Schreibstil Index

Kurzversion: Was machen erfolgreiche Schriftsteller wie J.K. Rowlings, Harper Lee (Wer die Nachtigall stört) anders?
Was zeichnet erfolgreiche Blogger aus?
Kurze Sätze, kurze Wörter… und viel mehr.

Hier 3 Dinge die Business Blogger interessieren:

1. Wie hilft der DrKPI Schreibstil Index dem Corporate Blogger?
2. Wie kalkulieren wir diesen Index?
3. Wie kann man den Schreibstil für das Zielpublikum verbessern?

Der DrKPI Schreibstil Index (Sie sind hier) ist ein Algorithmus und damit ein Teil des DrKPI Blog Index, der es uns erlaubt, Blog-Inhalte zu analysieren.

Der heutige Leser is oft überbenachrichtigt und unterinformiert. Der DrKPI Schreibstil Index hilft Ihnen dieses Problem anzupacken.

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schafft Klarheit

A. Anzahl Wörter je Satz

Ein Leitkriterium für akademisches Schreiben sind 20 bis 25 Wörter pro Satz. Pennebaker und Kollegen (2011) haben anhand von verschiedenen Sprachen und vielen Texten bis 20 Wörter als formales Schreibtexte definiert.

„Bandwurmsätze beeinträchtigen die Klarheit von Kommissionstexten.“

Die Europäische Kommission gibt als Richtwert einen Durchschnitte von 20 Wörtern je Satz, welchen Dokumente nicht überschreiten sollten (Europäische Kommission, 2011, S. 30).

Europäische Kommission (2011). Klar und deutlich schreiben. Aufgerufen am 25. November 2014 von http://bookshop.europa.eu/de/klar-und-deutlich-schreiben-pbHC3010536/

Grundsätzlich machen längere Sätze es dem Leser schwieriger, den Inhalt zu verstehen. Beim Lesen Online wird nicht Wort für Wort gelesen. Der Leser überfliegt zuerst einmal den Text. Da machen es kürzere Sätze einfacher wenigsten ein Teilverständnis zu erhalten.

Loughran und McDonald (2014) untersuchten die Lesbarkeit von Finanzdokumenten. Die Studie analysierte diese Papiere von öffentlich rechtlichen an der Börse kotierten Unternehmen in den USA. Diese Dokumente werden K-10 genannt. Sie müssen jährlich bei der Regulierungsbehörde eingereicht werden. Die Autoren analysierten diese Texte von 1993 bis 2011. Die Forscher fanden das im Schnitt ein Satz 23.04 Wörter beinhaltete.

Loughran, Tim, and McDonald, Bill (August 2014). Measuring readability in financial disclosure. Journal of Finance, 69(4), pp. 1643-1671, DOI: 10.1111/jofi.12162 Aufgerufen, November 25, 2014 von http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1920411

Loughran, Tim and McDonald, Bill, Textual Analysis in Finance and Accounting: A Survey (September 29, 2014). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2504147 oder http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2504147

Kurze Sätze helfen dem Leser

Kurze Sätze machen es dem Leser einfach.  Für den Index nutzen wir die folgende Skala wie in den oben zitierten Arbeiten erklärt.

– 100 Punkte = weniger oder bis zu 15 Wörter im Schnitt pro Satz im Blogeintrag,
–   80  Punkte = 15.01 – 16.50 Worte im Schnitt,
–   60  Punkte = 16.51 – 18.00 Worte im Schnitt,
–   40  Punkte = 18.01 – 19.50 Worte im Schnitt,
–   20  Punkte = 19.51 – 21.00 Worte im Schnitt,
–    0 Punkte = mehr als 21.00 Worte werden im Blogeintrag im Durchschnitt pro Satz verwendet.

B. Lange Worte verringern das Verständnis

Einige Studien haben auch festgestellt, dass die Länge der Wörter einen Einfluss auf das Verständnis haben kann (z.B. Pennebaker, 2011).

Bei formalen Texten beinhalten ca. 1/5 der Worte oder 20 Prozent mehr als 7 Buchstaben (Pennebaker, 2011).

Loghran und McDonald (2014) untersuchten die Lesbarkeit von Finanzdokumenten. Speziell von öffentlich rechtlichen an der Börse kotierten Unternehmen in der USA. Diese Dokumente K-10 genannt werden der Regulierungsbehörde eingereicht. Die Autoren analysierten diese Texte ebenfalls anhand der Syllaben in Wörtern.

