“Ziemlich alles muss raus”: GfdS verkauft mehr als 4.000 Bücher aus ihrer Bibliothek

GfdSDie in Wiesbaden beheimatete Gesellschaft für deutsche Sprache (GfdS) ist umgezogen. Das neue Domizil in der Spiegelgasse 7 liegt nur wenige Meter von der alten Adresse Spiegelgasse 13 entfernt.

Doch so kurz der Umzugsweg, so lang ist die Liste der Bücher, von denen sich der Verband dabei trennen muss: Standen bisher ca. 1.700 Werke zum Verkauf – zumeist doppelte Exemplare oder Ausgaben mit mehreren Auflagen -, so hat sich die Liste nun noch einmal beträchtlich erweitert: Über 4.000 Werke aus der sprachwissenschaftlichen Fachbibliothek werden zu günstigen Konditionen angeboten.

Darunter sind allgemeine Lexika und Fachlexika, Fremdwörterbücher, Fachliteratur der meisten sprachwissenschaftlichen Fachrichtungen, alte und neue Standardwerke sowie Schätze der Sprachwissenschaft: Hier bietet sich eine gute Gelegenheit, günstig an Fachliteratur zu gelangen.

Ab drei bestellten Werken wird 5 % auf den Gesamtpreis und ab zehn Werken sogar 10 % Rabatt angeboten. Als Mitglied der GfdS erhalten Sie auf jedes erstandene Werk 10 % Rabatt, ab drei Werken 15 %, ab zehn Werken sogar 20 % Rabatt.

Die bestellten Werke werden per Post verschickt, können aber auch vor Ort in Wiesbaden abgeholt werden.

Online-Buchlisten nach Fachgebieten sortiert

Um die Listen mit den zu verkaufenden Büchern übersichtlich zu gestalten, hat die GfdS sie nach Fachgruppen sortiert. Innerhalb der Listen sind die Fachgruppen noch einmal in kleinere Interessensgebiete aufgeteilt. Die Listen werden regelmäßig aktualisiert und können unter der folgenden Adresse abgerufen werden:

www.gfds.de/ziemlich-alles-muss-raus

[Text: GfdS. Quelle: Pressemitteilung GfdS, 2016-08-24. Bild: GfdS.]

Software-Lokalisierung: Was bei der Terminologiearbeit zu beachten ist

Die Frage was zur Terminologie gehört oder nicht, sorgt immer wieder für Gesprächsstoff. Am Ende weisen aber viele Firmenterminologien gemeinsame Merkmale auf. Sie enthalten meistens Fachbegriffe (wie “Kapazitiver Differenzdrucksensor”), rechtlich relevante Ausdrücke (u. a. Signalwörter wie “Gefahr”) und manchmal auch Produktnamen.

Wenn es aber um Softwareterminologie geht, herrscht die größte Unsicherheit. Offensichtlich fällt es vielen schwer, ein Wort wie “Öffnen” als Terminologie zu bezeichnen. Gehört es trotzdem zur Softwareterminologie? Auch taucht die Frage auf, ob die Einträge in einem Softwarewörterbuch wie sonst üblich auf die Grundform reduziert werden müssen: Soll man “Programmeinstellungen” oder “Programmeinstellung” aufnehmen?

Entwickler, Autoren und Übersetzer können kaum auf Terminologie verzichten. Entwickler brauchen Terminologie, um während des gesamten Lebenszyklus eines Softwareproduktes Texte einheitlich in die Oberfläche einzusetzen. Die Entwicklung eines Softwareproduktes läuft oft über mehrere Jahre. Es kommen regelmäßig neue Releases, die neue Funktionen enthalten oder vorhandene Funktionen optimieren. An der Entwicklung arbeiten unterschiedliche Programmierer, die nicht selten die Texte in einer fremden Sprache (meist Englisch) verfassen.

Ohne Terminologieverwaltung ist das Benennen neuer Funktionen oder Oberflächenelemente (auch GUI-Elemente = “Graphical User Interface” genannt) reine Glückssache. Außerdem dient eine mehrsprachige Softwareterminologie dazu, dass Entwickler, die Englisch nicht als Muttersprache haben, korrekte englische Benennungen verwenden.

