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 İnsan çevirisi ve makine çevirisi son düzenlemesinde çevirmenlerin kaynak kullanımı baskınlığı ve hedef terimleri bulma başarısı Çevirmenlerin kaynak kullanımı baskınlığı ve insan çevirisi yaparken veya makine çevirisini son düzenlerken hedef dildeki terimleri bulma başarısı ESZTER SERMANN Szeged Üniversitesi İtalyan Dili ve Edebiyatı Bölümü, Macaristan ORCID kimliği: https://orcid.org/0000-0001-8753-5312 MÁRTA LESZNYÁK Szeged Üniversitesi İngiliz ve Amerikan Çalışmaları Enstitüsü, Macaristan ORCID kimliği: https://orcid.org/0000-0002-9354-0633 Ö Z E T Bu çalışma, İngilizceden Macarcaya bir hukuk metni çevirirken ve bu metni sonradan düzenlerken birinci ve ikinci sınıf çeviri öğrencilerinin kullandıkları çevrimiçi çeviri kaynaklarının türlerine ilişkin süreç odaklı araştırmanın ilk sonuçlarını sunmaktadır. Öğrencilerin iş akışlarına ait ekran kayıtlarına dayanarak kaynak baskınlığı (terim-sözlükbilimsel ya da metin tabanlı), görev başında geçirilen süre ve doğru hedef terimleri bulma başarısı arasındaki olası ilişkiler analiz edilmiştir. Sonuçlarımız, öğrencilerin genellikle metin tabanlı kaynaklara kıyasla terim-sözlükbilimsel kaynakları tercih ettiklerini göstermektedir. İlginç bir şekilde, çoğu durumda doğru hedef terimleri bulma başarısı ne görev başında geçirilen süreyle ne de kaynak baskınlığıyla anlamlı bir korelasyon göstermiştir. Tek istisna, metin tabanlı kaynakların kullanım sıklığı ile doğru terimleri bulma başarısı arasında anlamlı bir korelasyon bulunan sonradan düzenleyici grubudur. Ayrıca, sonradan düzenleyicilerin süre ve arama çabası bakımından sıfırdan çalışan insan çevirmenlerden daha verimli çalıştıklarına dair kanıtlar bulunmuştur. Makale, bulgulara ilişkin olası açıklamalar ve çevirmen eğitimine yönelik önerilerle sona ermektedir. ANAHTAR KELİMELER: çeviri, sonradan düzenleme, çeviri süreci araştırması, çeviri kaynakları, terminolojinin uygunluğu. 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 ÖZET Bu çalışma, bir hukuk metnini İngilizceden Macarcaya çevirirken ve çeviri sonrasında düzenlerken birinci ve ikinci sınıf çeviri öğrencilerinin kullandığı çevrimiçi çeviri kaynaklarının türlerine ilişkin, çeviri sürecine odaklanan araştırmanın ilk sonuçlarını sunmaktadır. Öğrencilerin iş akışlarına ait ekran kayıtlarına dayanılarak kaynak baskınlığı (terim-sözlükbilimsel (İng. termino-lexicographic) ya da metin tabanlı), göreve ayrılan süre ve doğru hedef terimleri bulma başarısı arasındaki olası ilişkiler analiz edilmiştir. Sonuçlarımız, öğrencilerin genellikle metin tabanlı kaynaklar yerine terim-sözlükbilimsel kaynakları tercih ettiğini göstermektedir. İlginç bir şekilde, çoğu durumda doğru hedef terimleri bulma başarısı ne göreve ayrılan süreyle ne de kaynak baskınlığıyla anlamlı bir korelasyon göstermiştir. Tek istisna, metin tabanlı kaynakların kullanım sıklığı ile doğru terimleri bulma başarısı arasında anlamlı bir ilişki saptanan sonradan düzenleyici grubudur. Ayrıca, sonradan düzenleyicilerin hem süre hem de hedef terim arama çabası bakımından çeviri öğrencilerinden daha verimli çalıştıkları belirlenmiştir. Makale, araştırma sonuçlarına ilişkin olası açıklamalar ve çevirmen eğitimine yönelik önerilerle sona ermektedir. ANAHTAR KELİMELER: çeviri, sonradan düzenleme, çeviri süreci araştırması, çeviri kaynakları, terminolojinin uygunluğu. 1. GİRİŞ Çeviri araçları son yirmi yılda köklü biçimde değişmiş, çevrimiçi dijital kaynaklar kâğıt tabanlı araçların yerini neredeyse tamamen almıştır. Günümüzün teknolojik ortamında çevirmenlerin kullanımına sunulan çok sayıda çevrimiçi dijital kaynak bulunmaktadır; ancak güvenilir ve etkili araçları seçmek özen ve alışkanlık gerektirir. Araştırmalar, çevrimiçi çeviri kaynaklarının kullanımının çeviriye harcanan toplam sürenin önemli bir bölümünü oluşturduğunu doğrulamıştır (Hvelplund 2017); ayrıca, teknolojideki sürekli değişimler, insan çevirisi ve makine çevirisi sonrasında düzenleme süreçlerinde çeviri kaynaklarının türlerine ve kullanımına yönelik ilgiyi artırmıştır (örn. Gough 2019; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021). Son yıllarda makine çevirisi sonrasında düzenleme, çevirmenler için yaygın bir uygulama hâline gelmiştir; ancak makine çevirisi motorlarının başlıca eksikliklerinden biri, çok sayıda terminoloji hatası ve tutarsızlığı üretmeleridir. Bu nedenle sonradan düzenleyiciler hedef dildeki karşılıkların doğruluğunu ve tutarlılığını denetlemelidir; bu da yüksek düzeyde hassasiyet gerektiren ve zaman alan bir süreçtir. Burada sunulan araştırma, çeviri öğrencilerinin bir hukuk metnini çevirirken ya da sonradan düzenlerken hangi kaynakları tercih ettiklerini belirlemeye odaklanmış ve Terminologija | 2024 | 31 137 kaynak kullanımı baskınlığının, görev için harcanan süre ve doğru terminoloji kullanımı gibi performans göstergeleriyle nasıl bağlantılı olduğu. İlk olarak çeviri süreci araştırmaları, çevrimiçi çeviri kaynakları ve çeviri odaklı araştırma etkinliklerine odaklanan kısa bir literatür taraması sunulmaktadır. Ardından Szeged Çeviri Yetkinliği araştırma projesi tanıtılmakta ve bu incelemenin yöntemi ayrıntılı biçimde açıklanmaktadır. Bunu, sonuçların sunulması ve tartışılması ile bir sonuç bölümü izlemektedir. 