Übersetzungshilfen aus dem WWW bei Literaturrecherche?

Ist das nun ein für’s Projekt spannender Titel oder nicht? Fremdsprachige Publikationen sind bei einer Literaturrecherche nicht immer einfach einzuordnen. Abtracts sind meist auf Englisch – auch bei deutschsprachigen oder spanischen oder russischen Fachartikeln. Da bietet es sich doch an, Übersetzungshilfen zu nutzen.

Wirklich?

Der Google Translator hat einen berüchtigt schlechten Ruf, wenngleich es Anzeichen für Besserung gibt – zumindest bei kurzen Sätzen.

Wenn ich mir selber Übersetzungen von Tweets oder anderen Social-Media-Beiträgen mit den dort eingesetzten Übersetzungshilfen auf Deutsch anzeigen lasse, muss ich oft grinsen – richtiges Deutsch geht meist anders. Und gerade bei Twitter sind kurze Sätze Programm …

Auch andere Angebote sind nicht wirklich ausgereift, so glatt sich ihre Übersetzungen auch lesen lassen. Egal ob es sich nun um den Bing-Translator oder DeepL handelt.

Ich habe mal ein paar Beispiele zusammengetragen, was Übersetzungshilfen aus dem WWW mit Fachbegriffen aus Abstracts wissenschaftlicher Publikationen so machen – Sie finden die Tabelle „Übersetzungshilfen im Vergleich“ hier auch als PDF.

Übersetzungshilfen Fehlübersetzungen aus Abstracts Tabelle
Im Original fett: die fragliche Wortfolge, in den Übersetzungen fett die Fehlübersetzungen, in den Übersetzungen unterstrichen: die korrekte Übersetzung

Fehlerhafte Übersetzungen durch Übersetzungshilfen

Im Einzelnen sind folgende Fehler vorgekommen:

Bei einem Aufsatz zu Spechten und ihren bevorzugten Nistbäumen, machen die unterschiedlichen Übersetzungsheilfen aus der Turkey Oak im Original mal eine Truthahn-, eine Put- und eine „wörtlich“ genommene Türkei-Eiche. Korrekt wäre die Zerreiche gewesen (okay, jetzt nicht sooo geläufig). Der lateinische Fachbegriff ist hier der Schlüssel zur Lösung.

Der Beitrag über Salafismus in Indonesien behandelt die Beziehung der Salsfist_innen zu Saudi Arabien als Land, in dem ein Ausgleich zwischen religiöser Vergangenheit und moderner Gesellschaft gelungen ist.  Statt der „salfistischen Vorstellung“ bieten die Übersetzungshilfen „imaginäre Salafi“ oder „Salafi-Region“ an. Auch von „Salafi-Imagination“ ist in einem Beispiel die Rede. Hier geht es nicht nur um die Übersetzung einzelner Fachbegriffe, sondern um die inhaltlichen Bezüge in einem Satz – mit anderen Worten die eigentliche Aussage. Die Übersetzungshilfen sind keine Hilfe.

Pflegerinnen und Pfleger im us-amerikanischen Gesundheitssytem haben etwas andere Funktionen und Einsatzgebiete als in Europa – so kommt es im dritten Beipiel zu missverständlichen Übertragungen von „numbers located in various settings“ im Sinne von „sie werden in verschiedenen Einrichtungen in unterschiedlicher Funktion zahlreich eingesetzt“.  Der Versuch, es wörtlich zu machen: „Anzahl in verschiedenen Situationen“ und – etwas passender „Umgebungen“. Aber sinnvoll ist anders.

Selbst das Wort „consistent“ im vierten Beispiel hat sich in einem Fall als Hürde erwiesen: Statt von konsequenter oder eben auch konsistenter  Anwendung zu sprechen. heißt es dort  „einheitlich“ – in diesem Zusammenhang völlig sinnfrei.

Das fünfte Beispiel ist in meinen Augen besonders krass: Der Vergleich zwischen Präsidential- und parlamentarischen  Regierungsformen fällt einfach weg. Selbst bei freundlichster Lektürehaltung sind Sätze wie  „Wir stellen auch fest, dass das Niveau der Armut und Ungleichheit höher ist als bei den Präsidentschaftsregimen.“ oder „Wir stellen auch fest, dass das Ausmaß von Armut und Ungleichheit höher ist als in Präsidentschaftsregimen als in parlamentarischen Regimen.“  und „Wir finden auch, dass das Ausmaß der Armut und Ungleichheit höher ist als in den parlamentarischen Regimes.“ einfach falsch.

Wenn Sie also bei Ihrer Literaturrecherche auf ein schwer verständliches Abstract stoßen, machen Sie sich besser die Mühe, sich selbst die Wörter zusammenzuklauben und so dahinter zu steigen. Zumindest, wenn es um Englisch geht (was ja die Regel ist). Um ein Abstract in einer  unvertrauteren Fremdsprache einordnen zu können, kann eine erste Hilfe tatsächlich in den Übersetzungshilfen liegen.

Übersetzungshilfe mit spanischem Medizintest
Im Vergleich kann man so ungefähr ahnen, worum es geht: Brustentfernung, eine bestimmte Pflegetheorie …

Sollte bei Ihrer Literaturrecherche in Katalogen und Datenbanken  – mit verschiedenen Suchbegriffskombinationen, um Ihr Thema umfassend zu beschreiben –  ein solcher Text wiederholt angezeigt werden, sollten Sie ihn berücksichtigen; im Vertrauen auf die Kenntnisse derer, die den Katalog oder die Datenbank pflegen. Notfalls rausschmeißen, wenn es doch nicht passt, können Sie ihn dann immer noch.

