Semantische Fehler in wissenschaftlichen Arbeiten

Semantische Fehler können die Verständlichkeit und Präzision eines wissenschaftlichen Textes erheblich beeinträchtigen. Sie entstehen oft durch die falsche Verwendung von Fachbegriffen, unklare Bezüge oder fehlerhafte Kausalzusammenhänge. Solche Ungenauigkeiten können zu Missverständnissen führen und die Qualität der Argumentation schwächen. In diesem Beitrag werden typische semantische Fehler aufgezeigt, mit Beispielen verdeutlicht und durch präzisere Formulierungen korrigiert.

1. Falsche Wortbedeutung

Ein häufiger semantischer Fehler ist die Verwendung eines Wortes in einem falschen Bedeutungszusammenhang. Manche Begriffe klingen ähnlich oder werden oft verwechselt, haben aber unterschiedliche Bedeutungen.

Fehler:
Die Studie impliziert eine hohe Korrelation zwischen den Variablen.

Warum ist das falsch?
“Implizieren” bedeutet “etwas andeuten” oder “indirekt darauf hinweisen”. Eine Studie kann jedoch keine Korrelation “andeuten”, sondern nur eine Korrelation nachweisen oder darstellen.

Korrekt:
Die Studie zeigt eine hohe Korrelation zwischen den Variablen.
Die Studie weist auf eine hohe Korrelation hin.

2. Synonymverwechslung

Viele Wörter scheinen synonym zu sein, sind aber in ihrer Bedeutung unterschiedlich. Besonders in der Wissenschaftssprache gibt es klare Unterschiede.

Fehler:
Die Untersuchung analysiert die Auswirkungen des Klimawandels.

Warum ist das falsch?
“Untersuchen” bedeutet, eine Sache allgemein zu erforschen oder zu prüfen, während “analysieren” eine detaillierte Zerlegung und Untersuchung der einzelnen Aspekte meint.

Korrekt:
Die Untersuchung beschreibt die Auswirkungen des Klimawandels.
Die Analyse zeigt die Auswirkungen des Klimawandels auf verschiedene Faktoren.

3. Falsche Kollokation (ungebräuchliche Wortkombination)

Kollokationen sind Wörter, die typischerweise zusammen verwendet werden. Manche Kombinationen klingen zwar verständlich, sind aber sprachlich unüblich oder stilistisch unschön.

Fehler:
Die Ergebnisse bestätigen die Hypothese komplett.

Warum ist das falsch?
Das Wort “komplett” wird im wissenschaftlichen Kontext selten zur Verstärkung von Aussagen verwendet. Hier ist “vollständig” die passendere Wahl.

Korrekt:
Die Ergebnisse bestätigen die Hypothese vollständig.
Die Hypothese wird durch die Ergebnisse in vollem Umfang gestützt.

4. Falsche Referenz als semantischer Fehler

Ein semantischer Fehler in der Referenz tritt auf, wenn unklar bleibt, worauf sich ein Pronomen oder ein Substantiv genau bezieht.

Fehler:
Die Autorin beschreibt das Experiment, und sie ist sehr überzeugend.

Warum ist das falsch?
Das Pronomen “sie” kann sich sowohl auf “die Autorin” als auch auf “das Experiment” beziehen. Dadurch entsteht Mehrdeutigkeit.

Korrekt:
Die Autorin beschreibt das Experiment überzeugend.
Die Darstellung des Experiments durch die Autorin wirkt überzeugend.

5. Ungenaue Verwendung von Modalverben

Modalverben wie “dürfen”, “müssen”, “könnten” oder “sollten” drücken verschiedene Wahrscheinlichkeiten oder Notwendigkeiten aus. Oft werden sie jedoch nicht präzise genug gewählt.

Fehler:
Die Ergebnisse dürften auf eine signifikante Korrelation hinweisen.

