Einer von zehn französischen Jungen hieß Jean. Die heutige Nummer eins bekommt 1,96 %. Der Zusammenbruch der Namenskonzentration

Unter den in den 1940er-Jahren geborenen französischen Jungen hießen 10,22 % Jean. Einer von zehn. Die zehn häufigsten Jungennamen deckten 46,79 % der gesamten Kohorte ab — die Hälfte aller Jungen in Frankreich ließe sich aus einer Liste von zwölf Namen benennen.

Unter den in den 2000er-Jahren geborenen französischen Jungen ist der häufigste Name Lucas mit 1,96 %. Die Top Ten decken 14,62 % ab. Um die Hälfte dieser Kohorte zu erreichen, braucht man 70 Namen, nicht zwölf.

Das ist kein französisches Phänomen. Es geschieht in jedem Register, das wir messen können, in etwa demselben Tempo, über dieselben sechs Jahrzehnte. Die Vornamenkonzentration in der entwickelten Welt ist innerhalb einer einzigen Menschengeneration um das Zwei- bis Vierfache zusammengebrochen — und das, ohne dass irgendjemand es so beschlossen hätte.

Die Nachnamen haben sich unterdessen kaum bewegt. Wir haben ihre Konzentration in Nachnamen-Konzentrationskurven gemessen, und die dortigen Zahlen sind strukturelle Fakten über Staaten und Rechtssysteme, die sich auf einer Zeitskala von Jahrhunderten ändern. Vornamen sind das Gegenteil: jedes Mal neu gewählt, durch Millionen unabhängiger Entscheidungen, und die Summe dieser Entscheidungen hat sich innerhalb eines einzigen Menschenlebens dramatisch verschoben.

Hier ist die Verschiebung — und, wie immer, der Teil davon, den wir verwerfen mussten.

Der Zusammenbruch, vier Register

Anteil jeder Geburtskohorte, den die zehn häufigsten Vornamen dieser Kohorte abdecken:

Frankreichs Männerspalte fällt von 46,79 % auf 14,62 % — eine 3,2-fache Verdünnung. Die Vereinigten Staaten fallen um das 3,1-Fache bei den Jungen und das 2,8-Fache bei den Mädchen. Norwegen fällt um das 1,8-Fache.

Derselbe Zusammenbruch, gelesen als „wie viele Namen braucht man":

Die Zeile der amerikanischen Mädchen ist die extremste Messung in diesem Artikel. In den 1940er-Jahren deckten 964 Namen 95 % der amerikanischen Mädchen ab. In den 2000er-Jahren braucht es 8.058 — eine achtfache Erweiterung des effektiven Repertoires in sechzig Jahren.

Und die Spitzennamen selbst sind in einem Maß geschrumpft, das „beliebtester Name" fast zu einem Kategorienfehler macht:

Die britische Zahl für 1941 ist durch ein Datenartefakt aufgebläht — siehe den Abschnitt zu den Ausschlüssen.

Jean mit 10,22 % und Lucas mit 1,96 % sind beide „der beliebteste Jungenname Frankreichs". Sie beschreiben Populationen, die sich um das Fünffache in der Größe unterscheiden. Jeder Satz, der einen modernen Nummer-eins-Namen mit einem historischen vergleicht, ohne die Prozentsätze mitzuliefern, ist nahezu bedeutungslos.

Warum es geschah

Der Mechanismus ist nicht rätselhaft, aber es lohnt sich, ihn von der landläufigen Erklärung zu trennen.

Die landläufige Erklärung lautet, dass Eltern kreativer geworden seien. Das ist höchstens die halbe Wahrheit, und es ist die weniger wichtige Hälfte.

Der größere Treiber ist der Zusammenbruch der Türwächter des Namenspools. 1941 waren französische Vornamen gesetzlich beschränkt: die loi du 11 germinal an XI begrenzte die zulässigen Vornamen auf Heiligennamen und Gestalten der antiken Geschichte, und sie blieb bis 1993 in Kraft. Die katholische Namenspraxis engte das Feld weiter ein, und die Namensgebungskonventionen von Paten und Großeltern engten es erneut ein. Ein französisches Elternteil wählte 1941 aus einer Liste von vielleicht ein paar Hundert gesellschaftlich verfügbaren Namen und realistisch aus ein paar Dutzend.

