idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
idw - Informationsdienst
Wissenschaft
Dr. Annamária Fábián-Trost, Linguistin an der Universität Bayreuth, ist eine von sieben herausragenden Forscher*innen, die ab Oktober 2022 vom Bayerischen Wissenschaftsministerium und der Bayerischen Akademie der Wissenschaften aus dem Programm „Digitale Transformation“ gefördert werden. Im Mittelpunkt ihres Projekts stehen digitale Instrumente und kommunikative Strategien, die in sozialen Medien zur Diskriminierung von Menschen mit Behinderung angewendet werden oder im Gegenteil die Inklusion von Menschen mit Behinderung nachhaltig stärken können.
„Digitale kommunikative Strategien in den sozialen Medien für die Inklusion der Menschen mit Behinderung“ ist das Thema des Forschungsprojekts, das Dr. Annamária Fábián-Trost an der Universität Bayreuth in Kooperation mit Prof. Dr. Karin Birkner, Inhaberin des Lehrstuhls für germanistische Linguistik, bearbeiten wird. „Die Digitalisierung bietet Menschen mit Behinderung neue Chancen für eine offene, diskriminierungsfreie Kommunikation über eigene Erfahrungen und Lebensentwürfe. Soziale Medien sind digitale Räume, in denen Menschen mit Behinderung Diskurse über Inklusion und Ausgrenzung mitgestalten, Stereotype nachhaltig verändern und öffentliche Sichtbarkeit erlangen können. Diese Prozesse will ich in den nächsten Jahren in Bayreuth unterstützen und vorantreiben“, sagt Fábián-Trost.
Ziel des neuen Projekts sind nicht allein linguistische und kommunikationswissenschaftliche Analysen. Es geht ebenso um die Erarbeitung konkreter Formulierungsempfehlungen, die sich beispielsweise an Medien, Unternehmen, Kultureinrichtungen und politisch Verantwortliche richten. Sie können den jeweiligen Zielgruppen dabei helfen, ihre Kommunikation so zu gestalten, dass die Inklusion von Menschen mit Behinderung gestärkt wird. „Es freut mich sehr, dass ich dank der Förderung durch das bayerische Wissenschaftsministerium und die Bayerische Akademie der Wissenschaften jetzt die Möglichkeit habe, zur Inklusion von Menschen mit Behinderung und ihren Angehörigen in den Medien, auf dem Arbeitsmarkt und in der Gesellschaft beitragen zu können“, sagt die Bayreuther Sprachwissenschaftlerin.
Ein zentraler Aspekt der Forschungsarbeiten werden die Mechanismen sein, die in den sozialen Medien für Hassreden oder Cybermobbing eingesetzt werden und sich vorsätzlich gegen Menschen mit Behinderung richten. Trotz ihrer weitreichenden Auswirkungen auf gesellschaftliche Prozesse sind sie in der linguistischen Forschung bislang nicht beachtet worden. „Die Antidiskriminierungsstellen in Deutschland haben erklärt, dass verbale Angriffe gegen Minderheiten seit Beginn der Covid-19-Pandemie um rund zehn Prozent zugenommen haben. Davon waren auch Menschen mit Behinderung betroffen. Mir liegt es am Herzen, solche Formen kommunikativer Diskriminierung aufzuzeigen und mit linguistischer Forschung dagegen anzukämpfen“, sagt Fábián-Trost. Sie versteht ihr Projekt auch als einen Beitrag zu den Intersektionalitätsstudien. Diese fächerübergreifende Forschungsrichtung untersucht kategorial verschiedene Eigenschaften, die sich überschneiden und dadurch gleichzeitig zum Gegenstand von Diskriminierung werden – wie beispielsweise ethnische Herkunft, religiöse Überzeugung, Geschlecht, sozialer Status, körperliche oder kognitive Behinderung.
„Das vom bayerischen Wissenschaftsministerium ausgezeichnete Forschungsprojekt ist in methodischer Hinsicht sehr spannend: Es führt mit Bezug auf eine drängende gesellschaftliche Herausforderung verschiedene sprachwissenschaftliche Forschungsgebiete zusammen: Semantik, Pragmatik, Diskursanalyse, Internetlinguistik, Sprachkritik und die Interaktionale Linguistik, die eine vergleichsweise junge Forschungsrichtung ist. Dieser in mehrfacher Hinsicht integrative Forschungsansatz ist hervorragend geeignet, um den kommunikativen Aushandlungsprozessen auf die Spur zu kommen, die heute an der Inklusion oder umgekehrt an der Diskriminierung von Minderheiten beteiligt sind“, sagt die Bayreuther Sprachwissenschaftlerin Prof. Dr. Karin Birkner, die dem Vorstand der Gesellschaft für Angewandte Linguistik (GAL) angehört und an der Universität Bayreuth vor kurzem als stellvertretende Frauenbeauftragte wiedergewählt wurde.
Zur Person:
Annamária Fábián-Trost absolvierte an der Universität Passau den Bachelor-Studiengang „European Studies“ sowie den Master-Studiengang „Medien und Kommunikation“. Nach einem Promotionsstudium in der Deutschen Sprachwissenschaft an den Universitäten in Regensburg, Bamberg und Klagenfurt schloss sie ihre Promotion an der Alpen-Adria-Universität Klagenfurt mit dem höchsten Prädikat „sehr gut mit Auszeichnung“ ab. Ihre Dissertation zum Thema „Modalverben in der politischen Argumentation – Eine grammatische, semantische, diskursanalytische, konversationsanalytische und kognitionslinguistische Untersuchung des Modalverbgebrauchs in Bundespressekonferenzen“ ist eine Fallstudie zur linguistischen Analyse persuasiver (auf Überzeugung ausgerichteter) politischer Kommunikation.
Dr. Annamária Fábián-Trost
Germanistische Linguistik
Universität Bayreuth
E-Mail: annamariafabian@yahoo.de
Prof. Dr. Karin Birkner und Dr. Annamária Fábián-Trost (v.l.).
Foto: UBT / Chr. Wißler.
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, Students, Teachers and pupils, all interested persons
Language / literature, Media and communication sciences, Psychology, Social studies, Teaching / education
transregional, national
Contests / awards, Research projects
German
You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.
You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).
Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.
You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).
If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).
