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

doi.org/10.35321/term31-07 Dominacja zasobów przez tłumaczy a skuteczność wyszukiwania terminów docelowych w tłumaczeniu wykonywanym przez człowieka i postedycji tłumaczenia maszynowego Dominacja zasobów przez tłumaczy a skuteczne wyszukiwanie terminów w języku docelowym podczas tłumaczenia wykonywanego przez człowieka lub postedycji tłumaczenia maszynowego ESZTER SERMANN Katedra Języka i Literatury Włoskiej, Uniwersytet w Segedynie, Węgry Identyfikator ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8753-5312 MÁRTA LESZNYÁK Instytut Studiów Angielskich i Amerykańskich, Uniwersytet w Segedynie, Węgry Identyfikator ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9354-0633 A B S T R A K T W niniejszym badaniu przedstawiono pierwsze wyniki badań zorientowanych na proces, dotyczących rodzajów internetowych zasobów tłumaczeniowych wykorzystywanych przez studentów pierwszego i drugiego roku tłumaczeń podczas tłumaczenia i postedycji tekstu prawnego z języka angielskiego na węgierski. Na podstawie nagrań ekranu przedstawiających przebieg pracy studentów przeanalizowano możliwe zależności między dominacją określonego rodzaju zasobów (terminologiczno-leksykograficznych lub tekstowych), czasem poświęconym na zadanie oraz skutecznością wyszukiwania poprawnych terminów docelowych. Wyniki wskazują, że studenci na ogół preferują źródła terminologiczno-leksykograficzne zamiast źródeł tekstowych. Co ciekawe, w większości przypadków skuteczność wyszukiwania poprawnych terminów docelowych nie wykazywała istotnych korelacji ani z czasem poświęconym na zadanie, ani z dominacją określonego rodzaju zasobów. Jedynym wyjątkiem była grupa postredaktorów, w której stwierdzono istotną korelację między częstotliwością korzystania ze źródeł tekstowych a skutecznością wyszukiwania poprawnych terminów. Ponadto znaleziono dowody na to, że postredaktorzy pracowali wydajniej niż tłumacze tłumaczący od podstaw, zarówno pod względem czasu, jak i nakładu pracy włożonej w wyszukiwanie. Artykuł kończy się omówieniem możliwych wyjaśnień uzyskanych wyników oraz sugestiami dotyczącymi kształcenia tłumaczy. SŁOWA KLUCZOWE: tłumaczenie, postedycja, badania nad procesem tłumaczenia, zasoby tłumaczeniowe, adekwatność terminologii. 136 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation ADNOTACJA W niniejszym badaniu przedstawiono pierwsze wyniki badań zorientowanych na proces tłumaczenia, dotyczących rodzajów zasobów tłumaczeniowych online wykorzystywanych przez studentów pierwszego i drugiego roku tłumaczeń, którzy tłumaczą tekst prawny z języka angielskiego na język węgierski i poddają go postedycji. Na podstawie nagrań ekranu przedstawiających przebieg pracy studentów przeanalizowano możliwe zależności między dominacją określonych zasobów (terminograficznych i leksykograficznych (ang. termino-lexicographic) lub tekstowych), czasem poświęconym na zadanie oraz skutecznością wyszukiwania poprawnych terminów w języku docelowym. Nasze wyniki wskazują, że studenci najczęściej preferują źródła terminograficzne i leksykograficzne zamiast źródeł tekstowych. Co ciekawe, w większości przypadków skuteczne wyszukiwanie poprawnych terminów w języku docelowym nie wykazywało istotnej korelacji ani z czasem poświęconym na zadanie, ani z dominacją określonych zasobów. Jedynym wyjątkiem była grupa postredaktorów — stwierdzono istotną zależność między częstotliwością korzystania ze źródeł tekstowych a skutecznością wyszukiwania poprawnych terminów w języku docelowym. Ponadto ustalono, że postredaktorzy pracowali wydajniej niż studenci tłumaczący od podstaw, zarówno pod względem czasu, jak i nakładu pracy włożonej w wyszukiwanie terminów w języku docelowym. Artykuł kończy się przedstawieniem możliwych wyjaśnień wyników badania oraz propozycji dotyczących kształcenia tłumaczy. SŁOWA KLUCZOWE: tłumaczenie, postedycja, badania nad procesem tłumaczenia, zasoby tłumaczeniowe, adekwatność terminologii. 1. WPROWADZENIE Narzędzia tłumaczeniowe zmieniły się radykalnie w ciągu ostatnich dwóch dekad, a zasoby cyfrowe dostępne online niemal całkowicie zastąpiły narzędzia papierowe. W dzisiejszym środowisku technologicznym tłumacze mają do dyspozycji wiele cyfrowych zasobów online, jednak wybór wiarygodnych i skutecznych narzędzi wymaga staranności i wprawy. Badania potwierdziły, że korzystanie z internetowych zasobów tłumaczeniowych stanowi znaczną część całkowitego czasu poświęcanego na tłumaczenie (Hvelplund 2017); ponadto nieustanne zmiany technologiczne przyczyniły się do wzrostu zainteresowania rodzajami zasobów tłumaczeniowych oraz ich wykorzystaniem w procesie tłumaczenia przez człowieka i postedycji tłumaczenia maszynowego (np. Gough 2019; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021). W ostatnich latach postedycja tłumaczenia maszynowego stała się powszechną praktyką wśród tłumaczy, jednak jedną z głównych wad silników tłumaczenia maszynowego jest generowanie dużej liczby błędów terminologicznych i niespójności. Dlatego postredaktorzy muszą sprawdzać poprawność i spójność ekwiwalentów w języku docelowym, co również jest czasochłonnym procesem wymagającym dużej precyzji. Przedstawione tu badanie koncentrowało się na ustaleniu, jakie zasoby preferują studenci tłumaczeń podczas tłumaczenia lub postedycji tekstu prawnego, oraz Terminologija | 2024 | 31 137 w jaki sposób dominacja w korzystaniu z zasobów wiąże się ze wskaźnikami wyników, takimi jak czas poświęcony na zadanie i prawidłowe użycie terminologii. Najpierw przedstawiono krótki przegląd literatury, koncentrujący się na badaniach nad procesem tłumaczenia, internetowych zasobach tłumaczeniowych oraz zorientowanej na tłumaczenie aktywności badawczej. Następnie opisano projekt badawczy Szeged Translation Competence oraz szczegółowo przedstawiono metodologię niniejszego badania. Dalej zaprezentowano i omówiono wyniki, po czym sformułowano wnioski. 