Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation

136 Übersetzer […] Ressourcendominanz und der Erfolg der Suche the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák nach doi.org/10.35321/term31-07 Die Ressourcendominanz der Übersetzer und der Erfolg bei der Suche nach den Zielbegriffen bei der menschlichen Übersetzung und Nachbearbeitung von Machine Translation Vertėjų dominvimas ir sėkminga vertimo kalbos terminų paieška verčiant žmogui arba postredaguojant mašininį vertimą ESZTER SERMANN Department of Italian Language and Literature, University of Szeged, Hungary ORCID-Id: https://orcid.org/0000-0001-8753-5312 MÁRTA LESZNYÁK Institute of English and American Studies, University of Szeged, Hungary ORCID-Id: https://orcid.org/0000-0002-9354-0633 Zusammenfassung Diese Studie präsentiert die ersten Ergebnisse einer prozessorientierten Forschung über die Arten von Online-Übersetzungsressourcen, die von Übersetzungsstudenten des ersten und zweiten Jahres bei der Übersetzung und Nachbearbeitung eines Rechtstexts aus dem Englischen ins Ungarische verwendet werden. Auf der Grundlage der Bildschirmaufnahmen des Arbeitsablaufs der Schüler wurden die möglichen Beziehungen zwischen der Ressourcendominanz (termino-lexikografisch oder textbasiert), der Zeit an der Aufgabe und dem Erfolg bei der Suche nach den richtigen Zielbegriffen analysiert. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Schüler im Allgemeinen terminologisch-lexikografische Quellen vor textbasierten Quellen bevorzugen. Interessanterweise zeigte der Erfolg bei der Suche nach den richtigen Zielbegriffen in den meisten Fällen keine signifikanten Korrelationen entweder mit der Zeit auf der Aufgabe oder mit der Ressourcendominanz. Die einzige Ausnahme war die Post-Editor-Gruppe, in der es einen signifikanten Zusammenhang zwischen der Häufigkeit der Verwendung textbasierter Quellen und dem Erfolg bei der Suche nach korrekten Begriffen gab. Darüber hinaus wurden Beweise gefunden, dass Post-Editoren in Bezug auf Zeit und Suchbemühungen effizienter arbeiteten als menschliche Übersetzer von Grund auf. Das Papier endet mit möglichen Erläuterungen der Ergebnisse und Vorschlägen für die Ausbildung von Übersetzern. KEYWORDS: Übersetzung, Nachbearbeitung, Übersetzungsprozessforschung, Übersetzungsressourcen, Angemessenheit der Terminologie. 137Terminologie | 2024 | 31 ANOTACIJA Šiame tyrime pateikiami pirmieji į vertimo procesą orientuoto tyrimo apie internetinių vertimo išteklių tipus, kuriuos naudoja pirmo ir antro kurso vertėjai praktikantai, versdami teisinį tekstą iš anglų kalbos į vengrų kalbą ir jį postRedaguodami, die Ergebnisse. Remiantis studentų darbo eigos ekrano įrašais, buvo analizuojami galimi ryšiai tarp išteklių (terminografinių ir leksikografinių (angl. termino-lexicographic) arinių tekst) dominavimo, užduočiai skirto laiko ir sėkmingo teisingo vertimo terminų kalbos radimo. Unsere Ergebnisse rodo, kad studentai bieten meist pirmenybę terminografiniams ir leksikografiniams, o ne tekstiniams šaltiniams. Įdomu tai, kad daugeliu atvejų teisingų vertimo kalbos terminų sėkmingas suradimas neparodė reikšmingos koreliacijos nei su užduočiai skirtu laiku, nei su išteklių dominavimu. Vienintelė išimtis war postredaktorių grupė festgestellt reikšmingas ryšys tarp tekstinių šaltinių naudojimo dažnumo ir sėkmingo teisingų vertimo kalbos terminų radimo. Be to, nustatyta, kad postredaktoriai dirbo effektiviau nei vertėjai praktikantai tiek laiko, tiek ir vertimo kalbos terminų paieškos pastangų atžvilgiu. Straipsnis baigiamas galimais Untersuchungsergebnis erklärimais ir pasiūlymais wegen vertėjų mokymo. ESMINIAI ŽODŽIAI: Vertimas, postredagavimas, vertimo proceso tyrimas, vertimo ištekliai, terminijos tinkamumas. 1. Einleitung Die Übersetzungswerkzeuge haben sich in den letzten zwei Jahrzehnten radikal verändert, wobei digitale Online-Ressourcen die papierbasierten Werkzeuge fast vollständig ersetzt haben. In der heutigen technologischen Umgebung stehen Übersetzern viele online digitale Ressourcen zur Verfügung, aber die Auswahl zuverlässiger und effektiver Werkzeuge erfordert Sorgfalt und Routine. Die Forschung hat bestätigt, dass die Nutzung von Online-Übersetzungsressourcen einen bedeutenden Anteil der Gesamtzeit für die Übersetzung ausmacht (Hvelplund 2017). Darüber hinaus haben ständige technologische Veränderungen zu einem erhöhten Interesse an den Arten von Übersetzungsressourcen und ihrem Einsatz im Prozess der menschlichen Übersetzung und der Nachbearbeitung der maschinellen Übersetzung geführt (bspw. Gough 2019; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021). In den letzten Jahren ist die Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen eine gängige Praxis für Übersetzer geworden, aber einer der größten Mängel von maschinellen Übersetzungsmaschinen ist, dass sie eine hohe Anzahl von terminologischen Fehlern und Inkonsistenzen erzeugen, so dass Post-Editoren die Richtigkeit und Konsistenz der Zielsprache-Äquivalente überprüfen müssen, was auch ein zeitaufwändiger Prozess ist, der einen hohen Grad an Präzision erfordert. Die hier vorgestellte Forschung konzentrierte sich darauf, zu bestimmen, welche Ressourcen Übersetzungslehrer bevorzugen, wenn sie einen Rechtstext übersetzen oder nachbearbeiten. 