Frankreichs Kurve ist die steilste in unseren Daten, und Frankreich ist das Land, das die ausdrücklichste gesetzliche Beschränkung hatte und sie innerhalb des Messfensters aufhob. Das ist kein Zufall, aber auch kein Beweis — die Aufhebung von 1993 kommt spät in einem Rückgang, der 1971 bereits gut im Gange war.

Drei weitere Mechanismen, von denen keiner erfordert, dass irgendjemand kreativer wird:

• Religiöse Namensgebungskonventionen schwächten sich ab. Marie mit 7,11 % der französischen Mädchen in den 1940er-Jahren war keine Mode; es war eine Norm. Ihr Niedergang ist der Niedergang der Norm.
• Die Benennung nach Verwandten ging zurück. Die Namen der Großeltern zu wiederholen ist eine mächtige konzentrierende Kraft, weil sie erneut aus dem bereits engen Pool der vorigen Generation zieht. Durchbricht man die Schleife, weitet sich der Pool von selbst.
• Die Informationsumgebung kehrte sich um. Eltern kannten 1941 die Namen in ihrem Dorf und ihrer Pfarrei. Eltern hatten 2001 Vornamensbücher, dann das Internet und — entscheidend — veröffentlichte Beliebtheitsranglisten, die es ihnen erlaubten, die Spitze der Liste aktiv zu meiden. Veröffentlichte Statistiken zur Namensbeliebtheit sind selbst eine entkonzentrierende Kraft.

Dieser letzte Punkt ist die beachtenswerte Schleife: Je besser ein Land seine Namensverteilung misst, desto mehr können seine Eltern auf diese Messung reagieren, und desto flacher wird die Verteilung.

Spanien läuft in die andere Richtung

Jedes Land in der Tabelle fällt von 1941 bis 1981. Dann dreht Spanien um.

Die Namen spanischer Mädchen erreichten ihren Vielfaltsgipfel in den 1980er-Jahren und konzentrieren sich seither wieder — von 17,07 % zurück auf 23,61 %, womit mehr als die Hälfte des seit 1941 verlorenen Bodens zurückgewonnen wird. Spanien ist das einzige Land in unserem Datensatz, das umkehrt, und die weibliche Umkehr ist stärker als die männliche.

Norwegen zeigt einen schwachen Anflug desselben Phänomens (weiblich 14,75 % 1991 → 16,24 % 2001), aber Spaniens Umkehr ist eindeutig und über zwei Jahrzehnte hinweg anhaltend.

Wir können dies sauber messen. Wir können es aus unseren Daten nicht erklären, und wir werden nicht so tun, als könnten wir es. Was die Listen der Top Drei zeigen, ist eine Verschiebung in der Art:

Die Liste von 1941 wird von marianischen zusammengesetzten Namen beherrscht — dem alten katholischen Namenssystem, das enorme Masse auf María und seine Zusammensetzungen konzentrierte. Die Liste von 2001 ist kurz, modern und säkular in der Form, dennoch an der Spitze stärker konzentriert, als es die Liste von 1981 war. Das ist keine Rückkehr des alten Systems. Es sieht aus wie ein neuer, enger Modekonsens — aber „sieht aus wie" ist so weit, wie unsere Daten uns zu gehen erlauben. Ein Register, das Namen zählt, kann nicht sagen, warum Eltern sie wählten.

Ein Vorbehalt speziell zu Spanien: Die spanische Quelle veröffentlicht die Top 5.000 Namen pro Jahrzehnt und nicht mehr. Diese Obergrenze betrifft nicht die Top-10-Spalte, an der die Umkehr gemessen wird, aber sie bedeutet, dass die spanischen Schwanzzahlen abgeschnitten sind und Spanien in der obigen Tabelle „Namen für 95 %" fehlt.

