Das semiotische Dreieck, das die britischen Wissenschaftler Charles Kay Ogden und Ivor Armstrong Richards 1923 vorgestellt haben, bildet seit über hundert Jahren die Grundlage für die Arbeit von Terminologinnen und Terminologen. Es beschreibt die Beziehung zwischen Benennung, Begriff (mentale Repräsentation) und Gegenstand.
Doch diese Beziehung war nie störungsfrei. Die künstliche Intelligenz, die mittlerweile auch an der Produktion und Nutzung von Wissen beteiligt ist, stellt das Modell auf den Prüfstand. Sie bietet jedoch auch neue Möglichkeiten, die Beziehungen aus dem Dreieck zu schärfen und kontextsicher zu gestalten.
Dieser Artikel stellt auf Grundlage des semiotischen Dreiecks ein fünfdimensionales Modell vor. Es integriert zusätzlich ontologische Relationen und den KI-Kontext.
Statisch oder dynamisch?
In der Originalgrafik von Ogden und Richards ist die Verbindung zwischen Benennung und Gegenstand gestrichelt dargestellt (Abb. 01). Ein Wort zeigt demnach nie unmittelbar auf ein Objekt; die Beziehung entsteht indirekt über Interpretation und Kontext. Das ist ein dynamischer und erklärender Ansatz.
Die moderne Terminologielehre ist stark durch Eugen Wüster geprägt. Wüster entwickelte seine Terminologieauffassung im Kontext der technischen Sprachnormung. Im Mittelpunkt stand die möglichst eindeutige Zuordnung einer Benennung zu einem (meist) technischen Begriff – zunächst innerhalb einer Fachsprache, dann auch mit internationalem Anspruch. Ziel war es, fachliche Kommunikation zu stabilisieren und Mehrdeutigkeiten zu eliminieren.
Abb. 01 Die Originaldarstellung des Dreiecks zeigt einen dynamischen Ansatz. Quelle Ogden, C. K./Richards, I. A
Schwächen des klassischen Modells
Das semiotische Dreieck und die Terminologiearbeit haben nach Wüsters Methode die Fachsprache erfolgreich systematisiert. Dennoch bleibt die Stabilität ein theoretisches Konstrukt. In der Praxis erweisen sich die Verbindungen oft als fragil. Aus heutiger Sicht zeigen sich sechs zentrale Grenzen:
Es lässt die Nutzergruppen und ihre Ziele außer Betracht. Begriffe haben selten nur eine objektive Definition. Ein Konstrukteur definiert ein Produkt funktional anders als ein Endverbraucher. Das Dreieck suggeriert eine Universalität, die es in der Zielgruppenkommunikation nicht gibt.
Es blendet die kognitiven und kulturellen Eigenschaften der Beteiligten aus. Ingenieur und Azubi verstehen einen Begriff unterschiedlich. Dasselbe gilt für eine Person aus Asien und eine aus Europa. Menschen nehmen oft für den Referenten (den Gegenstand) des Dreiecks ein für sie typisches Objekt, das ihnen aus ihrem Umfeld vertraut ist. Das widerspricht der Erwartung klarer Begriffsgrenzen im Dreieck. Auch bei der Auswahl der Benennung spielen diese Faktoren eine Rolle. Beispiele sind „Prostatakarzinom“ und „Prostatakrebs“ oder regionale Varianten wie „Plastik“ und „Plaste“.
Es lässt den Verwendungskontext außer Acht: Ein Begriff und seine Definition haben einen allgemeinen Charakter. Die Situationen, in denen der Begriff umgesetzt wird, sind vielfältig. Eine Klimaanlage in einem Gebäude und eine Klimaanlage in einem Flugzeug erfüllen eine ähnliche Grundfunktion, unterscheiden sich aber deutlich in Anforderungen, Bauteilen, Normen und Sicherheitsaspekten.
Es ist im Kern als einsprachiges System konzipiert und bietet keine systematische Lösung für kontextabhängige Begriffsaufspaltungen zwischen Sprachen (engl. „exit“ und dt. „Ausgang“ für Fußgänger/„Ausfahrt“ für Fahrzeuge), Konzeptlücken oder kulturelle Spezifika. In mehrsprachigen Terminologiedatenbanken mit 20 oder 30 Sprachen kann die Übereinstimmung der Begriffsumfänge ein großes Problem werden. Der Gegenstand (Referent) ist keine universelle, statische Größe, sondern eine kulturelle Variable, die manchmal stark divergiert (s. DIN 19460).
