Zum Inhalt springen

Kategorie: Übersetzungen



Maschinelle Übersetzung: Jetzt oder Später?

"Kernseife = nuclear soap". Die Zeit, als Google derart lustige maschinelle Übersetzungen (MÜ) bereitstellte, ist längst passé. Heute müssen selbst die schärfsten Kritiker von MÜ zugeben, dass die Ergebnisse deutlich besser geworden sind, wenn auch i.d.R. zusätzliche Bearbeitungsschritte notwendig sind, um sie weiter zu verwenden. Warum tun es sich also die Unternehmen schwer, bereits heute MÜ-Systeme auf breiter Basis einzuführen? Manche Versprechen sagen ja traumhafte Produktivitätssteigerungen und Einsparungen voraus.

Die Antwort ist eine Kombination unterschiedlicher Gründe. Wenn alle Fakten und Erfahrungswerte klar und deutlich auf dem Tisch lägen, wäre die Entscheidung für oder gegen MÜ bedeutend leichter zu fällen. Man wüsste, welches Ergebnis zu erwarten wäre, wie hoch die Investitionen in Hardware, Software und Arbeitszeit wären und könnte abwägen, ob die Investition sinnvoll ist. Obwohl bereits sehr viel zu diesem Thema publiziert worden ist, fehlt vielen Entscheidern eine Art Leitfaden, wie sie die Einführung von MÜ in ihrem Unternehmen angehen können. Wir versuchen hier, die wesentlichen Punkte darzulegen.

Als erstes ist es wichtig, sich ein klares Bild von den Zielen zu machen, die man mit MÜ erreichen möchte. Geht es primär um Kosteneinsparungen, um Zeitgewinn oder um die Bewältigung von Informationsmengen, die mit Humanübersetzern nicht zu schaffen sind, um nur einige der möglichen Ziele zu nennen.

Wenn es um die Kosten geht, ist es zunächst einmal wichtig, die richtige Vergleichsbasis herzustellen. Auf der einen Seite stehen alle Kosten, die mit dem Aufbau und dem Betrieb eines MÜ-Systems, eventuell in Kombination mit Ausgaben für Post-Editing, zusammenhängen und auf der anderen Seite die Kosten von Humanübersetzern, wenn diese regelmäßig mithilfe von Übersetzungsdatenbanken (Translation-Memorys) übersetzen. Der Einsatz von Translation-Memory-Systemen zusammen mit Redaktionssystemen hat in den letzten Jahren bei vielen Unternehmen bereits zu deutlichen Kosteneinsparungen geführt.

Wenn der Zeitfaktor im Vordergrund steht, muss der Vergleich den Gesamtprozess einbeziehen. Bei der reinen Zeit für die Übersetzung eines Textes ist die Maschine eindeutig im Vorteil. Es ist ja Maschinenzeit. In manchen Situationen reicht das schon, etwa wenn es darum geht, den technischen Support in die Lage zu versetzen, auf Anfragen in Fremdsprachen schneller zu reagieren. Allerdings müsste man korrekterweise die gesamte Bearbeitungszeit für maschinelle Übersetzungen berücksichtigen. Die Maschine muss nicht nur einmal, sondern regelmäßig trainiert werden. Das bedeutet, dass in regelmäßigen Abständen die Ergebnisse von korrigierten Übersetzungen benutzt werden, um das MÜ-System zu optimieren. Ferner kommt der normalerweise erforderliche Zeitaufwand für das Post-Editing der maschinell übersetzten Texte hinzu. Die Aussagen über die Produktivität eines Post-Editors (Spezialist, der maschinelle Übersetzungen prüft) schwanken je nach Qualitätsmaßstab und MÜ-Output stark. Manche Post-Editoren setzen bspw. bei durchschnittlicher MÜ-Qualität und Qualitätsanspruch eine Leistung von max. 5000 bis 6000 Wörtern pro Arbeitstag an.

Ist man sich über die primären Ziele im Klaren, geht es um die konkrete Umsetzung eines MÜ-Vorhabens. In diesem Zusammenhang spielen viele Faktoren eine Rolle:

  •  die Auswahl des Systems und der erforderlichen Hardware-Infrastruktur
  •  die Auswahl und die Organisation von Trainingsdaten
  •  das Entwerfen eines bzw. mehrerer MÜ- Prozesse
  •  der Aufbau qualifizierter Ressourcen für das Post-Editing
  •  die Risikoanalyse

Grundsätzlich fällt die erste Entscheidung zwischen dem kompletten Aufbau eines eigenen MÜ-Systems mit eigener Infrastruktur und der Benutzung des MÜ-Systems eines Marktanbieters, das man mit eigenen Daten trainieren kann. Es gibt am Markt einige Open Source Systeme, die man kostenlos herunterladen kann und die übrigens auch von den meisten kommerziellen Plattformen verwendet werden: Moses (statistisches MÜ), OpenNMT oder TensorFlow NMT (neuronales MÜ). Solch ein System zu installieren ist zwar nicht einfach, aber es liegt wohl im Vermögen der meisten IT-Mitarbeiter eines Unternehmens, sodass das System selbst nicht das Problem ist. Vielmehr liegen die Herausforderungen bei der Anpassung des Basissystems und bei der Hardware, denn das Trainieren von Modellen geht mit enormen Rechnerleistungen einher. Die Konfiguration und die Erweiterung des installierten Basissystems sind nicht trivial und können eigentlich nur erfolgreich funktionieren, wenn man ein tiefes Verständnis der Funktionsweise statistischer und neuronaler MÜ-Systeme hat. Der IT-Verantwortliche muss beispielsweise Parameter wie die Anzahl der Epochen (Lernzyklen) oder die optimale Breite der Wortvektoren ("embedding size") festlegen. Daher empfiehlt es sich, diese Arbeit einem der spezialisierten Anbieter maschineller Übersetzungsplattformen zu überlassen, wenn man diese Kenntnisse nicht im Hause hat bzw. nicht aufbauen kann. Hat man jedoch diese Ressourcen im Hause, ist man natürlich besser gewappnet, um individuelle Anforderungen zu berücksichtigen und umzusetzen.

Wer ein bereits vorkonfiguriertes System benutzt, ist nicht gleich startklar. Zuerst müssen für alle benötigten Sprachkombinationen Trainingsdaten besorgt und auch optimiert werden. Neben den (großen) Mengen an Trainingsdaten ist deren Qualität extrem wichtig, wenn man gute Ergebnisse erzielen möchte.

Translation-Memorys eignen sich für das Training, wenn sie qualitativ hochwertig sind. Die Firma Autodesk benutzte bspw. ca. 9 Millionen englisch-japanische Segmente, um ihre statistische Engine Moses zu trainieren. Diese Trainingsdaten müssen zuerst einmal thematisch zu künftigen Übersetzungsprojekten passen, aber auch sprachlich und technisch so perfekt wie möglich sein. Translation- Memorys sind das Ergebnis langjähriger Übersetzungstätigkeit durch Humanübersetzer und können auch Fehler, Inkonsistenzen oder Teilsegmente enthalten, die man bei künftigen Übersetzungen nicht wieder haben möchte. Diese Daten zusammenzustellen und zu bereinigen ist zeitaufwändige Arbeit, die bei der Gesamtbewertung der Alternativen maschinell oder human berücksichtigt werden sollte.