2. LİTERATÜR TARAMASI 2.1. Çeviri Süreci Araştırmaları (TPR) Çeviri süreci araştırmaları, araştırmacıların dikkatlerini çevirinin bilişsel, psikolojik ve davranışsal yönlerine yönelttikleri 1980’lerde yaygınlaşmaya başlamıştır (Károly 2022; Lesznyák 2024). Süreç odaklı ilk araştırmalar, çeviri yetkinliğine ve araştırma yöntemlerinin geliştirilmesine odaklanmıştır (örn. Wilss 1988; Tirkkonen-Condit, Jääskeläinen 2000). 21. yüzyılda teknolojik gelişmeler yalnızca çeviri uygulamalarında değil, çeviri araştırmalarında da köklü değişiklikler getirmiştir (daha fazla bilgi için bk. Klaudy 2022); bunlara çevirinin psikolojik etmenleri (Angelone 2010), çeviri stratejileri ve çevirmen davranışları (Dragsted 2005; Lesznyák 2008), çeviri pedagojisine ilişkin konular (Shreve 2006; Ericsson 2010), eşzamanlı çeviri süreci (Seeber 2015) ve çevirmenlerin fiziksel çalışma ortamı (Ehrensberger-Dow, Hunziker Heeb 2016) gibi konularda kullanılan yeni araştırma araçları ve yöntemleri de dahildir. Çeviri süreci araştırmalarında araştırmacılar, çevirmenleri gözlemlemek için şu yöntemleri kullanır: sesli düşünme protokolü (TAP), tuş vuruşlarının kaydedilmesi, ekran kaydı, göz izleme, geriye dönük görüşmeler ve çeviri sürecinin doğrudan gözlemlenmesi (Risku 2019; Károly 2022; Lesznyák 2024); ardından çeviri süreciyle ilgili düzenlilikleri belirlemeye çalışırlar. Veri toplama ve çözümleme ortak çalışma gerektirdiğinden, TPR genellikle bireysel bir araştırma değildir (Risku 2019); nicel ve nitel yöntemler de sıklıkla bir arada kullanılır. 2.2. Çeviri Kaynaklarının Kullanımı: Çeviri Yetkinliğinin Bir Unsuru Çeviri kaynaklarının türleri ve kullanımı, bilişsel çaba ve profesyonel çevirmenlerle çevrimiçi kaynaklar arasındaki etkileşim örüntüleri yaygın biçimde araştırılan konulardır (Gough 2018; Lesznyák 2008; Hvelplund 2016, 2017; Prieto Ramos 2021 vb.). Çeviri kaynaklarına ilişkin farklı sınıflandırmalar 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 terminoloji ve sözlükbilim literatüründe bulunabilir (Fóris 2019; Gaál 2016; Sermann 2021; Tamás 2014). Çeviri kaynaklarının kullanımıyla ilgili beceriler, farklı çeviri yetkinliği modellerine açık ya da örtük biçimde dâhil edilmiştir. PACTE Araştırma Grubu (Hurtado Albir 2017), kaynak kullanımını araçsal bir alt yetkinlik olarak sınıflandırırken EMT modelinin son sürümünde (2022) bilgi madenciliği yetkinliği ayrı bir unsur olarak yer almamakta; ancak arama motorlarının doğru kullanımı ve derlem temelli kaynaklardan yararlanma, teknolojik yetkinlik kapsamına alınmaktadır. TransCert modeli (Budin et al. 2013) bilgi madenciliği ve teknolojik yetkinliği içerirken, eTransFair modeli (2016) bilgi erişimi ve terminoloji yetkinliğini içermektedir. Özetle, incelenen çeviri yetkinliği modellerinin her birinde çeviri kaynaklarının etkili kullanımı bir biçimde rol oynamaktadır. 2.3 Çeviri odaklı araştırma etkinliği (TRA) Çalışmamızı, çevirmenlerin çeviri sırasında dijital kaynakları kullanmalarına ilişkin Hvelplund’un araştırmasına (Hvelplund 2016, 2017) ve çeviri odaklı araştırma etkinliğine ilişkin Gough’un araştırmasına (Gough 2016, 2018, 2019, 2023) dayandırdık. Hvelplund’un bulguları (2017), dijital kaynaklara başvurmanın toplam çeviri süresinin kayda değer bir bölümünü (%20) oluşturduğunu ve çevirmenlerin hem edebî hem de teknik çeviride çoğunlukla genel dil sözlüklerini, iki dilli sözlükleri ve internet arama motorlarını kullandığını göstermektedir. Gough (2019), profesyonel çevirmenlerin araştırma etkinliklerini incelemek için ekran kayıtları aracılığıyla yarı-doğalcı, gözlemsel bir yöntem kullanmıştır. Yazar dört kaynak kullanım davranışı türü belirlemiştir: Sözlük Tutkunu, Paralel Metin Hayranı, Karma Kullanıcı ve MT Benimseyicisi. Bulguları, alan uzmanlığının ya da bu uzmanlığın eksikliğinin kaynak kullanım davranışı profilinde rol oynadığını göstermektedir. Önceki bir çalışmada, Çeviri ve Sözlü Çeviri Yüksek Lisans programına kayıtlı birinci ve ikinci sınıf öğrencilerinin, aynı hukuk metnini İngilizceden Macarcaya çevirirken ve sonradan düzenlerken kullandıkları çevrimiçi çeviri kaynaklarının türlerini araştırdık. Sonuçlar, birinci sınıf öğrencilerinin tek dilli ve iki dilli sözlükleri