 Lesedauer: 7 Min. |  Dominic Dithurbide |  08. Februar 2017 |
Anmerkung der Redaktion: Dies ist Teil 1 einer 2-teiligen Reihe. Hier finden Sie Teil 2.
Im Zusammenhang des wachsenden und sich immer schneller wandelnden Trends in Richtung eines zunehmend vielfältigen, globalen Online-Kundenstamms wird es für Unternehmen auch immer wichtiger, diese Kunden in den von ihnen bevorzugten Sprachen zu bedienen.
Wir haben bereits in einem umfangreichen Bericht darauf hingewiesen, wie Unternehmen durch übersetzte Websites auf internationalen Märkten das Interesse dieser neuen Verbraucher wecken und neue Umsatzquellen erschließen können. Darüber hinaus haben wir Best Practices wie „Marken perfekt repräsentierende Übersetzungen“ und die Lokalisierung präsentiert, mithilfe derer Unternehmen auf authentische Art und Weise effektive Beziehungen zu globalen Verbrauchern aufbauen können.
MotionPoint bevorzugt bereits seit Langem Humanübersetzungen dieser wirkungsvollen Online-Inhalte. (Und das tun wir weiterhin, wie wir Ihnen gegen Ende dieses Beitrags detailliert erklären werden.) Allerdings werden in den wichtigsten Medien aktuelle technologische Durchbrüche im Bereich Maschinenübersetzung gepriesen. Diese Innovationen sind mittlerweile auch ein großes Thema in wachsenden Unternehmen. Diese stellen sich nun folgende Frage: Sind Maschinenübersetzungen im Rahmen unserer globalen Online-Expansionspläne praktikabel?
Vielleicht haben Sie bereits Schlagzeilen zu diesem Thema gelesen. Seit sechs Monaten sorgt die besondere Technologie Neural Machine Translation (NMT) innerhalb der Übersetzungsbranche und darüber hinaus für jede Menge Furore.
Sind Maschinenübersetzungen im Rahmen unserer globalen Online-Expansionspläne praktikabel?
Die NMT unterscheidet sich entscheidend von herkömmlichen, satzbezogenen und statistischen Maschinenübersetzungen, die bereits seit langer Zeit in Dienstleistungen wie Google Translate genutzt werden. In einem im Dezember erschienenen New-York-Times-Bericht wird erklärt, dass NMT „künstliche ‚neurale Netzwerke‘ nutzt, die wie Kleinkinder über die Trial-and-Error-Methode die Welt erschließen“, in dem Bestreben „eine Art menschliche Flexibilität zu entwickeln“. Je flexibler und anpassungsfähiger dieses virtuelle Gehirn ist, desto besser werden laut Experten dessen Übersetzungen sein.
Die aktuell sehr intensive Berichterstattung über NMT rührt von einem 20-seitigen wissenschaftlichen Artikel, den Google im vergangenen September veröffentlicht hat. Darin präsentiert das Unternehmen bahnbrechende Erkenntnisse, die die Genauigkeit und Lesbarkeit von NMT-Übersetzungen enorm gesteigert haben. Die sich daraus ergebenden Übersetzungen versetzten einige Experten wie einen profilierten japanischen Professor und Fachmann für Mensch-Computer-Interaktionen ins „Erstaunen“, wie es in dem Bericht in der New York Times hieß.
„Alle haben sich gewundert“, schrieb der Autor dieses Berichts, „wie die Übersetzungen von Google Translate auf einmal so unheimlich künstlerisch sein können“.
Doch warum zeigten die Menschen ein so hohes Interesse an dieser Bekanntmachung von Google? Zunächst einmal stellen NMT keine besonders effektive Methode der Übersetzung von Inhalten dar, dies erklärt auch deren relativ seltenen Einsatz im Produktionsbereich. Neben den vergleichsweise hohen Kosten schwächelt die Technologie auch häufig bei ungewöhnlichen oder seltenen Wörtern. Außerdem genießt sie den zweifelhaften Ruf, nicht die ganze Zeit zu übersetzen und so sonderbare und unvollständige Übersetzungen mit Wörtern in verschiedenen Sprachen zu erstellen.
Allerdings verkündete Google im September, dass die bahnbrechenden Erkenntnisse des Unternehmens je nach Sprachpaar zu einer gegenüber der Performance von Google Translate um 60 % bis 87 % höheren Übersetzungsqualität geführt haben. Die NMT-Übersetzungen von Google scheinen bei zahlreichen Sprachpaaren überzeugende Ergebnisse zu liefern. Das bedeutet, dass Inhalte ohne viel Aufwand oder Anpassungen von zahlreichen Sprachen in zahlreiche Sprachen übersetzt werden können.
