Mått och processer för förväntningar på översättningskvalitet med kunder

Översättning är en i sig subjektiv process, vilket innebär att kvaliteten på översatt innehåll också är subjektiv. Detta utgör ett problem för språktjänstleverantörer som försöker garantera en standard för kvalitetstjänster till sina kunder.

En språktjänstleverantör kan inte bara säga: ”Vi levererar kvalitetsöversättningar”, för vad betyder det egentligen? Du och din kund kan ha helt olika uppfattningar om detta.

Vissa komponenter är mer objektiva än andra: förmedlar den översatta meningen samma innebörd som den ursprungliga meningen? Finns det grammatiska fel? Men som Web-Translations förklarar,

”Att en översättning korrekt återger den avsedda betydelsen i källtexten innebär inte nödvändigtvis att den är av god kvalitet – en kvalitativ översättning är mer än bara att bevara betydelsen – den måste uppfylla de fastställda specifikationerna och vara ändamålsenlig.”

Detta dilemma är inte nytt. Sedan branschens början har översättningsleverantörer och köpare behövt förhandla om vilka specifikationer de ska använda för att mäta kvaliteten på sitt arbete. Men den ökande dominansen av maskinöversättning komplicerar denna process ännu mer.

Rent maskinöversatt innehåll utan mänsklig redigering kan fungera som ett snabbt och billigt sätt att översätta innehåll som tidigare skulle ha varit utanför kundens budget. Eftersom det blir möjligt att översätta nya och större mängder innehåll övergår vi till ett mer flexibelt spektrum av kvalitetsstandarder. I slutändan är den kvalitet du vill ha den kvalitet som din kund är nöjd med. Även om kunden är den som slutligen avgör kvaliteten, kan en språktjänstleverantör ofta vägleda dessa krav och uppmuntra till specifika kvalitetsbedömningsprocesser.

Det finns många modeller som är utformade för att mäta kvaliteten på en översättning, varav de flesta baseras på feltypologi och i stort sett bortser från stil. Specifika modeller är populära inom vissa branscher eller för vissa typer av innehåll. Till exempel utvecklades måttet SAE J2450 av Society ofAutomotive Engineers (SAE) och LISA QA metrik skapades specifikt för hårdvaru- och mjukvaruindustrin.

Multidimensional Quality Metrics är ett ramverk som hjälper till med strukturering och tillämpning av kvalitetsbedömning. MQM är inte ett mått, utan snarare en omfattande katalog över olika typer av kvalitetsproblem, med standardiserade namn och definitioner, som kan användas för att beskriva särskilda mått för specifika uppgifter.

På samma sätt har TAUS Dynamic Quality Framework (DQF) utformats specifikt för att hantera flera nivåer av kvalitetsstandarder för maskinöversättningsprocesser.

För vissa projekt kan det vara mer användbart att mäta kvaliteten utifrån sammanhanget än utifrån fel i översättningen. Mihail Vlad, VP Machine Learning Solutions på SDL, erbjuder flera situationsbaserade alternativ:

• Kvaliteten för efterredigering mäts genom att översättaren blir mer produktiv.

• Kvaliteten för flerspråkig eDiscovery mäts genom noggrannheten i identifieringen av rätt dokument.

• Kvaliteten för flerspråkig textanalys mäts genom analytikerns effektivitet när det gäller att identifiera relevant information.

• Kvaliteten för flerspråkig chatt mäts genom slutkundens feedbackbetyg.

LSP-leverantörer kan utbilda sina kunder i metoder för att mäta kvalitet som kan ge dem mervärde, till exempel lägre kostnader eller högre nöjdhet hos slutanvändarna.

I interna projektbaserade utvärderingar granskar och betygsätter redaktörer översättare som en del av ett redigerings-/korrekturläsningsuppdrag i ett projekt. De kan använda ett poängsystem som de har skapat från grunden eller ett som härrör från en befintlig modell. Projektledare kan hålla koll på och fastställa standarder baserat på en översättares genomsnittliga poäng.

Vissa CAT-verktyg och översättningsminnen har ett ellerfler av dessa mått integrerade och kan användas för att betygsätta en översättning. Kunder kan också göra egna projektbaserade utvärderingar. I många fall litar kunderna blint på LSP baserat på deras referenser och rykte. Större företag kan dock använda lokala distributörer – till exempel lokala återförsäljare eller teammedlemmar på deras lokala filial – eller anlita externa granskare för att kontrollera kvaliteten på en LSP:s arbete.

När man arbetar med externa granskare är det viktigt att de överenskomna förväntningarna mellan en LSP och deras kund även gäller för dem. Det finns två vanliga problem som kan uppstå när granskare inte är överens. För det första har jag sett lokala återförsäljare införa fel i en översättning, eftersom de inte är språkexperter. För det andra, särskilt när det gäller efterredigering av innehåll med lägre prioritet, kan en språkleverantör och dess kund ha kommit överens om en lägre standard för översättningen utan att informera granskaren. Detta kan orsaka problem även när språkleverantören tillhandahåller de tjänster som kunden har begärt.

Allt innehåll behöver inte översättas och redigeras för att uppfylla högsta kvalitetsstandard. Med hjälp av maskinöversättning kan stora mängder innehåll översättas snabbare än någonsin tidigare, men kvaliteten på dessa översättningar kan variera.

Med andra ord kan det vara tillräckligt bra när innehåll med låg prioritet, såsom kommentarer på webbplatser eller inlägg i forum, är begripligt utan att redigeras för flyt och grammatik.

Särskilt när du använder maskinöversättning med olika nivåer av efterredigering kan du arbeta med flera typer av innehåll för samma kund med olika prisnivåer och kvalitetskrav.

Även om projektbaserade utvärderingar är något som LSP:er förhandlar med sina kunder om, är andra typer av utvärderingar viktiga för att upprätthålla högkvalitativa tjänster.

När LSP-företag rekryterar en ny översättare kräver de en provöversättning för att bedöma översättarens allmänna kompetens. Företagen kan använda ett enkelt godkänd/underkänd-system eller skapa en mer komplicerad glidande skala för att skilja mellan sina föredragna leverantörer. Bedömningen graderas med hjälp av ett internt skapat eller branschstandardiserat mått. Det kan vara bra att använda samma mått som du använder för kundbaserat arbete.

I en tidigare artikel om maskinöversättning och efterredigering diskuterade vi hur man mäter kvaliteten på en maskinöversättningsmotor, vilket är en annan typ av icke-projektbaserad bedömning.

Det kan vara bra att regelbundet skicka in exempel på färdiga översättningar för utvärdering till en extern redaktör eller ett annat redigeringslag. Om du alltid arbetar med samma redaktörer och dina kunder inte granskar ditt arbete har du inget riktmärke för att mäta kvaliteten på ditt arbete. LSP:er kan använda slumpmässiga utvärderingar för att dubbelkontrollera både redaktörernas och översättarnas arbete och säkerställa att din kvalitetsstandard upprätthålls.

Sammanfattningsvis kan man säga att branschens förhållande till kvalitet utvecklas i takt med tekniska förbättringar och förändrade kundbehov. Som Common Sense Advisory rapporterade,

”Enhetliga kvalitetsmodeller räcker inte för att tillgodose de olika behov som företag står inför idag. En flexibel modell gör det möjligt att anpassa processer utan att behöva omstrukturera dem varje gång.”