138 Übersetzer […] Ressourcendominanz und der Erfolg der Erforschung, wie die the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák Ressourcendominanz mit Leistungsindizes wie der Zeit an der Aufgabe und der korrekten Terminologie verbunden ist. Zunächst wird eine kurze Literaturübersicht mit Schwerpunkt auf der Übersetzungsprozessforschung, Online-Übersetzungsressourcen und übersetzungsorientierten Forschungsaktivitäten vorgelegt. Als nächstes wird das Forschungsprojekt Szeged Translation Competence beschrieben und die Methodik der vorliegenden Untersuchung detailliert beschrieben. Darauf folgt die Präsentation und Diskussion der Ergebnisse sowie eine Schlussfolgerung. 2. Literaturübersicht 2.1 Übersetzungsprozessforschung (TPR) Die Forschung zum Übersetzungsprozess begann in den 1980er Jahren zu vermehren (Károly 2022; Lesznyák 2024), als Forscher ihre Aufmerksamkeit auf die kognitiven, psychologischen und verhaltensbezogenen Aspekte der Übersetzung richteten. Frühe prozessorientierte Forschung konzentrierte sich auf die Übersetzungskompetenz und die Entwicklung von Forschungsmethoden (z. B. Wilss 1988; Tirkkonen-Condit, Jääskeläinen 2000). Im 21. Jahrhundert haben die technologischen Fortschritte nicht nur die Übersetzungspraxis, sondern auch die Übersetzungsforschung radikal verändert (siehe Klaudy 2022 für weitere Einzelheiten), einschließlich neuer Forschungswerkzeuge und -methoden, unter anderem über die psychologischen Faktoren der Übersetzung (Angelone 2010), Übersetzungsstrategien, das Verhaltensverhalten des Übersetzers ronment of translators (Ehrensberger-Dow, Hunziker Heeb 2016). In translation process research, scholars use the following methods to observe translators: think-aloud (TAP), keystroke logging, screen recording, eye-tracking, retrospective interviews, and direct observation of the (Dragsted 2005; Lesznyák 2008), pädagogische Fragen in der Übersetzung (Shreve 2006; Ericsson 2010), den Prozess der Simultantübersetzung (Sever 2015), und den physischen Envitranslation-Prozess (Risku; Károly; Lesznyák 2022). TPR ist in der Regel keine individuelle Forschung, da die Datenerhebung und -analyse eine gemeinsame Arbeit erfordert (Risku 2019) und quantitative und qualitative Methoden oft kombiniert werden. 2.2 Die Nutzung von Übersetzungsressourcen als Bestandteil der Übersetzungskompetenz Arten und Verwendung von Übersetzungsressourcen, kognitiver Aufwand und Interaktionsmuster zwischen professionellen Übersetzern und Online-Ressourcen sind weithin untersuchte Themen (Gough 2018; Lesznyák 2008; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021 usw.). Verschiedene Klassifikationen von 139Terminologie | 2024 | 31 be found in the terminological and lexicographical literature (Fóris 2019; Gaál 2016; Sermann 2021; Tamás 2014). The skills related to the use of translation resources are included – either explicitly or implicitly – in the different models of translation comÜbersetzungsressourcen können vorkommen. Die PACTE-Forschungsgruppe (Hurtado Albir 2017) klassifiziert die Nutzung von Ressourcen als instrumentelle Subkompetenz, während in der neuesten Version des EMT-Modells (2022) die Kompetenz für das Informationsmining nicht als separates Element erscheint, sondern die korrekte Verwendung von Suchmaschinen und die Verwendung von corpusbasierten Ressourcen in die technologische Kompetenz aufgenommen werden. Das TransCert-Modell (Budin et al. 2013) umfasst Informationsmining und technologische Kompetenz, während das eTransFair-Modell (2016) Informationsabruf und Terminologie-Kompetenz umfasst. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der effektive Einsatz von Übersetzungsressourcen in jeder der untersuchten Übersetzungskompetenzmodelle in irgendeiner Form eine Rolle spielt. 