Warum wir manche Sätze zweimal lesen müssen

Stand: 16.08.2026 10:10 Uhr Dass wir erwartbare Wörter schneller lesen als überraschende, ist seit Jahrzehnten bekannt. Doch es gibt Sätze, bei denen diese Erklärung nicht ausreicht: Sätze, die uns komplett auf den Holzweg führen. Ein Forschungsteam hat lesende Probanden per "Eyetracker" untersucht und ihre Blickdaten mit den Vorhersagen von Hunderten KI-Modellen abgeglichen. Das Ergebnis ist überraschend: Je größer und leistungsfähiger das Sprachmodell, desto schlechter passt es zum menschlichen Leseverhalten. von Robert Rönsch, MDR WISSEN Sie machte das Licht aus Angst nicht an. Falls Sie an diesem Satz kurz hängengeblieben sind: willkommen, genau darum geht es hier. Bis "das Licht aus" wirkt der Satz vollständig – sie hat das Licht ausgemacht. Erst das nächste Wort, "Angst", macht diese Lesart unmöglich. Das kleine "aus" gehörte gar nicht zum Verb, der entscheidende Teil des Verbs steht ganz am Ende und bedeutet das Gegenteil: Gar nicht erst angemacht hat sie das Licht. Beim Lesen ist Ihr Blick vermutlich noch einmal kurz ein Stück zurück nach links gesprungen. Solche Sätze heißen in der Sprachforschung Holzwegsätze – im Englischen, wo sie am besten untersucht sind, "garden path sentences". Sie sind grammatisch völlig korrekt. Sie beginnen nur so, dass man beim Lesen die falsche Abzweigung nimmt und irgendwann merkt: Das kann so nicht weitergehen. Das Auge liest ruckartig Wir haben beim Lesen das Gefühl, der Blick gleite gleichmäßig über die Zeile. Tatsächlich ruckt er. Das Auge springt von Haltepunkt zu Haltepunkt, bleibt dort je nach Wort zwischen einer Zehntelsekunde und einer halben Sekunde stehen und schießt dann weiter. Die Sprünge heißen in der Forschung Sakkaden, die Haltepunkte Fixationen. Und der Blick geht keineswegs immer nach vorn. Rund jede fünfte Augenbewegung beim Lesen führt zurück, sagt Tal Linzen, Sprachwissenschaftler an der New York University. Diese Rücksprünge sind der Grund, warum man nach einem schwierigen Absatz das Gefühl hat, gearbeitet zu haben. Eine neue Studie im Fachjournal "Proceedings of the National Academy of Sciences" hat diese Rücksprünge nun so genau vermessen wie nie zuvor. Und sie kommt zu einem unbequemen Ergebnis: Was in solchen Momenten in unserem Kopf passiert, versteht die Forschung bis heute nicht. Der leichte Fall: Erwartung Ein kleiner Selbstversuch. Vervollständigen Sie diesen Satz, ohne lange nachzudenken: Um die Nuss zu knacken, nahm er den ... Und jetzt noch diesen: Um den Nagel in die Wand zu bekommen, nahm er den ... Im wissenschaftlichen Test hätte in beiden Fällen "Hammer" am Ende des Satzes gestanden. Und es hätte zu minimal unterschiedlichen Lesedauern der Satzenden geführt. Denn unser Gehirn rät beim Lesen ununterbrochen voraus, wie es weitergeht – und liegt dabei oft genug richtig. Trifft die Vorhersage zu, ist das Wort schon halb verarbeitet, bevor der Blick darauf fällt. Trifft sie nicht zu, kostet das Zeit. Oder anders gesagt: Satz eins mit "Nussknacker" am Ende liest sich für die meisten minimal schneller als mit "Hammer" am Ende, weil der Nussknacker beim Nüsseknacken nun mal viel erwartbarer ist. Was man selbst spürt und was nicht Um wie viel Zeit geht es dabei? Nur ein paar Hundertstelsekunden. Wenn man das selbst gar nicht bemerkt, ist das keine Schwäche der Selbstwahrnehmung: Niemand merkt es. Genau deshalb braucht es Geräte, die den Blick tausendmal pro Sekunde aufzeichnen. Beim Satz ganz am Anfang dagegen, dem mit dem Licht, haben Sie es vermutlich gemerkt. Dieser Unterschied – der eine Vorgang unsichtbar klein, der andere so groß, dass man ihn im eigenen Kopf bemerkt – ist genau die Trennlinie, um die es in der neuen Studie geht. Dass lange und seltene Wörter mehr Zeit kosten, ist dabei banal und wird bei der Auswertung herausgerechnet. Übrig bleibt der Anteil, der allein auf die Erwartung zurückgeht. Dieser Zusammenhang ist seit Jahrzehnten belegt. Neu ist, dass man ihn exakt berechnen kann – in der heutigen Zeit natürlich