In der Regel bedeutet die Einführung eines MÜ-Systems auch neue Prozesse für ein Unternehmen. Die Arbeit wird anders organisiert, andere Ressourcen werden benötigt. Soll das System allein funktionieren oder in Kombination mit Translation-Memory-Systemen? Möchte man regelmäßig die Qualität der Ergebnisse messen, um an der Optimierungsschraube zu drehen? Wie geht das? Welche Maßstäbe werden angesetzt? Das sind ebenfalls Fragen, die im Vorfeld zu klären sind. So kann sich beispielsweise herausstellen, dass es bei einigen Sprachen besser ist, die Ausgangstexte vor der eigentlichen Übersetzung anzupassen, um bestimmte Maschinenfehler zu vermeiden. Ein wichtiger Schritt ist das Post-Editing. Dazu werden Fachleute benötigt, die besonders für diese Art von Arbeit geschult sind, denn zum einen machen Maschinen ganz andere Fehler als Humanübersetzer und zum anderen machen nicht alle Systeme (statistisches maschinelles Übersetzen SMT bzw. neurales maschinelles Übersetzen NMT) die gleichen Fehler. Der Post-Editor muss also auf unterschiedliche Merkmale achten.

Schließlich kommt noch die Risikoanalyse zum Tragen. Auch wenn die maschinell erstellte Übersetzung bei entsprechenden Mengen günstiger ist als die Humanübersetzung, ist das Risiko, das von einer solchen Übersetzung für das Unternehmen ausgeht, deutlich größer. Denn Maschinen machen, wie bereits gesagt, andere Fehler als Menschen. Einer dieser regelmäßigen Maschinenfehler ist, dass eine gut klingende Übersetzung manchmal mehr bzw. weniger Informationen enthält, als das, was im Ausgangstext steht. Nicht alle Post-Editoren, die ja nicht zu langsam sein dürfen, erkennen das bei plausibel klingenden Übersetzungen.

Heute kann niemand pauschal eine Aussage für oder gegen MÜ treffen. Wer die obigen Punkte für seine Situation und sein Unternehmen beantwortet, hat schon eine sachliche Entscheidungsgrundlage. Falls die Vorteile von MÜ überwiegen, empfiehlt es sich, mit einer Sprachkombination anzufangen für die es ausreichend Trainingsdaten gibt und die besser übersetzbar ist. Damit werden erste Erfahrungen gesammelt, die auf weitere Sprachen übertragen werden können.

Übersetzung und Lokalisierung für den eCommerce

Wer hat nicht bereits etwas über das Internet bestellt? Vor gar nicht allzu langer Zeit war der digitale Handel noch Neuland. Nun verbreitet er sich rasant. Und er macht auch vor dem B2B-Geschäft nicht halt. Viele deutsche Unternehmen sehen im digitalen Handel neue Absatzchancen und auch die Möglichkeit, ohne teures internationales Vertriebsnetz Kunden weltweit zu erreichen. Da die meisten Kunden nach Informationen in ihrer eigenen Sprache suchen, ist es unabdingbar, Websites
und eCommerce-Inhalte in diese Sprachen zu übersetzen und zu lokalisieren. Der Weg zu einwandfrei lokalisierten Websites ist allerdings holprig und so manch ein Lokalisierungsprojekt wurde erst verspätet und über dem geplanten Budget abgeschlossen, ganz zu schweigen vom Image-Schaden durch Übersetzungs- oder Lokalisierungsfehler. Was lässt sich aus solchen Projekten lernen?

Zunächst muss der Unterschied zwischen Übersetzung und Lokalisierung geklärt werden. Übersetzen bedeutet das Übertragen von Inhalten von einer Sprache in die andere. Bei der Lokalisierung geht es zusätzlich um die Anpassung der übersetzten Inhalte auf die Anforderungen des Ziellandes bzw. der Zielsprache. So wird man je nach Zielland Zahlen u. U. unterschiedlich formatieren, auch wenn diese Länder die gleiche Sprache haben. Zum Beispiel die Tausenderbeträge, die Franzosen und Kanadier (1 234,56), Schweizer (1'234.56), und Belgier (1.234,56) unterschiedlich schreiben. 

Vor diesem Hintergrund müssen Anbieter von eCommerce-Inhalten an erster Stelle prüfen, ob ihre Inhalte überhaupt lokalisierbar sind. Dazu gehört z. B. die Möglichkeit, Felder in Eingabeformularen so anzupassen, dass Unterschiede bei Adressformaten, Mehrwertsteuerangaben, bei der Ansprache von Kunden o. ä. berücksichtigt werden können. Auch die Texte, die in manchen Grafiken vorkommen, müssen eventuell lokalisiert werden. Es empfiehlt sich, von vornherein eine mögliche Lokalisierung für alle wichtigen Regionen der Welt zu planen, auch wenn am Anfang nur eine begrenzte Anzahl von Sprachen ansteht.

Bevor man beginnt, ist es ratsam, alle Beteiligten an einen Tisch zu holen, um ihre Wünsche aufzunehmen und vor allem um die Schnittstellen und die einzelnen Arbeitsschritte aufeinander abzustimmen. 

In Bezug auf die Übersetzung der Inhalte ist es wichtig, nicht nur das aktuelle Projekt, sondern Folgeprojekte im Blick zu behalten. Ein Unternehmen wird sein Produktangebot regelmäßig aktualisieren und erweitern. Prozesse und Tools müssen also vorhandene Daten wiederverwenden und neue Inhalte identifizieren können. 

Vonseiten der Redakteure stammen die
eCommerce-Inhalte von Content-Management-Systemen (CMS) wie TYPO3, WordPress, Drupal oder Joomla! und von Produktdatenbanken. Viele dieser Systeme verfügen über Schnittstellen zu Übersetzungstechnologien, so dass sich ein mühsames und fehlerträchtiges manuelles Kopieren von Content oder von Übersetzungen in Dateien oder Excel-Tabellen vermeiden lässt. Diese Systeme generieren Dateiformate, die Übersetzungsprogramme nahtlos verarbeiten können. Das CMS kann die übersetzte Datei anschließend zurückimportieren, ohne dass weitere Konvertierungen oder manuelle Kopiervorgänge notwendig sind. Das spart Zeit und Arbeit. 

Eine weitere Anforderung für den Übersetzungsprozess ist die Notwendigkeit, Kontextinformationen bereitzustellen. Bei eCommerce kommen oft lange Listen von Produktbezeichnungen vor, die ohne weiteren Kontext schwer übersetzbar sind. Dies kann daran liegen, dass eine deutsche Benennung mehrere Bedeutungen haben kann (z. B. Homonyme wie "Anlage") oder, dass je nach Position auf der eCommerce-Seite, Kurzformen ("Schraube" statt "Sechskantschraube") oder Abkürzungen zum Einsatz kommen.

Die Lokalisierung betrifft unterschiedliche Aspekte:

  • Sprachliche Lokalisierung
  • Technische Lokalisierung
  • Organisatorische Lokalisierung 

Unter die sprachliche Lokalisierung fällt zuerst alles, was man als "Locales" bezeichnet: Zahlen- und Datumsformate, Währung, Maßeinheiten, Typografie o. ä. Als nützlicher Tipp erweisen sich hier die Localization Style Guides von Microsoft, die man frei herunterladen kann und die für die meisten Sprachen die wichtigsten Lokalisierungsregeln zusammenfassen1.

Darüber hinaus können sprachliche und kulturelle Aspekte in der Kommunikation mit dem Endkunden eine Rolle spielen. Wie formuliert man Anweisungen, wie spricht man den Kunden an? Nicht alle Kulturen verhalten sich gleich. Inhalte können auch kulturell behaftet sein: Wortspiele, Redewendungen, Anspielungen auf Ereignisse usw. 

Nicht-sprachliche Aspekte wie Farben oder Symbole können in manchen Ländern kulturell oder religiös vorbelastet sein. Das ist
z. B. ein Punkt, bei dem ein Unternehmen den Übersetzer zu Rate ziehen kann, wenn es keine eigene Auslandsniederlassung hat.

