywords multiple (Figura 2.7), invece, estrae le sequenze di parole (multi-word expressions) del corpus di analisi rispetto al corpus di riferimento(German Web 2013).

Figura 2.7: Keywords multiple del corpus German Web 2020

Nella lista delle keywords multiple (Figura 2.7) si possono trovare combinazioni tipiche di vario tipo, classificabili in base all’interesse (livello sintattico, semantico, pragmatico ecc.) e all’orientamento teorico scelto. Il termine di paragone
è sempre il corpus di riferimento. Dalla Figura 2.7 si può dedurre che il temaruota soprattutto intorno a eventi passati (letztes Jahr, vergangenes Jahr) e accaduti
per la prima volta (erstes Mal).
Un’altra lista ricavabile da un corpus è quella dei cluster o segmenti ripetuti(n-grams)24, ossia di quelle sequenze di 1,2,3...n fonemi, grafemi, token che siripetono identiche all’interno di un corpus (cfr. Spina 2001: 143). Grazie all’analisi dei cluster si possono analizzare fenomeni visibili a livello grammaticale, semantico e pragmatico. Si possono focalizzare quindi fraseologismi (cfr. Burger2015), così come sequenze stereotipate con funzione pragmatica appartenentiad ambiti tematici particolari, come per esempio l’uso di ist schlichtweg falsch usato spesso dal partito tedesco della CDU (Christlich Demokratische Union) con lafunzione di Verteidigung (difesa) (cfr. Bubenhofer 2017: 81). In Sketch Engine per
l’estrazione dei cluster si può utilizzare la funzionalità N-Gram.
Se si estrae la lista degli n-grams del corpus German Web 2020 (Figura 2.8), si
possono identificare:

24 A seconda dell’approccio teorico e della definizione di collocazione, gli n-grams possono essere definiti collocazioni della lunghezza n (cfr. Bubenhofer 2017: 70).

44

Linguistica dei corpora– semplici sequenze frequenti di token (es sich um, in den letzten), alcune dellequali possono essere completate aumentando il numero di parole (in den
letzten  in den letzen Jahren, in den letzen Tagen);– combinazioni con vario grado di idiomaticità (in diesem Jahr, wie z. B., in derRegel, auf jeden Fall).

Figura 2.8: N-grams (3-4) del corpus German Web 2020

2.6 Profilo di parola
Molti sistemi di gestione e analisi permettono l’estrazione di profili di parola, con i quali si sintetizzano le relazioni più frequenti di una particolare unità
lessicale: nel DWDS sono chiamati Wortprofile, in Sketch Engine sono chiamati
Word Sketch.
Di seguito, il focus è su Word Sketch che permette di osservare il comportamento grammaticale e combinatorio dell’unità oggetto d’interesse in un corpus
specifico. Questa funzionalità è utile soprattutto in corpora molto estesi, dal
momento che ricavare informazioni sul comportamento di un’unità lessicale
attraverso le linee di concordanza è praticamente impossibile se il numero delleattestazioni è elevato. Con Word Sketch i risultati sono organizzati per relazioni
grammaticali, le cui regole sono illustrate nella sketch grammar25 del sistema. Per
ogni relazione grammaticale, le combinazioni più tipiche sono quelle in cima
alla lista.
Se si prende come esempio il profilo di parola di Klima (Figura 2.9) si può
osservare, per esempio, con quali verbi Klima è utilizzato come soggetto (verbs
with “Klima” as subject), con quali verbi è utilizzato come complemento oggetto

25 Cfr. https://www.sketchengine.eu/my_keywords/word-sketch-grammar [28.08.23].

2. Corpora e analisi linguistica45(verbs with “Klima” as object), con quali aggettivi si combina (modifiers with “Klima”)
eccetera.

Figura 2.9: Word Sketch della parola Klima nel corpus German Web 2020

Prima di osservare nel dettaglio le combinazioni lessicali della Figura 2.9, è
opportuna una riflessione: dalla figura si evince, infatti, che la combinazione
Klima + herrschen compare nelle prime posizioni sia della lista verbs with “Klima”
as subject (4510 occorrenze), sia della lista verbs with “Klima” as object (3.971 occorrenze). È necessario quindi visualizzare le concordanze delle singole combinazioni cliccando sui tre puntini alla fine della riga e scegliendo l’opzione26
Concordance (Klima + herrschen). Nelle figure 2.10 e 2.11 sono visibili le prime dieciconcordanze:

26 Oltre a Concordance, dai tre puntini si può accedere a Multiwords Sketch (per esempio subtropisch+ Klima + herrschen), che permette di allargare il contesto delle combinazioni tipiche estrattein precedenza, e a Thesaurus (per esempio, il primo verbo che ha un profilo simile è scheinen).

46

Linguistica dei corpora

Figura 2.10: Visualizzazione della combinazione Klima + herrschen dalla colonna verbs
with “Klima” as subject nel corpus German Web 2020

Figura 2.11: Visualizzazione della combinazione Klima + herrschen dalla colonna verbs
with “Klima” as object nel corpus German Web 2020

Se si osservano la frase n. 3 della Figura 2.10 (1)27 e la frase n. 2 della Figura
2.11 (2), appare evidente che in entrambe Klima è il soggetto del verbo herrschen:(1) In Griechenland herrscht28 ein sehr mildes Klima mit grundsätzlich nur wenigen Regentagen.
(2) Im Masoala Regenwald herrscht tropisches Klima mitten in Zürich.

In realtà, in tutte le frasi delle due categorie verbs with “Klima” as object e verbs
with “Klima” as subject, la parola Klima ha sempre la funzione di soggetto. Si può
dunque concludere che l’estrazione automatica di combinazioni lessicali (profili
di parola ecc.), indispensabile per molti tipi di analisi, deve essere sempre supportata da una attenta analisi qualitativa.
Una volta escluse le relazioni classificate erroneamente, si passa ad analizzare
il profilo di parola di Klima (Figura 2.9)29.
27 Salvo diversa indicazione, tutti gli esempi sono estratti da corpora e sono fedeli all’originale.
Eventuali errori e/o omissioni non sono stati corretti.
28 Il grassetto, salva diversa indicazione, è ad opera dell’autrice.
29 Per motivi di sintesi sono state mostrate solo alcune delle relazioni identificate tramite Word
Sketch.

2. Corpora e analisi linguistica47

Per ogni combinazione elencata possono essere estratte informazioni riguardo al numero di occorrenze della combinazione nel corpus e al suo punteggio(score), calcolato con il coefficiente logDice30. Se si prende come esempio la prima
attestazione della colonna verbs with “Klima” as subject (Klima + herrschen), si vedeche ha lo score più alto (8.7) e un numero di occorrenze pari a 4.510. Le combinazioni sono, infatti, ordinate per numero decrescente di score: in cima alla lista
si trovano le più tipiche, che non sono sempre però le più frequenti (è possibile,però, estrarre le relazioni usando anche il criterio della frequenza). Quindi, lecombinazioni tipiche della relazione verbs with “Klima” as subject sono Klima +herrschen, Klima + begünstigen, Klima + wandeln, ecc.; quelle della relazione verbs with
“Klima” as object sono Klima + vergiften, Klima + schonen, Klima + schützen; quelledella relazione modifiers with “Klima” sono mild + Klima, mediterran + Klima, tropisch+ Klima.
Il profilo di parola, come altre funzionalità, permette di visualizzare le combinazioni più tipiche in un corpus. Se finora si è optato per l’uso del termine
neutro “combinazione lessicale”, risulta ora necessario introdurre il termine“collocazione”. Le collocazioni sono un tipo specifico di combinazione31, ma
con varie possibilità di definizione e interpretazione in base all’orientamento
teorico, e raggruppabili in due filoni: uno empirico (1) e uno teorico (2) (cfr.
anche Flinz 2019: 92).
1. Il filone empirico viene generalmente associato a John Sinclair e a John
Rupert Firth32. Nel suo lavoro del 1991, John Sinclair mostra come il linguaggio sia caratterizzato da due principi fondamentali, che determinanola produzione di enunciati dotati di significato: il principio di scelta aperta(open-choice principle), per il quale ogni enunciato viene prodotto tramite uncomplesso sistema di scelte a vari livelli (suono, parole, sintagmi ecc.) guidate dal criterio di grammaticalità, e il principio idiomatico (idiom principle),secondo il quale gli elementi linguistici tendono a co-occorrere e a costituire
una scelta singola, un blocco unico. Il principio idiomatico determina latendenza delle parole ad attrarre nella loro immediata vicinanza altre forme specifiche, ossia le loro collocazioni (cfr. Spina 2001: 136). In evidenzavi è quindi l’importanza delle ricorrenze lessico-grammaticali per l’identificazione di pattern strutturali e semantici. Grazie a John Rupert Firth e
all’uso dell’informatica e dei metodi statistici applicati a corpora di grandi
30 Cfr. https://www.sketchengine.eu/my_keywords/logdice/ [17.1.2023]. Il coefficiente logDice
permette l’identificazione delle combinazioni più tipiche e quindi più “forti”. Il coefficiente
logDice non è influenzato dalla dimensione del corpus. Per una panoramica di altri parametri
statistici, cfr. Stefanowitsch (2020: 224-233).
31 Le collocazioni sono unità stereotipate, che si distinguono però da altri fraseologismi comeproverbi e modi dire (cfr. Burger 2015: 38).
32 Nel mondo germanofono si citano anche i lavori di Evert (2009), che distingue tra collocazioni e multiwords units (Mehrwortverbindungen), e Steyer (2013), che introduce il termine “combinazione usuale” (usuelle Wortverbindung).

48

Linguistica dei corpora

dimensioni ha preso, invece, avvio lo studio empirico delle collocazioni.
Le collocazioni vengono estratte proprio per mezzo di parametri statistici
che determinano quali combinazioni sono più frequenti in un determinato
segmento di testo di dimensione fissa (Textfenster in tedesco, span in inglese),
indipendentemente da fattori di tipo casuale (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister
2015: 179). I metodi statistici33, mettendo in relazione la frequenza dei collocati all’interno dello span e dell’intero corpus, misurano proprio la significatività di una collocazione. Tali collocazioni possono poi essere organizzate per relazioni di vario tipo, semantico, sintattico eccetera.
2. Per il filone teorico si distinguono da un lato la definizione di Hausmann(1984: 401f), per il quale le collocazioni sono unità lessicali in relazione
sintattica (di solito sono combinazioni di due parole che si trovano in un
Determinationsverhältnis come ad esempio schütteres Haar, dove Haar è la basee schütter è il collocatore)34, e, dall’altro, quella di Burger (2015: 38-41), peril quale le collazioni sono un tipo di fraseologismo. Burger distingue varie
categorie:– fraseologismi verbali con oggetto/oggetti (Verbale Phraseme mit Objekt(en))
come Sport treiben;– fraseologismi verbali con avverbiale + oggetto/oggetti (Verbale Phraseme
mit Adverbiale (+Objekt(en)) come etw. Online bestellen;– fraseologismi verbali con complementi complessi (Verbale Phraseme mit
komplexeren Ergänzungen), come bei rot über die Ampel fahren;– fraseologismi nominali (Nominale Phraseme), come persönliche Daten;– fraseologismi aggettivali (Adjektivische Phraseme), come bitter nötig.
L’analisi delle collocazioni è un presupposto fondamentale per comprendere
fenomeni legati sia alla sfera lessico-grammaticale, sia alla sfera semantica (cfr.
Spina 2001: 134). Indipendentemente dall’orientamento teorico, l’approccio
empirico resta, in ogni caso, un buon punto di partenza.
Le applicazioni dello studio delle collocazioni possono essere varie, spaziando dalla lessicografia alle scienze della traduzione fino alla didattica delle lingue
straniere.
33 Per l’estrazione di collocazioni si possono utilizzare vari parametri statistici. Oltre al già citato logDice, usato da Sketch Engine, vi sono anche il Mutual Information (cfr. Spina 2001: 138140; Stefanowitsch 2020: 226-227), il T-Score (cfr. Spina 2001: 138-143); il Chi-Square (cfr.
Stefanowitsch 2020: 225-226), il log-likelihood ratio test (cfr. Stefanowitsch 2020: 225-227), il
Minimum Sensitivity (cfr. Stefanowitsch 2020: 228), il Fisher’s exact test (cfr. Stefanowitsch 2020:
228-229). Per un confronto dei parametri in base alle caratteristiche del corpus e alle possibili
finalità cfr. Stefanowitsch (2020: 229-233). Spina (2001: 140) si sofferma su Mutual Informatione T-Score.
34 Si veda anche la definizione di Feilke (1996), che amplia la definizione di Hausmann e ponel’attenzione sulla relazione lessico-grammatica.

2. Corpora e analisi linguistica49

2.7 Altre possibilità di analisi
In Sketch Engine sono presenti due ulteriori funzionalità interessanti per varitipi di applicazione. Una di queste è Word Sketch Difference, che confronta il profilo di parola (word sketch) di due parole. Si prendano come esempio le due parole
Klima e Umwelt. Come si evince dalla Figura 2.12, il confronto avviene relazione
per relazione: verbs with “Klima” as subject, verbs with “Klima” as object, modifiers with
“Klima” eccetera.

Figura 2.12: Word Sketch Difference delle parole Klima e Umwelt
nel corpus German Web 2020

In verde nitido (come la parola Klima) sono evidenziati tutti gli aggettivi maggiormente ricorrenti con Klima (mild, mediterran ecc.), mentre in rosso nitido(come la parola Umwelt) tutti gli aggettivi più usati con Umwelt (lebenswert, sauberecc.). Più il colore perde di nitidezza, meno la combinazione risulta tipica. In
grigio sono colorate, invece, le parole che possono essere usate con entrambe(verändernd). Questa funzionalità si presta per confronti non solo a livello sintattico, ma anche a livello semantico.
Un’altra funzionalità presente in Sketch Engine è Thesaurus. Con Thesaurus si
può generare automaticamente una lista di sinonimi (o di parole che si avvicinano a questa relazione semantica) rispetto a una parola data. Le parole estratteapparterranno quindi al medesimo campo semantico; secondo la semantica distribuzionale35, infatti, le parole che possono essere usate nel medesimo contesto sono simili anche dal punto di vista del significato.
35 Cfr.
https://www.sketchengine.eu/guide/thesaurus-synonyms-antonyms-similar-words/#toggle-id-3 [24.08.23].

50

Linguistica dei corpora

Sketch Engine utilizza i word sketches delle parole per determinare il loro grado di somiglianza, consigliando però l’uso di corpora di una certa grandezza(minimo 100.000 parole) per avere risultati più affidabili. Più grande sarà ladimensione del corpus, maggiore sarà la probabilità che i risultati siano corretti.
Se si estrae la lista delle parole affini dal punto di vista semantico a Klima dal
corpus German Web 2020 (Figura 2.13), nelle prime posizioni si possono identificare le parole più simili alla parola Klima, ossia Umwelt, Kultur, Atmosphäre. Segue
il dato della frequenza nel corpus e il punteggio che ne determina la similarità(numero che indica la percentuale delle combinazioni in comune):

Figura 2.13: Thesaurus della parola Klima nel corpus German Web 2020

Cliccando sui tre puntini accanto a ogni parola si potrà scegliere tra quattro
funzionalità; se si prende come esempio Umwelt, si potrà:– utilizzare Word Sketch Difference per confrontare Klima con Umwelt;– consultare il Thesaurus della parola Umwelt;– identificare le concordanze della parola Umwelt tramite Concordance;– estrarre il profilo di parola di Umwelt tramite Word Sketch.

Capitolo 3.
Corpora in lingua tedesca
I corpora con dati primari attualmente disponibili in lingua tedesca sono
numerosi. Possono essere monolingui o plurilingui, corpora di riferimento ospecialistici, corpora grezzi o annotati eccetera. Per poter capire, però, quale
corpus possa risultare più adatto al proprio interesse di ricerca, una classificazione mediante criteri precisi può risultare utile per orientarsi. Nella prima
parte di questo capitolo è presentata la classificazione proposta da Lemnitzer/
Zinsmeister (2015: 137), rimodellata però in alcuni punti. Oggetto di discussione sono, inoltre, i criteri adottati per la sua realizzazione, con il supporto el’integrazione di ulteriore letteratura (3.1). Segue la presentazione dei tre corpora principali per la lingua tedesca, con focus sulle loro caratteristiche peculiari,
nonché sugli strumenti che ne consentono la consultazione (3.2). Il capitolo si
conclude con un breve excursus su altri tipi di corpora, offrendo una panoramica delle loro caratteristiche principali.

3.1 Classificare i corpora
Il panorama dei corpora presenti nel web è assai variegato1. Non è facileorientarsi e trovare immediatamente quello più adatto ai propri scopi. Per capire, quindi, quali corpora possano essere adatti a un obiettivo di ricerca prefissato, è necessario essere a conoscenza delle loro caratteristiche principali. Di
seguito viene dunque presentata e discussa una classificazione utile a distinguere
i vari corpora presenti in rete, quella di Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 137), che,pur rappresentando soltanto una delle possibili classificazioni, è stata scelta per
via della sua strutturazione chiara e intuitiva (Figura 3.1).
Secondo Lemnitzer/Zinsmeister (2015) i corpora possono essere classificati in base ai seguenti criteri: obiettivo per il quale il corpus è stato costruito(Funktionalität), lingua dei dati primari (Sprachenauswahl), canale di trasmissione dei dati (Medium), grandezza (Größe), annotazione (Annotation), persistenza(Persistenz), tipo di relazione con la lingua oggetto di studio (Sprachbezug), disponibilità (Verfügbarkeit).

1

Una panoramica aggiornata è fornita dal progetto europeo CLARIN (https://www.clarin.eu)[21.10.2022], nato con l’obiettivo di realizzare un Virtual Language Observatory aggiornato con
corpora in varie lingue europee. Cfr. https://vlo.clarin.eu/?1 [23.10.22].

52

Linguistica dei corpora

Figura 3.1: Classificazione di corpora (Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 137)

Prima di procedere a una riflessione dettagliata dei criteri sopraelencati, è
opportuno sottolineare il fatto che essi, in realtà, possono essere anche raggruppati in due sottocategorie: da un lato, i criteri riguardanti il design del corpus (Designkriterien), che fanno riferimento alle principali caratteristiche dei dati
primari (la lingua dei dati, il canale di trasmissione dei dati, la grandezza delcorpus, il tipo di relazione dei dati con la lingua oggetto di studio, l’obiettivo percui è stato costruito il corpus); dall’altro, quelli concernenti la preparazione delcorpus (l’annotazione) (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 138). Inoltre, i criteri
possono essere anche combinati tra di loro: un corpus può, cioè, essere monolingue, ma anche specialistico, annotato eccetera.
Il primo criterio, l’obiettivo per il quale è stato costruito o si costruisce il
corpus (Funktionalität), è quello fondamentale, perché influisce su tutti gli altri,
anche se può essere riadattato in corso d’opera. Normalmente i corpora vengono costruiti per fungere da base empirica per vari tipi di analisi con obiettivi
più o meno specifici, come per esempio la documentazione linguistica (il corpus Emigrantendeutsch in Israel), per fini lessicografici (il DWDS-Kernkorpus), perstudi sull’apprendimento e per l’insegnamento di una lingua (i corpora Falko e
MERLIN), per studi sulla lingua usata per comunicare in Internet (internetbasierte
Kommunikation) come il Mobile Communication Database 2 (MoCoDa 2)2.
Il secondo criterio, la lingua (Sprachenauswahl), riguarda la lingua/le lingue dei
dati primari del corpus. La prima distinzione che deve essere fatta è tra corpora2

Per una breve descrizione di questi corpora si veda il paragrafo 3.3.

3. Corpora in lingua tedesca

53

monolingui (monolinguale Korpora) in cui i dati sono disponibili in una sola lingua3 e corpora bilingui o multilingui (bilinguale oder multilinguale Korpora) in cui idati sono accessibili in due o più lingue. I corpora bilingui o multilingui, a loro
volta, si distinguono in corpora paralleli4 (Parallelkorpora) e corpora comparabili5(Vergleichskorpora). Nel primo caso, quello dei corpora paralleli (Parallelkorpora),
vi sono dati appartenenti a una L1 e la loro traduzione in una o più lingue (L2,
L3 …. Ln) (Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 138). Essi possono essere sia monodirezionali che bidirezionali (cfr. Freddi 2019: 70-71). Nel secondo caso, quellodei corpora comparabili (Vergleichskorpora), vi sono testi in una L1 e altri testi
confrontabili per genere, registro, funzione comunicativa in altre lingue (L2, L3… Ln), che non sono però traduzioni.
Il terzo criterio, il canale di comunicazione (Medium), ossia la variazione diamesica, permette di distinguere tra corpora di lingua scritta, con dati che sin
dalla loro origine sono stati prodotti per essere scritti6 (quindi non dati orali chesono stati trascritti), e corpora di lingua parlata, che raccolgono dati audio e video, da trascrivere ai fini dell’analisi7. Sono necessarie però alcune precisazioni:
innanzitutto, le trascrizioni, di fatto il primo stadio di annotazione di testi orali,
implicano scelte teoriche e operative (cfr. Freddi 2019: 53); le scelte dovrebbero
essere tali da non ridurre la complessità del dato orale e da permettere un’interpretazione adeguata dei fenomeni studiati. In secondo luogo, le trascrizioni
sono un’interpretazione di un dato audio8. I due livelli dovrebbero essere op3
4

5
6
7
8

Nei corpora monolingui sono presenti sia la lingua standard, sia le sue varianti (diatopiche,
diastratiche, diacroniche ecc.).
Corpora paralleli sono il corpus OPUS (Open Parallel Corpus) (https://opus.nlpl.
eu) [21.10.2022], che in realtà è un insieme di testi tradotti presi da Internet e il corpus
EUROPARL (European Parliament Proceedings Parallel Corpus) (https://www.statmt.org/europarl/) [21.10.2022].
Si consideri che il termine Vergleichskorpus ha nelle scienze della traduzione un significato diverso. In tal caso si tratta di un corpus che contiene sia testi originari (L1), sia le sue traduzioni(L1, L2 ecc.).
Casi limite sono per esempio i protocolli stenografati dei dibattiti parlamentari (cfr. Lemnitzer
2022: 412).
Oggi la trascrizione può essere fatta mediante sistemi di riconoscimento vocale (cfr. f4x,
https://www.audiotranskription.de). Un controllo manuale, per quanto i sistemi automatici
diventino sempre più precisi, è comunque consigliabile.
Per la trascrizione cfr. Ochs (1979). Che cosa viene trascritto e come lo si trascrive dipende
dall’obiettivo della ricerca. Sono possibili vari tipi di trascrizione (cfr. anche Morek 2022:
391ff): una possibilità è la trascrizione ortografica; un’altra è costituita dalla trascrizione prosodica, in cui si tiene conto di fenomeni tipici del parlato quali l’intonazione, il ritmo, l’accento ecc. Per il tedesco si è imposto il seguente sistema di trascrizione: il GesprächsanalytischeTranskriptionssystem (GAT), oggi nella versione aggiornata e rivista GAT2 (cfr. Hagemann/Henle 2021), che permette di realizzare trascrizioni minime (Minimaltranskripte) e trascrizioni
di base (Basistranskripte). La trascrizione può essere fatta con diversi sistemi, tra cui FOLKER,
un editor che comprende anche un player audio e permette varie visualizzazioni della trascrizione (cfr. https://agd.ids-mannheim.de/folker.shtml) [21.10.2022]. FOLKER utilizza unsistema cGAT (c = computergestützt), una versione leggermente modificata di GAT2.

54

Linguistica dei corpora

portunatamente separati, anche se oggi, con l’allineamento tra testo e audio, gli
studi possono raggiungere un maggior grado di completezza (cfr. Freddi 2019:53). I corpora di lingua orale possono presentare, inoltre, diversi gradi di oralitàe spontaneità, dovuti al fatto che i soggetti parlanti possono essere persone che
dialogano spontaneamente, professionisti opportunatamente preparati, oppure
persone che semplicemente leggono un testo scritto. Il corpus può contenere quindi dati con un diverso grado di oralità (cfr. Koch/Oesterreicher 1994).
Nelle pubblicazioni più recenti si parla di un ulteriore tipo di corpus, ossia il
corpus della comunicazione in Internet (cfr. Beißwenger/Lüngen 2022: 433).
Anche se le sue caratteristiche sono a cavallo tra lingua scritta e lingua parlata,
per la sua costruzione e il suo utilizzo sono necessarie convenzioni, proceduree strumenti ad hoc (cfr. Storrer 2014: 189-191). I corpora multimodali contengono, invece, anche dati video e sono indispensabili per l’analisi della gestualità oanche del linguaggio dei segni.
Il criterio della grandezza (Größe) si riferisce al numero di parole o token delcorpus. Come già anticipato, la prima generazione di corpora aveva un numero limitato di token (ca. un milione) rispetto ai corpora moderni, che invece
superano anche il miliardo di token, come il DWDS-Zeitungskorpus (23 miliardi), DeReKo (66,6 miliardi) e i web corpora di Sketch Engine (i cosiddetti corpora
TenTen). La grandezza rappresenta un criterio fondamentale quando si vogliono
fare analisi di tipo quantitativo per mezzo di parametri statistici. Per estrarre, ad
esempio, i profili di parola (Wortprofile), il corpus deve essere abbastanza grandeda poter estrarre un numero considerevole di lessemi co-occorrenti. Solo cosìpossono essere determinati i potenziali candidati che andranno a completare il
profilo della parola ricercata. La grandezza di un corpus è un criterio rilevante
anche per la ricerca di fenomeni rari o complessi: si pensi ad analisi corpus-based(in tedesco korpusgestützt, si veda il paragrafo 1.3), che hanno come obiettivo laverifica di una determinata ipotesi. La grandezza di un corpus non deve essereperò l’unico criterio da utilizzare per la scelta di un corpus, che deve essere dettata, invece, dall’obiettivo della ricerca. Anche con corpora piccoli si possono
fare, infatti, ricerche valide, soprattutto per analizzare le lingue di specialità (cfr.
Flinz 2018; Flinz/Perkuhn 2018) o un determinato discorso9 (cfr. Brambilla/
Flinz 2020; Flinz 2021b; Flinz 2022).
Il criterio dell’annotazione (Annotation) permette di distinguere in primaistanza tra corpora grezzi, non annotati, e corpora annotati. I corpora annotati
si differenziano, inoltre, principalmente in corpora annotati a livello morfosintattico, sintattico, semantico e pragmatico (cfr. paragrafo 1.2). Vi sono peròanche altri tipi di annotazione, che riguardano aspetti quali la struttura testuale,la struttura informativa, la prosodia eccetera.
9

Per discorso si intende un corpus virtuale realizzato in base a criteri semantici (cfr. Busse/
Teubert 1994: 14).

3. Corpora in lingua tedesca

55

Il criterio della persistenza10 (Persistenz) consente di differenziare, da un lato,i corpora statici (statische Korpora), ossia quei corpora che sono stati creati in
un arco temporale definito e che vengono salvati in un determinato stadio (icorpora statici possono essere poi anche ampliati; in tal caso si avranno semplicemente delle nuove versioni del corpus); dall’altro, i corpora di monitoraggio (Monitorkorpora), che vengono aggiornati periodicamente (su base annuale,mensile e, in alcuni casi, quotidiana), senza l’alterazione degli altri parametri,come il bilanciamento dei testi (un esempio è il corpus Webmonitor) 11. Questi tipi
di corpora si prestano molto bene per lo studio del cambiamento della lingua
e per l’identificazione di neologismi. Un altro tipo di corpus sono i corpora
dinamici. Occorre però precisare che non tutte/i le/gli studiose/i sono concordi nell’introdurre questa terza categoria. Mentre per Lemnitzer/Zinsmeister(2015) e Freddi (2019) i corpora di monitoraggio e i corpora dinamici sono lastessa cosa, Perkuhn/Keibel/Kupietz (2012: 51) distinguono i corpora di monitoraggio da quelli dinamici: quelli di monitoraggio (Monitorkorpora) hanno sempre la medesima grandezza anche se i dati cambiano, quelli dinamici (dynamische
Korpora) sono invece corpora che vengono incrementati e modificati. Un esempio di corpus dinamico è il corpus di riferimento DeReKo, che viene ampliato
continuativamente e a intervalli regolari (per citarlo deve essere fatto riferimento alla versione, per esempio alla data del 31.03.23 è fruibile DeReKo-2023-I).
Collegato alla persistenza è anche il tema della riproducibilità (Reproduzierbarkeit)
delle analisi in un corpus. Con i corpora statici non ci sono problemi, ma in caso
di corpora di monitoraggio o di corpora dinamici i dati cambiano; i risultati che
si ottengono con la stessa procedura di analisi potrebbero quindi variare.
Il criterio del tipo di relazione con la lingua oggetto di studio (Sprachbezug),
chiamato criterio della variazione diafasica in Freddi (2019: 44), permette didifferenziare tra corpora generici di riferimento di una lingua (Referenzkorpora)12,
che cercano di rappresentare in maniera più fedele possibile una lingua in un determinato periodo di tempo (per esempio il tedesco del secolo X) con tutte le suevarietà diafasiche, diastratiche, diatopiche, diamesiche, e i corpora specialistici(Spezialkorpora), che focalizzano un singolo genere o dominio. Nel primo caso,
le caratteristiche principali sono l’ampiezza e la varietà delle tipologie testuali,
che dovrebbe essere bilanciata (ausgewogen)13, mentre nel secondo la specificità
10 Il termine “persistenza” ha origine in ambito informatico e indica la possibilità di far sopravvivere i dati all’esecuzione del programma stesso. Cfr. Perkuhn/Keibel/Kupietz (2012:
50-51).
11 Cfr. https://www.dwds.de/d/korpora/webmonitor [23.10.22].
12 Il termine Referenzkorpus è utilizzato con un altro significato in sistemi di analisi come Sketch
Engine, dove indica semplicemente il corpus di riferimento con il quale è paragonato il corpus
di analisi per identificare le keywords.
13 Se si prende come esempio il DWDS-Kernkorpus (1900–1999), si evince che la distribuzione
dei generi testuali è abbastanza bilanciata, in quanto manualistica e saggistica sono il 21,7 %,i testi letterari il 26.35%, i testi scientifici il 24,59% e quelli giornalistici il 27,29%.

56

Linguistica dei corpora

potrebbe riguardare vari aspetti, come la scelta della tipologia testuale o la scelta
di un argomento specifico (fenomeni discorsivi ecc.). I corpora di riferimento possono essere usati anche come corpora di controllo (Kontrollkorpora), per
esempio per analizzare i corpora specialistici. La comparazione dei due corpora
permette di mettere in evidenza le somiglianze e le differenze nella distribuzione del fenomeno analizzato (cfr. Flinz/Perkuhn 2018).
Il criterio della disponibilità (Verfügbarkeit) riguarda il tipo di accesso al corpus. Un corpus può essere liberamente fruibile tramite una piattaforma o semplicemente scaricabile, oppure può essere consultato previa registrazione osottoscrizione di una licenza d’uso. Il tipo di disponibilità dipende da molti fattori, quali i diritti di autore, le licenze, i diritti d’uso ecc. (cfr. Perkuhn/Keibel/
Kupietz 2012: 52-54).
Nella sua classificazione Freddi (2019: 58-62) inserisce anche altri criteri e discute altre caratteristiche, tra cui il criterio della variazione diacronica per distinguere i corpora sincronici, che offrono uno spaccato di una lingua o di una sua
varietà in un preciso arco temporale, e i corpora diacronici, in cui i testi sono stati
campionati in periodi diversi14. Inoltre, distingue tra i corpora e il World Wide Web,
mostrando come di fatto il Web, nonostante sia la più grande banca dati esistente e anche facilmente accessibile, non sia adatto a ricerche linguistiche di tipo
complesso per una serie di problematiche (dati scelti e organizzati senza nessun
criterio specifico, origine non verificabile dei dati, tipologie di testi non sempre
facilmente classificabili, volatilità e qualità dei dati ecc.). Motori di ricerca come
Google, grazie ai loro strumenti di indicizzazione efficienti, possono essere usati
per alcuni ambiti della ricerca linguistica, ma allo stato attuale non per ricerche
complesse. In tempi recenti sono stati sviluppati sistemi per la realizzazione di web
corpora, come il WebBootCat (cfr. Baroni/Bernardini 2004), e in alcune piattaforme
sono stati inseriti web corpora già pronti per essere utilizzati, come i corpora TenTen
in Sketch Engine, i web corpora nel Wortschatz Leibniz15, il Webkorpus nel DWDS16.

3.2 Principali raccolte di corpora esistenti per la lingua
tedesca
In questo paragrafo sono presentate le principali raccolte di corpora perla lingua tedesca e i loro sistemi di gestione e analisi (Korpusrecherchesysteme).
14 Si ricorda che lo studio di una lingua in diacronia può essere affrontato anche analizzando
corpora sincronici campionati in periodi diversi secondo lo stesso criterio di selezione dei
testi.
15 In questa piattaforma non è possibile analizzare i dati in autonomia, ma sono consultabili
informazioni già “preconfezionate”. Per ogni unità lessicale cercata vengono fornite informazioni come articolo, ambito di appartenenza, descrizione, esempi, parole co-occorrenti. Cfr.
https://corpora.uni-leipzig.de/de?corpusId=deu_news_2021 [21.10.2022].
16 Cfr. https://www.dwds.de/d/korpora/web [21.10.2022].

3. Corpora in lingua tedesca

57

Partendo da alcuni criteri presenti nella tipologia presentata nel paragrafo 3.1,
per ogni corpus sono messe in luce le sue caratteristiche principali, gli strumenti
di ricerca, le modalità di ricerca e di visualizzazione dei risultati.
3.2.1 Das Deutsche Referenzkorpus (DeReKo)
DeReKo è la più grande raccolta di corpora per la lingua tedesca del periodo contemporaneo e anche del passato più recente (cfr. Lüngen 2017).
Appositamente realizzato dal Leibniz-Institut für Deutsche Sprache per ricerche ditipo linguistico, è composto da ca. 53 miliardi di parole (DeReKo-2023-I). È sostanzialmente un insieme di archivi di corpora e di corpora singoli monolingui
in lingua tedesca. In alcuni corpora, per esempio nei corpora di Wikipedia (WP),sono presenti anche dati in altre lingue17 (inglese, croato, francese, italiano, norvegese, polacco, spagnolo e ungherese).
DeReKo comprende solo testi scritti, anche se in alcuni corpora, come nel
Dortmunder Chat Korpus, i dati si possono ascrivere al cosiddetto “parlato concettuale”, cioè il medium è scritto, ma la concezione è orale (sono konzeptionell
mündlich)18. I testi, appartenenti a vari generi testuali (testi letterari, scientifici,
divulgativi, giornalistici), sono stati scelti in base a criteri come quantità, variazione, qualità e attualità.
DeReKo è stato creato come corpus di riferimento, ma comprende anche
corpora storici (come il Goethe Korpus e il Grimm Korpus), corpora letterari (biografie di autori), corpora giornalistici (Bonner Zeitungskorpus ecc.), corpora specialistici (Fußball-Liveticker), corpora CMC (computer mediated comunication come il
Dortmunder Chatkorpus 2.2) e corpora comparabili (i Wikipedia Korpora). Si tratta di un corpus dinamico aggiornato a intervalli di tempo regolari19 e fruibile
gratuitamente previa registrazione; alcuni suoi corpora possono essere anche
scaricati.
I dati, codificati nel sistema I5 (un adattamento di TEI), sono annotati con
varie modalità e possono essere consultati utilizzando due sistemi di ricerca
e analisi: COSMAS II (Corpus Search Management and Analysis System) e KorAP(Korpusanalyseplattform)20.
La ricerca in DeReKo tramite COSMAS II avviene per mezzo di vari passaggi, illustrati qui di seguito:
17 Per la loro natura intrinseca (testi appartenenti al medesimo genere testuale), i corpora di
Wikipedia possono essere usati anche come corpora comparabili (Vergleichskorpora). Cfr.
Gredel/Flinz (2020); Flinz/Gredel (2022); Storrer/Herzberg (2022).
18 Cfr. Koch/Oesterreicher (1994).
19 La sua crescita viene stimata intorno ai 3,1 milioni di parole l’anno (cfr. Kupietz/Lüngen/
Kamocki/Witt 2018: 4353).
20 KorAP è stato realizzato per colmare alcune criticità di COSMAS II, come l’impossibilità di
combinare vari livelli di annotazione. KorAP non ha un linguaggio di ricerca proprio, ma sibasa su COSMAS II. KorAP è stato integrato anche in altri progetti (cfr. il corpus nazionaledella lingua rumena). Per maggiori informazioni, cfr. Lemnitzer/Diewald (2022: 380-381).

58

Linguistica dei corpora(1) per prima cosa occorre scegliere l’archivio o il corpus nel quale si vuole
effettuare la ricerca21. Nella versione attuale (DeReKo-2023-I) sono presenti
568 corpora organizzati in 18 archivi22;(2) successivamente deve essere scelto il corpus da analizzare. Si può scegliere
tra i corpora predefiniti presenti all’interno dell’archivio scelto (per esempio
l’archivio W), tra i corpora virtuali dell’utente (se sono stati creati in precedenza)e tra i corpora virtuali messi a disposizione dalla comunità scientifica. Se si opta
per la prima opzione (archivio W), si potrà scegliere tra corpora di vario tipo23.
La possibilità di creare corpora virtuali24 che rimangono in memoria e possono
essere rianalizzati di volta in volta, è una funzionalità e una possibilità moltointeressante di COSMAS II, perché permette all’utente di lavorare anche con
corpora più piccoli, adatti ai propri interessi di ricerca (cfr. anche Flinz 2021b),e di svolgere analisi qualitative molto accurate;(3) Una volta scelto il corpus (il corpus W-öffentlich dell’archivio W), si può
procedere a formulare la ricerca (Figura 3.2).

Figura 3.2: Screenshot della maschera di ricerca in COSMAS II

L’utente può scegliere se cercare semplicemente la forma di una parola (unaparola coniugata) o la sua forma base (il lemma), oppure una combinazione dipiù parole o una frase intera. Gli esempi forniti dal sistema (Beispiele) permettono
21 Per esempio, W (Archiv der geschriebenen Sprache), PARONYM (Archiv des Paronym-Projekts des
IDS), WP (Wikipedia Artikel u. Artikel- & Benutzerdiskussionen 2013/15/17/19), TAGGED-C(Archiv morphosyntakt. annotierter Korpora) eccetera.
22 Per informazioni sugli archivi cfr. https://www2.ids-mannheim.de/cosmas2/projekt/referenz/archive.html [21.10.2022].
23 Per esempio, W-öffentlich (alle öffentlichen Korpora des Archivs W mit Neuakquisitionen); lit-pub(Belletristik/Trivialliteratur öffentlich); focus (FOCUS 2000 - 2021). Per informazioni sui corpora
cfr. https://www2.ids-mannheim.de/cosmas2/projekt/referenz/korpora.html [21.10.2022].
24 Per informazioni sui corpora virtuali cfr. https://www2.ids-mannheim.de/cosmas2/projekt/referenz/virtuell.html [21.10.2022].

