1 Ausgangspunkt und mein Ziel
In der Diskussion um das Verhältnis zwischen Kurdisch und Zaza (Zazaki) kursieren auf verschiedenen Seiten oft äußerst spekulative Angaben über Ähnlichkeits- oder Abweichungsgrade. Während die eine Seite behauptet, Zaza stimme zu 90 % mit dem Kurdischen überein, vertritt eine andere Seite die Ansicht, zwischen beiden Sprachen gebe es keinerlei Ähnlichkeit. Um über diese stark überzogenen und realitätsfernen Behauptungen hinauszugehen, habe ich ein Online-Werkzeug entwickelt, das die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen beiden Sprachen nahezu millimetergenau sichtbar macht.
Dank des von mir entwickelten Kurdisch-Zaza Vergleichstools kann nun jeder das Verhältnis zwischen den beiden Sprachen anhand konkreter Beispiele und wissenschaftlicher Methoden nachvollziehen. Das von mir aufgebaute System stützt sich nicht auf ideologische Annahmen oder Vorurteile, sondern auf objektive sprachwissenschaftliche Daten: Es stellt sowohl das gemeinsame historische Erbe als auch die eigenständigen strukturellen Abgrenzungen ohne künstliche Eingriffe in einem transparenten mathematischen Rahmen dar.
2 Wie funktioniert das Kurdisch-Zaza Vergleichstool?
Die von mir entworfene Vergleichs-Engine arbeitet mit einer zweistufigen Architektur, die auf den Prinzipien der computergestützten Lexikostatistik (computational lexicostatistics) und der gegenseitigen Verständlichkeit (mutual intelligibility) beruht:
A. Wortmodul (Lexical Engine) — Schrittweise Analyse:
Um beim Vergleich von Wörtern beider Sprachen nicht der Täuschung oberflächlicher Buchstabenähnlichkeiten zu erliegen, habe ich einen vierstufigen Filter eingerichtet:
- Phonetische und orthografische Normalisierung: Zunächst gleiche ich gleichwertige Laute beider Alphabete an (
ı ↔ i, ê ↔ e, û ↔ u) und führe die behauchten Konsonanten des Zaza (ph, th, kh) auf ihre Grundkonsonanten (p, t, k) zurück.
- Morphologische Endungs- und Izafe-Bereinigung: Um den Wortstamm freizulegen, trenne ich nachgestellte Izafe-, Feminin- und Diminutivendungen (
-ê, -a, -e, -ya, -ye, -ıkhe) ab.
- Historische iranische Lautverschiebungskarte: Ich prüfe regelmäßige Lautentsprechungen innerhalb der nordwestiranischen Sprachen (
j/c/d/g ↔ z, b/w/m ↔ v, o/u ↔ a) sowie den anlautenden h-Vorschlag (z. B. ewr ↔ hewr).
- Konsonantengerüst und geschützte Levenshtein-Berechnung: Nach dem Entfernen der Vokale messe ich das Konsonantengerüst und das Teilsequenz-Verhältnis (Subsequence Ratio). Um zu verhindern, dass zufällige Einzelbuchstaben-Übereinstimmungen bei kurzen Wörtern unberechtigte Punkte erzeugen, wende ich einen strikten Anlaut-Schutzschild (Onset Shield) an.
B. Satzmodul (Syntactic & Semantic Engine) — Inhaltsgerüst und kumulatives Differenzmodell:
Jedem Wort im Satzvergleich das gleiche Gewicht beizumessen, wäre wissenschaftlich irreführend; denn zwei Sätze werden nicht allein dadurch gegenseitig verständlich, dass Pronomen oder Präpositionen wie
ez, tu, min, xo/xwe übereinstimmen. Deshalb habe ich das Modell des
„Inhaltsgerüsts (Content-Backbone)" entwickelt:
- Gewichtung des Inhaltsgerüsts: Während Hilfselemente (Pronomen, Präpositionen, Konjunktionen) ein Gewicht von 0.25 erhalten, bekommen die sinntragenden Substantive, Adjektive, Fragewörter und Verben das volle Gewicht von 1.00. Stimmt zwischen zwei Sätzen kein einziges Kernsubstantiv oder Verb überein, beträgt der Satzwert selbst bei identischen Pronomen strikt 0 %.