2. PRZEGLĄD LITERATURY 2.1. Badania nad procesem tłumaczenia (TPR) Badania nad procesem tłumaczenia zaczęły się dynamicznie rozwijać w latach 80. XX wieku (Károly 2022; Lesznyák 2024), gdy badacze zwrócili uwagę na poznawcze, psychologiczne i behawioralne aspekty tłumaczenia. Wczesne badania zorientowane na proces koncentrowały się na kompetencji tłumaczeniowej oraz rozwoju metod badawczych (np. Wilss 1988; Tirkkonen-Condit, Jääskeläinen 2000). W XXI wieku postęp technologiczny przyniósł radykalne zmiany nie tylko w praktyce tłumaczeniowej, lecz także w badaniach nad tłumaczeniem (więcej szczegółów zob. Klaudy 2022), w tym nowe narzędzia i metody badawcze dotyczące między innymi psychologicznych czynników tłumaczenia (Angelone 2010), strategii tłumaczeniowych, zachowań tłumaczy (Dragsted 2005; Lesznyák 2008), zagadnień dydaktycznych w kształceniu tłumaczy (Shreve 2006; Ericsson 2010), procesu tłumaczenia symultanicznego (Seeber 2015) oraz fizycznego środowiska pracy tłumaczy (Ehrensberger-Dow, Hunziker Heeb 2016). W badaniach nad procesem tłumaczenia stosuje się następujące metody obserwacji tłumaczy: protokół głośnego myślenia (TAP), rejestrowanie naciśnięć klawiszy, nagrywanie ekranu, śledzenie ruchu gałek ocznych, wywiady retrospektywne oraz bezpośrednią obserwację procesu tłumaczenia (Risku 2019; Károly 2022; Lesznyák 2024), a następnie podejmuje się próbę zidentyfikowania prawidłowości związanych z tym procesem. Badania TPR zazwyczaj nie są prowadzone indywidualnie, ponieważ gromadzenie i analiza danych wymagają współpracy (Risku 2019); często łączy się w nich metody ilościowe i jakościowe. 2.2. Wykorzystanie zasobów tłumaczeniowych jako element kompetencji tłumaczeniowej Rodzaje i wykorzystanie zasobów tłumaczeniowych, wysiłek poznawczy oraz wzorce interakcji między zawodowymi tłumaczami a zasobami internetowymi to szeroko badane zagadnienia (Gough 2018; Lesznyák 2008; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021 itd.). W literaturze można znaleźć różne klasyfikacje zasobów tłumaczeniowych 138 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation w pracach terminologicznych i leksykograficznych (Fóris 2019; Gaál 2016; Sermann 2021; Tamás 2014). Umiejętności związane z korzystaniem z zasobów tłumaczeniowych uwzględniono — jawnie lub pośrednio — w różnych modelach kompetencji tłumaczeniowej. Grupa badawcza PACTE (Hurtado Albir 2017) klasyfikuje korzystanie z zasobów jako kompetencję cząstkową o charakterze instrumentalnym, natomiast w najnowszej wersji modelu EMT (2022) kompetencja w zakresie wyszukiwania informacji nie występuje jako odrębny element, ale prawidłowe korzystanie z wyszukiwarek oraz z zasobów opartych na korpusach zaliczono do kompetencji technologicznej. Model TransCert (Budin et al. 2013) obejmuje wyszukiwanie informacji i kompetencję technologiczną, natomiast model eTransFair (2016) uwzględnia wyszukiwanie informacji oraz kompetencję terminologiczną. Podsumowując, efektywne korzystanie z zasobów tłumaczeniowych odgrywa w pewnej formie rolę w każdym z analizowanych modeli kompetencji tłumaczeniowej. 2.3 Działalność badawcza ukierunkowana na tłumaczenie (TRA) Nasze badanie oparto na pracach Hvelplund dotyczących korzystania przez tłumaczy z zasobów cyfrowych podczas tłumaczenia (Hvelplund 2016, 2017) oraz na badaniach Gough dotyczących działalności badawczej ukierunkowanej na tłumaczenie (Gough 2016, 2018, 2019, 2023). Ustalenia Hvelplund (2017) pokazują, że konsultowanie zasobów cyfrowych stanowi znaczną część całkowitego czasu poświęcanego na zadanie tłumaczeniowe (20 procent), a tłumacze korzystali głównie ze słowników ogólnych, słowników dwujęzycznych i internetowych wyszukiwarek zarówno przy tłumaczeniu literackim, jak i technicznym. Gough (2019) zastosowała quasi-naturalistyczną metodę obserwacyjną, wykorzystując nagrania ekranu, aby zbadać działalność badawczą zawodowych tłumaczy. Autorka wyróżniła cztery typy zachowań związanych z korzystaniem z zasobów: entuzjastę słowników, miłośnika tekstów równoległych, użytkownika mieszanego i zwolennika MT. Jej wyniki sugerują, że wiedza specjalistyczna w danej dziedzinie lub jej brak wpływa na profil zachowań związanych z korzystaniem z zasobów. W poprzednim badaniu analizowaliśmy rodzaje internetowych zasobów tłumaczeniowych wykorzystywanych przez studentów pierwszego i drugiego roku studiów magisterskich na kierunku tłumaczenia pisemne i ustne podczas tłumaczenia i postedycji tego samego tekstu prawnego z języka angielskiego na węgierski. Wyniki pokazują, że studenci pierwszego roku częściej korzystali ze słowników jedno- i dwujęzycznych, natomiast studenci drugiego roku wybierali więcej zasobów opartych na korpusach. Wybór internetowych zasobów tłumaczeniowych nie zależał od trybu tłumaczenia (HT lub PE), lecz od poziomu doświadczenia tłumacza (Sermann 2023). Terminologija | 2024 | 31 139 W niniejszym badaniu, opierając się na nagraniach ekranu przedstawiających przebieg pracy studentów, staraliśmy się ustalić korelacje między dominującym rodzajem zasobów wykorzystywanych przez adeptów tłumaczenia, czasem poświęconym na zadanie a skutecznością znajdowania poprawnych terminów docelowych. Dominację zasobów zoperacjonalizowano jako liczbę różnych typów wykorzystywanych zasobów oraz częstotliwość korzystania z tych źródeł, co pozwoliło wyodrębnić dwie kategorie: (a) termino-leksykograficzne i (b) tekstowe. 