kullanmaya daha yatkın olduğunu, ikinci sınıf öğrencilerinin ise derlem temelli kaynakları daha çok tercih ettiğini göstermektedir. Çevrimiçi çeviri kaynaklarının seçimini çeviri biçimi (HT veya PE) değil, çevirmenin uzmanlık düzeyi belirlemiştir (Sermann 2023). Terminologija | 2024 | 31 139 Bu çalışmada, öğrencilerin iş akışlarına ait ekran kayıtlarına dayanarak çevirmen adaylarının kaynak tercihleri ve baskın kaynak türleri, görev başında geçirilen süre ve doğru hedef terimleri bulma başarısı arasındaki korelasyonları belirlemeye çalıştık. Kaynak baskınlığı, kullanılan farklı kaynak türlerinin sayısı ve bu kaynaklara başvurma sıklığı olarak operasyonelleştirildi; böylece iki kategori ortaya çıktı: (a) termino-leksikografik ve (b) metin temelli. 3. SZEGED ÇEVİRİ YETERLİLİĞİ ARAŞTIRMA PROJESİ – AMAÇLAR VE HEDEFLER Burada sunulan araştırma, insan çevirisi ve makine çevirisi sonradan düzenlemesinde çeviri yeterliliğinin (PACTE) unsurlarının oynadığı rolü incelemeyi amaçlayan, Çeviri ve MT Sonradan Düzenleme Yeterliliği Araştırma Merkezi’nin kapsamlı araştırma projesinin bir parçasıdır (Szeged Üniversitesi, Macaristan). Projede kaynak dil becerileri (İngilizce), L1/hedef dil (Macarca) yeterliliği, kaynak metnin içeriğiyle ilgili mesleki arka plan bilgisi (iki dillilik, telif hakkı), çeviriye ilişkin bildirimsel bilgi, kaynak dildeki metin türü, çeviri deneyimi, çalışma biçimi (HT veya PE) ve öğrencilerin her bir yöntemle çalışmanın avantaj ve dezavantajlarına ilişkin algıları değişkenleri üzerinde çalışıyoruz (Lesznyák, Bakti, Sermann 2023, 2024). Ürün odaklı araştırmalarda yer aldıktan sonra, şimdi çeviri süreci araştırmamızın ilk sonuçlarını sunuyoruz. Burada bildirilen araştırmada araştırma sorularımız şunlardı: 1. Farklı alt grupların (1. ve 2. sınıf öğrencileri, HT ve PE öğrencileri) kaynak tercihleri nelerdir? 2. Öğrencilerin kaynak baskınlığı, temel terimlerin hedef dildeki karşılıklarını bulma başarısıyla nasıl ilişkilidir? 3. Kaynak baskınlığı ile görev başında geçirilen süre arasında bir korelasyon var mıdır? 4. Doğru hedef terimleri bulma başarısı ile görev başında geçirilen süre arasında bir korelasyon var mıdır? 4. YÖNTEM 4.1. Katılımcılar ve materyal Örneklemi, mevcut çalışmanın yürütüldüğü sırada öğrenimlerinin başındaki 14 birinci sınıf öğrencisi ile öğrenimlerinin sonundaki 12 ikinci sınıf çeviri yüksek lisans öğrencisi oluşturmuştur. Burada, Szeged Üniversitesi’nde 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 Macaristan’da çevirmen eğitiminin yalnızca yüksek lisans düzeyinde, dört dönemlik bir çeviri ve sözlü çeviri eğitimi programı kapsamında verildiğini vurgulamak önemlidir. Bu nedenle, birinci sınıf yüksek lisans öğrencileri, önceden çeviri deneyimi olmayan, ileri düzeyde dil öğrenenler veya dil kullanıcıları olarak görülebilir. Ayrıca, verilerin toplandığı sırada öğrencilerin sonradan düzenleme konusunda özel bir eğitim almadıklarını, ancak ikinci sınıf öğrencilerinin “Hukukun Temelleri” ve “Hukuk Çevirisi” derslerini tamamlamış olduklarını belirtmek gerekir. Örneklem iki alt gruba (çevirmen veya sonradan düzenleyici) ayrılmış ve bu gruplardan 350 kelimelik bir hukuk metnini (telif hakkı sözleşmesinin bir bölümü, bkz. Ek) çevirmeleri veya sonradan düzenlemeleri istenmiştir. Kaynak dil İngilizce, hedef dil Macarca idi; İngilizce, çevirmen adaylarının B veya C dili, Macarca ise A diliydi. Sonradan düzenleyicilere sunulan MT çıktısı, AB’nin makine çevirisi aracı eTranslation tarafından üretilmiştir. 4.2. Veri toplama prosedürü Veriler 2022 sonbaharında ve 2022 ilkbaharında toplanmıştır. Tüm çeviriler sınıf ortamında hazırlanmış ve görev için 120 dakikalık bir süre sınırı belirlenmiş, ancak bu sınıra hiçbir zaman ulaşılmamıştır. Öğrencilerin internet erişimi vardı ve istedikleri kaynakları ve web sayfalarını kullanmalarına izin verilmişti. Bununla birlikte, HT koşulundaki öğrencilere MT kullanmamaları talimatı verilmiştir. Öğrencilerden, TM yazılımı kullanmadan, yayımlanabilir kalitede bir hedef metin üretmeleri (yani MT çıktısını tamamen sonradan düzenlemeleri) istenmiştir. Veriler çeviri/sonradan düzenleme sürecine ilişkin olarak da toplandığından öğrenciler Translog’da çalışmıştır. Ayrıca, öğrenciler çeviri/sonradan düzenleme görevi üzerinde çalışırken bilgisayar ekranlarını kaydetmek için OBS Studio kullanılmıştır. Görev süresini belirlemek için video kayıtlarından yararlanılmıştır. Çeviri/sonradan düzenleme süresinin uzunluğu, Translog’da “start logging” düğmesine basıldığı andan “stop logging” düğmesine basıldığı ana kadar hesaplanmıştır. Teknik bir arıza nedeniyle bazı veriler kaybolmuş; bunun sonucunda toplam 22 kaydı kullanabilmişizdir. 