Zu den organisatorisch-rechtlichen Aspekten der Lokalisierung zählt die Überprüfung der Vertriebswege. Wie erfolgt die Zahlung der Ware? Welche Zahlungsmöglichkeiten sind in welchen Ländern üblich? Manche Länder verwenden u. a. noch Schecks, während in anderen Zahlungen per Smartphone mit speziellen Autorisierungsverfahren üblich sind.

Wie gelangt die Ware zum Kunden? An wen kann er sich bei Problemen wenden? Gibt es eine Telefonnummer oder eine Kontaktadresse in seinem Land oder läuft alles über Deutschland? Ist in diesem Fall sichergestellt, dass bei den Telefonnummern die Ländervorwahl genannt ist? 

Gibt es nationale gesetzliche Regelungen z. B. in Bezug auf die Produktbeschreibungen, auf die Mehrwertsteuer oder auf die Umweltverträglichkeit, die zu beachten sind? Dies sind nur einige wenige Fragen, die bei der Lokalisierung von eCommerce auftauchen. 

Schließlich sind bei der Lokalisierung technische Aspekte zu berücksichtigen. Wer z. B. darauf achten möchte, dass seine Produkte in Suchmaschinen an guter Stelle aufgelistet sind, muss in manchen Ländern andere Suchmaschinen als Google bzw. andere Suchwörter einbeziehen, etwa Baidu in China,
Yahoo in Japan, Yandex in Russland oder Naver in Südkorea. Auch die Anpassung der Präsenz in Sozialen Medien gehört zu einer erfolgreichen eCommerce-Strategie.

Da Websites viele Verlinkungen zu eigenen oder fremden Inhalten enthalten, ist die Prüfung der Links Teil der Lokalisierungsarbeit. Es ist sonst für den Nutzer ärgerlich, wenn er nach einem Klick auf eine deutschsprachige Seite gelangt, die er nicht versteht. 

Weitere Aspekte betreffen u. a. die Verfügbarkeit von Feldern und die Reihenfolge von Feldern für übliche Operationen wie Adresseneingabe, Zahlung der Bestellung o. ä. Wenn Skripte die Korrektheit von Benutzereingaben prüfen, ist es wichtig, dass sie eben die lokalen Gegebenheiten berücksichtigen. Es ist z. B. für den Benutzer im Ausland ärgerlich, wenn er die Meldung liest, dass seine Telefonnummer falsch ist und er seine Bestellung nicht abschließen kann. U. U. ist er für längere Zeit für das Unternehmen verloren. 

Kein Lokalisierungsprojekt sollte ohne Testphase laufen. Trotz bester Vorbereitung und größter Vorsicht, können immer wieder unvorhergesehene Probleme erst in der lokalisierten und kompilierten Fassung der eCommerce- Seite sichtbar sein. Daher ist es gute Praxis, bereits in der Planungsphase, Checklisten und Testskripte zu definieren, damit alle Sprachen einheitlich umgesetzt werden.

Die Lokalisierung von eCommerce- und Webseiten ist kein Spaziergang. Unternehmen, die gerade in diesen Bereich einsteigen, können vom Knowhow erfahrener Lokalisierungsspezialisten, wie D.O.G., profitieren und dabei Zeit und Geld sparen.


Diese Style Guides können unter folgender Adresse heruntergeladen werden: https:// www.microsoft.com/en-us/language/StyleGuides

Übersetzung von Miniprojekten

Für viele Firmen, die seit Jahren regelmäßig ihre technische Dokumentation übersetzen lassen, klingt die Nachricht zunächst gut: Viele Übersetzungsprojekte haben einen geringen Umfang und daher verhältnismäßig niedrige Kosten. Die Gründe dafür sind vielfältig. Als Erstes stellen Unternehmen Produkte oder Software modular her. Das bedeutet, dass sie dieselben Komponenten in unterschiedlichen Endprodukten einbauen. Das betrifft logischerweise auch die dazugehörigen Informationen. Ferner sorgen die heutigen Redaktionssysteme dafür, dass dieselben Inhalte nach Bedarf in unterschiedlichen Dokumentationen erscheinen und das sogar in allen verfügbaren Sprachversionen. Schließlich helfen Translation-Memory-Systeme, die Mengen an Neuübersetzungen weiter zu reduzieren, indem sie vorhandene Sätze paarweise mit deren Übersetzung in einer Datenbank speichern. Für die Organisation und für die Qualität der Übersetzungen bleibt dies allerdings nicht ohne Folgen.

Es gibt viele Aufgaben, die unabhängig von der Größe eines Projektes zu bewältigen sind und immer gleich bleiben: Ein Projekt anlegen, einen oder mehrere Übersetzer mit der Übersetzung beauftragen, die Qualität der Übersetzungen sichern, die Rechnungen von Lieferanten prüfen oder die Leistungen abrechnen. Dieser Aufwand ist da, egal ob eine halbe Seite oder 200 Seiten zu übersetzen sind. Zwar mag jede einzelne Handlung an und für sich wenige Minuten in Anspruch nehmen, aber diese Minuten summieren sich rasch zu Stunden, besonders dann, wenn Kommunikation zwischen mehreren Personen stattfindet und wenn mehrere Arbeitsschritte einzuhalten sind.

Auch das Dateihandling erfolgt unabhängig von der Anzahl der zu übersetzenden Wörter. Dateien zu kopieren, in Translation-Memory- Systeme zu importieren, zu speichern, zu versenden, usw. sind Aufwendungen, die die Menge an zu übersetzenden Texten wenig beeinflussen. Vielmehr führt das Arbeiten mit Redaktionssystemen sogar dazu, dass Projektmanager anstatt wie früher eine einzelne große Projektdatei eine Vielzahl kleinerer XML-Dateien zu verwalten haben. Wenn z. B. bei einem Projekt, das in 20 Sprachen zu übersetzen ist, ein Projektmanager 100 Minidateien durch sechs Bearbeitungsschritte weiterreicht, muss er sehr schnell mehrere Hundert einzelne Objekte sorgfältig überwachen, um Fehler zu vermeiden. Hinzu kommt, dass alle Datenbestände und Arbeitsmittel (Translation- Memorys und Terminologien) unabhängig vom Projektumfang gepflegt werden müssen.

Wer Wert darauf legt, seine Terminologie zu erfassen und zu vereinheitlichen, muss ebenfalls bei kleineren Projekten prüfen, ob sie neue Termini enthalten. Auch dieser Aufwand kann bei Miniprojekten überproportional groß sein: Vorhandene Terminologie laden, sie mit dem neuen Text abgleichen und noch nicht erfasste Termini identifizieren.

Der Aufwand für die Qualitätssicherung ist zudem bei kleinen Projekten proportional höher als bei großen Projekten. Dafür gibt es mehrere Gründe. Zuerst einmal werden oft vorhandene Übersetzungen eingespielt und gesperrt. Zwar wird vom Übersetzer bzw. vom Revisor nicht erwartet, dass er sich mit bereits vorhandenen Übersetzungen beschäftigt, da sie meistens nicht bezahlt werden, aber sie sind da und sollen dazu beitragen, Kontextinformationen zu vermitteln. Konkret heißt das, dass der Übersetzer bzw. der Revisor sie zumindest mitlesen muss. Und das kostet Zeit. Da aufgrund von Terminologieabweichungen manchmal Unstimmigkeiten in den vorhandenen Übersetzungen vorkommen können, entsteht bei gewissenhafter Arbeit noch ein zusätzlicher Abstimmungsaufwand. Ferner ist bei kleineren Aktualisierungsprojekten ebenfalls nicht auszuschließen, dass der Kontext fehlt, was wiederum Klärungsbedarf verursacht. Man denke z. B. an die Übersetzung eines isolierten Satzes wie: "Sie sind direkt an den Seitenwänden gelagert", was ohne Kontext- oder Hintergrundinformationen nicht zu schaffen ist.