Autoren und Übersetzer brauchen Terminologie, um die Übereinstimmung zwischen Dokumentation und Oberfläche zu gewährleisten. Es gibt nichts Schlimmeres und Verwirrenderes als eine Anleitung, die GUI-Elemente beschreibt, die in der Oberfläche gar nicht erscheinen.

Was gehört also zu einer Softwareterminologie? Hier muss man zuerst zwischen GUI-Elementen wie Schaltflächen, Listenfeldern, Dialogüberschriften oder Feldbezeichnungen auf der einen Seite und Meldungen bzw. längeren satzartigen Oberflächentexten auf der anderen Seite unterscheiden.

GUI-Elemente gehören zum Wörterbuch, während Meldungen und Texte zum Translation-Memory gehören. Als GUI-Texte gelten alle Texte, die in Menüs und Dialogen einer Software erscheinen. Es können durchaus Termini sein, die man als klassische Termini bezeichnen könnte (etwa “VBA-Projektobjektmodell”).

Dazu kommen jegliche Ausdrücke, die eine Software verwenden kann und oft zur Alltagssprache gehören: Adjektive (“neues”), Phrasen (“Hyperlinks anstelle von Seitenzahlen”) oder Verben (“Öffnen”). Man mag sich die Frage stellen, ob ein Wort wie “neues” zu einem Wörterbuch gehört. Der Grund ist, dass der Autor bzw. Übersetzer gewährleisten muss, dass in der Dokumentation tatsächlich “neues” und nicht “neu” bzw. “neuer” vorkommt.

Oft steht in der Originalsprache der Software (meist Englisch) eine Wortform, die in vielen Sprachen unterschiedlich flektiert werden kann, je nachdem was für ein Genus (männlich, weiblich, …) das Bezugswort hat. Da der Übersetzer bei der Übersetzung von Softwarestrings leider nicht immer den Kontext hat, kommt der Hinweis von der Terminologie.

Auch bei allgemeinen Handlungsverben hilft die Softwareterminologie dem Übersetzer, bei Sprachen, die eine präzisere Formulierung erfordern, die passende Übersetzung zu finden. So kann das englische Verb “select” im Deutschen als “auswählen” (bei Listenelementen), als “aktivieren” (bei Kontrollkästchen) oder als “markieren” (bei Text) übersetzt werden.

Eine Besonderheit der Softwareterminologie ist, dass sie im Gegensatz zu der klassischen Terminologie nicht immer einheitlich eingesetzt bzw. übersetzt werden kann. Das hat bei manchen Programmiersprachen (wie bei C#) damit zu tun, dass in manchen Situationen der Text eine bestimmte Länge nicht überschreiten darf.

Es ist immer hilfreich, im Terminologieverwaltungssystem Attribute zu erfassen, die für die korrekte Verwendung einer Benennung wichtig sind. Es geht zuerst einmal um den Objekttyp (Schaltfläche, Feldbezeichnung, Menüelement usw.). Man wird ja unter Umständen einen String unterschiedlich einsetzen, je nachdem, ob er in einen Dialogtitel (“Abbrechen der Installation”) oder in einer Schaltfläche (“Abbrechen”) erscheint.

Weitere Informationen wie Wortart, Genus, Numerus können ebenfalls für eine korrekte Übersetzung von großer Bedeutung sein. So ist es bei mehreren englischen Wörtern schwer zu erkennen, ob es sich um ein Verb oder ein Substantiv handelt.

Auch bei Substantiven wie “Fehler” kann es nützlich sein zu wissen, ob es sich um die Singular- oder Pluralform handelt, besonders wenn andere GUI-Elemente sich darauf beziehen. Ferner können Informationen nützlich sein, die den Kontext vom String identifizieren können, etwa eine Dialog-ID oder eine String-ID. Im Einzelfall kann ein Attribut wie “Zu Übersetzen (JA/ NEIN)” helfen, die richtige Entscheidung zu treffen.

Die Strings werden so erfasst, wie sie in der Oberfläche erscheinen. Sie werden nicht auf die Grundform reduziert. Befehle wie “Beenden”, die normalerweise kleingeschrieben sind, werden auf Schaltflächen bzw. in Menüeinträgen großgeschrieben.