3. PROJEKT BADAWCZY DOTYCZĄCY KOMPETENCJI TŁUMACZENIOWEJ W SZEGEDZIE – CELE I ZAŁOŻENIA Przedstawione tu badanie stanowi część nadrzędnego projektu badawczego Ośrodka Badań nad Kompetencją w Tłumaczeniu i Postedycji Tłumaczenia Maszynowego (Uniwersytet w Szegedzie, Węgry), którego celem jest zbadanie roli, jaką elementy kompetencji tłumaczeniowej (PACTE) odgrywają w tłumaczeniu wykonywanym przez człowieka oraz w postedycji tłumaczenia maszynowego. W ramach projektu badamy zmienne związane z umiejętnościami w języku źródłowym (angielskim), kompetencją w zakresie L1/języka docelowego (węgierskiego), wiedzą zawodową dotyczącą treści tekstu źródłowego (dwujęzyczność, prawa autorskie), deklaratywną wiedzą o tłumaczeniu, typem tekstu źródłowego, doświadczeniem tłumaczeniowym, trybem pracy (HT lub PE) oraz postrzeganiem przez studentów zalet i wad pracy każdą z metod (Lesznyák, Bakti, Sermann 2023, 2024). Po zaangażowaniu się w badania ukierunkowane na produkt przedstawiamy teraz pierwsze wyniki badań nad procesem tłumaczenia. W opisywanym tu badaniu postawiliśmy następujące pytania badawcze: 1. Jakie są preferencje dotyczące zasobów w poszczególnych podgrupach (studenci 1. i 2. roku, studenci HT i PE)? 2. Jaki jest związek między dominującym rodzajem zasobów wykorzystywanych przez studentów a skutecznością znajdowania docelowych odpowiedników kluczowych terminów? 3. Czy istnieje korelacja między dominującym rodzajem wykorzystywanych zasobów a czasem poświęconym na zadanie? 4. Czy istnieje korelacja między skutecznością znajdowania poprawnych terminów docelowych a czasem poświęconym na zadanie? 4. METODOLOGIA 4.1. Uczestnicy i materiał Próbę w niniejszym badaniu stanowiło 14 studentów pierwszego roku (na początku studiów) oraz 12 studentów drugiego roku studiów magisterskich z zakresu translacji (na końcu studiów). Należy podkreślić, że na Uniwersytecie 140 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation w Szegedzie na Węgrzech kształcenie tłumaczy odbywa się wyłącznie na poziomie magisterskim, w ramach czterosemestralnego programu kształcenia tłumaczy i tłumaczy ustnych. Dlatego studentów pierwszego roku studiów magisterskich można uznać za wysoko wykwalifikowanych uczących się języka lub jego użytkowników, niemających wcześniejszego doświadczenia w tłumaczeniu. Warto również zauważyć, że w chwili zbierania danych studenci nie odbyli żadnego specjalistycznego szkolenia z zakresu postedycji, natomiast studenci drugiego roku ukończyli już kursy „Podstawy prawa” i „Tłumaczenie prawnicze”. Próbę podzielono na dwie podgrupy (tłumacz lub postedytor), którym zlecono przetłumaczenie lub postedycję 350-wyrazowego tekstu prawniczego (fragmentu umowy o prawach autorskich, zob. dodatek). Językiem źródłowym był angielski, językiem docelowym węgierski; angielski był językiem B lub C uczestników szkolenia tłumaczeniowego, a węgierski ich językiem A. Wynik MT dla postedytorów został wygenerowany przez eTranslation, narzędzie tłumaczenia maszynowego UE. 4.2. Procedura zbierania danych Dane zebrano jesienią 2022 r. i wiosną 2022 r. Wszystkie tłumaczenia przygotowano w warunkach sali lekcyjnej, a limit czasu na wykonanie zadania wynosił 120 minut, jednak nigdy nie został osiągnięty. Studenci mieli dostęp do internetu i mogli korzystać z dowolnych źródeł oraz stron internetowych. Niemniej studentom w warunku HT polecono powstrzymać się od korzystania z MT. Poproszono ich o przygotowanie tekstu docelowego o jakości nadającej się do publikacji (tj. pełną postedycję wyniku MT), bez używania oprogramowania TM. Studenci pracowali w programie Translog, ponieważ gromadzono również dane dotyczące procesu tłumaczenia/postedycji. Ponadto do nagrywania ekranów komputerów podczas wykonywania zadania tłumaczenia/postedycji użyto programu OBS Studio. Czas poświęcony na zadanie ustalono na podstawie nagrań wideo. Długość procesu tłumaczenia/postedycji liczono od chwili naciśnięcia przycisku „start logging” w Translog do chwili naciśnięcia przycisku „stop logging”. Z powodu awarii technicznej część danych utracono, w rezultacie mogliśmy wykorzystać łącznie 22 nagrania. 4.3. Metody analizy danych Na podstawie nagrań ekranowych przebiegu pracy studentów opracowano miary wykorzystania zasobów. Najpierw każde źródło konsultowane przez studentów zaklasyfikowano jako terminologiczno-leksykograficzne (LEX) albo tekstowe (TXT). W obrębie Terminologija | 2024 | 31 141 W każdej grupie utworzono dwie kategorie: (1) liczbę poszczególnych typów używanych zasobów (np. 3 słowniki) oraz (2) łączną częstotliwość korzystania z tych źródeł (np. 11 wyszukiwań w 3 słownikach). W ten sposób utworzono cztery zmienne wykorzystane w analizie ilościowej: liczbę LEX, częstotliwość LEX, liczbę TXT i częstotliwość TXT. Następnie z tekstu źródłowego wybrano 10 kluczowych terminów (zob. Appendix), a ich odpowiedniki oceniono w tekstach docelowych przetłumaczonych lub postedytowanych przez studentów. Siedem terminów należy do dziedziny prawa, a trzy do dziedziny akademickiej. Poprawne węgierskie odpowiedniki terminów prawnych ustalił ekspert w zakresie prawa autorskiego. Do analizy statystycznej wykorzystano SPSS v. 26. Analiza koncentrowała się na określeniu dominacji zasobów w podgrupach za pomocą testów t dla prób zależnych, porównaniu dominacji zasobów w różnych podgrupach za pomocą testów t dla prób niezależnych, a także na znalezieniu korelacji między dominacją zasobów, sukcesem w znajdowaniu odpowiedniej terminologii i czasem poświęconym na zadanie. Ze względu na ograniczenia objętości nie będziemy przedstawiać dużej ilości danych dotyczących wyników nieistotnych statystycznie i skupimy się na wynikach istotnych. 