Als weiterer Grund für den erhöhten Qualitätssicherungsaufwand gilt die Tatsache, dass je länger mit Redaktionssystemen bzw. mit Translation- Memory-Systemen gearbeitet wird, desto mehr Autoren und Übersetzer an der Erstellung des Inhalts beteiligt sind. Dadurch kommen zwangsläufig stilistische oder terminologische Unterschiede zum Tragen, die bei der Qualitätssicherung Mehraufwand verursachen.

Auch für die Auftraggeber bringen kleine Projekte nicht nur Vorteile. Der Auftraggeber muss unabhängig von der Projektgröße den gesamten Ablauf organisieren, verbuchen und überwachen.

Auftragnehmer haben das Problem, dass die in absoluten Größen relativ niedrigen Margen nicht immer ausreichen, um den tatsächlichen Verwaltungsaufwand abzudecken. Zwar hoffen viele im Rahmen einer Mischkalkulation, dass die großen Projekte, die ja hoffentlich nicht ganz verschwinden werden, die Einbußen kompensieren. Aber diese Rechnung geht nicht immer auf. In einem solchen Fall besteht das Risiko, dass an Kernleistungen wie der Qualitätssicherung oder der Auswahl qualifizierter (und daher ausgelasteter und nicht spottbilliger) Fachübersetzer gespart wird.

Viele professionelle Dienstleister versuchen, aus der Quadratur des Kreises eine Tugend zu machen. Sie schaffen es, einige der Nachteile, die kleine Projektgrößen mit sich bringen, mit Investitionen, mit optimierten Produktionsprozessen und mit Technologien auszugleichen. So gibt es inzwischen viele Übersetzungsdienstleister, die Workflowsysteme einsetzen (entweder eigene Entwicklungen oder marktgängige Produkte wie Plunet bzw. XTRF oder die Workflowfunktionen gängiger Übersetzungssysteme wie Across oder SDL WorldServer). Mit diesen Workflowsystemen lassen sich einige der Prozessschritte automatisieren. Das funktioniert allerdings nur dann, wenn die Beschaffenheit der Projekte und der Dateien gleich bleibt. Wenn z. B. Dateien immer wieder unterschiedlich formatiert sind, mehrere Ausgangssprachen und Texte in Grafiken enthalten oder wenn komplexe Bearbeitungsanweisungen vorliegen, die nur manuell umgesetzt werden können, dann ist eine Automatisierung einzelner Bearbeitungsschritte schwer realisierbar.

Wer sich langfristig stabile Übersetzungsleistungen und einen zuverlässigen Service sichern möchte, ist gut beraten, wenn er gemeinsam mit seinem Dienstleister die Probleme von Kleinaufträgen zu lösen versucht. Und tatsächlich lässt sich einiges tun. Zuerst einmal bei der Vergütung bestimmter Leistungen wie die Terminologieextraktion oder das Dateihandling, wenn dies finanziell vertretbar ist. Wenn außerdem für den Auftraggeber die Möglichkeit besteht, Aufträge über ein Portal zu erteilen, ist es eine willkommene Unterstützung für alle Beteiligten. Der Auftraggeber kann bereits einige der Eckdaten fehlerfrei in das System eingeben wie z. B. seine Bestellnummer oder die Sprachkombinationen oder auch seine Anweisungen, sodass diese Daten nicht noch einmal vom Dienstleister erfasst werden müssen. Darüber hinaus können Auftraggeber versuchen, sehr kleine Aufträge ("Bitte übersetzen Sie diesen Satz in 20 Sprachen") in einen Sammelauftrag zusammenzulegen. 

Projekttagebuch

Für viele Profi-Sportler ist es Routine: Sie führen ein Tagebuch und tragen dort ihre Trainingsdaten ein wie Tagesform, erbrachte Leistung oder Beschwerden. Beim Projektmanagement von Übersetzungen ist ein Tagebuch allerdings weniger verbreitet, obwohl es sich als sehr nützliches Instrument für eine erfolgreiche Projektarbeit erweisen kann.

Größere Übersetzungsprojekte mit einer Vielzahl von Dateien und Sprachen können sich als sehr komplex und fehleranfällig erweisen. Nicht selten muss der Projektmanager über mehrere Wochen viele Prozessschritte und Hunderte von Bearbeitungszuständen überwachen, mit mehreren Übersetzern, technischen Fachleuten oder Auftraggebern kommunizieren. Das Projektwissen ist auf viele Köpfe verteilt.

Zwar gibt es am Markt eigenständige bzw. in Translation-Memory-Systemen integrierte Verwaltungsprogramme für Projekte, aber nur wenige liefern die Instrumente für ein systematisches Erfassen des Projektlebens. Daher bietet sich das Führen eines elektronischen Projekttagebuchs als nützliche Ergänzung zu den gängigen Mitteln des Projektmanagements an. So lässt sich mit einem Blick feststellen, was im Verlauf des Projekts geschehen ist. Das ist z. B. praktisch, wenn ein Mitarbeiter nach seinem Urlaub zurückkommt und das Projekt weiterführt bzw. wenn am Ende des Projektes nach möglichen Fehlerursachen gesucht wird.

Aber wie soll ein solches Projekttagebuch aussehen? Welche Informationen gehören dazu? Das Wichtigste ist zuerst einmal, dass der Projektmanager alle Projektereignisse chronologisch (mit Datum und möglichst auch mit Uhrzeit) erfasst. Falls mehrere Personen das Tagebuch führen, muss auf jeden Fall der Name des Verfassers auch mitprotokolliert werden.

Erfasst werden unterschiedliche Ereignisse wie Beauftragung, wichtige Mails, bestimmte Aktionen (wie Dateneingang oder Lieferung), Meetings (und Beschlüsse), Kommunikation oder Vereinbarungen. Am besten ist es, wenn bereits von Anfang an mit typischen Informationskategorien gearbeitet wird, sodass bei Bedarf eine gezielte Informationssuche anhand dieser Kategorien (z. B. über eine Filterfunktion von Excel) erfolgen kann. Beispiel: "Gibt es in der Kategorie ‚ToDo‘ eine Aufgabe, die den Status ‚offen‘ hat?". Da in der Regel Projekte nicht einmalig sind, macht es Sinn, diese Kategorien zu standardisieren. Beispiele für solche Kategorien sind: "Kommunikation mit Kunden, Kommunikation mit Lieferanten, Verarbeitungsschritt, Kosten, Anweisung/Vereinbarung, ToDo".

Von besonderer Bedeutung sind Informationen, die im Projektverlauf Gegenstand von Diskussionen sein könnten. Es geht u. a. um Anweisungen, die der Auftraggeber dem Dienstleister oder der Projektmanager dem Übersetzer erst zu einem späteren Zeitpunkt erteilt, wenn das Projekt bereits angelaufen ist. So kann es z. B. sein, dass eine Anweisung zur Terminologie erst nach der Lieferung eines Projektteils erfolgte und diese Information ohne Projekttagebucheintrag einige Wochen später nicht mehr zu rekonstruieren ist. Die Verwunderung ist dann groß, wenn Vorgaben in der Übersetzung nicht umgesetzt wurden.

