Okulograficzna analiza zachowań translacyjnych podczas używania podglądu tłumaczenia maszynowego w programie wspomagającym tłumaczenie (CAT)

Do niedawna programy wspomagające tłumaczenia (tzw. narzędzia CAT) i tłumaczenia maszynowe były postrzegane jako przeciwstawne podejścia do komputerowego wspomagania tłumaczeń. Celem narzędzia CAT nie jest zastąpienie tłumacza, a tylko usprawnienie jego pracy poprzez zapamiętywanie już przetłumaczonych par (tzw. segmentów) przechowywanych w tzw. pamięci tłumaczeniowej. Tłumaczenie maszynowe natomiast jest tłumaczeniem automatycznym wykonanym przez program i pierwotnie miało zastąpić „żywego” tłumacza. Relatywnie niedawno w branży tłumaczeniowej pojawił się nowy nurt, a mianowicie jednoczesne korzystanie z pamięci tłumaczeniowej i tłumaczenia maszynowego w ramach jednego narzędzia CAT. Ma to na celu przyśpieszenie procesu tłumaczenia pisemnego. W niniejszej pracy zostanie zatem zbadany proces, który można opisać jako tłumaczenie wykonane w narzędziu CAT z podglądem tłumaczenia maszynowego. W badaniu został przeanalizowany program Matecat. Program ten został wybrany do analizy ze względu na to, że, według jego twórców, jego celem jest pogłębienie integracji tłumaczenia maszynowego i konwencjonalnego (tzw. human translation) w ramach narzędzia wspomagającego tłumaczenie. W badaniu wykorzystana została metoda okulograficzna pozwalająca na ewaluację wysiłku kognitywnego podczas pracy w narzędziu CAT z uruchomionym podglądem tłumaczenia maszynowego (czyli na stwierdzenie, czy rzeczywiście taki tryb tłumaczenia jest mniej pracochłonny niż zwykłe tłumaczenie w programie CAT) oraz na stwierdzenie, czy układ graficzny tego programu jest przyjazny tłumaczowi. W badaniu zostały poddane obserwacji dwa procesy – tłumaczenie w narzędziu CAT bez podglądu tłumaczenia maszynowego (jako proces podstawowy) i tłumaczenie z podglądem tłumaczenia maszynowego. Badanie umożliwiło zatem porównanie tych dwóch procesów oraz sprawdzenie, czy aktywność wzrokowa ujawnia znaczące różnice pomiędzy nimi. Praca składa się z Wprowadzenia i trzech rozdziałów. We Wprowadzeniu przedstawione są usystematyzowane pojęcia (w tym problemy terminologiczne) oraz ogólne uwagi dotyczące badania (opis przedmiotu i tematu badań, uzasadnienie wyboru, zarys problemu badawczego oraz pytania badawcze). Na końcu przedstawione są zarys oraz struktura pracy. Rozdział pierwszy ma na celu przedstawienie technologii, która stanowi przedmiot niniejszej pracy, a mianowicie tłumaczenia wspomaganego komputerowo i jego „podrodzaju” – tłumaczenia wspomaganego przez system tłumaczenia maszynowego (tzn. tłumaczenia w programie CAT z podglądem tłumaczenia maszynowego), jej historii i aktualnego miejsca w branży tłumaczeniowej, a także programu CAT, który został wykorzystany w badaniu. Rozdział drugi ma na celu próbę odpowiedzi na pytanie: co wiemy, a czego jeszcze nie wiemy jeśli chodzi o tłumaczenia w programie CAT z podglądem tłumaczenia maszynowego? Innymi słowy przedstawia on podstawowe zagadnienia związane z badaniami w dziedzinie, która jest przedmiotem niniejszej rozprawy doktorskiej. Omówione zostały również rozważania metodologiczne, które stanowią podstawę badania. Trzeci rozdział składa się z dwóch części: opisu badania i opisu jego wyników. W pierwszej części omówione zostały układ i warunki prowadzenia badania oraz charakterystyka grup. Oddzielny podrozdział poświęcony został procedurze analizy wyników. W drugiej części zaprezentowane są wyniki badania według różnych typów danych uzyskanych przy pomocy okulografu oraz programu Matecat. Analiza została przeprowadzona na poziomie tłumaczenia całego tekstu w programie Matecat oraz na poziomie tłumaczenia poszczególnych segmentów. Praca kończy się podsumowaniem, gdzie zaprezentowane są również implikacje dydaktyczne i wskazane są kierunki możliwych dalszych badań.

Until recently translation memory (TM) used in computer-aided translation (CAT) tools and machine translation (MT) were perceived as opposite approaches to using technology in translation — the initial aim of MT is to replace a human translator and the aim of TM is to optimize and expedite human translation workflow. In the last years thanks to progress in the field of machine translation and learning, performative MT has been increasingly implemented in CAT tools giving translators additional suggestions, especially when it comes to the segments from the „no match” category. The latter results in a situation where the translator can edit both TM matches and MT output within a single CAT tool. This work is devoted to such a phenomenon, the so-called MT-enhanced computer-aided translation which is nowadays present in translators’ practice but yet not given much attention to by linguists. The dissertation seeks to advance the knowledge about MT integration in the Matecat CAT tool and to investigate its effectiveness through the use of eye tracking methodology. The selection of the eye tracking methodology was driven by the fact that it has been successfully used for both cognitive load-related and software usability studies. Thus it allowed the author to investigate the cognitive load of participants performing translation in the Matecat tool in MT suggestion and no-MT suggestion mode and to explore the usability of the program being run in these two modes. The analysis of empirical data is preceded by theoretical considerations of the current state of research in the field. Yet the ultimate goal of this dissertation is to present implications on the use of MT in CAT tools. The author believes that a proper understanding of the mechanisms underlying MT-enhanced CAT translation is an important determinant of its effective use. The Introduction presents the topic, goals, questions and an outline of the research. It also introduces data types as well as data collection procedures. Chapter 1 provides an overview of computer-aided translation and its special type — MT-enhanced computer-aided translation, both its history and current place in the translation industry. Moreover, it gives an insight into the growing popularity of this form of translation and its use in translators’ practice. The core features of the Matecat CAT tool which was used in the study are also discussed in this chapter. Chapter 2 addresses the theoretical framework of the work with a special focus on anthropocentric language theory developed by F. Grucza and the use of eye tracking in linguistics studies. It delineates the current state of research in the field in an attempt to answer the question: what do we know and what do we not yet know when it comes to MT-enhanced CAT translation? This chapter lays out the theoretical foundations propelling the study conducted for the purpose of this dissertation. Chapter 3 consists of two parts: the outline of the study and the presentation of the study results. The first part provides an overview of the study conditions, the equipment used, the study material (text) and the research groups. It also addresses the results analysis procedure as well as eye tracking metrics and parameters that were taken into consideration. The second part of the chapter is devoted to the presentation of the study results according to different types of eye tracker data obtained as well as data generated by the Matecat program. The analysis was carried out at the level of the entire text as well as its particular segments. The work ends with a summary, where the implications propelled by insights from the research project are discussed and the directions of possible further research are indicated. The findings are presented in relation to the research questions. Also, the limitations of the study are acknowledged.