2.3 Übersetzungsorientierte Forschungsaktivität (TRA) Wir resources during translation (Hvelplund 2016, 2017) and Gough’s research about translation-oriented research activity (Gough 2016, 2018, 2019, 2023). haben unsere Studie auf der Forschung von Hvelplund über die Nutzung digitaler Ressourcen durch Übersetzer basiert. Die Ergebnisse von Hvelplund (2017) zeigen, dass die Konsultation digitaler Ressourcen einen beträchtlichen Teil der gesamten Übersetzungszeit (20 Prozent) ausmacht. and translators mostly used general language dictionaries, bilingual dictionaries and Internet search engines for both literary and technical translation. Gough (2019) verwendete eine quasi-naturalistische, beobachtungsbasierte Methode über Bildschirmaufnahmen, um die Forschungsaktivität von professionellen Übersetzern zu untersuchen. Der Autor identifizierte vier Arten von Ressourcenverhalten: Dictionary Enthusiast, Parallel Text Fan, Mixed User und MT Adopter. Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Domänenexpertise oder ihr Fehlen eine Rolle im Verhaltensprofil der Ressourcen spielt. In einer früheren Studie untersuchten wir die Arten von Online-Übersetzungsressourcen, die von Studenten des ersten und zweiten Jahres, die sich in einem Master-Programm für Übersetzung und Dolmetschen eingeschrieben haben, verwendet werden, wenn sie denselben Rechtstext aus dem Englischen ins Ungarische übersetzen und nachbearbeiten. Die Ergebnisse zeigen, dass Studenten im ersten Jahr eher einund zweisprachige Wörterbücher benutzten, während Studenten im zweiten Jahr sich für mehr corpusbasierte Ressourcen entschieden. Die Wahl der Online-Übersetzungsressourcen wurde nicht durch die Übersetzungsart (HT oder PE) bestimmt, sondern durch das Fachwissen des Übersetzers. (Sermann 2023). Das ist nicht wahr. 140 Übersetzer Ressourcendominanz und der Erfolg der Suche the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák In der vorliegenden Studie haben wir auf der Grundlage der Bildschirmvideos des Arbeitsablaufs der Studenten versucht, Korrelationen zwischen der Ressourcendominanz der Übersetzer, der Zeit auf der Aufgabe und dem Erfolg bei der Suche nach den richtigen Zielbegriffen zu finden. Die Ressourcendominanz wurde als die Anzahl der verschiedenen verwendeten Ressourcenarten und die Häufigkeit der Konsultation dieser Quellen operiert, was zu zwei Kategorien führte: (a) terminologisch-lexikografische und (b) textbasierte. 3. Die SEGED-Übersetzungskompetenz Das hier berichtete Forschungsprojekt ist Teil des übergeordneten Forschungsprojekts des Translation and MT Post-Editing Competence Research Centre (Universität Szeged, Ungarn), das die Rolle untersucht, die Elemente der Übersetzungskompetenz (PACTE) bei der menschlichen Übersetzung und der Nachbearbeitung von maschinellen Übersetzungen spielen. Im Projekt haben wir mit den Variablen Quellsprachenkenntnisse (Englisch), L1-Zielsprachenkompetenz (Ungarisch), beruflichen Hintergrundkenntnissen im Zusammenhang mit dem Inhalt des Quelltextes (Zweisprachigkeit, Urheberrecht), deklarativen Kenntnissen der Übersetzung, der Textart in der Quellsprache, der Übersetzungserfahrung, der Arbeitsweise (HT oder PE) und der Wahrnehmung der Studenten über die Vorund Nachteile der Arbeit mit jeder Methode gearbeitet (Lesznyák, Bakti, Sermann 2023, 2024). Nachdem wir uns mit produktorientierter Forschung befasst haben, präsentieren wir jetzt die ersten Ergebnisse unserer Übersetzungsprozessforschung. In der hier berichteten Untersuchung waren unsere Forschungsfragen wie folgt: 1. Was sind die Ressourcenpräferenzen der verschiedenen Untergruppen (Studenten des ersten und zweiten Jahres, HTund PE-Studenten)? 2. Wie hängt die Ressourcendominanz der Schüler mit dem Erfolg bei der Suche nach den Zieläquivalenten der Schlüsselbegriffe zusammen? 3. Gibt es eine Korrelation zwischen der Ressourcendominanz und der Zeit für die Aufgabe? 4. Gibt es eine Korrelation zwischen dem Erfolg bei der Suche nach den richtigen Zielbegriffen und der Zeit, die auf der Aufgabe verbracht wird? 4. Methodik 4.1 Teilnehmer und Material Die Stichprobe der vorliegenden Studie bestand aus 14 Studenten des ersten Studienjahres (zu Beginn ihres Studiums) und 12 Master-Studenten des zweiten Studienjahres der Übersetzung (zu Ende ihres Studiums). Es ist wichtig zu betonen, dass an der Universität Terminologija | 2024 141 | 31 experience. Darüber hinaus ist zu beachten, dass die of Szeged, in Hungary, translator training takes place at the master’s level exclusively, within the framework of a four-semester translator and interpreter training program. Therefore, first-year master’s students could be viewed as highly skilled language learners or users with no prior translaStudierenden zum Zeitpunkt der Datenerhebung keine spezifische Ausbildung im Bereich der Nachbearbeitung erhalten hatten, sondern dass die Studierenden des zweiten Jahres bereits die Kurse "Grundlagen des Rechts" und "Gesetzliche