Beim Protokollieren von Aktionen, die von Problemen unterschiedlicher Natur (technisch, sprachlich oder organisatorisch) begleitet werden, ist es im Sinne künftiger Verbesserungsmaßnahmen wichtig, diese Probleme genau zu beschreiben und zu dokumentieren und dabei die möglichen Ursachen zu nennen. Es geht um Fragen Wer, Was, Wie, Womit und mit Welchem Ergebnis umgesetzt hat. Beispiel: "Bei der Projektvorbereitung hat der EDV-Mitarbeiter in der Datei ABC.XLIFF einige Sätze falsch segmentiert. Es hat sich herausgestellt, dass der Text unbekannte Abkürzungen enthielt, die das Übersetzungssystem als Satzende interpretiert hat."

Auch das Erfassen etwaiger Abweichungen zwischen Plan und Ergebnis kann nützlich sein, etwa: "Die französische Qualitätssicherung des Magazintextes durch XY hat 3 Stunden länger gedauert. Die vorgegebenen Artikelbezeichnungen stimmten nicht immer mit der Terminologie überein und mussten geklärt werden."

Nach Abschluss eines Projektes bildet das Projekttagebuch eine wichtige Grundlage für Abschlussbesprechungen, bei denen es darum geht, die Organisation und die Durchführung des Projekts zu bewerten. Daraus lassen sich Lösungsideen und Verbesserungen für künftige Projekte ziehen. Auch können Tagebucheinträge Informationen über Aktionen enthalten, die noch durchzuführen sind, wie z. B. das nachträgliche Korrigieren der Terminologie in einem Translation-Memory.

Im Falle von Meinungsunterschieden zwischen Projektteilnehmern (Übersetzungsdienstleister, Übersetzer oder Auftraggeber) helfen die Informationen aus dem Projekttagebuch, die Diskussion zu versachlichen und Ursachen zu identifizieren. Auch können sie im Falle von nicht selbst verschuldetem Mehraufwand die Forderungen eines Projektteilnehmers untermauern.

Ideal wäre es, wenn die gängigen Projektmanagement-Programme, ob eigenständig oder in Übersetzungsumgebungen integriert, eine Tagebuchfunktion anböten. Zwar lässt sich vieles durch Nachforschen und Sichten von Notizen und Korrespondenz rekonstruieren, aber das ersetzt die Möglichkeiten nicht, die ein Tagebuch bietet.

Obwohl das Führen eines Tagebuchs mit einem gewissen Aufwand verbunden ist, gehört es zu den Best-Practices des Projektmanagements. Es ist ein wichtiges Instrument zur Projektsteuerung und für die kontinuierliche Verbesserung von Unternehmensprozessen.

Wie übersetzbar sind Texte?

Die Übersetzung stilistisch anspruchsvoller Texte, wie z. B. Marketingtexte, führt immer wieder zu Diskussionen. Jemand liest im Aus­land Korrektur, meldet Änderungswünsche und stellt manchmal die Frage, ob der Über­setzer überhaupt für die Arbeit qualifiziert war. Da diese Art von Situation ab und zu vor­kommt, möchten wir hier den Ursachen näher kommen. Wir klammern natürlich die Fälle aus, bei denen ein Übersetzer tatsächlich für die Übersetzung von Werbetexten nicht geeig­net ist und ein dürftiges Ergebnis liefert.

In den meisten Fällen erfolgt die Prüfung im Aus­land so, dass der Prüfer nicht Übersetzung und Originaltext miteinander vergleicht, sondern le­diglich die übersetzte Fassung liest und überar­beitet. Nicht selten versteht der Prüfer dabei die deutsche Sprache nicht bzw. nicht ausreichend. Dadurch übernimmt er vielmehr die Aufgabe eines traditionellen Lektorats, ähnlich mit dem Gegenlesen eines Textes in der Originalsprache durch einen Lektor. Die daraus resultierenden Änderungen sind unterschiedlicher Natur:

  1. Sie betreffen die reinen sprachlichen Vor­lieben des Lektors in seiner Muttersprache.
  2. Sie betreffen Formulierungen, die über­setzungsbedingt sind und in seiner Mut­tersprache etwas befremdlich wirken.
  3. Sie betreffen inhaltliche Angaben, die mit dem angestrebten Zweck des Textes für die Zielgruppe im betroffenen Land zu­sammenhängen.

Der erste Typ von Änderungen ist nichts anderes als das, was jeder Lektor tut, wenn er den Text eines anderen gegenliest. Sprache ist etwas sehr Individuelles und spiegelt die persönliche und sprachliche Erfahrung jedes Einzelnen wi­der. Jeder Mensch hat sich über die Jahre durch seine Ausbildung, durch sein Umfeld, durch die Medien, die er nutzt, usw. einen ganz persönli­chen Wortschatz angeeignet. Dadurch entsteht seine Vorliebe für gewisse Formulierungen bzw. sein Verständnis für bestimmte Konzepte oder Fachwörter. Interessanterweise ist dieses Phänomen Gegenstand einer ganz speziellen Wissenschaft, nämlich der forensischen Lin­guistik, die in Kriminalfällen hilft, Verdächtigte aufgrund ihrer sprachlichen Besonderheiten zu identifizieren, denn jeder Mensch hat eine Art sprachlichen Fingerabdruck.

Übersetzungsbedingte Formulierungen sind bei weitem die Formulierungen, die die meis­ten Diskussionen verursachen. Die Aufgabe des Übersetzers ist es zuerst einmal die Aussa­ge des Textes in seine Sprache zu übertragen. Übersetzungsanfänger neigen dazu, Sätze Wort für Wort zu übersetzen. Das fällt natürlich auf, weil Sprachen sehr unterschiedlich "ticken" und andere Satzstrukturen und Wortkombina­tionen verwenden. Aber auch erfahrenen Über­setzern, die die Grundregeln ihres Handwerks beherrschen, ist es kaum möglich, den sprach­lichen "Geist" des Originaltextes auszumerzen, auch wenn sie sich Mühe geben, ihre Überset­zung stilistisch zu optimieren. Woran liegt das?

Dafür gibt es im Grunde zwei Haupterklärun­gen. Zum einen spielen linguistische Faktoren eine Rolle und zum anderen sind es kulturelle Aspekte. Man muss sich die Sprache als Filter vorstellen, durch den jeder die Realität inter­pretiert. Um eine Realität zu beschreiben, ver­ fügt die Sprache über Begriffe und Wörter so­wie über Regeln, um diese Wörter miteinander zu kombinieren, sprich über eine Grammatik. Wenn Wörter und Grammatik in allen Spra­chen übereinstimmen würden, wäre maschi­nelles Übersetzen ein leichtes Spiel. Aber wir wissen aus Erfahrung, dass Grammatiken und der Wortschatzumfang der einzelnen Sprachen sehr unterschiedlich sein können. So kann man zurzeit von einem Wortschatz von ca. ei­ner Million Wörtern für die englische Sprache ausgehen, während die deutsche Sprache im Rahmen von 400-500.000 Wörtern oder die chinesische Sprache im Bereich von 370.000 Wörtern liegt. Es liegt also auf der Hand, dass je nach Sprache Informationen und v. a. präzi­se Informationen nicht ausschließlich über die einzelnen Wörter vermittelt werden. Manche Konzepte sind in einer Sprache genauer als in anderen, wie es beispielsweise bei dem deut­schen Ausdruck "maschinenseitig" der Fall ist, der schwer in Englisch übertragbar ist.