Nicht für Maschinen kompatibel: Klassische Definitionen sind für Menschen geschrieben. KI benötigt hingegen mathematische Strukturen wie Wort-Embeddings, Vektoren, Attribute und auf Logik basierende Relationsverknüpfungen, um die Korrektheit einer Benennung im Kontext autonom zu prüfen.
Es ignoriert die Zeitachse oder die diachrone Dimension: Begriffe entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Das Beispiel „Drohne“ verdeutlicht den Wandel von der Biene zum unbemannten Flugobjekt (zivil, militärisch, unter Wasser). Das statische Dreieck kann diese evolutionäre Dynamik nicht abbilden.
Tabelle 01 zeigt Beispiele für terminologische Herausforderungen.
Tab. 01 Quelle François Massion
Das fünfdimensionale Modell
Das neue Modell behält die drei klassischen Elemente des semiotischen Dreiecks bei:
- Benennung
- Begriff
- Gegenstand
Ergänzt werden zwei weitere Dimensionen:
- Ontologieartige Relationen
- KI-Kontext
Diese Erweiterung bildet ab, was in der praktischen Terminologiearbeit geschieht oder zunehmend notwendig wird (Abb. 02).
Abb. 02 Zwei zusätzliche Dimensionen sorgen für mehr Präzision. Quelle François Massion
Die vierte Dimension
Definitionen, die wesentliche semantische Merkmale eines Begriffs erfassen, haben ihre Grenzen. Hier kommen in der vierten Dimension die Relationen zum Einsatz. Sie ermöglichen die richtige Einordnung von Definitionen. Im Gegensatz zum KI-Kontext, der die tatsächliche Verwendung eines Begriffs bzw. einer Benennung wiedergibt, sollte man sich diese Relationen als prototypischen (genormten) Kontext und Verwendungsrahmen vorstellen.
Vor etwa einem Jahrzehnt begannen die Hersteller moderner Terminologietools, Relationen in Form von „Wissensgraphen“ oder „Concept Maps“ in ihre Datenbanken zu implementieren. Während herkömmliche Definitionen oft knapp bleiben, spannen ontologieartige Relationen einen dynamischen Verwendungsrahmen auf. Sie definieren einen Begriff über seine Stellung im System. Erst die Verknüpfung mit anderen Begriffen und Gegenständen schafft die nötige Trennschärfe für die digitale Verarbeitung. Sie können einen präskriptiven Ansatz verfolgen.
Ein prägnantes Beispiel ist der Begriff „Messer“. Im Maschinenbau ordnen die Relationen das „Messer“ als Komponente einer Werkzeugmaschine ein. Die ontologische Verknüpfung definiert die Zuordnung des Messers („Teil_von“), Verwendungszweck und industrielle Funktionen. Durch diese spezifischen Relationen grenzt sich das industrielle Messer deutlich von anderen Konzepten wie dem Tischmesser oder Kochmesser ab, die in völlig anderen Handlungsrahmen (Haushalt/Gastronomie) existieren.
Die fünfte Dimension
Künstliche Intelligenz verfügt nicht über Begriffe im terminologischen oder normativen Sinn. Sie kann jedoch statistische Repräsentationen von Benennungen, Kontexten, Merkmalen und Relationen bilden und diese mit terminologischen Daten abgleichen. Während Benennungen oder Begriffe auf Konventionen basieren und der Gegenstand sozusagen eine freischwebende Instanz ist, geht KI im Kontext von einem konkret verwendeten Gegenstand aus. Sie kann diesen mit dem durch den Terminologieeintrag gesteckten Rahmen (Begriff, Benennung, Relation) abgleichen. Zum ersten Mal haben wir die Möglichkeit, die Beziehung zwischen Benennung und Gegenstand in der Realität zu verankern. Dadurch lassen sich die Komponenten eines Dreiecks validieren.
Es ergeben sich zwei Situationen:
- Benennung, Begriff und Gegenstand stimmen überein.