4.3. Veri analizi yöntemleri Öğrencilerin çalışma akışına ilişkin ekran kayıtlarına dayanarak, kaynak kullanımına yönelik ölçütler oluşturulmuştur. İlk olarak, öğrencilerin başvurduğu her kaynak terminolojik-sözlükbilimsel (LEX) veya metin temelli (TXT) olarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma kapsamında Terminologija | 2024 | 31 141 Her grup için iki kategori oluşturuldu: (1) kullanılan belirli kaynak türlerinin sayısı (ör. 3 sözlük) ve (2) bu kaynaklara başvurma toplam sıklığı (ör. /3 sözlükte/ 11 arama). Böylece nicel analizde kullanılan dört değişken oluşturuldu: LEX sayısı, LEX sıklığı, TXT sayısı ve TXT sıklığı. Daha sonra kaynak metinden 10 temel terim seçildi (bkz. Ek) ve bunların öğrenciler tarafından çevrilen veya sonradan düzenlenen hedef metinlerdeki karşılıkları değerlendirildi. Terimlerin yedisi hukuk alanına, üçü ise akademik alana aittir. Hukuk terimlerinin doğru Macarca karşılıkları, telif hakkı hukuku konusunda uzman bir kişi tarafından belirlendi. İstatistiksel analiz için SPSS v. 26 kullanıldı. Analiz, eşleştirilmiş örneklem t-testleri yardımıyla alt grupların kaynak baskınlığını belirlemeye, bağımsız örneklem t-testleriyle farklı alt grupların kaynak baskınlığını karşılaştırmaya odaklandı; ayrıca kaynak baskınlığı, uygun terminolojiyi bulma başarısı ve görev süresi arasındaki korelasyonları belirlemeye çalıştık. Yer kısıtlamaları nedeniyle anlamlı olmayan sonuçlara ilişkin büyük miktarda veriyi paylaşmayacak, anlamlı bulgulara odaklanacağız. 5. SONUÇLAR 5.1. Alt örneklemlerde kaynak baskınlığı farklılıkları İlk araştırma sorumuz, farklı alt grupların ne tür kaynakları tercih ettiğini ortaya çıkarmayı amaçlıyordu. Öncelikle birinci ve ikinci sınıf örneklemlerindeki tercihleri karşılaştırmak için eşleştirilmiş örneklem t-testleri yapıldı. Bir yandan kullandıkları farklı kaynak türlerinin sayısını karşılaştırırken, diğer yandan bu kaynaklara başvurma sıklığını karşılaştırdık. Within the first-year sample (n = 12), it was found that students used significantly more termino-lexicographic (M = 2.42, SD = 1.68) than text-based resources (M = 1.33, SD = 1.23, t(11) = 3.463, p =.005). In line with this, they also did significantly more searches in termino-lexicographic (M = 18.00, SD = 13.86) than is text-based sources (M = 5.17, SD = 5.80, t(11)= 3.736, p =.001). İkinci sınıf örnekleminde (n = 10), öğrencilerin kullandığı kaynak türleri arasında anlamlı bir fark bulunmadı (terim-sözlükbilimsel: M = 1.90, SD = 0.74; metin temelli: 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 Başka bir deyişle, termino-leksikografik ve metin temelli kaynaklar yaklaşık olarak aynı ölçüde kullanılmıştır ve ortalama değerlerdeki küçük fark ölçüm hatasından kaynaklanıyor olabilir. Ancak, arama sıklığının incelenmesi, ikinci sınıf öğrencilerinin de birinci sınıftaki akranları gibi, metin temelli aramalara kıyasla önemli ölçüde daha fazla termino-leksikografik arama yaptığını göstermiştir (M = 17.2, SD = 11.10; metin temelli aramalarda M = 5.4, SD = 5.83, t(9) = 3.190, p =.011). Görüldüğü üzere, metin temelli aramalardaki standart sapma ortalamadan daha yüksektir; bu da verilerde yüksek değişkenliğin ve normal olmayan dağılımın göstergesidir. Bu nedenle, arama sıklığı için medyanlar da karşılaştırılmıştır. Eşleştirilmiş örneklemler Wilcoxon testi, etki büyüklüğünün yüksek olmasıyla birlikte medyanların da anlamlı ölçüde farklı olduğunu göstermiştir (termino-leksikografik MDN = 14.50, metin temelli MDN = 3.50, Z (9) = -2.497, p =.013, r = 0.79). In the next step, the sample was divided into human translators and post-editors, and resource preferences were analysed with paired samples t-tests once again. In the human translator group (n = 10) no significant difference was found between the number of the two types of resources used (termino-lexicographic M = 2.70, SD = 1.16, text-based M = 1.90, SD = 0.99, t(9) = 1.809, p =.104). Nevertheless, figures showed that students did significantly more searches in termino-lexicographic (M= 27.8, SD = 9.36) than in text-based sources (M = 8.5, SD = 5.87, t(9) = 4.636, p=.001). Results of the t-tests indicated that the post-editors used significantly more termino-lexicographic (M = 1.75, SD = 1.36) than text-based resources (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 medians, although the probability of measurement error was slightly higher (termino-lexicographic MDN = 2, text-based MDN = 0, Z(11) = -2.226, p =.026, r = 0.643), but the effect size was still moderate to strong. Eşleştirilmiş örneklemler t-testi, sonradan çeviri yapanların terminoloji-sözlükbilimsel kaynaklarda (M = 9.17, SD = 7.03), metin temelli kaynaklara kıyasla (M = 2.58, SD = 3.99, t(11) = 4.026, p =.011) anlamlı ölçüde daha fazla arama yaptığını gösterdi. Dağılımın normal olmaması nedeniyle, medyanların anlamlı ölçüde farklı olup olmadığını kontrol etmek için eşleştirilmiş örneklemler Wilcoxon testi yeniden uygulandı. Test sonuçları yine anlamlıydı; bu da terminoloji-sözlükbilimsel kaynaklardaki medyan arama sayısı (MDN = 8) Terminologija | 2024 | 31 143 ile metin temelli kaynaklardaki (MDN = 0) farkın anlamlı olduğunu göstermektedir (Z(11) = - 2.805, p =.005, r = 0.810); etki büyüklüğü yüksektir. 