Wie viele Wörter brauchst du, um Videos von Muttersprachlern zu verstehen?
Mit den 5.000 häufigsten englischen Wörtern kennst du in einem typischen Clip 95,6 % der Wörter. Für Spanisch brauchst du rund 6.800 Wörter für 95 %, und in 13 von 23 Sprachen reichen selbst 10.000 nicht. Daten aus 35.615 Clips, pro Sprache und pro Niveau.
Chief Language Geek @ Reelang
Wenn du die 5.000 häufigsten englischen Wörter kennst, bestehen typische englische Clips zu 95,6 % aus Wörtern, die du kennst. 58,4 % der Clips erreichen 95 %, also das Niveau, ab dem Lernende laut Hörverstehens-Studien gut folgen können. Im Spanischen braucht der typische Clip rund 6.800 Wörter für die 95 %, und in 13 der 23 untersuchten Sprachen reichen 10.000 Wörter nicht aus.
Die Zahlen stammen aus 35.615 muttersprachlichen Clips in 23 Sprachen aus dem Reelang-Katalog, Wort für Wort gegen eine Häufigkeitsliste pro Sprache gezählt. Wähle unten eine Sprache und einen Wortschatzumfang und sieh, was dir das bringt.
Die ersten 1.000 Wörter leisten die meiste Arbeit
Worthäufigkeit ist schief verteilt. Ein paar hundert Wörter (the, and, is, you, que, de) machen einen großen Teil von allem aus, was gesagt wird, und jedes weitere Wort auf der Liste kommt seltener vor. Dieses Muster heißt Zipfsches Gesetz, und es gilt in jeder Sprache hier.
Über die 18 Sprachen hinweg, die ich ohne Einschränkung einordnen kann, deckt die Top-1.000 im typischen Clip 80,7 % ab, die Top-2.000 86,7 % und die Top-5.000 92,4 %. Die ersten tausend Wörter bringen dir vier von fünf bekannten Wörtern. Die nächsten viertausend bringen etwa zwölf Punkte dazu.
Die Schwellen, auf die es beim Hören ankommt, liegen in diesen letzten Punkten. Zwei davon tauchen in der Forschung immer wieder auf:
- 95 %, ein unbekanntes Wort von 20. Batia Laufer schlug das 1989 fürs Lesen vor. Fürs Hören fanden van Zeeland und Schmitt (2013), dass die meisten schon bei 90 % zurechtkamen und dass Zweitsprachen-Hörende bei 95 % gut verstanden, mit viel weniger Unterschieden untereinander.
- 98 %, ein unbekanntes Wort von 50. Hu und Nation (2000) fanden, dass Lernende beim selbstständigen Lesen von Romanen etwa so viel brauchen, um ausreichend zu verstehen.
Bei 150 Wörtern pro Minute, also normalem Sprechtempo, bedeuten 95 % ungefähr sieben unbekannte Wörter pro Minute (Nation, 2006). 98 % bedeuten drei. Den Unterschied kannst du in der Demo unten spüren. Sie nutzt echte Sätze aus Clips der Studie und blendet jedes Wort aus, das nicht in den gewählten Top-Wörtern steckt.
Mit 2.000 Wörtern sind in der Frikadellen-Zeile 58,3 % bekannt: albóndigas, parmesano, rallado und orégano stehen gar nicht auf der Liste, und perejil (Petersilie) steht auf Rang 13.520. Die Zeile über die Katze ist bei denselben 2.000 Wörtern zu 96,2 % bekannt. Beide Clips sind Spanisch, beide sind als A2 eingestuft.
Englisch und Spanisch in Zahlen
Englisch. Der typische Clip erreicht 90 % bei 2.021 Wörtern, 95 % bei 4.462 Wörtern und 98 % bei 9.403 Wörtern. Mit 3.000 Wörtern liegen 24,9 % der englischen Clips bei 95 % oder mehr. Mit 5.000 Wörtern sind es 58,4 %, und 15,2 % liegen bei 98 % oder mehr.