Jungen waren früher berechenbarer als Mädchen. Nicht mehr.

Ein konsistentes sekundäres Muster: 1941 waren Männernamen in jedem gemessenen Land stärker konzentriert als Frauennamen. Bis 2001 hat sich die Lücke geschlossen und sich in zwei Ländern umgekehrt.

Die traditionelle Asymmetrie ist in der Onomastik gut dokumentiert: Jungen trugen patrilineare und religiöse Namensverpflichtungen — den Namen des Vaters, den Namen des Großvaters, den Namen des Heiligen —, während Mädchennamen freier waren und sich schneller erneuerten. Jean, James, Jose, Jan: Die männlichen Nummer-eins-Namen von 1941 sind genau die Namen, die solche Verpflichtungen hervorbringen.

Was unsere Daten hinzufügen, ist, dass die Asymmetrie innerhalb des Messfensters im Wesentlichen verschwunden ist und in Spanien und Norwegen das Vorzeichen gewechselt hat. Jungennamen sind in Spanien nun messbar vielfältiger als Mädchennamen. Welche Verpflichtung 1941 auch immer die Männernamen konzentrierte — sie wirkt nicht mehr.

Was unser Vornamen-Korpus aussagen kann und was nicht

Alles Obige stammt aus vier nationalen Geburtsregistern mit echten Zählungen. Wir halten außerdem ein Vornamen-Korpus für jede Sprachregion — 63 davon, als dieser Audit lief, 64 heute — und der naheliegende Schritt ist, sie alle nach Konzentration zu ordnen. Wir haben es versucht. Das meiste Ergebnis ist unbrauchbar, und die Art, wie es scheitert, ist lehrreich.

Erstens: Der Spitzenvergleich ist ein Build-Artefakt. Geordnet nach zusammengeführten Männer-plus-Frauen-Korpusgewichten sehen die Extreme dramatisch aus — Georgisch mit 25,02 % gegen Schwedisch mit 7,96 %, eine dreifache Lücke. Das ist keine Tatsache über Georgien oder Schweden. Prüft man die männlichen Vornamendateien nach Skalenobergrenze:

Schwedisch war das einzige Vornamen-Korpus auf der 255er-Skala, als dies gemessen wurde, und es enthielt 2.015 männliche Einträge gegenüber 250–711 bei allen anderen. Es war eine spätere Build-Generation mit einem tieferen Schwanz und einem nicht gedeckelten Kopf. Seine niedrige Konzentration misst unsere Build-Pipeline, nicht die schwedischen Eltern. Georgien mit Schweden zu vergleichen vergleicht Korpusversionen. (Die schwedischen Vornamen wurden seither auf echte Registerzählungen neu aufgebaut, was diese eine Sprachregion aus dem Vergleich entfernt, aber nicht das Problem.)

Beruhigenderweise haben die Gruppen mit Obergrenze 40 und Obergrenze 100 nahezu identische Mittelwerte (24,60 % und 24,61 %), sodass diese 62 Sprachregionen untereinander vergleichbar sind. Schließt man Schweden aus und verwendet geschlechtsgetrennte Zahlen, lautet die ehrliche Spanne:

Eine 1,6-fache Spanne, nicht dreifach. Real, aber weit weniger dramatisch als die Schlagzeilen-Version — und man beachte, dass Norwegens Korpuswert (20,68 %) deutlich über seinem tatsächlichen Registerwert von 2001 (15,86 %) liegt, weil das Korpus eine lebende Bevölkerung über viele Kohorten hinweg abbildet statt eines einzelnen Geburtsjahrzehnts.

Zweitens: Verwende geschlechtsgetrennte Zahlen, niemals zusammengeführte. Das Zusammenführen von Männer- und Frauenlisten halbiert den Top-10-Anteil aus arithmetischen Gründen in etwa — die Top Ten einer zusammengeführten Liste stammen aus zwei getrennten Verteilungen. Jede zusammengeführte Zahl in unserem ersten Durchlauf war etwa halb so groß wie ihr geschlechtsgetrenntes Gegenstück, weshalb die zusammengeführten georgischen 25,02 % und die geschlechtsgetrennten georgischen 32,14 % dasselbe Land sind.