Übersetzung" absolviert hatten. The sample was divided into two subgroups (translator or post-editor), und sie wurden gebeten, einen 350-Wort-Legaltext (ein Teil einer Urheberrechtsvereinbarung, siehe Anhang) zu übersetzen oder zu bearbeiten. Die Quellsprache war Englisch, die Zielsprache Ungarisch und language of the translator trainees, and Hungarian was their A language. The MT output for the post-editors was produced by eTranslation, the maEnglisch war das Boder C-Chine-Übersetzungswerkzeug der EU. 4.2. The data collection procedure Data collection took place in Autumn 2022 and in Spring 2022. All the Die Übersetzungen wurden im Klassenzimmer vorbereitet, und es gab eine Frist von 120 Minuten für die Aufgabe, aber diese Frist wurde nie erreicht. Die Studenten hatten Zugang zum Internet und durften alle Quellen und Webseiten verwenden, die sie benutzen wollten. Trotzdem wurden die Schüler im HT-Zustand angewiesen, sich von MT zu enthalten. Die Studierenden wurden gebeten, einen Zieltext von veröffentlichbarer Qualität (d. h. vollständige Nachbearbeitung der MT-Ausgabe) ohne Verwendung von TM-Software zu erstellen. Die Studenten arbeiteten in Translog, da auch Daten über den Übersetzungsund Post-Editing-Prozess gesammelt wurden. Darüber hinaus wurde OBS Studio verwendet, um den Computerbildschirm aufzuzeichnen, während die Studenten an der Übersetzungsoder Nachbearbeitungsaufgabe arbeiteten. Um die Zeit für die Aufgabe festzustellen, wurden Videoaufnahmen verwendet. Die Länge des Übersetzungsoder Nachbearbeitungsprozesses wurde von dem Moment an gezählt, an dem in Translog die Schaltfläche "Start Logging" gedrückt wurde, bis die Schaltfläche "Stop Logging" gedrückt wurde. Aufgrund eines technischen Ausfalls gingen einige Daten verloren, wodurch wir insgesamt 22 Aufnahmen verwenden konnten. 4.3 Methoden der Datenanalyse Auf der Grundlage der Bildschirmvideos des Arbeitsablaufs der Schüler wurden Maßnahmen zur Ressourcennutzung erstellt. Zunächst wurde jede Ressource, die die Studierenden konsultierten, entweder als terminologisch-lexikografisch (LEX) oder als textbasiert (TXT) kategorisiert. Innerhalb Für jede Gruppe wurden zwei Kategorien erstellt: (1) die Anzahl der the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák spezifischen Arten von Ressourcen, die verwendet wurden (z. B. 3 Wörterbücher) und (2) die Gesamtfrequenz der Konsultation dieser Quellen (z. B. 11 Suchen 142 in den 3 Wörterbüchern). Auf diese Weise wurden vier Variablen erstellt, die in der quantitativen Analyse verwendet wurden: LEX-Zahl, LEX-Frequenz, TXT-Zahl und TXT-Frequenz. Anschließend wurden 10 Schlüsselbegriffe aus dem Quelltext ausgewählt (siehe Anhang) und ihre Äquivalente in den Zieltexten ausgewertet, die von den Studenten übersetzt oder nachbearbeitet wurden. Sieben der Begriffe gehören zum Rechtsbereich und drei zu dem akademischen Bereich. Die richtigen ungarischen Äquivalente der Rechtsbegriffe wurden von einem Experten für Urheberrechtsrecht ermittelt. Für die statistische Analyse wurde SPSS v. 26 verwendet. Die Analyse konzentrierte sich auf die Bestimmung der Ressourcendominanz der Untergruppen mit Hilfe von gepaarten Stichproben-T-Tests, dem Vergleich der Ressourcendominanz verschiedener Untergruppen mit unabhängigen Stichproben-T-Tests, und wir versuchten auch, Korrelationen zwischen Ressourcendominanz, Erfolg bei der Suche nach geeigneter Terminologie und Zeit an der Aufgabe zu finden. Aufgrund von Raumbeschränkungen werden wir davon absehen, große Mengen an Daten mit nicht signifikanten Ergebnissen zu teilen und uns auf signifikante Ergebnisse konzentrieren. 5. Ergebnisse 5.1 Unterschiede in der Ressourcendominanz innerhalb der Teilproben Unsere erste Forschungsfrage zielte darauf ab, herauszufinden, welche Art von Ressourcen die verschiedenen Untergruppen bevorzugen. Zuerst wurden T-Tests mit gepaarten Proben durchgeführt, um die Präferenzen innerhalb der Proben des ersten und zweiten Jahres zu vergleichen. Einerseits verglichen wir, wie viele verschiedene Arten von Ressourcen sie verwendeten, und andererseits wurde die Häufigkeit der Konsultation dieser Ressourcen verglichen. Innerhalb der Stichprobe des ersten Jahres (n = 12) wurde festgestellt, dass die Schüler signifikant mehr terminologisch-lexikografische (M = 2,42, SD = 1,68) als textbasierte Ressourcen (M = 1,33, SD = 1,23, t ((11) = 3,463, p = 0,005) benutzten. Dementsprechend führten sie auch deutlich mehr Suchen in terminologisch-lexikographischen (M = 18,00, SD = 13,86) als in textbasierten Quellen (M = 5,17, SD = 5,80, t(11) = 3,736, p = 0,001) durch. In der Stichprobe des zweiten Jahres (n = 10) wurden keine signifikanten Unterschiede in den von den Studenten verwendeten Quellenarten festgestellt 1.90, SD = 0.74, text-based M = 1.40, SD = 1.27, t(9) = 1.246, p = .244). 