5.2. Alt örneklemler arasındaki kaynak baskınlığı farklılıkları Bireysel alt örneklemleri nitelendirdikten sonra grupları, yani bir yandan birinci ve ikinci sınıf öğrencilerini, diğer yandan insan çevirmenler ve son düzenleme yapanları birbirleriyle karşılaştırdık. Birinci ve ikinci sınıf öğrencilerinin araştırma faaliyetleri arasında ölçümlerin hiçbirinde anlamlı fark bulunmadı. Ancak insan çevirmenler ile son düzenleme yapanlar karşılaştırıldığında, arama sıklığına ilişkin tüm farklar anlamlı; kullanılan kaynak türlerine ilişkin farklar ise sınırda anlamlı bulunmuştur (bkz. Tablo 1). Tablo 1. İnsan çevirmenler ve son düzenleme yapanlar arasındaki kaynak baskınlığı farklılıkları. Bağımsız örneklemler t-testlerinin sonuçları İNSAN ÇEVİRMENLER (N = 10)SON DÜZENLEME YAPANLAR (N = 12)MSDMSDT-TESTPTermino-leksikografik kaynakların sayısı2.703.081.161.361.74.096Metin temelli kaynakların sayısı1.900.990.921.242.02.057Kullanılan toplam kaynak sayısı4.601.652.752.382.08.051Arama sıklığı (LEX)*27.809.609.177.035.33.000Arama sıklığı (TXT)*8.505.872.503.992.81.011Arama sıklığı (toplam)*36.308.4111.759.936.18.000 Not: * = anlamlı farklar 5.3. Bulunan doğru terim karşılıklarının sayısı Araştırma soruları 2 ve 4’ü yanıtlamak için, doğru hedef dil karşılıklarını bulmadaki başarı belirlenmeliydi. Ortalama değerler (HT = 1.40, PE = 1.67, 1st. yıl = 1.42, 2nd. yıl = 1.70), öğrencilerin özellikle başarılı olmadığını göster 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 karşılıkları bulmada. Öğrencilerin çoğu, 10 karşılıktan birini ya da ikisini doğru bulabildi. Üç öğrenci terimlerden hiçbirini bulamadı; ulaşılan en yüksek değer ise 4 doğru bulmaydı. Bir yandan birinci ve ikinci sınıf öğrencileri, diğer yandan insan çevirmenler arasındaki farklar anlamlı değildi. 5.4. Görev başında geçirilen süre Araştırma soruları 3 ve 4 çevirinin zamansal yönlerine odaklandığından, alt gruplar için doğrudan çeviri görevinin ortalama süresinin hesaplanması gerekiyordu. Ortalama çeviri ve sonradan düzenleme süreleri Tablo 2’de görülebilir. Birinci ve ikinci sınıf öğrencileri arasında anlamlı fark bulunmadığı, ancak sonradan düzenleme yapanların insan çevirmenlerden anlamlı ölçüde daha hızlı çalıştığı da açıktır. Standart sapma farkları da dikkat çekicidir; Levene testi, varyansların da iki grup arasında anlamlı ölçüde farklı olduğunu göstermiştir (F = 12.990, p =.002). Bu bulgu, sonradan düzenleme grubunda göreve harcanan süre bakımından, HIT grubuna kıyasla çok daha geniş bir çeşitlilik bulunduğunu düşündürmektedir. Tablo 2. Görev başında geçirilen süre bakımından insan çevirmenler ile sonradan düzenleme yapanlar ve birinci sınıf ile ikinci sınıf öğrencileri arasındaki farklar. Bağımsız örneklemler t-testlerinin sonuçları İNSAN ÇEVİRMENLER (N = 10) SONRADAN DÜZENLEME YAPANLAR (N = 12) T-TESTİ P M SD M SD görev başında geçirilen süre (dk.) 70.99 4.67 59.76 11.76 3.033.008 BİRİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİ (N = 12) İKİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİ (N = 10) t-testi p M SD M SD görev başında geçirilen süre (dk.) 65.99 10.94 63.52 10.83 0.529.60370.99 4.67 59.76 11.76 3.033.008 BİRİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİ (N = 12) İKİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİ (N = 10) t-testi p M SD M SD görev başında geçirilen süre (dk.) 65.99 10.94 63.52 10.83 0.529.603 5.5. Kaynak baskınlığı ile uygun terminolojiyi bulma başarısı arasındaki korelasyonlar İkinci araştırma sorusu, kaynak baskınlığı ile uygun terminolojiyi bulma başarısı arasında bir ilişki olup olmadığını ortaya çıkarmayı amaçlıyordu. Bu soruyu yanıtlamak için, bir yanda kaynak baskınlığı endeksleri ile Terminologija | 2024 | 31 145 öğrencilerin bulduğu doğru karşılıkların sayısı. Toplam örneklemde hiçbir anlamlı korelasyon bulunmamıştır; aynı durum birinci sınıf, ikinci sınıf ve insan çevirmen alt grupları için de geçerlidir. Ancak son düzenleyici alt grubunda, metin temelli kaynaklara başvurma sıklığı ile doğru terimleri bulma başarısı arasında orta ile güçlü düzeyde, anlamlı bir korelasyon bulunmuştur (r = 0.676, p =.016); bu bulgu, son düzenleme sırasında metin temelli kaynakları kullanmanın fayda sağladığını göstermektedir. 