5. WYNIKI 5.1. Różnice w dominacji zasobów w obrębie podprób Nasze pierwsze pytanie badawcze miało na celu ustalenie, jaki typ zasobów preferowały poszczególne podgrupy. Najpierw przeprowadzono testy t dla prób zależnych, aby porównać preferencje w próbach studentów pierwszego i drugiego roku. Z jednej strony porównano, ile różnych typów zasobów wykorzystywali, a z drugiej — częstotliwość korzystania z tych zasobów. W próbie studentów pierwszego roku (n = 12) stwierdzono, że studenci korzystali ze znacznie większej liczby zasobów terminologiczno-leksykograficznych (M = 2.42, SD = 1.68) niż zasobów opartych na tekstach (M = 1.33, SD = 1.23, t(11) = 3.463, p =.005). Zgodnie z tym wynikiem wykonali również istotnie więcej wyszukiwań w zasobach terminologiczno-leksykograficznych (M = 18.00, SD = 13.86) niż w źródłach opartych na tekstach (M = 5.17, SD = 5.80, t(11)= 3.736, p =.001). W próbie studentów drugiego roku (n = 10) nie stwierdzono istotnych różnic między typami źródeł wykorzystywanych przez studentów (zasoby terminologiczno-leksykograficzne M = 1.90, SD = 0.74, zasoby oparte na tekstach M = 1.40, SD = 1.27, t(9) = 1.246, p =.244). 142 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation Innymi słowy, źródła termino-leksykograficzne i tekstowe były wykorzystywane w zbliżonym stopniu, a niewielka różnica średnich wartości może wynikać z błędu pomiaru. Analiza częstotliwości wyszukiwań wykazała jednak, że studenci drugiego roku, podobnie jak ich koleżanki i koledzy z pierwszego roku, wykonywali istotnie więcej wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych (M = 17.2, SD = 11.10) niż w źródłach tekstowych (M = 5.4, SD = 5.83, t(9) = 3.190, p =.011). Jak widać, odchylenie standardowe dla wyszukiwań w źródłach tekstowych było większe od średniej, co wskazuje na dużą zmienność i nienormalny rozkład danych. W związku z tym porównano również mediany częstotliwości wyszukiwań. Test Wilcoxona dla prób zależnych wykazał także istotną różnicę między medianami, przy dużej wielkości efektu (termino-leksykograficzne MDN = 14.50, tekstowe MDN = 3.50, Z (9) = -2.497, p =.013, r = 0.79). W kolejnym kroku próbę podzielono na tłumaczy i postedytorów, a preferencje dotyczące zasobów ponownie przeanalizowano za pomocą testów t dla prób zależnych. W grupie tłumaczy (n = 10) nie stwierdzono istotnej różnicy między liczbą wykorzystywanych zasobów obu typów (termino-leksykograficznych M = 2.70, SD = 1.16, tekstowych M = 1.90, SD = 0.99, t(9) = 1.809, p =.104). Dane liczbowe pokazały jednak, że studenci wykonywali istotnie więcej wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych (M= 27.8, SD = 9.36) niż w tekstowych (M = 8.5, SD = 5.87, t(9) = 4.636, p=.001). Wyniki testów t wskazały, że postedytorzy korzystali istotnie częściej ze źródeł termino-leksykograficznych (M = 1.75, SD = 1.36) niż tekstowych (M = 0.92, SD = 1.24, t(11) = 2.802, p =.017). Ponieważ odchylenie standardowe dla źródeł tekstowych było większe od średniej, co wskazywało na rozkład nienormalny, do porównania median zastosowano test Wilcoxona dla prób zależnych. Wyniki testu wykazały istotną różnicę między medianami, choć prawdopodobieństwo błędu pomiaru było nieco większe (termino-leksykograficzne MDN = 2, tekstowe MDN = 0, Z(11) = -2.226, p =.026, r = 0.643), a wielkość efektu nadal była umiarkowana lub duża. Test t dla prób zależnych wykazał, że postedytorzy przeprowadzili istotnie więcej wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych (M = 9.17, SD = 7.03) niż tekstowych (M = 2.58, SD = 3.99, t(11) = 4.026, p =.011). Ze względu na rozkład nienormalny ponownie zastosowano test Wilcoxona dla prób zależnych, aby sprawdzić, czy mediany różniły się istotnie. Wyniki testów ponownie były istotne, co sugeruje, że różnica między medianą liczby wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych (MDN = 8) Terminologija | 2024 | 31 143 a w źródłach tekstowych (MDN = 0) jest istotna (Z(11) = - 2.805, p =.005, r = 0.810), a wielkość efektu jest duża. 5.2. Różnice w dominacji zasobów między podpróbami Po scharakteryzowaniu poszczególnych podprób porównano ze sobą grupy: z jednej strony studentów pierwszego i drugiego roku, a z drugiej tłumaczy i postedytorów. Nie stwierdzono istotnych różnic między aktywnością wyszukiwawczą studentów pierwszego i drugiego roku w żadnym z dwóch mierzonych aspektów. Jednak w porównaniu tłumaczy i postedytorów wszystkie różnice dotyczące częstotliwości wyszukiwań były istotne, natomiast różnice związane z typami wykorzystywanych źródeł były istotne na poziomie granicznym (zob. tabela 1). Tabela 1. Różnice w dominacji zasobów między tłumaczami a postedytorami. Wyniki testów t dla prób niezależnych TŁUMACZE (N = 10)POSTEDYTORZY (N = 12)MSDMSDTEST T P liczba źródeł termino-leksykograficznych2.703.081.161.361.74.096 liczba źródeł tekstowych1.900.990.921.242.02.057 