Im Bereich der Medizin wird wie in kaum einem anderen Fachgebiet deutlich, was für unmittelbare und schwerwiegende Folgen mangelhafte, unverständliche Texte für Gesundheit und Leben haben können. Texte sind hier auf allen fachlichen Ebenen ein wesentliches Instrument zur Vermittlung von Wissen: Medizinische Ratgeber leiten Betroffene zum richtigen Umgang mit ihrer Krankheit an, Studenten erlernen mithilfe von Lehrbüchern die Inhalte ihres Fachs und praktisch tätige Ärzte werden dem ständigen Fortbildungsbedarf mithilfe medizinischer Fachzeitschriften gerecht. Wird dieser Prozess der Wissensvermittlung gestört, sind die Ursachen dafür bei Weitem nicht nur von sprachlichem Interesse. Doch was genau macht solche Texte verständlich oder unverständlich? Wie kann der Erfolg der Fachkommunikation gewährleistet werden? Diese Studie zeigt auf, dass für jede Fachtextsorte - in Abhängigkeit von ihrer spezifischen Adressatengruppe, Rezeptionssituation und den Textsortenkonventionen - spezifische Verständlichkeitsfaktoren von besonderer Bedeutung sind. Zur Bestimmung dieser Faktoren wird zunächst der Stand der Verständlichkeitsforschung anhand bedeutender Vertreter und Modelle präsentiert und das Fachgebiet der Medizin mit seinen besonderen Kommunikationsanforderungen prägnant vorgestellt. Anschließend kombiniert die Autorin ausgewählte methodische Ansätze zu einem modernen Analysemodell, das eine umfassende Betrachtung der Textverständlichkeit ermöglicht und dabei unter anderem auch nonverbale Textelemente angemessen berücksichtigt. Den Beweis für die Gültigkeit und Aussagekraft dieses Modell liefert schließlich seine praktische Anwendung auf Beispiele dreier Fachtextsorten aus dem Bereich der Pädiatrie - Ratgeber, Lehrbücher sowie Übersichtsarbeiten - im dritten Teil der Studie. So gelingt es, ein integratives Verständlichkeitsmodell zu schaffen, das alle derzeit als relevant für die Textqualität geltenden Faktoren vereint und die Verständlichkeit von Fachtexten - nicht nur aus dem Fachgebiet der Medizin - zusätzlich durch statistische Verfahren objektiv fassbar macht.
Aktualisiert: 2019-12-20
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