Drittens: Es gibt einen verbleibenden Tiefen-Störfaktor. Innerhalb der Gruppe mit Obergrenze 100 beträgt die Korrelation zwischen dem Logarithmus der Korpusgröße und dem Top-10-Anteil r = −0,283. Tiefere Korpora schneiden flacher ab, teils aus realen Gründen, teils mechanisch. Es ist schwach genug, um die Rangfolge nicht zu entwerten, und stark genug, dass benachbarte Positionen darin nichts bedeuten.

Viertens — und entscheidend: Die Rangfolge trägt überhaupt kein Ländersignal. Sechsundfünfzig Sprachregionen, die Russland, Japan, Saudi-Arabien, Vietnam, Island und Uganda umfassen, landen allesamt zwischen 20,2 % und 33,1 %, die meisten zwischen 22 % und 27 %. Reale Namenskulturen sind nicht so einheitlich, und wir konnten beweisen, dass sie es nicht sind, weil sechs dieser Länder echte Geburtszählungen in den Kohortendateien haben. Misst man dieselbe Statistik auf beide Weisen:

Die reale Konzentration variiert über diese sechs Länder hinweg um das 3,4-Fache. Unsere Gewichte variieren um das 1,20-Fache. Die Spannweite ist um das 5,6-Fache enger und die Standardabweichung um das 4,4-Fache kleiner — und schlimmer noch, die Spearman-Rangkorrelation zwischen unseren Zahlen und den realen beträgt 0,056. Unser Korpus komprimiert die Unterschiede zwischen den Ländern nicht nur; es ordnet sie auch nicht korrekt. Einzelne Fehler erreichen 13 pp: Das reale weibliche Top-10 der USA liegt bei 9,88 %, wo unser Korpus 23,01 % sagt.

Eine zweite Signatur bestätigt es. Reale Register zeigen eine große Männer/Frauen-Konzentrationslücke — im Durchschnitt 7,41 pp über die sechs Kohorten-Sprachregionen und 13,21 pp in en_IE, einer Sprachregion, die nach unserem Kalibrierungsdurchlauf aus echten Zählungen aufgebaut wurde. Über die 63 in diesem Durchlauf kalibrierten Sprachregionen beträgt die Lücke im Durchschnitt 1,81 pp. Die Kalibrierung hat eine reale Asymmetrie um etwa das Vierfache eingeebnet — genau jene Asymmetrie, die dieser Artikel aus Kohortendaten dokumentiert.

Die gesamtkorpusbasierte Vornamen-Rangfolge ist also kein schwacher Befund über Länder; sie ist überhaupt kein Befund über Länder. Sie wird hier nur berichtet, um zu dokumentieren, was unser Korpus enthält und warum es nicht für Ländervergleiche verwendet werden sollte. Jede länderübergreifende Aussage in diesem Artikel stammt aus Quelle A, den Geburtsregistern.

Das gilt nur für Vornamen. Nachnamen sind ein eigenes System mit eigener Evidenz, und der Defekt überträgt sich nicht — siehe die Anmerkung unten.

Warum dies nicht für Nachnamen gilt

Es wäre leicht, den obigen Abschnitt als „das Korpus ist unzuverlässig" zu lesen, und das ist nicht, was die Evidenz sagt. Der Defekt ist spezifisch für Vornamen, und er hat eine spezifische Ursache: Der Validator dokumentierte in jedem Land ein einziges erwartetes Top-10-Band für Vornamen, sodass die Kalibrierung darauf konvergierte. Für Nachnamen setzt der Validator bewusst kein gemeinsames Ziel, mit der ausdrücklichen Begründung, dass kein solches Ziel existiert — italienische Nachnamen erreichen beim führenden Namen höchstens etwa 0,3 %, während vietnamesische 30 % erreichen.

