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Forschungsartikel
Diese Studie untersucht die Entscheidungsfindung und Überarbeitungsverhalten von Studierenden der englischen Sprache beim Übersetzen von erzählenden Texten mit China-Bezug und integriert dabei Tastaturanschlag-Aufzeichnungen sowie ein Danmu-Korpus, um aufzuzeigen, wie textuelle Auffälligkeit den Bearbeitungsaufwand und die Übersetzungsqualität beeinflusst.
Während China-bezogene Narratives zunehmend in den internationalen Austausch gelangen, ist die Übersetzung aus dem Chinesischen ins Englische zu einem Ort der Bedeutungsverhandlung geworden, nicht zu einer einfachen sprachlichen Übertragung. Für Studierende, die Übersetzen, reicht die Hauptaufgabe über die lexikalische Auswahl hinaus; sie beinhaltet die Entscheidung, wie kulturell aufgeladene Referenzen, evaluative Haltungen und narrative Positionierungen für Leser außerhalb des Quellkontexts wiedergegeben werden sollen. Diese Studie untersucht die Echtzeit-Entscheidungsfindung und Überarbeitungsverhalten von 72 Englisch-Studierenden beim Übersetzen China-bezogener Narratives. Unter Verwendung eines Prozess-Produkt-Designs integriert die Forschung Tastenanschlagsdaten, die mit Translog-II erhoben wurden, Bewertungen der Übersetzungsprodukte sowie ein ergänzendes Danmu-(zeitlich synchronisiertes Kommentar-)Korpus, das als Schicht der Publikumssalienz behandelt wird, nicht als direktes Maß für linguistische Schwierigkeiten auf Segmentebene. Die Übersetzungsprozesse wurden hinsichtlich Pausendauer, Überarbeitungshäufigkeit, Überarbeitungslokalisation und Verteilung über die Phasen analysiert, während die Produktqualität durch Expertenbewertungen und gezielte Kodierung kulturbezogener Segmente beurteilt wurde. Ein Korpus von 18.642 Danmu-Kommentaren aus 24 Bilibili-Videos diente dazu, öffentlich saliente narrative Themen und kulturell sensible Ausdrücke zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass kulturträchtige und evaluativ dichte Segmente längere Pausen, häufigere rekursive Überarbeitungen und dichtere Umformulierungen während des Prozesses auslösten. Übersetzungen höherer Qualität waren mit selektiven, strategisch getimten Überarbeitungen auf Diskurs- und kultureller Anpassungsebene verbunden, nicht mit einer höheren Gesamtanzahl an Überarbeitungen. Die Überschneidung zwischen danmu-salienten narrativen Auslösern und übersetzungsintensiven Segmenten wird als konvergierender Beleg für Publikumssalienz und translatorischen Verarbeitungsdruck interpretiert, nicht als Hinweis auf Kausalität. Die Studie trägt zur Forschung über den Übersetzungsprozess bei, indem sie Überarbeitungsverhalten mit der Übersetzung kulturell verankerter Narratives verknüpft und Implikationen für die translatorische Ausbildung in der interkulturellen Kommunikation aufzeigt.
In den letzten Jahren hat die Übersetzung von Diskursen zum Thema China sich von einer relativ spezialisierten Angelegenheit zu einer zentralen Frage der internationalen Kommunikation entwickelt1. Bei solchen Übersetzungen geht es nicht einfach um die Übertragung inhaltlicher Aussagen, sondern um die Neubestimmung öffentlicher Narrativen, die politische Positionierungen, kulturelle Rahmungen und Zielgruppendesign beinhalten. Arbeiten zur Übersetzung chinesischer politischer Texte haben diesen Punkt zunehmend verdeutlicht: Wenn Texte für Leser außerhalb Chinas übersetzt werden, werden Entscheidungen über Wortwahl, Modalität und textuelle Akzentuierung zugleich zu Entscheidungen darüber, wie China im Ausland erzählt und interpretiert wird2. Sobald das Problem auf diese Weise formuliert ist, reicht ein allein auf das Endprodukt fokussierter Ansatz nicht mehr aus. Eine fertige Übersetzung kann zeigen, was gewählt wurde, aber nicht, wann Unsicherheiten auftraten, wo die Neufassung begann oder wie konkurrierende Lösungen erprobt und schließlich verworfen wurden3.
Diese Einschränkungen verdeutlichen, warum die empirische Forschung zum Übersetzungsprozess zu einem wichtigen Zweig innerhalb der Translationswissenschaften geworden ist und dabei Prozess-Trace-Methoden einsetzt, um Pausen, Löschungen, Einfügungen sowie die zeitliche Struktur von Entscheidungsfindungen direkt zu erfassen, anstatt sie indirekt aus dem Endtext zu erschließen4. Dies verdrängt nicht produkt-, soziologisch-, kulturbasierte oder korpusgestützte Ansätze, sondern ergänzt sie um Belege zur momenthaften Entstehung von Übersetzungsentscheidungen. Neuere Arbeiten sind von der Beschreibung isolierter Pausen dazu übergegangen, den Übersetzungsprozess als zeitlich strukturierte Tätigkeit zu modellieren. Die Taxonomie von Zögern, Ausrichtung und Flüssigkeit beispielsweise betrachtet das translatorische Verhalten als ein geordnetes Wechselspiel zwischen Unsicherheit, Suche und fließender Produktion und erklärt so, warum bestimmte Phasen einer Aufgabe instabil werden und Neugestaltungen auslösen5. Diese Entwicklung ist besonders relevant im Bereich des Studierendenübersetzens, wo Sprachkompetenz, Fachwissen und strategische Steuerung gleichzeitig noch im Ausbau begriffen sind6.