143Terminologija | 2024 | 31 In other words, the termino-lexicographic and text-based sources were used to approximately the same extent, and the minor difference in mean (termino-lexikografische M = Werte können auf Messfehler zurückzuführen sein. Die Analyse der Suchfrequenz hat jedoch gezeigt, dass die Schüler des zweiten Jahres, ebenso wie ihre Kollegen des ersten Jahres, eine deutlich höhere Anzahl von terminologisch-lexikographischen Suchen (M = 17,2, SD = 11,10) als bei textbasierten Suchen (M = 5,4, SD = 5,8,3, t(9) = 3,190, p = 11,10) durchgeführt haben. Wie zu sehen ist, war die Standardabweichung für textbasierte Suchen höher als der Mittelwert, was ein Signal für eine hohe Variation und eine abnormale Verteilung der Daten ist. Folglich wurden auch die Medianen für die Häufigkeit der Suchen verglichen. Die gepaarten Wilcoxon-Test-Proben zeigten, dass auch die Medianen signifikant unterschiedlich waren, wobei die Effektgröße groß war (termino-lexikografische MDN = 14,50, textbasierte MDN = 3,50, Z (9) = -2,497, p = 0,013, r = 0,79). Im nächsten Schritt wurde die Stichprobe in menschliche Übersetzer und Post-Editoren unterteilt, und die Ressourcenpräferenzen wurden erneut mit gepaarten Stichproben t-Tests analysiert. In der Gruppe der menschlichen Übersetzer (n = 10) wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen der Anzahl der beiden Arten von Ressourcen festgestellt (termino-lexikografische M = 2,70, SD = 1,16, textbasierte M = 1,90, SD = 0,99, t(9) = 1,809, p = 104). Dennoch zeigten die Zahlen, dass die Schüler deutlich mehr Suchen in terminologisch-lexikographischen (M=27.8, SD=9.36) als in textbasierten Quellen (M=8.5, SD=5.87, t(9)=4.636, p=0.001) durchführten. Die Ergebnisse der t-Tests zeigten, dass die Post-Editoren signifikant mehr terminologisch-lexikografische (M = 1,75, SD = 1,36) als textbasierte Resourcmedians es (M = 0.92, SD = 1.24, t(11) = 2.802, p = .017). As the standard deviation for text-based sources was larger than the mean indicating abnormal distribution, the paired samples Wilcoxon-test was used to compare the medians. The test results showed that there was a significant difference between the verwendeten, obwohl die Wahrscheinlichkeit eines Messfehlern etwas höher war (terminologisch-lexikografische MDN = 2, textbasierte MDN = 0, Z(11) = -2.226, p = 0.026, r = 0.643), aber die Effektgröße war immer noch mäßig bis stark. Der t-Test mit gepaarten Stichproben zeigte, dass Post-Editoren signifikant mehr Suchen in terminologisch-lexikographischen (M = 9,17, SD = 7,03) als in textbasierten Quellen (M = 2,58, SD = 3,99, t(11) = 4,026, p = 0,011) durchführten. Aufgrund der abnormalen Verteilung wurde der Wilcoxon-Test mit gepaarten Proben erneut angewendet, um zu überprüfen, ob sich die Medianen signifikant unterschieden. Die Ergebnisse der Tests waren erneut signifikant, was darauf hindeutet, dass der Unterschied zwischen der medianen Anzahl der Suchen in terminologisch-lexikographischen Quellen (MDN = 8) Die Ressourcendominanz und der Erfolg der Suche von Übersetzern und in the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák textbasierten Quellen (MDN = 0) unterscheidet sich signifikant (Z(11) = - 2,805, p = 0,005, r = 0,810) und die Effektgröße ist groß. 5.2 Unterschiede in der Ressourcendominanz zwischen den Teilproben Nachdem wir die einzelnen Teilproben charakterisiert hatten, verglichen wir die Gruppen, d.h. die Studenten des ersten und zweiten Jahres einerseits und die menschlichen Übersetzer und Postredakteuren andererseits, miteinander. Es wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen den Forschungsaktivitäten der Studenten des ersten und zweiten Jahres bei beiden Maßnahmen festgestellt. Wenn jedoch menschliche Übersetzer und Post-Editoren verglichen wurden, waren alle Unterschiede in der Häufigkeit der Suchen signifikant und die Unterschiede in Bezug auf die Arten der verwendeten Quellen marginal signifikant. (siehe Tabelle 1). Table 1. Resource dominance differences between human translators and post-editors. Results of the independent samples t-tests MenschlicÜbersetz- (N = 10) he Post-Redakteure er (N = 12) MSD MSD T-TEST P Nummer des Terminos lexikografische Ressourcen 2.70 3.08 1.16 1.364.096 Anzahl der 0.92 1.24 2.02.057 Ressourcen textbasierten 1.90 0.99 Gesamtzahl der 4.60 verwendete Ressourcen 1.65 2.75 2.38 2.08.051 Häufigkeit der (LEX) * Durchsuchungen 27.80 9.60 9.17 7.03 5.33 .000 Häufigkeit der (TXT) * Durchsuchungen 8.50 5.87 2.50 3.99 2.81 .011 Häufigkeit der (insgesamt)* Durchsuchungen 36.30 8.41 11.75 9.93 6.18 .000 Anmerkung: * = signifikante Unterschiede 5.3 Anzahl der gefundenen korrekten Äquivalente von Begriffen Um die Forschungsfragen 2 und 4 zu beantworten, kam der Erfolg bei der Suche get equivalents had to be determined. Mean values (HT = 1.40, PE = 1.67, 1st year = 1.42, 2nd year = 1.70) show that students were not particularly 151Terminologija | 2024 | 31 participated in the data collection. Furthermore, only one text, a legal one nach den richtigen Tarwas, die in der Studie verwendet wurden, und den Teilnehmern von einer Institution. Diese Faktoren beschränken die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse, obwohl signifikante Ergebnisse auf gültige Tendenzen für Einstellungen ähnlich denen der Studie hindeuten können. Das Fehlen verbaler Daten von den Teilnehmern verhinderte die Interpretation bestimmter Ergebnisse, obwohl klar ist, dass auch die Komplexität des Forschungsdesigns begrenzt werden muss. Die Einschränkungen dieser Studie weisen die Richtungen für zukünftige Forschung auf. Die Studie könnte mit einer größeren Stichprobe mit Fachleuten und Studenten aus anderen Universitäten oder Ländern wiederholt werden. Es könnte ein anderer Texttyp verwendet werden und andere Arten von Prozessdaten gesammelt werden. Darüber hinaus ist der Datensatz der vorliegenden Studie teilweise unerforscht geblieben. Die Zeit, die für die Forschung aufgewendet wird, wurde nicht gemessen oder mit Indizes des Forschungsverhaltens oder der Leistung in Verbindung gebracht. Die Verwendung von Übersetzungsressourcen in den verschiedenen Phasen der HT und PE (Entwurf, Überarbeitung) könnte ebenfalls untersucht werden, ebenso wie die Anzahl der Terminologieänderungen, die Posteditoren vornehmen, und ihr Zusammenhang mit Forschungsstrategien. Trotz seiner Einschränkungen trägt die Studie sicherlich zu unserem Verständnis des Ressourcenverbrauchs von Übersetzungsstudenten bei. Trotzdem muss auf diesem Gebiet mehr Arbeit geleistet werden, um herauszufinden, welche Forschungsstrategien und Verhaltensweisen im digitalen Zeitalter benötigt werden, in dem die Nachbearbeitung wahrscheinlich die Arbeit der Übersetzer dominieren wird. REFERENCES Angelone Erik 2010: Uncertainty, Uncertainty Management and Metacognitive Problem Solving in the Translation Task. – “Translation and Cognition”, ed. Shreve G. M., Angelone E., Amsterdam: American Translators Association Scholarly Monograph Series XV, 17–40. Budin Gerhard, Krajcso Zita, Lommel Arle 2013: The TransCert Project: Ensuring That Transnational Translator Certification Meets Stakeholder Needs. – The International Journal for Translation & InterpretingResearch 5(1), 143–155. DOI: 10.12807/ti.105201.2013.a08. Dragsted Barbara 2005: Segmenting in Translation: Differences across levels of expertise and difficulty. – Target 17(1), 49–70. DOI:10.1075/target.17.1.04dra. Ericsson K. Anders 2010: Expertise in Interpreting: An expert-performance perspective. –“Translation and Cognition”, ed. Shreve G. M., Angelone E., Amsterdam: American Translators Association Scholarly Monograph Series XV, 231–262. EMT 2022: Updated version of the EMT competence model framework. Available at: https://commission. europa.eu/news/updated-version-emt-competence-framework-now-available-2022-10-21_en. eTransFair 2018: Competence Card for Specialised Translators. Available at: https://etransfair.inyk.bme.hu/. Fóris Ágota 2019: Új tendenciák és módszerek a fordítási folyamatban: a terminológia és a dokumentáció szerepe. – “Diszciplínák találkozása a fordításban”, ed. Szoták Sz., Budapest: OFFI, 211–219. Gaál Péter 2010: A hagyományos szótárak vizsgálati szempontjainak alkalmazhatósága az online szótárak esetében. – “Az alkalmazott nyelvészet ma: innováció, technológia, tradíció. XX. Magyar Alkalmazott Nyelvészeti Kongresszus”, ed. Boda I. K., Mónós K., Budapest/Debrecen: MANYE–Debreceni Egyetem, 432–437. 152 Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák Gough Joanna 2016: The patterns of interaction between professional translators and online resources. PhD Thesis, University of Surrey. Available at: https://openresearch.surrey.ac.uk/esploro/outputs/99514578402346. Gough Joanna 2018: Investigating the use of resources in the translation process. – “Trends in e-tools and resources for translators and interpreters”, ed. Pastor G. C., Durán-Muñoz I., Leiden: Brill, 9–36. Gough Joanna 2019: Developing translation-oriented research competence: what can we learn from professional translators? – The Interpreter and Translator Trainer 13:3, 342–359. DOI: 10.1080/1750399X.2019.1656404. Gough Joanna 2023: Individual Variations in