- In einem bestimmten Kontext verwendet KI eine andere Benennung; entweder hat sie einen Fehler gemacht oder der Begriff hat sich weiterentwickelt (neue Merkmale) bzw. es besteht Bedarf nach einem neuen Begriff.
Heute geht KI mit Blick auf die Terminologie weitgehend von der Benennung aus. Allerdings kann sie inzwischen Bilder und Videos interpretieren und wird das sicherlich in der Zukunft noch stärker tun. Sie bietet somit die Möglichkeit, nicht nur die Beziehung Benennung/Begriff im Kontext zu validieren, sondern auch mit nicht sprachlichen Mitteln die Beziehung Gegenstand/Begriff zu überprüfen. Ein Beispiel zeigt Abbildung 03.
Abb. 03 Die KI bekommt den Auftrag, einen Stecker in Japan und in Deutschland zu zeichnen. Mithilfe einer VPN-Verbindung wird die KI auf das jeweilige Land eingeschränkt. Quelle François Massion
Eine geänderte Praxis
Was bedeuten die zusätzlichen Dimensionen für die Praxis?
Für Terminologinnen und Terminologen: Relationen und KI-Kontexte bieten die Chance, Terminologieeinträge zu validieren, zu korrigieren und zu schärfen. Besonders in einem mehrsprachigen Umfeld hilft KI, unterschiedliche Begriffsumfänge zu erkennen und Lösungen vorzuschlagen.
Für die Nutzerinnen und Nutzer: Terminologie wird in verschiedene Redaktionssysteme, Content-Management-Systeme oder Übersetzungstools integriert. KI unterstützt unmittelbar in der Arbeitsumgebung Autorinnen und Autoren sowie Übersetzerinnen und Übersetzer und reduziert den Zeitaufwand für die Terminologierecherche.
Auch bei der halbautomatischen Qualitätssicherung und beim Post-Editing tragen die passenden Modelle und Prompts dazu bei, die Anzahl falscher Fehlermeldungen oder die Zahl notwendiger menschlicher Eingriffe zu reduzieren.
Für die Entwicklerinnen und Entwickler von Tools: Mit Blick auf Terminologiewerkzeuge bedeutet die Erweiterung des semiotischen Modells die Integration ontologieartiger Relationen, außerdem die Einbindung von KI-Modellen und multimodaler Daten. Von Fall zu Fall kommen die Entwicklung semiotischer Vektordatenbanken für kontextuelle Repräsentationen und dynamische Begriffsinterpretationen durch KI-Agenten hinzu. Diese werden in den nächsten Jahren zum Funktionsumfang von Terminologietools gehören.
Bislang haben sowohl Terminologieverwaltungssysteme als auch Ontologiesysteme den Begriff als Kerneinheit behandelt, wenn auch auf unterschiedliche Weise. Für den Übersetzer oder das Übersetzungssystem (MÜ oder LLM) ist die Benennung der Ausgangspunkt. Tools müssen deshalb beide Richtungen unterstützen: vom Begriff zur Benennung und von der Benennung zum Begriff.
Struktur bleibt erhalten
Das fünfdimensionale Modell ist kein Ersatz für das semiotische Dreieck, sondern eine zeitgemäße Erweiterung davon. Die ursprüngliche Struktur bleibt erhalten. Sie wird jedoch durch zwei Dimensionen ergänzt, die für die moderne Kommunikation unverzichtbar sind. Man könnte dies mit den Satellitenbildern aus den 1960er-Jahren vergleichen, die eine Auflösung von etwa 100 Metern pro Pixel hatten. Heute sind diese Bilder bis auf wenige Zentimeter genau.
Mit diesen Erweiterungen wird Terminologiemanagement zu einem kontinuierlichen, datengesteuerten Prozess – und nicht zu einer einmaligen Normierungsaufgabe. Die Entscheidung darüber, wann ein Begriff als normiert gilt, bleibt eine Aufgabe des Menschen.
Zum Weiterlesen
- DIN 19460:2025-06: Entwurf Mehrsprachige Terminologiearbeit – Grundsätze und Methoden. Berlin: Beuth.
- Ogden, C. K./Richards, I. A. (1923): The Meaning of Meaning:: A Study of the Influence of Language upon Thought and of the Science of Symbolism. London/New York: Kegan Paul, Trench, Trubner & Co./Harcourt, Brace & Co.
