Post Editese als verschärfte Form der Translationese?: Eine Korpusanalyse zu Simplification und Interference in posteditierten Texten

Mit Versprechungen von teils enormen Produktivitätssteigerungen bei mindestens gleicher Qualität im Vergleich zu Humanübersetzungen hat Post-Editing über die Jahre zunehmend an Relevanz gewonnen und ist heute aus der Übersetzungslandschaft nicht mehr wegzudenken. Neben zahllosen Qualitäts- und Produktivitätsstudien gab es vereinzelt Bemühungen, mögliche linguistische Unterschiede zwischen posteditierten und humanübersetzten Texten („Post-Editese“ nach Daems et al 2017) zu untersuchen. So stellte Toral (2019) fest, dass posteditierte Texte bestimmte Merkmale übersetzter Texte („Translationese“ nach Gellerstam, 1986), nicht nur aufweisen, sondern dass diese signifikant häufiger in posteditierten Texten vorzufinden seien. Insofern sei Post-Editese eine verschärfte Form der Translationese. Allerdings hat das Forschungsfeld der Post-Editese vergleichsweise wenig Aufmerksamkeit erfahren und in den meisten Korpusanalysen wurden Zeitungsartikel oder Texte aus dem Bereich general language untersucht, obwohl sich ein Großteil des Übersetzungsbedarfs im Bereich der Fachtexte und Language for Specific Purposes verorten lässt. Um dieses Desiderat zu bearbeiten, wird an die Vorarbeit von Toral angeknüpft und anhand eines Fachtextkorpus untersucht, ob sich seine These für die Translationese-Merkmale Simplification und Interference anhand von Ausschnitten aus technischen und medizinischen Fachtexten und den dazugehörigen Übersetzungen bestätigen lässt. Das Korpus besteht aus 75 Korpustexten des Sprachenpaars Englisch-Deutsch, darunter 6 Ausgangstexte und 69 Übersetzungen der Modi MÜ, LPE, FPE und HÜ. Die Methodik von Toral (2019) und Lapshinova-Koltunski (2013) wird in adaptierter Form und unter Zuhilfenahme der Sprachanalyse-Software Sketch Engine angewendet. Simplification soll anhand der lexikalischen Dichte und lexikalischen Diversität (Type-Token-Ratio, TTR) nachgewiesen werden. Das Verhältnis Nominalität/Verbalität und das Satzlängenverhältnis zwischen AT und ZT werden zum Na
Promising moderate to sharp increases in productivity while achieving quality that is at least on par with human translation, post-editing has increasingly gained in importance in recent years and has become an integral part of the translation landscape. Aside from countless studies on productivity and quality, there have been isolated efforts to examine possible linguistic differences between postedited texts and human translations (“post-editese” according to Daems et al, 2017). Toral (2019) observed that postedited texts not only exhibit certain characteristics of translated texts (“translationese” according to Gellerstam, 1986), but that they exhibit them to a significantly higher degree compared with human translations. This prompted Toral to describe post-editese as an “exacerbated translationese”. However, research into post-editese has received relatively little attention and most corpus studies have focused on newspaper articles or so-called general language, despite the fact that most of professional translation takes place in the domain of Language for Specific Purposes. In order to address this desideratum, this work builds on Toral’s research. A corpus of technical texts is used to examine whether his thesis can be confirmed for simplification and interference, two well-known translationese characteristics, when relying on text excerpts from the technical and medical domain and their corresponding translations. The corpus consists of 75 texts in total, made up of 6 English source texts and 69 corresponding German translations produced via MT, LPE, FPE and HT. The analysis relies on an adapted form of Toral’s (2019) and Lapshinova-Koltunski’s (2013) methods and makes use of the text analysis software Sketch Engine. The parameters lexical density and lexical variety (type-token ratio, TTR) are used to identify simplification, whereas the nominality/verbality ratio and sentence length ratio between source and target text are interpreted as evidence for int