Fehlt die kausale Ursache, fehlt auch der Effekt. Drei unabhängige Prüfungen:

Die Klippen-Sonde ist der direkte Test: Passt man eine Kurve an ein Top-10-Ziel an, hinterlässt das eine künstliche Stufe zwischen Rang 10 und Rang 11. Über alle 64 Nachnamen-Korpora beträgt die mittlere Stufe 1,06, das Maximum 1,30, und dasselbe Verhältnis, gemessen an den Rängen 5, 15 und 20, ist statistisch nicht unterscheidbar. Es gibt keine Stufe. Die Nachnamenkurven wurden nicht an eine Top-10-Zahl angepasst.

Nachnamen haben einen anderen Defekt — Boden-Anheftung, dieselbe 8-Bit-Kompression, die unten für Korea beschrieben wird, die in 43 von 64 Sprachregionen mehr als 5 % der Wahrscheinlichkeitsmasse des Korpus auf Einträgen parkt, die sich alle das Mindestgewicht teilen. Das verzerrt den Schwanz, nicht die länderübergreifende Rangfolge der Köpfe.

Eine Anmerkung zur koreanischen Diskrepanz

Im Nachnamen-Artikel wiesen wir darauf hin, dass unser koreanisches Top-10 sich zu 60,6 % gegen KOSTATs 63,9 % errechnete, und meldeten es als ungeklärte Lücke. Sie hat eine bekannte Ursache, und es handelt sich eher um eine Skalenbeschränkung als um einen Datenfehler.

Bis vor Kurzem waren unsere Gewichte bei 255 gedeckelt. In Korea ist diese Obergrenze katastrophal, weil die reale koreanische Nachnamenverteilung einen Bereich umspannt, den keine 8-Bit-Skala fassen kann: 김 (Kim) hat rund 1.527.138 Träger gegenüber 1 bei den seltensten Nachnamen — ein Verhältnis von über einer Million zu eins, komprimiert auf 255:1. Die Kompression schadet dem Kopf nicht sehr; sie zerstört den Boden. Rund 130 ultraseltene Nachnamen saßen an einem überbewerteten Mindestgewicht festgeheftet und trugen in der Größenordnung von 8 % Phantommasse bei, die niemandem gehört, und diese Phantommasse verdünnt den Top-10-Anteil.

Die Obergrenze wurde seither aufgehoben, und zh_TW und vi_VN wurden auf echte Registerzählungen umgestellt — was genau der Grund ist, warum diese beiden ihre Register nun auf zwei Dezimalstellen genau treffen, Korea hingegen nicht. Korea wurde noch nicht umgestellt. Die 3,3-Punkte-Lücke ist der sichtbare Rückstand einer 8-Bit-Skala, die auf eine millionenfache Verteilung trifft, und sie sollte sich schließen, wenn Korea neu aufgebaut wird.

Das ist erwähnenswert, weil es eine allgemeine Lehre über gewichtete Korpora ist: Eine komprimierte Skala verzerrt den Schwanz weit mehr als den Kopf, und der Schaden tritt als Defizit im Anteil des Kopfes zutage. Wenn Ihr Top-10 gegen ein Register zu niedrig ausfällt, verdächtigen Sie Ihren Boden, bevor Sie Ihre Anführer verdächtigen.

Ausschlüsse

Zwei Datensätze wurden aus den Schlagzeilenzahlen entfernt, aus denselben Gründen, die in Migrationsschichten in Geburtskohorten dokumentiert sind.

Großbritannien veröffentlicht vor 1971 grob eine Top-100-Liste und danach alles bis hinunter zu einer einzelnen Geburt:

Die 56,88 % sind gegen einen Nenner von nur 116 Namen berechnet. Sie sind nicht vergleichbar mit den 18,17 %, die gegen 9.392 berechnet sind, und der scheinbare Zusammenbruch zwischen ihnen ist größtenteils eine Änderung der Veröffentlichungspolitik. Großbritanniens Zahlen erscheinen oben nur dort, wo ausdrücklich gekennzeichnet.

