title: Verändert sich das Lesevergnügen, wenn ein literarischer Text durch DeepL vom Englischen ins Deutsche übersetzt ist?
Creators: name: Katz, Jessica
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Diese Masterarbeit untersucht den Unterschied im Lesevergnügen zwischen maschineller Übersetzung (NMT) und Humanübersetzung (HT), wenn ein literarischer Text vom Englischen ins Deutsche übersetzt wird. Zwei Kapitel aus Stephen Kings Roman Misery dienten dabei als Untersuchungsmaterial. Die Entscheidung gegen manuelle Nachbearbeitung zielt darauf ab, die Publikationsfähigkeit von NMT-Übersetzungen zu prüfen. Die Studie nutzt DeepL für NMT und untersuchte Lesereaktionen von acht deutschsprachigen ProbandInnen auf die zwei Übersetzungsmodalitäten NMT und HT. Die acht ProbandInnen wurden in zwei Gruppen aufgeteilt. Die Daten wurden durch Likert-Skalen und semistrukturierte Interviews erhoben. Die Ergebnisse zeigen geringfügige Unterschiede im Lesevergnügen zugunsten der HT. Die ProbandInnen erkannten nicht, dass ein Kapitel maschinell übersetzt wurde. Die Ergebnisse der narrativen Bindung weisen auf unterschiedliche Identifikationsfähigkeiten hin, wobei HT zu stärkerer emotionaler Bindung führt. Qualitätsunterschiede zwischen den Kapiteln wurden nur minimal wahrgenommen, aber die Empfehlungsbereitschaft ist höher bei der HT. Der Lesegenuss war insgesamt minimal höher bei der HT. Die Likert-Skala zeigt jedoch lebendigere Vorstellungskraft und Überraschung bezüglich des Verlaufs der Geschichte bei DeepL für bestimmte Textteile, trotz höherer Anstrengung beim Lesen. Interviews enthüllen zusätzliche Einflussfaktoren, darunter die Sympathie für Charaktere und die Präferenz einiger ProbandInnen für einfache Sprache bei Freizeitliteratur. Die Ergebnisse des Lesevergnügens korrelieren in dieser Arbeit nicht eindeutig mit den Lesegewohnheiten. Die Forschung hebt die Notwendigkeit hervor, qualitative Forschungsmethoden für ein umfassendes Verständnis der Qualitätsforschung zur NMT zu integrieren.
description: This master's thesis examines the difference in reading enjoyment between neural machine translation (NMT) and human translation (HT) when translating a literary text from English to German. Two chapters from Stephen King's novel Misery served as the material for investigation. The decision to refrain from manual post-editing aims to assess the publishability of NMT translations. The study utilizes DeepL for NMT and investigates the reading reactions of eight German-speaking participants to the two translation modalities, NMT and HT. The eight participants were divided into two groups. Data was collected through Likert scales and semi-structured interviews. The results indicate slight differences in reading enjoyment in favor of HT. Participants did not recognize that a chapter was machine-translated. Findings from narrative engagement suggest varying identification abilities, with HT leading to stronger emotional connection. Quality differences between chapters were minimally perceived, but the willingness to recommend the text to a friend was higher for HT. Overall, reading enjoyment was slightly higher for HT. The Likert scale, however, reveals more vivid imagination and surprise regarding the story's progression with DeepL for specific text portions, despite greater effort in reading. Interviews unveil additional influencing factors, including sympathy for characters and some participants' preference for simple language in literature. The results of reading enjoyment do not conclusively correlate with reading habits in this study. The research emphasizes the need to consider qualitative aspects for a comprehensive understanding of quality research on NMT.