Außerdem führten die NMT-Ergebnisse im Vergleich zu herkömmlichen Google-Translate-Übersetzungen zu einem viel besseren BLEU-Wert. Dies ist ein Algorithmus zur Bestimmung der Qualität von Maschinenübersetzungen. Forscher von Google behaupteten, die NMT-Übersetzungsqualität sei im Vergleich zu anderen veröffentlichten Ergebnissen beispiellos gewesen, und teilweise „seien die Humanübersetzungen von den NMT-Übersetzungen von Google kaum zu unterscheiden gewesen“.
NMT genießt den zweifelhaften Ruf, nicht die ganze Zeit zu übersetzen und so sonderbare und unvollständige Übersetzungen mit Wörtern in verschiedenen Sprachen zu erstellen.
Seitdem hat Google eine Integration des NMT-Ansatzes in Google Translate für insgesamt acht Sprachpaare durchgeführt. Dabei handelt es sich laut Google um die wichtigsten europäischen, lateinamerikanischen und asiatischen Sprachen, die die Muttersprachen knapp eines Drittels der Weltbevölkerung sind.
Solche Entwicklungen lassen sich bereits seit Langem im Bereich der Maschinenübersetzung beobachten. Im vergangenen Januar hat Microsoft angekündigt, seiner eigenen API für Maschinenübersetzung eine Art künstliche Intelligenz zu implementieren. Das Unternehmen behauptete, nun dank seines AI-Fachwissens schnelle und leicht anpassbare Übersetzungssysteme bereitstellen zu können, ohne dass dafür „große Mengen“ an bereits übersetzten Inhalten seiner Kunden erforderlich seien.
Darüber hinaus tätigt auch Baidu, die führende chinesische Suchmaschine, in diesem Bereich enorme Investitionen. Das Unternehmen hat seine Maschinenübersetzung Baidu Translate im Jahr 2011 eingeführt. Dieser Service basiere auf einer umfangreichen Lerntechnologie, wie ein Baidu-Mitarbeiter gegenüber Slator, einer Nachrichten-Website in der Language-Service-Provider-Branche, im letzten März mitteilte.
„Obwohl es immer noch Qualitätsunterschiede zwischen Maschinen- und Humanübersetzungen gibt, kommt die Qualität der Maschinenübersetzung in einigen Bereichen bereits fast an die Qualität der von Menschen erstellten Übersetzungen heran“, versicherte der Baidu-Mitarbeiter.
Amazon folgt ebenfalls diesem Trend, so hat das Unternehmen kürzlich sein Entwicklungsteam für Maschinenübersetzung in Pittsburgh erweitert. Interessanterweise investiert Amazon allerdings bei Weitem nicht so intensiv in NMT wie Google. Obwohl es sich in diesem Bereich seit Jahren um einen „aufregenden Prozess“ handle, „sei diese Technologie aber bei Weitem noch nicht ausgereift“, erzählte Alon Lavie, Machine Translation Group Manager bei Amazon Pittsburgh, im Januar Slator.
Lavie ist allerdings nicht der einzige Experte, der seine Erwartungen an NMT weiterhin etwas bremst. Die Technologie ist „immer noch weit davon entfernt, dass ihre Übersetzungen auch nur annähernd an die Qualität von Humanübersetzungen heranreichen könnten“, sagte der Berater Kirti Vashee im Rahmen der Bekanntmachung von Google im September 2015.
Trotz der aktuell sehr intensiven Berichterstattung über NMT müssen sich Übersetzer keinesfalls Gedanken um ihren Beruf machen. Dieser Trend ist höchstens als aufstrebend und wachsend zu bezeichnen. Die im Rahmen einer Studie aus dem Jahr 2015 gesammelten Daten aus über 90 staatlichen Quellen weisen darauf hin, dass die Dolmetscher- und Übersetzungsbranche in den Vereinigten Staaten den größten Anstieg an neuen Arbeitsplätzen zeigt. Im Rahmen dieser Studie wurde herausgefunden, dass in den Jahren 2014 bis 2019 etwa 36 %, also ungefähr 12.400 neue Arbeitsplätze entstehen werden. Daten aus einem Bericht des United States Department of Labor aus dem Dezember 2015 bestätigen diese Erkenntnisse.
Es ist offensichtlich und auch richtig, dass Humanübersetzungen nicht vollständig ersetzt werden. NMT und andere Formen von Maschinenübersetzungen können den Fähigkeiten und der Qualität menschlicher Übersetzer immer noch lange nicht das Wasser reichen. Wir bei MotionPoint bevorzugen bereits seit Langem menschliche Übersetzer und lassen deren individuellen Fähigkeiten in die Übersetzungen der Websites unserer Kunden intensiv einfließen.