3. Corpora in lingua tedesca59

di avere un quadro chiaro delle varie possibilità. Cliccando su Suchen si dà avvio
alla ricerca;(4) Il primo risultato della ricerca è una lista di forme di parola (Wortformen),disposte in ordine alfabetico ascendente, dell’unità linguistica cercata. Per esempio, se si cerca Nachhaltigkeit, viene prodotta la seguente lista (Figura 3.3):

Figura 3.3: Screenshot della lista di forme parole prodotte dalla ricerca di Nachhaltigkeit
in COSMAS II

Come si evince dai dati presenti in questa lista25 (Figura 3.3), molte di queste
forme di parola sono attribuibili a errori di scrittura. Eliminando la spunta verde
accanto alla forma di parola che non si vuole analizzare (sulla parte sinistra della
figura), tale forma di parola non verrà considerata nel prosieguo dell’analisi;(5) una volta scelte le forme idonee alla propria ricerca, cliccando su
Ergebnisse (risultati) verranno prodotti i risultati della ricerca26 (Treffer) divisi per
corpus (Korpusansicht): 108.119 risultati in 77.513 testi, risalenti all’arco temporale 1955-2021, provenienti da 833 corpora. È possibile poi visualizzare a quali
corpora appartengono i risultati della ricerca27. La visualizzazione per corpus(Korpusansicht) è impostata di default dal sistema; i risultati possono però anche
essere visualizzati utilizzando criteri diversi: fonte (Quellenansicht), documento(Dokumentansicht), paese di provenienza (Ansicht nach Ländern), tipologia testuale (Ansicht nach Textsorten), tema (Ansicht nach Themen), decennio (Ansicht nachJahrzent), anno (Jahr), mese (Monat), giorno (Tag);(6) Successivamente, cliccando sull’analisi delle co-occorrenze(Kookkurrenzanalyse)28, è possibile procedere ad analisi di tipo sintagmatico(Figura 3.4):
25 NACHHALTIGKEIT - 229 occorrenze; NAchhAltigkeit - 1 occorrenza; NAchhaltigkeit - 3
occorrenze; NaCHHALTIGKEIT - 1 occorrenza; Nachhaltigkeit - 107.794 occorrenze; nachhaltigkeit - 91 occorrenze.
26 Nel caso esemplificato di Nachhaltigkeit non è stata eliminata nessuna forma di parola.
27 Nel caso esemplificato: 833 corpora visualizzati nel numero di 20 corpora per pagina, per un
totale di 42 pagine.
28 Un altro strumento realizzato dal Leibniz-Institut für Deutsche Sprache per l’analisi delle co-occorrenze è la Kookkurrenzdatenbank (CCDB), che permette la visualizzazione e l’analisi di 220.309
profili di parola automatici. La CCDB permette, inoltre, di determinare le parole che hanno un

60

Linguistica dei corpora

Figura 3.4: Screenshot della maschera di ricerca per le co-occorrenze(Kookkurrenzanalyse) in COSMAS II

Lasciando inalterati i valori impostati di default (5 parole a sinistra, 5 parole adestra per frase) i risultati, ordinati per il parametro statistico Log-Likelihood-Ratio(LLR)29, con indicazione anche della frequenza assoluta, mostrano le parole che
co-occorrono in maniera più significativa con la parola ricercata (Kookkurrenzen)e i loro pattern sintagmatici più frequenti (syntagmatische Muster) (Figura 3.5):

Figura 3.5: Screenshot dei risultati della Kookkurrenzanalyse per Nachhaltigkeit in
COSMAS II
profilo collocazionale simile alla parola cercata (related collocation profiles), di distinguere due parole
in base al profilo collocazionale (contrast near-synonyms), di focalizzare aspetti quali il topographic profile con la Self-Organizing Map (SOM) o di individuare parole simili da un punto di vista semantico(semantic proximity model). Dato che l’ultimo aggiornamento risale al 2007, la CCDB non è adatta
a individuare le tendenze più attuali della lingua tedesca. Per sopperire a ciò è stato realizzato
DEREKOVECS (cfr. Fankhauser/Kupietz 2019; Kupietz/Lüngen/Kamocki/Witt 2018). Cfr.
http://corpora.ids-mannheim.de/openlab/derekovecs/ [21.10.2022].
29 Per informazioni sul parametro, cfr. Perkuhn/Keibel/Kupietz (2012: 118). Per un confronto
tra i vari parametri (chi-square, mutual information, log-likelihood ratio test, minimum sensivity, fisher’s
exact test) per l’individuazione di collocazioni, si veda Stefanowitsch (2020: 224-233).

3. Corpora in lingua tedesca61

Per ogni risultato possono essere visualizzate le KWIC o le porzioni di testo
con relativa indicazione delle fonti;(7) In seguito, possono essere anche estratte le KWIC dell’unità linguistica cercata. Per default esse sono visualizzate in modalità non organizzata (unsortiert), ma vi sono anche ulteriori possibilità: in ordine alfabetico (alphabetischsortiert), in ordine cronologico (chronologisch sortiert), in ordine casuale (zufällig
sortiert), in ordine di relazione di co-occorrenza (Ko-okkurrenzstärke). Oltre alle
KWIC, cliccando su testo completo (Volltext) è possibile visualizzare i risultati
con una maggiore quantità di testo. Scegliendo la funzione Export i dati, con unlimite di occorrenze preimpostato, possono essere esportati in vari formati eanalizzati sul proprio dispositivo.
L’uso di COSMAS II è abbastanza intuitivo (cfr. Lemnitzer 2022: 414) per
un livello di analisi di base, mentre, per ricerche più approfondite, e anche piùcomplesse da un punto di vista morfologico, è necessario acquisire una maggiore corpus literacy (cfr. anche Steyer 2008: 189).
3.2.2 Il DWDS – Digitales Wörterbuch der Deutschen Sprache
La piattaforma DWDS (Digitales Wörterbuch der Deutschen Sprache) della BerlinBrandenburgische Akademie der Wissenschaften contiene numerosi corpora creati
originariamente per fini lessicografici, ma utilizzabili oggi per analisi di tipo
linguistico (Lemnitzer 2022: 414). Questo sistema lessicale digitale comprende
corpora (Textkorpora), dizionari (Wörterbücher)30 e anche strumenti per l’estrazione di dati statistici (Wortstatistiken).
I corpora, tutti monolingui in lingua tedesca, sono raggruppati in quattro
gruppi: corpora di riferimento (Referenzkorpora), corpora di testi giornalistici(Zeitungskorpora), web corpora (Webkorpora) e corpora specialistici (Spezialkorpora).
Sono prevalentemente corpora di lingua scritta, ma si possono trovare anche
corpora di lingua parlata (per esempio, il Wendekorpus, il corpus Text+Berg, il
corpus Politische Reden (1982-2020)) e corpora CMC come il corpus Blogs.
Tra i corpora di riferimento, che sono bilanciati sia per la dimensione diacronica, sia per i generi testuali, occorre annoverare tre corpora: il DWDS-Kernkorpus(1900-1999), il DWDS-Kernkorpus 21 (2000-2010) e il Deutsches Textarchiv
30 Il dizionario principale è il DWDS-Wörterbuch, che mette a disposizione informazioni sulla
forma e sul significato di ben 230.000 parole. Vi sono, inoltre, altre risorse lessicografiche:
Das Etymologische Wörterbuch des Deutschen di Wolfgang Pfeifer, OpenTheaurus, Das Wörterbuch derdeutschen Gegenwartssprache (WDG) e Das Deutsche Wörterbuch von Jacob Grimm und Wilhelm Grimm(DWB). Le informazioni presenti nel DWDS-Wörterbuch, in Das Etymologische Wörterbuch desDeutschen e in OpenTheaurus vengono mostrate anche durante la ricerca nel sistema informativo lessicale DWDS. Per esempio, si possono consultare informazioni quali la frequenza di
una parola nel corpus, le informazioni grammaticali, la pronuncia, la sillabazione, le informazioni ortografiche (Rechtschreibung), le informazioni relative al significato con esempi d’uso,sinonimi, la Wortverlaufskurve, le attestazioni nei dizionari e nei corpora.

62

Linguistica dei corpora(1598-1913). Il corpus più grande è il Deutsches Textarchiv con 151.546.384 token(al 22.10.2022).
Tra i corpora giornalistici sono disponibili i principali giornali tedeschi
sia digitali sia retrodigitalizzati31 come, per esempio, Der Tagesspiegel e Die Zeit
(1946-2018).
I web corpora comprendono sia corpora generici come il Webkorpus, sia corpora parziali (Teilkorpora) con focus su particolari tematiche, come la moda (cfr.
Mode und Beauty-Blogs), la pandemia dovuta al Coronavirus (cfr. il Corona-Korpus).
Aggiornato quotidianamente e molto interessante per studi che indagano nuove
parole è il corpus Webmonitor, per il quale è però necessaria una registrazione.
La piattaforma ospita anche corpora specialistici, come il corpus Polytechnisches
Journal, il corpus Filmuntertitel, il corpus Briefe von Jean Paul (1780-1825).
Tutti i corpora sono annotati automaticamente32 e sono da considerarsi corpora dinamici. Molti dei corpora presenti sulla piattaforma sono fruibili liberamente, alcuni dei quali previa registrazione. Tutti i corpora forniscono metadati con informazioni su genere testuale, autore, titolo, casa editrice e data di
pubblicazione.
La piattaforma DWDS offre diversi strumenti per la ricerca:(1) il motore di ricerca linguistico DDC, che permette di effettuare una ricerca33 per parole coniugate, parole alla forma base (lemmi), parti del discorso invari corpora (cfr. Lemnitzer/Diewald 2022: 379) (Figura 3.6).

Figura 3.6: Screenshot della maschera di ricerca nel sistema DWDS

31 I testi retrodigitalizzati sono testi originariamente a stampa, cartacei, trasformati in formato
digitale.
32 È possibile consultare anche la versione grezza di un corpus, ma questa opzione è prevista
solo per un numero limitato di corpora. Cfr. https://www.dwds.de/d/plot [25.10.22].
33 Per le informazioni sulle possibilità di ricerca usando le espressioni regolari (reguläre Ausdrücke),arricchite da esempi concreti, cfr. https://www.dwds.de/d/korpussuche [25.10.22].

3. Corpora in lingua tedesca

63

Come si evince dalla Figura 3.6, è possibile scegliere il corpus, l’arco temporale e il tipo di testo: testi letterari (Belletristik)34, testi scientifici (Wissenschaft),manualistica e saggistica (Gebrauchsliteratur)35, testi giornalistici (Zeitung). Ogni
genere è collegato a un colore (rosso per testi letterari, giallo per testi scientifici,verde per manualistica e saggistica e blu per testi giornalistici). Inoltre, è possibile impostare la visualizzazione dei risultati per KWIC, per porzione di testo
completa (voll), ossia la frase o per porzione di testo massima (maximal), ossia
più frasi. Si può anche indicare la modalità di visualizzazione (Sortierung) e ilnumero preferito di risultati per pagina (Treffer pro Seite).
Una volta avviata la ricerca, oltre ai risultati, dai quali si identifica facilmente
anche il genere di appartenenza tramite il colore, sul lato destro dello schermo
si ha anche l’indicazione dei corpora dai quali sono estratti i dati (Figura 3.7):

Figura 3.7: Screenshot dei risultati della ricerca di Nachhaltigkeit nel sistema DWDS

(2) la Wortverlaufskurve (curva di andamento della parola) con la quale si può
analizzare l’andamento di un’unità linguistica in un certo arco temporale (Figura
3.8):

34 Cfr. https://www.dwds.de/wb/Belletristik [20.09.23].
35 Cfr. https://www.dwds.de/wb/Gebrauchsliteratur [20.09.23].

64

Linguistica dei corpora

Figura 3.8: Screenshot dei risultati della ricerca di Nachhaltigkeit
nella Wortverlaufskurve (DWDS)

La frequenza di una parola può, infatti, variare con l’andamento del tempo:
può aumentare, come nel caso della parola Nachhaltigkeit, o diminuire; un’unità
lessicale può addirittura andare in disuso (Rechner) o sostituirne un’altra (Sneakers
per Turnschuhe). È possibile anche visualizzare due unità linguistiche contemporaneamente e quindi confrontarle.
La Wortverlaufskurve copre un arco temporale di circa 400 anni; la ricerca delleparole avviene nei corpora DTA-Gesamt+DWDS-Kernkorpus (1600-1999, circa
368 milioni di token), nel DWDS-Zeitungskorpus (dal 1946, circa 22 miliardi ditoken) e nel ZDL-Regionalkorpus (dal 1993, circa 9,2 miliardi di token). Sono
possibili diversi tipi di visualizzazione, in base alla frequenza normalizzata per
un milione di token, in base alla frequenza assoluta.
(3) il Wortprofil (profilo di parola) per l’estrazione di profili di parole co-occorrenti36 anche con focus su relazioni di tipo sintattico (cfr. anche Didakowski/
Geyken 2014). Questo strumento è molto importante per determinare combinazioni di parole più o meno fisse, come le collocazioni37. La prospettiva
di analisi è di tipo sincronico, a differenza dello strumento (4), che è di tipo
diacronico.
Nella Figura 3.9 si mostra il risultato della ricerca del profilo di parola diNachhaltigkeit con l’opzione “mostrami le prime 5 combinazioni più tipiche” informato tabellare, mentre nella Figura 3.10 in formato word cloud (Wortwolke):

36 Le collocazioni possono essere estratte in base alla loro frequenza di co-occorrenza nel corpus (Frequenz) o in base al logDice (cfr. Stefanowitsch 2020).
37 Per la/le definizione/i di collocazione si veda il paragrafo 2.6.

3. Corpora in lingua tedesca

65

Figura 3.9: Screenshot dei risultati della ricerca di Nachhaltigkeit nel Wortprofil (DWDS).
Formato tabella

Figura 3.10: Screenshot dei risultati della ricerca di Nachhaltigkeit nel Wortprofil (DWDS).
Formato word cloudAd eccezione della categoria generale (Überblick), in cui non vi è differenziazione delle relazioni sintattiche, negli altri riquadri i risultati sono organizzati
per relazioni sintattiche: vi sono, infatti, informazioni su quando Nachhaltigkeit
è soggetto (Subjekt), oggetto diretto (Akkusativobjekt), oggetto indiretto(Dativobjekt), attributo al genitivo (Genitivattribut), aggettivo in funzione attributiva (Adjetivattribut) eccetera. Tramite il Wortprofil si possono identificare anche
combinazioni lessicali di più parole (Mehrwortausdrücke) oppure si possono mettere a confronto due profili di parola.
(4) DiaCollo per l’estrazione di co-occorrenze in un preciso arco temporale.
La prospettiva adottata è di tipo diacronico. Con questo strumento è possibile

66

Linguistica dei corpora

analizzare la variazione delle co-occorrenze di una unità linguistica e le loro
frequenze nel corso del tempo (Figura 3.11).

Figura 3.11: Screenshot dei risultati della ricerca di Nachhaltigkeit in DiaCollo (DWDS)

È possibile visualizzare i risultati tramite il formato Word-Cloud38 (Wortwolke),
secondo cui le parole più grandi sono quelle che co-occorrono più frequentemente (in questo caso Kapitalmarkt). Anche i colori svolgono un ruolo importante in questa rappresentazione grafica: le parole evidenziate nello stessocolore presentano anche il medesimo punteggio (score). Cliccando su una paroladel cloud appaiono non solo informazioni numeriche importanti (la parte deldiscorso della parola, l’anno, lo score, i dettagli sulla frequenza ecc.), ma anche illink alle KWIC. Cliccando invece sul tasto play, si può avere una dimostrazione
animata dell’andamento delle collocazioni nell’arco temporale scelto.
Questo strumento di analisi non offre indicazioni sulle relazioni grammaticali
tra le due parole co-occorrenti.
Il sistema DWDS è molto versatile (cfr. Steyer 2008: 190) e la ricerca nella
DDC intuitiva (cfr. Lemnitzer 2022: 415). I risultati possono essere scaricati
in vari formati. Le sue applicazioni, anche con finalità didattiche, sono state
mostrate in numerosi saggi (cfr. Wallner 2013; Flinz/Katelhön 2019; Krekeler
2021; Malloggi 2021).
3.2.3 La Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD)
La Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD)39 è una raccolta di corpora di
lingua parlata messa a disposizione dal Leibniz-Institut für Deutsche Sprache per
38 Altre possibilità di visualizzazione sono Highchart e Bubble.
39 Cfr. https://dgd.ids-mannheim.de/ [24.10.22].

3. Corpora in lingua tedesca

67

ricerche di tipo linguistico che include anche un software di analisi. Alla DGD
si accede liberamente previa registrazione.
Con la DGD si possono consultare i metadati dei corpora, delle registrazioni
e dei soggetti parlanti, i dati audio, le trascrizioni, i video e gli eventuali materiali aggiuntivi (informazioni sul setting e svolgimento delle interazioni, liste
di frequenza di parole e di lemmi, convenzioni per la trascrizione ecc.). Questi
dati sono collegati tra loro: per esempio, dalla trascrizione si può accedere al
dato audio e ai metadati del parlante. È possibile fare ricerche semplici nel testo(Volltextsuche), ricerche esplorative di forme linguistiche, ma anche ricerche più
specifiche e complesse (cfr. Deppermann/Schmidt 2014). I risultati della ricerca (KWIC) possono essere raffinati qualitativamente tramite filtri e si possono
costruire corpora virtuali. I dati possono poi essere esportati in vari formati.
La DGD comprende ben 40 corpora di lingua tedesca parlata di diverse tipologie: corpora di interviste biografiche (il Berliner Wendekorpus, il “cosiddetto” Israelkorpus con due corpora di prima generazione, IS – Emigrantendeutsch
in Israel40 e ISW – Emigrantendeutsch in Israel: Wiener in Jerusalem41 e uno di seconda generazione ISZ – Zweite Generation deutschsprachiger Migranten in Israel42,
il corpus FEGB – Flucht und Emigration nach Großbritannien43, il corpus FGOP
– Fluchtgeschichten aus Ostpreußen44 ecc.), corpora specialistici (il corpus GeWiss –Gesprochene Wissenschaftssprache45), corpora video (il corpus Belgische TV-Debatten46),
corpora per l’analisi della variazione diatopica (il corpus Deutsch Heute47 ecc.)
anche extraterritoriale (il corpus Australiendeutsch48 ecc.), il corpus di riferimento
per la lingua parlata FOLK – Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (cfr.
Deppermann/Schmidt 2014). Non tutti i corpora presenti nella DGD sono
annotati linguisticamente.
FOLK49, nella sua versione 2.20 del 15.06.2023, consta di 414 registrazioni(Ereignisse) con 1.317 parlanti. Per 142 di queste sono presenti anche file video.
40 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0332-C3A7-393A-8A01-3. Cfr. Betten (1995); Betten/
Flinz/Leonardi (2023). Per le pubblicazioni sull’Israelkorpus cfr. https://www.zotero.org/
groups/2219390/israelkorpus/library [24.10.22].
41 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0332-C42A-423C-2401-D [24.10.22].
42 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0332-C453-CEDC-B601-2 [24.10.22].
43 Cfr. https://dgd.ids-mannheim.de/ [24.10.22]. Al momento della pubblicazione non è ancora stato attribuito un PID (Persistent Identifier). Cfr. Thüne (2019).
44 Cfr. https://dgd.ids-mannheim.de/ [24.10.22]. Al momento della pubblicazione non è ancora stato attribuito un PID (Persistent Identifier). Cfr. Cinato (2020).
45 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-03BC-7412-E7EA-4101-3 [24.10.22]. Cfr. Fandrych/
Meißner/Slavcheva (2012).
46 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-03FA-9CB0-5E33-8E01-8 [24.10.22].
47 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0439-7224-E314-7301-1 [24.10.22]. Cfr. Brinckmann/
Kleiner/Knöbl/Berend (2008).
48 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0332-BCF9-BE93-5F01-E [24.10.22]. Cfr. Clyne (1981).
49 Cfr. http://hdl.handle.net/10932/00-0332-C1B2-A5E3-2A01-D [24.10.22]. Cfr. Reineke/
Deppermann/Schmidt (2023).

68

Linguistica dei corpora

La durata delle registrazioni è di 347 ore e 2 minuti e le trascrizioni sono 883. Sitratta di un corpus dinamico, che viene aggiornato annualmente con un incremento di 30 ore di registrazioni annue.
Obiettivo primario del corpus FOLK è quello di mettere a disposizione una
varietà bilanciata di conversazioni autentiche e spontanee per rappresentare l’interazione linguistica nelle sue varie sfaccettature. Il corpus si presta per analisi
di tipo linguistico di vario tipo (cfr. anche Deppermann/Hartung 2011; Kaiser
2018: 516). Le registrazioni coprono un ampio spettro di situazioni:– private: per esempio conversazioni durante i pasti, durante le attività quotidiane come il cucinare o il passeggiare, durante il gioco; conversazioni
telefoniche;– istituzionali: a scuola e all’università (lezioni, ricevimenti), in luoghi pubblici come farmacie, negozi, scuole guida (compra-vendita, lezioni guida),
in luoghi di lavoro (meeting, cambio turno in ospedale);– pubbliche: dibatti parlamentari, tavole rotonde.
È possibile isolare parametri quali la provenienza, l’età e la formazione dei
soggetti parlanti. La trascrizione delle conversazioni è stata eseguita seguendo le convenzioni cGAT-Minimaltranskript (cfr. Schmidt/Schütte/Winterscheid2015) con una trascrizione ortografica (literarische Umschrift) che mira a rappresentare graficamente fenomeni del parlato spontaneo come p.es. le legature (cfr.
haste in Schmidt 2022b: 423). Altri livelli di annotazione sono: la normalizzazione ortografica, con la quale ogni parola trascritta viene uniformata alla variante
ortografica standard, la lemmatizzazione, in cui ogni token viene assegnato alla
sua forma base, e l’annotazione morfosintattica secondo il Stuttgart-TübingenTagset (STTS).
Il corpus FOLK può essere analizzato sia da un punto di vista quantitativo,
sia qualitativo. I dati possono anche essere esportati e quindi essere analizzati
con altri strumenti per varie finalità, anche didattiche (cfr. Imo/Weidner 2018;
Kaiser/Schedl 2021). Proprio per incrementare l’uso di FOLK nella didattica
del tedesco come lingua straniera e lingua seconda (DaF e DaZ), è stato realizzato il progetto ZuMult – Zugänge zu multimodalen Korpora gesprochener Sprache50,
che permette la scelta di audio per livello linguistico (cfr. Fandrych/Meißner/Wallner 2018, Fandrych/Schmidt/Wallner/Wörner 2023). La scelta degli eventi(ZuMal) può essere fatta in base a parametri quali il tipo di conversazione, iltema, la provenienza, il livello linguistico, la vicinanza al tedesco standard, lavelocità di eloquio, i turni di parola sovrapposti tra parlanti.
Da FOLK si può accedere sia alle trascrizioni della DGD, sia a quelle di
ZuMult (Tool Search by Query). Queste ultime sono state modellate appositamente per finalità didattiche, con colori per un supporto grafico, una barra
50 Cfr. https://zumult.org [24.10.22].

3. Corpora in lingua tedesca

69

di navigazione per la visualizzazione del cambio di parlante e per il grado diinterazione51.
3.2.4 Altri corpora
Altri corpora in cui è presente la lingua tedesca sono disponibili su CLARIN52o sul Virtual Language Observatory53, raggruppati per categorie (cfr. paragrafo 3.1)
Segue una breve descrizione di alcuni corpora:(1) corpora per l’apprendimento e l’insegnamento (Lernerkorpora) della lingua
tedesca: oltre ai corpora Hamburg Maptask54, Berlin Maptask55, Hamburg Modern
Times56, che contengono dati di studentesse e studenti57 (con un livello di tedesco avanzato) che svolgono un compito in cui si devono descrivere delle mappe(maptask), vi sono i corpora Falko e MERLIN. Il corpus Falko58, che può essere
consultato tramite il tool ANNIS, contiene testi prodotti da apprendenti di tedesco con diverse L1 durante prove di esame (vari livelli linguistici), e comprendesei sotto-corpora che si distinguono per tipo di compito di scrittura e L1. I dati
sono annotati per morfosintassi e per errori. Il corpus MERLIN – Multilingual
Platform for European Reference Levels: Interlanguage Exploration in Context59 raccoglie
testi scritti prodotti da apprendenti di italiano, ceco e tedesco durante prove diesame (livelli A1-C1). Il corpus è annotato a più livelli;(2) corpora per l’analisi della comunicazione in Internet60 (Internetbasierte
Kommunikation, Computer-Mediated Communication), che comprendono dati provenienti da comunicazioni dialogico-interattive (in Internet), per esempio daapplicazioni chat (WhatsApp), da social media (Facebook, Instagram), da servizi di
weblog o microblogging (Twitter), da tecnologie per conferenze (Zoom, GoogleMeet, Microsoft-Teams ecc.), da portali video (YouTube), da piattaforme per l’apprendimento (Moodle ecc.), da giochi online (cfr. Beißwenger/Lüngen 2022:
431). Si tratta di corpora molto utili per l’analisi di pratiche discorsive tipiche
51 Cfr. https://zumult.org/demo/ [24.10.22].
52 Cfr. https://www.clarin.eu [24.10.22].
53 Cfr. https://vlo.clarin.eu/?1 [24.10.22].
54 Cfr. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/1481 [03.1.23].
55 Cfr.
https://www.linguistik.hu-berlin.de/de/institut/professuren/korpuslinguistik/forschung/bematac/bematac#Zugang [24.10.22].
56 Cfr. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/1483 [03.1.23].
57 Per studi sull’apprendimento del tedesco da parte di bambini e bambine, si citano qui anche il
corpus DULDE (Deutscher und Französischer Doppelter Erstsprachenerwerb), basato su uno studiolongitudinale, e il corpus MEKI (Mehrsprachige Kinder im Vorschulalter), che analizza la competenza di apprendenti con background plurilingue ed è consultabile nella DGD. Cfr. Schmidt(2022b: 429).
58 Cfr. Falko-Gesamtkorpus V2.0. Cfr. https://hu-berlin.de/falko [24.10.22].
59 Cfr. https://merlin-platform.eu/index.php [23.10.22].
60 Per informazioni su altri corpora, come SMS4science.ch, WhatsUp Switzerland!, It-Blogs, Mode-und
Beauty Blogs, DDI-Korpus cfr. Beißwenger/Lüngen (2022: 435-439).

70

Linguistica dei corpora

di questo tipo di comunicazione, caratterizzato da un nuovo genere di scrittura61. Il Dortmunder Chat-Korpus è un corpus che contiene dati presi da Logfiles davari tipi di chat. Sviluppato dall’Università di Dortmund62 per studiare la linguadella comunicazione in Internet, è stato successivamente ampliato e messo adisposizione sia tramite DeReKo, sia tramite il sistema informativo DWDS (cfr.
Beißwenger/Storrer 2008; Beißwenger 2013). È annotato non solo da un puntodi vista morfosintattico, ma anche per le caratteristiche tipiche della comunicazione in Internet (emoticons ecc.). Altri corpora sono:– il corpus MoCoDa I (Mobile Communication Database I)63 realizzato dall’Università di Münster, che comprende SMS e altri tipi di messaggi (1.063.502
token), nonché relativi metadati per studi anche micro-diacronici (cfr. Imo
2017: 95-98);– il corpus MoCoDa 2 (Mobile Communication Database 2)64, realizzato dall’Università di Duisburg-Essen, con messaggi soprattutto da WhatsApp(299.681 token) annotati e comprensivi di metadati (cfr. Beißwenger/
Imo/Fladrich/Ziegler 2019);– i corpora comparabili Wikipedia in DeReKo. Per ogni lingua sono raccolti
tutti gli articoli enciclopedici della Enciclopedia libera Wikipedia65, tutte lepagine di discussione, caratterizzate da un tipo di scrittura collaborativo,
nonché tutte le pagine “discussioni utenti” (cfr. Lüngen/Kupietz 2017).
I corpora Wikipedia sono consultabili non solo tramite COSMAS II, maanche tramite KorAP, dove, oltre all’annotazione morfosintattica, sono
dotati di annotazione sintattica (costituenti e dipendenza). Possono essere
anche scaricati;– i corpora Blogs del DWDS, con testi a partire dal 1990, e che constano di
109 milioni di token da 229.000 documenti blog. I dati sono stati estratti
dalla piattaforma Wordpress.com (cfr. Barbaresi/Würzner 2014);(3) web corpora comparabili plurilingui. Nella piattaforma di Sketch Engine sono
consultabili i corpora appartenenti alla famiglia TenTen, che sono corpora molto
grandi (più di 10 bilioni di parole per lingua) dotati di metadati, lemmatizzati
e annotati da un punto di vista morfosintattico66. Sono corpora statici, ma nelsistema sono disponibili più versioni: per il tedesco, per esempio, il German
Web 2013 (deTenTen13), il German Web 2018 (deTenTen18), il German Web
61 Cfr. Per la descrizione di questa scrittura rivolta all’interazione (interaktionsorientiertes Schreiben)
cfr. Storrer (2018). Per una panoramica sulla lingua tedesca nei social media cfr. Beißwenger/
Lüngen (2022).
62 Cfr. https://www.uni-due.de/germanistik/chatkorpus/ [25.10.22].
63 Cfr. https://mocoda.spracheinteraktion.de [25.10.22].
64 Cfr. https://db.mocoda2.de/c/home [25.10.22]. È prevista l’integrazione di MoCoDa 2 in
DeReKo.
65 Cfr. https://it.wikipedia.org/wiki/Pagina_principale [25.10.22].
66 Cfr. https://www.sketchengine.eu/documentation/tenten-corpora/ [25.10.22].

3. Corpora in lingua tedesca

71

2020 (deTenTen20). I corpora non sono accessibili gratuitamente, ma solo apagamento67;(4) corpora plurilingui comparabili specialistici di lingua scritta, come il corpus Lessico dei Beni Culturali (LBC)68, che comprende testi specialistici (beni culturali) appartenenti a vari generi testuali in varie lingue (francese, inglese, italiano, russo, spagnolo, tedesco);(5) corpora plurilingui comparabili specialistici di lingua parlata, come il
corpus Gesprochene Wissenschaftssprache Kontrastiv69 consultabile oggi tramite la
DGD (cfr. paragrafo 3.2.4). Obiettivo primario del corpus GWSS è l’analisi
di una particolare varietà di parlato tedesco, il linguaggio scientifico, con focus
anche sul plurilinguismo. Consta di tre tipi di dati con l’obiettivo di rappresentare la comunicazione in ambito universitario: esami di laurea (universitäre
Prüfungsgespräche als abschließender Teil der Qualifikation zum Erwerb eines universitären
Abschlusses), relazioni da parte di esperti durante workshop o conferenze ecc.,
relazioni di studentesse e studenti in aula. Le registrazioni sono state fatte sia nei
paesi coinvolti nel progetto (Inghilterra, Germania, Polonia), sia in altri paesi(Italia, Bulgaria, Finlandia). Nei paesi non di lingua tedesca sono state raccolte registrazioni anche di parlanti non madrelingua. GWSS permette, dunque,di operare confronti sulla base del tipo di conversazione (esame, relazione daparte di esperti, relazioni da parte di studentesse e studenti), della lingua (tedesco, inglese, polacco, italiano), della situazione linguistica (tedesco e inglese L1
vs. tedesco e inglese L2), del contesto accademico (Germania, Gran Britannia,
Polonia, Bulgaria, Italia, Finlandia);(6) il corpus parallelo di lingua scritta InterCorp, che contiene testi in varie
lingue (tra cui italiano, francese, tedesco, spagnolo ecc.) allineati manualmente
e appartenenti a varie tipologie: testi letterari, scientifici (92.290.000 parole) e
di divulgazione. I subcorpora presenti in InterCorp sono dotati di metadati e
alcuni corpora sono annotati dal punto di vista morfosintattico70.

67 Fino al 2022, grazie a un progetto europeo, Sketch Engine era fruibile gratuitamente previa
registrazione. Oggi molte università offrono l’accesso a Sketch Engine; nel caso in cui si volessefare una prova gratuita e la propria università non mettesse a disposizione l’accesso, l’accountfree trial di 30 giorni potrebbe essere una valida soluzione.
68 Cfr. http://corpora.lessicobeniculturali.net/de [25.10.22].
69 Inizialmente il corpus era consultabile sulla piattaforma dell’Università di Lipsia (Leipzig).
70 Cfr. https://intercorp.korpus.cz/?lang=de [25.10.22].

Capitolo 4.
Costruire un corpus ad hoc
Il panorama dei corpora in lingua tedesca è molto ricco e variegato (cfr. paragrafo 3.2), e comprende corpora per soddisfare obiettivi e domande di ricerca
di diverso tipo.
L’uso di corpora già preconfezionati è ampiamente raccomandato in letteratura, tanto che alla domanda «Selber kochen oder auswärts essen gehen?», dove“selber kochen” indica la costruzione di un corpus e “auswärts essen gehen”
l’impiego di corpora già esistenti, Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 136) rispondono «auswärts essen gehen» fornendo una serie di motivazioni condivisibili ericonducibili ai criteri sopracitati.
Per alcuni ambiti specialistici o per alcuni interessi di ricerca particolari, puòperò accadere che nessuno di questi corpora risulti indicato, o che lo sia solo
parzialmente (cfr. Flinz 2018; Flinz 2021c). Pertanto, diventa necessario costruire un corpus ad hoc.
Nel presente capitolo è tematizzata proprio questa possibilità, partendo daalcune considerazioni preliminari circa la fase progettuale di creazione di un
corpus fino alla fase di acquisizione dei dati (4.1). Nel paragrafo 4.2 sono presentati due possibili percorsi per la costruzione di un corpus per mezzo del tool
Sketch Engine (4.2).

4.1 Considerazioni preliminari
La costruzione di un corpus è un procedimento molto complesso che puòconstare di varie fasi, tra cui:– la progettazione: la fase progettuale è una fase molto importante, in cui si
deve scegliere il tipo di corpus da costruire (cfr. paragrafo 3.1). Occorredunque chiedersi quale tipo di corpus si adatti agli obiettivi della ricerca. Lemnitzer/Zinsmeister (2015: 137f), nella loro proposta di classificazione dei corpora, distinguono tra criteri che riguardano i dati primari (Designkriterien) e criteri utilizzabili per la preparazione di un corpus(l’annotazione);– l’elaborazione di un modello per la costruzione del corpus: in questa fasesi procede all’identificazione dei dati primari e alla definizione dei criteri
alla base della loro selezione, riflettendo anche sulla quantità e sulla proporzione di testi per ogni tipologia individuata; inoltre, occorre decidere se
utilizzare testi interi o frammenti di essi (tramite campionamento casuale).
Il campionamento è, infatti, un’operazione necessaria (cfr. Freddi 2019:12), che richiede una riflessione su alcune questioni fondamentali: Quanto

74

Linguistica dei corpora

dovrà essere grande il campione? Quali criteri utilizzare per la selezionedel materiale da includere nel campione (ossia l’intero progetto del corpus)? Sarà opportuno prediligere criteri esterni1 all’uso linguistico come,per esempio, la variazione diamesica (asse scritto-parlato), la variazione
diafasica (per genere, per registro), la variazione diastratica (sociale), diatopica (geografica)? Con i criteri esterni potranno essere fissate le molteplici
dimensioni della variabilità intrinseca alla popolazione che il corpus vuole
riprodurre per ottenere una rappresentazione quanto più bilanciata possibile della variabilità della popolazione (cfr. Freddi 2019: 13);– la definizione della strutturazione del corpus: il corpus è strutturato insottocorpora? Se sì, in base a quali criteri (macro-varietà identificate sullabase della macrostruttura e del paratesto?)? Quali dimensioni? Quale è illoro rapporto?
– la definizione;– la scelta del sistema informatico2 in cui si inseriscono i dati primari;– il reperimento e l’inserimento dei dati: sia nel caso di dati reperiti online,
sia nel caso di dati presi da testi cartacei occorre sempre prevedere una
procedura di pulizia dei testi e un controllo qualitativo;– la tokenizzazione, lemmatizzazione e annotazione dei dati (cfr. Rossini
Favretti 2000: 40).

4.2 Costruire un corpus ad hoc con Sketch Engine
Un corpus può essere costruito per mezzo di diversi sistemi informatici (tracui AntCon, Word Smith Tool, Corpus Explorer).
Con Sketch Engine si può costruire un corpus scegliendo l’opzione new corpus
dal dashboard (Figura 4.1) oppure dalla pagina select corpus/advanced (Figura 4.2):

Figura 4.1: Screenshot della parte superiore della pagina dashboard di Sketch Engine

1
2

Per ridurre al minimo l’intervento del ricercatore, dovranno essere privilegiati criteri esterni(cfr. Rossini Favretti 2000: 48).
Lemnitzer (2022a: 350-351) distingue tra Korpusmanagementsystem e Korpusrecherchesystem. Con
il primo fa riferimento a un software che permette di amministrare una serie di corpora e dimetterli a disposizione su una piattaforma; solitamente si possono anche salvare e amministrare i metadati, strutturare i dati primari e annotare i testi (cfr. Geyken et al. 2017). L’utente
non viene a contatto con questo tipo di sistema. Con il secondo si intende un software checontiene non solo i corpora, ma che permette anche la loro consultazione tramite una serie difunzionalità. L’utente esegue le sue analisi con questo tipo di sistema.

4. Costruire un corpus ad hoc

75

Figura 4.2: Screenshot della parte superiore della pagina select corpus di Sketch Engine

Una volta scelta l’opzione new corpus devono essere inserite le informazioni
relative al corpus che si andrà a creare:– nome del corpus;– tipo di corpus: monolingue o plurilingue;– lingua dei dati primari;– descrizione di alcune sue caratteristiche principali.
Dopo aver compilato la maschera con i dati richiesti, cliccando su next si
apre una pagina con due opzioni (Figura 4.3): la ricerca dei testi direttamente
in Internet per mezzo del sistema informatico (opzione 1) o il caricamento nelsistema dei dati primari collezionati in precedenza (opzione 2). Una volta creato
e/o caricato il corpus, si possono utilizzare alcune delle funzionalità presentate
nel capitolo 2.

