STANDAARDNEDERLANDS MET EEN ACCENT
Herkenning en evaluatie van regionaal gekleurd Standaardnederlands in
Nederland1
Anne-France Pinget, Marjolein Rotteveel & Hans Van de Velde
Samenvatting van Britta Peters
In dit onderzoek staat de vraag centraal in welke mate het hedendaagse
Standaardnederlands in Nederland regionaal gekleurd is, of taalgebruikers in staat zijn de
regionale herkomst van sprekers te herkennen en welke normoordelen zij aan accenten uit
verschillende regio’s verbinden (Pinget e.a.). Er zijn binnen het onderzoek twee aspecten die
wat extra aandacht krijgen, namelijk het verschil tussen spontaan en voorgelezen
Nederlands én het oordelen van sprekers- en luisteraarsgroepen.
Het is bij hoogopgeleiden ook aan de spraak te horen waar ze vandaan komen, terwijl dit
voor hun beroepen vaak niet handig is. Zelfs leraren Nederlands spreken in variatie op het
Standaardnederlands. De uitspraak van die leraren is beoordeeld door hoogopgeleide
luisteraars. De hypothese is dat het voorgelezen spraak meer op de standaardtaal lijkt dan
de spontane spraak (1). Ook wordt verwacht dat de uitspraaknorm van Nederland in de
randstad ligt (2). Een derde hypothese is dat de spontane spraak meer regionale kenmerken
bevat dan voorgelezen spraak (3a) en dat het ook makkelijker als regionaal te herkennen is
(3b). Tevens zal de spraak uit de eigen regio het best worden herkend (4a) en het mooist
gevonden worden (4b). Sprekers uit de Randstad zullen beter herkend en minder standaard
gevonden worden (5a) dan spreker buiten de Randstad (5b). Wanneer luisteraars uit een
bepaalde regio een voorkeur vertonen voor spraak uit de eigen regio, dan zal dat het meest
merkbaar zijn op de schaal mooi (6). Tenslotte wordt verwacht dat de oordelen niet
afhankelijk zijn van de regio van de luisteraar (7) (Pinget e.a.).
De vier Nederlandse regio’s waaruit luisteraars zijn geselecteerd zijn de Randstad (R; Alphen
aan den Rijn en Gouda), het Midden (M; Culemborg, Tiel en Veenendaal), Noord (N; Assen,
Veendam en Winschoten) en Zuid (Z; Geleen, Roermond en Sittard). De sprekers zijn per
regio vijf jonge, mannelijke leerkrachten. Zij hebben tot hun achttiende minimaal acht jaar in
de omgeving van de school waar ze lesgeven gewoond. De luisteraars zijn in dezelfde regio’s
ingedeeld als de sprekers. De normoordelen zijn gemeten door middel van 7-punts
Likertschalen (helemaal niet mee eens tot helemaal mee eens). De luisteraar is ook gevraagd
te raden uit welke regio de spreker komt.
De resultaten uit het herkennen van de accenten geven antwoord op drie hypothesen (3b,
4a en 5a). Uit de resultaten is meteen duidelijk dat de luisteraars de sprekers uit hun eigen
regio het beste herkennen, zowel in spontane als voorgelezen spraak. Een kleine
uitzondering daarop zijn de sprekers uit regio Midden, deze zitten in een overgangsgebied
1
Pinget, Anne-France, e.a. “Standaardnederlands met een accent - Herkenning en evaluatie van regionaal
gekleurd Standaardnederlands in Nederland”. Nederlandse Taalkunde, vol. 19, nr. 1, Amsterdam UP, mei 2014,
pp. 3–45. https://doi.org/10.5117/nedtaa2014.1.ping.
Herkenning en evaluatie van regionaal gekleurd Standaardnederlands in
Nederland1
Anne-France Pinget, Marjolein Rotteveel & Hans Van de Velde
Samenvatting van Britta Peters
In dit onderzoek staat de vraag centraal in welke mate het hedendaagse
Standaardnederlands in Nederland regionaal gekleurd is, of taalgebruikers in staat zijn de
regionale herkomst van sprekers te herkennen en welke normoordelen zij aan accenten uit
verschillende regio’s verbinden (Pinget e.a.). Er zijn binnen het onderzoek twee aspecten die
wat extra aandacht krijgen, namelijk het verschil tussen spontaan en voorgelezen
Nederlands én het oordelen van sprekers- en luisteraarsgroepen.
Het is bij hoogopgeleiden ook aan de spraak te horen waar ze vandaan komen, terwijl dit
voor hun beroepen vaak niet handig is. Zelfs leraren Nederlands spreken in variatie op het
Standaardnederlands. De uitspraak van die leraren is beoordeeld door hoogopgeleide
luisteraars. De hypothese is dat het voorgelezen spraak meer op de standaardtaal lijkt dan
de spontane spraak (1). Ook wordt verwacht dat de uitspraaknorm van Nederland in de
randstad ligt (2). Een derde hypothese is dat de spontane spraak meer regionale kenmerken
bevat dan voorgelezen spraak (3a) en dat het ook makkelijker als regionaal te herkennen is
(3b). Tevens zal de spraak uit de eigen regio het best worden herkend (4a) en het mooist
gevonden worden (4b). Sprekers uit de Randstad zullen beter herkend en minder standaard
gevonden worden (5a) dan spreker buiten de Randstad (5b). Wanneer luisteraars uit een
bepaalde regio een voorkeur vertonen voor spraak uit de eigen regio, dan zal dat het meest
merkbaar zijn op de schaal mooi (6). Tenslotte wordt verwacht dat de oordelen niet
afhankelijk zijn van de regio van de luisteraar (7) (Pinget e.a.).
De vier Nederlandse regio’s waaruit luisteraars zijn geselecteerd zijn de Randstad (R; Alphen
aan den Rijn en Gouda), het Midden (M; Culemborg, Tiel en Veenendaal), Noord (N; Assen,
Veendam en Winschoten) en Zuid (Z; Geleen, Roermond en Sittard). De sprekers zijn per
regio vijf jonge, mannelijke leerkrachten. Zij hebben tot hun achttiende minimaal acht jaar in
de omgeving van de school waar ze lesgeven gewoond. De luisteraars zijn in dezelfde regio’s
ingedeeld als de sprekers. De normoordelen zijn gemeten door middel van 7-punts
Likertschalen (helemaal niet mee eens tot helemaal mee eens). De luisteraar is ook gevraagd
te raden uit welke regio de spreker komt.
De resultaten uit het herkennen van de accenten geven antwoord op drie hypothesen (3b,
4a en 5a). Uit de resultaten is meteen duidelijk dat de luisteraars de sprekers uit hun eigen
regio het beste herkennen, zowel in spontane als voorgelezen spraak. Een kleine
uitzondering daarop zijn de sprekers uit regio Midden, deze zitten in een overgangsgebied
1
Pinget, Anne-France, e.a. “Standaardnederlands met een accent - Herkenning en evaluatie van regionaal
gekleurd Standaardnederlands in Nederland”. Nederlandse Taalkunde, vol. 19, nr. 1, Amsterdam UP, mei 2014,
pp. 3–45. https://doi.org/10.5117/nedtaa2014.1.ping.