Spanisch. Der typische Clip erreicht 90 % bei 2.754 Wörtern und 95 % bei 6.781 Wörtern. 98 % erreicht er innerhalb von 10.000 Wörtern nicht. Mit 3.000 Wörtern liegen 10,8 % der spanischen Clips bei 95 % oder mehr. Mit 5.000 Wörtern sind es 32,0 %.
Für Spanisch heißt das: Wer 3.000 Wörter kann, findet etwa jeden zehnten Clip, in dem 95 % der Wörter vertraut sind. Das ist ein echter Fundus zum Lernen, denn die noch unbekannten Wörter stehen zwischen Wörtern, die du kennst. Dieser kolumbianische Clip ist einer davon: 88,4 % seiner Wörter stehen in der Top-1.000 und 96,3 % in der Top-2.000.
Die Wörter zu kennen ist nicht dasselbe, wie sie zu erwischen. Die Sprechenden in diesem Clip reden im Median mit 243 Wörtern pro Minute, viel schneller als eine Lehrbuch-Aufnahme. Die Wortschatzabdeckung sagt dir, ob du das Transkript verstehen könntest. Sie sagt nicht, ob du beim Tempo mitkommst.
Flache und steile Sprachen
Die Kurven haben nicht alle dieselbe Form. Im Dänischen, Schwedischen und Niederländischen decken die Top-1.000 schon 84,4 % bis 86,5 % eines typischen Clips ab, und der Schritt von 1.000 auf 5.000 Wörter bringt nur 8,3 bis 9,3 Punkte. Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch und Italienisch legen im selben Bereich 11,5 bis 12,6 Punkte zu. Am steilsten sind Indonesisch (+20,8), Ukrainisch (+18,3), Arabisch (+18,1), Russisch (+16,5), Finnisch (+15,3), Türkisch (+15,2) und Polnisch (+14,3).
Eine steile Kurve heißt: Die ersten tausend Wörter lassen mehr vom Clip unbekannt, und jedes weitere Tausend ist mehr wert. Zum Teil liegt das an der Sprache. Zum Teil daran, wie Wörter gezählt werden, und das muss man erklären, bevor man zwei Sprachen vergleicht.
Die Listen hier sind lemmatisiert: dije, dijo und decir zählen alle als ein Wort, decir. Das ist fair gegenüber dem Spanischen mit seinen vielen Verbformen. Ein Lemmatisierer funktioniert aber nur, wenn er die Form erkennt. Im Tschechischen, Finnischen, Ungarischen, Russischen und Ukrainischen sind 9,0 % bis 10,8 % der laufenden Wörter eines typischen Clips Formen, die die Liste keinem Lemma zuordnen konnte. Viele davon sind ganz normale Wörter mit einer Kasusendung, die das Werkzeug nicht abgetrennt hat. Sie zählen hier als unbekannt, deshalb sind die Zahlen für diese fünf Sprachen eine Untergrenze: Die echte Abdeckung ist höher. In der Tabelle unten sind sie mit einem Sternchen markiert.
Komposita wirken beim Deutschen, Niederländischen und in den nordischen Sprachen ähnlich. Ein deutsches Kompositum wie Küchenschrank zählt als unbekannt, solange nicht das ganze Wort auf der Liste steht, auch wenn du beide Teile kennst.
Das Niveau-Label ändert kaum etwas am Wortschatz
Jeder Clip im Katalog hat ein GER-Niveau, das ein Modell anhand des Transkripts vergibt. Hier sind sie in fünf Stufen gruppiert, von A1 (A0 zählt als A1) bis C1 (C2 zählt als C1). Wenn das Label dem Wortschatz folgen würde, bräuchten höhere Niveaus mehr Wörter. Bei den ersten 2.000 Wörtern tun sie das kaum. Im Median über die Sprachen (A1 hat in 11 davon genug Clips, C1 in 20) decken die Top-2.000 84,0 % eines A1-Clips ab, 84,0 % bei A2, 85,2 % bei B1, 86,1 % bei B2 und 84,1 % bei C1.