Antworten, warum Übersetzungshilfen so schlechte Ergbnisse liefern, gibt die Übersetzerin Marion Schweizer in dem Interview zum Thema. (21.02.2019)

8 comments on “Übersetzungshilfen aus dem WWW bei Literaturrecherche?

  1. Danke für diese hilfreiche und interessante Gegenüberstellung. Wenn es um Details und Zusammenhänge geht, versagt die Technik halt doch regelmäßig.
    Liebe Grüße Cordula

  2. Weshalb können Maschinen nicht übersetzen? Weshalb ist maschinelle Übersetzung ein Glücksspiel?

    Hier ein Beispiel:

    Sagt ein Matrose auf einem Kreuzfahrtschiff: „Herr Kapitän, was sollen wir mit dem blinden Passagier machen, der seinen Blindenhund zuhause vergessen hat?“

    Says a sailor on a cruise ship, „Captain, what should we do with the stowaway who left his guide dog at home?” 

    Die Übersetzung „stowaway“ für die Benennung „blinder Passagier“ bezeichnet hier eine Person, die nicht sehen kann, und keine Person, die sich illegal auf einem Schiff aufhält. Es wurde nicht begriffsorientiert übersetzt (Begriff = Bedeutung = das Gemeinte). 

    Hier sieht man sehr schön, dass die Maschine nur Wörter tauscht. Die Benennung „blinder Passagier“ ist wie eine leere Hülse. Der Inhalt ergibt sich erst aus dem Kontext. Der Blindenhund ist er eindeutige Hinweis darauf, dass es um einen Blinden geht.

    Die fehlende Begriffsorientierung disqualifiziert die Maschine. Human Parity ist eine Fata Morgana. Sie wird nie erreicht werden.

    Maschinen können andere Sachen aber viel besser als wir. MTPE ermöglicht die Übersetzung von Material, dass wir Menschen in 100 Jahren nicht schaffen würden. MTPE ist eine neue Qualitätsstufe (Preisstufe). Der Text muss inhaltlich korrekt und gut lesbar sein.
    Stilfragen spielen keine Rolle.

    Die Behauptung, Maschinen könnten übersetzen, eine Falschbehauptung (Kinder nennen das Lüge).

    Im Prinzip ist die Behauptung, Maschinen könnten übersetzen, eine Falschbehauptung (Kinder sagen Lüge dazu).

    1. Wow! Vielen vielen Dank für diese Ergänzungen. Da werde ich den Beitrag gleich noch mal ein bisschen verteilen, damit noch mehr Leute was davon haben!

  3. *Ein Satz zu viel.
    * Material, das

    Nachtrag:

    MTPE = Machine Translation and Post-Editing
    MÜPE = Maschinelle Übersetzung und Postediting

    Kurz: Postediting

    Wer sich für das Thema interessiert, schaut sich bei der D.O.G. GmbH um:
    https://www.dog-gmbh.de/leistungen/fachuebersetzungen/maschinelle-uebersetzung/

    Herr Dr. Massion lehrt an chinesischen Universitäten im Bereich AI (KI).

    Ich kann eigentlich alles unterschreiben. Herr Dr. Massion behauptet aber steif und fest, dass Websites maschinell übersetzt werden könnten. Diese Behauptung ist falsch. Websites sind Marketinginstrumente.

    Marketing-Übersetzer sind hier gefordert.

  4. Breaking News: Boris Becker wurde nach Schweden verlegt?

    Original: 2,5 Jahre muss Boris Becker (54) ins Gefängnis. Die Tennis-Ikone ist bei weitem nicht die einzige Sportgrösse, die hinter schwedische Gardinen wandert.

    Übersetzung: Boris Becker (54) must spend 2.5 years in prison. The tennis icon is by no means the only sports great to be behind bars in Sweden.

    Übersetzung eines Satzes aus der NZZ mit DeepL am 04.06.2022

    Das so genannte „Gisting“ ist nicht so prickelnd. Kommt so ein Kommunikationsfehler (K-Fehler) z. B. in eine Klageschrift vor, muss man sehr gut versichert sein.

    Für die „Feinschmecker”: Die Rhemafrontierung (= die neue Information steht am Anfang = 2,5 Jahre muss …) geht verloren:

    Ein schönes Beispiel für eine Rhemafrontierung findet sich im „Suppen-Kaspar“ von Wilhelm Busch:

    Am nächsten Tag, — ja sieh nur her!
    Da war er schon viel magerer.
    Da fing er wieder an zu schrei’n:
    „Ich esse keine Suppe! Nein!
    Ich esse meine Suppe nicht!
    Nein, meine Suppe ess’ ich nicht!

    https://de.wikisource.org/wiki/Der_Struwwelpeter/Die_Geschichte_vom_Suppen-Kaspar

    1. So viel gelernt – vielen Dank.
      Was meint in diesem Zusammenhang „gisting“? Das ist mir nicht klar geworden. Rohübersetzung?

  5. Rhema-Frontierung: Nein, meine Suppe ess‘ ich nicht.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.