- Kopula-Ausgleich: Da prädikative Kopulae (
ye / e) im Kurdischen getrennt geschrieben, im Zaza hingegen als Endung (-o / -yo / -ya) an das Wort angehängt werden, gleiche ich diese Differenz aus, damit der Wortzahl-Nenner nicht künstlich aufgebläht wird.
- Regel der kumulativen Lautverschiebung: Eine Lautverschiebung in einem einzelnen Wort beeinträchtigt die Verständlichkeit nicht (z. B. bieten in
Daê non bıde mı ↔ Daê nan bide min die identischen Wörter Daê und bıde/bide dem Hörer einen klaren Ankerpunkt, sodass der Satz trotz des Vokalwechsels non/nan zu 100 % verständlich bleibt). Wenn jedoch wie im Beispiel Navê te çi ye ↔ Namê to çıko jedes einzelne Wort gleichzeitig eine lautliche oder morphologische Veränderung aufweist (nav→nam, te→to, çi ye→çıko) und kein einziges zu 100 % identisches Ankerwort mehr vorhanden ist, summieren sich diese Abweichungen zu einer akustischen Unschärfe; das System erkennt diese kumulative Differenz und stuft den Satz von 88 % auf 38 % (Mäßig) herab.
3 Wie habe ich das Wort- und Satzkorpus ausgewählt?
Die in den Vergleich einbezogenen Materialien habe ich nicht zufällig gesammelt; um sprachwissenschaftliche Neutralität zu gewährleisten, habe ich das Korpus an folgende objektive Filter gebunden:
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Swadesh-Grundwortlisten: Das Kernstück bilden die universellen Swadesh-Listen, die in der historisch-vergleichenden Sprachwissenschaft zur Messung genetischer Sprachverwandtschaft dienen. Sie umfassen Konzepte wie Naturerscheinungen, Körperteile, Grundtätigkeiten, Zahlen und Richtungen, die keinerlei ideologische Verzerrung zulassen.
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Natürliche Begriffe und Lebensbereiche: Um den realen Sprachgebrauch im Alltag abzubilden, habe ich den seit Jahrtausenden lebendigen Grundwortschatz einbezogen: Tiere, Obst, Gemüse, landwirtschaftliche und handwerkliche Geräte sowie Küchen- und Haushaltsgegenstände.
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Ausschluss künstlicher und jüngerer Lehnwörter: Gemeinsame Fremd- und Lehnwörter (aus dem Türkischen, Arabischen oder aus westlichen Sprachen), die erst in moderner Zeit in politische, philosophische oder technische Bereiche beider Sprachen gelangt sind, habe ich nicht in den Kerndatenbestand aufgenommen, um das ursprüngliche Verhältnis beider Sprachen nicht zu verfälschen; bevorzugt werden jeweils die erbwörtlichen Entsprechungen.
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Natürliche Satzsyntax: Im Satzkorpus habe ich keine künstlichen Wort-für-Wort-Übersetzungen von einer Sprache in die andere gewählt, sondern im Alltag beider Sprachen natürlich gesprochene Sätze mit authentischer Verbkonjugation und Wortstellung.
4 Wie werden Ähnlichkeits- und Abweichungsraten berechnet? (Woher stammen die Werte 88 %, 38 % und 18 %?)
Die Bewertungen im System habe ich nicht durch willkürliche Prozentzahlen, sondern durch ein linguistisch fundiertes 5-Stufen-Bewertungssystem festgelegt. Hier ist die mathematische Erklärung auf die am häufigsten gestellte Frage der Nutzer: „Woher kommen die Zahlen 88 %, 38 % und 18 %?"