Figura 4.3: Screenshot delle opzioni presenti in create corpus in Sketch Engine

4.2.1 Opzione 1
Se non si dispone dei dati primari per costruire il corpus, o se si vogliono integrare i dati utilizzando il materiale reperito in Internet, si può usare l’opzione
Find texts on the web, che permette di trovare automaticamente i testi in rete e discaricarli direttamente nel sistema. Cliccando sul riquadro di sinistra (Figura 4.4)
si apre una schermata in cui si sceglie tra:– la ricerca in rete (Web search): in questo caso, devono essere indicate datre a 20 parole singole o multiple. Se l’obiettivo è la costruzione di un
corpus legato a una particolare tematica, la scelta ricade su parole collegate alla tematica. Nel caso della migrazione, ad esempio, possono essere
inserite parole come ‘migrazione’, ‘rifugiato’, ‘profugo’, ‘migrante’, ‘crisi’,‘accoglienza’, ‘Convenzione di Ginevra’, ‘centro di accoglienza’ in lingua

76

Linguistica dei corpora

italiana oppure Migration, Flüchtling, Migrant, Krise, Willkommenskultur, Genfer
Flüchlingskonvention, Flüchtlingslager in lingua tedesca. Il sistema avvia una
ricerca casuale delle parole date, procedendo in gruppi di tre, nel motore
di ricerca Bing, e scarica in automatico le pagine web in cui compaiono
queste parole;– la ricerca per URL: si devono indicare gli indirizzi delle pagine web (unURL per linea). Per esempio, se si volesse costruire un corpus di guideturistiche, si potrebbero digitare gli URL di un numero di pagine web pertinenti, verificando però sempre che le pagine scaricate contengano materiale; dato che alcuni URL bloccano, tra gli altri, i search robots, le pagine
scaricate potrebbero essere vuote;– la ricerca per sito web (Website): con questa opzione si scarica tutto il sito
web (con un limite di 10.000 pagine per sito). Indicando una subdirectory, si
può però scaricarne anche solo una parte. Anche in questo caso sussiste ilrischio di scaricare pagine vuote.
Una volta scelta una delle tre opzioni, occorre solo nominare la cartella in cui
salvare i dati e si potrà poi procedere3 cliccando su go.
Si illustra ora nel dettaglio la prima opzione (ricerca dei testi in rete), immaginando di voler costruire un corpus monolingue (lingua tedesca) sulla tematicadella migrazione. Per esemplificare la procedura si utilizzano le seguenti parole:
Migration, Flüchtling, Migrant, Krise, Willkommenskultur, Genfer, Flüchlingskonvention,
Flüchtlingslager.
Una volta inserite le parole singole e multiple scelte, cliccando sul tasto enterper ognuna, il sistema (Figura 4.4) estrapola casualmente le loro combinazioni(Fig. 4.5):

Figura 4.4: Screenshot della pagina texts from the web dopo l’inserimentodelle parole da cercare3

È possibile specificare anche, in maniera opzionale, possibili parole da escludere (Denylist
settings) o da ammettere (Allowlist settings), così come la grandezza del corpus (Size restrictions).

4. Costruire un corpus ad hoc

77

Figura 4.5: Screenshot delle triplette create da Sketch Engine dopo l’inserimento

Le combinazioni possono poi essere selezionate (lasciando la spunta primadella tripletta) o eliminate (eliminando la spunta prima della tripletta). Per ogni
tripletta è possibile mantenere o eliminare le pagine web identificate (Figura
4.6):

Figura 4.6: Screenshot delle pagine web estrapolate per la tripletta Flüchtling – Genfer
Flüchtlingskonvention - Flüchtlingslager

Dopo il controllo delle pagine web e dopo aver scelto quelle adeguate agli
obiettivi di ricerca (ad esempio, quelle esemplificative di un dato genere testuale), cliccando nuovamente su go viene dato avvio al processo di costruzione delcorpus. La procedura richiede un certo tempo; nel frattempo, si può proseguirecon il lavoro con il software usando altre funzionalità (caricando altri testi ecc.).

78

Linguistica dei corpora

Una volta ultimato il caricamento dei dati nella cartella, il corpus può essere
compilato, cliccando compile. Questa procedura avvia i processi automatici ditokenizzazione, lemmatizzazione e annotazione morfosintattica.
Il corpus creato4, denominato Migration, è ora pronto per essere utilizzato.
Le caratteristiche principali sono consultabili sotto corpus datails and statistics (unasintesi è presente nella Tabella 4.1).
Token

712.008

Parole578.924

Tabella 4.1: Informazioni sul corpus Migration

Le varie funzionalità di analisi (Word Sketch, Thesaurus, N-grams, OneClick
Dictionary, Word Sketch Difference, Concordance, Word List, Keywords, Text Type
Analysis ecc.) sono visualizzate nel Dashboard (Figura 4.7) o nella barra laterale.

Figura 4.7: Screenshot del Dashboard di Sketch Engine

4.2.2 Opzione 2
Se è stata scelta l’opzione 2, che prevede il caricamento nel sistema di dati
raccolti in precedenza5, allo step della Figura 4.3 si deve optare per I have my own
texts.
Prima di illustrare in dettaglio questa procedura, è necessaria una premessa
sui dati utilizzabili: vi sono, infatti, molte possibilità, come la realizzazione didocumenti ad hoc, la scansione di documenti o il download da Internet (cfr.
4
5

I dati presenti nel corpus potranno poi essere incrementati in un secondo momento in basealle esigenze dell’analisi. Si potrà avviare una nuova ricerca con Web search o caricare i propri
dati utilizzando l’opzione 2.
Chi raccoglie e carica i dati detiene anche il copyright e la responsabilità in Sketch Engine. I dati
non potranno essere usati e divulgati dal sistema, a meno che la proprietaria/il proprietariodel profilo decida di condividere i propri dati con altre persone o con la community.

4. Costruire un corpus ad hoc

79

Mukherjee 2002: 134). I dati, una volta salvati sul proprio dispositivo, devono
essere raccolti in una cartella (in caso di un corpus monolingue) o in più cartelle(in caso di un corpus plurilingue)6. In ogni cartella i file devono essere nominati e categorizzati in maniera sistematica per poter essere identificati univocamente nel momento in cui andranno a confluire nel corpus. La descrizione dei
dati primari (metadati) è una procedura molto importante: i metadati7, infatti,
hanno la funzione di descrivere il design del corpus e determinano anche quali
domande di ricerca potranno essere poste (cfr. Schmidt 2022a; Hunston 2008).
Per esempio, per un corpus specialistico di testi turistici sarà di fondamentale
importanza la tipologia testuale; per un corpus sulla migrazione in un certo arco
temporale saranno centrali la tipologia testuale e la datazione; per un learner corpus avranno rilevanza la L1, la L2, il luogo, il tipo di prova ecc.
I dati possono poi essere caricati direttamente dal proprio computer cliccando sulla nuvoletta e scegliendo i file dal proprio strumento oppure trascinando
i file direttamente nello spazio apposito8. Non possono essere caricati più di
100 file contemporaneamente e il peso dei dati non può superare i 500 MB. I
formati ammessi sono vari: tra gli altri .csv, .doc, .docx, .htm, .html, .ods, .pdf,.txt, .zip.
Una volta caricati i dati si procede alla loro tokenizzazione, lemmatizzazione
e annotazione morfosintattica automatica cliccando su compile. Le caratteristichedel corpus sono poi visibili sotto corpus details and statistics. Per iniziare l’analisi siapre il corpus dashboard, scegliendo una delle funzionalità presentate precedentemente (Figura 4.7).

67

8Per la procedura di costruzione di un corpus comparabile in Sketch Engine, cfr. Flinz (2020:
143).
Esistono vari tipi di metadati (cfr. anche paragrafo 1.2). Schmidt (2022a: 249-251) distingue
tra: Korpusdesign-Metadaten, che determinano il design di un corpus; Katalog-Metadaten, che descrivono le caratteristiche principali di un corpus; organisatorische Metadaten, necessari per lacostruzione o il salvataggio di un corpus in un sistema informatico.
È possibile copiare anche il testo usando l’opzione paste text, anche se questa modalità è consigliata solo per testi brevi.

Parte II

Descrizione di fenomeni morfologici e sintattici
basati sull’uso di corpora e applicazioni

Capitolo 1.
Morfologia
In questo capitolo il focus d’indagine è sulla morfologia, ossia su quella branca della linguistica che si occupa della «Gestalt, Flexion (Beugung) und Bildung
von Wörtern» (Busch/Stenschke 2018: 80). Partendo da una sintetica introduzione all’oggetto della morfologia e dei suoi ambiti di ricerca, si mostra per
mezzo di due casi studio come i corpora possano essere utilizzati per illustrare
determinati fenomeni, per formulare ipotesi e operare sia in maniera induttiva
che deduttiva. Seguono alcune attività applicative.

1.1 Introduzione
1.1.1 La parola e i suoi elementi costitutivi
Oggetto di studio della morfologia è la struttura interna della parola (dasWort)1 (dal greco morphḗ ). Definire cosa è una parola non è un compito semplice, dal momento che i suoi significati sono vari. Anche se le definizioni inletteratura sono molteplici2 (cfr. Busch/Stenschke 2018: 80), possono essere
stabiliti almeno cinque criteri fondamentali:
1. il criterio ortografico (ortographisches Kriterium), per il quale la parola è l’unità
linguistica compresa tra due spazi (cfr. Busch/Stenschke 2018: 81);
2. il criterio fonetico-fonologico (phonetisch-phonologisches Kriterium) secondo cuila parola è caratterizzata da un’identità prosodica. Le parole, infatti, sono
dotate di particolari caratteristiche di accento3, come si può evincere dalla
differenza tra le due sequenze omofone Meerwasser (“acqua di mare”)4 e mehr
Wasser (“più acqua”)5 (cfr. Di Meola 2014: 58);
3. il criterio lessicale-semantico (lexikalisch-semantisches Kriterium), per il quale laparola è dotata di un’autonomia semantico-funzionale, ossia ha un significato o svolge una funzione grammaticale (cfr. Busch/Stenschke 2018: 81);
4. il criterio morfologico (morphologisches Kriterium), secondo il quale la parola
preserva in tutte le forme la sua struttura fondamentale, che rimane stabile
e non può essere interrotta da altri elementi;
5. la mobilità sintattica (criterio sintattico, syntaktisches Kriterium), tale per cui laparola è l’elemento più piccolo che può essere spostato in una frase.
1
2
3
4
5

Il plurale di Wort è duplice: Worte e Wörter. Cfr. https://www.dwds.de/wb/Wort [10.2.23].
Si vedano anche le definizioni offerte dai dizionari di linguistica tedesca (cfr. Bußmann 2008;
Glück/Rödel 2016).
Busch/Stenschke (2018: 81) mettono in discussione questo criterio, dato che esistono delle unità
come der, mir, die che non hanno accento e che non potrebbero essere quindi considerate parole.
Le traduzioni in lingua italiana sono ad opera dell’autrice, salvo diversa indicazione.
Cfr. Meerwasser [ˈmeːɐ̯vasɐ] e mehr Wasser [ˈmeːɐ̯ ˈvasɐ].

84

Linguistica dei corpora

Secondo la Dudengrammatik le parole sono «elementare [ ] Einheiten, ausdenen nach den Regeln der Sintax komplexere sprachliche Einheiten, nämlich
Phrasen und schließlich Sätze, aufgebaut werden» (Duden 2022: 595).
Dalla parola, in un certo senso concreta, che può assumere forme diverse(Wortformen), come per esempio gehen, geht, ging, gegangen, si distingue il lessema(Lexem), chiamato anche parola lessicale (lexikalisches Wort), ossia l’unità astratta
che fa parte del lessico di una lingua. La relazione tra forma astratta e concreta
è assimilabile alla relazione type (forma astratta) – token (forma concreta) (cfr.
Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 198). Ogni type può infatti assumere, nell’uso concreto, una forma o una funzione sintattica diversa (cfr. Lemnitzer/Zinsmeister
2015: 198). Il lessema, inoltre, è quello che viene inserito nel dizionario per mezzo della sua forma base, la Nennform (cfr. Duden 2022: 596); in lessicografia si
usa il termine “lemma” (Lemma), o anche “voce” o “entrata lessicale” (Stichwort,
Eintrag): i verbi sono in genere riportati all’infinito (singen per la forma singt), i
nomi e i pronomi alla forma del nominativo singolare (Hund per la forma Hunde)e l’aggettivo alla forma utilizzata per esprimere il predicativo6 (die Schuhe sind neu). Il
livello astratto e il livello concreto di una parola sono ben visibili in alcune preposizioni del tedesco, come per esempio in zur, che ha la forma di una parola unica,
ma, di fatto, è costituita da due lessemi distinti: zu + der.
Le parole vengono normalmente suddivise in classi di parola (Wortarten), dette anche classi grammaticali o parti del discorso. Le classi di parola si determinano in base a vari criteri, come:1. il criterio morfologico, che distingue le parole in classi variabili e invariabili. Nelle classi variabili sono comprese le parole coniugabili come i verbi,
che possono essere modificati in base alla persona, il numero, il tempo
e il modo, e le parole declinabili come il nome, l’aggettivo, l’articolo, il
pronome, che possono variare in base al genere, numero e caso. Le classi
invariabili comprendono parole che non si modificano, come l’avverbio, lapreposizione, la congiunzione e la particella (cfr. Tabella 1.1):
Classeparole variabili
parole invariabili

Tipo di parola

Esempiparole coniugabili

verbo

parole declinabilinome, aggettivo, articolo,
pronomeparole che non si
modificano

avverbio, preposizione, congiunzione, aggiuntore, particella,interiezione

Tabella 1.1: Classi di parola in base al criterio morfologico7

6
7

Per gli aggettivi che possono essere usati solo in forma attributiva, si utilizza solitamente la forma
debole in -e (cfr. Duden 2022: 597). È il caso di vordere, che finisce in -e in der vordere Eingang.
Si veda anche il paragrafo 2.1.1 (Parte II).

1. Morfologia

85

2. il criterio numerico, che differenzia tra classi aperte (verbo, nome, aggettivo, avverbio) e classi chiuse (articolo, pronome, preposizione, congiunzione, particella). Le prime sono classi ampie ed espandibili grazie all’apporto
di neologismi e occasionalismi; le seconde racchiudono invece un numero
di parole costante nel tempo;
3. il criterio semantico, che distingue tra classi lessicali, che comprendono parole con un significato lessicale pieno (nomi, verbi, aggettivi, avverbi), e classi funzionali, in cui le parole hanno un significato primariamente grammatico-relazionale (articoli, pronomi, preposizioni, congiunzioni e particelle).
Una parola può essere semplice da un punto di vista morfologico (Simplex),
quindi non più suddivisibile in unità dotate di significato, oppure complessa(Wortbildungskonstruktion/Wortbildungsprodukt), dunque composta da unità diverse dotate di significato, o almeno portatrici di una caratteristica grammaticale(cfr. Busch/Stenschke 2018: 82). Queste unità elementari da un punto di vista
morfologico, che hanno o un significato o una funzione grammaticale, vengono
definite morfi (Morphe)8 e si indicano tra parentesi graffe: {Haus}, {e}.
Nella lingua tedesca una stessa sequenza di suoni (ossia lettere), come Brücke,può essere usata in combinazione con significati diversi in morfi diversi (cfr.
Busch/Stenschke 2018: 83). È opportuno, a questo proposito, accennare al fenomeno della polisemia (Polysemie) e della omonimia (Homonymie):– Per polisemia si intende una relazione semantica tra lessemi che hanno
significati diversi, ma la stessa forma. I significati sono determinati da una
radice etimologica comune come il caso di Wurzel che si usa per piante,denti, numeri, eccetera9.
– Per omonimia si intende una relazione semantica tra lessemi che hanno lastessa forma, ma significati diversi; tra i due non vi è però alcuna radiceetimologica in comune come nel caso di Schloss (castello vs. serratura)10.
Al contrario, una serie di significati o caratteristiche lessicali può essere
espressa con morfi diversi, ossia allomorfi (Allomorphe)11 (1):(1) Allomorfi del morfema per la 2. persona singolare: {st} come in wohn-st; {est}come in arbeit-est

In alcuni contesti è possibile un solo allomorfo, in altri due o più. La Dudengrammatik(cfr. Duden 2022: 607) riporta il caso degli allomorfi del morfema per il genitivo dinome maschile e neutro, {s} e {es}, dove per esempio per Garten ricorre solo{s}(cfr. des Gartens) mentre per Turm sia {s}, sia {es} (cfr. des Turms e des Turmes).
8 Al singolare morfo (Morph).
9 Cfr. https://grammis.ids-mannheim.de/terminologie/534 [30.08.23].
10 Cfr. https://grammis.ids-mannheim.de/terminologie/510 [30.08.23].
11 Cfr. anche la distinzione tra fonema e allofono in fonetica e fonologia.

86

Linguistica dei corpora

L’unità costituita dal significato o dalla caratteristica grammaticale (il contenuto del segno) e il suo morfo/i suoi morfi, i suoi allomorfi (ossia l’espressionedel segno), si definisce morfema (Morphem). Il morfema è l’unità minima diparola dotata di significato (bedeutungstragende Einheit)12: «Das Morphem ist die
kleinste sprachliche Einheit mit einer bestimmten Form und einer bestimmten
Bedeutung» (Duden 2022: 605). Anche il morfema si indica in parentesi graffa.
I morfemi possono essere di vario tipo:– in base al significato si distingue tra morfemi lessicali (lexikalische
Morpheme), che hanno un significato pieno, e morfemi grammaticali (grammatische Morpheme), portatori di informazioni grammaticali. Nella parola
Abendkleidung vi sono tre morfemi: due lessicali {Abend}, {Kleid} e uno
grammaticale {ung};– in base alla loro distribuzione si differenzia tra morfemi liberi (freieMorpheme, chiamati anche Grundmorpheme, Basismorpheme, Wurzeln), che possono fungere da parola autonoma, e morfemi legati (gebundene Morpheme,
Wortbildungsmorpheme), che possono comparire solo insieme a un morfema
libero. I morfemi legati, a loro volta, possono essere classificati in base alla
funzione e alla posizione nella parola (cfr. Pittner 2016: 60).
Queste tipologie di morfema spesso però si possono anche sovrapporre: unmorfema lessicale è solitamente un morfema libero13, mentre i morfemi grammaticali sono sempre morfemi legati.
I morfemi si possono suddividere in radice (Stamm) e affisso (Affix). La radice è la parte principale della parola, ossia l’elemento che rimane una volta tolti
tutti gli elementi non indispensabili: se si prende come esempio la parola Frauen(Frau-en), la radice è {Frau}, a cui segue il morfema per il plurale {en}. La radice, inoltre, è portatrice del significato della parola ed è formata di norma da un
morfema libero; in parole complesse vi possono essere anche due o più radici(cfr. Atomkraftwerk = Atom-kraft-werk, cfr. Duden 2022: 603). Radice e base,ossia la forma da cui prendono avvio i processi di formazione delle parole, possono coincidere, ma la base può essere anche più ampia della radice. Di Meola(2014: 62) esemplifica questo processo attraverso la parola Ent-fremd-ung, la cui
radice è fremd, mentre la base è entfremd(en):(2) dall’aggettivo fremd  al verbo entfremd(en)  al sostantivo Entfremdung

Gli affissi sono invece morfemi grammaticali utilizzati per formare altre
12 Nella distinzione fono/fonema il fonema è l’unità più piccola distintiva di significato (bedeutungsunterscheidende Einheit) (cfr. Busch/Stenschke 2018: 83).
13 Fanno eccezione i cosiddetti unikale Morpheme (“morfemi unici”, chiamati anche “morfemi
cranberry”) che non hanno più significato e occorrono solo in un’unica parola come componente (come, per esempio, l’elemento {Brom} in Brombeere) e altri residui di morfemi liberi,come {Schwieger} in Schwiegervater e Schwiegermutter.

1. Morfologia

87

parole. In base alla loro posizione rispetto alla base si classificano in:– prefissi, che precedono la base. Esempi: {un} in un-sicher, {ver} in ver-laufen, {un} in Un-lust;– suffissi, che seguono la base. Esempi: {heit} in Frech-heit, {lich} in lieb-lich,{st} in geh-st;– circonfissi14, che precedono e seguono contemporaneamente la base.
Esempi: {ge + t} nei participi passati come in ge-kauf-t.
Nella categoria degli affissi rientrano anche i confissi15 (Konfixe), che hanno
un significato più concreto e sono costituiti da forestierismi, come {thek} inVideo-thek. I confissi non compaiono solo in parole straniere, come per esempio
in Biodynamik, ma anche in parole che combinano elementi autoctoni e stranieri(Bioladen) (cfr. Busch/Stenschke 2018: 96). Possono unirsi anche tra di loro (biomorph). Sempre negli affissi rientra anche la categoria degli infissi (Infixe), come{un} in füktions-un-tüchtig16.
Gli affissi, in quanto morfemi grammaticali, hanno normalmente un significato più astratto. Per esempio, {un} e {in} hanno un significato di negazione;{anti} di opposizione; {vor} di anteriorità temporale. Uno stesso suffisso può
anche avere significati diversi: {er} può indicare colui che compie un’azione(Lehrer da lehren), ma anche uno strumento (Lüfter da lüften). Si vedano le parole
Brillenträger (colui che porta gli occhiali) e Hosenträger (oggetto che tiene su i pantaloni, ossia la bretella) (cfr. Di Meola 2014: 63).
Qui di seguito una sintesi dei tipi di morfemi sopradescritti (Tabella 1.2):
Tipi di morfema
LiberoLegatoLessicale

Grammaticale

Lessicale

Grammaticale

verbale {geh}pronominale{jemand}verbale {helf}

circonfisso {ge+t}

nominale {Haus}

preposizionale{auf}

confisso {thek}suffisso {t/et}

aggettivale{neu}congiunzione {und}prefisso {un}prefisso {ver}circonfisso {ge + t}

circonfisso {be + t}

suffisso {ei}suffisso {ung}avverbiale {oft}Tabella 1.2: Tipi di morfemi (riadattata da Busch/Stenschke 2018: 87)
14 In letteratura, i circonfissi vengono considerati come la combinazione di prefisso e suffisso(cfr. Di Meola 2014: 62).
15 Il loro status e la loro accettazione non sono sempre condivisi in letteratura (cfr. Busch/
Stenschke 2018: 86). Gaeta (2017: 148) li suddivide in pre-confissi (Präkonfixe), che occorrono in prima posizione come {biblio} in Bibliograph, e in post-confissi, che compaiono comesecondo elemento {skop} com Bronchoskop. Alcuni confissi possono occorrere in entrambele posizioni {phil} come in Philanthrop o anglophil.
16 Funktions-un-tüchtig potrebbe essere considerato anche come una parola composta: Funktion +untüchtig.

88Linguistica dei corpora

Dal momento che non è sempre facile attribuire un morfema a una classe, si
preferisce non dare criteri rigidi, ma considerare fluidi i confini tra le varie classi(cfr. Busch/Stenschke 2018: 86).
1.1.2 Costruzione delle parole
Le parole possono essere costruite per mezzo di due procedimenti diversi:la flessione (Flexion) e la formazione delle parole (Wortbildung). Il tedesco è una
lingua flessiva (cfr. Pittner 2016: 61). In base a come i morfemi vengono combinati per formare le parole, si distingue tra lingue isolanti come il cinese, in cui
a ogni parola corrisponde un morfema, lingue agglutinanti come il turco, in cui
i morfemi si combinano in parole plurisillabiche, e lingue flessive come il latino,in cui i morfemi si combinano in parole.
1.1.2.1 La flessione
La flessione si distingue in declinazione per i nomi, gli aggettivi, i pronomi
e gli articoli, e in coniugazione per i verbi. È un procedimento generalizzato e
regolare. La regolarità è evidente nei neologismi e negli occasionalismi: se unverbo entra come prestito da un’altra lingua, può essere coniugato facilmente
come ogni altro verbo tedesco.
Nella flessione nominale sono determinanti tre categorie grammaticali:
1. il genere (Genus), che può essere maschile (Maskulinum), femminile(Femininum) e neutro (Neutrum). Di Meola (2014: 64-66) mette in evidenza
come alcuni processi morfologici, fonetico-fonologici e semantici possano
aiutare a stabilire il genere di una parola, anche se non esiste un sistema diregole per determinare il genere di tutte le parole (cfr. Duden 2022: 700).
Dalla struttura morfologica si possono ricavare, tra le altre, le seguenti
informazioni:– i suffissi autoctoni {er}, {ling} e i suffissi stranieri {ant}, {iker},{ismus}, {ist} danno origine a parole maschili;– i suffissi autoctoni {ei}, {heit}, {keit}, {schaft}, {ung} e i suffissi stranieri {ität}, {ade} danno origine a parole femminili;– i suffissi autoctoni {chen}, {lein}, {tum} e i suffissi stranieri {ing},{ment} formano parole neutre.
Dalla struttura fonetico-fonologica possono essere ricavate altre informazioni, tra cui a titolo esemplificativo:– i monosillabi con «[ʃ] + consonante», con dr-, tr-, kn-, con «nasale +consonante» all’inizio di parola sono quasi tutti maschili;– i monosillabi che finiscono in fricativa [f], [ç], [x], + occlusiva dentale
sorda – t o in -ur sono quasi tutti femminili;– i monosillabi che finiscono in -ett sono quasi tutti neutri.
Si evincono quindi delle forti regolarità, che possono essere d’aiuto nella
memorizzazione dei generi. Nelle parole plurisillabiche sono femminili il

1. Morfologia

89

90% delle parole che finiscono in -e (cfr. schwa come in Tante), mentre sono
maschili l’80% di quelle che terminano in -en (Regen). Di Meola (2014: 65)
generalizza il tutto mettendo in luce che le parole monosillabiche e quelle
che terminano in consonante tendono a essere maschili, mentre le paroleche terminano in vocale tendono a essere femminili.
La semantica fornisce poi altre indicazioni: se il sostantivo si riferisce a unessere umano, è generalmente determinante il genere naturale17 del referente.
Un ulteriore aiuto è fornito da alcune tendenze; tutte le denominazioni dibevande alcoliche (eccetto la birra, das Bier) e di marche automobilisitchesono maschili; tutte le denominazioni di marche di motociclette sono femminili; tutte le denominazioni di marche di birra e di hotel sono neutre (cfr.
Duden 2022: 703).
In alcuni casi i tre fattori (morfologico, fonetico-fonologico e semantico)
possono però entrare in conflitto. In tal caso, il processo morfologico prevarrà su quello semantico e il fattore semantico su quello fonetico-fonologico. Inoltre, vi sono alcune parole con un genere oscillante, soprattutto i
prestiti: Korpus (der/das), Pub (der/das) ecc.
2. il numero (Numerus), singolare (Singular) e plurale (Plural). Per formare ilplurale esistono vari morfemi, come {e}, {en}, {n}, {er} e {s}; in alcuni casi, non vi è alcun morfema che segnali il plurale (morfema zero,Nullallomorph). La scelta del morfema18 è spesso determinata dalla struttura
morfologica e dal genere della forma singolare (cfr. Di Meola 2014: 67), il
che consente di trarre alcune generalizzazioni19: i sostantivi terminanti in-ei, -in, -heit, -keit, -schaft, -ung formano il plurale inserendo {e} o {en} (inalcuni casi si assiste a un raddoppiamento della consonante finale, comein Ärztin, il cui plurale è Ärztinnen); i sostantivi terminanti in -ig, -ich, -ling,-nis, -sal formano il plurale inserendo {e} (anche in questo caso, si assistetalvolta a un raddoppiamento della consonante finale, come in Kenntnis, il
cui plurale è Kentnisse); i sostantivi terminanti in -tum formano il plurale in{er}; i sostantivi terminanti in -ler, -en, -chen creano il plurale senza suffisso.
Alcune forme plurali comportano anche una modifica della vocale radicale, come per Wald, il cui plurale è Wälder. Vi sono inoltre sostantivi chehanno solo il singolare (Obst) e sostantivi che hanno solo il plurale (Eltern);
3. il caso (Kasus): il tedesco ha quattro casi, il nominativo (Nominativ), l’accusativo (Akkusativ), il dativo (Dativ) e il genitivo (Genitiv).
I sostantivi presentano un genere stabile e si possono flettere solo in baseal caso e al numero; la radice rimane identica eccetto lievi variazioni, come
17 Per una classificazione più dettagliata si veda la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 701).
18 Per una panoramica dettagliata si veda la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 707).
19 Oltre a queste regolarità, Di Meola distingue anche ulteriori tendenze, ma meno comuni(2014: 67).

90

Linguistica dei corporal’inserimento di una Umlaut (Mann è al plurale Männer) e modifiche di accento(Dóktor diventa al plurale Doktóren). Gli aggettivi, invece, si modificano anche
in base al genere, seguendo il genere del sostantivo a cui si accompagnano.
La declinazione dell’aggettivo si orienta all’articolo o al pronome che precede.
Tradizionalmente si distinguono tre tipi di declinazione:– debole (schwach) dopo l’articolo determinativo, come in der schöne Anzug,
con le sole desinenze{e}, {en};– forte, senza articolo, come in schöner Anzug, con le desinenze {er}, {es},{em} oltre a {e} ed {en};– mista, dopo l’articolo indeterminativo, come in ein schöner Bleistift, sempre
con {en}, eccetto {er} per il nominativo singolare maschile e {es} per ilnominativo e accusativo singolare neutro.
Nella flessione verbale (coniugazione, Konjugation) in tedesco si distinguono
le seguenti categorie:– persona (Person): 1.; 2.; 3.;– numero (Numerus): singolare (Singular), plurale (Plural);– tempo (Tempus): presente (Präsens), preterito (Präteritum), perfetto (Perfekt),piuccheperfetto (Plusquamperfekt), futuro (Futur I), futuro anteriore (FuturII);– modo (Modus): indicativo (Indikativ), congiuntivo (Konjunktiv), imperativo(Imperativ);– diatesi (Genus verbi): attivo (Aktiv), passivo (Passiv).
Le forme dei paradigmi verbali possono essere semplici e complesse. In quelle semplici, si aggiungono i suffissi alla radice, come per l’indicativo e il congiuntivo presente, per l’indicativo e il congiuntivo preterito, per l’imperativo, per l’infinito presente (hassen) e per il participio (hassend, gehasst). Le forme complessesono costituite da un verbo ausiliare e da una forma non finita.
Si distingue, inoltre, tra coniugazione debole (schwach), regolare, e coniugazione forte (stark), irregolare. Nei verbi deboli la radice rimane costante e il suffisso
che si è aggiunge è {t} (Tabella 1.3):
Infinito

Preterito

Perfetto

sagen

sagte

er hat gesagt

Tabella 1.3: Esempio di paradigma dei verbi deboli

I verbi forti20 sono caratterizzati da una modificazione della vocale radicale eil loro participio viene formato con il suffisso in {en} (Tabella 1.4):
20 I verbi forti sono ca. 170 (cfr. Di Meola 2016: 69). Osservandoli da un punto di vista diacronico si è notata una diminuzione dei verbi forti, tesi supportata dal fatto che i nuovi verbi

1. Morfologia

Infinito

Preterito

Perfetto

essen

aß

er hat gegessen

91

Tabella 1.4: Esempio di paradigma dei verbi forti

Nella flessione nominale e verbale, oltre alla modifica “marcata” con affissi,
possono verificarsi anche modifiche interne della radice; ne sono un esempio
la metafonia (Umlaut), fenomeno comune a molti plurali, e l’apofonia (Ablaut),
ossia la variazione sistematica delle vocali all’interno dello stesso paradigma,
come nei verbi forti (i-a-u come in finden – fand – gefunden; -ei -i - i come inreiten – ritt - geritten).
Nella categoria della flessione è possibile far rientrare anche la comparazione degli aggettivi (cfr. Pittner 2016: 62), per cui si distingue tra forma base(Grundform, Positiv) – forma comparativa (Vergleichsform, Komparativ) – forma
superlativa (Superlativ), come in hell – heller – am hellsten. Questa scelta non è
sempre accettata in letteratura (la comparazione può essere, infatti, attribuita
anche alla formazione di parola); tuttavia, vi sono indicazioni sia a favore, comela regolarità del fenomeno, sia contro, come il fatto che le forme comparative esuperlative possano essere usate in unità complesse (Höchsttemperatur), cosa che
non accade per le altre forme flesse (cfr. Pittner 2016: 62).
1.1.2.2 La formazione delle parole
La formazione delle parole (Wortbildung) viene definita come «Untersuchungund Beschreibung von Verfahren und Gesetzmäßigkeiten bei der Bildung neuer
komplexer Wörter auf der Basis vorhandener sprachlichen Mittel» (Bußmann
2008: 795f). Gaeta specifica che si tratta, in realtà, di formazione di lessemi(Lexembildung), e che comprende sia l’analisi del lessico complesso esistente, sia
la produzione di nuovi lessemi (2017: 129).
I principali procedimenti di formazione di parola in tedesco sono tre: lacomposizione (Komposition/Zusammensetzung) (1.), la derivazione (Derivation/
Ableitung) (2.) e la conversione (Konversion) (3.):
1. La composizione (Komposition/Zusammensetzung)
La composizione è il procedimento mediante il quale si uniscono due o piùparole per formare una parola composta (Kompositum). È il meccanismo di formazione delle parole più produttivo in tedesco (cfr. Gaeta 2017: 131).
I composti possono essere occasionali (Okkasionalismen, Ad-hoc-Bildungen,
Gelegenheitsbildungen, Augenblicksbildungen) o usuali. Nel primo caso si tratta dicomposti creativi, che non entrano nel lessico di una lingua, ossia non si lessicalizzano. Nel secondo caso si tratta di composti entrati stabilmente nell’uso diche entrano a far parte della lingua tedesca si coniugano secondo la coniugazione debole (cfr.
Pittner 2016: 64).

92

Linguistica dei corpora

una lingua e che pertanto non vengono più percepiti come nuovi (cfr. Duden
2022: 611).
Nel caso in cui il composto si fossilizzi, la parola diventa sempre meno trasparente; ciò accade per esempio quando un elemento del composto non esiste più come parola a sé stante o esiste solo come elemento unico. È il casodi {Him} in Himbeere. Questi morfemi vengono definiti “morfemi cranberry”(unikale Morpheme). Busch/Stenschke (2018: 95) distinguono anche tra morfemi
attivi (aktive Morpheme), e morfemi produttivi (produktive Morpheme). Nel primo
caso si tratta di quei morfemi che esistono ancora nella lingua contemporanea,
ma che non si utilizzano più per la formazione delle parole. Un esempio è{ling}. Nel secondo caso sono morfemi che vengono usati per la formazionedelle parole come per esempio {computer}.
I composti possono essere determinativi (Determinativkomposita) o copulativi (Kopulativkomposita) (cfr. Duden 2022: 630). Sono determinativi quando vi
è una gerarchia tra gli elementi costitutivi: la testa (Kopf), ossia il determinato(Determinatum), è l’elemento principale (Grundwort), mentre il modificatore, il
determinante (Determinans), è l’elemento secondario (Bestimmungswort). Il significato fondamentale viene espresso dalla testa, mentre l’elemento secondario hala funzione di specificazione. Mentre in italiano l’ordine degli elementi usualeè «testa + modificatore» (si veda capotreno, dove capo è la testa e treno il modificatore)21, in tedesco l’ordine è «modificatore + testa», come in Hausschlüssel,
dove Haus è il modificatore e Schlüssel la testa. La testa non è solo portatrice disignificato (Kern des Kompositums), ma anche delle caratteristiche grammaticalidell’intero composto. Si prenda ad esempio la parola composta Weinflasche, dove
Flasche è la testa e Wein il modificatore. Wein specifica il contenuto della bottiglia(si vedano anche Wasserflasche, Bierflasche ecc.). Il genere della parola composta è
dato, invece, da Flasche (die), come è sempre la parola Flasche a determinare il plurale del composto (Weinflaschen). La testa, quindi, determina la classe di parola e,per i sostantivi, anche il genere e la classe flessiva.
Qui di seguito un riepilogo della terminologia in tedesco (Tabella 1.5):
Hauschlüssel
Haus

Schlüssel

Erstglied

Zweitglied

Bestimmungswort

Grundwort

Determinans

Determinatum

Modifikator

Kopf/Kern

Tabella 1.5: Riepilogo dei termini usati in tedesco per identificare le unità in un composto determinativo (cfr. Pittner 2016: 67)
21 Cfr. anche Bosco Coletsos/Costa (2013: 120). In alcuni casi vi sono delle eccezioni, comeper autostrada (cfr. Di Meola 2014: 73) o quando sono parole composte non autoctone (cfr.
Gredel/Flinz 2020; Flinz/Gredel 2022).

1. Morfologia

93

I composti determinativi (Determinativkomposita) possono essere anche molto complessi in tedesco; in alcuni casi possono essere anche intere frasi (Leck-mich-am-Arsch-Haltung). I composti complessi sono poi
suddivisibili per unità vicine, in maniera binaria, raggruppando le basi lessicali a due a due: Motorradweltermeisterschaft può essere suddiviso in primis in
Motorrad|Weltmeisterschaft. L’analisi in costituenti immediati (IC-Analyse, Analyse
der unmittelbaren Konstituenten) permette di scomporre una parola composta nellesue unità per mezzo di diagrammi ad albero (Baumdiagramme) o di parentesi(Klammerung) (cfr. Pittner 2016: 67; Busch/Stenschke 2018: 88-96)22.
I composti copulativi (Kopulativkomposita), invece, non sono caratterizzati a
livello semantico da un rapporto gerarchico: süß-sauer, rot-grün. Le due unità rappresentano parti di un tutto e sono entrambe portatrici di significato. Comesi evince dai casi sopra illustrati, l’ordine non è fisso e gli elementi sarebbero
potenzialmente interscambiabili (süß-sauer/sauer-süß; rot-grün/grün-rot). In realtà,
per alcune parole uno dei due ordini è diventato più comune, ossia più convenzionale. Anche l’accento dei composti copulativi si distingue da quello dei composti determinativi: nei primi può cadere su entrambe le unità o sul secondo
elemento, mentre nei secondi necessariamente sul primo elemento (cfr. Pittner
2016: 68). Vi sono addirittura casi in cui una parola composta può essere sia uncomposto determinativo sia un composto copulativo. In tal caso, il significato è
distinguibile per mezzo dell’accento:(3) BLAU-weiß (‘bläulich weiß’) vs. blau-WEISS (‘blau und weiß’)

I composti copulativi sono molto più rari dei composti determinativi e hanno meno possibilità di combinazione: le unità, per esempio, devono appartenere alla medesima classe di parola e alla medesima sottoclasse semantica (colori,
partito politico ecc.). Le unità possono essere anche tre o più: schwarz-rot-gelb.
Sia i composti determinativi che i composti copulativi sono di tipo endocentrico, perché il nucleo semantico coincide con la testa (cfr. Gaeta 2017: 132).
Un altro tipo di composto citato in alcuni volumi di riferimento è il composto possessivo (Possessivkompositum)23, come Eierkopf (‘jemand, der einen
Eierkopf hat’), detto anche composto esocentrico. Nei composti esocentrici ilnucleo semantico è da ricercare in un referente esterno al composto; né il primoelemento, né il secondo elemento sono ricollegabili al significato (cfr. Pittner
2016: 69): Dummkopf e Rothaut non si riferiscono a una parte del corpo, ma a
22 Busch/Stenschke (2018: 88-96), dopo aver descritto la procedura di analisi, riflettono su
alcune sue criticità. In particolare, si soffermano sulle problematiche relative all’analisi dei
circonfissi e alla suddivisione delle parole in cui sono presenti morfemi poco attivi e produttivi o morfemi attivi ma poco produttivi. Il cambiamento linguistico ha portato, infatti, alla
modifica della funzione di alcuni suffissi, come per esempio{ling} (cfr. Eisenberg 2013a).
23 Il composto possessivo è un composto determinativo (cfr. Pittner 2016: 69).