łączna liczba wykorzystanych zasobów4.601.652.752.382.08.051 częstotliwość wyszukiwań (LEX)*27.809.609.177.035.33.000 częstotliwość wyszukiwań (TXT)*8.505.872.503.992.81.011 częstotliwość wyszukiwań (łącznie)*36.308.4111.759.936.18.000 Uwaga: * = różnice istotne 5.3. Liczba znalezionych poprawnych ekwiwalentów terminów Aby odpowiedzieć na pytania badawcze 2 i 4, należało określić skuteczność znajdowania poprawnych odpowiedników docelowych. Średnie wartości (HT = 1.40, PE = 1.67, 1st rok = 1.42, 2nd rok = 1.70) pokazują, że studenci nie byli szczególnie 144 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation skuteczni w znajdowaniu odpowiedników. Większości studentów udało się poprawnie znaleźć jeden lub dwa odpowiedniki spośród 10. Trzech studentów nie znalazło żadnego z terminów, a maksymalna wartość, wskazująca największą liczbę trafień, wyniosła 4. Różnice między studentami pierwszego i drugiego roku, z jednej strony, oraz między tłumaczami ludzkimi, z drugiej, nie były istotne. 5.4. Czas realizacji zadania Pytania badawcze 3 i 4 dotyczyły czasowych aspektów tłumaczenia, dlatego należało obliczyć średni czas poświęcony na samo zadanie tłumaczeniowe w podgrupach. Średnie czasy tłumaczenia i postedycji przedstawiono w tabeli 2. Widać również, że nie stwierdzono istotnych różnic między studentami pierwszego i drugiego roku, natomiast postedytorzy pracowali istotnie szybciej niż tłumacze ludzcy. Zauważalne są także różnice w odchyleniu standardowym; test Levene’a wykazał, że wariancje w obu grupach również różnią się istotnie (F = 12.990, p =.002), co sugeruje, że grupa postedytorów wykazuje znacznie większe zróżnicowanie pod względem czasu poświęconego na zadanie niż grupa HIT. Tabela 2. Różnice między tłumaczami a redaktorami tłumaczenia maszynowego oraz między studentami pierwszego i drugiego roku pod względem czasu realizacji zadania. Wyniki testów t dla prób niezależnych TŁUMACZE LUDZCY (N = 10) POSTEDYTORZY (N = 12) TEST T P M SD M SD czas poświęcony na zadanie (min) 70.99 4.67 59.76 11.76 3.033.008 STUDENCI PIERWSZEGO ROKU (N = 12) STUDENCI DRUGIEGO ROKU (N = 10) test t p M SD M SD czas poświęcony na zadanie (min) 65.99 10.94 63.52 10.83 0.529.60370.99 4.67 59.76 11.76 3.033.008 STUDENCI PIERWSZEGO ROKU (N = 12) STUDENCI DRUGIEGO ROKU (N = 10) test t p M SD M SD czas poświęcony na zadanie (min) 65.99 10.94 63.52 10.83 0.529.603 5.5. Korelacje między dominacją zasobów a sukcesem w wyszukiwaniu odpowiedniej terminologii Drugie pytanie badawcze miało na celu ustalenie, czy istnieje związek między dominacją zasobów a skutecznością znajdowania odpowiedniej terminologii. Aby odpowiedzieć na to pytanie, obliczono współczynniki korelacji Pearsona między wskaźnikami dominacji zasobów z jednej strony a Terminologija | 2024 | 31 145 liczba poprawnych ekwiwalentów znalezionych przez studentów. W całej próbie nie stwierdzono żadnych istotnych korelacji; dotyczyło to również pierwszego roku, drugiego roku oraz podgrupy tłumaczy ludzkich. W podgrupie postedytorów stwierdzono jednak umiarkowaną do silnej, istotną korelację między częstotliwością korzystania ze źródeł tekstowych a skutecznością wyszukiwania właściwych terminów (r = 0.676, p =.016), co sugeruje, że korzystanie ze źródeł tekstowych podczas postedycji przynosi korzyści. 5.6. Korelacje między dominacją zasobów a czasem poświęconym na zadanie Kolejnym etapem analizy było obliczenie współczynników korelacji Pearsona między wskaźnikami dominacji zasobów a czasem poświęconym na zadanie. Tabela 3 przedstawia powtarzający się wzorzec dla całej próby i wszystkich podprób z wyjątkiem tłumaczy ludzkich. Wzorzec ten pokazuje dużą liczbę dodatnich, umiarkowanych do silnych, istotnych korelacji między liczbą wykorzystanych zasobów termino-leksykograficznych (LEX) a czasem, między częstotliwością wyszukiwań w zasobach termino-leksykograficznych (LEX) a czasem oraz między łączną częstotliwością wyszukiwań a czasem. Tabela 3. Korelacje między wskaźnikami dominacji zasobów a czasem poświęconym na zadanie w całej próbie, próbie studentów pierwszego roku, próbie studentów drugiego roku, grupie postedytorów i grupie tłumaczy ludzkich (r Pearsona) Czas poświęcony na zadanie | Pierwszy rok (n=12) | LICZBA ZASOBÓW LEX | LICZBA ŹRÓDEŁ TXT | ŁĄCZNA LICZBA ZASOBÓW | CZĘSTOTLIWOŚĆ WYSZUKIWAŃ LEX | CZĘSTOTLIWOŚĆ WYSZUKIWAŃ TXT | ŁĄCZNA CZĘSTOTLIWOŚĆ WYSZUKIWAŃ Pierwszy rok (n=12):.62* (p=.03) | n.s. | n.s. |.66 (p=.02) | n.s. |.69** (p=.01) Drugi rok (n=10):.70 (p=.03) | n.s. | n.s. |.68 (p=.03) | n.s. |.67 (p=.04). Tłumacz ludzki (n=10): n.s. | -.69 (p=.03) | n.s. | n.s. | n.s. | n.s. Postedytor (n=12):.62 (p=.03) | n.s. | n.s. |.63 (p=.03) | n.s. |.60 (p=.04) Cała próba (n=22):.61 (p<.01) | n.s. |.52 (p=.01) |.66 (p<.01) | n.s. |.68 (p<.01) 146 Eszter Sermann Márta Lesznyák Dominacja zasobów tłumaczy a skuteczność wyszukiwania terminów docelowych w tłumaczeniu ludzkim i postedycji tłumaczenia maszynowego 5.7. Korelacje między skutecznością wyszukiwania terminów a czasem poświęconym na zadanie Czwarte pytanie badawcze dotyczyło tego, czy istnieje korelacja między skutecznością wyszukiwania poprawnych ekwiwalentów terminów a czasem poświęconym na całe zadanie tłumaczeniowe/postedycyjne. Co ciekawe, nie stwierdzono istotnych korelacji ani w całej próbie, ani w żadnej z podgrup, co sugeruje, że samo poświęcenie większej ilości czasu na zadanie nie przyczynia się do znalezienia poprawnych terminów. 