Diskussionen gibt es darüber, ob es Sinn macht, bei der Erfassung Shortcuts zu berücksichtigen. Shortcuts sind Tastenkombinationen, mit denen ein Befehl ausgeführt werden kann. Beispiel “Strg + S” für den Befehl “Speichern”. Der String erhält zusätzlich das kaufmännische Und-Zeichen (“&”) vor dem betreffenden Buchstaben (“&Speichern”). Es ist jedoch nicht erforderlich, diese Version zu erfassen, da Softwarelokalisierungsprogramme Shortcuts prüfen. Ähnliches gilt für die drei Punkte nach einem Befehl (“Speichern…”), die dem Benutzer anzeigen, dass sich ein Dialog öffnen wird.

Eine der größten Herausforderungen liegt in der Prüfung der eingesetzten Terminologie. Besonders bei umfangreichen Terminologien und Texten kommen softwaregestützte Terminologieprüfverfahren zum Einsatz. Es handelt sich dabei um eigenständige Qualitätssicherungsprogramme oder um in Redaktions- oder Übersetzungssystemen integrierte Prüfmodule. Da aber auch sehr viele Wörter der Alltagssprache in der Softwareterminologie erfasst sind, werfen diese Programme eine relativ hohe Zahl an Falschmeldungen ab. Sie sind nur mit einem sehr großen Zeitaufwand abzuarbeiten.

Wie lässt sich das vermeiden? Man sollte die Prüfung möglichst nur auf die Terminologietreffer beschränken, die tatsächlich Einträge der Softwareoberfläche sind. Das ist möglich, wenn diese Einträge in den Ausgangstexten entsprechend gekennzeichnet sind, etwa durch eine eigene besondere Formatierung oder durch Tags in XML-Dateien. Einige Programme wie ErrorSpy ermöglichen sogar das automatische Korrigieren von Softwarestrings, wenn diese eindeutig und entsprechend gekennzeichnet sind.

Genauso wie die Softwarelokalisierung ist der Aufbau einer Softwareterminologie eine Kunst für sich. Diese Aufgabe richtig zu beherrschen trägt entscheidend zur Qualität der übersetzten Softwaredokumentation und des Produktes bei.

[Text: D.O.G. Dokumentation ohne Grenzen GmbH. Quelle: D.O.G.news 03/2016. Wiedergabe mit freundlicher Genehmigung von Dr. François Massion. Bild: D.O.G.]

Goslar: Asylbewerber schlägt Dolmetscher im Landkreisamt krankenhausreif

Die Polizeiinspektion im niedersächsischen Goslar meldet:

Eine zunächst verbale Auseinandersetzung am frühen Nachmittag, gegen 14.15 Uhr, zwischen einem 24-jährigen Asylbewerber mit seinem 48-jährigen Dolmetscher im Gebäude des Landkreises in der Klubgartenstraße eskalierte schließlich in der Form, dass der Jüngere den Älteren schubste, trat und gegen den Kehlkopf schlug.

 

Die Lage beruhigte sich durch das Einschreiten eines Security-Mitarbeiters und das Eintreffen einer alarmierten Streifenwagenbesatzung. Der Dolmetscher wurde bei der Tat verletzt und musste mit dem Rettungswagen ins Krankenhaus Goslar gebracht werden. Den Täter erwartet nun ein entsprechendes Strafverfahren.

[Text: Polizeiinspektion Goslar. Quelle: Pressemitteilung Polizeiinspektion Goslar, 2016-08-18.]

ZDF-Doku: Deutschunterricht für Flüchtlinge

Das ZDF hat im Dezember 2015 einen halbstündigen Beitrag mit dem Titel “Integration – Flüchtlinge lernen Deutsch” produziert.

Präsentiert werden Vorzeigeflüchtlinge bei ihren vorbildlichen Integrationsbemühungen. Die Realität der angestrebten sprachlichen Integration ist leider sehr viel problematischer und sowohl für die Flüchtlinge als auch die Helfer von Frust geprägt.

Trotzdem vermittelt der Beitrag interessante Einblicke in eine Welt, in der sich auch viele Übersetzer ehrenamtlich engagieren.

[Text: Richard Schneider. Quelle: ZDF, 2015-12-15.]