📌 Warum 88 %, 38 % und 18 %? (Das Prinzip des Band-Schwerpunkts / Centroid):
Beim linguistischen Vergleich verteilt sich die Ähnlichkeit zweier Elemente kontinuierlich zwischen 0 und 100. Rohe Levenshtein-Prozentwerte (wie 66,6 %, 71,4 % oder 42,8 %) erzeugen jedoch je nach Buchstabenanzahl eines Wortes künstliche Schwankungen. Um dies zu verhindern, habe ich die statistische Methode des „Band-Repräsentanten (Centroid)" angewandt:
• Mittelpunkt des Bandes 75 % – 99 % (Hohe Verständlichkeit bei einer einzelnen regelmäßigen Lautverschiebung) → 88 %
• Mittelpunkt des Bandes 26 % – 50 % (Morphologisch auseinanderentwickelte historische Kognaten) → 38 %
• Mittelpunkt des Bandes 10 % – 25 % (Schwache Ähnlichkeit mit nur einem gemeinsamen Anlaut oder entferntem Anklang) → 18 %
Wenn also ein dreibuchstabiges und ein achtbuchstabiges Wort dasselbe linguistische Phänomen aufweisen, erhalten sie aufgrund ihrer Wortlänge keine unterschiedlichen Werte, sondern treffen sich in derselben wissenschaftlichen Stufe.
100 % Vollständige Äquivalenz (Identische gemeinsame Wurzel)
1. Stufe
Wörter und Sätze, deren Wurzelkonsonanten und Lautfolge nach phonetischer Normalisierung eins zu eins übereinstimmen und keinerlei Lautverschiebung oder Endungsabweichung aufweisen.
Wie wird berechnet? Beträgt die Levenshtein-Distanz des Konsonanten- und Vokalgerüsts nach orthografischer Angleichung (ı=i, ê=e, ph=p, kh=k) gleich 0, wird direkt 100 % vergeben. Bei Sätzen wird 100 % vergeben, wenn das Konsonantengerüst der Kernwörter vollständig übereinstimmt und der gewichtete Durchschnitt ≥85 beträgt.
Beispiele: dest ↔ dest | gıran ↔ giran | Daê non bıde mı ↔ Daê nan bide min
88 % Nahe Stammverwandtschaft (Regelmäßige Lautverschiebung)
2. Stufe
Schwesterwörter, die den historischen nordwestiranischen Lautgesetzen (z. B. j ↔ z, b ↔ v, m ↔ v, o ↔ a, u ↔ a) oder dem h-Anlaut folgen und im Alltag mit nur einem Laut- oder Izafe-Unterschied sofort verstanden werden.
Wie wird berechnet? Bleibt das Konsonantengerüst erhalten und beruht der Unterschied auf einer einzelnen regelmäßigen Lautverschiebung, einer femininen -e-Endung oder einer Levenshtein-Ähnlichkeit von ≥70 %, wird der Wert (als Schwerpunkt des 75%–99%-Bandes) auf 88 % festgelegt.
Beispiele: dare ↔ dar | phonc ↔ pênc | roce ↔ roj | name ↔ nav
38 % Kognaten-Rate (Entfernte Schwesterwurzeln)
3. Stufe
Wurzeln, die zweifellos denselben etymologischen Ursprung teilen, sich im Laufe der Zeit jedoch morphologisch oder lautlich auseinanderentwickelt haben und im Gespräch nicht sofort erkannt werden, sowie Sätze mit kumulativer Lautverschiebung über alle Wörter hinweg.
Wie wird berechnet? Wortpaare mit konsistentem Anlautkonsonanten oder gemeinsamer Konsonanten-Teilsequenz (Subsequence), aber zwei oder mehr lautlichen Abweichungen im Stamm, sowie Sätze mit durchgehender Laut-/Affixveränderung in allen Wörtern werden (als Schwerpunkt des 26%–50%-Bandes) mit 38 % bewertet.
Beispiele: dımpıstıkhe ↔ dûpişk | goş ↔ guh | Namê to çıko ↔ Navê te çi ye
18 % Schwache Ähnlichkeitsrate (Koda-Abweichung)
4. Stufe
Schwache Wortpaare, die lediglich einen entfernten Klanganklang, einen einzelnen gemeinsamen Wurzelkonsonanten oder in einem längeren Satz nur ein einziges gemeinsames Wort aufweisen und keine gegenseitige Verständlichkeit erzeugen.