94

Linguistica dei corpora

una persona con la caratteristica X. Dummkopf è quindi una persona stupida (cfr.
dummer Mensch)24 e Rothaut è la denominazione dell’indiano del Nordamerica25.
Anche la classe di parola degli elementi del composto può essere un criteriodi categorizzazione: un composto è nominale (N) quando la testa è un nome; uncomposto è verbale (V) quando la testa è un verbo; un composto è aggettivale(A) quando la testa è un aggettivo; un composto è avverbiale (Avv) quando latesta è un avverbio. I più diffusi sono i composti nominali (N), meno diffusi
sono quelli aggettivali (A) e rari quelli avverbiali (Avv). Le diverse tipologie dicomposti possono essere ordinate in base alla loro frequenza (dal più frequente
al meno frequente) (cfr. Di Meola 2014: 75; Duden 2022: 631):
1. composti nominali: Nome + Nome (Tennisschuh), Aggettivo + Nome
(Schnellimbiss), Verbo + Nome (Bratwurst), Preposizione + Nome (Gegenangriff),
Avverbio + Nome 26 (Nichtraucher), Pronome + Nome (Ichform), Numerale+ Nome (Zweikampf), Interiezione + Nome (Aha-Erlebnis), Confisso +Nome (Mikrodarlehen), Gruppo di Parole + Nome (Trimm-dich-Pfad);
2. composti verbali: Avverbio + Verbo (entgegenkommen); Preposizione + Verbo(durchdrehen), Aggettivo + Verbo (freihalten), Nome + Verbo (danksagen);
3. composti aggettivali: Nome + Aggettivo (hilfsbereit), Aggettivo + Aggettivo(hellgrün), Verbo + Aggettivo (denkfaul), Preposizione + Aggettivo(übernervös), Altri (Avverbio + Aggettivo come linksradikal, Pronome +Aggettivo come ichbezogen, numerale + Aggettivo come in viereckig, Confisso+ Aggettivo come multinational, Gruppo di Parole + Aggettivo come Lilienund Astern-blau);
4. composti avverbiali: Avverbio + Avverbio (überallhin), Aggettivo + Avverbio(weither), Preposizione + Avverbio (übermorgen).
Come accennato sopra, il composto più frequente è Nome + Nome. Le
relazioni tra gli elementi possono essere svariate: il modificatore può indicare,
infatti, il materiale, il luogo o la provenienza, la causa, lo strumento ecc. In diversi composti NN la testa è un sostantivo derivato da un verbo (transitivo ointransitivo): Mathelehrer (Lehrer da lehren), Schneefall (Fall da fallen). Il significatodel composto si può ricavare direttamente:(4) Mathelehrer  jemand, der Mathe lehrt

24 “Dummkopf ”, Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache, https://www.dwds.de/wb/
Dummkopf [15.06.2023].
25 “Rothaut”, Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache, https://www.dwds.de/wb/Rothaut[15.06.2023].
26 La categoria AvvN (cfr. Di Meola 2016: 75) viene chiamata Partikel + Nomen in Pittner (2016:66).

1. Morfologia

95

In questi composti, chiamati composti di reggenza o argomentali(Rektionskomposita), il rapporto semantico tra la testa (qui detta Regens) e il modificatore (Rektum) è lo stesso che sussisterebbe tra il verbo (lehren) e il complemento (Mathe) retto dal verbo nella corrispondente frase completa. Sono composti caratterizzati dalla presenza di una testa nominale deverbale (cfr. Gaeta
2017: 140). Per questo tipo di composto è possibile solo una interpretazione, adifferenza di Holzkiste, composto ambiguo27 interpretabile sia come una scatoladi legno, sia come una scatola per la legna. In alcuni casi, invece, la relazione tragli elementi del composto NN è indiretta e non deducibile dalla semantica delverbo, come in Geisterfahrer (“l’automobilista che guida contro mano”).
Nella maggioranza dei composti nominali gli elementi sono uniti direttamente (Nullfuge), senza elemento di raccordo o interfisso (Fugenelement)28, ma
questo dipende dal tipo di elemento coinvolto. È possibile, infatti, raccordare
le unità di una parola composta con i seguenti morfemi: {s} (Anfahrtsweg), {n}(Blumenstrauß), {en} (Schuldenschnitt), {e} (Hundehütte), {er} (Bilderrahmen), {es}(Kindesraub), {ens} (Schmerzensgeld), {ø} (Buchseite). La scelta di un morfema di
raccordo è determinata dalle caratteristiche morfologiche, fonologiche e semantiche del modificatore (cfr. Duden 2022: 622); per esempio, in alcuni sostantivi
coincide con la desinenza della forma plurale (Kind-er-wagen) o del genitivo singolare29 (Herz-ens-leid). Le regole fisse per l’uso dei morfemi sono però esigue30;
solo in alcuni casi, infatti, l’uso di un elemento di raccordo può essere collegato a un determinato suffisso, come p. es. Versicherung-s-vertreter (cfr. Pittner
2016: 71). Alcuni modificatori permettono vari elementi di raccordo (Kindbett,Kindstod, Kindesalter, Kinderarzt); in alcuni casi sono attestate per uno stesso lessema diverse possibilità, come in Aschewolke; Aschenwolke. Inoltre, sono presenti
anche varianti diatopiche (Schweinebraten, Schweinsbraten).
Solitamente nel tedesco odierno i composti si scrivono uniti, anche se è possibile inserire un trattino (Bindestrich) come in (5) per distinguere i singoli elementi di un composto (cfr. Pittner 2016: 71).

27 Indipendentemente dalla loro tipologia, tutti i composti sono caratterizzati da indeterminatezza o vaghezza semantica. Proprio questa caratteristica rende la composizione uno strumento espressivo molto forte (cfr. Gaeta 2017: 134).
28 L’origine dei morfemi di raccordo può essere fatta risalire a morfemi flessivi (cfr. Gaeta 2017:134-135), anche se in letteratura vengono avanzati pareri sia favorevoli, sia contrari a questa
interpretazione (cfr. Pittner 2016: 70-71). Nella lingua odierna i morfemi di raccordo sonoperò usati indipendentemente dalla loro origine flessiva (cfr. Di Meola 2014: 79).
29 In questo caso si parla di elementi di raccordo paradigmatici (paradigmatische Fugen). Nel caso
si verificasse questa coincidenza, gli elementi di raccordo vengono definiti non paradigmatici(unparadigmatische Fugen) (cfr. Pittner 2016: 70): Zeitung-s-anzeige.
30 L’uso di un elemento di raccordo può essere collegato a un determinato suffisso: Versicherungs-vertreter (cfr. Pittner 2016: 71).

96

Linguistica dei corpora(5) Dritte-Welt-Herrscher

Il trattino è indice del processo di lessicalizzazione (cfr. Duden 2022: 612).
Nella pubblicità e in rete si sono attestate anche le seguenti modalità di scrittura: l’uso della maiuscola nel secondo elemento (BahnCard), oppure la separazione dei due elementi (Kunden Service).
L’accento della parola composta, che è il risultato dell’unione di almeno due
lessemi con accento autonomo, è caratterizzato da una gerarchia prosodica tale
per cui l’accento principale cade sul modificatore (principio del modificatore,
cfr. Gaeta 2017: 137). Ampliando il composto, il principio del modificatore viene sostituito dal principio della testa complessa: l’accento si colloca sulla testa
ramificata.
2. La derivazione (Derivation/Ableitung)
Il processo di derivazione per la formazione di nuove parole si attua per mezzo di affissi31 (suffissi, prefissi e circonfissi), morfemi legati, in combinazione
con basi lessicali.
In base al tipo di affisso si distinguono i tre tipi di derivazione:– derivazione con prefisso (Präfigierung): ent-setzt;– derivazione con suffisso (Suffigierung): Versicher-ung;– derivazione con circonfisso (Zirkumfigierung): Ge-kreisch-e.
Nella derivazione i suffissi e i prefissi hanno funzioni diverse:– i suffissi determinano, per esempio, la classe di appartenenza della parola
derivata, mentre i prefissi no;– i suffissi autoctoni non sono mai portatori di accento principale32, i prefissi
invece possono esserlo (cfr. Duden 2022: 619).
I principali suffissi33 utilizzati per il processo di derivazione hanno soprattutto un significato grammaticale (Duden 2022: 619). La componente di significato34 emerge solo in alcune coppie minime (kindlich – kindisch); alcune classi presentano un significato emotivo-affettivo, come i suffissi a carattere diminutivo{lein}, {chen} (cfr. Di Meola 2014: 81).
31 Gli affissi sono associati a un numero esiguo di significati derivazionali, raggruppabili in tre
categorie: la trasposizione (passaggio di classe grammaticale della base); la modificazione(creazione di una denotazione caratterizzata da tratti semantici che modificano i tratti dellabase senza cambiarli, come per es. nella diminuzione); la mutazione (creazione di una denotazione caratterizzata da tratti semantici che cambiano i tratti della base) (cfr. Gaeta 2017: 145).
32 Eccezione è il prefisso {un}.
33 Se i suffissi contengono una -i- (come in -ig, -isch, -lich) possono produrre l’Umlaut nella base:{natur} + {lich}  natürlich (cfr. Duden 2022: 783).
34 Si vedano anche i suffissi elencati nella Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 724).

1. Morfologia

97

I suffissi determinano la classe di parola della parola derivata; si distinguono in: suffissi nominali (Nominalsuffixe), come in Lehr-er, Heiz-ung, Gelegen-heit,
Dumm-chen, Jüng-ling; suffissi verbali (Verbalsuffixe), come in läch-el-, amt-ier-, normal-isier-, stein-ig, krise-l; suffissi aggettivali (Adjektivsuffixe), come in dümm-lich,rost-ig, herr-isch; suffissi avverbiali (Adverbsuffixe), come in nacht-s, haufen-weise,dumm-erweise, rück-lings, neuer-dings (cfr. Pittner 2016: 72; Duden 2022: 618). Non
tutti i suffissi si possono combinare con tutte le classi di parola; per esempio{in} può essere usato solo con sostantivi (Freundin). Alcuni suffissi possono
essere combinati con varie classi di parola, come {er}, che viene unito a verbi(erbetteln) e ad aggettivi (erblinden) (cfr. Duden 2022: 618).
Anche nella derivazione, come nella composizione, domina il principio dellatesta a destra (Kopf-rechts-Prinzip) (cfr. Duden 2022: 617). I suffissi determinano
non solo la classe di parola, ma anche il genere e la classe flessiva dei sostantivi(cfr. Pittner 2016: 73).
Alcuni esempi (cfr. Pittner 2016: 73-75):– il suffisso nominale {er}: da verbi vengono derivati sostantivi maschili.
Il sostantivo derivato identifica spesso una persona che svolge l’azione
indicata dal verbo (Nomen agentis) o lo strumento utilizzato per svolgerla(Nomen instrumenti). In alcuni casi, anche l’azione stessa (Nomen acti): Lehrer(dal verbo lehren), Bohrer (dal verbo bohren), Seufzer (dal verbo seufzen). Il
suffisso {er} è molto produttivo;– il suffisso nominale {ung}: da verbi vengono derivati sostantivi femminili,
che identificano il processo o il risultato dell’azione espressa dal verbo,
come in Verführung;– il suffisso nominale {in}: da sostantivi maschili, che identificano persone oanimali, vengono derivati sostantivi femminili, come in Lehrerin;– i suffissi nominali {heit}, {keit}, {igkeit}: da aggettivi vengono derivati
sostantivi femminili. Esempi: Schönheit; Dummheit; Wichtigkeit;– i suffissi nominali {ei}, {erei}: da nomi e verbi si derivano sostantivi femminili, come in Bäckerei. Si tratta di suffissi non autoctoni (di origine latina), dunque portatori di accento;– i suffissi {chen} e {lein}: esprimono una riduzione della dimensione, anche
in senso affettivo; questa può essere intesa sia in senso positivo, come in
Kätzchen, sia negativo, con una punta di disprezzo, come nel caso di Bürschchen.
Vengono usati per derivare sostantivi neutri: Haus – Häuschen. In rari casi sipossono applicare anche ad altre classi di parola: dumm – Dummchen;– il suffisso aggettivale {bar}: da un verbo, che di solito esprime un’azione, si
derivano aggettivi, come per essbar. L’aggettivo esprime la fattibilità dell’azione: essbar (dal verbo essen) è un qualcosa di edibile. La derivazione da una
base nominale, invece, non è più produttiva (furchtbar).
Qui di seguito la tabella riassuntiva dei suffissi (Tabella 1.6):

98Linguistica dei corpora

Suffisso

Base

{er}

verbo, nome

{ling}

verbo, nome, aggettivo

{ung}

verbo

{heit} {keit}{igkeit}

aggettivo, nome{e}verbo, aggettivo

{in}

nome

{nis}

verbo, aggettivo{schaft}

nome

{tum}

nome

Derivato

nome

{ig}

nome, verbo, aggettivo, avverbio{lich}

nome, aggettivo, verbo{bar}

verbo, nome

{haft}, {ig}, {isch}, {lich}, {los}

nome

{ig}

nome

{ieren}nome{s}, {weise}nome{weise}, {erweise}

aggettivo

aggettivo

verbo
avverbioTabella 1.6: Selezione di suffissi di derivazione (da Di Meola 2014: 80; Pittner 2016:75; Duden 2022: 618)

La derivazione per mezzo di prefissi non porta invece a una modifica della classe di parola (cfr. principio della testa a destra), ma solo del significato:
Unruhe. In alcuni casi, i prefissi sono anche portatori di significato.
I prefissi sono generalmente atoni e neutri rispetto all’accento, che rimane
sulla base lessicale, si vedano i prefissi verbali come {er}, {zer}, {ver}; i prefissi
aggettivali e nominali, come per esempio {un}, {ur}, {miss}, sono invece accentati (cfr. Duden 2022: 619).
Qui di seguito un elenco di prefissi (Tabella 1.7):
Prefisso

Classe di parola{miss}, {un}, {ur}, {ent}nome{un}, {ur}, {ent}aggettivo{be}, {ent}, {er}, {ver}, {zer}{ab}, {an}, {auf}, {aus}, {ein},{los}, {nach}, {vor}, {zu}{über}, {durch}, {um}Tipo

non separabile
verbo

separabile
separabile e non separabile35

Tabella 1.7: Alcuni prefissi di derivazione (da Di Meola 2014: 80; Pittner 2016: 75-76)
35 In base al tipo di prefisso (separabile, non separabile), si evidenziano differenze di significato
e di accento.

1. Morfologia

99

Il prefisso {un} può essere usato in aggettivi, in sostantivi così come in avverbi: unschön (aggettivo), Unmensch (sostantivo), ungern (avverbio). Il significato può modificarsi nel suo contrario (Unlust), può essere rafforzato, ampliato(Unzahl) o connotato negativamente (Unwort). Il prefisso {ent} si combina
con basi verbali, aggettivali e nominali e indica, da un punto di vista semantico, una privazione, una mancanza, come nel caso di entfremden.
La derivazione per mezzo di circonfissi è più rara. Nei circonfissi il prefisso
si combina con il suffisso, come per la modifica del sostantivo Aufsicht nel
verbo be-aufsicht-igen. Possono essere derivati verbi da sostantivi, come in beschein-igen, o da aggettivi, come in be-schön-igen; inoltre, si possono derivare sostantivi da verbi, come in Ge-lauf-e, e aggettivi da verbi, come in un-erforsch-lich.
Il circonfisso più produttivo è Ge-(e), usato per derivare basi nominali neutreda verbi. Mentre in passato era possibile assistere alla caduta della e (Geschrei),nelle formazioni più recenti la sua presenza è facoltativa, come per Gepolter(e).
Dal punto di vista del significato, queste ultime formazioni indicano un’azione
ripetuta, vissuta negativamente.
Il confine tra composizione (unione di due o più morfemi liberi) e derivazione (unione di un morfema libero con morfemi legati) talvolta è poco
chiaro. Gaeta (2017: 130) sottolinea che si tratta di un continuum, dove ai duepoli si trovano i casi prototipici di composizione e derivazione e nel centro
quelli meno prototipici, ossia i casi misti con proprietà intermedie. Per questi
casi intermedi vengono spesso usati i termini affissoidi36 (Affixoide, Halbaffixe),
suffissoidi (Suffixoide) e prefissoidi (Präfixoide) in caso di desemantizzazione.
Si prenda ad esempio Laubwerk37 (“fogliame”); nel tedesco moderno esiste
il lessema Werk, ma il significato di {werk} “Produkt der Arbeit” non è più
presente (cfr. Duden 2022: 623).
3. La conversione (Konversion)
La composizione e la derivazione sono caratterizzate dall’unione di due opiù elementi; nella conversione invece non vi è alcun tipo di aggregazione, ma
è la classe di parola che si modifica. La conversione è, infatti, il procedimento
per il quale una base viene ricategorizzata, senza però l’ausilio di un suffisso38.
I tipi di conversione (lessicale, morfologica) più diffusi in tedesco sono:
Verbo  Nome: la base verbale diventa un sostantivo, solitamente maschile. Questo procedimento è poco diffuso nella lingua contemporanea(cfr. Di Meola 2014: 84). Un esempio è: beginn(en)  Beginn;
Nome  Verbo: il sostantivo diventa base verbale. Questo procedimentoè molto produttivo nella lingua contemporanea. Un esempio è: Öl  ölen;36 Tra gli affissoidi vengono inseriti anche le cosiddette Steigerungsbildungen, come saukalt oAffenhitze (cfr. Pittner 2016: 78). Si veda anche Costa (2017).
37 Oltre a -werk, vengono citati -reich, - arm, -riesen, -voll (cfr. Duden 2022: 623).
38 Si utilizza anche l’espressione “derivazione mediante suffisso zero” (Di Meola 2014: 84).

100

Linguistica dei corpora

Aggettivo  Verbo: l’aggettivo diventa base verbale. Un esempio è reif reifen;
Nome  Aggettivo: il sostantivo diventa aggettivo. Un esempio è Feind feind.
Pittner (2016: 80-81) distingue tra conversione lessicale e conversione sintattica. Mentre nella prima vi è il cambio di classe di parola della base, nella
seconda è la forma di parola (base + flessivo) che cambia classe, come indas Schwimmen. Gaeta (2017: 160) parla in questo caso di nominalizzazione.
Questo tipo di conversione viene chiamata anche trasposizione grammaticale(grammatikalische Transposition).
L’identificazione della direzione della conversione non è sempre trasparente (cfr. Duden 2022: 695), anche se segue alcuni criteri, come per esempio iltipo di prefisso, la forma, il significato ecc. (cfr. Pittner 2016: 79-80).
Altri procedimenti minori di formazione di parola, ma di natura più sporadica e meno sistematica sistematica sono (cfr. Duden 2022: 635):– l’accorciamento o l’abbreviazione di parola (Kurzwortbildung);– la contaminazione, ossia l’incrocio tra parole (Kontamination/
Wortkreuzung/Blendung/Blending);– la formazione dei verbi separabili (trennbare Verben, Partikelverben);– la reduplicazione/raddoppiamento (Reduplikation);– la formazione di conglomerati (Zusammenrückungen).
L’accorciamento o l’abbreviazione di parola (Kurzwortbildung) è il procedimento mediante il quale la nuova parola si forma per mezzo di un accorciamento della base (Ausdruckskürzung)39. Si distingue normalmente tra
Kurzwörter, ossia parole abbreviata sia dal punto di vista scritto che parlato e
Abkürzungen40, parole abbreviate solo nello scritto (cfr. Leonardi 2012; Pittner
2016: 82-83; Busch/Stenschke 2018: 108). Nel parlato esse si leggono peresteso; esempi sono usw. (und so weiter) e z. B. (zum Beispiel).
Le abbreviazioni possono essere raggruppate sulla base di vari criteri. A
seconda del tipo di abbreviazione si distingue tra:– abbreviazioni che contengono solo un segmento della forma intera (unisegmentales Kurzwort): Zivi (da Zivildienstleistender). Il segmento può provenire dall’inizio della parola, e in tal caso l’abbreviazione viene chiamata Kopfwort o Initialwort o Anfangswort (Uni da Universität). Questo tipo
di abbreviazione è molto produttiva. In rari casi il segmento proviene
dalla parte finale della parola, come Rad da Fahrrad. In questo caso
39 Tale procedimento si contrappone ai procedimenti presentati precedentemente, che rientrano invece nell’ampliamento di una parola (Ausdruckserweiterung) (cfr. Busch/Stenschke 2018:108).
40 Per Pittner (2016: 82) e la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 634) sono varianti di scrittura.

1. Morfologia 101

l’abbreviazione viene definita Endwort o Schwanzwort. In rarissimi casi
ha origine dalla parte centrale della parola, come Lisa da Elisabeth; questo tipo di abbreviazione viene definita Rumpfwort (cfr. Busch/Stenschke
2018: 108).
– abbreviazioni che contengono più segmenti della forma intera (multisegmentales Kurzwort): Hiwi da Hilfswissenschaftler. In questo tipo di abbreviazione rientra l’acronimo (Akronym), costituito da una sequenza dilettere, come EDV da elektronische Datenverarbeitung. Si tratta di una tipologia di abbreviazione molto produttiva, soprattutto nell’informatica.
Si pensi per esempio a URL, ormai molto diffusa, mentre la sua forma
allungata Uniform Resource Locator è sconosciuta ai non esperti. Tali abbreviazioni possono essere pronunciate come sequenze di suoni (FAZ
[fats] da Frankfurter Allgemeine Zeitung), come sequenze di lettere (PKW[ˈpeːkaːveː] da Personenkraftwagen) o come forme miste (WLAN [ˈve:la:n]da Wireless Local Area Network). In questo tipo di abbreviazioni rientrano
anche l’abbreviazione in cui le sillabe iniziali stanno per i singoli elementi(Silbenkurzwort), come Kripo da Kriminalpolizei, e l’abbreviazione parziale(partielles Kurzwort) in cui si riduce solo la prima parte della parola, comeU-Bahn da Untergrundbahn.
Le parole abbreviate mantengono solitamente il significato della parola
intera. Talvolta hanno però un significato diverso, come nel caso di Bafög eBundesausbildungsförderungsgesetz; infatti, si può dire che una studentessa/uno
studente riceve il Bafög, ma non il Bundesausbildungsförderungsgesetz. Possono avere anche una connotazione diversa, come nel caso di Nazi - Nazionalsozialist o
Limo - Limonade.
Nella contaminazione (Kontamination/Wortkreuzung/Blendung/Blending),
considerata anche un particolare tipo di composizione, due parole si fondono
insieme (cfr. Duden 2022: 635). Si possono unire il segmento iniziale e finale
di due parole (una unità è però in forma abbreviata), come per esempio in jein(ja + nein) o Denglisch (Deutsch + Englisch). Spesso si tratta di neoformazioni
occasionali con funzione scherzosa o satirica, come in Maskne (Maske +Akne),«durch Tragen einer Maske hervorgerufene Akne» (Duden 2022: 636). In raricasi la neoparola entra nell’uso, come per esempio jein o Denglisch; in altri è talmente convenzionalizzata da non essere più riconoscibile come conversione.
La categoria dei verbi separabili (trennbare Verben, Partikelverben), chiamata
anche Partikelverbbildung, non è uniformemente accettata in letteratura; non si
è concordi nel considerare i verbi separabili una parola. Gaeta inserisce questo
fenomeno nella derivazione (2017: 142; 158-159), mentre la Dudengrammatik(cfr. Duden 2022: 635) lo considera un fenomeno a sé stante. Viene messa inluce la differenza tra trennbare Verben/Partikelverben e Präfixverben; i primi sono
formati da particelle verbali, portatrici di accento, mentre i secondi da prefissi

102

Linguistica dei corpora

verbali (Verbpräfixe). I verbi separabili così seguono lo schema accentuale tipico dei composti, con accento sul modificatore, ossia la particella, mentre nei
Verbpräfixe l’accento è sulla radice (cfr. Duden 2022: 692): ˈanlächeln (“sorridere a qualcuno”) - beˈlächeln (“ridere di qualcuno/qualcosa”). Casi intermedi
tra i prefissi verbali e le particelle verbali sono attestati mostrando un legame
derivazionale tra i due (cfr. Gaeta 2017: 159).
La reduplicazione/raddoppiamento (Reduplikation) è un processo per ilquale una parola o segmenti di parola vengono reduplicati (cfr. Duden 2022:636), come per esempio Blabla. Frequente è la reduplicazione con variazione
come in Krimskrams (“cianfrusaglie”) o ruckzuck (“detto fatto”).
La formazione di conglomerati (Zusammenrückungen) è caratterizzata dall’aggregazione di più parole legate a livello sintattico in una parola, come in
Vergissmichnicht (“nontiscordardimé”), Handvoll (“manciata”) (cfr. Fleischer/Barz 2012: 87; Foschi Albert/Hepp 2012: 123; Bosco Coletsos/Costa 2013:
123).
Altre modalità per formare nuovi lessemi sono il prestito (Lehnwortbildung)(cfr. Duden 2022: 940) e le espressioni multiparola (Mehrwortlexeme,
Mehrwortverbindungen) (cfr. Duden 2022: 523).
Nel prestito si combinano elementi non nativi (affisso + radice, radice +radice) come in transkulturell o Homeoffice; esso si distingue dal calco strutturale (Lehnübersetzung), in cui il modello morfologico viene riprodotto usando
materiale lessicale nativo in maniera più letterale (Lehnübersetzung), come in
Halbwelt (da demi-monde), o in maniera più libera (Lehnübertragung), come in
Wolkenkratzer (da skyscraper).
Le espressioni multiparola sono una modalità per arricchire il lessico dinatura extramorfologica; possono essere più o meno fisse e vengono chiamate anche fraseologismi. Hanno un diverso grado di polilessicalità, fissità
e idiomaticità (cfr. Burger 2015: 15-19). La polilessicalità può variare da un
minimo di due lessemi fino ad arrivare a una frase intera. La fissità può andare
dall’impossibilità di sostituire elementi alla presenza di variabili determinate
dal contesto. Anche l’idiomaticità può essere totale o parziale.
Nella Tabella 1.8 è riportata una sintesi dei principali processi di formazione di parola in tedesco:

1. Morfologia 103

Formazione di parola (Wortbildung)
Tipo dimodifica

Denominazione

Tipo diformazione

Esempiampliamentodella basecomposizione

composto
determinativo

Hausschlüssel

composto
copulativo

süß-sauer

compostonominale (N)Tennisschuh (NN)
Schnellimbiss (AN)
Bratwurst (VN)
Gegenangriff (PN)
Nichtraucher (AVVN)
Ichform (pronome + N)
Zweikampf (numerale + N)
Aha-Erlebnis (interiezione + N)
Mikrodarlehen (confisso + N)
Trimm-dich-Pfad (gruppo di parole + N)

compostoverbale (V)entgegenkommen (AvvV)
durchdrehen (PV)freihalten (AV)danksagen (NV)compostoaggettivale(A)

hilfsbereit (NA)hellgrün (AA)denkfaul (VA)übernervös (PA)linksradikal (Avv + A)
ichbezogen (pronome + A)
viereckig (numerale + A)
multinational (confisso + A)
Lilien-und Astern-blau (gruppo di parole + A)

derivazione

nessunampliamento/
nessunaccorciamento

conversione

composto
avverbiale(Avv)überallhin (AvvAvv)
weither (AAvv)
übermorgen (PAvv)

derivato(suffissi)

Versicher-ung

derivato(prefissi)

ent-setzt

derivato(circonfissi)

Ge-kreisch-e

VN

beginn(en)  Beginn

NVÖl  ölen

AV

reif  reifen

NA

Feind  feind

104

Linguistica dei corpora

accorciamentodella baseabbreviazione
unisegmentale

abbreviazione
multisegmentale

abbreviazione
inizialeUni (da Universität)

abbreviazione
finaleRad (da Fahrrad)

abbreviazione
centraleLisa (da Elisabeth)acronimi

EDV (da elektronische Datenverarbeitung)abbreviazione(sillabe)

Kripo (da Kriminalpolizei)

abbreviazione
parziale

U-Bahn (da Untergrundbahn)contaminazione

Denglisch (Deutsch + Englisch)Tabella 1.8: Principali processi di formazione di parola in tedesco

1.2 Morfologia con i corpora
In questa seconda parte si discutono due casi studio inerenti all’ambito linguistico della morfologia. Obiettivo è quello di esemplificare l’uso della linguistica dei corpora per l’analisi di aspetti morfologici; le fasi descritte possono
essere prese a modello per l’analisi di ulteriori fenomeni.
Il primo caso studio ha come focus la composizione come mezzo per ampliare il lessico e per esprimere una valutazione (cfr. le funzioni della Wortbildung
nella Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 609-610)); in particolare, si analizzano leparole composte che hanno Klima come modificatore in un corpus di CMC creato ad hoc sul discorso del cambiamento climatico (Klimawandeldiskurs). Obiettivo
è l’identificazione delle parole composte più frequenti e gli hapax legomena perriflettere su occasionalismi, neologismi ed espressione di punti di vista.
Il secondo caso studio ha, invece, come oggetto di studio il confisso -gate e ilsuo status in un corpus di DeReKo41: il corpus WP – Wikipedia Artikel. Il confisso -gate è assai produttivo in molte lingue per formare composti per indicare
uno scandalo. A livello diacronico nel tedesco scritto è emerso un cambiamento
di significato.
1.2.1 Caso studio I: composti con Klima in un corpus di CMC costruito
ad hocUna delle funzioni principali della Wortbildung è l’ampliamento del lessico(cfr. Duden 2022: 609), e la composizione è considerata uno dei suoi processipiù produttivi (cfr. Glück/Rodel 2016; Konopka 2020). Altra funzione della
Wortbildung è l’espressione di una valutazione o di un punto di vista (cfr. Duden
2022: 610).
41 Il corpus è wdd19 - alle Wikipedia-Diskussionen zu Artikeln bis 2019, facente parte dell’archivio
WP - Wikipedia Artikel u. Artikel- & Benutzerdiskussionen 2013/15/17/19.

1. Morfologia 105

Nel presente studio entrambe le funzioni svolgono un ruolo centrale, dal
momento che il focus d’indagine verte sul discorso del cambiamento climatico (Klimawandeldiskurs), oggetto di sempre più dibattiti, anche molto controversi. Gert Krell (2020) menziona i due poli estremi della discussione in atto,
che oscilla tra allarmismo (Alarmstimmung), espresso per esempio dal composto Klimahysterie definito nel 2019 Unwort des Jahres, e la tendenza a sminuire
il fenomeno (Verhamlosung), spesso accompagnata da atteggiamenti ottimistici(Klimaschutzbemühungen). Che la società nei vari paesi sia divisa è testimoniato
anche da alcune indagini statistiche come, per esempio, quella svolta nel 2021 inGermania dall’organizzazione More in Common42.
Obiettivo del presente caso studio è quello di definire (1) quali siano i composti nominali più frequenti con il sostantivo Klima come modificatore e (2)quali siano gli Hapax Legomena (cfr. paragrafo 2.3) di un corpus CMC-costruito
ad hoc sulla tematica scelta: il clima e il suo cambiamento.
Il corpus ad hoc (Klima_de), contenente pagine web, post e commenti sui blog
e social media, è stato creato con una delle funzionalità di Sketch Engine (Find thetext on the web, si veda il paragrafo 4.2), utilizzando alcuni lessemi estrapolati dapagine specifiche in Wikipedia (cfr. Flinz/Luppi/Mell 2024): Klima, Klimawandel,
Erwärmung, Atmosphäre, Kohlenstoffdioxid, Treibhausgas.
Il corpus, composto da 348.424 token, contiene dati tratti dai seguenti domini (Figura 1.1):

Figura 1.1: Domini web del corpus Klima_deL’approccio di analisi utilizzato è quello quantitativo-qualitativo (cfr.
Lemnitzer/Zinsmeister 2015: 34): si utilizzano liste di frequenze automatichee altre funzionalità del sistema di analisi (Concordance, Frequency ecc.), ma i dati
vengono poi analizzati da un punto di vista qualitativo.

42 Cfr. https://www.moreincommon.de/media/leapg0va/more_in_common_studie_klima_
zusammenhalt.pdf [15.06.2023].

106

Linguistica dei corpora

Per rispondere alla due domande di ricerca sono state dapprima estratte tutte
le parole composte che presentano Klima come modificatore. La ricerca43 ha
prodotto 3.497 occorrenze. Queste sono state poi analizzate automaticamente tramite la funzionalità frequency, estrapolando così 324 forme lemmatizzate.
Grazie a una fine analisi qualitativa le occorrenze sono state ridotte a 2583 e leforme a 278.
Nella Tabella 1.9 sono elencate tutte le parole composte con una frequenza
assoluta ≥ a 15:
Lemma

Frequenza assoluta

Klimawandel

924

Klimaänderung

622

Klimaschutz

128

Klimasystem

123

Klimamodell

103

Klimaerwärmung

49

Klimaveränderung

45

Klimaforscher

35

Klimakrise

34

Klimasensitivität

33

Klimazone

32

Klimaschutzmaßnahme

31

Klimaforschung

30

Klimagas

29

Klimapolitik

28

Klimaabkommen

24

Klimaprojektion

23

Klimageschichte

22

Klimaschwankung

21

Klimafaktor

21

Klimawirkung

17

Klimafolgenforschung16

Klimaneutralität

15

Klimaziel

15

Tabella 1.9: Composti con Klima come modificatore (frequenza ≥ 15)

È possibile notare che quasi tutti i composti sono formati da due unità(tutti sostantivi), eccetto Klimaschutzmaßnahme e Klimafolgenforschung, formati da tre unità. Le parole composte non hanno alcun elemento di raccordo.
43 La stringa di ricerca utilizzata è Klima*.

1. Morfologia 107

Klimaschutzmaßnahme e Klimafolgenforschung sono casi interessanti anche dal puntodi vista semantico, dal momento che il primo non è presente né nel dizionario
DWDS44 né nel dizionario Duden online45, mentre il secondo è elencato solo nel
Duden online; questo suggerisce che si tratta di due lessemi piuttosto recenti.
Secondo la DWDS-Wortverlaufskurve sono, infatti, termini utilizzati dal 1946 ca.
in poi. Inoltre, la maggior parte delle parole composte più frequenti è neutra dal punto di vista del significato, ad eccezione di Klimakrise, Klimasensitivität,
Klimaneutralität, dalle quali emerge un punto di vista o una valutazione delfenomeno.
Analizzando gli hapax legomena (150) è possibile osservare una maggiore creatività: un terzo è formato da tre costituenti (49 su 150) e ben 1746 presentano
un trattino come elemento di raccordo, indice del processo di lessicalizzazione(cfr. Duden 2022: 612). Tra i costituenti vi sono sia elementi stranieri, prevalentemente inglesi, come in Klimamonitoring, Klimakiller, Klimaproxies/Klimaproxys,
Klima-Thinktank, Klimabooklet, sia nomi propri, come in Klima-Armageddon (1),dove si fa riferimento all’Apocalisse, e nell’ironico Klimagretel, dove il termine è
un appellativo attribuito a Greta Thunberg (2).
(1) Die Menschheit wird aussterben, sollten wir im Juni noch fossile Brennstoffeverwenden. Wenn wir uns bis Juni 2023 nicht von fossilen Brennstoffen trennen
werden, bricht die Endzeit aus. Das hatte Thunberg vor bald fünf Jahren, am 21.
Juni 2018, auf Twitter vorhergesagt. Bis zum Klima-Armageddon, der die gesamte Menschheit auslöschen wird, blieben uns damit aktuell nur noch fünf Wochen.
(2) Und Ursula van der Leyen hat sie auch noch empfangen! Alles Kasperln im
Welttheater. Die Klimagretel, Ikone für alle, die ihren Namen klatschen können.

Tra i costituenti vi sono anche acronimi, come in Klima-FAQ.
Molti degli hapax legomena esprimono una chiara valutazione e presa di posizione, anche con metafore appartenenti a vari ambiti, come per esempio quellomedico in Klimavirus (3).
(3) Habe gerade ein aktuelles Bild aus der Atacama Wüste bekommen- was steht
da inmitten der Einöde? Windräder. Auch die Chilenen sind mit dem Klimavirus
infiziert.

Il post nell’esempio (3) commenta sarcasticamente un’immagine appena ricevuta del deserto di Atacama, nella quale si intravedono i mulini a vento. Segue
44 Cfr. https://www.dwds.de [30.08.23].
45 Cfr. https://www.duden.de [30.08.23].
46 Cfr. Klima-Anpassung, Klima-Prognose, Klima-Armageddon, Klima-Szenarium, Klima-FAQ, KlimaVariabilität, Klima-Forschungszentrum, Klima-Thinktank, Klima-Tipp, Klima-Protest, Klima-Idee,
Klima-Untergang, Klima-Aktivistin, Klima-Schwurblern, Klima-Daten, Klima-Neutralität, Klima-Bilanz.

108

Linguistica dei corpora

la valutazione della constatazione che anche i Cileni sono stati infettati dal virusdel clima. Sia l’uso del sostantivo composto Klimavirus sia del verbo infizieren
attivano questo campo metaforico.
Nel corpus Klima_de emerge anche la posizione di coloro che sono contrario critici verso i movimenti in difesa del clima, come in Klimadiktatur (4):(4) Bis auf ganz wenige Ausnahmen geht es den Klimaaktivisten um Macht undGeld und um ein Ziel: Die Transformation zu einer Klimadiktatur (Kommunismus unter einer grünen Fahne).