Maschinelle Übersetzung in TM-Systemen: Fehler nur schwer zu erkennen – Arbeit wird auf Lektor verlagert

Unternehmen und Lieferanten sind permanent auf der Suche nach Möglichkeiten, noch schneller, noch effizienter, noch kostengünstiger zu produzieren. Maschinelle Übersetzungsprogramme (MÜ-Programme), die in früheren Jahren fast ausschließlich regelbasiert waren, haben lange ein Schattendasein gefristet. Erst mit der Verbreitung statistischer Verfahren nahm die Qualität maschinell erstellter Übersetzungen deutlich zu und brachte MÜ als Produktionsalternative auf den Plan.

Maschinelle Übersetzung als selbstständiges Produktionsverfahren wenig verbreitet

Bis heute ist MÜ als selbstständiges Produktionsverfahren für die Übersetzung technischer Dokumentation noch verhältnismäßig wenig verbreitet. Es wird entweder zu Informationszwecken für den internen Gebrauch oder in Verbindung mit Post-Editing für die Veröffentlichung gewisser Informationen (z. B. im Bereich technischer Support oder bei stark standardisierten Informationen) verwendet.

Trend zur Integration von MÜ in Translation-Memory-Systeme

Relativ neu ist aber die Integration von MÜ in Translation-Memory-Systeme. Maschinelles Übersetzen ist dadurch kein separater Prozess mehr, sondern erfolgt zeitgleich mit der Humanübersetzung im Übersetzungseditor.

Sobald das Translation-Memory keinen passenden Vorschlag für eine Übersetzung findet, springt das integrierte maschinelle Übersetzungssystem ein und unterbreitet dem Übersetzer einen Vorschlag. Diesen Vorschlag kann der Übersetzer übernehmen oder ändern und anschließend bestätigen.

Die meisten Anbieter von TM-Systemen bieten Integration von MÜ-Modulen an

Inzwischen bieten fast alle bekannten Translation-Memory-Systeme die Integration von Modulen für maschinelles Übersetzen an. Das fängt bei führenden Technologien wie SDL Trados Studio an und endet bei kostenlosen Programmen wie Wordfast Anywhere. Die integrierten maschinellen Übersetzungsmodule sind teils eigene Entwicklungen (Beispiel SDL Language Cloud), teils öffentliche Technologien wie Google Translate.

Keine klare Trennung zwischen humanem und maschinellem Übersetzen

Die frühere klare Trennung zwischen humanem und maschinellem Übersetzen ist nun nicht mehr vorhanden. Zwar sind maschinell vorgeschlagene Segmente in der Regel mit einem entsprechenden Attribut versehen, aber sie werden aufgrund des enormen Zeitdrucks oft nicht gleich vom Übersetzer oder Lektor als solche erkannt und behandelt.

Negative Auswirkungen auf Qualität der Übersetzungen und Translation-Memorys

Dieser schleichenden Verbreitung von maschinell übersetzten oder angepassten Segmenten in Übersetzungen wurde bisher noch wenig Beachtung geschenkt, obwohl sie auf mittlere Sicht Folgen für die Qualität der Übersetzungen und Translation-Memorys hat.

Vertraulichkeit der Daten bei MÜ nicht gewährleistet

Es ist also an der Zeit, Strategien für den Umgang mit maschinell übersetzten Segmenten zu entwickeln. Zuerst einmal geht es um die Vertraulichkeit der Daten. Kein Unternehmen kann ein Interesse daran haben, dass vertrauliche Informationen einfach an öffentliche Maschinen wie Google geschickt werden. Dies sollte auf jeden Fall im Vertrag zwischen Übersetzer und Auftraggeber geregelt sein.

Die Maschine macht andere Übersetzungsfehler als ein Mensch

Der nächste Punkt betrifft die Art von Fehlern, die ein maschinelles Übersetzungsprogramm macht. Auch Maschinen machen Fehler, aber sie unterscheiden sich von den Fehlern, die ein Übersetzer macht. Die maschinellen Fehler betreffen folgende Aspekte:

(1) Stil: Die meisten angewandten MÜ-Programme sind schwerpunktmäßig statistisch basiert, auch wenn sie einige Regeln verwenden, um die Ergebnisse aus der Statistik zu optimieren. Das führt dazu, dass der Satzbau sich sehr stark am Original anlehnt. Die Übersetzungen sind nicht immer falsch, klingen aber sehr wörtlich. Beispiel:

Stilistische Fehler von maschineller Übersetzung

Stilistische Fehler von maschineller Übersetzung

(2) Kontexterkennung: Sprachen sind nicht exakt und lassen noch viel Raum für Interpretationen. Besonders bei Verben und Wörtern der Alltagssprache spielt der Zusammenhang eine große Rolle. Der Mensch erkennt diesen Zusammenhang mühelos, aber MÜ-Programme haben immer wieder ihre Schwierigkeiten damit:

MÜ-Fehler in der Kontexterkennung

MÜ-Fehler in der Kontexterkennung

(3) Vollständigkeit und Grammatik: Bei statistischen Verfahren zerlegen MÜ-Programme Sätze in Wortgruppen. Für jede Wortgruppe sucht das Programm den besten Match in seiner indizierten zweisprachigen Datenbank. Es kommt durchaus vor, dass der statistisch bessere Match zusätzliche Wörter enthält bzw. dass Wörter fehlen und unter Umständen auch grammatikalisch mit den anderen gefundenen Wortgruppen nicht übereinstimmen. Dies aufzuspüren ist besonders schwer, weil die fehlenden bzw. zusätzlichen Wörter nicht sofort auffallen. Beispiel:

MÜ-Fehler in Sachen Vollständigkeit und Grammatik

MÜ-Fehler in Sachen Vollständigkeit und Grammatik sind nur sehr schwer zu erkennen

(4) Terminologie: Man könnte zwar davon ausgehen, dass Programme bei der Verwendung einer vorgegebenen Fachterminologie besser abschneiden als ein Mensch, aber leider ist auch das nicht immer der Fall. Da statistische Verfahren die Häufigkeit der Verwendung einer bestimmten Übersetzung in den Vordergrund stellen, kann es durchaus passieren, dass in der Übersetzung ein anderer Fachbegriff vorkommt.

Terminologische Fehler bei maschineller Übersetzung

Terminologische Fehler bei maschineller Übersetzung

Qualitätssicherungstools können MÜ-Fehler nur eingeschränkt erkennen

Wie einfach ist es, diese Fehler aufzuspüren? Qualitätssicherungstools können sie nur eingeschränkt erkennen. Solche Programme haben sich auf formelle Vergleiche (z. B. Vergleich der Zahlen oder bestimmter Fachbegriffe in der Ausgangs- und Zielsprache) spezialisiert. Wir haben es bei MÜ mit einer andersartigen “Fehlergüte” zu tun.

Arbeit vom Übersetzer auf den Lektor verlagert

Da viele MÜ-Fehler aber nur durch genaues Durchlesen der Texte in beiden Sprachen zu erkennen sind, hat man im Grunde keine Arbeit gespart, sondern die Arbeit vom Übersetzer auf den Lektor verlagert. Dazu kommt noch eine größere Gefahr, da MÜ-Fehler oft Sinnfehler sind. Das klingt nach einem Eigentor.

Schleichender Prozess der “Entmenschlichung” des Übersetzens

Diese Entwicklung könnte man als schleichenden Prozess der “Entmenschlichung” des Übersetzens bezeichnen. Das bedeutet, dass der Anteil an maschinell erzeugten Übersetzungen in Translation-Memorys tendenziell zunehmen wird.

Maschinell übersetzte Segmente sollten gekennzeichnet werden

Es ist daher wichtig, dass Auftraggeber und Übersetzer sich darüber Gedanken machen, mit welchen Attributen diese Segmente in TMs und in Projekten gekennzeichnet werden und wie man sie effizient lektorieren kann.

Hier sind Firmen und Dienstleister im Vorteil, die von Anfang an den möglichen Einsatz von Mischverfahren mit MÜ-Komponente planen, etwa durch für MÜ optimierte Ausgangstexte oder durch gezielte Prüfverfahren für maschinell übersetze Segmente.

[Text: D.O.G. Dokumentation ohne Grenzen GmbH. Absatzgliederung, Haupt- und Zwischenüberschriften sowie Bildunterschriften von Richard Schneider. Quelle: D.O.G.news 03/2016. Wiedergabe mit freundlicher Genehmigung von Dr. François Massion. Bild: D.O.G.]