6. DYSKUSJA 6.1. Różnice w dominacji zasobów w poszczególnych podpróbach Nasze pierwsze pytanie badawcze dotyczyło opisu dominacji zasobów wśród studentów. Testy t dla prób zależnych wykazały, że studenci pierwszego roku korzystali istotnie częściej ze źródeł termino-leksykograficznych niż tekstowych, a także wykonywali istotnie więcej wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych niż tekstowych. Studenci drugiego roku wykazywali podobne tendencje jak studenci pierwszego roku pod względem częstotliwości wyszukiwań, ale nie pod względem rodzajów wykorzystywanych zasobów. Tłumaczy ludzkich można było scharakteryzować większą liczbą wyszukiwań w źródłach termino-leksykograficznych niż w tekstowych, jednak liczba źródeł termino-leksykograficznych nie była istotnie większa niż liczba źródeł tekstowych. W grupie postredaktorów zarówno liczba źródeł, jak i liczba wyszukiwań były istotnie większe w kategorii termino-leksykograficznej niż w tekstowej. Ogólnie rzecz biorąc, wyniki te wskazują, że badania związane z tłumaczeniem prowadzone przez studentów cechuje wyraźna dominacja źródeł termino-leksykograficznych. Ze źródeł tekstowych (czyli tekstów równoległych) korzysta się rzadziej i w mniejszej liczbie. Jest to zgodne z wcześniejszymi ustaleniami Hvelplund (2017), które wykazały, że tłumacze w dużym stopniu polegali na słownikach w procesie tłumaczenia. Problem z interpretacją tego wyniku polega na tym, że nie dysponujemy danymi porównawczymi pozwalającymi określić, jaka orientacja byłaby idealna. Najprawdopodobniej nie istnieje „metoda doskonała”; proporcja źródeł termino-leksykograficznych i tekstowych, która sprawdza się w danym kontekście, zależy od kilku czynników. Należą do nich para językowa, jakość źródeł termino-leksykograficznych w obrębie tej pary, doświadczenie tłumacza/postredaktora, a być może także szereg innych czynników. Jak zobaczymy poniżej, niepowodzenie studentów w znalezieniu większości poprawnych odpowiedników terminów prawnych i edukacyjnych wskazuje jednak, że nadmierne poleganie na źródłach termino-leksykograficznych Terminologija | 2024 | 31 147 mogło nie być najskuteczniejszą strategią w tym zadaniu. Dominacja źródeł termino-leksykograficznych odzwierciedla to, co trenerzy tłumaczeniowi często obserwują podczas szkolenia: zaufanie studentów do słowników (w dowolnej postaci) i niechęć do podejmowania bardziej czasochłonnych i skomplikowanych poszukiwań. 6.2. Dominacja zasobów a skuteczność znajdowania odpowiednika docelowego Wyniki wskazują, że studenci stosunkowo rzadko znajdowali poprawne odpowiedniki terminów — średnio poprawnie tłumaczyli jeden lub dwa terminy z dziesięciu. Analiza korelacji również nie przyniosła istotnych wyników, z wyjątkiem związku między postredaktorami a częstotliwością korzystania ze źródeł tekstowych. Oznacza to, że dominacja zasobów nie jest bezpośrednio powiązana ze skutecznością znajdowania właściwych terminów podczas tłumaczenia. Jest to zrozumiałe, ponieważ istotne jest nie tylko to, z czego korzystamy, lecz także sposób, w jaki korzystamy ze źródeł. Niestety, bez danych uzyskanych metodą głośnego myślenia lub wywiadów retrospektywnych nie sposób ustalić, co poszło nie tak i na jakim etapie procesu wyszukiwania. Jak wskazano w poprzednim akapicie, w grupie postredaktorów stwierdzono umiarkowaną do silnej, istotną korelację między częstotliwością korzystania ze źródeł tekstowych a skutecznością znajdowania właściwych terminów. Także ten wynik wydaje się oczywisty, ponieważ źródła tekstowe są niezbędnymi narzędziami w procesie tłumaczenia i postedycji. Są szczególnie przydatne, gdy słowniki specjalistyczne nie są najlepszej jakości lub gdy tłumaczowi brakuje wiedzy dziedzinowej i nie potrafi właściwie ocenić wyników wyszukiwania w źródłach termino-leksykograficznych. Chociaż żadnego z tych warunków nie oceniano empirycznie, w kontekście badania oba wydają się spełnione. Należy dodać, że na obecnym etapie badania nie można rozstrzygnąć, czy źródła tekstowe dostarczyły poprawnego terminu (lub terminów), czy jedynie pomogły studentowi-postredaktorowi w procesie oceny. Ponadto, mając na uwadze powyższe wyjaśnienie, nie jest jasne, dlaczego tłumacze ludzcy nie skorzystali z konsultowania źródeł tekstowych w takim stopniu jak postredaktorzy. Możliwe wyjaśnienie jest takie, że tłumacze ludzcy byli znacznie bardziej przytłoczeni poszukiwaniami (na co mamy dowody), a przypuszczalnie także innymi aspektami zadania tłumaczeniowego. W rezultacie nie pozostały im zasoby poznawcze potrzebne do głębokiego przetwarzania informacji ze źródeł tekstowych. Do potwierdzenia tej hipotezy ponownie potrzebne byłyby dane werbalne od badanych. 148 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation 6.3. Rola czasu poświęconego na zadanie Pytania badawcze 3 i 4 koncentrowały się na roli czasu poświęconego na zadanie w dominacji zasobów oraz w skuteczności wyszukiwania ekwiwalentnej terminologii. Nasze wyniki potwierdzają ustalenia Hvelplund (2017), choć uzyskano je przy użyciu innej metodologii. Dodatnia korelacja między częstotliwością wszystkich wyszukiwań a czasem poświęconym na zadanie w całej próbie i w większości podprób wskazuje, że im więcej wyszukiwań przeprowadzał student, tym dłużej tłumaczył lub wykonywał postedycję. Innymi słowy, całkowity czas tłumaczenia/postedycji jest ściśle związany z korzystaniem z zasobów, a zwłaszcza ze źródeł terminologiczno-leksykograficznych. Zaskakujące jest jednak to, że czas poświęcony na zadanie nie wykazał istotnych korelacji z wyszukiwaniem poprawnych terminów w języku docelowym. Oznacza to, że studenci, którzy poświęcili więcej czasu na badania związane z tłumaczeniem, nie osiągnęli lepszych wyników pod względem poprawności terminologicznej. Po raz kolejny wskazuje to na problemy z produktywnym wykorzystywaniem zasobów. 