Während einzelne Sprachen tendenziell die Hauptinformation in einem Fachwort unter­bringen, benutzen andere Sprachen verstärkt den Kontext, um die vollständige Information zu vermitteln. So ist der Ausdruck "Vor dem Hauptschalter angeschlossen" weniger exakt als das Englische "Connected upstream from the main switch". In der Praxis kommt es im­mer wieder vor, dass entweder der Übersetzer oder der Prüfer einer Übersetzung lieber auf Nummer sicher geht und eine Information in die Übersetzung übernimmt, die diese Spra­che eigentlich nicht benötigt. So entstehen Konstruktionen wie "Fahrgestell und Federung" (anstatt "Fahrwerk") für das englische "chassis and suspension", die zwar verständlich sind, aber trotzdem leicht befremdlich wirken. Kulturell sitzt der Übersetzer zwischen zwei Stühlen. Er muss die Informationen, Beispie­le, Anspielungen des Originaltextes vermitteln. Dessen Autor kann sich verständlicherweise nicht in die Kultur aller möglichen Zielsprachen versetzen, sodass manchmal merkwürdige Aus­sagen entstehen. Das kann ebenfalls für den Fall gelten, bei dem in der Zielsprache eine be­stimmte Redewendung oder ein Vergleich sehr gut angebracht wäre, der im Originaltext gar nicht vorkommt. Nur die wenigsten Übersetzer trauen sich diesen Schritt der Interpretation zu.

Schließlich findet man bei den Korrekturen des Lektors im Ausland Änderungen, die eigentlich dem Informationsgehalt des Ausgangstextes gelten. Es ist in der Tat so, dass man denselben Sachverhalt in alle möglichen Sprachen und Kul­turen nie identisch vermitteln würde, wenn keine Übersetzungen im Spiel wären. Abgesehen von reinen sachlichen Informationen wie Telefon­nummern oder Adressen gehen unterschiedliche Sprach- oder Kulturgemeinschaften nicht von denselben Voraussetzungen und Erwartungen aus. Wir kennen z. B. den unterschiedlichen Um­fang von Serviceanleitungen für Fahrzeuge zwi­schen den USA und Europa, der darin begründet ist, dass die Sicherheitsanforderungen und die Vorkenntnisse der Anwender unterschiedlich sind.

Diskussionen zum Stil und Inhalt von Überset­zungen wird es natürlich immer geben. Es ist nützlich, die möglichen Ursachen zu verstehen. Bei besonders anspruchsvollen Texten emp­fiehlt es sich, mit seinem Dienstleister einen zusätzlichen Adaptationsschritt zu vereinbaren, bei dem ausschließlich die übersetzte Fassung ohne Abgleich mit dem Original gegengelesen und anschließend an die Zielgruppe ange­passt wird. Nur so kann ein Text entstehen, der sich wie ein Original liest.

Übersetzerrückfragen: Was sie uns verraten

Übersetzerrückfragen kann man so oder so betrachten. Zum einen muss man froh sein, dass der Übersetzer sich meldet und nicht einfach etwas übersetzt, das er nicht versteht. Zum anderen bedeutet die Beantwortung seiner Fragen manchmal viel Aufwand und ggfs. Terminverschiebungen. Ein großer Teil der oft berechtigten Übersetzerfragen kann helfen, die Dokumentation zu verbessern oder die Projektabläufe zu optimieren. Dies umso mehr, wenn es sich dabei um mehrsprachige Projekte handelt.

Welche sind die Fragen, die Übersetzer stellen? Sicher findet man unter den Fragen, die im Laufe der Zusammenarbeit mit einzelnen Übersetzern oder mit Agenturen vorkommen, viele die sehr spezifisch sind und sich nicht verallgemeinern lassen. Aber es sind auch wiederkehrende Fragen dabei, die sich auf folgende allgemeine Bereiche beziehen:

  1. Arbeitsanweisungen, Technik und Projektorganisation.
  2. Sprache: Formulierungen, Mehrdeutigkeit, Vorübersetzungen.
  3. Terminologie und Abkürzungen.
  4. Sachverhalte, Technologien und Verfahren.

Fragen zum ersten Bereich weisen oft auf Defizite bei der Projektorganisation hin und sind in der Regel mit einem standardisierten Projektvorbereitungsverfahren zu vermeiden. Es geht dabei um Punkte wie: Die genaue Angabe der zu übersetzenden Dateien oder Texte ("nur die gelb markierten Texte übersetzen", "Kommentare nicht übersetzen", "Dateien A und B gelten nur als Referenz"), die Angabe der Sprachvarianten ("Britisches Englisch") sowie sprachliche oder technische Vorgaben ("Datei in UTF-8 abspeichern", "Produktnamen nicht übersetzen", usw.).Bei bestimmten Projekttypen wie Softwareübersetzungen, Patentübersetzungen oder der Übersetzung von Marketingtexten ist es für die Übersetzer oft eine große Hilfe, wenn sie Anweisungen darüber erhalten, wie genau bestimmte Texte zu übersetzen sind ("Text bitte frei übersetzen").

Die meisten Fragen haben mit Formulierungen und Inhalten zu tun. In Bezug auf die Sprache stoßen Übersetzer immer wieder auf Stellen, die bei näherer Betrachtung nicht immer so eindeutig sind, wie es sich der Redakteur beim Verfassen des Textes gedacht hatte. Das kann zum einen daran liegen, dass in einer Sprache präziser formuliert wird als in einer anderen und daher zusätzliche Informationen benötigt werden. Wie übersetzt man das französische "télécharger" (fernladen), wenn der Kontext nicht hergibt, ob es um hoch- oder herunterladen geht? Zum anderen kann es daran liegen, dass der Redakteur das Produkt vor Augen hat und es kennt und sich gar nicht erst vorstellen kann, dass eine Aussage wie "In geklapptem Zustand wird das Gerät abgesetzt" unverständlich oder mehrdeutig ist. Kontextabhängige Formulierungen ("Ersetzen Sie es mit einem neuen") oder bereits vorhandene Übersetzungen, die den Projektvorgaben widersprechen (andere Terminologie, anderer Stil), können ebenfalls zu Rückfragen führen.

Fehlende oder unklare Terminologie und Abkürzungen sind eine der häufigsten Quellen von Fragen. Was bedeutet "Einlaufaggregat" oder die Abkürzung "PSA (hier für: persönliche Schutzausrüstung)"? Soll sie übersetzt werden und falls ja wie? Ein gewisses Fachwissen darf und soll man von professionellen Übersetzern erwarten. Es gibt jedoch Sachverhalte, die entweder nur mit Insiderkenntnissen zu verstehen oder ausgebildeten Spezialisten vorbehalten sind.

Bei mehrsprachigen Projekten kann es sein, dass die Frage, die ein Übersetzer für seine Sprache gestellt hat, auch für die anderen Projektsprachen relevant ist. Die Abwicklung mehrerer Sprachen über einen Dienstleister hat zum einen den Vorteil, dass die Fragen nur einmal gestellt und beantwortet werden und zum anderen, dass eventuell damit Problemen in anderen parallel verlaufenden Übersetzungen vorgebeugt wird.

Wer regelmäßig Übersetzungsprojekte organisiert, benötigt ein Verfahren für die Auswertung der Übersetzerfragen und der Antworten. Dadurch lassen sich die Prozesse, die Dokumentation und die Arbeitsmittel nachhaltig verbessern:

  • Fragen zur Vorbereitung und zu den Abläufen liefern Material für Checklisten und Prozessoptimierungen.
  • Fragen zur Sprache und zu Formulierungen können zu Ergänzungen im Redaktionsleitfaden und Verbesserungen der Prüfroutinen führen.
  • Fragen zur Terminologie und zu den Inhalten helfen, die Dokumentation anwenderfreundlicher aufzubereiten und die Firmenterminologie zu ergänzen.