ausgerechnet mit künstlicher Intelligenz. Denn nichts anderes als so einen Lückentext machen große Sprachmodelle millionenfach: Sie sagen das nächste Wort voraus. Man kann bei ihnen hinterher ablesen, für wie wahrscheinlich sie ein bestimmtes Wort an einer bestimmten Stelle gehalten haben. Fachleute nennen diesen Wert Überraschungswert, englisch "surprisal". Er ist zum Standardwerkzeug der Leseforschung geworden. Der Versuch: 368 Leser, 409 Modelle Die Forschungsgruppe um William Timkey von der New York University und Brian Dillon von der University of Massachusetts Amherst wollte wissen, wo dieses Werkzeug an seine Grenzen stößt. Dafür setzte sie 368 englische Muttersprachler an vier Universitäten vor einen Eyetracker, ein Gerät, das die Augenbewegungen tausendmal pro Sekunde aufzeichnet. Die Sätze erschienen einzeln, jeder auf einer einzigen Bildschirmzeile. Der Kopf der Probanden lag dabei auf einer Stütze, damit sich wirklich nur die Augen bewegten. Die Versuchspersonen lasen unter anderem Sätze wie diesen: Because the suspect changed the file deserves further investigation after the murder trial. Man liest "Because the suspect changed the file" – weil der Verdächtige die Akte änderte – und bleibt am nächsten Wort hängen: "deserves", verdient. Damit bricht die Deutung zusammen. Die einzige Lesart, die noch funktioniert: "changed" hat gar kein Objekt. Der Verdächtige hat nicht die Akte geändert – der Verdächtige selbst hat gewechselt, es wird inzwischen jemand anderes verdächtigt. Und die Akte gehört gar nicht mehr zum Nebensatz, sondern ist das Subjekt des Hauptsatzes: "Weil es nun einen anderen Verdächtigen gibt, verdient die Akte weitere Untersuchung." Ein Hoch auf die deutsche Kommasetzung! Der Kontrollsatz dazu unterscheidet sich durch ein einziges Zeichen: Because the suspect changed, the file deserves further investigation after the murder trial. Ein Komma – und alles ist sofort verständlich. Hier haben wir in der deutschen Sprache den Vorteil, dass es gesetzt werden muss. Im Englischen nicht unbedingt. Wer an der entscheidenden Stelle im schwierigen Satz langsamer liest, tut das nachweislich nicht wegen des Wortes an sich, sondern wegen des Satzbaus zuvor oder der Kommasetzung. Das Komma ist dabei nicht der einzige Vorteil, den unsere Sprache ihren Lesern verschafft. Der zweite sind die Fälle. Wer "dem Verdächtigen" liest, weiß auf der Stelle, dass hier nicht die handelnde Person steht, sondern der Empfänger. Im Englischen sehen Nominativ und Akkusativ bei Substantiven gleich aus, weshalb dort Sätze möglich sind, die im Deutschen gar nicht erst entstehen. Deutsch stolpert anders Dafür baut das Deutsche seine ganz eigenen Fallen, und in eine davon sind Sie ganz oben schon hineingetappt. Bei den trennbaren Verben steht der entscheidende Teil des Verbs am Satzende – bis dahin kann sich die Bedeutung noch vollständig umdrehen, aus "ausmachen" wird "anmachen". Und auch der Schutz durch die Fälle hat ein Loch: Bei weiblichen Wörtern und im Plural sind Nominativ und Akkusativ eben doch nicht zu unterscheiden. Daraus entstehen Sätze wie dieser: Die Ministerin überzeugten die Argumente der Opposition nicht. Fast jeder liest "Die Ministerin" automatisch (zumindest kurz) als die handelnde Person – und stockt beim Verb, weil "überzeugten" im Plural steht. Überzeugt haben sollen hier die Argumente, überzeugt werden sollte die Ministerin. Wer den Satz jetzt noch einmal von vorn beginnt, tut exakt das, was die Forscher (allerdings auf Englisch) gemessen haben. Die KI als Messgerät, nicht als Proband Und hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel, aber anders als man vielleicht vermutet. Kein Sprachmodell hat diese Sätze gelesen. Ein Sprachmodell liefert eine einzige Auskunft, und die für jedes Wort einzeln: Wie wahrscheinlich war genau dieses Wort an genau dieser Stelle? Daraus ergibt sich der Überraschungswert. Mehr steuert die Maschine nicht bei – keine Augenbewegung, kein Verständnis, keine Zeit. Sie ist in diesem Versuch keine zweite