Wie wird berechnet? Weicht bei kurzen Wörtern der auslautende Tragekonsonant (Koda) ab, liegt die phonetische Nähe im Grenzbereich von 30 %–49 % oder stimmt in einem Satz mit 3+ Inhaltswörtern nur 1 Wort überein, wird der Wert (als Schwerpunkt des 10%–25%-Bandes) auf 18 % begrenzt.
Beispiele: khoçhıkhe ↔ kevçî | şıt ↔ şîr
0 % Vollständige Abweichung (Fremde / Verschiedene Wurzel)
5. Stufe
Wörter, deren Wurzeln, Konsonantengerüste und etymologische Ursprünge völlig verschieden sind, oder Sätze ohne ein einziges gemeinsames Inhaltswort.
Wie wird berechnet? Meine algorithmische Sicherheitswand greift ein: Unabhängig von ähnlichen Infinitivendungen, Pronomen oder zufälligen Buchstabenüberschneidungen wird bei erkannter Wurzeldifferenz strikt der Wert 0 % vergeben.
Beispiele: çê / keye ↔ mal | sole ↔ xwê | şıma ↔ hûn
5 Wie habe ich die Dialektvarianten in beiden Sprachen ausgewählt?
Sowohl das Kurdische (Kurmandschi) als auch das Zaza (Kirmandschki/Dimili) verfügen intern über eine reiche Vielfalt an Dialekten und Mundarten. Um eine faire Vergleichsgrundlage zu schaffen, bin ich bei der Variantenauswahl nach einem zweistufigen Verfahren vorgegangen:
1. Regel (Verbreitung in der Ausgangssprache):
Bei der Bestimmung der Wortvariante habe ich vorrangig die Form zugrunde gelegt, die in der Schriftsprache, der Literatur und unter den Sprechern der jeweiligen Sprache am weitesten verbreitet und als Standard anerkannt ist. Auf enge Lokalregionen begrenzte Randformen habe ich nicht als allgemeine Repräsentanten gewählt.
2. Regel (Nähe-Gleichgewicht):
Existieren in einer Sprache mehrere legitime und weit verbreitete Varianten, die die erste Regel erfüllen, habe ich diejenige natürliche Variante bevorzugt, die der anderen Sprache lautlich nähersteht, um die historische Verwandtschaft korrekt abzubilden. Diese Wahl ist keine künstliche Annäherung, sondern das objektive Bemühen, die im Reichtum beider Sprachen bewahrte historische Verbindung sichtbar zu machen.
6 Das Lautprinzip vor dem Alphabet
Schriftsysteme sind nachträglich vom Menschen geschaffene Konventionen; das Wesen einer lebendigen Sprache sind jedoch ihre Laute. Daher habe ich künstliche Trennungen beseitigt, die lediglich aus unterschiedlichen Alphabet- oder Rechtschreibkonventionen resultieren:
- Orthografische Angleichung: Wenn der Buchstabe i im kurdischen Alphabet und der Buchstabe ı im Zaza-Alphabet dasselbe Phonem bezeichnen, handelt es sich nicht um einen Sprachunterschied, sondern um eine Alphabetpräferenz. Mein System behandelt diese Laute als gleichwertig (z. B. sind kurdisch
bira und Zaza bıra im Lautwert identisch).
- Aspirierte Laute: Behauchte Doppellaute aus dem lautlichen Reichtum des Zaza (ph, th, kh) habe ich beim Vergleich mit ihren kurdischen Entsprechungen auf ihren Grundkonsonanten (p, t, k) zurückgeführt.
- Wahrung der morphologischen Identität: Die lebendigen Femininendungen oder obliquen/ergativischen Kasusformen des Zaza habe ich nicht künstlich beschnitten; die authentische Gestalt jedes Wortes bleibt gewahrt.