Das menschliche Gehirn bleibt unübertroffen, wenn es um die Bestimmung des spezifischen, kreativen Zwecks von Inhalten und die Übertragung dieser Inhalte in eine andere Sprache mit Wörtern geht, die neben reinen Informationen auch Emotionen vermitteln und Einfluss nehmen. Die Bewahrung dieses Zwecks und der Resonanz spielt besonders für Unternehmen eine entscheidende Rolle, denen das eigene Markenimage wichtig ist.
NMT kann den Fähigkeiten und der Qualität menschlicher Übersetzer immer noch lange nicht das Wasser reichen.
Wir haben mit einigen MotionPoint-Mitarbeitern, unter anderem mit Eric Frank, Global Account Director unseres Vertriebsteams, über dieses Thema gesprochen.
„Man kann das Markenimage nur über menschliche Übersetzungen authentisch vermitteln“, erklärt Frank. „Bei Werbetexten sind endlose Besonderheiten zu berücksichtigen, darunter verschiedene Arten der Anrede, Wortspiele und Dialekte, die eine Übersetzungssoftware weder erschließen noch wiedergeben kann. Bei der Wortwahl geht es oft um den kleinsten gemeinsamen Nenner.“
Maschinenübersetzungen können generell nur sehr unwahrscheinlich die besondere Wortwahl von Branchen oder Zielgruppen berücksichtigen. Frank nennt in diesem Zusammenhang die Automobilbranche als passendes Beispiel. Einige Autohersteller nutzen zur Beschreibung ihrer Produkte das Wort „cars“ (Autos), während andere den Begriff „automobiles“ (Kraftfahrzeuge) oder „4-wheel passenger vehicles“ (4-Rad-Kraftfahrzeuge) bevorzugen. Dies sind bewusste, kreative Entscheidungen, die die Marke trifft.
„Eine Maschinenübersetzung hingegen kennt diese Unterschiede nicht“, sagt Frank. „Sie wird standardmäßig ein Wort nutzen, das oft den kreativen Zweck der Marke nicht erfüllen wird.“
Diese beständigen Fehltritte sind der Grund, warum sich Maschinenübersetzungen für einen Einsatz auf einer ganzen, dynamischen Website nicht empfehlen. Darüber hinaus führen Maschinenübersetzungen dazu, dass sich Verbraucher abwenden, erklärt Blas Giffuni, Director des Global Growth Team von MotionPoint. Seiner Meinung nach gibt es neben einer fehlenden Ausdruckskraft und der Schwierigkeit, übersetzte Inhalte zu verstehen, weitere Probleme.
Gravierend falsch übersetzte Inhalte können den Ruf und die Glaubwürdigkeit einer Marke entscheidend schwächen.
„Wir konnten bei Maschinenübersetzungen unserer Kunden durch Softwares verursachte Fehltritte beobachten“, sagt Giffuni. Beispielsweise wurde von einer Software eines Outdoor-Einzelhändlers die Beschreibung für „Schrotflinten zur Jagd von Truthähnen“ fälschlicherweise in die spanische Sprache mit der Bedeutung „Schrotflinten zur Jagd von Türken“ übersetzt. Solch gravierend falsch übersetzte Inhalte können den Ruf und die Glaubwürdigkeit einer Marke entscheidend schwächen.
Ein weiteres Problem: Der Suchalgorithmus von Google achtet nicht bevorzugt auf Maschinenübersetzungen. Er berücksichtigt nicht die Qualitätsrichtlinien des Unternehmens.
„Google achtet vor allem auf das Nutzererlebnis“, erklärt Giffuni. „Eine Maschinenübersetzung liefert kaum die hochwertig verfassten Inhalte, die Google bevorzugt berücksichtigt. Dadurch können diese Websites sprichwörtlich bestraft werden, oftmals durch ein schlechteres SERP-Ranking oder schlimmstenfalls durch ein komplettes Entfernen der Website aus dem Google-Index.“
Eine bessere Vermittlung des Markenimages und die erhöhte Sichtbarkeit in Suchmaschinen sind nicht die einzigen Gründe, warum sich Unternehmen für menschliche Website-Übersetzungen entscheiden sollten.
Wir werden in Kürze den abschließenden Beitrag dieser zweiteiligen Blog-Reihe veröffentlichen. In diesem Beitrag werden Sie erfahren, wie von Menschen angefertigte Übersetzungen mithilfe leistungsstarker Übersetzungstechnologien den Einfluss von Websites auf internationalen Märkten steigern, die globale Suchmaschinenoptimierung fördern und die Kosten im Vergleich zu anderen Lösungen senken können.
Also bleiben Sie dran! Teil 2 wird zu einem späteren Zeitpunkt in dieser Woche veröffentlicht!