Information Behaviour of Professional Translators: Towards a Classification of Translation-oriented Research Styles. Translation Studies. Taylor and Francis Online. Available at: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14781700.2023.2231933. Ehrensberger-Dow Maureen, Hunziker Heeb Andrea 2016: Investigating the Ergonomics of a Technologized Translation Workplace. – “Reembedding Translation Process Research”, ed. R. Muñoz Martín, Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins, 69–88. Hurtado Albir Amparo (ed.) 2017: Researching Translation Competence by PACTE Group, Amsterdam/ Philadelphia: John Benjamins. DOI: 10.1075/btl.127. Hvelplund Kristian Tangsgaard 2016: Cognitive efficiency in translation. – “Reembedding Translation Process Research”, ed. R. Muñoz Martín, Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins, 149–170. Hvelplund Kristian Tangsgaard 2017: Translators’ Use of Digital Resources during Translation. – Hermes 56, 71–87. Károly Krisztina 2022: A nyelvi közvetítés empirikus kutatásának módszerei. – “Bevezetés a fordítás és a tolmácsolás kutatásmódszertanába I. Általános rész”, ed. K. Klaudy, E. Robin, O. Seidl-Péch, ELTE FTT– MANYE Fordítástudományi Szakosztály, 93–108. Klaudy Kinga 2022: A fordítástudomány dilemmái a 21. század elején. – “Bevezetés a fordítás és a tolmácsolás kutatásmódszertanába I. Általános rész”, ed. K. Klaudy, E. Robin, O. Seidl-Péch, ELTE FTT– MANYE Fordítástudományi Szakosztály, 13–25. DOI: https://doi.org/10.21862/kutmodszertan1/2. Lesznyák Márta 2008: A szótárhasználat jellegzetességeinek változása a fordítói tapasztalat függvényében. – “Az I. Alkalmazott Nyelvészeti Doktorandusz Konferencián elhangzott előadások kötete”, ed. Váradi T., Budapest: MTA Nyelvtudományi Intézet, 67–79. Lesznyák Márta 2024: Folyamatorientált kutatások a fordítástudományban. – “Bevezetés a fordítás és a tolmácsolás kutatásmódszertanába II. Speciális rész”, ed. K. Klaudy, E. Robin, O. Seidl-Péch, ELTE FTT– MANYE Fordítástudományi Szakosztály, 71–94. Lesznyák Márta, Bakti Mária, Sermann Eszter 2023: Translation and post-editing performance of translation students –a cross-sectional analysis. – L10N Journal 2(2), 7–23. Lesznyák Márta, Bakti Mária, Sermann Eszter 2024: Reading takes it all? – the role of language competence and subject knowledge in legal translation. – The Interpreter and Translator Trainer, 1–20. Available at: https://doi.org/10.1080/1750399X.2024.2344177. Prieto Ramos Fernando 2021: Translating legal terminology and phraseology: between intersystemic incongruity and multilingual harmonization. – Perspectives 29:2, 175–183. DOI: 10.1080/0907676X.2021.1849940. Risku Hanna 2019: Process research. – “Routledge Encyclopedia of Translation Studies. 3rd Edition”, ed. M. Baker, G. Saldanha, London: Routledge, 437–441. Seeber Kilian G. 2015: Cognitive Load in Simultaneous Interpreting: Measures and methods. – “Interdisciplinarity in Translation and Interpreting Process Research”, ed. M. Ehrensberger-Dow, S. Göpferich and S. O’Brien, Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins, 18–33. Sermann Eszter 2021: Terminológiai szabványosítás és nyelvi közvetítés, Szeged: Juhász Gyula Felsőoktatási Kiadó. Sermann Eszter 2023: Online fordítói segédeszközök használata humán fordítás és a gépi fordítás utószerkesztése során. – “XXIX. Magyar Alkalmazott Nyelvészeti Kongresszus” (accepted for publication). Shreve Gregory 2006: The Deliberate Practice: Translation and expertise. – Journal of Translation Studies 9(1), 27–42. Tirkkonen-Condit Sonja, Jääskeläinen Riitta 2000: Tapping and mapping the processes of translation and interpreting, Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins. Available at: https://doi.org/10.1075/btl.37. Tamás Dóra Mária 2014: Gazdasági szakszövegek fordításának terminológiai kérdéseiről, Budapest: ELTE. Wilss Wolfram 1988: Kognition und Übersetzen: Zu Theorie und Praxis der menschlichen und der maschinellen Übersetzung, Tübingen: Niemeyer. Terminologie | 2024 | 31 Anhang 1. Die Fassung des Anhangs 1 ist geändert. Der für die Studie verwendete Quelltext: Lizenz zur Veröffentlichung Manuskript #: [Name der Zeitschrift] ([…]Die Zeitschrift[…]) Titel des Beitrags: ([…]Der Beitrag[…]) Autor(er): (die Autoren) An: Nature Publishing Group (NPG), eine Abteilung von Macmillan Publishers Ltd. In Anbetracht der Vereinbarung von NPG mit der Veröffentlichung des Beitrages gewähren die Autoren NPG für die gesamte Laufzeit des Urheberrechts an dem Beitrag und allen erweiterten Beiträgen, unter Vorbehalt der nachstehenden Klausel 2, die ausschließliche Lizenz (a) zur Veröffentlichung, Vervielfältigung, Verteilung, Darstellung und Speicherung des Beitrages in allen Formen, Formaten und Medien, ob jetzt bekannt oder später entwickelt (einschließlich ohne Einschränkung in gedruckter, digitaler und elektronischer Form) auf der ganzen Welt, (b) zur Übersetzung des Beitrages in andere Sprachen, zur Erstellung von Adaptionen, Zusammenfassungen oder Auszügen des Beitrages oder anderer abgeleiteter Werke and derivative works and (c) to license others to do any or all of the above. 