Çeviri Araçlarının İletişimsel ve Dilbilimsel Özellikleri Üzerine Nicel Bir Değerlendirme

Abstract

Globalleşmiş ve teknolojik dünyada, çeviri piyasasındaki değişimlere ayak uydurabilmek için birçok çeviri aracı ortaya çıkmıştır. Fakat, Bilgisayar Destekli Çeviri araçlarının ve Nöral Makine Çeviri araçlarının yeterliliği ve etkililiği bakımından farkı hala sorgulanmaktadır. Bu açığı kapatmak için, Trados ve DeepL'in çeviri sırasındaki performansını ölçmek ve hangi çeviri aracının çevirmenler tarafından daha çok tercih edildiğine karar vermek için nicel bir araştırma yapılmış ve Trados ve DeepL'in iletişimsel ve dilbilimsel özellikleri hakkında yirmi sorudan oluşan bir anket çevirmenlere uygulanmıştır. Otuz üç deneyimli ve profesyonel çevirmenin görüşleri sıklık analizi uygulanarak tablolaştırılmış ve detaylarıyla tartışılmıştır. Şu ortaya atılmıştır ki, eğer Trados ve DeepL'in özellikleri çevirmenler tarafından detaylıca bilinirse, çevirmenler bu araçlardan daha iyi yararlanabilir ve projelerini daha güvenilir ve rahat bir şekilde tamamlayabilirler. Bu çalışma göstermiştir ki, Trados hem iletişimsel hem de dilbilimsel destek sunmak açısından daha iyi bir seçimdir. Nöral Makine Çeviri araçları hala güvenilir, tutarlı ve istikrarlı çeviriler sağlamak konusunda Bilgisayar Tabanlı Çeviri araçlarının oldukça gerisindedir.

In this globalized and technological world, to keep up with the changes in the translation industry, various translation tools have emerged. However, the difference between the Computer-Assisted Translation tools and Neural Machine Translation tools in terms of efficiency and effectiveness has still been wondered. To close the gap, quantitative research was done and a survey consisting of twenty questions was conducted on Trados and DeepL about their communicative and linguistic properties to find out the performances of Trados and DeepL in the course of translation and determine which translation tool is more preferred by translators. Later, the perspectives of thirty-three experienced and professional translators were tabulated with the frequency analysis method and discussed in detail. It is hypothesized that if the qualities of DeepL and Trados are known to translators in detail, translators can make better use of these tools and complete their projects more reliably, and conveniently. This study showed that Trados is a much better choice for translators in terms of offering both communicative and linguistic assistance. Neural Machine Translation tools are still far behind Computer-Assisted Translation tools providing reliable, coherent, and consistent translations.