Versuchsperson, sie liefert eine Zahl. Alles andere taten Menschen. Neben den kniffligen Sätzen lasen die Versuchspersonen 40 unauffällige Sätze aus Zeitungen, Magazinen und Romanen. An dieser leichten Kost ermittelten die Forscher, wie stark sich Überraschung auf die Lesezeit auswirkt: "Ein wenig unerwartet" kostet ein wenig Zeit, "stark unerwartet" kostet entsprechend mehr. Dieser an einfachen Sätzen gemessene Zusammenhang wurde anschließend auf die Holzwegsätze angewendet. Für jedes kritische Wort ergab sich daraus eine Erwartung, wie viel länger ein Mensch dort brauchen müsste – und die verglichen die Forscher mit dem, was bei den 368 Probanden tatsächlich passierte. 20 Jahre alte These auf dem Prüfstand Die Frage lautete also: Gilt beim schwierigen Lesen dieselbe Rechnung wie beim einfachen? Damit wird eine 20 Jahre alte sprachwissenschaftliche Vermutung überprüfbar – die These nämlich, dass der gesamte Aufwand beim Sprachverstehen nichts anderes ist als das ständige Anpassen von Erwartungen. Solange der Blick nach vorn weiterwanderte, ging die Rechnung auf. Das kritische Wort im Holzwegsatz kostete die Leser im Schnitt 17 Millisekunden mehr als im Kontrollsatz, errechnet worden waren zwölf. Für diesen Teil des Lesens reicht die Erwartung als Erklärung tatsächlich aus. Sobald das Auge jedoch zurücksprang, brach alles zusammen. Bei den Holzwegsätzen sprangen die Leser etwa doppelt so oft zurück wie bei den Kontrollsätzen, also etwa 100 Prozent mehr – errechnet worden waren nur acht bis 21 Prozent mehr. Und der Rücksprung samt Neulesen kostete im Holzwegsatz 313 Millisekunden mehr als im Kontrollsatz, am Wort danach sogar 584. Errechnet worden waren rund 29. Das ist der Faktor elf beziehungsweise 20, um den die Vorhersage zu niedrig lag. Je besser die Maschine, desto weiter entfernt sie sich von uns Man könnte nun einwenden, dass die Sprachmodelle vielleicht einfach zu schwach waren. Genau deshalb hatte die Gruppe nicht eines getestet, sondern 409 – in Größen von 70 Millionen bis zwölf Milliarden Parametern, darunter Modelle mit einprogrammierter Grammatik und welche mit künstlichem Gedächtnislimit. Das Ergebnis dreht den Einwand um: Je größer und leistungsfähiger ein Modell war, desto schlechter passte es zum Menschen. Der Grund ist simpel. Ein starkes Modell hält auch seltene Fortsetzungen für möglich, ist von dem Wort, das den Leser aus der Bahn wirft, also weniger überrascht – und sagt eine noch kleinere Verzögerung voraus. Je besser die Maschine rät, desto weiter entfernt sie sich von uns. Lesen hat zwei Motoren Bleibt die Deutung, dass Lesen aus zwei getrennten Vorgängen besteht. Der erste läuft ununterbrochen: Wort erkennen, mit der Erwartung abgleichen, weiter. Er kostet Hundertstelsekunden, und man kann ihn inzwischen ziemlich genau nachrechnen. Der zweite springt nur an, wenn etwas schiefgegangen ist – wenn die bisherige Deutung nicht mehr trägt und der Satz neu zusammengesetzt werden muss. Er kostet ein Vielfaches, und für ihn existiert bislang kein funktionierendes Modell. "Wir wissen jetzt ein bisschen besser, worin sich Mensch und Maschine unterscheiden", sagt Ko-Autor Brian Dillon. "Das ist der erste Schritt, um diese Lücke zu schließen." Diese Lücke ist allerdings keine Frage von schneller oder langsamer. Die eine Hälfte der Erklärung steht: Wie stark uns ein unerwartetes Wort bremst, lässt sich inzwischen berechnen. Die andere Hälfte fehlt vollständig – niemand kann bislang vorhersagen, an welcher Stelle ein Leser zurückspringen wird und wie lange er dann braucht. Ein Sprachmodell wird dabei auch nicht helfen können, denn es kennt diesen Vorgang gar nicht: Es arbeitet ausschließlich vorwärts und hat keine Möglichkeit, eine einmal begonnene Deutung zu verwerfen und noch einmal von vorn zu beginnen. Beim Menschen macht genau das etwa jede fünfte Augenbewegung aus. Was Sie vielleicht ganz oben beim Satz mit dem Licht in sich bemerkt haben, war eine Reparatur. Etwas, das Sie beherrschen, ohne dass bis heute irgendjemand erklären könnte, wie.