2. Ownership of copyright remains with the Authors and provided that, when reproducing the Contribution or extracts from it, the Authors acknowledge first and reference publication in the Journal, the Authors retain the following auf der Grundlage des Beitrages und zur Ausübung aller oben genannten Rechte: a) den Beitrag ganz oder teilweise in einem gedruckten Band (Buch oder Abschlussarbeit), dessen Autor oder Autoren sie sind, zu reproduzieren. b) Sie und jede akademische Einrichtung, in der sie zu diesem Zeitpunkt arbeiten, können den Beitrag für den Kursunterricht reproduzieren. c) sechs Monate nach der Veröffentlichung der gedruckten Ausgabe der Zeitschrift eine Kopie des Beitrages, der nach der Peer-Review zur Veröffentlichung angenommen wurde (in Wordoder Tex-Format), auf der eigenen Website des Autors oder im institutionellen Repository zu veröffentlichen, sofern sie auch einen Hyperlink von dem Beitrag zur Webseite der Zeitschriften angeben d) die Wiederverwendung von von ihnen erstellten Abbildungen oder Tabellen, die im Beitrag anderer von ihnen erstellter Werke enthalten sind. Diese Vereinbarung unterliegt und wird im Einklang mit den Gesetzen Englands ohne Rücksicht auf die Grundsätze des Rechtskonflikts ausgelegt. Die Parteien unterwerfen sich hiermit der nicht-exklusiven Zuständigkeit der englischen Gerichte. Anhang 2 Die zehn für die Analyse ausgewählten Zielbegriffe: Veröffentlichungslizenz, Beitrag, vollständige Laufzeit des Urheberrechts, einschließlich, ohne Einschränkung, der Erteilung einer ausschließlichen Lizenz, der Vervielfältigung, der abgeleiteten Arbeit, der Abschlussarbeit, der akademischen Einrichtung, der Peer Review Übersetzer Ressourcendominanz und der Erfolg der Suche 154 the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Eszter Sermann Márta Lesznyák VERTJ IŠTEKLI DOMINAVIMAS IR SKMINGA VERTIMO KALBOS TERMIN PAIEŠKA VERČIANT ŽMOGUI ARBA POSTREDAGUOJANT MAŠINĮ VERTIM Santrauka Vertimo der Geräte benutzte aus esmės verändert per pastaruosius du zehnmečius internetiniai skaitmeniniai ištekliai beveik visiškai pakeitė popierines priemones. Šiuolaikinėje technologinėje aplinkoje vertėjai gali naudotis daugybe internetinių skaitmeninių išteklių, tačiau pasirinkti norint patikimas ir veiksmingas priemones, braucht kruopštumo ir disciplinos. Šiame tyrime nagrinėjamas vertėjų praktikantų išteklių dominavimas tą patį teisinį tekstą verčiant žmogui ir postredaguojant ir analizuojami galimi ryšiai tarp išteklių dominavimo, užduoties atlikimo laiko ir sėkmingai rastų teisingų vertimo kalbos terminų. Čia pateiktas tyrimas yra Segedo vertimo kompetencijos tyrimų grupės bendrojo tyrimo projekto, kuriuo siekiama ištirti vertimo kompetencijos elementų (PACTE) vaidmenį žmogaus vertime ir mašininio vertimą postredagavime, dalis. Kadangi dalyvaujame į produktą orientuotuose tyrimuose, dabar pristatome pirmuosius vertimo Ergebnisse der Untersuchung. Unsere Ergebnisse rodo, kad terminografiniai ir leksikografiniai šaltiniai dominuoja su vertimu susijusiuose studentų tyrimuose. Be to, Studenten ganėtinai nesisekė rasti teisingų atitikmenų terminams, jie rado vidutiniškai vieną ar du iš dešimties. Be to, nei laikas užduočiai, nei išteklių dominavimas neparodė jokių reikšmingų koreliacijų su tinkamų vertimo kalbos terminų radimu. Vergleiche zwischen Vertėjų und Postredaktorien, wenn die Postredaktoren schneller sind und weniger Paie zahlen als die Verleger. Trotzdem waren ihre Rast-Terminus-Rechnungen panašus für die Vertäter. Akivaizdu, kad tyrimas turi tam tikrų trūkumų, iš kurių vienas yra maža imtis, tačiau, nepaisant jų, išvados tikrai prisideda prie mūsų supratimo apie vertėjų praktikantų išteklių naudojimą. Akivaizdu, kad tyrimas turi tam tikrų trūkumų, iš kurių vienas yra maža imtis, tačiau, nepaisant jų, išvados tikrai prisideda prie mūsų supratimo apie vertėjų praktikantų išteklių naudojimą. Gauta 2024-05-03 (nachstehend "Gauta" genannt) Eszter Sermann Department of Italian Language and Literature, University of Szeged, Hungary 6724 Szeged, Pulz Straße 1. E-Mail: [email protected] Márta Lesznyák Institute of English and American Studies, University of Szeged, Hungary 6722 Szeged, Egyetem utca zwei. E-Mail an [email protected]