Das heisst Wörter mit mehr als zwei Silben wurden dabei als schwierig eingestuft. In der Periode 1993 bis 2011 hatten im Schnitt 23.67% Worte in den analysierten K-10 Dokumenten mehr als zwei Silben. Dies entspricht sieben oder mehr Buchstaben.

Für Finanzdokumente ist dieser Indikator nicht ideal, denn laut den Autoren werden solche Wörter ganz einfach überall zu oft in K10 Dokumenten genutzt (Loughran & McDonald, 2014). Es gibt in diesen Dokumenten ganz einfach zu viele Wörter mit drei oder mehr Silben.

Schwierigkeit der Wörter (d.h. Länge mehr als 7 Buchstaben) ist jedoch weiterhin ein interessanter persönlicher Indikator. Das heisst die Bloggerin vergleicht ihren Style Blog mit anderen Style Blogs. Oder den Blog zum Thema Finanz mit weiteren Blogs im Finanzwesen. Dabei interessiert die Autorin des Blog, ob ihre  Texte weniger mit langen Wörtern gespickt sind als diejenigen der Konkurrenz.

Auch hier ist eine tiefe Prozentzahl besser als ein hohe:

– 100 Punkte =  bis zu 30 Prozent (d.h. maximal 30 von 100 Wörtern) sind mehr als sieben Buchstaben lang,
–   80  Punkte = 30.01 – 32.50 Prozent,
–   60  Punkte = 32.51 – 34.00 Prozent,
–   40  Punkte = 34.01 – 36.50 Prozent,
–   20  Punkte = 36.51 – 38.00 Prozent der Wörter beinhalten im Schnitt mehr als 7 Buchstaben, und,
–    0 Punkte = mehr als 38.00 Prozent der Wörter beinhalten im Schnitt mehr als 7 Buchstaben.

Natürlich ist es in einigen Sprachen einfacher kurze Wörter zu nutzen als in anderen. Z.B. hat Deutsch sehr viele lange Wörter – d.h. solche mit mehr als 7 Buchstaben. English hat weniger und Chinesisch nochmals weniger.

Aber der Vergleich deutschsprachiger Blogs zeigt es klar. Die Anzahl langer Worte klein zu halten lohnt sich. Leser verweilen länger auf solchen Beiträgen. Auch teilen sie deren Inhalte mehr auf Social Networks.

Kalkulation des DrKPI Schreibstil Index

Der DrKPI Wissenstransfer Index reicht von 0 (tiefstes Resultat) bis 100 (bestes Resultat).

Sum (A + B) / 2 = Maximalpunktzahl = 100 (unaufbereitete Daten oder ‚raw data‘)

Zur Errechnung des DrKPI Wissenstransfer Index nutzen wir die z-Standardisierung

Z-Score für diesen Indikator. Diese Zahlen (d.h. Z-Scores) werden dann summiert.

z-transformierte Werte haben einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1.

D.h. ein negatives Z-Score bedeutet, dass die errechnete Zahl für den Blog sich unter dem Durchschnitt aller in dieser Gruppe befindlichen Blogs befindet.

Die Z-Scores werden dann neu skaliert. Diese Skala reicht von 0 bis 100 (beste Leistung).

95% der Werte liegen zwischen -1.96 und + 1.96
95% der Werte liegen zwischen -1.96 und + 1.96

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More research

Crossley, Scott; Varner, Laura, K.; Roscoe, Rod, D.; McNamara, Danielle, S. (2013) Using automated indices of cohesion to evaluate an intelligen tutoring system and an automated writing evaluation system. In K. Yacef et al. (Eds.), Proceedings of the 16th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), (pp. 269-278). Heidelberg, Berlin: Springer. Zugegriffen, 18 November, 2014.

Hall, Sopie, Basran, Jaskaran; Paterson, Kevin, B; Kowalski, Rebecca; Filik, Ruth; Maltby, John (January, 2014). Individual differences in the effectiveness of text cohesion for science text comprehension. Learning and Individual Differences, Volume 29, 74–80
, http://dx.doi.org/10.1016/j.lindif.2013.10.014 Retrieved, November 15, 2014 von https://www.academia.edu/4974838/Individual_differences_in_the_effectiveness_of_text_cohesion_for_science_text_comprehension

McNamara, Danielle, S.; Louwerse, Max M.; Graesser, Arthur, C. (2005). Coh-Metrix: Automated cohesion and cohenernce scores to predict text readability and facilitate comprehension (Project Funded by the Office of Educational Research and Improvement). Memphis: University of Memphis. Aufgerufen am 11. November, 2014 von http://129.219.222.66:8080/SoletlabWeb/pdf/IESproposal.pdf

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