5.6. Kaynak baskınlığı ile görev başında geçirilen süre arasındaki korelasyonlar Analizin bir sonraki adımında, kaynak baskınlığı göstergeleri ile görev başında geçirilen süre arasındaki Pearson korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Tablo 3, insan çevirmenler dışındaki toplam örneklem ve tüm alt örneklemlerde yinelenen bir örüntü göstermektedir. Bu örüntü, kullanılan terminolojik-leksikografik (LEX) kaynak sayısı ile süre, terminolojik-leksikografik (LEX) aramalarının sıklığı ile süre ve toplam arama sıklığı ile süre arasında çok sayıda pozitif, orta ile güçlü düzeyde anlamlı korelasyon bulunduğunu ortaya koymaktadır. Tablo 3. Toplam örneklemde, birinci sınıf örnekleminde, ikinci sınıf örnekleminde, son düzenleyici grubunda ve insan çevirmen grubunda kaynak baskınlığı göstergeleri ile görev başında geçirilen süre arasındaki korelasyonlar (Pearson r) Görev başında geçirilen süre | Birinci sınıf (n=12) | LEX KAYNAK SAYISI | TXT KAYNAK SAYISI | TOPLAM KAYNAK SAYISI | LEX ARAMALARININ SIKLIĞI | TXT ARAMALARININ SIKLIĞI | TOPLAM ARAMALARIN SIKLIĞI Birinci sınıf (n=12):.62* (p=.03) | n.s. | n.s. |.66 (p=.02) | n.s. |.69** (p=.01) İkinci sınıf (n=10):.70 (p=.03) | n.s. | n.s. |.68 (p=.03) | n.s. |.67 (p=.04). İnsan Çevirmen (n=10): n.s. | -.69 (p=.03) | n.s. | n.s. | n.s. | n.s. Son düzenleyici (n=12):.62 (p=.03) | n.s. | n.s. |.63 (p=.03) | n.s. |.60 (p=.04) Toplam örneklem (n=22):.61 (p<.01) | n.s. |.52 (p=.01) |.66 (p<.01) | n.s. |.68 (p<.01) 146 Eszter Sermann Márta Lesznyák Çevirmenlerin Kaynak Baskınlığı ve İnsan Çevirisi ile Makine Çevirisi Sonrası Düzenlemede Hedef Terimleri Bulma Başarısı 5.7. Terimleri bulma başarısı ile görev başında geçirilen süre arasındaki korelasyonlar Dördüncü araştırma sorusu, terimlerin doğru karşılığını bulma başarısı ile toplam çeviri/son düzenleme görevi için harcanan süre arasında korelasyon olup olmadığını belirlemeyi amaçlamıştır. İlginç bir şekilde, ne toplam örneklemde ne de alt grupların herhangi birinde anlamlı korelasyon bulunmuştur; bu da görev için yalnızca daha fazla zaman harcamanın doğru terimleri bulmaya katkı sağlamayacağını düşündürmektedir. 6. TARTIŞMA 6.1. Alt örneklemlerde kaynak baskınlığındaki farklılıklar İlk araştırma sorumuz, öğrencilerin kaynak baskınlığını betimlemeyi amaçlıyordu. Eşleştirilmiş örneklemler t-testleri, birinci sınıf öğrencilerinin metin temelli kaynaklara kıyasla termino-leksikografik kaynakları anlamlı ölçüde daha fazla kullandığını ve ayrıca termino-leksikografik kaynaklarda metin temelli kaynaklara göre anlamlı ölçüde daha fazla arama yaptığını gösterdi. İkinci sınıf öğrencileri, arama sıklığı bakımından birinci sınıf öğrencilerine benzer eğilimler sergiledi; ancak kullanılan kaynak türleri bakımından bu benzerlik görülmedi. İnsan çevirmenler, metin temelli kaynaklara kıyasla termino-leksikografik kaynaklarda daha fazla arama yapmalarıyla nitelendirilebilirdi; ancak termino-leksikografik kaynakların sayısı, metin temelli kaynakların sayısından anlamlı ölçüde fazla değildi. Sonradan çeviri yapanlar grubunda ise hem kaynak sayısı hem de arama sayısı, metin temelli kategoriye kıyasla termino-leksikografik kategoride anlamlı ölçüde daha yüksekti. Genel olarak bu bulgular, öğrencilerin çeviriyle ilgili araştırmalarının güçlü bir termino-leksikografik baskınlıkla nitelendirilebileceğini düşündürmektedir. Metin temelli kaynaklara (yani paralel metinlere) daha az sayıda ve daha seyrek başvurulmaktadır. Bu durum, çeviri sürecinde çevirmenlerin büyük ölçüde sözlüklere dayandığını gösteren Hvelplund’un (2017) önceki bulgularıyla örtüşmektedir. Bu bulguyu yorumlamadaki sorun, ideal yönelimin ne olması gerektiğine ilişkin herhangi bir kıyaslama verisine sahip olmamamızdır. Büyük olasılıkla “kusursuz bir yöntem” yoktur; belirli bir bağlamda yarar sağlayan termino-leksikografik ya da metin temelli kaynakların oranı çeşitli etkenlere bağlıdır. Bunlar arasında dil çifti, dil çiftindeki termino-leksikografik kaynakların niteliği, çevirmenin/sonradan çeviri yapanın uzmanlığı ve belki de başka pek çok etken yer alır. Ancak aşağıda göreceğimiz üzere, öğrencilerin hukuk ve eğitim terimleri için doğru karşılıkların çoğunu bulamamış olması, termino-leksikografik kaynaklara aşırı güvenmenin Terminologija | 2024 | 31 147 kaynakların bu ödevde en verimli strateji olmayabileceğini düşündürmektedir. Termino-leksikografik kaynakların baskınlığı, uygulamada çalışan çeviri eğitmenlerinin eğitim sırasında sıklıkla gözlemlediği durumu yansıtır: öğrencilerin sözlüklere (hangi biçimde olursa olsun) güvenmesi ve daha fazla zaman alan, daha karmaşık araştırmalara yönelmekte isteksiz davranması. 