Sie können nicht verwalten, was Sie nicht messen können. In dieser dreiteiligen Serie untersuchen wir die Daten, die dringend benötigt werden, um moderne Übersetzungsmanagementstrategien zu verbessern.

Wie überprüfen Sie die Qualität von Inhalten, die in einer Sprache verfasst wurden, die Sie nicht sprechen? Das ist ein Rätsel, das die Übersetzungsbranche für frustrierte globale Marketer noch immer nicht ganz gelöst hat. Sicher, die meisten Anbieter können auf einen Eignungstest verweisen, den ihre Übersetzer bestanden haben, und auf einen mehrstufigen Überprüfungsprozess, der jedes Projekt regelt. Aber abgesehen von der Meinung des letzten Redakteurs, der Ihre Inhalte berührt hat, welche Garantien können er Ihnen wirklich geben?

Laut dem Bericht "Translation Technology Insights" von SDL messen 59 % der Übersetzungsprofis die Qualität entweder gar nicht oder verlassen sich auf rein qualitative Kriterien. Oder anders ausgedrückt: Viele beten zu den Göttern des Korrekturlesens und hoffen, dass keine Fehler von den Kunden oder Kollegen ihrer Kunden entdeckt werden.

Aber Fehler werden erkannt, nicht wahr? Wir wissen das objektiv, denn 64 % der Übersetzungsprofis geben an, dass sie regelmäßig Nacharbeiten auf der Grundlage von Rückmeldungen Dritter durchführen. Aber wir wissen es auch intuitiv, wenn wir Flüstern hören, dass sich unsere fremdsprachigen Inhalte unbeholfen, unbeholfen oder roboterhaft anfühlen.

Wie können wir also in Zukunft ein Maß für die Übersetzungsqualität ableiten, dem alle vertrauen?

Der Weg zur quantifizierten Übersetzungsqualität

Sie brauchen keine Erfahrung in Übersetzungsprojekten, um die Fallstricke von qualitativem Feedback zu erkennen. Ob es sich um Musik oder ein Essen handelte, wir alle können uns an eine Zeit erinnern, in der unser kreativer Output auf völlig unterschiedliche Meinungen stieß. Einige lobten unsere Leistung, andere schimpften über unsere Inkompetenz, und wir hatten keine klare Vorstellung davon, wie oder ob wir uns verbessern mussten.

Während es immer wichtig ist, das Gleichgewicht zwischen persönlichen Meinungen abzuwägen, müssen gültige Qualitätsbewertungen letztendlich auch mit einer Reihe von unbestreitbaren, objektiven Standards angereichert werden. Und jeder, von Gastrokritikern bis hin zu Eiskunstlauf-Juroren, kann bestätigen, dass Kunst nicht unbedingt von der Quantifizierung ausgenommen ist.

Übersetzungsexperten kommen langsam zu derselben Schlussfolgerung. Die (inzwischen nicht mehr existierende) Localization Industry Standards Association (LISA) war die erste, die ein Qualitätssicherungs-Framework populär machte, das verschiedene grammatikalische, stilistische und formative Elemente auf einfachen Skalen von 1 bis 10 bewertete. Die Translation Automation User Society (TAUS) hat diesen Ansatz seitdem mit einem dynamischeren, umfassenderen Modell verbessert.

Trotz des Dankes, den wir diesen Organisationen dafür schulden, dass sie das Gespräch in die richtige Richtung gelenkt haben, haben ihre Lösungen denselben grundlegenden Fehler: ein Qualitätsbewertungsprotokoll, das im Nachhinein angewendet wird. Prüfer begutachten eine Stichprobe veröffentlichter Inhalte und zählen die Fehler rückwirkend.

Es ist zwar schön, die Genauigkeit eines Übersetzers zu quantifizieren, aber wenn man von seinen schlechten Bewertungen erfährt, nachdem der Inhalt live gegangen ist, ist das vergleichbar mit der Erfahrung seines Taxifahrers mit Verkehrsverstößen, nachdem er einen in einen Graben gefahren hat.

Ja, Sie haben einen objektiven Grund, in Zukunft den Anbieter zu wechseln. Aber der Schaden war bereits angerichtet.

Die Leistungsfähigkeit der prädiktiven Bewertung

Schlechte kreative Ergebnisse sind selten eine Überraschung. Bei genauerer Analyse ihrer Produktion stellt man fast immer fest, dass an einer Stelle gespart wurde, wo eigentlich eine sorgfältige Vorbereitung erforderlich gewesen wäre. Erfolg ist also eigentlich nur das Ergebnis guter Gewohnheiten, die in entscheidenden Momenten angewendet werden.

Einige Erfolgsfaktoren für Übersetzungen liegen bereits auf der Hand. Die Bezugnahme auf den visuellen Kontext, die Wiederverwendung von Zeichenfolgen, die im Translation Memory gespeichert sind, und der Zeitaufwand für die Überprüfung sind alles Verhaltensweisen, die gut mit der Übersetzungsqualität korrelieren. Aber selbst dann können die meisten Unternehmen diese Aktivitäten nur im Nachhinein sehen, wenn überhaupt.

Dies ändert sich jedoch allmählich mit der Einführung cloudbasierter Übersetzungsmanagementsysteme, die das Verhalten in Echtzeit verfolgen. Jede Aktion kann als Echtzeit-Datenpunkt erfasst werden. Dadurch können wir nun vor der Veröffentlichung die Sprachgewohnheiten objektiv analysieren und eine fundierte Vorhersage über die resultierende Übersetzungsqualität treffen.

Das ist die Logik hinter dem neuen Quality Confidence Score™ (QCS) von Smartling, einer prozentualen Vorhersage der erwarteten Genauigkeit, die auf der Analyse von mehr als 75 verhaltensbasierten Erfolgsfaktoren basiert.

Diese dynamische Metrik verleiht Übersetzungskunden erhebliche Macht. Die durch die Daten ermöglichte beispiellose Transparenz erlaubt es ihnen, sowohl die Übersetzer von Smartling als auch externe Agenturen fundiert zu beurteilen. Dadurch können fahrlässige Verhaltensweisen erkannt und behoben werden, lange bevor sie den Ruf einer Marke gefährden können.

Das QCS kann nicht nur Ihre Übersetzungsdienstleister zur Verantwortung ziehen, sondern auch zu strategischen Workflow-Anpassungen anregen. Wenn die Bewertungen für technische Inhalte beispielsweise vergleichsweise niedrig sind, könnte dies die Erinnerung sein, die Sie benötigen, um ein Glossar zu erstellen, auf das sich Übersetzer beziehen können. Gleichzeitig ermöglichen Ihnen durchgängig hohe Bewertungen eines bestimmten Übersetzers möglicherweise den Luxus, auf ein kostspieliges Überprüfungsprotokoll verzichten zu können.

Auf die Frage, wie Marketer unserer Meinung nach die Qualität ihrer fremdsprachigen Inhalte beurteilen sollten, ist die Antwort heutzutage eigentlich ganz einfach.

Entscheiden Sie auf der Grundlage von Daten.

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