Neuseeland veröffentlicht bei einer konstanten Schwelle, aber nur 239–565 Namen pro Jahrzehnt — tief genug, um intern konsistent zu sein, zu flach, um seinen Top-10-Anteil mit Amerikas 23.079-Namen-Dateien zu vergleichen. Sein Trend (32,43 % → 18,46 % bei den Jungen) ist in der Richtung mit allen anderen konsistent und wird nirgends als Schlagzeile berichtet.

Fazit

Die Vornamenkonzentration ist in sechs Jahrzehnten über jedes Register hinweg, das sie richtig messen kann, um das Zwei- bis Vierfache gefallen. Das effektive Repertoire amerikanischer Mädchennamen hat sich verachtfacht. Frankreich ging von zwölf Namen, die die Hälfte seiner Jungen abdeckten, auf siebzig über. Der Nummer-eins-Name, jene immerwährende Pressemitteilungs-Statistik, ist von einem Kind unter zehn auf eines unter fünfzig geschrumpft.

Zwei Dinge widersetzen sich dem Trend. Spanien konzentriert sich seit den 1980er-Jahren wieder, und wir können das messen, ohne es erklären zu können. Und die alte Männer/Frauen-Asymmetrie — Jungen nach Vätern und Heiligen benannt, Mädchen frei benannt — hat sich nicht nur abgeschwächt, sondern in zwei Ländern umgekehrt.

Der Befund, den wir gelöscht haben, ist so viel wert wie die, die wir behielten. Naiv geordnet sagen unsere eigenen Korpora, georgische Namen seien dreimal stärker konzentriert als schwedische. Sind sie nicht. Schweden liegt auf einem anderen Build unserer Pipeline, und der Vergleich misst uns. Die Regel, die es aufdeckt, ist dieselbe, die alles andere in dieser Reihe aufgedeckt hat: Bevor man zwei Zahlen vergleicht, prüfe, ob sie auf dieselbe Weise entstanden sind.

Methodik und Quellen

Zwei unabhängige Datenquellen, bewusst getrennt gehalten.

Quelle A — nationale Geburtsregister mit echten Zählungen. Kohortendateien liefern namensweise Geburtszählungen über sieben Jahrzehnt-Behälter (1941–2001) für sechs Sprachregionen. Alle Schlagzeilenzahlen stammen von hier. Das sind echte Zählungen, keine relativen Gewichte.

Quelle B — unsere Korpora für 63 Sprachregionen. Relative Häufigkeitsgewichte, verwendet nur im Abschnitt, der ausdrücklich von ihren Grenzen handelt. Nur 5 der 63 Vornamen-Korpora tragen echte Registerzählungen (en_US, fr_FR, es_ES, no_NO, en_NZ); die anderen 58 verwenden relative Ganzzahlskalen, 51 davon bei 100 gedeckelt. Keine Schlagzeilenaussage in diesem Artikel beruht auf Quelle B.

⚠ Zwei Vorbehalte zu dieser Zählung. Erstens, sie ist spezifisch für Vornamen: Unsere Nachnamen-Dateien sind in mehr Sprachregionen registerabgeleitet, sodass eine Sprachregion auf der einen Seite echte Zählungen und auf der anderen eine relative Skala halten kann — zh_TW und vi_VN sind genau dieser Fall, und frühere Versionen dieser Anmerkung schrieben ihre Nachnamenskalen fälschlich ihren Vornamen zu. Zweitens, „registerabgeleitet" ist nicht eine einzige Sache: Anderswo im Korpus speichert vi_VN Anteile (Promille × 1.000), und uk_UA mischt echte Zählungen, ein pauschales „≥20.000"-Band und einen Platzhalterboden in einer einzigen Spalte. Solche Sprachregionen zusammen als „echte Daten" zu zählen, schmeichelt ihnen. en_IE, aus echten Zählungen neu aufgebaut, ist die 64. Sprachregion und liegt zeitlich nach diesem Durchlauf.