Secondo l’esempio (4) gli obiettivi degli attivisti in difesa del clima sono, infatti,
il potere, i soldi e l’instaurazione di una dittatura climatica. Inoltre, emerge chiaramente la posizione di coloro che criticano chi rinnega i cambiamenti climatici ed è
ostile agli attivisti, come in Klima-Schwurblern (5), Klimaleugnerbewegung (6), KlimawandelSkeptiker (7), Klimawandelleugnung (8), Klimaklebeaktionen, Klimakleber47 (9).
(5) Wie viele Tonnen CO2 wohl die Greta mit ihren ganzen Reisen schon produziert hat? Naja, zumindest hat sich die Thunfisch-Gretl an den Klima-Schwurblern dumm und dämlich verdient!
(6) Zu den wichtigsten Kräften der organisierten Klimaleugnerbewegung, die
die Existenz der menschengemachten globalen Erwärmung durch gezielte Attacken auf die Klimaforschung abstreiten, zählen das Cato Institute, das Competitive Enterprise Institute, das George C. Marshall Institute sowie das Heartland
Institute, allesamt konservativ ausgerichtete Think Tanks.
(7) Auf der Seite Klimawandel-Skeptiker setzen wir uns zunächste grundsätzlich mit Klimawandel-Skepsis auseinander und nehmen auf der Unterseite Antworten des UBA auf populäre skeptische Argumente skeptische Thesen genauer
unter die Lupe.
(8) Neben individuellen Faktoren wurde – im Kontext der Kontroverse um die
globale Erwärmung – u. a. von Naomi Oreskes näher untersucht, wie vor allem
durch wirtschaftlich motivierte Interessengruppen gezielt Zweifel an den wissenschaftlichen Erkenntnissen verbreitet wird (vgl. Klimawandelleugnung) und
wie sich dies wiederum auf politische Entscheidungen auswirkt.
(9) Der Verzicht auf verschlüsselungsintensive Kommunikation, die allein derUnterhaltung dient, wäre ein ausgezeichnetes Opfer für das Klima. Aber das täte
ja weh. Klimaklebeaktionen hingegen machen so viel Spaß wie IndianerspieleBis auf den polemischen Seitenhieb am Ende könnten das sicher viele unterschreiben. Womöglich sogar die Klimakleber. So erfreulich es ist, dass diese
Menschen nicht mehr um ihr Leben fürchten müssen, so bitter ist die Lage indem nordostafrikanischen Staat: In der Hauptstadt Khartum toben weiter Kämp47 La Letzte Generation (LG) è un gruppo di attivisti che, con azioni provocatorie, ambisce acreare cambiamenti a favore del clima nelle misure governative. Questi attivisti vengono chiamati anche in maniera dispregiativa Klimakleber. Cfr. https://de.wikipedia.org/wiki/Letzte_
Generation#:~:text=In%20der%20Öffentlichkeit%20stoßen%20diese,strafrechtlichen%20
Verurteilungen%2C%20insbesondere%20wegen%20Nötigung [15.06.2023].

1. Morfologia 109
fe, nach Angaben der Vereinten Nationen sind schon mindestens 427 Menschen
getötet und 3.700 verletzt worden.

Molti di questi nuovi composti presentano una certa somiglianza con quelli
creati durante la pandemia covid (cfr. Flinz 2022, Flinz/Mell 2023).
Dai risultati discussi si può dunque concludere che il discorso del cambiamento climatico analizzato nel corpus CMC costruito ad hoc è ricco di composti,
usati per esprimere una valutazione o per prendere posizione. Molti di queste
parole composte non sono solo semplici occasionalismi, ma possono essere
considerati neologismi, dal momento che sono entrati nel lessico della lingua
tedesca.
1.2.2 Caso studio II: il confisso -gate nel corpus Wikipedia-de
La Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 621) classifica -gate48 come un confisso, dove per confisso si intende «eine weitere Klasse gebundener Morpheme.
Konfixe […], die aus anderen Sprachen – überwiegend Latein und Griechisch,seltener Englisch entlehnt sind».
Di norma i confissi hanno un significato lessicale e si uniscono a una base(Dieselgate) o a un altro confisso (Pseudo-Gate) per formare una parola composta.
Possono essere anche derivati, ma solo per mezzo di suffissi (cfr. Duden 2022:
621). Alcuni confissi possono essere usati solo come modificatori (in questo
caso si tratta di preconfissi), alcuni solo come testa (postconfissi) e altri in entrambi i ruoli: -gate può usato solo come postconfisso.
Il confisso -gate proviene dall’inglese, ed è considerato un confisso onimicomolto produttivo per il tedesco (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018): si combina preferibilmente con nomi propri e appellativi per riferirsi a “scandali” (cfr.
Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 2). Il confisso è produttivo anche in inglese epresenta attestazioni anche in molte altre lingue (serbo croato, greco, danese, polacco), ma la sua produttività è stata analizzata solo per il cinese (cfr. Cao 2011),
l’olandese (cfr. Hüning 2000), l’inglese (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018)e il tedesco (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018). Gli studi sull’inglese e sul
tedesco lo mettono a confronto con -skandal e -affäre, sottolineando il suo cambiamento di significato: mentre in passato si usava solo per indicare seri scandali

48 In letteratura vi sono varie classificazioni di -gate: come suffisso (cfr. Joseph 1998), confisso (cfr.
Warren 1990) creato per analogia, contaminazione (cfr. Booij 2010, Kemmer 2003). In questo
caso studio -gate è considerato un confisso, dal momento che si combina con altri elementi performare una parola composta, non può stare da solo e ha un significato ben definito (cfr. Donalies
2002, 2009; Fleischer/Barz 2012: 64). Il fatto che si trovino attestazioni di Gate anche come morfema libero non contraddice il suo status di confisso (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 9).

110

Linguistica dei corpora

politici, oggi -gate viene usato anche per eventi scandalosi di basso livello49. Il
confisso -gate si attesta in lingua tedesca negli anni ’70 per indicare lo scandalo
Barmat, avvenuto durante la Repubblica di Weimar. Negli anni ’70-’80-’90 vi
sono altre sporadiche attestazioni come in Watergate, Koreagate, Dokumenten-Gate,
Pseudo-Gate, Irangate, Contragate, Waterkantgate, Sesselgate, Urangate, Genscher-Gate,
Koppgate e Nersinggate (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 7). Attestato è anche l’uso di Gate come morfema libero, usato come base per altre modificazioni(cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 7).
Nello studio di Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018, svolto su corpora di tedesco scritto (DeReKo e il corpus Zeit del DWDS), -gate si combina principalmente con lessemi collegati allo scandalo in questione: nomi propri (di persona,cognomi, toponimi ecc.), appellativi (parti del corpo, generi alimentari, oggetti,
nomi astratti) o altre classi di parola (basi verbali). Nel corso degli anni ci sonostate varie fasi, con la creazione di molti nuovi composti che, nella maggior
parte dei casi, hanno avuto vita breve (ca. 1 anno). Solo un 6% è rimasto stabile
nel corso degli ultimi dieci anni (Camillagate). Nel nuovo millennio si è assistito, a differenza dell’inglese, a un nuovo incremento dell’uso del confisso intedesco (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 16), ma con un cambiamento
nella semantica: vengono nominati scandali lievi, di minore entità in vari ambiti(politica, società ecc.) (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 19). Lo shift è dascandali politici a scandali di minore entità, che riguardano la vita quotidiana:
mentre la combinazione con nomi propri è indice di un maggior scandalo (PauliGate), l’uso di appellativi è indice di minor scandalo (Döner-Gate) (cfr. Flach/Kopf/Stefanowitsch 2018: 22).
Obiettivo del presente caso studio è quello di analizzare il confisso –gate50 in
un corpus dell’archivio WP – Wikipedia Artikel u. Artikel- & Benutzerdiskussionen
2013/15/17/19 di DeReKo: il corpus wdd19 – alle Wikipedia-Diskussionen zu
Artikeln bis 201951 (Tabella 1.10).
CorpusTesti

Parole

Data

wdd19

711.935

415.929.118

2002-2019

Tabella 1.10: Caratteristiche del corpus wdd19

Dal corpus sono state estratte 713 forme, ossia 4770 risultati. Grazie a una
fine analisi qualitativa le forme sono state poi ridotte a 134: sono state eliminate
tutte quelle non pertinenti o errate, come per esempio congregate (verbo), Barthgate
49 Anche in italiano il confisso è produttivo. Attualmente la discussione nei media ruota intorno
al cosiddetto “pandoro-gate”, in riferimento allo scandalo che ha coinvolto Chiara Ferragni el’azienda Balocco.
50 La ricerca è stata effettuata con la stringa: *gate.
51 Il corpus wdd19 raccoglie le pagine di discussione sui contenuti degli articoli di Wikipedia.

1. Morfologia 111(nome proprio di luogo), Ashgate (nome proprio di persona), Researchgate (nomeproprio di una piattaforma).
Anche nel corpus wdd19 emergono composti con nomi propri di persona, diluogo, di prodotti ecc.
Beetlegate, Bengasi-Gate/Bengasigate, Chinagate, Ibizagate, Irangate, Katrinagate, Köln-Gate, Koreagate, L’Angolagate, Maddiegate, Maggiegate, Merkelgate,
Monicagate, Moskau-Gate, Qatargate, Rolexgate, Rubygate, Russia-Gate/Russiagate/Russiagate, Schulz-Gate, Selmayrgate, Spiegel-Gate/Spiegelgate, Teletubbiegate, Trump-Gate/Trumpgate, Washingtongate, WATERGATE/Watergate/
watergate, Waterkantgate ecc.

Dalle parole composte si evincono chiaramente le persone, i luoghi, i prodotti coinvolti nello scandalo politico o nell’evento in questione. Vi sono scandali
di varia entità, legati alla politica internazionale, come il Bengasi-Gate, lo scandalo
che ha coinvolto Hillary Clinton, accusata di aver continuato a usare, anche
per comunicazioni ufficiali, la posta elettronica personale; scandali nella politica nazionale tedesca, come il Waterkantgate, noto anche come la Kieler Affäre
in cui era coinvolto il politico Uwe Barschel, o l’Ibizagate, conosciuto anche
come Strache-Affäre, in cui protagonista dello scandalo era il politico austriaco
Heinz-Christian Strache. Ma vi sono anche scandali legati a prodotti, come il
Beetlegate, dove Beetle è il nome di un’auto della Volkswagen (lo scandalo è più
comunemente conosciuto come Diesel-Gate), a persone di cui si è parlato nella
cronaca per la loro scomparsa (Maddiegate) ecc. O semplicemente a personaggi oeventi per il quale deve essere redatto un articolo in Wikipedia: Teletubbiegate. Con
Teletubbiegate si intende, infatti, la discussione sul lemma Teletubbie in Wikipedia(per la funzione specifica di altri confissi in Wikipedia cfr. Gredel/Flinz 2020;
Flinz/Gredel 2022).
Nel corpus sono presenti anche composti con appellativi (parti del corpo, generi alimentari, oggetti, nomi astratti), che indicano l’oggetto della discussione/
scandalo:
Clima-Gate/Climagate/climagate, Climate-Gate/Climate-gate/climate-gate/CLIMATEGATE/ClimateGate/Climategate/climategate, ClimatGate/Climatgate, KlimaGate/Klimagate, Diesel-Gate/Dieselgate, Dirndlgate, E-Mail-Gate, Fischfuttergate/fischfuttergate, Gaucho-Gate/Gauchogate, Handtaschen-Gate, Handygate, Nippelgate, Nipplegate, PizzaGate/Pizzagate/pizzagate, Queensgate, Steuer-Gate/Steuergate,
Toilettengate ecc.

Le parole composte denotano sia eventi di portata internazionale, come lediscussioni sul clima, sul diesel, sulle tasse, ma anche scandali politici di varia
entità, come lo scandalo sul complotto Pizzagate nato durante le elezioni presidenziali statunitensi del 2016, così come scandali più lievi, come il Toilettengate

112Linguistica dei corpora

intorno al politico Gregor Gysi del partito Die Linke, che fu seguito e filmato
fino al bagno. Oppure eventi mediatici come il Gaucho-Gate/Gauchogate della nazionale di calcio tedesca o il Nippelgate intorno all’esibizione di Janet Jackson eJustin Timberlake al 38 Super Bowl del 1. Febbraio 2004.
Il cambiamento semantico è visibile anche in questo corpus: vengono nominati scandali lievi, di minore entità in vari ambiti (politica, società ecc.). Non tutti
i nomi propri sono collegati all’ambito politico (Maddiegate) e anche anche negli
appellativi vi è un riferimento a scandali politici di minore entità (Toilettengate).
Da un punto di vista testuale-pragmatico vi sono esempi in cui è evidente lafunzione della tematizzazione metacomunicativa (ossia metalinguistica) di
aspetti relativi alla produzione testuale collaborativa, come in Citationgate (1) oin Zitate-Gate (2):(1) Mein einsetzbarer Zeitaufwand z.Zt. hält sich in engen Grenzen und zudem
bin ich mit den Nachbeben von
http://mail.wikimedia.org/pipermail/wikien-l/2006-September/054633.html
Citationgate beschäftigt. Aber in Grenzen mache ich gerne mit. (wdd19)(2) P. S.: Und noch so ein merkwürdiger, intransparenter Terminus: „Zusammengoogeln“. Klingt mir nach dem internetfeindlichen Populismus eines Sascha
Lobo, der mit dem Medium Internet grundsätzlich überfordert ist, wie manauch an seiner SPIEGEL-Wortmeldung zum gegenwärtigen: „Zitate-Gate“sehen kann. Was aus diesem ominösen Internet oder von Google kommt,
muß ja von vornherein schon falsch sein, auf einer solchen diffusen Emotion reitet das Wort vom: „Zusammengoogeln“ und seine etymologischen
Verwandten. Was sich nicht nur auf die, wie von Lobo attestiert, angeblich:„zusammengetwitterten“ und: „verkürzten“ Zitate bezieht. (wdd19)

Dal punto di vista morfologico è osservabile la presenza di un alto numero di possibilità di combinazione, con varianti di scrittura, costituenti stranieri(Climagate, Climategate, Pizzagate, Gauchogate, Queensgate) o autoctoni (Klimagate,
Dirndlgate, Fischfuttergate, Handtaschengate), con abbreviazioni (BfR-Gate; FAZGate), con o senza trattino di raccordo (Gaucho-Gate; Gauchogate), con l’uso disole maiuscole (CLIMATEGATE), con l’uso di sole minuscole (climagate), conl’uso di lettere maiuscole e minuscole (ClimaGate). L’elemento di raccordo è
presente raramente (Queensgate). Sono state individuate anche costruzioni creative come ErwärmungKlimagate, Faz.net-Gate, Iran-Contra-Gate, Nixon/Watergate,
StopGamerGate ecc. Si tratta di costruzioni create ad hoc, tipiche della scrittura
interattiva (cfr. Storrer 2013: 337), legate a situazioni specifiche e necessarie diinterpretazione.
Come è stato mostrato da questo caso studio, l’uso del confisso -gate non è
identico in tutti i corpora e le caratteristiche del corpus devono necessariamente
confluire nella discussione dei risultati.

1. Morfologia 113

1.3 Attività ed esercizi52
1.3.1 La parola e i suoi elementi costitutivi
Teoria  Capitolo 1.1.1
1. Estrarre dal corpus German Web 2020 per mezzo della funzionalità wordlist
di Sketch Engine le seguenti liste di frequenza: 1. wordlist (opzione word) e 2.
wordlist (opzione lemma). Confrontare le liste e discutere i risultati.
2. Estrarre le occorrenze di un verbo a piacere in un corpus a scelta. Analizzare
10 occorrenze e classificare il verbo scelto in base alle sue caratteristicheprincipali (persona, numero, tempo e modo). Fare la stessa cosa con un
sostantivo, con un aggettivo, con un articolo e con un pronome: in questo
caso analizzare genere, numero e caso.
3. Cercare un avverbio, una preposizione, una congiunzione e una particella in
un corpus a scelta e verificarne l’invariabilità.
4. Estrarre la lista di frequenza lemmatizzata (Wordlist  lemmas) di un corpus
in Sketch Engine. Determinare se si tratta di parole con significato pieno eparole con significato grammaticale-relazionale. Eseguire lo stesso procedimento con la lista di frequenza di parole (Wordlist  words).
5. Consultare i significati della parola Brücke in un dizionario monolingue.
Estrarre 50 KWIC di Brücke in un corpus e riflettere sui significati.
6. Estrarre tramite la ricerca simple la sequenza *st. Per prima cosa indicare
quali delle parole estratte sono verbi. Poi individuare per ciascun verbo laradice e il morfema per la 2. persona singolare.
7. Cercare in un corpus tutte le parole composte di Sommer (Sommer*).
Identificare i sostantivi e analizzarli distinguendo tra morfemi lessicali egrammaticali: Sommerausrüstung, Sommerabenteuer, Sommerferien, Sommerfest,
Sommerpause, Sommersaison, Sommersemesters.
8. Verificare che Schwieger non è un morfema libero. Sicuramente ci saranno casibizzarri, come Peter Schwieger: di cosa si tratta? Discuterne. Successivamente
cercare Schwieger*. Riflettere sui risultati.
9. Cercare *fremd*. Discutere i risultati: es. entfremden, Fremdenverkehr, fremden, fremder, Fremdwerbung, fremde, Entfremdung, entfremden, Fremdentwicklungen,Fremdanbietern, Fremde, Fremdsein, Fremdkörper.
10. Cercare i lessemi che iniziano con il prefisso {un} (ricerca con un*) o con il
prefisso {ver} (ricerca con ver*). Discutere i risultati (5 per tipo).
11. Cercare quali parole si formano con i suffissi {heit} (ricerca con *heit),{lich} (ricerca con *lich), {thek} (ricerca con *thek). Discutere i risultati (5per tipo).
12. Cercare ge*t (di cosa si tratta?). Identificare tra le forme estratte 5 participi
passati e dire da quale forma base provengono.
52 Per la scelta della forma linguistica “a piacere” usare come supporto la parte teorica.

114

Linguistica dei corpora

13. Cercare le occorrenze di untüchtig. Analizzare 5 KWIC. Estrarre ora *untüchtig. Discutere i risultati.
14. Cercare *un e *in e riflettere sui risultati. Sono la negazione di quale parola?
Fare poi la ricerca con *anti. Le occorrenze estratte indicano un’opposizione a cosa? Cercare *vor: le occorrenze indicano anteriorità a cosa? Cercare*er: le parole estratte indicano una persona (colui che compie un’azione) o
uno strumento?
1.3.2 Costruzione delle parole: la flessione
1.
2.
3.
4.

5.
6.
7.

8.

9.

Teoria  Capitolo 1.1.2.1
Cercare 5 neologismi in un corpus e discutere i risultati.
Cercare i seguenti sostantivi in un corpus e vedere se ci sono delle varianti:
Pizza, Spaghetti, Lockdown, Shutdown. Riflettere anche sul plurale e sul genitivo, dopo aver fatto le apposite ricerche.
Cercare i seguenti verbi in un corpus e vedere se ci sono delle varianti: googeln, downloaden. Riflettere anche sul participio passato.
Cercare il suffisso {ling} e verificare che i sostantivi estratti siano di genere maschile (stringa di ricerca: *ling, estrarre un sample di 200, orientare le
KWIC sul contesto di sinistra e focalizzare solo le parole che finiscono per-ling e non per esempio -linge ecc.). Fare la medesima ricerca con i suffissi{keit} e {lein}. Che cosa si può dedurre?
Identificare i sostantivi che finiscono in -e (cfr. schwa come in Tante). Di che
genere sono? (cercare con la stringa *e)
Identificare i sostantivi che finiscono in -en. Di che genere sono? (= cercare
con la stringa *en)
Cercare il genere delle seguenti parole Korpus (stringhe di ricerca: der Korpus
e das Korpus) e Pub (stringhe di ricerca: der Pub e das Pub). Quale genereè più frequente? Se la ricerca viene fatta in corpora di diverso tipo (German
Web, DeReKo, FOLK) emergono differenze?
Cercare le occorrenze con -keit. Identificare le forme al plurale. Quale morfema è stato utilizzato per fare il plurale? Cercare le occorrenze con -ling.
Identificare le forme al plurale. Quale morfema è stato utilizzato per fareil plurale? Cercare le occorrenze con -tum. Identificare le forme al plurale.
Quale morfema è stato utilizzato per fare il plurale? Cercare le occorrenze
con -chen. Quale morfema è stato utilizzato?
Riflettere sulla declinazione dell’aggettivo. Usando le seguenti stringhe diricerca (der schön* Anzug; der blau* Anzug; der neu* Anzug) riflettere sui
risultati. Fare poi la ricerca con schön*Anzug; blau* Anzug; neu* Anzug. E
53

53 Per la scelta di neologismi cfr. il Neologismenwörterbuch del Leibniz-Institut für Deutsche Sprache(https://www.owid.de/docs/neo/start.jsp [25.07.23] o la banca dati Wortwarte https://wortwarte.de [25.07.23].

1. Morfologia 115

successivamente con ein schön* Anzug; ein blau* Anzug; ein neu* Anzug.
Discutere i risultati.
10. Cercare le forme dei verbi al passato (stringa di ricerca: [tag=”VFIN.*Past.*”]in CQL) e riflettere se si tratta di un coniugazione debole o forte.
1.3.3 Costruzione delle parole: la formazione delle parole
1.
2.

3.

4.

5.
6.

7.

Teoria  Capitolo 1.1.2.2
Verificare le occorrenze di Him. La parola è presente nel corpus? Che cosa
si può affermare dall’analisi delle KWIC? È Him una parola tedesca a sé
stante?
Cercare nel corpus Italian Web 2020 le parole composte con capo (stringa
di ricerca: capo*; get a random sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze
in base alla KWIC). Che cosa può essere dedotto dai risultati della ricerca?
(capobanda è il capo della banda; capocomico è il capo di chi/di che cosa?).
Quale è la testa della parola composta? Quale è il modificatore della parola
composta? Quale è quindi l’ordine della parola composta?
Cercare nel corpus German Web 2020 le parole composte con Schlüssel (stringa di ricerca: *schlüssel; get a random sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Che cosa può essere dedotto dai risultati
della ricerca? (Autoschlüssel è la chiave di chi/di che cosa? Briefkastenschlüssel
è la chiave di chi/di che cosa?). Quale è la testa? Quale è il modificatoredella parola composta? Quale è quindi l’ordine dei costituenti nella parola
composta?
Cercare le parole composte di Flasche (stringa di ricerca: *flasche; get a random
sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Identificare
il genere della parola composta da N+N. Scomporre la parola composta nei
due sostantivi (N) e identificare i rispettivi generi. Che cosa può essere concluso? Ora indicare il plurale della parola composta e dei singoli sostantivi.
Che cosa può essere dedotto?
Cercare le occorrenze di süßsauer e di sauersüß. Quale delle due parole è più
frequente e quindi la più usata? Cercare le occorrenze di rotgrün e di grünrot.
Quale delle due parole è più frequente e quindi la più usata?
Identificare la testa delle seguenti parole composte: Autoschlüssel, süßsauer,freihalten, danksagen, überallhin, übermorgen, Bierflasche, hilfsbereit. Classificarle incomposto nominale, composto verbale, composto aggettivale, composto
avverbiale.
Cercare le parole composte di Schuh (stringa di ricerca: *schuh; get a random
sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Dire checosa indica il modificatore (materiale? luogo? provenienza? causa? strumento? …?)

116

Linguistica dei corpora

8. Cercare le parole composte di Lehrer (stringa di ricerca: *lehrer; get a random
sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Che cosa
indicano questi composti di reggenza? Mathelehrer = jemand, der Mathe lehrt;
Erdkundelehrer = jemand, der Erdkunde lehrt; ecc.)
9. Cercare le parole composte di Kiste (stringa di ricerca: *kiste; get a random
sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Analizzare
le parole composte dal punto di vista del significato: Bananenkiste; Bastelkiste;
Blechkiste; Fischkiste; Holzkiste? Dire che cosa indica il modificatore (materiale? luogo? provenienza? causa? strumento? …?) Ci sono parole composteche possono avere più interpretazioni?
10. Cercare in un corpus a piacere le possibilità di raccordo nel composto
formato da Asche (modificatore) e Wolke (testa) (usa la stringa di ricerca:
asche*wolke; get a random sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze inbase alla KWIC). Quali varianti sono state riscontrate? Quale è la più frequente? Fare ora la ricerca con Schwein e Braten. Quali varianti sono stateriscontrate? Quale è la più frequente?
11. Cercare in un corpus a piacere le possibilità di raccordo nel composto creativo formato da Bahn e Card (stringa di ricerca: Bahn*Card; get a random
sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla KWIC). Eseguireanche la ricerca con i due elementi separati da uno spazio. Vi sono occorrenze? Quale è la variante più frequente. Eseguire la medesima procedura
con Kunden Service.
12. Cercare in vari corpora monolingui del tedesco i composti delle seguentiparole usate come modificatore: Kinder, Eltern, Krieg, Auto, Reise. Che cosa
si può osservare?
13. Riflettere sulla coppia minima kindisch – kindlich. Per prima cosa consultare
il significato in un dizionario monolingue (Duden, DWDS ecc.). Poi cercare
in un corpus attestazioni che mettano in evidenza la differenza.
14. Suddividere in base e suffisso le seguenti parole: Lehrer, amtieren, höflich, kreuzweise. Classificare poi il tipo di suffisso in nominale, verbale, aggettivale everbale. Cercare poi le parole in un corpus e verificare la classe di paroladella parola derivata. Che cosa può essere dedotto?
15. Partendo dal presupposto che anche nella derivazione domina il principiodella testa a destra, verificare in un corpus il genere dei seguenti sostantivi:
Lehrer (Lehr-er), Bohrer (Bohr-er), Seufzer (Seufz-er). Indicare da quale verbo
provengono. Riflettere su cosa potrebbe indicare il sostantivo (la persona
che svolge l’azione? lo strumento? l’azione stessa?). Cercare altri sostantivi
che finiscono in -er ed eseguire le medesime riflessioni.
16. Cercare in un corpus cinque sostantivi che finiscono in -ung. Verificare
che siano femminili e identificare se si tratta del processo o del risultato diun’azione.

1. Morfologia 117

17. I suffissi {chen} e {lein} esprimono una riduzione della dimensione, anche
in senso affettivo. La riduzione può essere positiva, come in Kätzchen, o negativa con una punta di disprezzo come in Bürschchen. Trovare in un corpus
10 parole che finiscono in -chen e in -lein, classificarle, usando anche il supporto di un dizionario (Duden, DWDS) in positive e negative.
18. Cercare in un corpus aggettivi che finiscono in -bar (stringa di ricerca: *bar).
Determinare da quale verbo sono derivati.
19. Cercare in un corpus le parole che contengono -ruhe (stringa di ricerca:*ruhe; get a random sample di 200 KWIC; orientare le occorrenze in base alla
KWIC). Identificare almeno 2 parole derivate dal sostantivo Ruhe.
20. Cercare in un corpus sostantivi con il suffissoide -bombe. Sceglierne 5 e analizzare il loro significato, aiutandosi con le KWIC e con dizionari monolingue (Duden, DWDS).
21. Hiwi è l’acronimo di Hilfswissenschaftler e EDV di elektronische Datenverarbeitung.
Cercare in un corpus le occorrenze degli acronimi e dopo aver orientato il
contesto a sinistra, identificare il genere. Qual è il plurale di Hiwi?

Capitolo 2.
Sintassi
Oggetto di questo capitolo è la sintassi, l’ambito della linguistica che si occupa della combinazione delle parole per la costruzione della frase (cfr. Pittner
2016: 86). La sintassi, infatti, descrive «die Regularitäten, nach denen Wörter zu
Sätzen verknüpft werden» (Duden 2022: 25), ossia le regolarità per le quali1 leparole si uniscono in unità più grandi come il costituente o sintagma (Phrase), lafrase (Satz) e il periodo (Satzgefüge).
La parola è l’unità più piccola della sintassi, mentre la frase è quella più grande. Ma che cosa è una frase? Dare una definizione univoca non è facile, dal momento che in base al punto di vista teorico adottato esistono varie possibilità.
Di Meola (2014: 91) intende per frase una costruzione autonoma che non fa
parte di costruzioni più grandi2. La Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 27-32)
specifica che una frase deve contenere un verbo finito. Bianco/Mollica (2024)
aggiugono l’informazione che oltre al predicato la frase contiene gli elementi
selezionati direttamente dal verbo, i complementi di verbo (detti anche attanti,
in tedesco Ergänzungen), ed eventualmente anche gli elementi non dipendenti dalverbo, i circostanziali (detti anche complementi di frase, in tedesco Angaben). Si
osservi la seguente frase (1):(1) Der Gewinner des Turniers fährt nach Japan. (deTenTen20)

La frase in (1) è formata da un predicato (fährt) che seleziona un soggetto (derGewinner des Turniers) e un complemento di luogo (nach Japan). Sia il soggetto, sia
il complemento di luogo sono richiesti dal verbo e sono quindi i complementi
di verbo, le Ergänzungen. A questi elementi possono essere aggiunti ulteriori elementi, che non sono richiesti dal verbo, ma che aggiungono ulteriori informazioni, per esempio di tipo temporale, spaziale, modale ecc. come nella frase (2):12Gaeta (2017: 174) oltre alla funzione della linearizzazione delle parole (Wortstellung), aggiunge
quella dell’esplicitazione delle relazioni tra il piano delle rappresentazioni dei significati delle
singole unità che si combinano nel significato complessivo della frase e la loro codificazione
lineare (cfr. Gaeta 2017: 174).
Gaeta (2017: 171) definisce la frase come «la più piccola unità sintattica autonoma in grado
di dare adito a una predicazione», dove per predicazione si intende l’attribuzione per mezzodella funzione f(x) di una proprietà P a una variabile x come nell’esempio da lui discusso (Niki
schläft), in cui alla variabile Niki viene attribuita la proprietà SCHLAF(x) dal predicato schlafen.
Oltre al criterio semantico della predicazione la frase deve avere i requisiti di minimalità eindipendenza. Gaeta (2017: 173), postulando un continuum in cui al centro vi sono le frasi
prototipiche, confronta i vantaggi di tale definizione con altre utilizzate in letteratura.

120

Linguistica dei corpora(2) Der Gewinner des Turniers fährt 2025 nach Japan.

“2025” è l’elemento che è stato aggiunto e che specifica l’azione da un puntodi vista temporale: è il cosiddetto circostanziale (Angabe).
La frase, oltre alla forma, deve soddisfare anche i criteri di contenuto, ossia
descrivere uno stato di cose (Sachverhalt o Proposition), e di funzione, ossia avere
una funzione comunicativa o pragmatica (con una frase, infatti, viene messa inatto un’azione comunicativa) (cfr. Duden 2022: 27-32). La frase prototipica haquindi le seguenti caratteristiche: presenta un verbo finito e gli elementi selezionati direttamente dal verbo, soddisfa il criterio di contenuto (descrive uno stato
di cose), svolge una funzione comunicativa3.
Partendo da una sintetica introduzione teorica, si mostra tramite due casi studio come i corpora possano essere utilizzati per illustrare determinati fenomeni
sintattici, per fare ipotesi e per lavorare sia in maniera induttiva che deduttiva.
Seguiranno alcune attività che prevedono l’uso di corpora e dei suoi strumentidi analisi.

2.1 Introduzione
I parlanti nativi riescono intuitivamente a distinguere se una determinata frase è grammaticale o meno4. Sanno, infatti, che per formare frasi grammaticali
le parole devono seguire un determinato ordine (Abfolge) ed essere flesse correttamente (morphologische Markierung). A ciò si aggiunge un terzo aspetto: l’interpunzione nello scritto o l’intonazione nel parlato (cfr. Pittner 2016: 86-87).
Come già accennato, le unità elementari della sintassi sono le parole, che vengono combinate per realizzare costruzioni sintattiche a diverso grado di complessità. Si possono distinguere due tipi di categorie sintattiche: le classi di parola (Wortarten, anche Wortklassen, lexikalische Kategorien)5 e i sintagmi (Phrasen).
2.1.1 Classi di parola
Le parole possono essere raggruppate in base criteri morfologici, sintattico-distribuzionali e semantici6 in classi di parola o parti del discorso (Wortarten,
anche Wortklassen, lexikalische Kategorien).
In base al criterio morfologico le parole possono essere categorizzate inparole variabili (veränderbare o anche flektierbare Wörter) e parole non variabili(unveränderbare Wörter o anche nicht flektierbare Wörter). Tra le parole variabili si
3456La Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 32) aggiunge altri due criteri: il criterio della parentesi
frasale (Satzrahmen) e quello dell’occupazione del Nachfeld (campo posposto).
Oltre alla grammaticalità, un parlante nativo può anche capire se la frase è comprensibile e
accettabile dal punto di vista stilistico (cfr. Busch/Stenschke 2018: 124-125).
Cfr. anche paragrafo 1.1.1.
I tre criteri sono in ordine di importanza (cfr. Pittner 2016: 88).

2. Sintassi 121

distingue, inoltre, tra parole declinabili (deklinierbare Wörter) e parole coniugabili(koniugierbare Wörter) (cfr. Tabella 2.1). Le parole declinabili possono essere poi
raggruppate in base al criterio sintattico-distribuzionale, dove per distribuzione
si intendono le posizioni in cui un elemento può trovarsi all’interno di una frase.
WortartWort

flektierbar
unflektierbar

deklinierbar

Substantiv, Adjektiv, Artikel, Pronomen

konjugierbar

Verb
Adverb, Präposition,
Konjunktion, Adjunktor,
Partikel, Interjektion

Tabella 2.1: Suddivisione delle parole in base al criterio morfologico7

Qui di seguito un breve excursus sulle parole varabili (1.) e non variabili (2.):
1. Parole variabili:
Le parole variabili comprendono i nomi (Nomina/Substantive), gli aggettivi(Adjektive), gli articoli (Artikel o Artikelwörter) e i pronomi (Pronomina).
I nomi o sostantivi
I nomi (Nomina) o sostantivi (Substantive) variano in base alla categoria delnumero (Numerus) – singolare e plurale – e del caso (Kasus) – nominativo, genitivo, dativo e accusativo. Sono dotati di un genere fisso (Genus), che può essere
maschile (Maskulinum), femminile (Femininum) e neutro (Neutrum), e possono
essere accompagnati da un articolo8.
Da un punto di vista semantico si può distinguere tra (cfr. Duden 2022: 698):– nomi concreti (Konkreta) e nomi astratti (Abstrakta), dove i primi si riferiscono a entità concrete (Mensch, Kind, Fisch, Rose, Wald, Rom, Karl), mentre
i secondi ad azioni, stati, caratteristiche, relazioni, grandezze ecc., comeSchlaf, Reise, Liebe, Meter ecc. Tra i nomi concreti rientrano anche i nomi
collettivi e di massa (Stoffsubstantive), come Mehl, Reis;– nomi animati (belebt) e nomi inanimati (unbelebt). Grazie a questa caratterizzazione possono essere precisati alcuni nomi concreti: Mensch, Katze, Baumvs. Fahrzeug, Weg, Stein;
78

Per la tabella in italiano si veda il paragrafo 1.1.1 (PARTE II). Anche la Dudengrammatik (cfr.
Duden 2022: 594) distingue tra parole variabili (chiamate flektierbar) e non variabili (chiamate
nicht flektierbar).
Alcune precisazioni sono però doverose. Non tutte le categorie di sostantivo ammettono,
infatti, un articolo (i nomi collettivi, i nomi astratti e i nomi propri sono in maggioranza senza
articolo); alcuni nomi possono avere un genere diverso in base al significato (der Teil – das Teil)o alla regione (der Radio – das Radio); alcuni sostantivi possono essere solo al singolare (Sand),altri solo al plurale (Geschwister). Si veda anche il paragrafo 1.1.2.1.