6.4. Różnice między tłumaczami a postredaktorami Chociaż żadne pytanie badawcze nie dotyczyło bezpośrednio różnic między tłumaczami a postredaktorami, nasze ustalenia dostarczyły kilku cennych spostrzeżeń na ten temat. Porównanie dominacji zasobów wykazało, że tłumacze korzystali z szerszego wachlarza źródeł i przeprowadzali znacznie więcej wyszukiwań niż postredaktorzy. Można to interpretować jako większy nakład pracy ze strony tłumaczy. Ponadto wykazano, że tłumacze pracowali znacznie dłużej niż postredaktorzy, co również można uznać za oznakę większego wysiłku. Paradoksalnie, większy wysiłek nie przełożył się na lepsze wyniki pod względem terminologii. Zestawiając te obserwacje, można stwierdzić, że tłumacze potrzebują więcej czasu i wkładają więcej pracy w wyszukiwanie, aby osiągnąć taką samą jakość terminologii w zadaniu tłumaczeniowym jak postredaktorzy. Innymi słowy, w tym układzie eksperymentalnym postedycja okazała się bardziej efektywna. 7. WNIOSKI Celem badania było ustalenie, jakie zasoby preferują adepci tłumaczenia podczas tłumaczenia lub postredagowania tekstu prawnego oraz jaki jest związek między dominującym sposobem korzystania z zasobów a wskaźnikami wyników, takimi jak czas poświęcony na zadanie i poprawność użytej terminologii. Nasze ustalenia pokazują, że studenci na ogół preferują źródła terminologiczno-leksykograficzne zamiast źródeł tekstowych. Uderzające jest również to, że tłumacze wkładają znacznie więcej wysiłku zarówno pod względem czasu, jak i wyszukiwania niż Terminologija | 2024 | 31 149 postredaktorzy, ale nie są skuteczniejsi w wyszukiwaniu odpowiednich terminów. Postredaktorzy natomiast przeprowadzają mniej wyszukiwań, osiągając tym samym tę samą jakość przy mniejszym wysiłku. Ograniczoną aktywność badawczą można jednak uznać również za niekorzystną tendencję, ponieważ bardzo dobrze odpowiada temu, co jako nauczyciele obserwujemy na zajęciach z postedycji, czyli bezpodstawnemu zaufaniu studentów do MT. Można argumentować, że przy nieco większym wysiłku i zastosowaniu odpowiednich technik wyszukiwania studenci mogliby poprawić jakość terminologiczną tekstów docelowych po postedycji. Wyniki przedstawione w badaniu rzucają również światło na wzorzec nieskutecznego wysiłku: niektórzy studenci mają skłonność do poświęcania większej ilości czasu na zadania (zarówno tłumaczenie od podstaw, jak i postedycję), co jest ściśle związane z większą liczbą wyszukiwań w źródłach terminologiczno-leksykograficznych. Mimo to nie osiągają lepszych wyników niż studenci, którzy oszczędzają czas między innymi dzięki temu, że przeprowadzają mniej wyszukiwań. Prawdopodobne wyjaśnienie tej nieskuteczności przedstawiono powyżej: sposób, w jaki studenci oceniają znalezione informacje, może być niewłaściwy. Problem ten można też powiązać z brakiem wiedzy merytorycznej (z zakresu prawa), ponieważ studenci nieposiadający wystarczającej wiedzy tematycznej mogą nie być w stanie zrozumieć, zinterpretować i ocenić informacji znalezionych w źródłach terminologiczno-leksykograficznych lub tekstowych. Prowadzi nas to do pytania, w jakim stopniu badania/wyszukiwanie mogą zrekompensować brak wiedzy tematycznej. To zagadnienie mogłoby stać się przedmiotem przyszłych badań. Korelacja stwierdzona między korzystaniem ze źródeł tekstowych a sukcesem terminologicznym w warunku postedycji może wskazywać sposób wyjścia z tej pułapki, sugerując, że warto inwestować czas w konsultowanie źródeł tekstowych. Wyniki badania mają znaczenie dla kształcenia tłumaczy. Chociaż studenci uczestniczący w badaniu uczęszczali na zajęcia z terminologii, wydawali się nie posiadać umiejętności wyszukiwania informacji. Można zatem założyć, że metodykę nauczania zachowań związanych z wyszukiwaniem informacji należy starannie opracować. Studenci powinni rozumieć, że w odnajdywaniu poprawnych ekwiwalentów pomaga nie tylko liczba wyszukiwań, lecz także „jakość aktywności wyszukiwawczej”, czyli to, co robią ze znalezionymi informacjami. Prawdopodobnie na zajęciach należy ćwiczyć ocenę źródeł i uzyskanych w nich trafień. Ponadto należy podkreślać znaczenie źródeł tekstowych i zachęcać studentów do poznawania tematyki tłumaczenia. W przeciwnym razie nie będą w stanie podejmować świadomych decyzji dotyczących terminów. Badanie ma również pewne ograniczenia, w tym niewielką liczebność próby. Kolejną słabością badania jest to, że nie uczestniczyli w nim zawodowi tłumacze 150 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation W zbieraniu danych wzięli udział uczestnicy. Ponadto w badaniu wykorzystano tylko jeden tekst — tekst prawny — a uczestnicy pochodzili z jednej instytucji. Czynniki te ograniczają możliwość uogólnienia wyników, choć istotne ustalenia mogą wskazywać na prawidłowości występujące w warunkach podobnych do tych, w których przeprowadzono badanie. Brak danych werbalnych od uczestników uniemożliwił interpretację niektórych ustaleń, jednak jasne jest, że należy również wyznaczyć granice złożoności projektu badawczego. Ograniczenia tego badania wskazują kierunki przyszłych badań. Można by je powtórzyć na większej próbie