Am oberen Ende zeigt sich das Niveau schon. Mit 5.000 Wörtern kennst du 95 % der Wörter in 30,2 % der A1-Clips, in 20,6 % der A2-Clips, 22,6 % der B1-Clips, 15,5 % der B2-Clips und 4,5 % der C1-Clips. Ein Grund ist die Länge: Der mittlere C1-Clip in der Stichprobe hat 338 laufende Wörter, der mittlere A1-Clip 81. Ein kurzer Clip hat weniger Gelegenheiten, ein seltenes Wort zu benutzen.
Die Clips mit der niedrigsten Abdeckung drehen sich meist um Essen. Von den 25 englischen Clips mit der niedrigsten Abdeckung bei 2.000 Wörtern sind etwa zwei Drittel Rezepte, Food-Reviews oder Snack-Tests, und 21 sind als A1 oder A2 eingestuft. Im Spanischen geht es bei 11 der niedrigsten 25 um Essen, drei sind Kinderlieder. Die Grammatik in einem Rezept ist einfach („Knoblauch dazugeben, rühren, fertig“), deshalb das niedrige Label. Die Substantive sind es nicht. In der englischen Liste steht garlic auf Rang 6.395 und tablespoon auf 11.551. Im Spanischen ajo auf 6.605 und sartén (Pfanne) auf 11.125.
Hier sind zwei englische Clips. Der erste ist ein Filmtrailer mit Label B2: 96,9 % seiner Wörter stehen in der Top-2.000, und er überschreitet 95 % bei 1.300 Wörtern. Der zweite ist ein Slow-Cooker-Rezept mit Label A2: 72,3 % seiner Wörter stehen in der Top-2.000, und er überschreitet 95 % erst bei 11.551 Wörtern, dem Rang von tablespoon.
Einfach ist der Trailer auch nicht, aber aus einem anderen Grund: Seine Sprecher reden im Median mit 215 Wörtern pro Minute. Ein Niveau-Label mischt Tempo, Grammatik und Wortschatz in einen Buchstaben, und der Wortschatz-Teil geht dabei unter. Wenn du zwischen 2.000 und 5.000 Wörter kannst, schau dir neben dem Niveau auch das Thema an: Essen, Kochen und Produkt-Talk nutzen viele Wörter weit unten auf der Liste.
Auch Varietäten unterscheiden sich
Arabisch wird mit einer eigenen Häufigkeitsliste pro Dialekt gemessen. Die anderen Sprachen nutzen eine Liste für alle Varietäten. Mit 2.000 Wörtern ist der typische ägyptisch-arabische Clip zu 86,1 % abgedeckt, der irakische zu 79,6 % und der marokkanische zu 72,5 %. Beim Marokkanischen stehen 9,5 % der Wörter eines typischen Clips gar nicht auf seiner Liste, ein Teil der Lücke geht also auf die Liste. Im Französischen kommen Clips aus Québec auf 90,6 %, Clips aus Frankreich auf 87,6 %. Brasilianisches Portugiesisch liegt bei 87,4 %, europäisches bei 80,3 %, aber nur 61 europäisch-portugiesische Clips kamen durch die Filter und werden gegen eine andere Liste gemessen: also mit Vorsicht genießen.
Wie sich das zu Nations Schätzung verhält
Die bekannteste Zahl für gesprochenes Englisch stammt aus Paul Nations Aufsatz von 2006, „How large a vocabulary is needed for reading and listening?“. Anhand eines Korpus gesprochenen neuseeländischen Englischs fand er, dass 3.000 Wortfamilien plus Eigennamen über 95 % Abdeckung geben und dass es für 98 % 6.000 bis 7.000 Wortfamilien braucht. Webb und Rodgers (2009) kamen für Filmskripte auf ähnliche Zahlen: 3.000 Familien plus Eigennamen und Randwörter für 95,76 %, und 6.000 Familien plus dieselben Extras für 98,15 %.