Berechnung. Für jede Liste: absteigend nach Zählung sortieren, den kumulativen Anteil bei den Rängen 10 und 100 berechnen sowie den Rang, bei dem der kumulative Anteil erstmals 50 %, 80 % und 95 % erreicht. Männlich und weiblich durchgängig getrennt analysiert; zusammengeführte Zahlen werden nur berichtet, um zu zeigen, warum sie nicht verwendet werden sollten. Analyse durchgeführt am 2026-07-18 gegen Korpusversion share 1.1.7. ⚠ Das Korpus umfasste 63 Sprachregionen, als diese Zahlen gemessen wurden; en_IE wurde am 18. Juli 2026 hinzugefügt und es umfasst heute 64. Seither sind auch en_IE, en_GB und sv_SE auf Registerzählungen umgestellt worden, sodass die obige Zahl „5 von 63" nun 8 von 64 lautet (en_US, en_GB, fr_FR, es_ES, sv_SE, no_NO, en_IE, en_NZ), neu gemessen am 22. Juli 2026.

Build-Generations-Audit (Quelle B). Gruppiert man die männlichen Vornamendateien nach Skalenobergrenze:

Tiefen-Störfaktor innerhalb der Gruppe mit Obergrenze 100: Pearson r(log N, Top-10) = −0,283 (n = 56). Über alle 63 ohne Ausschlüsse: r = −0,436, aufgebläht durch den Ausreißer sv_SE.

Bekannte Einschränkungen.

1. Kohortenregister zählen je nach Land verschiedene Objekte. Das norwegische ist ein Einwohnerregister (seine Kohorte von 1941 summiert sich auf 297.799 gegenüber ~620.000 tatsächlichen norwegischen Geburten 1941–50), es schließt also im Ausland Geborene ein. Frankreich zählt in Frankreich registrierte Geburten, ausschließlich im Ausland Geborener. Die US-Reihe besteht aus geburtsverknüpften Sozialversicherungsdaten. Die Konzentration reagiert darauf weniger empfindlich als die Migrationsanalyse, aber die Reihen sind keine identischen Objekte.
2. Alle vier Sprachregionen zeigen eine Kohorte von 1941 bei 0,43–0,50 des Gesamtwerts ihres Spitzenjahrzehnts. Die Spalte von 1941 ist systematisch die dünnste und am stärksten von Sterblichkeit und Erfassungsabdeckung betroffen.
3. Spaniens Top-5.000-Grenze schneidet seinen Schwanz ab; Spanien erscheint nur in Top-10-Vergleichen.
4. Die Rangfolge aus Quelle B ist beschreibend für unsere Korpora, nicht für Länder, aus den vier im Fließtext genannten Gründen.

Historischer Kontext — die französische loi du 11 germinal an XI (in Kraft 1803–1993), katholische und marianische Namensgebungskonventionen sowie patrilineare Namensverpflichtungen — ist gängige onomastische und rechtliche Geschichte, bereitgestellt zur Deutung der Kurven. Er ist nicht aus unseren Daten abgeleitet. Die Korrelation zwischen Frankreichs gesetzlicher Beschränkung und Frankreichs steilster Kurve wird als suggestiv vermerkt und ausdrücklich nicht als Beweis; der Rückgang war bereits vor der Aufhebung von 1993 im Gange.

Was wir nicht behaupten. Wir behaupten nicht, Spaniens Umkehr zu erklären. Wir behaupten nicht, dass die Rangfolge über 63 Sprachregionen nationale Namenskulturen misst. Wir behaupten keine Kausalität für irgendeinen der vier vorgeschlagenen Mechanismen hinter dem Zusammenbruch — sie sind mit den Kurven vereinbar, und die Kurven allein können nicht zwischen ihnen unterscheiden.

Weiterführende Lektüre: Nachnamen-Konzentrationskurven führt dieselbe Messung an Nachnamen durch, wo die Zahlen strukturell statt modegetrieben sind; Ihr Name ist eine Geburtsurkunde behandelt, welche Namen welche ablösten; Namenskorpora über Sprachregionen hinweg vergleichen behandelt die oben erwähnten korpusübergreifenden Fehlermodi.