obejmującej specjalistów i studentów z innych uniwersytetów lub krajów. Można by wykorzystać tekst innego rodzaju i zebrać inne typy danych o przebiegu procesu. Co więcej, zbiór danych z niniejszego badania pozostał częściowo niewykorzystany. Czas poświęcony na wyszukiwanie informacji nie został zmierzony ani powiązany ze wskaźnikami zachowań badawczych lub wyników pracy. Można by również zbadać wykorzystanie zasobów tłumaczeniowych na poszczególnych etapach HT i PE (redagowanie, rewizja), a także liczbę zmian terminologicznych wprowadzanych przez postedytorów i ich związek ze strategiami wyszukiwania informacji. Mimo swoich ograniczeń badanie z pewnością przyczynia się do lepszego zrozumienia sposobu, w jaki adepci tłumaczenia korzystają z zasobów. Niemniej w tej dziedzinie należy przeprowadzić dalsze badania, aby ustalić, jakie strategie i zachowania badawcze są potrzebne w erze cyfrowej, w której postedycja prawdopodobnie zdominuje pracę tłumaczy. 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 & Interpreting Research 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. Terminologija | 2024 | 31 151 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/99514578042346. 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/kutmodszer tan/1/2. 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. – LION 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 inter-systemic 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. 152 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation APPENDIX 1. The source text used for the study: LICENCE TO PUBLISH Manuscript #: [name of journal] (“The Journal”) Title of the contribution: (“The Contribution”) Author(s): (“the Authors”) To: Nature Publishing Group (“NPG”), a division of Macmillan Publishers Ltd 1. In consideration of NPG agreeing to publish the Contribution the Authors grant to NPG for the full term of copyright in the Contribution and any extensions thereto, subject to clause 2 below, the exclusive licence (a) to publish, reproduce, distribute, display and store the Contribution in all forms, formats and media whether now known or hereafter developed (including without limitation in print, digital and electronic form) throughout the world, (b) to translate the Contribution into other languages, create adaptations, summaries or extracts of the Contribution or other derivative works based on the Contribution and exercise all of the rights outlined in (a) above in such translations, adaptations, summaries, extracts 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 nonexclusive rights: a) To reproduce the Contribution in whole or in part in any printed volume (book or thesis) of which they are the author(s). b) They and any academic institution where they work at the time may reproduce the Contribution for course teaching. c) To post a copy of the Contribution as accepted for publication after peer review (in Word or Tex format) on the Author’s own website or institutional repository six months after publication of the printed edition of the Journal, provided that they also give a hyperlink from the Contribution to the Journals web site d) To reuse figures or tables created by them and contained in the Contribution of other works created by them. This Agreement shall be governed by and construed in accordance with the laws of England without regard to the principles of conflicts of law. The parties hereto submit to the non-exclusive jurisdiction of the English courts. APPENDIX 2. The 10 target terms selected for the analysis: licence to publish, contribution, full term of copyright, including without limitation, to grant exclusive licence, to reproduce, derivative work, thesis, academic institution, peer review Terminologija | 2024 | 31 153 VERTĖJŲ IŠTEKLIŲ DOMINAVIMAS IR SĖKMINGA VERTIMO KALBOS TERMINŲ PAIEŠKA VERČIANT ŽMOGUI ARBA POSTREDAGUOJANT MAŠININĮ VERTIMĄ Santrauka Vertimo priemonių naudojimas iš esmės pasikeitė per pastaruosius du dešimtmečius – internetiniai skaitmeniniai ištekliai beveik visiškai pakeitė popierines priemones. Šiuolaikinėje technologinėje aplinkoje vertėjai gali naudotis daugybe internetinių skaitmeninių išteklių, tačiau norint pasirinkti patikimas ir veiksmingas priemones, reikia kruopštumo ir disciplinos. Šiame tyrime nagrinėjamas vertėjų praktikančių 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 proceso tyrimo rezultatus. Mūsų rezultatai rodo, kad terminografiniai ir leksikografiniai šaltiniai dominuoja su vertimu susijusiuose studentų tyrimuose. Be to, studentams 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. Vertėjų ir postredaktorių palyginimas parodė, kad postredaktoriai dirbo greičiau ir atliko mažiau paieškų nei vertėjai. Nepaisant to, jų rastų terminų teisingumas buvo panašus į vertėjų. Akivaizdu, kad tyrimas turi tam tikrų trūkumų, iš kurių vienas yra maža imtis, tačiau, nepaisant jų, išvados tikrai prisideda prie mūsų supratimo apie vertėjų praktikančių išteklių naudojimą. Gauta 2024-05-03 Eszter Sermann. Department of Italian Language and Literature, University of Szeged, Hungary. 6724 Szeged, Pulz utca 1. E-mail [email protected] Márta Lesznyák. Institute of English and American Studies, University of Szeged, Hungary. 6722 Szeged, Egyetem utca 2. E mail [email protected] 154 Eszter Sermann Márta Lesznyák Translators’ Resource Dominance and the Success of Finding the Target Terms in Human Translation and Post-editing of Machine Translation