Meine Zahlen für Englisch liegen höher: 4.462 Wörter, damit der typische Clip 95 % erreicht, 9.403 für 98 %. Nimmt man alle englischen Clips als einen langen Text, decken 5.000 Wörter 95,1 % ab. Für den Unterschied gibt es drei Gründe, und keiner davon heißt, dass eine Studie falsch liegt:
- Familien sind größer als Lemmata. Eine Wortfamilie fasst happy, unhappy, happiness und happily zu einer Einheit zusammen. Eine Lemmaliste zählt vier. 3.000 Familien entsprechen also einer größeren Zahl von Lemmata.
- Die Liste stammt überwiegend aus geschriebenem Text. Alltägliche gesprochene Wörter stehen darin weiter unten, als man denkt: alright ist Wort 3.102, kinda 2.333 und bye 3.273.
- Kurze Videos bleiben bei einem Thema. Ein zweiminütiges Rezept verbraucht die meisten Wörter auf den Wortschatz eines Themas, während ein langes Gespräch umherspringt und mehr allgemeine Wörter wiederholt.
Was das fürs Sprachenlernen heißt
Die ersten 2.000 oder 3.000 Wörter lohnt es sich, gezielt zu lernen, mit einem nach Häufigkeit sortierten Deck oder Kurs. Ab da ist ein echter Anteil muttersprachlicher Clips bei 95 % erreichbar, und von dort kannst du viele neue Wörter aus dem Kontext aufnehmen statt aus einer Liste. Christian Lauers Leitfaden für Anfänger zeigt, wie du schnell dorthin kommst.
Danach wähle Clips nach Thema, nicht nur nach Niveau. Wer 3.000 spanische Wörter kann, folgt dem Katzen-Sketch oben mühelos und verliert sich trotzdem im Frikadellen-Rezept, obwohl beide A2 sind. Und für Tschechisch, Finnisch, Ungarisch, Russisch und Ukrainisch gilt: Die Zahlen hier wirken härter, als es ist. Vieles, was als unbekannt zählt, ist ein bekanntes Wort mit einer Endung, die dir noch nicht begegnet ist.
Wenn du mit Clips wie oben üben willst: Die Seiten Spanisch, Englisch und Deutsch listen muttersprachliche Clips nach Niveau, mit denselben Wort-für-Wort-Untertiteln wie die Clips auf dieser Seite. Mehr dazu, warum Verstehen vor Sprechen kommt: wie du aufhörst, im Kopf zu übersetzen.
Wie ich das gemessen habe
Die Clips. Alle Clips waren am 29. September 2026 im Reelang-Katalog und in Rotation: öffentlich sichtbar, mit Sprache, muttersprachlicher Inhalt (kein Sprachunterricht), nicht synchronisiert und einsprachig. Pro Sprache habe ich bis zu 500 Clips je GER-Niveau gezogen und jedes Niveau nach seinem Anteil am Katalog gewichtet, damit die Zahlen den Katalog als Ganzes beschreiben. Entfernt wurden Clips mit weniger als 50 Wörtern, Clips mit sich wiederholenden Untertitelzeilen (mehr als 30 % der Zeilen), Clips mit mehr als 330 Wörtern pro Minute Dauer und Clips, bei denen mehr als 35 % der Wörter nicht auf der Liste der Sprache stehen (meist ein Transkript in der falschen Sprache). Danach blieben 35.615 Clips in den 23 eingeordneten Sprachen mit 13,8 Millionen laufenden Wörtern. Der mittlere Clip ist 81 Sekunden lang. 35.600 stammen von YouTube, 8 von TikTok und 7 von Instagram.
Die Wörter. Jedes Transkript wird an Leerzeichen und Satzzeichen in Wörter zerlegt, kleingeschrieben, Ziffern werden entfernt. Jedes Wort wird in einer Häufigkeitsliste für seine Sprache nachgeschlagen, gebaut aus wordfreq 3.1.1 (Speer, 2022): die 25.000 häufigsten Wortformen, mit simplemma nach Lemma gruppiert (andere Werkzeuge für Arabisch, Hebräisch und die asiatischen Sprachen) und nach der Gesamthäufigkeit jedes Lemmas sortiert. Formen, die nicht auf der Liste stehen, werden ersatzweise mit simplemma lemmatisiert. Eigennamen (großgeschrieben, nicht am Satzanfang, nicht auf der Liste) und Randwörter wie uh, mhm und haha zählen als bekannt, wie bei Nation (2006) und Webb und Rodgers (2009). Deutsch schreibt jedes Substantiv groß, und Hindi und Arabisch haben keine Großbuchstaben, deshalb gibt es für diese Sprachen keinen Eigennamen-Bonus. Im Englischen zählen Kurzformhälften als volles Wort (didn't zählt als did und not).