Von Bonsaihunden und Runzelmaulwürfen – Warum Übersetzer seltener Komposita verwenden als Autoren

Anne Weber

Anne Weber

Viele deutsche Muttersprachler denken, Übersetzungen von literarischen Texten seien schlecht – oder zumindest schlechter als das Original. Dieser Eindruck ist nur schwer an konkreten Textstellen festzumachen. Eine junge Forscherin hat in ihrer Doktorarbeit an der Universität des Saarlandes ein typisch deutsches Element der Sprache genauer unter die Lupe genommen: das Nominalkompositum, also das zusammengesetzte Hauptwort.

Die Übersetzungswissenschaftlerin Anne Weber fand heraus, dass diese Wörter in deutschen Originalen weitaus häufiger sind als in Texten, die ins Deutsche übersetzt wurden. Nun ist die Arbeit erschienen.

Komposita charakteristisch für deutsche Sprache

Die deutsche Sprache ist besonders reich an zusammengesetzten Wörtern wie Haustür, Zeitungsleser oder Donaudampfschifffahrtsgesellschaftskapitän. Das Französische und das Italienische hingegen verwenden andere sprachliche Strukturen.

Italiener und Franzosen würden eher sagen: “die Tür des Hauses”, “der Leser der Zeitung” oder eben “der Kapitän, der für die Gesellschaft arbeitet, die mit Dampfschiffen Schifffahrt auf der Donau betreibt”. In deutschen Wörterbüchern findet man unzählige solcher Komposita, sie entstehen aber besonders häufig spontan aus einer konkreten Situation; “ad hoc” nennt das der Fachmann.

Auch Romanautoren verwenden sie aus verschiedenen Gründen: um Platz zu sparen, um kreativ oder lustig zu sein, wenn etwa eine junge Frau die beiden Zeuginnen Jehovas vermisst, die sie monatelang jeden Dienstagabend aufsuchten, und schließlich überlegt, eine Suchanzeige aufzugeben – und dabei den “Wachtturm” wenig schmeichelhaft als “Jehova-Kundenzeitschrift” bezeichnet. Für einen Übersetzer sind solche Wörter, die nicht im Wörterbuch stehen, besonders schwierig in eine andere Sprache zu übertragen.

Autoren verwenden häufiger zusammengesetzte Wörter als Übersetzer

Mit diesem Problem hat sich Anne Weber von der Universität des Saarlandes in ihrer Doktorarbeit befasst. Dabei hat sie unter anderem Auszüge aus 30 Romanen untersucht und besonders die Nominalkomposita unter die Lupe genommen. Sie fand heraus, dass sie in deutschen Romanen weitaus häufiger vorkommen als in deutschen Übersetzungen aus dem Französischen oder Italienischen. Das gilt sowohl für solche, die im Wörterbuch erfasst sind, als auch für spontan gebildete. Deutsche Autoren verwenden also weitaus öfter zusammengesetzte Wörter als deutsche Übersetzer.

Die Idee für ihre Forschungsarbeit kam Anne Weber natürlich beim Lesen: “Ich habe viele übersetzte Bücher gelesen. Eines fand ich inhaltlich toll, aber sprachlich irgendwie seltsam. An einer Textstelle fiel es mir dann wie Schuppen von den Augen. Denn dort stand ‘die Opfer des Erdbebens’ und nicht ‘Erdbebenopfer'”, erläutert die Wissenschaftlerin, die bis 2015 am Lehrstuhl für Romanische Übersetzungswissenschaft in Saarbrücken gearbeitet hat.

Übersetzer übernehmen offenbar unbewusst Strukturen der Ausgangssprache

Unter Fachleuten ist allgemein bekannt, dass Übersetzer sich häufig von ihrer Vorlage gewissermaßen leiten lassen. Steht dort, in der jeweiligen Sprache natürlich, beispielsweise “Seite des Buches”, kann man das ohne Zweifel auch im Deutschen sagen. Aber vielleicht ginge auch “Buchseite”? “Diese Überlegungen mögen banal oder unwichtig klingen, für den professionellen Übersetzer sind aber gerade solche sprachlichen Feinheiten entscheidend”, erklärt Anne Weber.