122Linguistica dei corpora– appellativi (Appellativa, Gattungsnamen), come Hund, Mann, Flasche, e nomi
propri (Eigennamen), come Sarah, Tobias.
Gli aggettivi
Gli aggettivi hanno come categorie flessive attive il numero, il caso e il genere, ed è la presenza o assenza dell’articolo a determinare la marca flessiva
adeguata (cfr. Gaeta 2017: 107). Gli aggettivi presentano forme di intensificazione (Steigerung) e possono essere nella maggior parte dei casi usati in forma
comparativa (Komparativ) e superlativa (Superlativ): schön – schöner – am schönsten.
Gli aggettivi possono assumere diverse posizioni all’interno della frase9.
Quando si trovano tra articolo e sostantivo hanno funzione attributiva; quando,
insieme all’ausiliare, costituiscono il predicato hanno funzione predicativa. Se
usati in funzione attributiva vengono declinati10 (3), mentre non vengono declinati se usati in funzione predicativa (4):(3) Sie suchen das schöne Leben, die totale Freiheit. (deTenTen20)(4) Die Bergwelt ist atemberaubend schön und faszinierend. (deTenTen20)

Alcuni aggettivi possono essere usati in un’unica funzione: per esempio gestrigpuò essere usato solo in funzione attributiva mentre quitt solo in funzione predicativa11. Ulteriori funzioni sono quella avverbiale (5) e quella di intensificatore(6). In entrambi i casi gli aggettivi non vengono declinati.
(5) Es klingt alles zu schön. (deTenTen20)(6) Während der Monsunzeit von Juni bis September ist es zwar auch schön
warm, aber es regnet viel und durch die hohe Luftfeuchtigkeit trocknet es nicht
wieder. (deTenTen20)

Dal punto di vista semantico si distingue tra aggettivi qualificativi (qualifizierende Adjektive), aggettivi quantificativi (quantifizierende Adjektive o Zahladjektive)e aggettivi relazionali (relationale Adjektive) (cfr. Duden 2022: 768-769). Gli aggettivi qualificativi identificano una proprietà che può avere una diversa intensità (lang – kurz), anche in scala (kalt – kühl – lau – warm), anche con carattere
valutativo (gut – böse). Gli aggettivi quantificativi indicano una quantità o una
La definizione presentata nella Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 766) «Adjektive sind
Lexeme, deren Formen zwischen Artikel und Nomen stehen können» mette in primo pianola posizione.
10 Vi sono eccezioni come, per esempio, alcuni aggettivi usati per esprimere un colore(Farbadjektive) che non vengono declinati: eine prima Idee; das lila Kleid ecc. (cfr. Duden 2022:
767).
11 In letteratura non vi è accordo nell’inserire questo tipo di aggettivi tra le parole declinabili.
Engel (2009) li chiama Kopulapartikeln e Zifonun/Hoffmann/Strecker (1997) Adkopula. La
Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 767) constata che in alcune grammatiche sono inseriti
anche tra gli avverbi. In questo volume vengono considerati aggettivi.
92. Sintassi 123

posizione in una successione (eins, zwei, drei; erste, zweite, dritte), mentre quelli
relazionali una relazione o un’appartenenza (afrikanisch, afganisch; evangelisch, katholisch ecc.).
Gli articoli
Gli articoli occupano la posizione iniziale dei sintagmi nominali e non sono
cumulabili (cfr. Gaeta 2017: 123). Come già accennato, tra un articolo e un sostantivo possono trovarsi anche aggettivi o altro materiale linguistico12.
La funzione dell’articolo è quella di determinare la referenza (Referenz) del
sostantivo:– se il sostantivo, grazie al contesto o cotesto13, è identificato in maniera definita e precisa, l’articolo è determinativo o definito (bestimmter Artikel): der;– se invece la grandezza non è definita, l’articolo è indeterminativo o indefinito (unbestimmter Artikel): ein.
Dall’articolo si può identificare il caso del sostantivo.
Oltre all’articolo determinativo e quello indeterminativo vi sono l’articolo
negativo (kein), l’articolo possessivo (mein), l’articolo dimostrativo (il prossimale
dieser, il distale jener, il topicale solcher), l’articolo interrogativo (welcher), l’indefinito universale (jener) e l’indefinito esistenziale (mancher, irgendein)14 (cfr. Gaeta
2017: 123).
I pronomi
I pronomi15 sono una classe molto eterogenea sia dal punto di vista formale,sia dal punto di vista funzionale16. Si dividono in17:– pronomi personali (Personalpronomen): ich, du, er, sie, es, wir, ihr18;– pronomi possessivi (Possessivpronomen): mein, dein, sein, ihr, unser, euer19;
12 La struttura a parentesi è attribuita anche ai gruppi nominali (cfr. Weinrich 2005). L’aperturadi parentesi è un articolo (determinativo, indeterminativo, dimostrativo, possessivo, un’espressione di quantità), mentre la chiusura è il sostantivo (cfr. Blühdorn/Foschi 2014: 44). Si
veda anche la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 402s.; 729).
13 Per “cotesto” si intende il contesto situazionale linguistico interno al testo. Si differenzia dal“contesto”, riferito, invece, alle condizioni esterne al testo (cfr. Bußmann 2007: 173).
14 Per una panoramica degli articoli e delle loro funzioni si veda anche la Dudengrammatik (cfr.
Duden 2022: 730).
15 Alcune grammatiche inseriscono gli articoli e i pronomi in una sola classe: Gaeta (2017: 123)
usa il termine “determinante”.
16 Cfr.
Grammis(https://grammis.ids-mannheim.de/systematische-grammatik/274).
[15.06.2023].
17 Per una panoramica dei pronomi e delle loro funzioni si veda anche la Dudengrammatik (cfr.
Duden 2022: 730).
18 Le forme dei pronomi personali si distinguono per persona, caso, numero e a volte anche per
genere (cfr. Duden 2022: 735).
19 A ogni pronome personale corrisponde un possessivo.

124

Linguistica dei corpora– pronomi dimostrativi (Demonstrativpronomen): der/die/das, dieser, jener, derjenige, derselbe;– pronomi negativi (Negationspronomen): kein, nichts;– pronomi riflessivi (Reflexivpronomen): sich20;– pronomi interrogativi (Fragepronomen): wer/was, welcher/welche/welches, was füreinen/eine/ein, wie viel;– pronomi relativi (Relativpronomen): der/die/das, welcher/welche/welches, wer/was.
I verbi
Tra le parole variabili, oltre alle parole declinabili, rientrano anche quelle coniugabili: i verbi. In base a caratteristiche semantiche, si distingue21 tra verbi
pieni, verbi ausiliari, verbi modali, verbi copulativi.
I verbi pieni (Vollverben o anche Hauptverben) hanno una semantica propria eformano il predicato senza altri verbi.
I verbi ausiliari (Hilfsverben, Auxiliare) sono utilizzati per:– alcuni tempi verbali (Perfekt e Plusquamperfekt con sein/haben; Futur I e Futur
II con werden);– alcuni modi verbali (Konjunktiv con würde);– il passivo22 (Passiv).
I verbi modali (Modalverben) esprimono possibilità, necessità, permesso, capacità ecc. (können, dürfen, müssen, sollen, wollen, mögen + Infinitiv). Possono esprimere
una modalità deontica (subjektbezogen, deontisch), quando definiscono una relazione tra il soggetto e l’oggetto del discorso (obbligo, necessità, permesso ecc.),come in (7):(7) Was muss ich jetzt tun? (deTenTen20)

Possono esprimere anche una modalità epistemica (sprecherbezogen, epistemisch),per esempio una probabilità come in (8):20 La forma del riflessivo è unica. Può essere rafforzata con selbst (cfr. Duden 2022: 740).
21 La Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 638) distingue due macrocategorie: verbi pieni(Vollverben) e verbi che reggono un infinito (infinitregierende Verben). I verbi che reggono un
infinito si distinguono a loro volta in base alla forma verbale che reggono: se reggono il participio passato (Partizip II)  haben, sein, werden, bekommen ecc.; se reggono l’infinito senza zu 
verbi modali e verbi cinestetici (sehen, hören ecc.); se reggono l’infinito con il zu  haben, sein,scheinen ecc.
22 Si distinguono vari tipi di passivo: il passivo formato con l’ausiliare werden, detto anche
Vorgangspassiv (werden + Partizip II), il passivo di stato Zustandspassiv formato con l’ausiliare sein
(sein + Partizip II) e il costrutto al dativo Dativpassiv o Rezipientenpassiv formato con gli ausiliari
bekommen, erhalten, kriegen (bekommen/erhalten/kriegen + Partizip II). Le forme verbali realizzate con gli ausiliari vengono chiamate analytische Verbformen, quelle senza ausiliari synthetische
Verbformen.

2. Sintassi 125(8) Es muss wohl an der Hitze liegen. (deTenTen20)

Simili ai verbi modali sono gli Halbmodalverben, che reggono l’infinito preceduto da zu, come in (9):(9) Die Deutschen scheinen hier keine Rolle zu spielen. (deTenTen20)

Vi sono poi i verbi copulativi (Kopulaverben), che indicano uno stato (sein) ol’inizio o la continuazione di uno stato (werden, bleiben). Insieme ad altri elementi,
come gli aggettivi e i sintagmi nominali (Prädikative), costituiscono il predicato.
2. Parole non variabili:
Le parole non variabili comprendono gli avverbi23 (Adverbien), le preposizioni(Präpositionen), le congiunzioni coordinanti (koordinierende Konjunktionen), le congiunzioni subordinanti (subordinierende Konjunktionen), gli aggiuntori (Adjunktoreno Vergleichspartikeln), le particelle (Partikeln) e le interiezioni (Interjektionen). Per
la loro descrizione, dal momento che decade il criterio morfologico, possono
essere usati soprattutto criteri distribuzionali e semantici (cfr. Pittner 2016: 94).
Gli avverbi24
Gli avverbi sono quelle parole che generalmente precisano il tempo, il luogo, il modo di un evento. Si distinguono in avverbi di tempo, avverbi di luogo,
avverbi di modo e causali (gli avverbi di tempo e di luogo sono considerati
Situierungsadverbien in senso stretto; gli avverbi di modo e causali Situierungsadverbien
in senso lato).
Gli avverbi di tempo (temporale Adverbien o anche temporale Situierungsadverbien)precisano il momento temporale di un evento o definiscono una relazione ditipo temporale (momento temporale, durata, frequenza ecc.). Spesso rispondono alle domande wann? wie lange? wie oft? Alcuni esempi sono: heute, eben, jetzt.
Gli avverbi di luogo (lokale Adverbien o anche lokale Situierungsadverbien) precisano il luogo di un evento, di un oggetto o definiscono una relazione di tipo
spaziale. Si distingue tra avverbi statici di luogo (Ortsadverbien), che rispondono alla domanda wo? e avverbi di direzione (Richtungsadverbien) che contengono
spesso -hin o -her (wohin? woher?). Sono una classe molto numerosa: hier, da, dort,
unten, oben, links, rechts sono alcuni esempi del primo gruppo; dahin, dorthin, hierin,
geradeaus, hinunter, dorher, hierher sono alcuni esempi del secondo gruppo.
23 Un piccolo gruppo di avverbi è comparabile (cfr. Duden 2022: 791): oft, wohl ecc.
24 Oltre alle categorie qui discusse la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 791) aggiunge anche
gli avverbi di frase (Satzadverbien), che si riferiscono all’intera frase (come, per esempio, leider,glücklicherweiße) e dal punto di vista semantico esprimono una valutazione da parte di chi parla(cfr. Duden 2022: 798) e gli avverbi con funzione coesiva (Konjunktionaladverbien), che uniscono due frasi (come, per esempio, trotzdem e außerdem).

126

Linguistica dei corpora

Gli avverbi di modo (modale Adverbien) sono un gruppo molto eterogeneo, anche se al loro interno si possono distinguere avverbi di qualità (Qualitätsadverbien)
e avverbi di quantità (Quantitätsadverbien). Esempi del primo gruppo sono: so,anders, gern. Esempi del secondo gruppo sono: größtenteils; einigermaßen, stundeweise.
Gli avverbi causali (kausale Adverbien) esprimono la causa di un evento oun’azione. Spesso terminano con -(et)wegen o -halber. Alcuni esempi sono: meinetwegen, deswegen, gesundheitshalber (sono causali in senso stretto e rispondono alla
domanda warum?); ansonsten, bestenfalls, notfalls (sono condizionali e rispondono
alla domanda in welchem Fall? unter welcher Bedingung?); dazu, dafür (sono finali erispondono alla domanda zu welchem Zweck?)
Gli avverbi possono costituire da soli un sintagma con la funzione di avverbiale (Adverbial) e trovarsi prima di un verbo finito in frasi affermative (cfr. nel
Vorfeld, campo preposto, si veda il paragrafo 2.1.4). Sono le uniche parole nonvariabili che possono occupare questa posizione (cfr. Pittner 2016: 94; Duden
2022: 791).
Le preposizioni
Le preposizioni si accompagnano a un gruppo nominale e ne determinano
il caso. Senza il gruppo nominale non possono stare da sole nel Vorfeld (campo
preposto).
Sono una classe numerosa (cfr. Duden 2022: 810); vi sono sia preposizioni semplici (in, an) sia complesse (bezüglich, hinsichtlich) spesso derivate da aggettivi. In base alla loro posizione rispetto al gruppo nominale si distinguono25 in preposizioni in senso stretto (Präpositionen), come an, auf; postposizioni(Postpositionen), come halber, zuliebe; circumposizioni (Zirkumpositionen), comeum…herum, um …willen, e ambiposizioni (Ambipositionen), utilizzabili sia primache dopo come wegen, zufolge.
Le preposizioni più frequenti sono mit, von, an, auf e zu (cfr. Duden 2022:
810). Si distinguono in base a criteri semantici in preposizioni di luogo, temporali, causali, modali ecc., ma una preposizione può avere più significati e quindipiù usi. Esempi di preposizioni locali sono: ab, abseits, an, auf, aus; esempi di preposizioni temporali sono: ab, an, auf, aus, außerhalb; esempi di preposizioni causali sono: angesichts, anlässlich, auf, aus, bei; esempi di preposizioni modali sono:
abzüglich, anstelle, auf, aus, ausschließlich.
Le preposizioni reggono normalmente un solo caso: in ordine di frequenza
dativo (ab, aus, außer ecc.), accusativo (ausgenommen, betreffend, bis ecc.), genitivo(abseits, abzüglich, angesichts ecc.). Vi sono però preposizioni, come quelle di luogo, che possono reggere sia il dativo, quando indicano uno stato in luogo (10),25 Tutte questi tipi fanno parte delle Adpositionen. Indipendentemente dalla loro posizione rispetto al gruppo nominale si è attestato il termine “preposizione”.

2. Sintassi 127

sia l’accusativo quando indicano un movimento (11) (an, auf, hinter, in, neben, über,unter, vor, zwischen):(10) Sorry, ich habe hier beide Modelle auf dem Tisch. (deTenTen20)(11) Setzt das Glas vorsichtig auf den Tisch. (deTenTen20)

Alcune preposizioni, come trotz, wegen ecc., possono essere usate sia con ildativo sia con il genitivo; l’uso con il genitivo è considerato “più corretto” ed èpiù diffuso nei testi scritti (12), l’uso con il dativo, invece, più colloquiale e lo si
ritrova nella lingua orale o nella CMC (13):(12) Wegen des Lockdowns werden dort derzeit immer nur wenige Personen
zur gleichen Zeit eingelassen. (deTenTen20)(13) Muss man sich schon wieder aufregen, wegen so einem Blödsinn?
(deTenTen20)

Le congiunzioni coordinanti e le congiunzioni subordinantiLe congiunzioni uniscono frasi o parti di frase e non hanno funzione di costituente sintattico (Satzglied). Per Satzglied si definisce un costituente o sintagmache può occupare da solo il campo preposto (Vorfeld) (cfr. Duden 2022: 40).
In base al significato e alla loro funzione si distinguono in congiunzioni additive (und, sowie, sowohl – als (auch)), congiunzioni alternative (oder, entweder – oder,beziehungsweise), congiunzioni avversative (aber, doch, sondern), congiunzioni esplicative (das heißt/d. h.).
Si distingue inoltre tra congiunzioni coordinanti (koordinierende Konjunktionen)e congiunzioni subordinanti26 (subordinierende Konjunktionen). Le prime coordinano frasi dello stesso livello o porzioni di frase (14), (15):(14) Ein Bild ist unterwegs und vielen Dank für’s Rezept! (deTenTen20)(15) Das gesamte Jahr über gibt es Events und Vorträge. (deTenTen20)

Le seconde introducono frasi subordinate (16), (17). Si ricorda che in tedesco, nelle frasi subordinate, il verbo finito occupa l’ultima posizione nella frase:(16) Er hofft sehr, dass er das Autofahren nochmal schafft. (deTenTen20)(17) Ob das reicht, weiß ich nicht. (deTenTen20)

Le congiunzioni subordinanti (subordinierende Konjunktionen) sono varie: dasse ob, che introducono frasi dichiarative e interrogative; wenn, sobald, weil, als,
wenn (avverbiali); nachdem, während, als, wenn (temporali); wenn, falls, im Fall(e)26 In alcune grammatiche si preferisce utilizzare i termini “congiunzioni” (Konjunktionen) e “subgiunzioni” (Subjunktionen).

128

Linguistica dei corpora(condizionali); weil, da, wo (causali); obwohl, wenngleich (concessive) e als, als dass(comparative).
Gli aggiuntori
Gli aggiuntori (Adjunktoren o Vergleichspartikeln) non reggono alcun caso esono la testa di sintagmi aggiuntori (Adjunktorphrasen): als, wie, statt, anstatt, außer(cfr. Duden 2022: 472). L’uso di als è mostrato nell’esempio (18):(18) Trotzdem ist ein 250er deutlich schneller als alle 125er. (deTenTen20)

Le particelle
Le particelle (Partikeln) non occupano una posizione prima del verbo finito(non possono stare nel campo preposto, il Vorfeld), non reggono un caso e non
hanno la funzione di congiungere (cfr. Pittner 2016: 96-97). Si differenziano inparticelle che sono integrate dal punto di vista sintattico e prosodico nella frase
e particelle che non lo sono (cfr. Duden 2022: 836). Al primo gruppo appartengono le particelle modali (Modalpartikeln, Abtönungpartikeln), le Fokuspartikeln
e le particelle intensificatrici (Intensitätspartikeln). Al secondo le interiezioni(Interjektionen) e le particelle responsive (Antwortpartikeln).
Le particelle modali
Le particelle modali (Modalpartikeln, Abtönungpartikeln)27 hanno un significato
astratto ed esprimono il punto di vista del parlante sull’enunciato. Sono quasi
sempre non accentate28 e si trovano principalmente nel campo interposto, il
Mittelfeld, non avendo autonomia sintattica. In particolare, tendono a comparire
nella parte più a sinistra del Mittelfeld (cfr. Cognola/Moroni 2022: 24), precedendo il focus della frase e seguendo i pronomi non accentati (cfr. Cognola/
Moroni 2022: 24; Thurmair 1989: 32-35). Alcuni esempi sono: aber, auch, bloß,denn, doch.
Sono collegate al tipo di frase: ci sono particelle che vengono usate preferibilmente in frasi affermative (19), altre in frasi interrogative (20), altre in frasi
imperative (21).
(19) Bei Lindner dürfen auch die Sportler „sündigen“, es sind doch viele Vitami27 Alcuni studiosi (cfr. Zimmermann 2011) e la Dudengrammatik (cfr. Duden 2022: 842) usano
il termine Diskurspartikeln, dal momento che queste unità ancorano una frase nel discorso.
Secondo Cognola/Moroni (2022: 22) questa soluzione può dare luogo a fraintendimenti:
la funzione delle Diskurspartikeln è legata anche alla gestione del turno di parola (Blühdorn2017); questo aspetto è estraneo però alle Modalpartikeln, che hanno anche un comportamento sintattico diverso (Cognola/Moroni 2022: 22).
28 Vi sono eccezioni come per esempio ja, bloß, nur in minacce. Dal punto di vista prosodico leparticelle modali presentano delle restrizioni. Anche questo aspetto giustifica la loro trattazione come classe funzionale autonoma (Cognola/Moroni 2022: 26).

2. Sintassi 129
ne dabei. (deTenTen20)(20) Äh ... was machst du da eigentlich? (deTenTen20)

In base al tipo particella gli atti illocutori possono essere vari; nei seguenti
esempi l’ordine espresso dalla frase imperativa (21) diventa un permesso (22) o
una minaccia (23).
(21) Bleib hier!
 Frase imperativa; ordine (cfr. Pittner 2016: 97)(22) Bleib ruhig hier!
 Frase imperativa; permesso (cfr. Pittner 2016: 97)(23) Bleib bloß hier!
 Frase imperativa; minaccia (cfr. Pittner 2016: 97)

Le particelle modali si riferiscono a tutta la frase e possono trovarsi anche infrasi secondarie.
Le unità linguistiche usate come particelle possono essere spesso usate anche
in altre classi di parola, come aggettivi (ruhig, eigentlich), avverbi (schon, vielleicht),
congiunzioni (denn, aber), particelle focalizzanti (auch, nur), particelle responsive
Antwortpartikeln (ja, doch).
Le Fokuspartikeln
Le Fokuspartikeln29 (particelle focalizzanti) sono particelle che hanno un significato quantitativo (quantifizierend) e fanno spesso riferimento a una scala divalori (cfr. Duden 2022: 837). Formano un costituente sintattico con l’elemento
portatore dell’accento di frase.
Le particelle focalizzanti sono relativamente libere nella frase, come mostrano gli esempi con nur (24), (25), (26):(24) Mobbing ist nicht nur auf dem Schulhof ein Thema. (deTenTen20)(25) Nur Mobbing ist nicht auf dem Schulhof ein Thema. (deTenTen20)(26) Mobbing ist nicht auf dem Schulhof nur ein Thema. (deTenTen20)

Nella frase (24) nur si riferisce a auf dem Schulhof; nella (25) a Mobbing; nella(26) a ein Thema. Il costituente, che di norma segue la particella30, è accentato e
costituisce l’informazione più importante. Viene dunque focalizzato (da qui ilnome di Fokuspartikeln).
Le principali Fokuspartikeln sono: auch, nur, sogar. Alcune di esse sono restrittive (nur, bloß, allein), altre additive (auch, ebenfalls, ebenso). Altre, invece, non rientrano in nessuna delle due categorie: ausgerechnet, eben, gerade. Anche nicht è
considerata una Fokuspartikel.
29 In alcune grammatiche vengono chiamate Gradpartikeln (cfr. Duden 2022: 837).
30 In rari casi il costituente precede la particella o è separato dalla particella da una o più parole.

130

Linguistica dei corpora

La relazione con il costituente è varia (27), (28), (29):(27) Auch Oma wird kommen. (deTenTen20)(28) Nur Oma wird kommen.
(29) Sogar Oma wird kommen.

In (27) vi è almeno una alternativa (oltre alla nonna verranno anche altre
persone); in (28) le altre alternative vengono escluse (verrà solo la nonna); in(29) viene espressa una valutazione, ossia che inaspettatamente verrà anche lanonna.
Le particelle intensificatrici
Le particelle intensificatrici (Intensitätspartikeln, Steigerungspartikeln,
Intensivpartikeln, Intensivierungspartikeln) indicano il grado della caratteristicaespressa dall’elemento a cui si accompagnano (aggettivo, verbo, avverbio) (30),(31);(30) Sieht ziemlich spektakulär aus. (deTenTen20)(31) Mama, ich liebe dich so sehr! (deTenTen20)

Alcuni esempi sono: sehr, zu, allzu. Dal punto di vista semantico si distingue
tra particelle che rafforzano e particelle che attenuano31.
Senza l’elemento a cui fanno riferimento non possono precedere il verbo
finito; se si riferiscono alla frase, invece, in alcuni casi possono essere spostatenel campo preposto, il Vorfeld. Alcune particelle intensificatrici possono essereusate solo con certi tipi di sintagmi, per esempio sehr non si unisce quasi mai con
sintagmi preposizionali usati in funzione di avverbiale (cfr. Duden 2022: 841).
Le particelle intensificatrici possono essere portatrici di accento.
Le particelle responsive
Le particelle responsive (Antwortpartikeln) si usano in risposta a domande Ja/
Nein (Entscheidungsfragen) (32), (33)32.
(32) Gibt es Studenten-Abos? Ja, die gibt es. (deTenTen20)(33) Sind Rückerstattungen möglich? Nein, die Eintrittskarte kann nach dem
Kauf nicht zurückgegeben werden. (deTenTen20)

31 Breindl (2009) distingue invece le particelle che hanno un riferimento all’interno di una scaladi valori (Skalenbereich) come überaus, sehr, ein bisschen e particelle che sono al limite della scala,come fast, beinahe, vollends.
32 In risposta possono essere usati anche avverbi di frase (Satzadverbien). A differenza delle particelle responsive, gli avverbi di frase (Satzadverbien), possono occupare il campo preposto, il
Vorfeld, di una frase affermativa.

2. Sintassi 131

Le interiezioni
Le interiezioni (Interjektionen), oltre ad avere funzione espressiva, hanno funzione discorsiva, e vengono dunque definite Gesprächspartikeln. Hanno un proprio contorno intonativo e sono isolate da un punto di vista sintattico. Il loro
status di parola è discusso, dato che non sempre hanno la struttura sillabica
tipica del tedesco. Esempi sono: mmh, na ja, brr, gell, aua, igitt, Mensch, Mist.
2.1.2 Sintagmi
Per formare una frase, le parole (le unità elementari) si combinano, portando con sé le caratteristiche della classe a cui appartengono, in gruppi di parole(Wortgruppen), detti anche in senso generico costituenti (Konstituenten).
Una frase può essere analizzata e descritta in base a diversi criteri e modali33tà (cfr. Busch/Stenschke 2018: 125-126). In base al sistema tradizionale, chesi concentra su strutture e gerarchie, la frase Der Politiker hält eine Rede può essere
suddivisa nel seguente modo (34):(34) Der Politiker hält eine Rede.

In base al modello della grammatica della dipendenza e valenza, che considera il verbo finito la struttura centrale della frase, la frase (35) può essere
analizzata nel seguente modo:

33 Gaeta (2017: 177) afferma che sostanzialmente esistono due impostazioni: i modelli universalisti, che riducono gli schemi osservati a una struttura profonda (Tiefenstruktur), da cui
derivano tramite regole di movimento le varietà della struttura superficiale (Oberflächenstruktur)
e i modelli più orientati alla descrizione concreta degli schemi sintattici.

132

Linguistica dei corpora(35) Der Politiker hält eine Rede.
			

Dal punto di vista di altre grammatiche, che prendono in esame le strutture
dei sintagmi (come, per esempio, anche la grammatica generativa), la frase può
essere descritta mediante un diagramma ad albero (36):(36) Der Politiker hält eine Rede.

		

LegendaDet = Determinativ (articolo)
N = Nomen (nome, sostantivo)
S = Satz (frase)
NP = Nominalphrase (sintagma nominale)
VP = Verbalphrase (sintagma verbale)

Un altro tipo di rappresentazione alternativa è la notazione gerarchizzata dei
sintagmi mediante parentesi quadra (37):(37) Der Politiker hält eine Rede.
[[Der Politiker]NP [[hält]V [eine Rede]NP]VP]S2. Sintassi 133

Ogni gruppo di parola può essere classificato in base alle sue caratteristiche
grammaticali in tipi o categorie chiamati sintagmi (Phrasen). La classificazione
avviene in base al loro elemento principale e obbligatorio, ossia la testa (T)(Kern, Kopf).
In base alla testa si distinguono i seguenti tipi di sintagmi (Tabella 2.2):
Tipo di sintagma

Testa

sintagma nominale (Nominalphrase, NP)

nome, pronome

sintagma preposizionale (Präpositionalphrase, PP)

preposizione

sintagma verbale(Verbalphrase, VP)

verbo

sintagma aggettivale(Adjektivphrase, AdjP)

aggettivo

sintagma avverbiale(Advberbphrase, AdvP)

avverbio

sintagma aggiuntore(Adjunktorphrase, AdjkP)

aggiuntore

Tabella 2.2: Tipo di sintagma e indicazione della relativa testa34

Nel sintagma nominale (Nominalphrase, NP) la testa è un sostantivo
o un pronome, ed è espandibile con altri elementi, come per esempio articoli, aggettivi, altri sintagmi nominali al genitivo, sintagmi preposizionali e frasi.
Esempi di sintagma nominale sono (la testa è sottolineata) in (38):(38)
Schildkröte; die Schildkröte; eine grüne Schildkröte; die grüne Schildkröte; sie; die
Schildkröte meines Bruders; die Schildkröte von meinem Bruder; die Schildkröte,
die wir gestern im Garten gefunden haben.

Tutti questi sintagmi sono interscambiabili in base al criterio distribuzionale.
Gli elementi usati per espandere il sintagma nominale sono definiti attributi;
si distingue tra:– attributo aggettivale (Adjektiv-Attribut), come in eine grüne Schildkröte;– attributo al genitivo (Genitiv-Attribut), come in die Schildkröte meines Bruders;– attributo preposizionale (Pröpositional-Attribut), come in die Schildkröte vonmeinem Bruder;– frase attributiva (Attributsatz), come in die Schildkröte, die wir gestern im Garten
gefunden haben;– apposizione (Apposition), come in Onkel Dirk.
34 Cfr. anche altre classificazioni, come in Bianco/Mollica (2024) e in Grammis (https://grammis.ids-mannheim.de/progr@mm/5213). In queste due classificazioni il sintagma nominale
viene differenziato dal sintagma pronominale e scompare la denominazione di sintagma verbale, preferendo l’uso del termine “complesso verbale” (Verbalkomplex).

134

Linguistica dei corpora

Gli elementi presenti in un sintagma presentano una relazione di tipo grammaticale (Kongruenz)35. In un sintagma nominale il genere è determinato dal sostantivo; le classi di parola modificabili (si vedano il paragrafo 1.1.1 e il paragrafo 2.1.1 della PARTE II) devono essere in accordo rispetto a caso e numero.
Nel sintagma preposizionale (Präpositionalphrase, PP) la testa è una preposizione; questa regge di norma un sintagma nominale, determinandone il caso
(Rektion)36. Sono possibili tutti i tipi di sintagma nominale presentati precedentemente. Esempi di sintagma preposizionale sono (la testa è sottolineata) (39):(39)
auf dem Tisch; auf dem alten Tisch; auf dem Tisch, der vom Flohmarkt kommt;
auf ihm.

Nel sintagma preposizionale possono trovarsi anche avverbi come in ab [sofort]AdvP o altri sintagmi preposizionali come in bis [auf den heutigen Tag]PP.
Nei sintagmi verbali (Verbalphrase, VP) la testa è un verbo semanticamente pieno (Vollverb) o un verbo copulativo (Kopulaverb). I verbi semanticamente pieni svolgono un ruolo centrale nella frase «da sie bestimmte Leerstellenhaben, die durch Ergänzungen gefüllt werden» (Pittner 2016: 101). Questa caratteristica dei verbi viene chiamata valenza (Valenz) (cfr. anche Pittner 2016:
101).
Esempi di sintagma verbale sono (la testa è sottolineata) (40):(40)
gerne Cola trinken; im See baden; irritiert sein.

Nei sintagmi aggettivali (Adjektivphrase, AdjP) la testa è un aggettivo. Gli
aggettivi possono essere accompagnati anche da intensificatori e, come i verbi, possono determinare una serie di posizioni da riempire (Akkusativergänzung,
Dativergänzung, Genitivergänzung, Präpositionalergänzung). Esempi di sintagma aggettivale sono (la testa è sottolineata) (41):(41)
sehr groß; auf sie sauer; ihrem Bruder ähnlich; hundert Euro wert; des Deutschen
mächtig

Nei sintagmi avverbiali (Advberbphrase, AdvP) la testa è un avverbio. Gli avverbi possono essere accompagnati anche da intensificatori, da sintagmi preposizionali e da altri avverbi. Esempi di sintagma avverbiale sono (la testa è sottolineata) (42):35 Per congruenza si intende «eine regelhafte Übereinstimmung zwischen Elementen in bestimmten grammatischen Merkmalen» (Pittner 2016: 101).
36 Quando un elemento determina le caratteristiche grammaticali di un altro elemento dipendente da lui (retto) si parla di Rektion.

2. Sintassi 135(42)
unten am Bach; dort im Ofen

Nei sintagmi aggiuntori (Adjunktorphrase, AdjkP) la testa è un aggiuntore (Adjunktor o Vergleichspartikel).
(43) als Gruppe; wie schrecklich

Per determinare le categorie di sintagmi si applicano criteri distribuzionali(cfr. Pittner 2016: 100): appartengono al tipo sintagma nominale tutti i sintagmi
che occupano la medesima posizione all’interno della frase (44):(44)

die Katze				die rote Katze
die Katze auf dem Dach gehört Sara
die Katze, die miaut

La testa di un sintagma è l’elemento centrale del sintagma stesso, che determina
anche il suo nome. Il resto del sintagma si definisce “complemento”37, ed è l’elemento che precisa la testa. Il complemento è sintatticamente dipendente dalla testa.
Nel tedesco contemporaneo l’ordine di testa (T) e complemento (C) non è
sempre lo stesso in tutti i sintagmi38.
Nel sintagma nominale prevale l’ordine TC (la testa è sottolineata) (45):(45)
das Auto des Vaters; die Geschäfte in Rom; der Wunsch nach Frieden; die Tankstelle dort; die Frau, die gestern Schokolade gekauft hat

Fanno eccezione pochi casi, come Alexanders Rucksack, in cui l’ordine è CT.
Nel sintagma aggettivale, se l’aggettivo è usato in funzione attributiva,
l’ordine è CT: die [sehr schöne] Tasche. Il complemento può essere un sintagma
avverbiale o un sintagma preposizionale. Se l’aggettivo è usato in funzione predicativa, sono possibili entrambi gli ordini (la testa è sottolineata): CT come insie ist [an Musik interessiert] e TC come in sie ist [interessiert an Musik].
Nel sintagma avverbiale l’ordine, invece, è sempre CT (la testa è sottolineata)
(46):
(46)
sie schwimmt [sehr schnell]; er schläft [sehr oft] im Auto ein.
37 Il termine “complemento” viene utilizzato in linguistica con diverse accezioni; in questo
contesto è inteso come elemento che precisa la testa di un sintagma.
38 Alcuni fenomeni analizzati da una prospettiva diacronica hanno messo in evidenza che l’ordine principale era originariamente TC (cfr. Di Meola 2014: 104-105).

136

Linguistica dei corpora

Nel sintagma preposizionale39 l’ordine più diffuso è TC: vor dem Haus; im
Haus; entlang des Flusses. Vi sono però preposizioni che ammettono entrambi gli
ordini: TC come in des Angeklagten wegen o dem Kunden gegenüber. Per altri sintagmi preposizionali, invece, è possibile solo l’ordine CT: (der Umwelt zuliebe; derVollständigkeit halber). Sono di fatto postposizioni.
Il sintagma verbale mostra l’ordine TC nella frase principale e CT nellafrase secondaria introdotta da congiunzione subordinante (47):(47)
er kommt nicht;
sie kann Klavier spielen;sie kommt nicht, weil sie Klavier spielen muss.

Il verbo coniugato (anche l’ausiliare quindi) è la testa.
Nel sintagma aggiuntore l’ordine è TC: als Gruppe; wie schrecklich.
Riassumendo: le parole o gruppi di parole che formano una frase sono definite genericamente costituenti. Questi possono essere classificati in base a caratteristiche grammaticali in sintagmi (Phrasen). Qui di seguito la suddivisione diuna frase in costituenti per mezzo di un diagramma ad albero (48):(48) Die Katze liegt bequem auf dem Sofa.

LegendaArt = Artikel (articolo)
N = Nomen (nome, sostantivo)
Adj = Adjektiv (aggettivo)
Präp = Präposition (preposizione)
NP = Nominalphrase (sintagma nominale)
PP = Präpositionalphrase (sintagma preposizionale)
AdjP = Adjektivphrase (sintagma aggettivale)

39 Secondo Gaeta (2017: 188) il nome corretto sarebbe sintagma adposizionale (Adpositionalphrase)
per l’ordine degli elementi possibile: CT e TC.

2. Sintassi 137

		Per identificare i costituenti sintattici di una frase possono essere svolti una
serie di test sintattici (Konstituententests)40:
1. il test di domanda (Fragetest), in base al quale tutto ciò che può essere “chiesto” per mezzo di una domanda probabilmente è un costituente sintattico;
2. il test di sostituzione (Ersatzprobe, Substitutionstest), chiamato anche test di
pronominalizzazione (Pronominalisierungstest, Pronominalisierungsprobe), secondo cui tutto ciò che può essere sostituito mantenendo la grammaticalitàdella frase probabilmente è un costituente sintattico. Nel caso del test di
pronominalizzazione la sostituzione avviene per mezzo di un pronome. La
sostituzione può avvenire anche mediante pronomi interrogativi (in questo
caso è anche un test di permutazione) o anche mediante espressioni sinonimiche. Esiste anche il test di cancellazione (Weglassprobe). Non tutti gli
elementi possono essere sempre cancellati, come per esempio i costituenti
che svolgono la funzione di soggetto, alcuni costituenti con funzione di oggetto diretto (sie beantwortet die Fragen = non può essere cancellato die Fragen),alcuni avverbiali (er wohnt seit 4 Monaten im selben Haus = non può essere
cancellato im selben Haus) ecc.;
3. il test di permutazione (spostamento, movimento) (Verschiebetest,
Verschiebeprobe, Umstellprobe), per il quale tutto ciò che può essere spostato
lasciando inalterata la grammaticalità della frase probabilmente è un costituente sintattico;
4. il test di topicalizzazione (Vorfeldtest), in base a cui tutto ciò che può essere
spostato nel Vorfeld è un costituente sintattico41.
Qui di seguito una applicazione dei test sopraelencati alla frase Die Katze liegt
bequem auf dem Sofa:
1. Secondo il test di domanda (Fragetest) i costituenti sintattici della frase Die
Katze liegt bequem auf dem Sofa sono:– die Katze: risponde alla domanda con il pronome interrogativo wer?
– bequem: risponde alla domanda con il pronome interrogativo wie?
– auf dem Sofa: risponde alla domanda con il pronome interrogativo wo?
– dem Sofa: risponde alla domanda con il pronome interrogativo wem?
2. Secondo il test di pronominalizzazione (Pronominalisierungstest,
Pronominalisierungsprobe), i costituenti sintattici della frase Die Katze liegt bequem auf dem Sofa sono:
40 Busch/Stenschke (2018: 127) introducono il VEA-Prinzip (V= Verschiebung; E = Ersetzung; A= Anfangsstellung) per identificare i costituenti sintattici. Di Meola (2014: 93-94) e Gaeta (2017:177) inseriscono anche il test di coordinazione (Koordinationsprobe): se due elementi si possono
coordinare probabilmente si tratta di costituenti.
41 Essendo il test di topicalizzazione, di fatto, uno spostamento, esso potrebbe essere considerato un tipo specifico di permutazione.

138

Linguistica dei corpora– die Katze: può essere sostituito con il pronome sie;
– bequem: può essere sostituito con il pronome so;– auf dem Sofa: può essere sostituito con il pronome darauf;– dem Sofa: può essere sostituito con il pronome ihm.
3. Secondo il test di permutazione (Verschiebetest, Verschiebeprobe, Umstellprobe), i
costituenti sintattici della frase Die Katze liegt bequem auf dem Sofa sono:– die Katze: Die Katze liegt bequem auf dem Sofa  Bequem liegt die Katze
auf dem Sofa;– bequem: Die Katze liegt bequem auf dem Sofa  Bequem liegt die Katze auf
dem Sofa;– auf dem Sofa: Die Katze liegt bequem auf dem Sofa  Auf dem Sofa liegt
die Katze bequem.
Dem Sofa non è un costituente sintattico dal momento che non può essere
spostato da solo.
4. Secondo il test di topicalizzazione (Vorfeldtest), i costituenti sintattici dellafrase Die Katze liegt bequem auf dem Sofa sono:– die Katze  Die Katze liegt bequem auf dem Sofa;– bequem  Bequem liegt die Katze auf dem Sofa;– auf dem Sofa  Auf dem Sofa liegt die Katze bequem.
Dem Sofa da solo non è un costituente sintattico dato che non può essere
spostato nel Vorfeld.
Tutti i costituenti che soddisfano questi test vengono denominati costituenti
sintattici (Satzglieder). I costituenti in senso generico (Konstituenten) e i costituenti
sintattici (Satzglieder) non sono la stessa cosa: come è stato dimostrato in 3. e in
4. dem Sofa è un costituente in senso generico, ma non un costituente sintattico(Satzglied) perché non supera il test.
I costituenti sintattici non possono però essere identificati in maniera univoca intutte le frasi, essendo soggetti a più classificazioni, come nella seguente frase (46):(46) Lara beobachtet die Frau mit dem Fernglas.

In questa frase i costituenti sintattici possono essere:– Lara; die Frau; mit dem Fernglas dove il binocolo (Fernglas) è lo strumento con
cui Lara vede la donna;– Lara; die Frau mit dem Fernglas dove è la donna ad avere lo strumento inmano.
In questi casi si parla di ambiguità lessicale e strutturale.
Inoltre, esistono casi in cui un test può essere superato e un altro no; quindi,solo un numero significativo di test può determinare se un costituente è un costituente sintattico (cfr. Di Meola 2014: 96).