Die Zahlen. Abdeckung ist der Anteil der laufenden Wörter eines Clips, deren Lemma unter den Top N ist. Die Prozentwerte oben sind Mediane über Clips. Für die „Clips bei 95 %“-Werte wird die genaue Schwelle jedes Clips aus seinen eigenen Worträngen berechnet, es wird also nicht interpoliert. Der Wert „typischer Clip erreicht 95 % bei“ ist der kleinste Wortschatzumfang, bei dem der mittlere Clip 95 % überschreitet.
Nicht eingeordnet. Hebräische Präfixe (ve-, ha-, be-, le-) werden nicht abgetrennt, bekannte Wörter zählen also als unbekannt. Tamilische Transkripte sind gesprochenes Tamil, die Liste ist geschriebenes Tamil. Japanisch, Chinesisch und Koreanisch werden nur in Inhaltswörtern gezählt, Vietnamesisch in Silben, ihre Zahlen sind also nicht mit dem Rest vergleichbar. Für eine Einordnung braucht eine Sprache mindestens 300 Clips. Norwegisch hat 449; jede andere eingeordnete Sprache hat mehr als 1.000. Die türkische Liste hat nur 9.088 Lemmata, deshalb enden die Diagramme für Türkisch bei 8.000 Wörtern, und „10.000+“ heißt, dass der typische Clip mit der ganzen Liste keine 95 % erreicht.
Bekannte Verzerrungen. Die Zahlen beschreiben Transkripte, nicht Audio, Fehler der Spracherkennung zählen also als Wörter. Die Top N perfekt zu kennen, ist ein Idealfall, und Redewendungen werden nicht als Einheit gezählt. Das GER-Niveau ist die Einschätzung eines Modells zum Transkript. Und der Katalog ist für Lernende ausgewählt: Er neigt zu Clips mit klarer Aussprache und breitem Interesse, ist also keine Zufallsstichprobe von allem auf YouTube oder TikTok.
Nutz diese Daten
Du darfst die Diagramme und Zahlen auf dieser Seite gern in eigenen Texten, im Unterricht oder in der Forschung weiterverwenden. Bitte verlinke diese Seite als Quelle.
| Sprache | Clips | 1.000 | 2.000 | 5.000 | 95 %+ | 98 %+ | 95 % bei |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dänisch | 1.122 | 86,5 % | 91,1 % | 94,8 % | 47,0 % | 8,4 % | 5.292 |
| Englisch | 2.002 | 83,7 % | 89,9 % | 95,6 % | 58,4 % | 15,2 % | 4.462 |
| Schwedisch | 1.325 | 85,6 % | 89,8 % | 94,0 % | 37,6 % | 5,6 % | 6.768 |
| Niederländisch | 1.841 | 84,4 % | 89,0 % | 93,7 % | 32,2 % | 3,5 % | 7.109 |
| Französisch | 1.961 | 82,7 % | 88,4 % | 94,2 % | 40,1 % | 5,8 % | 5.804 |
| Norwegisch | 449 | 83,5 % | 88,1 % | 93,0 % | 25,0 % | 3,8 % | 9.478 |
| Spanisch | 2.195 | 81,6 % | 87,3 % | 93,5 % | 32,0 % | 5,4 % | 6.781 |
| Portugiesisch | 1.865 | 81,4 % | 87,2 % | 94,0 % | 38,4 % | 7,3 % | 6.121 |
| Rumänisch | 1.602 | 81,4 % | 87,0 % | 92,5 % | 25,3 % | 5,8 % | 9.586 |
| Esperanto | 1.007 | 80,0 % | 86,3 % | 92,3 % | 28,6 % | 4,5 % | 10.000+ |
| Italienisch | 1.880 | 79,7 % | 85,6 % | 91,9 % | 21,2 % | 2,7 % | 9.269 |