Eine Fragekultur in der Zusammenarbeit mit Übersetzern zu entwickeln ist also zum Vorteil aller Beteiligten.

Ist eine korrekte Übersetzung auch wirklich gut?

Kann eine Übersetzung korrekt und gleichzeitig doch nicht besonders gut sein? Im Gegensatz zu einem technischen Gerät, das eine genau messbare Leistung erbringt, ist eine exakte Bewertung der Sprache nur schwer möglich. Es ist kein Zufall, dass abgesehen von kurzen Sätzen kaum zwei Übersetzer dieselbe Übersetzung produzieren. Von der Kognitionswissenschaft wissen wir, dass jeder Mensch die Realität etwas unterschiedlich versteht und auf individuelle Formulierungen zurückgreift.

Die Suche nach der perfekten Übersetzung hat also viel mit persönlichen Vorlieben und Wahrnehmungen zu tun. Die Diskussion ist in Hinblick auf den Arbeitsaufwand und auf die Kosten von Übersetzungen nicht ganz sinnlos.

Es steht ja außer Frage, dass manche Übersetzungen qualitativ besser sind als andere. Was macht den Unterschied aus, ab wann lohnt es sich, den Aufwand in Hinblick auf ein gutes Übersetzungsergebnis zu betreiben?

Das Mindeste, das man von einer Übersetzung erwarten darf, ist, dass sie korrekt ist. Und "korrekt" bedeutet nicht mehr und nicht weniger, als dass die Übersetzung nicht falsch ist:

  • Der übersetzte Text entspricht der Aussage des Ausgangstexts.
  • Die Übersetzung enthält keine Fehler.
  • Die Übersetzung ist grammatikalisch richtig.

Für viele, die konkurrenzlose Preise anbieten, endet die erbrachte Leistung bereits hier. Man kann ihnen im Grunde nicht vorwerfen, dass sie eine falsche Übersetzung geliefert haben: Man versteht die Übersetzung und diese Übersetzung gibt den Sinn des Ausgangstextes wieder. Vergleicht man eine solche minimalistische Übersetzung mit einer qualitativ höherwertigen Übersetzung, fallen die Unterschiede sofort auf. Zuerst einmal bei der Fachterminologie, die recherchiert und konsistent ist und den Vorgaben bzw. den branchenüblichen fachgebietsspezifischen Termini entspricht. Aber auch in Bezug auf den Satzbau und den Stil, der weniger einer wortwörtlichen Übersetzung ähnelt, sondern vielmehr fließend formuliert ist und so wirkt, als ob der Text in der Zielsprache geschrieben worden wäre. Solche professionellen Übersetzungen sind kein Zufallsprodukt. Sie sind vielmehr das Ergebnis eines umfassenden Qualitätskonzepts, beginnend mit der Auswahl qualifizierter und erfahrener Fachübersetzer bis hin zu einer gründlichen Qualitätssicherung, ganz zu schweigen von den Nebenschauplätzen wie Terminologieaufbau, Translation-Memory- Pflege oder systematischer Projektvorbereitung.

Ganz unten auf der Skala korrekter Übersetzungen findet man die posteditierten maschinellen Übersetzungen. Besonders bei Managern oder Einkäufern, für die Übersetzungen verständlicherweise eher ein Fremdwort sind, herrscht immer wieder die Vorstellung, dass man die Übersetzungskosten deutlich senken könnte, wenn man Texte maschinell übersetzt, um sie anschließend von Lektoren oder Übersetzern korrigieren zu lassen. Im Fachjargon heißt dieses Verfahren PEMT (Post Editing of Machine Translation), für das es inzwischen einen Normentwurf (ISO-18587 standard for machine translation output post-editing) gibt.

Manche unterscheiden dabei zwischen Posteditieren "light" und "full", je nachdem, wie intensiv rein sprachliche Fehler beseitigt werden. Am Ende des Prozesses können korrekte Übersetzungen entstehen. Das Verfahren ist nicht ohne Risiko, weil viele Maschinenfehler nicht so sehr etwas mit Stil und Sprache zu tun haben, sondern vielmehr richtige Verständnisfehler beinhalten, die man nur herausfinden kann, wenn man Ausgangstext und Übersetzung miteinander vergleicht. Bei PEMT ist es nicht immer der Fall. Folgendes Beispiel veranschaulicht, was man unter "korrekt" erwarten kann.

DE Erst wenn die Maschine ganz stillsteht, darf daran gearbeitet werden.
EN (Mensch) Do not work on the machine until it has come to a standstill.
EN (PEMT) It is only when the machine is completely still that it is allowed to work.

Hier ist ersichtlich, dass die posteditierte Version keineswegs falsch ist. Die Anweisung ist verständlich und stimmt mit der deutschen Aussage überein. Der Leser wird sie jedoch als etwas seltsam empfinden, da sie relativ wörtlich bleibt und sich stark am Satzbau der Ausgangssprache orientiert. Vorwiegend für Dokumente mit niedrigem Qualitätsanspruch oder für internes Material wie Berichte vom technischen Support können sich posteditierte maschinelle Übersetzungen eignen.

Bei technischer Literatur wie Betriebsanleitungen oder Datenblättern könnte man der Meinung sein, dass es nicht so wichtig sei, wie schön ein Satz klingt, solange er nicht falsch ist und der Benutzer die Information erhält, die er braucht. In der Tat macht es wenig Sinn, den Stil eines trockenen Dokuments wie eines Reparaturleitfadens mit großem Aufwand aufzupolieren. Die Erfahrung zeigt jedoch, dass Übersetzungen, die nur oberflächlich oder gar nicht geprüft werden, ungebräuchliche Fachtermini oder missverständliche Formulierungen enthalten können, ohne von den unbemerkten Übersetzungsfehlern zu reden. Dadurch entsteht die Gefahr, dass der Leser die übersetzte Information falsch versteht. Während Unternehmen auf der einen Seite viel in die Qualität ihrer Produkte investieren und auch damit werben, wirkt die mittelmäßige oder gar schlechte Qualität der Übersetzungen diesem Ziel entgegen.

Bei inhaltlichen oder stilistisch anspruchsvollen Texten wie Patenten, Verträgen oder Marketingtexten wäre eine Beschränkung auf rein korrekte Übersetzungen ein echter Fehler. Es steht zu viel auf dem Spiel, um sich leisten zu können, dass die Übersetzung alles andere als gut ist.

Sicherlich spielen Kosten überall eine Rolle und jedes Unternehmen muss wirtschaftlich arbeiten. Wenn sie ernsthaft umgesetzt werden, sind Qualitätssicherungsmaßnahmen wie die Qualifizierung von Übersetzern, der Aufbau von Terminologie oder das Prüfen von Übersetzungen nach dem Vier-Augen-Prinzip durch geeignete Lektoren ein Kostenfaktor, genau wie übrigens die Qualitätssicherungsmaßnahmen für die Produkte des Unternehmens. Diese Kosten zu sparen hat aber seinen Preis.

Übersetzungscocktail mit einem Schuss MÜ

Unternehmen und Lieferanten sind permanent auf der Suche nach Möglichkeiten, noch schneller, noch effizienter, noch kostengünstiger zu produzieren. Maschinelle Übersetzungsprogramme (MÜ-Programme), die in früheren Jahren fast ausschließlich regelbasiert waren, haben lange ein Schattendasein gefristet. Erst mit der Verbreitung statistischer Verfahren nahm die Qualität maschinell erstellter Übersetzungen deutlich zu und brachte MÜ als Produktionsalternative auf den Plan. Bis heute ist MÜ als selbstständiges Produktionsverfahren für die Übersetzung technischer Dokumentation noch verhältnismäßig wenig verbreitet. Es wird entweder zu Informationszwecken für den internen Gebrauch oder in Verbindung mit Post-Editing für die Veröffentlichung gewisser Informationen (z. B. im Bereich technischer Support oder bei stark standardisierten Informationen) verwendet.