2. Sintassi 139

2.1.3 Funzioni sintattiche nella frase semplice
Gli elementi che costituiscono una frase sono in relazione tra di loro e svolgono una precisa funzione42. Si prenda ad esempio la frase (47):(47) Ein Huhn trinkt Wasser. (deTenTen20)

Vi sono due sintagmi nominali: ein Huhn e Wasser. I due hanno una relazione
diversa con il verbo trinken, un verbo pieno (Vollverb):– ein Huhn svolge la funzione di soggetto;– Wasser svolge la funzione di oggetto.
Come già accennato nel paragrafo 2.1.2, i costituenti che superano tutti i test
sintattici vengono chiamati costituenti sintattici (Satzglieder). I costituenti sintattici possono svolgere la funzione di soggetto, oggetto, avverbiale e predicativo43.
Non vi è però un rapporto 1:1 tra forma (categoria sintattica) e funzione: unsintagma può cioè avere più funzioni. Il sintagma nominale, per esempio, puòsvolgere la funzione di soggetto, oggetto, avverbiale, predicativo e attributo.
Dall’altro lato, una funzione può essere assolta da più sintagmi, come nel casodella funzione di avverbiale, che può essere svolta dal sintagma avverbiale, dalsintagma aggettivale, dal sintagma nominale, dal sintagma preposizionale e dauna frase (cfr. Pittner 2016: 106). Per identificare le funzioni dei Satzglieder sono
molto utili alcuni dei test menzionati sopra, il test di domanda (Fragetest) e il test
di pronominalizzazione (Pronominalisierungstest, Pronominalisierungsprobe).
È importante sottolineare nuovamente che la funzione dei costituenti sintattici dipende dal verbo, che, come già anticipato, ha un ruolo fondamentale all’interno della frase, determinando l’organizzazione e il tipo dei costituenti sintattici necessari. Questa caratteristica del verbo, chiamata valenza, risale a Tesnière(1959), che ha adottato in linguistica alcuni concetti della chimica, per esempio,
la caratteristica di alcuni elementi chimici di attrarne altri. Per illustrare meglio
la sua teoria, Tesnière usa anche la metafora del teatro: per rappresentare un
pezzo teatrale vanno in scena gli attanti (Aktanten) con una serie di scenografie(Kulissen) che situano gli avvenimenti da un punto di vista spaziale, temporale.
Questi vengono chiamati anche circostanziali (circostants)44.
42 In questo paragrafo si focalizza solo la funzione sintattica. I sintagmi svolgono però anche
una funzione semantica.
43 Per ogni funzione possono essere elencati elementi prototipici (cfr. Busch/Stenschke 2018:133). Dürscheid (2012: 31-39) non considera il Prädikativum un costituente sintattico, ma
parte del predicato.
44 Nel corso del tempo sono state pubblicate anche delle grammatiche e dizionari che si basano sul modello della valenza. Per le grammatiche cfr. Engel (2009) e per nuovi sviluppi delmodello con adattamenti al tedesco contemporaneo in chiave contrastiva cfr. Bianco/Mollica(2024). Per i dizionari cfr. E-valbu. Valenzwörterbuch deutscher Verben, https://grammis.ids-mannheim.de/verbvalenz [12.12.23].

140

Linguistica dei corpora

Dalla valenza del verbo si determinano il numero e il tipo degli Aktanten, detti
anche Ergänzungen o Komplemente (in italiano, complementi di verbo). Soggetto eoggetto sono solitamente Ergänzungen.
Con i verbi che hanno valenza 1, come niesen e husten, è obbligatoria una sola
Ergänzung (48); con i verbi con valenza 2, come kaufen, due Ergänzungen (49); coni verbi con valenza 3, come schenken (50), tre Ergänzungen, e così via:(48) Das Kind niest und hustet (deTenTen20)(49) Wir kaufen PKW’s. (deTenTen20)(50) Ich schenke dir ein E-Book. (deTenTen20)

Nell’esempio (48) das Kind è il soggetto del verbo niest e del verbo hustet, è il
complemento di verbo (Ergänzung) obbligatorio. Nell’esempio (49) wir è il soggetto del verbo kaufen, mentre PKWs è l’oggetto diretto. Entrambi sono complementi di verbo (Ergänzungen) obbligatori. Nell’esempio (50) ich è il soggettodel verbo schenke, mentre dir è l’oggetto indiretto e ein E-Book l’oggetto diretto.
Ich, dir e ein E-Book sono complimenti di verbo (Ergänzungen) obbligatori. Le
frasi costituite solo dal verbo (portatore di valenza) e i suoi attanti, ossia complementi di verbo, sono chiamate frasi nucleari, essendo costituite dal nucleo
dell’enunciato (cfr. Bianco/Mollica 2024).
I circostanziali (Angaben) aggiungono informazioni, di tipo locale, temporale, sulla modalità ecc.; non sono specifici di una sottoclasse verbale e possono
quindi ricorrere con quasi tutti i verbi, non sono dipendenti dal verbo e spesso
possono essere anche tralasciati. Come indicato sopra i sintagmi avverbiali possono trovarsi sia in funzione di complemento di verbo (cioè attanziale), sia dicircostanziale.
La distinzione tra Ergänzungen (complementi di verbo) e Angaben (circostanziali) non è sempre semplice, dato che talvolta anche le Ergänzungen possono
essere omesse (Dürscheid 2012). Si parla, pertanto, di un continuum tra i rappresentanti più prototipici delle due classi (cfr. Bianco/Mollica 2024).
Soggetto
Il soggetto risponde alle domande wer? was?
Di norma è un sintagma nominale al nominativo45 e concorda per numero epersona con il verbo coniugato (esempi 51 e 52):(51) Miriam (3. Person Singular) schwimmt. (3. Person Singular)(52) Die Kinder (3. Person Plural) schwimmen. (3. Person Plural)

45 Non tutti i sintagmi al nominativo sono però soggetti, come si evince dalla seguente frase:
Albert Einstein ist ein Physiker. Albert Einstein è il soggetto della frase, mentre ein Physiker no.

2. Sintassi 141

Nella frase (53) untersuchten è il verbo, mentre die Experten è il soggetto (risponde alla domanda wer?):(53) Die Experten untersuchten 27 Sorten Balsamicoessig. (deTenTen20)

Quasi tutti i verbi del tedesco necessitano del soggetto; sono pochissimi i
verbi che possono essere usati senza soggetto (frieren, grauen, dursten ecc.). In (54)un esempio con frieren.
(54) Mich friert, mich friert! Ich möchte zu Hause sein! (deTenTen20)

Con l’infinito e il participio il soggetto è raro; con l’imperativo non è usuale,ma può essere presente.
OggettoL’oggetto è determinato dal verbo (dalla sua valenza), che fissa quanti e quali
oggetti debbano essere presenti nella frase. Dal verbo dipende anche il caso ola preposizione.
Si distingue tra:– oggetto diretto (Akkusativobjekt, Akkusativergänzung), che compare all’accusativo. È quello più frequente;– oggetto indiretto, che può essere al dativo (Dativobjekt, Dativergänzung) opiù raramente al genitivo (Genitvobjekt, Genitivergänzung);– oggetto preposizionale46 (Präpositionalobjekt, Präpositionalergänzung), checonsiste in una preposizione fissata idiomaticamente dal verbo e da unsintagma nominale.
Anche una frase completiva oggettiva può svolgere la funzione di oggetto(cfr. Gaeta 2017: 201), come si evince dall’esempio (55):(55) Wir hoffen, dass für Ihren Geschmack ein Schnäppchen dabei ist.
(deTenTen20)

Oggetto diretto
L’oggetto diretto (Akkusativobjekt, Akkusativergänzung) compare all’accusativo e risponde alle domande wen? was? (56):(56) Die Experten untersuchten 27 Sorten Balsamicoessig. (deTenTen20)
Nella frase d’esempio il verbo è untersuchten, il soggetto die Experten (risponde alla
domanda wer?) e l’oggetto diretto 27 Sorten Balsamicoessig (risponde alla domanda
was?).
46 Nel test di domanda viene inserita la preposizione.

142

Linguistica dei corpora

Se la frase viene trasformata al passivo, l’oggetto diretto assume il ruolo disoggetto (57).
(57) 27 Sorten Balsamicoessig wurden von den Experten untersucht.

Oggetto indiretto
L’oggetto indiretto può essere al dativo (Dativobjekt) o più raramente al genitivo (Genitvobjekt). Risponde alle domande wem? was? per il dativo (soprattuttowem) e wessen? per il genitivo, e indica nella maggior parte dei casi una persona.
Se la frase viene trasformata al passivo (Vorgangspassiv e Zustandspassiv) il suo
ruolo non si modifica. Solo nel caso del Rezipientenpassiv (con kriegen o bekommen)
assume la funzione di soggetto (58):(58) Sie schenkte mir Schwimmflügel. (deTenTen20)  Ich bekam von ihr
Schwimmflügel geschenkt.

L’oggetto indiretto al genitivo è raro; nel tedesco contemporaneo i verbi che
reggono l’oggetto indiretto al genitivo sono poco frequenti (59) e in alcuni casisi preferisce usare altri oggetti, come quello preposizionale (60).
(59) erinnern sich: ihrer(60) erinnern sich: an sie

Se la frase viene trasformata al passivo, il suo ruolo non si modifica.
Moltissimi verbi in tedesco reggono sia un oggetto diretto, sia un oggetto
indiretto, come il verbo geben nell’esempio (61): l’oggetto diretto è die Grundzüge
ihrer jetzigen Verfassung, mentre l’oggetto indiretto è der Stadt.
(61) König Johann gab der Stadt 1210 die Grundzüge ihrer jetzigen Verfassung.
(deTenTen20)

Meno numerosi sono invece i verbi che reggono esclusivamente un oggetto
al dativo, come il verbo danken nell’esempio (62): l’oggetto al dativo è ihm.
(62) Ich danke ihm jeden Tag [aufs Neue]. (deTenTen20)

Rari sono invece i verbi che reggono l’oggetto al genitivo, come nell’esempio(63), in cui l’oggetto al genitivo è ihrer.
(63) Und ich schäme ihrer nicht. (deTenTen20)

2. Sintassi 143

Dall’oggetto al dativo deve essere distinto il dativo libero (cfr. Di Meola 2014:116). L’oggetto al dativo è dipendente dal verbo; riprendendo l’esempio (61), se
der Stadt non venisse espresso, la frase non sarebbe completa.
Il dativo libero invece non dipende dal verbo, come ihr nell’esempio (64):(64) Sabine öffnete ihr die Tür. (deTenTen20)

Da un punto di vista semantico, il dativo libero si suddivide in dativus commodi
come nell’esempio (65) in dativus incommodi (66), in dativus possessivus (67), in dativus iudicantis (68), in dativus ethicus (69).
Nell’esempio (65) il dativus commodi indica l’entità che risulta avvantaggiata
dall’azione e può essere parafrasato con zum Vorteil von /für:(65) Sabine öffnete ihr die Tür. (deTenTen20)= Sabine öffnete zu ihrem Vorteil (für sie) die Tür.

Nell’esempio (66) il dativus incommodi indica l’entità che risulta svantaggiata
dall’azione verbale e può essere parafrasato con zum Nachteil von:(66) Das Essen brannte ihr an. (deTenTen20)= Das Essen brannte zu ihrem Nachteil an.

Il dativus possessivus indica un’entità che è in possesso di un’altra o un’entità che
fa parte di un’altra (67); può essere sostituito da un pronome possessivo:(67) Er wäscht ihr jetzt die Farbe vom Gesicht. (deTenTen20)= Er wäscht jetzt ihre Farbe vom Gesicht.

Nell’esempio (68) il dativus iudicantis indica un’opinione o un punto di vista
personale; può essere sostituito con meiner Ansicht nach, in meinen Augen.
(68) War mir einfach zu schwierig. (deTenTen20)

Il dativus ethicus indica una persona coinvolta emotivamente nell’azione ed èparafrasabile con mir zuliebe. Essendo sottinteso un obbligo morale, viene definito dativo etico (esempio 69).
(69) Jetzt fall mir bloß nicht um. (deTenTen20)

Oggetto preposizionale
L’oggetto preposizionale (Präpositionalobjekt) è formato da una preposizione,
fissata idiomaticamente dal verbo e ormai semanticamente “ridotta”, e da unsintagma nominale (70).
(70) Ich warte auf dich! (deTenTen20)

144

Linguistica dei corpora

Per fare il test di domanda si usa la preposizione. Nell’esempio (70): auf wen?
worauf ?
Il verbo non regge un caso, ma una determinata preposizione.
L’uso di auf in auf meinem Hof nell’esempio (71) si distingue da quello di auf in
auf dich: in questo caso è avverbiale.
(71) Ich warte auf meinem Hof auf dich. (deTenTen20)

A livello semantico auf indica una dimensione spaziale e potrebbe essere
sostituito da altre preposizioni di luogo (neben, hinter ecc.). Nel caso di auf dichla preposizione non può essere invece sostituita da un’altra preposizione. Sonorarissimi i casi in cui un oggetto proposizionale può essere usato con diverse
preposizioni (72) e (73):(72) Kommt vorbei – wir freuen uns auf euch! (deTenTen20)(73) Wir freuen uns über jeden neuen Eintrag! (deTenTen20)

Complemento avverbiale
Il complemento avverbiale (Adverbiale, adverbiale Bestimmung), detto anche
semplicemente avverbiale, aggiunge informazioni relative al luogo (Ortsangaben),al tempo (Zeitangaben), alla modalità, alla causa e alla finalità di un determinato
evento. Nella Tabella 2.3 una sintesi dei tipi di avverbiale, con indicazione dei
pronomi interrogativi con i quali possono essere chiesti e i pronomi con i qualipossono essere sostituiti
Tipo di avverbiale
avverbiale di luogo

avverbiale di tempo

avverbiale di modo

avverbiale di causa

Specificità semantiche

Pronome interrogativo

Pronomedi stato

wo?

dort, hier, dadi movimento

wohin? woher?

dorthin,dortherpuntuale

wann?

dann

durativo

wie lange?

so lange

iterativo

wie oft

so oftmodalewie? auf welche
Weise?

so

graduabile

wie sehr?

socomitativo (di compagnia)

mit wem?

mit + pronome
personale

strumentale

womit?

damit

causalewarum? weshalb?

deshalb, deswegencondizionale

in welchem Fall?

in diesem Fall

2. Sintassi 145

finalewozu? zu welchem
Zweck?

dazu

concessivo

trotz was?

trotzdemTabella 2.3: Tipi di avverbiale con indicazione dei pronomi interrogativi e i pronomi(cfr. Pittner 2016: 109)

La funzione di avverbiale può essere svolta da vari tipi di sintagmi, comenell’esempio (74): un sintagma preposizionale (74a), un sintagma avverbiale (74b), un sintagma aggettivale (74c), un sintagma nominale all’accusativo(74d), un sintagma nominale al genitivo (74e), una frase (74f). In base alla
valenza del singolo verbo, gli avverbiali possono fungere sia da complemento
di verbo (Ergänzung), sia da circostanziale (Angabe):(74)a) Auf einer Treppe saßen Logan und Storm. (deTenTen20)
auf einer Treppe = PP (Ergänzung)b) Hier oben steht ja „Deine Meinung zählt“. (deTenTen20)
Hier oben = AdvP (Ergänzung)c) Excel rechnet also falsch oder wir haben eine fehlerhafte Formel eingegeben.
(deTenTen20) (Angabe)
falsch = AdjPd) Genießen sie den NRW Tag. (deTenTen20)
den NRW Tag = Akkusativ-NP (Ergänzung)e) Und eines Tages kamen zwei sehr bekannte Menschen zu ihm. (deTenTen20)
eines Tages = Genitiv-NP (Angabe)f) Einige von ihnen haben Bauchweh, während andere Fieber haben. (deTenTen20)
während andere Fieber haben = Satz (Angabe)

Predicativo
Il predicativo (Prädikativum) si trova con verbi copulativi (detti anche verbi
copulari), con verbi estimativi e con verbi appellativi.
Il predicativo indica una proprietà riferita al soggetto e all’oggetto della frase.
Con i verbi copulativi (sein, bleiben, werden) il predicativo si riferisce al soggetto einsieme al verbo costituisce il predicato. Può assumere varie forme, come mostrato nell’esempio (75):(75)a) Ich bin müde. (deTenTen20)
müde = AdjPb) Er wird Politiker. (deTenTen20)
Politiker =Nominativ-NPc) Die Amerikaner sind außer sich. (deTenTen20)
außer sich = PP

146

Linguistica dei corporad) Wir bleiben ruhig. (deTenTen20)
ruhig =AdvP

L’elemento predicativo è parte integrante della funzione predicativa47.
Il predicativo che invece indica una proprietà indicata dall’oggetto della frase
si trova con verbi estimativi che esprimono un giudizio, come finden, o appellativi, come nennen, halten für, bezeichnen, che indicano un processo di denominazione.
Qui di seguito un esempio con halten für (76):(76)
Ich halte es für eine sehr gute Idee. (deTenTen20)

Esiste anche il predicativo libero, che specifica uno stato temporaneo delsoggetto (77) e dell’oggetto (78):(77) Wir kamen müde zum Abendessen nach Hause. (deTenTen20)(78) Nach dem Schwimmen: Weißweine kühl stellen. (deTenTen20)

A livello sintattico il predicativo libero non può essere distinto dall’avverbiale
di modo. La distinzione avviene solo a livello semantico: il predicativo libero si
riferisce allo stato del soggetto o dell’oggetto, mentre l’avverbiale al verbo.
Il predicato in alcune grammatiche viene considerato un costituente sintattico (cfr. Di Meola 2014: 118). In questo volume non si seguirà questa impostazione, dato che il predicato non può essere spostato senza modificare il tipo difrase; inoltre, è molto difficile, se non in taluni casi impossibile, applicare il test
di domanda e pronominalizzazione.
Attributo
Gli attributi (Attribute) sono parte di un Satzglied e sono dunque chiamati
anche Satzgliedteile o Gliedteile. Di norma non possono essere spostati da soli, ma
sono legati all’elemento a cui si accompagnano, un sostantivo o un aggettivo. Vi
sono vari tipi di attributo (79):(79)
Adjektiv-Attribut: schöne Frau;
PP-Attribut: die Zeitung auf dem Sofa ist vom Opa;
Genitiv-Attribut: die Freundin meiner Schwester;Attributsatz: die Frau, die dort geparkt hat;
Apposition: Onkel Dirk.

47 Gaeta lo esemplifica mediante il test di sostituzione (2017: 205).

2. Sintassi 147

2.1.4 Ordine delle parole a livello di frase
La frase in tedesco è relativamente libera e può essere adattata alle esigenze
comunicative. Le regole per descrivere l’ordine delle parole a livello di frase
sono pertanto complesse e un buon punto di partenza per la sua analisi èdato dall’identificazione del sintagma verbale. Le parti che compongono il
sintagma verbale sono spesso distanti tra di loro; si dice infatti che formino
una parentesi frasale (Satzklammer), chiamata anche Verbalklammer (parentesi
verbale).
La Verbalklammer è composta da un verbo finito, coniugato (Vorverb) che
rappresenta l’apertura della parentesi (la parentesi sinistra, linke Klammer), ed
eventualmente da un verbo infinito (Nachverb), che costituisce la chiusura dellaparentesi (la parentesi destra, rechte Klammer). La frase viene quindi divisa in tre
campi: il campo preposto (Vorfeld), che precede il Vorverb; il campo interposto(Mittelfeld), compreso tra il Vorverb e il Nachverb; il campo posposto (Nachfeld),che segue il Nachverb. Nella Tabella 2.4 l’esemplificazione della suddivisionedella frase Sie hat ihm eine Zigarre geschenkt:Vorfeld

Vorverb (linke
Klammer)

Mittelfeld

Nachverb(rechte Klammer)

Sie

hat

ihm eine Zigarregeschenkt

NachfeldTabella 2.4: Suddivisione di una frase in campi

Questo modello di descrizione della frase, chiamato anche topologisches
Satzmodell, risalente a Drach (1937) e sviluppato poi ulteriormente, si è dimostrato molto utile per descrivere le regole che determinano l’ordine delle parole
a livello di frase.
Il verbo finito assume diverse posizioni e determina il tipo di frase: se occupa
la prima posizione (Verb-Erststellung), si tratta di una frase interrogativa totale(senza pronome/avverbio interrogativo) o imperativa (Tabella 2.5).
Vorfeld

Vorverb (linke
Klammer)

Mittelfeld

SuchenSie etwas?

Machdeine Hausaufgaben!

Nachverb(rechte Klammer)

NachfeldTabella 2.5: Articolazione di una frase interrogativa e imperativa in campi

Se il verbo finito occupa la seconda posizione (Verb-Zweitstellung), la frase èdichiarativa o interrogativa parziale (introdotta da un pronome/avverbio interrogativo) (Tabella 2.6):

148

Linguistica dei corpora

Vorfeld

Vorverb (linke Klammer)

Mittelfeld

Nachverb(rechte Klammer)

Sie

hat

ihm eine Zigarregeschenkt

Was

hat

sie ihm

geschenkt?

NachfeldTabella 2.6: Suddivisione di una frase dichiarativa e interrogativa in campi

Per distinguere una frase interrogativa, imperativa e dichiarativa è molto importante anche l’intonazione: nella frase interrogativa è ascendente (nello scritto
è presente un punto interrogativo); nella frase imperativa l’intonazione è discendente (nello scritto viene indicata da un punto esclamativo); nella frase dichiarativa l’intonazione è discendente (nello scritto è segnalata da un punto fermo).
Se il verbo finito occupa l’ultima posizione della frase (Verb-Endstellung)(Tabella 2.7), si tratta una frase secondaria (nella tabella sotto si trova nel
Nachfeld).
Vorfeld

Vorverb (linke
Klammer)

Mittelfeld

Nachverb(rechte Klammer)

NachfeldIchbinin die Fotocommunity

gekommen,

weil ich hier Inspiration finde.

Tabella 2.7: Suddivisione di una frase complessa in campi

Le frasi secondarie prendono avvio da una congiunzione subordinante (subordinierende Konjunktion) o da un altro elemento subordinante.
Alcune indicazioni generali:– il Vorverb può essere preceduto da un solo costituente sintattico.
Statisticamente è più frequente il soggetto, ma il Vorfeld può essere occupato anche da altri costituenti sintattici, come l’oggetto (diretto e indiretto)
e dagli avverbiali;– nel Mittelfeld possono stare vari costituenti (sia per tipo che per numero);– il Nachfeld può ospitare al massimo due costituenti sintattici; di solito è
occupato dalle frasi secondarie.
I principali tipi di frase in tedesco sono cinque, caratterizzati non solo dalla posizione del verbo coniugato, ma anche dall’intento comunicativo (Sprechhandlung):
la frase dichiarativa (Aussagesatz); la frase interrogativa (Fragesatz), che a sua volta
si distingue in Ergänzungsfragesatz (w-Fragesatz) ed Entscheidungsfragesatz (Ja-NeinFrage); la frase imperativa (Imperativsatz); la frase esclamativa (Exklamativsatz); lafrase ottativa (Wunschsatz).
Nelle frasi dichiarative, nelle frasi interrogative del tipo (w-Fragesatz), nelle
frasi esclamative (Wie schön ist die Landschaft!) e nelle frasi secondarie introdotte dai verbi del dire (Verben des Sagens) e del pensare (Verben des Denkens), chehanno la forma di frasi principali dichiarative, il verbo coniugato si trova inseconda posizione. Nelle frasi interrogative del tipo Entscheidungsfragesatz, nelle

2. Sintassi 149

frasi imperative ed esclamative (hat der aber Pech gehabt!), nonché in barzellettee racconti (sagt Klein-Erna zu seiner Oma), il verbo coniugato si trova invece inprima posizione.
In tutte le secondarie introdotte da una congiunzione o da un elemento subordinante, il verbo coniugato si trova in posizione finale. Vi sono anche frasi
secondarie usate come frasi autonome (dass der da alles weiß!).
2.1.5 Frasi principali e secondarie
Le frasi possono essere semplici o complesse. Se sono semplici, sono autonome e possono stare da sole. Il periodo complesso, invece, è caratterizzato dapiù frasi, che si possono trovare sullo stesso livello gerarchico (coordinazione)o essere in rapporto gerarchico di subordinazione (Tabella 2.8).
Nel primo caso si usa il termine “paratassi” (Parataxe o Satzreihung). Le frasi
si trovano in un rapporto di coordinazione tra di loro, o per mezzo di congiunzioni coordinanti e avverbi (polisindeto) o senza alcun collegamento (asindeto).
Le principali congiunzioni coordinanti48 sono und, oder, aber, sondern, denn. Und haun significato additivo, oder ha un significato disgiuntivo, aber e sondern hanno unsignificato avversativo e denn un significato causale. In taluni casi, l’ordine dellefrasi coordinate può essere liberamente modificato; in altri, quando vi è una
sequenza temporale o temporale-causale, no. Frasi coordinate possono essere aloro volta subordinate a un’altra frase.
Nel secondo caso si usa il termine “ipotassi” (Hypotaxe o Satzgefüge): le frasi
sono in un rapporto di subordinazione tra di loro. Le frasi che sono in forma
di subordinazione (le frasi secondarie) sono definite Nebensätze. Per ogni frase
subordinata la rispettiva frase sovraordinata è chiamata Matrixsatz (cfr. Busch/
Stenschke 2018: 136). Le frasi sovraordinate possono essere a loro volta subordinate ad altre frasi (si parla di secondaria di primo grado, di secondo gradoecc.). Le frasi che, invece, non sono dipendenti da altre vengono definite frasi
principali (Hauptsätze). L’ordine tra principale e subordinata può essere invertito. Nella Tabella 2.8 un riassunto schematico della frase complessa:
Frase complessa
Paratassi
asindeto

Ipotassi
polisindetofrase principale/frase
sovraordinata

frase secondaria osubordinata

Tabella 2.8: La frase complessa

Oltre al fattore dell’autonomia o della dipendenza da altre frasi, anche la
posizione del verbo coniugato rappresenta un elemento importante in tedesco.
Come già esemplificato nel paragrafo 2.1.4, in base a questo criterio le frasi
48 La coordinazione non avviene solo a livello di frase, ma anche tra costituenti.

150

Linguistica dei corpora

principali si distinguono da quelle secondarie; le prime, infatti, presentano ilverbo coniugato in seconda posizione49, le seconde in ultima posizione50.
Le frasi secondarie si possono distinguere in base alla forma, alla funzione51
e alla semantica (cfr. Busch/Stenschke 2018: 136-137).
Per quanto concerne la forma, le secondarie possono essere introdotte da unelemento o non presentare alcun elemento.
Se introdotte da un elemento, questo può presentare forme diverse in base allequali si distingue il tipo di frase secondaria. L’elemento può essere una congiunzione subordinante, e in questo caso si ha un Konjunktionalsatz (80). Può trattarsi anche di un pronome o avverbio relativo; in questo caso si ha un Pronominalnebensatz,
che può essere un Relativsatz (81), se il pronome è relativo (Relativum), o un abhängiger Fragesatz, se il pronome è interrogativo (w-Interrogativum) (82):(80) Wir wollen so verhindern, dass das Coronavirus in unser Land eingeschleppt wird. (deTenTen20)(81) Bächli Bergsport bietet ein sehr breites Bekleidungssortiment, das sowohl
funktionellen als auch modischen Ansprüchen gerecht wird. (deTenTen20)(82) Keine Ahnung, warum das so ist. (deTenTen20)

Le frasi introdotte da un elemento hanno il verbo all’ultimo posto(Verbendstellung). Le frasi che non vengono introdotte da alcun elemento possono presentare il verbo al secondo posto (uneingeleitete Verbzweitnebensätze), il
verbo al primo posto (uneingeleitete Verberstnebensätze) o avere un verbo non finito.
Nel caso di uneingeleitete Verbzweitnebensätze (il verbo è al secondo posto) si
tratta di frasi secondarie che seguono i verbi del dire e del pensare (83) o i loro
rispettivi sostantivi (84).
(83) Regisseur Mittendrein meinte, Regensburg verfüge über ein gutes Theater.
(deTenTen20)(84) ÖVP und SPÖ vertraten dagegen die Meinung, die Steuer sei nicht mehr
notwendig. (deTenTen20)

Nel caso di uneingeleitete Verberstnebensätze (il verbo è al primo posto) sono
solitamente frasi secondarie condizionali o concessive (85).
(85) Aber so sind wir nun mal, regnet es, wird gemeckert. (deTenTen20)

Le uneingeleitete Verbzweitnebensätze e le uneingeleitete Verberstnebensätze sono frasi
secondarie finite, ossia hanno il verbo finito.
49 Eccezioni sono le interrogative totali, le frasi imperative e alcune esclamative.
50 Eccezioni sono le secondarie non introdotte da congiunzione: Er glaubt er kriegt jetzt einen
TablettPC (deTenTen).
51 Per la suddivisione in base alla funzione sintattica cfr. Bianco/Mollica (2024) e laDudengrammatik (cfr. Duden 2022: 160s.).

2. Sintassi 151

Le frasi che non hanno un verbo finito sono definite satzwertige Infinitivphraseno satzwertige Partizipphrasen. Possono essere trasformate in una frase secondaria
introdotta da un elemento subordinante (86).
(86)
Ich kann dir also nicht versprechen, niemals einen Fuß in dein Land zu setzen. (deTenTen2o)= Ich kann dir also nicht versprechen, dass ich niemals einen Fuß in deinLand setzen werde.

Le frasi secondarie possono svolgere una funzione sintattica all’interno dellafrase sovraordinata (1.) oppure non svolgere alcuna funzione sintattica (weiterführender Nebensatz, Satzrelativsatz) (2.).
(1) Frasi secondarie con funzione sintattica
Nel caso delle frasi secondarie con funzione sintattica, si deve ulteriormentedistinguere se (a.) hanno funzione di costituente sintattico (Gliedsatz) o (b.) sefanno parte di un costituente sintattico (Gliedteilsatz).
a. Frasi secondarie con funzione di costituente sintattico
Le frasi secondarie possono svolgere vari ruoli sintattici nel periodo complesso. In particolare, possono avere funzione di soggetto, oggetto, predicativo
e avverbiale (la funzione dipende dal verbo della frase principale).
Se una frase secondaria svolge la funzione di soggetto (87), si trova al postodel sintagma nominale al nominativo. Deve rispondere alla domanda wer? was? epuò essere sostituita da un pronome.
(87) Dass sie kommt, war schon klar. (deTenTen20)

Se la frase è posposta, può essere preannuciata da un pronome; di norma si
tratta del pronome es52 (88):(88) Es war schon klar, dass sie kommt. (deTenTen20)

Il pronome es, in questa funzione, viene definito correlato (Korrelat). Il termine “correlato” si riferisce a elementi, per lo più anaforici, dal valore lessicale
nullo, che uniscono la frase principale con le loro secondarie53 (cfr. Bianco/
Mollica 2024). I correlati svolgono principalmente una funzione cataforica(ossia rimandano a qualcosa che viene dopo). L’occorrenza di es, in quanto

52 In alcuni casi può esserci anche das (cfr. Di Meola 2014: 122).
53 Per approfondimenti sui correlati e sulla loro occorrenza (facoltativa vs. obbligatoria) si rimanda a Bianco/Mollica (2024).

152

Linguistica dei corpora

correlato, dipende sia dal verbo della frase principale, sia dalla posizione dellafrase subordinata (cfr. Bianco/Mollica 2024).
Se una secondaria svolge la funzione di oggetto, in caso di oggetto diretto(89) può occupare il posto del sintagma nominale all’accusativo e risponde alla
domanda wen? was?
(89) Ich glaube, dass dies Früchte tragen kann. (deTenTen20)

Come si evince dall’esempio (89), la secondaria non è preannunciata da alcun correlato. Le secondarie che svolgono la funzione di oggetto (diretto) esono posposte possono, quindi, non essere preannunciate da un correlato. La
presenza di un correlato dipende, anche in questo caso, dal verbo della frase
sovraordinata.
La secondaria con la funzione di oggetto indiretto può occupare il posto delsintagma nominale al dativo (90) (wem? was?) o del sintagma nominale al genitivo(91) (wessen?):(90) So kann er die Fische geben, wem er will. (deTenTen20)(91) Sie war sich dessen bewusst, später einmal Königin zu sein. (deTenTen20)

La secondaria con funzione di oggetto preposizionale può sostituire il sintagma preposizionale (92):(92) Wir rechnen damit, dass die Auswahl bis Ende August abgeschlossen
werden kann. (deTenTen20)

La presenza di un avverbio preposizionale (come damit, darauf, davon ecc.) con
funzione di correlato dipende, anche in questo caso, dal verbo e dalla posizionedella frase subordinata. In (93) un esempio con damit:(93) Wir rechnen damit, dass die Auswahl bis Ende August abgeschlossen
werden kann. (deTenTen20)= Dass die Auswahl bis Ende August abgeschlossen werden kann, damit
rechnen wir.

In (94) un esempio di secondaria con funzione predicativa:(94) Die Liebe ist, was für immer bleibt, bis in alle Ewigkeit. (deTenTen20)
Le frasi secondarie che svolgono la funzione di avverbiale aggiungono informazioni spaziali, temporali, modali ecc. Le domande che si possono utilizzare
sono varie (wo? wann? warum? wozu?). Le frasi secondarie locative completano con
informazioni di tipo spaziale (wo? wohin? woher?); quelle temporali forniscono

2. Sintassi 153

informazioni di tipo temporale (wann?), laddove la relazione cronologica puòessere di contemporaneità, posteriorità e anteriorità (cfr. Tabella 2.9):
Relazione

Congiunzioni

contemporaneità

während, indem, als, solange, sobald, sowie, sooft, wie wennposteriorità

nachdem, seit, seitdem, als, sobald, sowie, wennanterioritàbis, bevor, eheTabella 2.9: Relazioni delle congiunzioni di tipo temporale

Altre frasi secondarie sono (cfr. Di Meola 2014: 124-125; Duden 2022:
167s.): le frasi modali, che offrono informazioni sul modo di svolgimento diun’azione/un evento (indem, wie, dadurch dass, sodass, als ob); le frasi avversative,in cui è presente contrasto o incompatibilità (während, wogegen, wohingegen, wo,wenn); le frasi causali, che indicano la causa/il motivo (weil, da, zumal, dafür dass);le frasi finali, che esprimo lo scopo (ossia l’obiettivo) di una determinata azione(dass, damit); le frasi consecutive, che indicano la conseguenza di un determinato
fatto o il suo effetto (dass, sodass, als dass); le frasi condizionali, che esprimono lacondizione necessaria affinché si verifichi un determinato fatto (wenn, falls, sofern,soweit); le frasi concessive, che descrivono una causa in contrasto con un effettoin apparenza inatteso (obwohl, obgleich, obschon, auch wenn ecc.)54.
Il ruolo sintattico delle secondarie dipende dal verbo della frase sovraordinata, ossia dalla sua valenza. Nel caso le frasi secondarie siano richieste dallavalenza del verbo sono definite frasi complemento (in tedesco Komplementsätze
o Ergänzungssätze)55, nel caso non lo siano sono definite frasi circostanziali (intedesco Angabesätze o Adverbialsätze) (cfr. Pittner 2016: 121 e Bianco/Mollica2024). Le frasi secondarie circostanziali, anche se sono facoltative da un puntodi vista grammaticale, svolgono un ruolo molto importante dal punto di vista
comunicativo.
b. Frasi secondarie parte di un costituente sintattico
Se le frasi secondarie sono parte di un costituente, sono collegate di norma a un sostantivo, come mostrano gli esempi (95-97) e svolgono funzione
attributiva. Si possono trovare vicino al sostantivo o essere staccate da esso(nel Nachfeld). Non possono mai comparire nel Vorfeld senza il sostantivo diriferimento.
54 Come può essere evinto da questo breve excursus sui tipi di secondarie, vi sono sia congiunzioni sinonimiche (esprimono le stesse relazioni logico-semantiche), sia congiunzioni che
possono essere usate per esprimere più relazioni logico-semantiche (per esempio, währendpuò essere sia temporale sia avversativa). Inoltre, alcune congiunzioni coincidono morfologicamente con altre classi di parole (seit, bis, während, ad esempio, sono anche preposizioni).
55 Per un elenco delle frasi complemento in base alla frequenza d’uso cfr. Bianco/Mollica(2024).

154

Linguistica dei corpora(95) Eine kühle Flasche Bier, die er vom Wege in seinem selbst angelegten
Keller lagerte, soll schon diese Wanderung wert gewesen sein. (deTenTen20)(96) Neben ihm stand immer die Flasche Bier, die er alle fünf Minuten zum
Mund führte. (deTenTen20)(97) Bei der Siegerehrung hat mein Vater eine 2 l Flasche Bier bekommen, die als
Pokal gewertet wird. (deTenTen20)

Tra le frasi attributive vi sono sia le relative determinative, ossia quelle checontengono informazioni sull’antecedente precisandone il senso, sia le frasi relative appositive, che forniscono informazioni supplementari su un antecedente
già identificato in maniera univoca (cfr. Di Meola 2014: 123).
(2) Frasi secondarie senza funzione sintattica
In questo caso le frasi secondarie queste non possono essere chieste opronominalizzate. Di norma si trovano nel Nachfeld (98):(98) Mit einer Starthand von Ass König in Karo kam dann die Dame, was michnatürlich sofort zum Chipleader gemacht hat. (deTenTen20)

Le frasi secondarie occupano tutti i campi della frase: Vorfeld, Mittelfeld (piùraramente) e Nachfeld. Nella Tabella 2.10 alcuni esempi di analisi topologica56
delle frasi complesse (esempi 97-100). Si ricorda che l’analisi parte sempre dallafrase principale (Hauptsatz):
Vorfeld

Vorverb(linke Klammer)

Mittelfeld

Nachverb(rechte Klammer)

Nachfeld

Eine kühle
Flasche Bier, die
er vom Wege inseinem selbst
angelegten Keller
lagerte,soll

schon diese
Wanderung wert

gewesen sein.

Neben ihm

standimmer die
Flasche Bier,
die er alle fünf
Minuten zum
Mund führte.

#

Bei der
Siegerehrung

hatmein Vater eine
2 l Flasche Bier

bekommen,die als Pokal
gewertet wird.

Mit einer Starthand von Ass
König in Karokamdann die Dame,#

was michnatürlich sofort
zum Chipleader
gemacht hat.

Tabella 2.10: Esempi di analisi topologica di frasi complesse
56 Per approfondimenti si veda il volume Blühdorn/Foschi (2014).