| Türkisch | 1.322 | 77,1 % | 85,6 % | 92,3 % | 25,4 % | 5,5 % | 10.000+ † |
| Deutsch | 1.933 | 80,0 % | 84,8 % | 90,3 % | 11,3 % | 1,1 % | 10.000+ |
| Griechisch | 1.796 | 78,0 % | 83,5 % | 89,0 % | 6,7 % | 1,0 % | 10.000+ |
| Hindi | 1.417 | 77,2 % | 82,4 % | 88,3 % | 6,6 % | 1,2 % | 10.000+ |
| Arabisch | 1.916 | 73,1 % | 82,2 % | 91,2 % | 17,8 % | 2,7 % | 10.000+ |
| Polnisch | 1.503 | 73,9 % | 81,0 % | 88,2 % | 8,2 % | 1,0 % | 10.000+ |
| Indonesisch | 1.582 | 68,6 % | 80,6 % | 89,4 % | 10,4 % | 2,3 % | 10.000+ |
| Tschechisch * | 1.239 | 73,4 % | 80,0 % | 86,8 % | 3,9 % | 0,5 % | 10.000+ |
| Finnisch * | 1.565 | 71,7 % | 79,3 % | 87,0 % | 3,6 % | 0,8 % | 10.000+ |
| Ungarisch * | 1.732 | 71,7 % | 78,1 % | 84,5 % | 0,4 % | 0,0 % | 10.000+ |
| Russisch * | 1.305 | 70,0 % | 77,8 % | 86,5 % | 2,9 % | 0,1 % | 10.000+ |
| Ukrainisch * | 1.056 | 65,4 % | 73,4 % | 83,7 % | 0,8 % | 0,0 % | 10.000+ |
Spalten 1.000, 2.000 und 5.000: der mittlere Anteil der laufenden Wörter eines Clips, der von den Top-1.000, -2.000 oder -5.000 Lemmata abgedeckt wird. 95 %+ und 98 %+: der Anteil der Clips, in denen jemand mit den Top-5.000 Lemmata mindestens 95 % oder 98 % der Wörter kennt. 95 % bei: der Wortschatzumfang, bei dem der mittlere Clip 95 % überschreitet (10.000+ heißt: nicht innerhalb von 10.000). * Untergrenze: 9 % oder mehr der Wörter eines typischen Clips ließen sich der Liste nicht zuordnen, die echte Abdeckung ist also höher. † Die türkische Liste hat nur 9.088 Lemmata: Der typische türkische Clip erreicht mit der ganzen Liste keine 95 %.
Quellen
- Hu, M. H.-c., & Nation, I. S. P. (2000). Unknown vocabulary density and reading comprehension. Reading in a Foreign Language, 13(1), 403-430. doi.org/10.64152/10125/66973 (freier Volltext)
- Laufer, B. (1989). What percentage of text-lexis is essential for comprehension? In C. Lauren & M. Nordman (Eds.), Special language: From humans thinking to thinking machines (pp. 316-323). Multilingual Matters. Eintrag
- Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening? The Canadian Modern Language Review, 63(1), 59-82. doi.org/10.3138/cmlr.63.1.59, kostenloses PDF
- Speer, R. (2022). wordfreq v3.0 [Daten und Software]. Zenodo. doi.org/10.5281/zenodo.7199437. Diese Studie nutzte Release 3.1.1 von github.com/rspeer/wordfreq.
- van Zeeland, H., & Schmitt, N. (2013). Lexical coverage in L1 and L2 listening comprehension: The same or different from reading comprehension? Applied Linguistics, 34(4), 457-479. doi.org/10.1093/applin/ams074
- Webb, S., & Rodgers, M. P. H. (2009). The lexical coverage of movies. Applied Linguistics, 30(3), 407-427. doi.org/10.1093/applin/amp010
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