6.2 Kaynak baskınlığı ve hedef karşılığı bulma başarısı Sonuçlar, öğrencilerin terimlerin doğru karşılıklarını bulmada görece başarısız olduğunu ve on terimden ortalama olarak yalnızca bir ya da ikisini doğru bulduğunu göstermektedir. Korelasyon analizi de anlamlı sonuçlar ortaya koymamıştır; tek istisna, sonradan çeviri yapanların metin temelli kaynaklara başvurma sıklığıdır. Bu, kaynak baskınlığının çeviri sırasında uygun terimleri bulma başarısıyla doğrudan bağlantılı olmadığını göstermektedir. Bu makuldür; çünkü gerçek farkı yaratan yalnızca ne kullandığımız değil, kaynakları nasıl kullandığımızdır. Ne yazık ki düşün-aloud verileri ya da geriye dönük görüşmeler olmadan araştırma sürecinin hangi aşamasında ve neyin yanlış gittiğini belirlemek mümkün değildir. Önceki paragrafta belirtildiği üzere, sonradan çeviri yapanlar grubunda metin temelli kaynaklara başvurma sıklığı ile doğru terimleri bulma başarısı arasında orta düzeyden güçlü düzeye uzanan, anlamlı bir korelasyon saptanmıştır. Bu bulgu yine apaçık görünmektedir; zira metin temelli kaynaklar çeviri ve sonradan çeviri sürecinin vazgeçilmez destekleridir. Uzmanlık sözlüklerinin niteliği yetersiz olduğunda ya da çevirmenin konu bilgisi eksik olduğu ve termino-leksikografik kaynaklardaki sonuçları gerektiği gibi değerlendiremediği durumlarda özellikle yararlıdırlar. Bu koşulların hiçbiri ampirik olarak değerlendirilmemiş olsa da araştırma bağlamında ikisi de geçerli görünmektedir. Araştırmamızın bu aşamasında, metin temelli kaynakların doğru terim(ler)i mi sağladığı, yoksa yalnızca öğrenci sonradan çeviri yapanın değerlendirme sürecine mi yardımcı olduğu belirlenemez. Ayrıca, yukarıdaki açıklama göz önünde bulundurulduğunda, insan çevirmenlerin metin temelli kaynaklara başvurmaktan sonradan çeviri yapanlar kadar neden yararlanmadıkları açık değildir. Olası bir açıklama, insan çevirmenlerin araştırma yükü altında çok daha fazla bunalmış olmalarıdır (buna ilişkin kanıtımız vardır); muhtemelen çeviri görevinin diğer yönleri de onları zorlamıştır. Sonuç olarak, metin temelli kaynaklardaki bilgileri derinlemesine işlemek için bilişsel kapasiteleri kalmamıştır. Bu varsayımı doğrulamak için yine katılımcılardan sözlü veriler elde etmek gerekir. 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. Görev başında geçirilen sürenin rolü 3. ve 4. araştırma soruları, görev başında geçirilen sürenin kaynak kullanımındaki baskınlık ve eşdeğer terminolojiyi bulma başarısı üzerindeki rolüne odaklanmıştır. Sonuçlarımız, farklı bir yöntem kullanılmış olsa da Hvelplund’un (2017) bulgularını doğrulamaktadır. Toplam örneklemde ve alt örneklemlerin çoğunda toplam arama sıklığı ile görev başında geçirilen süre arasındaki pozitif korelasyon, bir öğrencinin arama sayısı arttıkça çeviri/yazma sonrası düzeltme süresinin de uzadığını göstermektedir. Başka bir deyişle, toplam çeviri/yazma sonrası düzeltme süresi, kaynaklara başvurmayla, özellikle de termino-leksikografik kaynakların kullanımıyla yakından ilişkilidir. Bununla birlikte, şaşırtıcı bir şekilde, görev başında geçirilen süre ile hedef dilde doğru terimleri bulma arasında anlamlı bir korelasyon görülmemiştir. Bu, çeviriyle ilgili araştırmalara daha fazla zaman ayıran öğrencilerin terminolojik doğruluk bakımından daha başarılı olmadıkları anlamına gelir. Bu da kaynakları verimli kullanma konusunda sorunlar bulunduğunu bir kez daha göstermektedir. 6.4. İnsan çevirmenler ile yazma sonrası düzeltmenler arasındaki farklar Çevirmenler ile yazma sonrası düzeltmenler arasındaki farklara doğrudan odaklanan bir araştırma sorusu bulunmamakla birlikte, bulgularımız bu konuda değerli bilgiler sunmuştur. Kaynak kullanımındaki baskınlığa ilişkin karşılaştırmalar, insan çevirmenlerin yazma sonrası düzeltmenlerden daha geniş bir kaynak yelpazesi kullandığını ve çok daha fazla arama yaptığını göstermiştir. Bu durum, insan çevirmenlerin daha fazla çaba gösterdiği şeklinde yorumlanabilir. Ayrıca, insan çevirmenlerin yazma sonrası düzeltmenlerden anlamlı ölçüde daha uzun süre çalıştığı da gösterilmiştir; bu da yine artan çabanın bir işareti olarak görülebilir. Paradoksal biçimde, artan çaba terminoloji açısından daha iyi bir performans sağlamamıştır. Bulguları bir araya getirdiğimizde, insan çevirmenlerin bir çeviri görevinin terminolojisi bakımından yazma sonrası düzeltmenlerle aynı kaliteyi elde etmek için daha fazla zamana ve araştırma çabasına ihtiyaç duyduğu görülmektedir. Başka bir deyişle, bu deneysel düzende yazma sonrası düzeltme daha verimli görünmüştür. 