7 Wissenschaftliche Garantien, Datendisziplin und Experten-Kalibrierung (Expert Override)
Der einzige Weg, beim Vergleich zwischen Kurdisch und Zaza unparteiisch zu bleiben, besteht darin, jede subjektive Einschätzung durch algorithmische Regeln abzusichern. Bei der Entwicklung dieses Systems habe ich folgende Grundsätze strikt umgesetzt:
Ebenso wenig wie ich gezielt nur gemeinsame Wörter herausgegriffen habe, um die Ähnlichkeitsrate künstlich in die Höhe zu treiben, habe ich abweichende Wörter absichtlich in den Vordergrund gestellt, um die Sprachen als völlig zusammenhanglos darzustellen. Dass die international standardisierte Swadesh-Liste das Rückgrat bildet, schließt subjektive Manipulationen von vornherein aus.
🔒 Menschlich geprüfte Kalibrierung (Human-in-the-Loop / Expert Override):
In der Computerlinguistik kann kein rein mathematischer Zeichenketten-Algorithmus Phänomene wie Suppletion (vollständiger Wechsel des Verbstamms in verschiedenen Zeitformen, z. B. vatene ↔ gotin), historische Metathese (Lautumstellungen, z. B. vêr ↔ ber) oder idiomatische Wendungen zu 100 % fehlerfrei erfassen. In solchen Ausnahmefällen, in denen die Buchstabenfolge den Algorithmus in die Irre führt, habe ich gemäß den Standards sprachwissenschaftlicher Ethik den Mechanismus der Experten-Kalibrierung (Expert Override) eingesetzt. Dieser Mechanismus vergibt niemals willkürliche Zwischenwerte (wie 65 % oder 92 %), sondern ordnet den vom Algorithmus übersehenen linguistischen Sachverhalt verbindlich einer der oben definierten 5 Standardstufen (100 %, 88 %, 38 %, 18 %, 0 %) zu.
8 Fazit und mein Aufruf zur Mitwirkung
Das von mir entwickelte Kurdisch-Zaza Vergleichstool ist kein statisches Wörterbuch, sondern ein dynamisches, lebendiges Korpus, das durch die Beiträge der Sprecher und Forscher stetig wächst.
Um dieses Korpus weiter zu bereichern und zu verfeinern, lade ich alle herzlich dazu ein, Wort- und Satzpaare hinzuzufügen. Für die wissenschaftliche Qualität der Arbeit ist es von großer Bedeutung, dass eingereichte Einträge den oben genannten methodischen Regeln entsprechen (insbesondere Einzelworteingabe im Wortmodus, korrekte Rechtschreibung und semantische Übereinstimmung).
Alle von Besuchern eingereichten Wörter und Sätze werden direkt an mein Administrationspanel übermittelt, dort durch das Bewertungssystem sowie meine redaktionelle Prüfung verifiziert und anschließend freigeschaltet.
Ich habe dieses Werkzeug mit einem vollkommen transparenten und für die öffentliche Überprüfung offenen Ansatz entwickelt. Wie bei Sprachtechnologien dieser Art häufig zu beobachten ist, können algorithmische Berechnungen oder Wort-/Satzzuordnungen mitunter fehlerhafte Werte liefern oder Abweichungen aufweisen, die gegen die oben von mir dargelegten methodischen Grundsätze verstoßen. Sollten Sie auf solche Fehler stoßen, bitte ich Sie ausdrücklich, mich darauf hinzuweisen. Darüber hinaus freue ich mich über jede Art von Anregung, Beitrag oder begründetem Einwand. Sie können Ihre Gedanken direkt im untenstehenden Kommentarbereich teilen oder persönlich mit mir Kontakt aufnehmen.
Cemal Atila
15. Oktober 2026
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📋 Versions- und Aktualisierungsprotokoll (Version Log)
v1.0 — 15. Oktober 2026
Veröffentlichung der Kurdisch-Zaza-Persisch Wort- (446+ Grundbegriffe) und Satz-Vergleichs-Engine (93+ natürliche Sätze), des 5-stufigen lexikostatistischen Bewertungssystems, des Inhaltsgerüst-Modells (Content-Backbone), der Regel der kumulativen Lautverschiebung sowie der Expert-Override-Infrastruktur.
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