Alt yazı ve dublaj çevirilerinde bulunan deyimsel ifadelerin yapay zekâ temelli makine çevirisi uygulamalarıyla karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of idiomatic expressions in subtitle and dubbing translations with artificial intelligence based machine translation applications
Yazar: ŞAHİN SARI
Danışman: DOÇ. DR. MURAT ÖZCAN
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı / Çeviri ve Kültürel Çalışmalar Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mütercim-Tercümanlık = Translation and Interpretation
Dizin: Altyazı çevirisi = Subtitle translation ; Dublaj = Dubbing ; Film = Film ; Görsel-işitsel çeviri = Audiovisual translation ; Karşılaştırmalı analiz = Comparative analysis ; Makine çevirisi = Machine translation ; Türkçe çeviri = Turkish translation ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çeviri = Translation

Özet:
Bu çalışmada, Netflix bünyesinde yayınlanmış dört adet filmin alt yazı ve dublaj çevirilerinde bulunan deyimleşmiş söz öbeklerinin çevirmenler ve yapay zekâ temelli makine çevirisi uygulamaları tarafından Türk dili ve kültürüne nasıl aktarıldıkları incelenmektedir. Peter Newmark ve Jean-Paul Vinay ve Jean Darbelnet`in ortaya koyduğu çeviri yöntem ve stratejileri ışığında, mevcut farklılıkların dilbilgisel, bağlamsal ve kuramsal açıdan incelenerek en bilinen makine çevirisi uygulamaları olan "Google Çeviri, Yandex Çeviri, Microsoft Bing Çeviri ve Apple Çeviri" kullanılarak erek metin çeviri çıktılarının insan çevirisi karşısında hangi aşamada olduklarının saptanması amaçlanmaktadır. Araştırmanın evrenini kaynak dili İngilizce olan ve Türkçe dublaja ve alt yazıya sahip filmlerde bulunan bütün kültürel ifadeler özellikle deyimsel ifadeler oluşturmaktadır. Çalışma için seçilen filmlerde kullanılan deyimsel ifadeler, bu ifadelerin dublaj ve alt yazı çevirilerindeki karşılıkları ve makine çevirisi uygulamalarının çeviri çıktıları çalışmanın örneklemini oluşturmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler nitel araştırma yöntemleri bünyesinde doküman incelemesi yani karşılaştırmalı ve betimsel analiz yönteminden faydalanılarak incelenmiştir. Genel değerlendirmeler sonucunda; insan çevirmen tarafından yapılan dublaj ve alt yazı çevirilerinin bağlamsal açıdan anlama uygun, dilbilgisel açıdan doğru ve tamamen erek dil odaklı oldukları söylenebilir. Kuramsal açıdan değerlendirildiklerinde, çoğunlukla işlevsel ve kültürel eşdeğerlik süreci olmak üzere betimsel eşdeğerlik sürecinden yararlanıldığı da söylenebilir. Makine çevirisi uygulamalarının genel başarı ortalamalarına bakıldığında %57 başarı oranıyla Yandex Çeviri birinci olarak belirlenmiştir. İkinci sırada %52 başarı oranıyla Google Çeviri gelmektedir. Üçüncü sırada %29 başarı oranıyla Apple Çeviri ve dördüncü sırada %21 başarı oranıyla Microsoft Bing Çeviri gelmektedir. Bağlamsal anlama uygun çeviriler çoğunlukla işlevsel, kültürel ve betimsel eşdeğerlik süreçleriyle, bağlamsal anlama uygun olmayan çeviriler ise çoğunlukla sözcüğü sözcüğüne çeviri süreciyle açıklanabilir. Sonuç olarak, çeviri uygulamalarının insan çevirmenler karşısında özellikle İngilizce-Türkçe veya Türkçe-İngilizce dilleri arasında hatasız çeviriler sunabilmeleri için daha fazla zamana ihtiyaçları olduğu düşünülmektedir.

Abstract:
This study examines how idiomatic expressions found in the subtitle and dubbing translations of four Netflix films are transferred to Turkish language and culture by translators and artificial intelligence-based machine translation applications. In the light of the translation methods and strategies put forward by Peter Newmark and Jean-Paul Vinay and Jean Darbelnet, it is aimed to analyse the existing differences from grammatical, contextual, and theoretical perspectives and to determine at what stage the target text translation outputs are in comparison to human translation by using the most well-known machine translation applications "Google Translate, Yandex Translate, Microsoft Bing Translate and Apple Translate". The population of the study consists of all cultural expressions, especially idiomatic expressions, in films whose source language is English, and which have Turkish dubbing and subtitles. The sample of the study consists of the idiomatic expressions used in the films selected for the study, the equivalents of these expressions in dubbing and subtitle translations, and the translation outputs of machine translation applications. The data used in the study were analysed by using document analysis, i.e., comparative and descriptive analysis method within qualitative research methods. As a result of general evaluations, it can be said that dubbing and subtitling translations made by human translators are contextually appropriate, grammatically correct, and completely target language orientated. From a theoretical point of view, it can be said that descriptive equivalence process, mostly functional and cultural equivalence process, was utilised. Considering the general success rates of machine translation applications, Yandex Translate ranked first with a success rate of 57%. Google Translate ranked second with a success rate of 52%. Apple Translate ranked third with a success rate of 29% and Microsoft Bing Translate ranked fourth with a success rate of 21%. Translations that conform to the contextual meaning can mostly be explained by functional, cultural, and descriptive equivalence processes, whereas translations that do not conform to the contextual meaning can mostly be explained by the word-for-word translation process. In conclusion, it is thought that translation applications need more time to provide error-free translations, especially between English-Turkish or Turkish-English languages against human translators.