7. SONUÇ Bu çalışma, çeviri eğitimi alan öğrencilerin hukuki bir metni çevirirken veya yazma sonrası düzeltme yaparken hangi kaynakları tercih ettiklerini ve kaynak kullanımındaki baskınlığın görev başında geçirilen süre ve doğru terminoloji kullanımı gibi performans göstergeleriyle nasıl bağlantılı olduğunu ortaya koymayı amaçlamıştır. Bulgularımız, öğrencilerin metin temelli kaynaklara kıyasla termino-leksikografik kaynakları tercih etme eğiliminde olduğunu göstermektedir. İnsan çevirmenlerin hem zaman hem de araştırma bakımından çok daha fazla çaba göstermesi de dikkat çekicidir Terminologija | 2024 | 31 149 ancak uygun terimleri bulma konusunda daha başarılı değillerdir. Öte yandan, yazma sonrası düzeltmenler daha az sayıda arama yaparak daha az çabayla aynı kaliteye ulaşmaktadır. Bununla birlikte, araştırma faaliyetlerinin azalması olumsuz bir eğilim olarak da görülebilir; zira bu durum, eğitmenler olarak yazma sonrası düzeltme derslerinde gözlemlediğimiz, öğrencilerin makine çevirisine temelsiz biçimde güvenmesiyle büyük ölçüde örtüşmektedir. Biraz daha fazla çaba ve uygun araştırma teknikleriyle öğrencilerin yazma sonrası düzeltilmiş hedef metinlerin terminolojik kalitesini artırabileceği ileri sürülebilir. Çalışmada bildirilen bulgular, başarısız çaba örüntüsüne de ışık tutmaktadır: bazı öğrenciler görevlere (sıfırdan çeviri ya da yazma sonrası düzeltme) daha fazla zaman ayırma eğilimindedir ve bu durum daha fazla termino-leksikografik arama yapılmasıyla yakından ilişkilidir. Buna rağmen, çok sayıda arama yapmayarak zamandan tasarruf eden öğrencilerden daha başarılı değildirler. Bu başarısızlığın olası bir açıklaması yukarıda sunulmuştur: öğrencilerin buldukları bilgileri değerlendirme biçimi uygun olmayabilir. Ayrıca, (hukuki) arka plan bilgisinin eksikliği de bu sorunla ilişkilendirilebilir; çünkü konu hakkında yeterli bilgisi olmayan öğrenciler, termino-leksikografik ya da metin temelli kaynaklarda buldukları bilgileri anlayacak, yorumlayacak ve değerlendirecek durumda olmayabilir. Bu durum, araştırmanın eksik konu bilgisini ne ölçüde telafi edebileceği sorusunu gündeme getirmektedir. Gelecekteki araştırmalar bu soruya odaklanabilir. Yazma sonrası düzeltme koşulunda metin temelli kaynakların kullanımı ile terminolojik başarı arasında bulunan korelasyon, metin temelli kaynaklara başvurmanın yararlı olabileceğini düşündürerek bu çıkmazdan bir çıkış yolu sunabilir. Araştırma sonuçlarının çevirmen eğitimine yönelik çıkarımları vardır. Çalışmaya katılan öğrenciler terminoloji dersleri almış olsalar da araştırma becerilerinden yoksun görünmektedir. Bu nedenle, araştırma davranışının öğretilmesine yönelik yöntemin dikkatle tasarlanması gerektiği varsayılabilir. Öğrenciler, doğru eşdeğerleri bulmalarına yardımcı olanın yalnızca arama sayısı değil, aynı zamanda “arama faaliyetinin niteliği”, yani buldukları bilgilerle ne yaptıkları olduğunu anlamalıdır. Muhtemelen, kaynakları ve kaynaklardaki sonuçları değerlendirme becerisi sınıfta uygulamalı olarak öğretilmelidir. Ayrıca, metin temelli kaynakların önemi vurgulanmalı ve öğrenciler çeviri konusunu öğrenmeye teşvik edilmelidir. Aksi hâlde terimlerle ilgili bilinçli kararlar veremezler. Çalışmanın bazı sınırlılıkları da vardır; bunlardan biri örneklem büyüklüğünün küçük olmasıdır. Araştırmanın bir diğer zayıf yönü, profesyonel çevirmenlerin hiçbirinin 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 Veri toplama sürecine katıldılar. Ayrıca, çalışmada yalnızca tek bir metin, hukuki bir metin kullanıldı ve katılımcılar tek bir kurumdan geldi. Bu faktörler sonuçların genellenebilirliğini sınırlandırmaktadır; ancak anlamlı bulgular, çalışmadakine benzer koşullar için geçerli eğilimlere işaret edebilir. Katılımcılardan sözlü veri elde edilmemesi bazı bulguların yorumlanmasını engellemiştir; bununla birlikte, araştırma tasarımının karmaşıklığına da sınırlar koymak gerektiği açıktır. Bu çalışmanın sınırlılıkları, gelecekteki araştırmaların yönünü göstermektedir. Çalışma, farklı üniversite veya ülkelerden profesyonelleri ve öğrencileri içeren daha geniş bir örneklemle tekrarlanabilir. Farklı bir metin türü kullanılabilir ve başka tür süreç verileri toplanabilir. Ayrıca, bu çalışmanın veri kümesi kısmen incelenmemiş olarak kalmıştır. Araştırmaya harcanan süre ölçülmemiş veya araştırma davranışı ya da performans göstergeleriyle ilişkilendirilmemiştir. HT ve PE’nin farklı aşamalarında (taslak oluşturma, gözden geçirme) çeviri kaynaklarının kullanımı da incelenebilir; aynı şekilde, sonradan düzenleme yapanların yaptığı terim değişikliklerinin sayısı ve bunların araştırma stratejileriyle ilişkisi de araştırılabilir. Sınırlılıklarına rağmen bu çalışma, çeviri öğrencilerinin kaynak kullanımına ilişkin anlayışımıza kesinlikle katkıda bulunmaktadır. Bununla birlikte, sonradan düzenlemenin çevirmenlerin işlerine muhtemelen hâkim olacağı dijital çağda hangi araştırma stratejilerine ve davranışlara ihtiyaç duyulduğunu ortaya çıkarmak için bu alanda daha fazla çalışma yapılması gerekmektedir. 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