Übersetzer sollten häufiger Komposita verwenden

Und auch der normale Leser nimmt sie wahr, wenngleich unterbewusst. “Sicherlich ist die geringe Zahl von Nominalkomposita nicht der einzige Grund für den schlechten Ruf von Übersetzungen. Aber vermutlich einer von vielen”, schlussfolgert Anne Weber. Das persönliche Fazit der Nachwuchswissenschaftlerin lautet daher: “Auf keinen Fall muss ein Übersetzer jedes nur mögliche Kompositum bilden. Aber diese Möglichkeit sollte der Profi doch immer im Hinterkopf haben.”

Anne Weber arbeitet inzwischen in der Privatwirtschaft und an der Universität Heidelberg. Für ihre Doktorarbeit wird sie mit dem Eduard-Martin-Preis für herausragende Dissertationen der Universitätsgesellschaft des Saarlandes ausgezeichnet.

Doktorarbeit als Buch und PDF-Datei erhältlich

Die Doktorarbeit “Von Bonsaihund, Runzelmaulwurf und Monchichi-Bärchen. Eine Studie zu Ad-hoc-Nominalkomposita des Deutschen in der Translation anhand deutscher, französischer und italienischer Ausgangs- und Zieltexte“ ist in gedruckter Form im Buchhandel oder direkt über den Verlag Monsenstein und Vannerdat erhältlich. Die Uni Saarbrücken bietet den Text aber auch online als PDF-Datei an:

http://universaar.uni-saarland.de/monographien/volltexte/2016/149

[Text: Thorsten Mohr, Pressestelle der Universität des Saarlandes. Quelle: Pressemitteilung Universität des Saarlandes, 2016-08-12. Bild: Studioline für Anne Weber.]

“Der mit den Worten tanzt”- Dolmetsch-Altmeister Jürgen Stähle im Gespräch mit SWR1


Der Beruf des Dolmetschers

Eigentlich ist er mit seinen 67 Jahren längst im Rentenalter. Aber gleichermaßen angenehme wie lukrative Großaufträge wie die Fußball-Weltmeisterschaft in Frankreich oder die Olympischen Spiele in Rio de Janeiro lässt sich der Altmeister der Simultandolmetscher nicht entgehen.

In einem halbstündigen Gespräch mit dem Rundfunksender SWR1 plaudert Jürgen Stähle über das Dolmetschen an sich und die Schwierigkeiten in der Berufspraxis. Das Wichtigste sei für ihn ein kontinuierlicher Sprechfluss, dem er alles unterordne, so Stähle. Der gebürtige Westfale ist für seine ruhige, sonore Stimme bekannt – während die meisten Kollegen beim Dolmetschen gehetzt wirken und ihren Stress so auf die Zuhörer übertragen. Stähle hingegen wirkt stets eher wie ein Synchronsprecher.

In der Sendung, die Sie sich mit einem Klick auf die obige Abbildung anhören können, geht es in Einspielern auch um das Flüchtlingsdolmetschen und die Dolmetscher der Auslandskorrespondenten.

Jürgen Stähle, der auch als beratender Dolmetscher agiert, hat sich mit seiner Stuttgarter Agentur Stähle Internationale Kommunikation schon früh auf Auftraggeber konzentriert, die nicht mit spitzem Bleistift rechnen müssen. Hierzu gehören vor allem die öffentlich-rechtlichen Fernsehsender ZDF und Arte, aber auch etwa Porsche. Für den Automobilhersteller steht im Herbst 2016 der größte Dolmetscheinsatz in Stähles mehr als 40-jähriger Karriere an, wie auf der Website zu lesen ist:

Der “führende süddeutsche Sportwagenhersteller” lädt für kommenden September 2 000 Händler aus aller Welt an seinen Standort in Leipzig: Stähle Internationale Kommunikation konnte sich im Bieterverfahren durchsetzen und wird dabei sein.

 

71 Dolmetscher für insgesamt 11 Sprachen werden an 16 Tagen für die Verständigung sorgen. Mit 181 “Manntagen” ist dies der größte Auftrag in der Geschichte unserer kleinen Fachagentur. Klar, dass die Vorbereitungen schon jetzt auf Hochtouren laufen – und klar, dass wir dem “event” mit Stolz, aber auch mit dem größten Respekt vor dieser Aufgabe entgegen sehen.

Die Website von Jürgen Stähles “kleiner Fachagentur” finden Sie unter der folgenden Adresse:

www.staehle-international.de

Mehr zum Thema auf uepo.de

[Text: Richard Schneider. Quelle: SWR1, 2016-08-03.]

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