2. Sintassi 155

Le frasi secondarie possono essere analizzate in maniere più specifica in una
fase successiva (Tabella 2.11):
Vorfeld

Vorverb(linke Klammer)

Mittelfeld

Nachverb(rechte Klammer)

Eine kühle
Flasche Bier, die
er vom Wege inseinem selbst
angelegten Keller
lagerte,soll

schon diese
Wanderung wert

gewesen sein.

die

er vom Wege inseinem selbst
angelegten Keller

lagerteNachfeldTabella 2.11: Esempi di analisi topologica di frasi complesse, inclusa l’analisi dellasecondaria

2.2 Sintassi con i corpora
In questo secondo paragrafo sono presentati e discussi due casi studio. Il
primo prende in esame elementi polifunzionali della lingua tedesca, come illessema ganz, utilizzabile come attributo (in tal caso, viene declinato) o comeavverbio e intensificatore (non viene declinato). Ganz verrà analizzato nel web
corpus German Web 2020 e nel corpus di tedesco scritto DeReKo, utilizzando
le rispettive funzionalità. I risultati verranno messi a confronto per formulare
prime ipotesi sulle combinazioni più frequenti di ganz come spunto di riflessione per ulteriori approfondimenti e per analisi in altri corpora. Il secondo
caso studio si concentra sugli avverbi pronominali, in particolare quelli con
wo-. Gli avverbi pronominali possono avere varie funzioni, per esempio possono essere usati come elementi forici, deittico-situazionali e correlati (cfr.
Ravetto 2022). Analizzando il corpus di tedesco German Web 2020, il focus
sarà posto su worin. Si osserva, in particolare, se sono presenti forme disintegrate/discontinue e quale funzione è predominante.
2.2.1 Caso studio I: l’elemento polifunzionale ganz
Come altri elementi linguistici della lingua tedesca, ganz è polifunzionale,ossia svolge varie funzioni sintattiche (Glück 2000: 537). La Dudengrammatik(cfr. Duden 2016: 1304) sottolinea la sua versatilità: l’aggettivo ganz57 puòessere, infatti, usato come attributo, avverbio e intensificatore. Quando usato
come attributo, concorda in caso, numero e genere con il sostantivo che lo
57 Ganz viene inserito tra gli aggettivi quantificativi (cfr. Duden 2022: 781); per le sue caratteristiche semantiche particolari non può essere usato in forma comparativa (Trost 2006: 192).
Per i suoi significati si veda anche Trost (2006: 198). Per una spiegazione degli usi di ganz siveda Flinz (2021a: 284-291).

156

Linguistica dei corpora

segue; come intensificatore (Breindl 2009) o avverbio non si modifica, ossia
non viene flesso. Proprio per la sua polifunzionalità ganz costituisce spesso
un problema per gli apprendenti e i traduttori. Gli apprendenti tendono ainvertirne le caratteristiche: lo declinano quando è intensificatore e non lo
declinano quando è usato come attributo (Flinz 2021a: 282). I traduttori, invece, hanno difficoltà a identificarne il significato corretto se usato come intensificatore; infatti, ganz, che può modificare sintagmi aggettivali, avverbiali,
verbali, preposizionali, ma mai nominali, può avere un significato intensivierend-steigernd o abschwächend-abstufend in base a diversi fattori, tra cui la semantica dei costituenti a cui fa riferimento (la funzione abschwächend è combinata
con una valutazione soggettiva), l’accento (nella funzione steigernd la particellaintensificatrice ganz è accentata, mentre in quella abschwächend no, si vedanoanche Pusch 1981; Rinas 2013), il contesto, che svolge un ruolo importante
per determinare la funzione (cfr. Flinz/Moroni 2020: 125).
Né le grammatiche per apprendenti DaF né le risorse lessicografiche sonodi aiuto per distinguere gli usi e le traduzioni di ganz, mentre i corpora possono dare un supporto concreto (Flinz 2022; Flinz/Mell 2022).
Anche a livello teorico molte delle indicazioni sono basate su esempi costruiti ad hoc, mentre solo recentemente sono stati utilizzati corpora per identificare caratteristiche specifiche di ganz, anche con un approccio della grammatica delle costruzioni (Flinz/Moroni in pubb.).
Nel presente caso studio utilizzeremo il corpus di testi CMC estratti daInternet German Web 2020 (20.999.598.683 token) e il corpus di tedesco scritto DeReKo-2023-1 con l’obiettivo di analizzare con quali elementi si combina
preferibilmente ganz, che funzione svolge e che tipo di sintagmi forma.
Per analizzare German Web 2020 verrà utilizzata le funzionalità Word-Sketch,con la quale possono essere estratti in maniera automatica profili di parola58(Word Sketches); per analizzare DeReKo invece la Kookkurenzanalyse per l’estrazione di profili sintagmatici.
Analizzando il corpus German Web 2020, si evince immediatamente che leoccorrenze di ganz come avverbio e intensificatore (14.455.764) sono superiori a quelle di ganz come attributo (7.455.797). Per quanto riguarda il suo uso
come avverbio/intensificatore, gli elementi con cui si combina preferibilmente sono riassunti nella Figura 2.1:

58 Dalle liste dei profili di parola si possono evincere la frequenza della combinazione e il logdice,che indica quando forte, e quindi tipica, è la combinazione estratta.

2. Sintassi 157

Figura 2.1: WordSketch di ganz (avverbio/intensificatore) in German Web 2020

Dalle prime dieci combinazioni emerge che l’elemento con cui si combina
preferibilmente ganz è un aggettivo. Nella Tabella 2.13 sono stati inseriti anche
alcuni esempi (usi più frequenti):
DeTenTen2020

ganz

Co-occorrenza

Usi più frequenti

besonderein ganz besonderes Erlebnis

sintagma nominale

Tipo di sintagma

ander

ein ganz anderes Kaliber

sintagma nominale

einfachein ganz einfacher Trickganz einfach beantworten

sintagma nominale,sintagma aggettivale

normalder ganz normale Wahnsinn,ganz normal verhaltensintagma nominale,sintagma aggettivaleklareine ganz klare Kaufempfehlung,ganz klar sagen

sintagma nominale,sintagma aggettivale

schön

ganz schön nerven,ganz schön finden
ganz schön ins Schwitzen

sintagma aggettivale,sintagma aggettivale,sintagma aggettivalegutganz gut klappen
ganz gut in Griff habensintagma aggettivale,sintagma aggettivale

neueine ganz neue Dimension
ganz neu entdecken

sintagma nominale,sintagma aggettivale

sicherganz sicher wiederkommen

sintagma aggettivale

genau

ganz genau hinschauenganz genau unter der Lupe
nehmensintagma aggettivale,sintagma aggettivale

Tabella 2.13: Prime 10 co-occorrenze di ganz, uso e tipo di sintagma

Anche estraendo i dati da DeReKo-2023-1 (10.764.300.838 forme), le occorrenze di ganz come avverbio e intensificatore (6.958.287) sono maggiori di quelle come attributo (3.527.765). Le co-occorrenze più frequenti e tipiche sono(Tabella 2.14):

158

Linguistica dei corpora

DeReKoganz

Co-occorrenza

Modello sintagmatico

Tipo di sintagma

andersganz anders als

sintagma avverbialeobenganz oben auf der
Wunschliste

sintagma avverbialeklarganz klar

sintagma aggettivale

einfachganz klar

sintagma aggettivale

schön

ganz schön anstrengend

sintagma aggettivale

zu schweigen

ganz zu schweigen

sintagma verbale

nebenbeiganz nebenbei

sintagma avverbiale

besondersganz besonders

sintagma avverbiale

sicherganz sicher

sintagma aggettivale

normalganz normal

sintagma aggettivale

Tabella 2.14: Prime 10 co-occorrenze di ganz, modello sintagmatico e tipo di sintagma

Confrontando i dati estratti dal web corpus e dal corpus di tedesco scritto
emerge che, nonostante la base dati sia diversa (CMC vs. scritto), vi sono molte
combinazioni in comune (ganz + ander/anders, klar, einfach, schön, besonderes/besonders, sicher, normal). Nella lista delle prime 10 co-occorrenze in German Web 2020
compaiono anche ganz gut, ganz neu, ganz genau, fatto che potrebbe essere collegato al tipo di corpus. Ganz genau, ganz gut sono usate spesso come espressioni
valutative. In DeReKo occorrono anche ganz oben, ganz zu schweigen, ganz nebenbei.
Per quanto riguarda il tipo di sintagma, in entrambi i corpora domina il sintagma aggettivale. Il sintagma nominale è presente solo in German Web 2020.
Per quanto concerne invece l’uso di ganz come attributo, in German Web 2020
sono state trovate 7.455.797 occorrenze; i sostantivi con cui si accompagna più
frequentemente sono:
1. Welt: auf der ganzen Welt (sintagma preposizionale);
2. Tag: den ganzen Tag (sintagma nominale);
3. Familie: für die ganze Familie (sintagma preposizionale);
4. Reihe: eine ganze Reihe (sintagma nominale);
5. Leben: ein ganzes Leben (sintagma nominale);
6. Jahr: das ganze Jahr über (sintagma preposizionale);
7. Körper: den ganzen Körper (sintagma nominale);
8. Land: im ganzen Land (sintagma preposizionale);
9. Menge: eine ganze Menge (sintagma nominale);
10. Weile: eine ganze Weile (sintagma nominale).
In DeReKo-2023-1 sono state trovate 3.527.765 occorrenze di ganz comeattributo. I sostantivi con cui si combina più frequentemente sono:
1. Welt: auf der ganzen Welt (sintagma preposizionale);2. Sintassi 159

2. Reihe: eine ganze Reihe (sintagma nominale);
3. Tag: den ganzen Tag (sintagma nominale);
4. Land: im ganzen Land (sintagma preposizionale);
5. Familie: für die ganze Familie (sintagma preposizionale);
6. Menge: eine ganze Menge (sintagma nominale);
7. Leben: ihr/sein ganzes Leben (sintagma nominale);
8. Jahr: das ganze Jahr über (sintagma preposizionale);
9. Weile: eine ganze Weile (sintagma nominale);
10. Region: in der ganzen Region (sintagma preposizionale).
Anche nelle combinazioni di ganz come attributo emergono somiglianze trai due corpora, forse ancora maggiori: nelle 10 combinazioni più frequenti e più
tipiche vi sono praticamente gli stessi sostantivi (ganz + Welt, Reihe, Tag, Land,
Familie, Menge, Leben, Jahr, Weile). I dati differiscono solo per ganz + Körper inGerman Web 2020 e ganz + Region in DeReKo. Anche gli usi delle combinazioni,
come si evince dagli esempi, sono simili. In entrambi i corpora prevalgono i
sintagmi nominali e preposizionali.
Con questo principio di analisi si è potuto osservare che:– in entrambi i corpora prevale l’uso di ganz come avverbio e comeintensificatore;– l’uso di ganz come attributo è molto simile in entrambi i corpora: si combina frequentemente con gli stessi sostantivi andando a formare prevalentemente gli stessi sintagmi nominali e preposizionali;– anche l’uso di ganz come avverbio e come intensificatore è molto simile nei
due corpora, nonostante emergano alcune differenze in parte riconducibili
al tipo di dati (CMC e scritto).
Ulteriori analisi potrebbero essere condotte con altri tipi di corpora, per
esempio con FOLK per analizzare il tedesco parlato, oppure con InterCorp perconcentrarsi sulla traduzione.
2.2.2 Caso studio II: avverbi pronominali in wo- in German Web 2020. Il
caso di worin
Gli avverbi pronominali59, chiamati anche avverbi preposizionali (in tedesco
Pronominaladverbien o Präpositionaladverbien), sono formati da un avverbio e dauna preposizione, e hanno la funzione di sostituire un sintagma preposizionale
o addirittura un’intera frase (Duden 2022: 803). Sono una classe chiusa, essendo
formati prevalentemente dagli avverbi da-, wo- o, in misura minore, da hier- e dalle preposizioni an, auf, aus, bei, durch, für, gegen, hinter, in/ein, mit, nach, neben, über,59 Si vedano anche Pasch et al. (2003); Negele (2012); Ravetto (2022).

160

Linguistica dei corpora

um, unter. Se la preposizione inizia per vocale, si inserisce anche -r (da-r-auf); nella
lingua parlata il dar- viene spesso ridotto a dr- (Duden 2022: 803).
Ravetto (2022) analizza gli avverbi in da(r)-, mettendo in evidenza come vi sia
un continuum tra forme più integrate e forme meno integrate (disintegrate, nelsenso di discontinue cfr. Negele 2012), con una tendenza anche alla separazione
tra l’avverbio da e la preposizione (come in Der kann zwei Köpfe größer sein, da habe
ich keine Angst vor o in wir hoffen auf Eure Einsendungen – da freuen wir uns drauf in
cui l’elemento deittico da è in posizione iniziale, mentre la preposizione è alla
fine della frase) e con forme raddoppiate (come in Wat soll ich denn dadarauf)60.
Queste forme discontinue si trovano soprattutto nella lingua colloquiale e inalcuni dialetti del nord della Germania (Spiteller 1972: 12). Proprio le forme
meno integrate costituiscono spesso un problema per gli apprendenti; ciononostante, non vengono discusse nelle grammatiche per apprendenti DaF (cfr.
Ravetto 2022: 50-53).
Nel presente caso studio il focus è sugli avverbi pronominali in wo(r)-, che,secondo la letteratura, presentano minore possibilità di combinazione rispetto ada(r) (cfr. Ravetto 2022: 23).
Come gli altri avverbi pronominali, gli avverbi pronominali in wo(r)- possono
svolgere diverse funzioni:– la funzione forica, quando si riferiscono al contesto precedente (anaforico) o al contesto successivo (cataforico). In questo caso, sono fondamentali per la coesione (Andorno 2003; Ravetto 2021, 2022);– la funzione deittico-situazionale, quando si riferiscono a entità del contesto situazionale;– la funzione di correlato (Mollica 2010; Schwabe 2013), che anticipa frasi
successive. Dipendono dalla valenza di verbi, nomi, aggettivi e si riferiscono a frasi secondarie.
Estrapolando le occorrenze delle varie forme in German Web 2020 (Tabella2.15) si evince che wobei è l’avverbio più frequente, mentre woneben e wozwischensono quelli meno frequenti:
Pronominaladverb

Frequenza assoluta

Frequenza ppm

wobei

2.683.425

127,78wodurch612.224

29,15

worauf475.329

22,64

womit

458,794

21,85

wozu

351.340

16,73

wofür

323.92115,43

60 Gli esempi citati sono presi dal corpus German Web 2020. Cfr. anche Flinz/Ravetto in prep.

2. Sintassi 161

wonach322.275

15,35

woran

295.354

14,06

wovon

257.075

12,24

worin

155.870

7,42

worum

142.258

6,77

worüber

100.934

4,81

woraus82.875

3,95

wogegen40.986

1,95

worunter

21.852

1,04

wovor

21.168

1,01

worein1056

0,05

wohinter

779

0,04

woneben158

0,01

wozwischen

80

<0,01

wowider

13<0,01

Tabella 2.15: Frequenza assoluta e normalizzata (ppm) degli avverbi pronominali inGerman Web 2020

In particolare, è evidente la frequenza nettamente più alta di wobei rispetto
agli altri avverbi. Il numero di occorrenze può però essere spiegato con il fatto
che wobei, come anche damit, può ricorrere nel corpus anche con la funzione dicongiunzione subordinante (99).
(99) Im Durchschnitt enthält 100 Gramm Fisch ungefähr 20 Gramm Eiweiß, wobei sich der genaue Wert natürlich von Art zu Art unterscheidet. (deTenTen20)

Woneben, invece, ha un numero molto basso di occorrenze e in DeReKo, in
linea con i dati analizzati da Ravetto (2022), è usato quasi esclusivamente comepronome relativo (100).
(100) Dann deutete sie auf ein Waschbecken, woneben auch Desinfektionsmittel
war. (deTenTen20)

Solo in due casi viene utilizzato come pronome interrogativo (101):(101) In Word 2000 erscheinen standardmäßig in der Taskleiste separate Schaltflächen je Dokument. Das lässt sich nicht ändern (im Gegensatz zu Excel 2000).
Zitat: Woneben? Wenn (abhängig von genannter Option) für jede Datei ein eigenes Fenster geöffnet ist, steht dir in Word ein Schließfeld in der Menüleiste zur
Verfügung, um nacheinander die einzelnen Fenster und schließlich das Programmzu beenden. (deTenTen20)

162

Linguistica dei corpora

Anche wozwischen è attestato come pronome relativo (102) e pronome interrogativo (103):(102) Nun war klar, wozwischen die DDR-Bürger in einigen Tagen die Wahl
haben würden: die D-Mark 1:1 oder Kollaps. (deTenTen20)(103) Wozwischen musst du dich denn entscheiden? (deTenTen20)

Rispetto ad altri studi basati su dati di tedesco scritto (si ricorda che German
Web 2020 è un corpus di testi estratti da Internet, quindi tipici della comunicazione in rete) le occorrenze di wohinter, woneben, wozwischen, wowider non sono cosìrare o assenti.
Worin e worein sono presenti entrambe; si distinguono per il fatto che, mentre
worin indica stato in luogo (104), worein segnala un movimento (105) (cfr. Duden
2016: 592):(104) Man braucht in einen Dampfkessel von 17 1/2 Fuß Länge und 3 1/2 Fuß
Durchmesser, worin täglich 15 bis 18 Hektoliter Wasser verdampft werden.
(deTenTen20)(105) liebe ratte, komm zu mir, gerne spiele ich mit dir, bind dir engleinsflügel um,
trag dich ins panoptikum, worein oft die kinder gehn, und wann die dich fliegensehn, rufen alle, alle aus: so ne große fledermaus. (deTenTen20)

Per quanto riguarda la funzione sintattica, gli avverbi pronominali in wo(r)- si
distinguono da quelli da(r)- e hier- poiché utilizzabili esclusivamente come avverbi interrogativi o pronomi relativi61 (Ravetto 2022: 24).
In questo caso studio il focus verte su worin; in particolare, si analizzano leforme standard (worin) e le forme che si trovano nella posizione intermedia delcontinuum (Tabella 2.16).
Le domande di ricerca sono le seguenti: sono presenti forme discontinue inGerman Web 2020 e come si comportano a livello sintattico?
Proadv.

Frequenza assoluta

Esempioworin

155.870

Ergänzend hat Gabi kürzlich noch einen weiteren
Blog-Eintrag verfasst, in dem sie ein Buch vorstellt,
worin es um das Verhältnis von Theorie und
Empirie geht

wo rin28

Der minimalistisch verspielte Einschlag unterliegt
oft einen Hypnotischen drive wo rin sich die
housigen Sounds gehör verschaffen.

woworin0

61 Si veda anche l’uso come weiterführender Relativsatz, che allude al contenuto di un intero enunciato (cfr. Holler 2005).

2. Sintassi 163

wo worin

4„Sind wir schon in Paris?“ Ich forderte ihn auf, sich„Jedermann“ anzusehen, wo worin gezeigt wird,
wie schwer den reichen Leuten das Sterben fällt.

wodrin350

Edeldame Rotfeld bat sich an eine Mappe zu führen,
wodrin alle Berichte und Informationen gebündelt
werden.

wo drin2.095

Hallo Anke, ich denke, hier im Forum gibt es so um
die 50 Beiträge, wo drin steht, wie man ausschleicht
und zwei Auswertungen, wo es auch noch mal
explizit beschrieben ist

wowodrin0

wo wodrin

0Tabella 2.16: Forme disintegrate dell’avverbio pronominale worin in German Web 2020

Alla prima domanda di ricerca può essere risposto che le forme disintegrate
non sono molte e sono poco frequenti. Sono state identificate, infatti, solo le seguenti forme: wo rin, wo worin, wo drin. A livello sintattico hanno prevalentemente
il ruolo di pronome relativo, in misura minore quello di pronome interrogativo.
Tra le forme discontinue e disintegrate la forma wo drin è quella più frequente.
L’analisi di un suo campione casuale di 50 occorrenze ha messo in evidenza che,anche in questo caso, il ruolo sintattico dominante assunto è quello di pronome
relativo (106):(106) Unten rechts erschien ein Balken wo drin stand “Level 80 erreicht”.
(deTenTen20)

Sono presenti pochi casi (3) in cui l’avverbio viene usato come pronome
interrogativo (107):(107) Wann soll man Babys baden und wo drin? (deTenTen20)

Per quanto riguarda la funzione, invece, prevale quella forica, riferita soprattutto al contesto precedente.
Riassumendo, il caso studio qui esaminato ha mostrato come l’uso e la funzione di una forma, worin, possa variare in base al tipo di corpus esaminato.
Nello specifico, è emerso che le combinazioni con wo(r)- sono diverse in un web
corpus rispetto a un corpus scritto: sono presenti forme pressoché assenti inaltri dati così come forme discontinue/disintegrate. Il ruolo assunto è sempre
quello di pronome relativo o pronome interrogativo. La funzione dominante èquella forica.

164

Linguistica dei corpora

2.3 Attività ed esercizi62
2.3.1 Classi di parola
Teoria  Capitolo 2.1.1
1. Cercare in un corpus a piacere un nome/sostantivo (per esempio Fisch): identificare il singolare e il plurale. Analizzando 10 frasi, fare ipotesi sul genere e sul
caso (se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare
Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite
GDEX).
2. Cercare in un corpus a piacere un aggettivo (per esempio schön): identificare
la presenza o meno dell’articolo e riflettere sulla marca flessiva. Analizzando
10 frasi, identificare eventuali forme comparative e superlative (se si usa il tool
Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere
l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX).
3. Cercare in un corpus a piacere un aggettivo (per esempio schön): analizzare
la sua posizione all’interno della frase (se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il
corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX).
Rispondere alle seguenti domande:– L’aggettivo è in funzione attributiva o predicativa?
– Se è in funzione attributiva, è declinato?
– Se è in funzione predicativa è declinato?
4. Cercare in un corpus a piacere le occorrenze di gestrig (se si usa il tool Sketch
Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX). Che cosa si può
dedurre? È usato in funzione attributiva? È usato in funzione predicativa?
5. Cercare in un corpus a piacere le occorrenze di quitt (se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX). Che cosa si può dedurre?
È usato in funzione attributiva? È usato in funzione predicativa?
6. Cercare in un corpus a piacere la forma schön (se si usa il tool Sketch Engine,
scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX). Oltre alla funzione attri62 Per la scelta della forma linguistica “a piacere” usare come supporto la parte teorica.

2. Sintassi 165

butiva e predicativa, trovare esempi in funzione di avverbio e di intensificatore.
Discutere gli esempi.
7. Cercare in un corpus a piacere un articolo (per esempio der). Se si usa il tool
Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, ricerca
CQL, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
Qui di seguito un supporto per la ricerca CQL:
– ricerca CQL [word=“der”] [tag=“N.*”]: analizzare e commentare 10 occorrenze (sentence)– ricerca CQL [word=“der”] [] [tag=“N.*”]: analizzare e commentare 10
occorrenze (sentence)– ricerca CQL [word=“der”] [] [] [tag=“N.*”]: analizzare e commentare 10
occorrenze (sentence)– ricerca CQL [word=“der”] [] [] [] [tag=“N.*”]: analizzare e commentare
10 occorrenze (sentence)
Aumentare il numero degli slot vuoti [] a piacere e riflettere. Quanti slot posso
inserire? Fare la medesima procedura con altri articoli determinativi (die, das)o altri tipi di articolo, come indeterminativo (ein), negativo (kein), possessivo(mein), dimostrativo (dieser, jener, solcher), interrogativo (welcher), indefinito universale (jener, mancher, irgendein).
8. Cercare in un corpus a piacere un articolo. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, ricerca CQL ([tag=“ART.*”]),
scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Classificare 10 occorrenze in articolo determinativo (der), indeterminativo(ein), negativo (kein), possessivo (mein), dimostrativo (dieser, jener, solcher),interrogativo (welcher), indefinito universale (jener, mancher, irgendein).
– Ipotizzare poi anche il caso e il genere.
9. Cercare in un corpus a piacere la forma der. Se si usa il tool Sketch Engine,
scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Ipotizzare se la forma è usata come articolo o come pronome.
– Di che tipo di pronome si tratta?
10. Cercare in un corpus a piacere il verbo sein. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, ricerca CQL ([lemma=“sein”][tag=“V.*”]), scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite
GDEX. Analizzare 20 occorrenze.
– Indicare per quale tempo verbale è utilizzato (Perfekt e Plusquamperfekt).
– Vi sono occorrenze in cui il verbo essere è usato per fare il passivo di stato(Zustandspassiv = sein + Partizip II)?

166

Linguistica dei corpora– Fare la ricerca anche con haben (ricerca CQL[lemma=“haben”][tag=“V.*”]) e analizzare il tempo verbale (Perfekt ePlusquamperfekt).
– Fare la ricerca anche con werden (ricerca CQL[lemma=“werde”][tag=“V.*”]) e indicare se è utilizzato per fare il futuro(Futur I e Futur II), Konjunktiv (con würde), Vorgangspassiv (werden + Partizip II).
11. Cercare in un corpus a piacere un verbo modale (können, dürfen, müssen, sollen,
wollen, mögen + Infinitiv). Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German
Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e
filtrare tramite GDEX.
– Estrarre 20 occorrenze e identificare il tempo verbale.
– Riflettere sul tipo di modalità: deontica (obbligo, necessità, permesso ecc.)
o epistemica (probabilità).
12. Cercare in un corpus a piacere la categoria grammaticale avverbi. Se si usa iltool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, ricerca
CQL [tag=“ADV.*”], scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare
tramite GDEX. Analizzare 20 occorrenze.
– Identificare gli avverbi di tempo (a che domanda rispondono? wann? wie
lange? wie oft?) e di luogo (a che domanda rispondono? wo? wohin? woher?)– Procedere con altri tipi di avverbio (modali, causali). Analizzare 10 occorrenze, andando a focalizzare il sintagma avverbiale e la sua posizione nellafrase (in quale campo si trova?).
13. Cercare in un corpus a piacere una delle seguenti preposizioni: mit, von, an,auf e zu. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare
Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite
GDEX.
– Analizzare 20 occorrenze e identificare il caso che reggono.
– Analizzare 10 occorrenze con an e indicare se la preposizione è utilizzata
come preposizione temporale o locale.
14. Analizzare 20 occorrenze di trotz (o wegen). Se si usa il tool Sketch Engine,
scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Identificare il caso retto. Genitivo? Dativo?
15. Analizzare 20 occorrenze di una delle seguenti preposizioni: an, auf, hinter,in, neben, über, unter, vor, zwischen. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus
German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per
sentence e filtrare tramite GDEX.

2. Sintassi 167– Identificare il caso che reggono e riflettere se si tratta di stato in luogo odi movimento.
16. Analizzare 20 occorrenze di und (o oder). Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Riflettere se la congiunzione coordina frasi del solito livello o porzioni difrase.
17. Cercare una delle seguenti congiunzioni subordinanti: dass e ob (frasi dichiarative e interrogative), wenn, sobald, weil, als, wenn (avverbiali); nachdem, während, als,
wenn (temporali); wenn, falls, im Fall(e) (condizionali); weil, da, wo (causali); obwohl,
wenngleich (concessive) e als, als dass (comparative). Se si usa il tool Sketch Engine,
scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Estrarre 20 occorrenze e individuare il verbo della frase secondaria. In
quale posizione si trova?
18. Cercare una delle seguenti particelle modali: aber, auch, bloß, denn, doch. Se si
usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance,
scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Estrarre 20 occorrenze e dire in che tipo di frase si trovano (affermative,
interrogative, imperative)?
– Analizzare la posizione in base al verbo coniugato: in quale campo si
trovano?
19. Le unità linguistiche usate come particelle, possono essere spesso usate anche in altre classi di parola, come aggettivi (ruhig, eigentlich), avverbi (schon, vielleicht), congiunzioni (denn, aber) ecc. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione
per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Estrarre 20 occorrenze di aber e individuare se l’unità linguistica è congiunzione o particella.
20. Estrarre 20 occorrenze della particella focalizzante nur. Se si usa il tool
Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere
l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Individuare l’elemento focalizzato.
21. Estrarre 20 occorrenze della particella intensificatrice sehr. Se si usa il tool
Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere
l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.

168

Linguistica dei corpora– Dopo aver individuato il verbo coniugato, indicare in quale campo si trovano e l’elemento a cui fanno riferimento.
22. Cercare le seguenti interiezioni: mmh, na ja, brr, gell, aua, igitt. Se si usa il tool
Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere
l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Dopo aver individuato il verbo coniugato, indicare in quale campo si
trovano.
2.3.2 Sintagmi
Teoria  Capitolo 2.1.2 Sintagmi
1. Estrarre le occorrenze di un sostantivo (per esempio Schildkröte, Hund). Se si
usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance,
scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX. Analizzarne 10. Riflettere sul tipo di sintagma, individuando la testa:
Es. die Schildkröte  SN; eine grüne Schildkröte (SN); die Schildkröte meines
Bruders (SN) …;– Indicare se nei sintagmi vi sono attributi e di che tipo:– attributo aggettivale (eine grüne Schildkröte);– attributo al genitivo (die Schildkröte meines Bruders);– attributo preposizionale (die Schildkröte von meinem Bruder);– frase attributiva (die Schildkröte, die wir gestern im Garten gefunden haben);– Riflettere sull’ordine Testa – Complemento: quale ordine è presente?
2. Estrarre le occorrenze di una preposizione a piacere (per esempio auf, unter).
Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
Analizzarne 10. Individuare il sintagma preposizionale.
Es. auf dem Tisch; auf dem alten Tisch; auf dem Tisch …;– Indicare la testa. Quali elementi compongono il sintagma preposizionale?
– Riflettere sull’ordine Testa – Complemento: quale ordine è presente?
3. Estrarre le occorrenze di un verbo pieno (Vollverb) a piacere (per esempio
trinken, baden). Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020,
usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX. Analizzarne 10.
– Ipotizzare quali posizioni nella frase sono obbligatorie e quali facoltative.
– Indicare la testa (il verbo coniugato, quindi anche l’ausiliare!)2. Sintassi 169– Il verbo di trova in una frase principale o secondaria?
– Riflettere sull’ordine Testa – Complemento: quale ordine è presente?
4. Estrarre le occorrenze di un aggettivo a piacere (per esempio groß, sauer). Se si
usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance,
scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX. Analizzarne 10.
– Riflettere sul sintagma aggettivale. Quali altri elementi vi sono?
– L’aggettivo è usato in funzione attributiva o predicativa?
– Riflettere sull’ordine Testa – Complemento: quale ordine è presente?
5. Estrarre le occorrenze di un avverbio a piacere (per esempio unten, dort). Se si
usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance,
scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX. Analizzarne 10.
– Riflettere sul sintagma aggettivale. Quali altri elementi vi sono?
– Riflettere sull’ordine Testa – Complemento: quale ordine è presente?
6. Estrarre le occorrenze di un elemento linguistico a piacere e analizzare una
frase. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare
Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite
GDEX.
– Individuare il verbo;– Individuare gli altri costituenti che compongono la frase e classificarli insintagmi;– Svolgere il test di domanda per ogni sintagma;– Svolgere il test di pronominalizzazione per ogni sintagma;– Svolgere il test di permutazione;– Svolgere il test di topicalizzazione;– Dopo i vari test indicare quali sono i costituenti sintattici.
2.3.3 Funzioni sintattiche nella frase semplice
Teoria  Capitolo 2.1.3
1. Estrarre le occorrenze di un elemento linguistico a piacere e analizzare una
frase. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare
Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite
GDEX.
– Individuare il verbo;– Individuare il soggetto (è al nominativo, concorda per numero e persona
al verbo coniugato, risponde alla domanda wer? was?);170

Linguistica dei corpora– Individuare se presente l’oggetto diretto (è all’accusativo, risponde alla domanda wen? was?);– Individuare se presente l’oggetto indiretto (è al dativo, risponde alla domanda wem? was? O al genitivo risponde alla domanda wessen?);– Individuare se presente l’oggetto preposizionale, che consiste in una preposizione fissata idiomaticamente dal verbo e da un sintagma nominale;– Individuare se presente l’avverbiale (luogo, tempo, modo, causa). Comesupporto per le domande usare la Tabella 2.4.
Elementi linguistici suggeriti:– il verbo untersuchen;– il verbo grauen. È presente il soggetto?
– il verbo schenken. È presente un oggetto indiretto?
– il verbo (sich) erinnern. È presente l’oggetto indiretto al genitivo o l’oggetto
preposizionale?
– il verbo geben. Quali tipi di oggetto sono presenti (diretto, indiretto,
entrambi)?
– il verbo danken. Quali tipi di oggetto sono presenti (diretto, indiretto,
entrambi)?
– il verbo (sich) schämen. È presente l’oggetto indiretto al genitivo?
– il verbo warten. Individuare l’oggetto preposizionale;– il verbo (sich) freuen. Individuare l’oggetto preposizionale;– il verbo wohnen. Sono presenti avverbiali?
– il verbo sein. È presente un predicativo?
– il verbo bleiben. È presente un predicativo?
– il verbo werden. È presente un predicativo?
– il verbo halten für. È presente un predicativo?
2.3.4 Ordine delle parole a livello di frase

Teoria  Capitolo 2.1.4

1. Estrarre le occorrenze di un elemento linguistico a piacere e analizzare una
frase. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Individuare il sintagma verbale, indicando la Verbalklammer. L’aperturadella parentesi è il verbo coniugato; la chiusura eventualmente un verbo
infinito. Riflettere sul tipo di frase (dichiarativa, interrogativa, imperativa);– Se non è presente la chiusura della parentesi identificare la sua eventuale
posizione;– Annotare i tre campi (preposto, interposto, posposto);– Individuare i costituenti sintattici;– Fare ipotesi sul significato della frase.

2. Sintassi 171

2.3.5 Frasi principali e secondarie
Teoria  Capitolo 2.1.5
1. Estrarre le occorrenze di una delle seguenti congiunzioni coordinanti: und,oder, aber, sondern, denn. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German
Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e
filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione. In
quale posizione si trova?
– La coordinazione è a livello di frasi o di costituenti?
2. Estrarre le occorrenze di dass. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus
German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per
sentence e filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione
subordinante. In quale posizione si trova?
– Identificare la frase sovraordinata (Matrixsatz).
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
3. Estrarre le occorrenze di un pronome relativo (der, die, das …). Se si usa iltool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, CQL,
[word==“,”] [word=“der”]), scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e
filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione
subordinante. In quale posizione si trova?
– Identificare la frase sovraordinata (Matrixsatz).
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
4. Estrarre le occorrenze di un pronome relativo il pronome è interrogativo(warum, was, wo …). Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web
2020, usare Concordance, CQL [word==“,”] [word=“warum”]), scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione
subordinante. In quale posizione si trova?
– Identificare la frase sovraordinata (Matrixsatz).
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
5. Estrarre le occorrenze di un verbo del dire e del pensare (meinen) o di un loro
sostantivo (Meinung). Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German

172

Linguistica dei corpora

Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e
filtrare tramite GDEX.
– Individuare l’eventuale presenza di una secondaria.
– Identificarne il verbo principale.
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
6. Estrarre le occorrenze di una delle seguenti congiunzioni subordinanti:
während, indem, als, solange, sobald, sowie, sooft, wie wenn. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione divisualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione
subordinante. In quale posizione si trova?
– Identificare la frase sovraordinata (Matrixsatz).
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
7. Estrarre le occorrenze di una delle seguenti congiunzioni subordinanti: nachdem, seit, seitdem, als, sobald, sowie, wenn. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il
corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX.
– Identificare il verbo principale della frase introdotta dalla congiunzione
subordinante. In quale posizione si trova?
– Identificare la frase sovraordinata (Matrixsatz).
– Indicare in quale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase
secondaria.
8. Estrarre le occorrenze di während. Se si usa il tool Sketch Engine, scegliere il
corpus German Web 2020, usare Concordance, scegliere l’opzione di visualizzazione per sentence e filtrare tramite GDEX. Analizzare 10 frasi e discutere i risultati.
– Indicare se während ha il ruolo di congiunzione o preposizione. Motivare;– Indicare, nel caso abbia il ruolo di congiunzione, che tipo di frase secondaria introduce: una frase secondaria temporale o avversativa. Indicare inquale campo (preposto, interposto, posposto) si trova la frase secondaria.

Nota conclusiva
La descrizione di genesi e funzionamento di fenomeni osservabili ai vari livelli del sistema linguistico, oggetto di studio privilegiato della disciplina DaF
d’ambito universitario, si fonda oggi inevitabilmente su procedure e prodottidella linguistica dei corpora. Il dialogo con la linguistica dei corpora all’internodel settore disciplinare Lingua e Traduzione Tedesca, già profilatosi diversi anni fa(Deutsch als Fremdsprache – DaF) (cfr. Foschi Albert/Hepp 2010), appare comeuna necessità non più rimandabile. Si è tentato in questo volume di compiere
un passo in questa direzione, offrendo uno sguardo di sintesi sui risultati recentidella linguistica corpora e presentando la descrizione di alcuni fenomeni esemplari a livello di morfologia e sintassi del tedesco in una prospettiva sinergica trala componente teorico-metodologica e quella pratica.

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Linguistica dei corpora
Una nuova prospettiva teorico-metodologica
per lo studio di morfologia e sintassi in ambito DaF
Carolina Flinz
La linguistica dei corpora, la linguistica tedesca e la didattica del tedesco come lingua straniera (Deutsch als Fremdsprache – DaF) sono discipline strettamente collegate (cfr. Fandrych/
Tschirner 2007). Nonostante questo, la loro sinergia per fini descrittivi, applicativi e didattici
è ancora poco diffusa. Nella teoria e prassi didattica universitaria le connessioni sono infatti
soprattutto di tipo binario, tra linguistica dei corpora e linguistica tedesca, tra linguistica tedesca e DaF e tra linguistica dei corpora e DaF. Obiettivo del presente volume è quello invece
di far emergere le interconnessioni tra tutte e tre le discipline; svolgerà un ruolo centrale
l’introduzione ad approcci di tipo empirico volti a favorire lo sviluppo della consapevolezza
linguistica e crosslinguistica. Il focus del volume è su morfologia e sintassi, due ambiti linguistici tradizionalmente considerati centrali per la grammatica e che si prestano particolarmentea essere compresi e analizzati mediante la linguistica dei corpora. La loro analisi potrà servire
da modello per altri livelli linguistici.
In copertina: immagine realizzata dall’autrice.

ISBN 979-12-55101-11-6 (print)
ISBN 979-12-55101-13-0 (PDF)
ISBN 979-12-55101-15-4 (EPUB)
DOI 10.54103/milanoup.165