Relativ neu ist aber die Integration von MÜ in Translation-Memory-Systeme. Maschinelles Übersetzen ist dadurch kein separater Prozess mehr, sondern erfolgt zeitgleich mit der Humanübersetzung im Übersetzungseditor. Sobald das Translation-Memory keinen passenden Vorschlag für eine Übersetzung findet, springt das integrierte maschinelle Übersetzungssystem ein und unterbreitet dem Übersetzer einen Vorschlag. Diesen Vorschlag kann der Übersetzer übernehmen oder ändern und anschließend bestätigen. Inzwischen bieten fast alle bekannten Translation-Memory-Systeme die Integration von Modulen für maschinelles Übersetzen an. Das fängt bei führenden Technologien wie SDL Studio an und endet bei kostenlosen Programmen wie Wordfast Anywhere. Die integrierten maschinellen Übersetzungsmodule sind teils eigene Entwicklungen (Beispiel SDL Language Cloud), teils öffentliche Technologien wie Google Translate.

Die frühere klare Trennung zwischen humanem und maschinellem Übersetzen ist nun nicht mehr vorhanden. Zwar sind maschinell vorgeschlagene Segmente in der Regel mit einem entsprechenden Attribut versehen, aber sie werden aufgrund des enormen Zeitdrucks oft nicht gleich vom Übersetzer oder Lektor als solche erkannt und behandelt. Dieser schleichenden Verbreitung von maschinell übersetzten oder angepassten Segmenten in Übersetzungen wurde bisher noch wenig Beachtung geschenkt, obwohl sie auf mittlere Sicht Folgen für die Qualität der Übersetzungen und Translation-Memorys hat.

Es ist also an der Zeit, Strategien für den Umgang mit maschinell übersetzten Segmenten zu entwickeln. Zuerst einmal geht es um die Vertraulichkeit der Daten. Kein Unternehmen kann ein Interesse daran haben, dass vertrauliche Informationen einfach an öffentliche Maschinen wie Google geschickt werden. Dies sollte auf jeden Fall im Vertrag zwischen Übersetzer und Auftraggeber geregelt sein.

Der nächste Punkt betrifft die Art von Fehlern, die ein maschinelles Übersetzungsprogramm macht. Auch Maschinen machen Fehler, aber sie unterscheiden sich von den Fehlern, die ein Übersetzer macht. Die maschinellen Fehler betreffen folgende Aspekte:

Stil: Die meisten angewandten MÜ-Programme sind schwerpunktmäßig statistisch basiert, auch wenn sie einige Regeln verwenden, um die Ergebnisse aus der Statistik zu optimieren. Das führt dazu, dass der Satzbau sich sehr stark am Original anlehnt. Die Übersetzungen sind nicht immer falsch, klingen aber sehr wörtlich. Beispiel:

Deutsch Humanübersetzung Maschinelle Übersetzung
In der Datei %1 im Verzeichnis %2 werden die folgenden Schlüssel benötigt: The following keys are required in the file %1 in the directory %2: in the file %1 in the directory %2 the following keys will be required:


Kontexterkennung
: Sprachen sind nicht exakt und lassen noch viel Raum für Interpretationen. Besonders bei Verben und Wörtern der Alltagssprache spielt der Zusammenhang eine große Rolle. Der Mensch erkennt diesen Zusammenhang mühelos, aber MÜ-Programme haben immer wieder ihre Schwierigkeiten damit:

Deutsch Humanübersetzung Maschinelle Übersetzung
Markieren Sie den Parameter %1. Select the parameter %1. highlight the parameter %1.


Vollständigkeit und Grammatik
: Bei statistischen Verfahren zerlegen MÜ-Programme Sätze in Wortgruppen. Für jede Wortgruppe sucht das Programm den besten Match in seiner indizierten zweisprachigen Datenbank. Es kommt durchaus vor, dass der statistisch bessere Match zusätzliche Wörter enthält bzw. dass Wörter fehlen und unter Umständen auch grammatikalisch mit den anderen gefundenen Wortgruppen nicht übereinstimmen. Dies aufzuspüren ist besonders schwer, weil die fehlenden bzw. zusätzlichen Wörter nicht sofort auffallen. Beispiel:

Deutsch Humanübersetzung Maschinelle Übersetzung
NC-Programme anpassen Adjusting NC programs NC programs
Legt den Umgang mit einem bereits vorhandenen Fragebogen des Kunden fest. Defines the handling of an already existing customer questionnaire. Specifies how to deal with an already existing questionnaires from the customer.
Englisch Humanübersetzung Maschinelle Übersetzung
After receiving a written notice of non-conformity an initial reaction from the supplier is expected within 2 working days. Nach Erhalt einer schriftlichen Mängelrüge wird vom Lieferanten eine erste Reaktion innerhalb von 2 Arbeitstagen erwartet. Nach Erhalt einer schriftlichen Mitteilung der Nichtkonformität eine erste Reaktion vom Lieferanten wird voraussichtlich innerhalb von 2 Werktagen.


Terminologie
: Man könnte zwar davon ausgehen, dass Programme bei der Verwendung einer vorgegebenen Fachterminologie besser abschneiden als ein Mensch, aber leider ist auch das nicht immer der Fall. Da statistische Verfahren die Häufigkeit der Verwendung einer bestimmten Übersetzung in den Vordergrund stellen, kann es durchaus passieren, dass in der Übersetzung ein anderer Fachbegriff vorkommt.

Deutsch Humanübersetzung Maschinelle Übersetzung
Jedes Teil wird über Messtaster in der Maschine gemessen. Every part is measured via touch probes in the machine. Each part is via the measuring probe in the machine are measured.
Messung über Messtaster in der Maschine Measuring operation via touch probes in the machine Measurement with probe in the machine
Einrichten der Messtaster Setup of the touch probes Set the probe


Wie einfach ist es, diese Fehler aufzuspüren? Qualitätssicherungstools können sie nur eingeschränkt erkennen. Solche Programme haben sich auf formelle Vergleiche (z. B. Vergleich der Zahlen oder bestimmter Fachbegriffe in der Ausgangs- und Zielsprache) spezialisiert. Wir haben es bei MÜ mit einer andersartigen "Fehlergüte" zu tun. Da viele MÜ-Fehler aber nur durch genaues Durchlesen der Texte in beiden Sprachen zu erkennen sind, hat man im Grunde keine Arbeit gespart, sondern die Arbeit vom Übersetzer auf den Lektor verlagert. Dazu kommt noch eine größere Gefahr, da MÜ-Fehler oft Sinnfehler sind. Das klingt nach einem Eigentor.

Diese Entwicklung könnte man als schleichenden Prozess der "Entmenschlichung" des Übersetzens bezeichnen. Das bedeutet, dass der Anteil an maschinell erzeugten Übersetzungen in Translation-Memorys tendenziell zunehmen wird. Es ist daher wichtig, dass Auftraggeber und Übersetzer sich darüber Gedanken machen, mit welchen Attributen diese Segmente in TMs und in Projekten gekennzeichnet werden und wie man sie effizient lektorieren kann. Hier sind Firmen und Dienstleister im Vorteil, die von Anfang an den möglichen Einsatz von Mischverfahren mit MÜ-Komponente planen, etwa durch für MÜ optimierte Ausgangstexte oder durch gezielte Prüfverfahren für maschinell übersetze Segmente.

  • 1