Warum ist das falsch?
“Dürften” suggeriert eine hohe Wahrscheinlichkeit, was möglicherweise nicht gerechtfertigt ist. Stattdessen sollte eine neutralere Formulierung gewählt werden.

Korrekt:
Die Ergebnisse weisen möglicherweise auf eine signifikante Korrelation hin.
Die Daten lassen eine signifikante Korrelation vermuten.semant

6. Falsche Kausalität

Einer der häufigsten semantischen Fehler ist es, eine Korrelation mit einer kausalen Beziehung zu verwechseln.

Fehler:
Der Konsum von Social Media führt zu Depressionen.

Warum ist das falsch?
Nur weil zwei Phänomene zusammenhängen, bedeutet das nicht, dass eines das andere verursacht. Es kann auch eine Drittvariable geben oder die Beziehung könnte umgekehrt sein.

Korrekt:
Der Konsum von Social Media korreliert mit höheren Depressionsraten.
Studien zeigen einen Zusammenhang zwischen Social-Media-Nutzung und depressiven Symptomen.

7. Falsche Abstraktionsebene

Manchmal werden Begriffe auf einer unpassenden Abstraktionsebene verwendet, sodass der Satz nicht mehr wissenschaftlich oder logisch korrekt ist.

Fehler:
Das Gehirn entscheidet, welche Informationen wichtig sind.

Warum ist das falsch?
Das Gehirn ist kein bewusst handelndes Subjekt, sondern ein Organ. “Entscheiden” ist eine bewusste Handlung, die von einem Individuum ausgeführt wird.

Korrekt:
Das Gehirn verarbeitet Informationen und bewertet ihre Relevanz.
Neuronale Prozesse bestimmen, welche Informationen gespeichert werden.

8. Unpräzise oder übertriebene Verallgemeinerungen

Verallgemeinerungen ohne empirische Grundlage sind problematisch, weil sie keine wissenschaftliche Genauigkeit haben.

Fehler:
Alle Studierenden haben Schwierigkeiten mit Statistik.

Warum ist das falsch?
Es gibt immer Ausnahmen, und die Aussage ist zu absolut.

Korrekt:
Viele Studierende haben Schwierigkeiten mit Statistik.
Ein erheblicher Teil der Studierenden empfindet Statistik als herausfordernd.

9. Unklare oder überladene Sätze

Wenn zu viele Informationen in einem Satz untergebracht sind, leidet die Verständlichkeit.

Fehler:
Da die Wirtschaftslage instabil ist, was viele Faktoren beeinflusst, die wiederum Rückkopplungen erzeugen, gibt es Unsicherheiten, die schwer vorhersehbar sind.

Warum ist das falsch?
Der Satz ist zu lang und verschachtelt, sodass er schwer verständlich ist.

Korrekt:
Aufgrund der instabilen Wirtschaftslage gibt es schwer vorhersehbare Unsicherheiten. Viele Faktoren beeinflussen sich gegenseitig und verstärken diese Unsicherheiten.

10. Falsche Verwendung von Fachbegriffen als semantischer Fehler

Fachbegriffe sollten präzise und im richtigen Kontext verwendet werden.

Fehler:
Der wissenschaftliche Diskurs suggeriert, dass die Ergebnisse signifikant sind.

Warum ist das falsch?
“Suggerieren” bedeutet “etwas andeuten”, was für wissenschaftliche Ergebnisse unpassend ist. Zudem fehlt “statistisch signifikant” als wichtige Spezifikation.

Korrekt:
Der wissenschaftliche Diskurs zeigt, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind.
Die Analyse weist eine statistische Signifikanz der Ergebnisse nach.

Durch das Vermeiden dieser häufigen semantischen Fehler wird ein Text klarer, präziser und wissenschaftlich fundierter. Besonders wichtig ist es, Fachbegriffe korrekt zu verwenden, Kausalität nicht mit Korrelation zu verwechseln und unklare Formulierungen zu vermeiden.

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