Constantin Cebulla-Neumann

• Die vorliegende Dissertation untersucht die Auswirkungen gesprochensprachlicher Merkmale in maschineller Sprachausgabe auf das sprachliche Alignment von Menschen in der Mensch-Maschine-Interaktion. Methodisch erfolgt die Untersuchung durch ein kontrolliertes Experiment, in dem Versuchspersonen mit unterschiedlich gestalteten Sprachausgabesequenzen interagieren. Die experimentellen Bedingungen variieren systematisch den Grad der Gesprochensprachlichkeit der maschinellen Ausgabe, wobei verschiedene Merkmale gesprochener Sprache gezielt implementiert werden. Die Auswertung fokussiert außerdem verschiedene Formen des sprachlichen Alignments, um Aufschluss über konkretes Sprachverhalten in Reaktion auf die modifizierte Sprachausgabe zu gewinnen. Die Ergebnisse zeigen, dass Menschen unterschiedlich stark alignen, abhängig von der Gesprochensprachlichkeit der maschinellen Formulierung. Entgegen der naheliegenden Hypothese, dass menschenähnlichere Sprachausgaben zu mehr Alignment führen, nimmt syntaktisches Alignment signifikant ab, wenn Sprachausgabesequenzen einem Prototyp zwischenmenschlicher gesprochener Sprache ähnlicher werden. Lexikalisches Alignment hingegen bleibt von der Gesprochensprachlichkeit der Formulierung unbeeinflusst. Besonders deiktische Ausdrücke und dichte Konstruktionen reduzieren das Alignment signifikant, während Partikeln keinen signifikanten Effekt zeigen. 
Die Befunde der Arbeit legen nahe, dass syntaktisches Alignment unbewusster als lexikalisches erfolgt und durch sprachliche Merkmale beeinflusst wird, während lexikalisches Alignment bewusster vom Partnermodell des Gegenübers abhängt. Die Arbeit trägt somit zum Verständnis kognitiver Prozesse der Sprachverarbeitung bei und liefert Erkenntnisse über die Verbindung von Bewusstheit und Alignmentformen in gesprochensprachlicher Mensch-Maschine-Interaktion.