Befunde aus kombinierter Eye-Tracking- und Tastenanschlag-Aufzeichnung zeigen, dass Anfänger Übersetzungsarbeit nicht gleichmäßig aufteilen und dass die Erstellung des Zieltextes während der chinesisch-englischen Übersetzung oft zu einer Hauptquelle kognitiver Belastung wird7. Folglich kann ein scheinbares lokales Formulierungsproblem im Endprodukt tatsächlich eine umfassendere Neuorganisation von Aufmerksamkeit und Aufwand während des Echtzeitprozesses widerspiegeln8. Neuere Befunde deuten zudem darauf hin, dass Studierende Übersetzungen mit ähnlicher oberflächlicher Angemessenheit produzieren können, dabei jedoch erheblich in Aufwand, Unsicherheit und erforderlicher Selbstüberwachung variieren. Eine zufriedenstellende Endfassung kann daher immer noch auf einem instabilen oder ineffizienten Entscheidungsweg beruhen, der nur mithilfe prozesssensitiver Messverfahren erfasst werden kann9. Darüber hinaus weisen vergleichende Untersuchungen darauf hin, dass Übersetzungskompetenz eine stabile metakognitive Steuerung darüber beinhaltet, wann unterbrochen, gesucht, das Verfassen fortgesetzt oder zur Überarbeitung zurückgekehrt wird10.
Die Überarbeitung ist der exakte Punkt, an dem dieser verborgene kognitive Prozess am deutlichsten zutage tritt. Hier kehren Übersetzer:innen zu früheren Formulierungen zurück, prüfen Alternativen und entscheiden, ob ein Problem lexikalischer, syntaktischer, diskursiver oder kultureller Natur ist. Die Überarbeitung sollte daher nicht als letzter Feinschliff betrachtet werden, sondern als zentraler Indikator für die Entwicklung der Übersetzer:innen. Bessere Ergebnisse hängen damit zusammen, wie Alternativen während der Erstellung konsolidiert werden. Dies zeigt, dass eine wirksame Überarbeitung selektiv, strategisch zeitlich abgestimmt und auf höhere textuelle Anforderungen ausgerichtet ist, anstatt sich lediglich aus einer Ansammlung von Änderungen zu ergeben11,12,13.
Die Komplexität von Entscheidungsfindung und Überarbeitung wird deutlicher, wenn der Ausgangstext ein auf China bezogenes Narrativ ist statt eines neutralen informativen Textes. Solche Texte stützen sich häufig auf kulturell geprägte Annahmen, historisch verankerte Ausdrücke und evaluative Hinweise, deren Bedeutung auf gemeinsamem Hintergrundwissen beruht und nicht auf expliziter Darlegung14,15,16. Die Textschwierigkeit verändert die Verarbeitungstiefe; narrative Texte mit kultureller oder evaluativer Dichte zwingen Übersetzer, in kleineren Einheiten zu arbeiten, nichtlineare Operationen durchzuführen und wiederholt lokale Umstrukturierungen vorzunehmen8. Für Studierende, die Übersetzen lernen, besteht das zentrale Problem darin, zu entscheiden, wie viel dieses impliziten Hinterwissens für Leser außerhalb der ursprünglichen Diskursgemeinschaft aufgebrochen oder neu organisiert werden sollte, ohne die kulturelle Spezifik zu verebnen.
Drei spezifische Forschungslücken motivieren die vorliegende Studie. Erstens werden Metriken des Übersetzungsprozesses wie Pausenlänge, Häufigkeit langer Pausen, Cursorunterbrechungen und Wörterbuchkonsultationen oft unabhängig von Revisionskategorien untersucht, was es erschwert, nachzuvollziehen, wie sich Entscheidungsdruck in späteren Neufassungen manifestiert. Zweitens haben kulturspezifische narrative Kategorien weniger prozessorientierte Aufmerksamkeit erfahren als allgemeine akademische oder exponierende Texte, obwohl auf China bezogene Narrative häufig erfordern, dass Übersetzer kulturelle Belastung, evaluative Dichte und komprimierte Hintergrundimplikation gleichzeitig bewältigen14,15,16. In dieser Studie bezeichnet kulturelle Belastung die Dichte kulturspezifischer Referenzen und geteilter Präsuppositionen; evaluative Dichte bezeichnet explizite oder implizite Standortnahmen, emotionale Intensität und wertgeladene Rahmungen; und narrative Kompression beschreibt das Ausmaß, in dem Hintergrundinformationen, kausale Beziehungen oder soziale Positionierungen in kurze Textabschnitte verdichtet sind. Drittens basieren Übersetzungsaufgaben gewöhnlich allein auf textinterner Analyse, ohne stärker zu berücksichtigen, ob als schwierig identifizierte Segmente mit Stellen übereinstimmen, die in digitaler Verbreitung öffentliche Aufmerksamkeit erhalten. Danmu (zeitlich synchronisierte Videokommentare) können als Paratext und partizipatives Diskurs fungieren und verdeutlichen, worauf Zuschauer achten, was sie hinterfragen und neu interpretieren17,18; jedoch muss die Salienz von Danmu als Indikator für die Rezeptionsbeteiligung auf semantischer Ebene verstanden werden, nicht als direkter Ersatz für linguistische Schwierigkeit auf Segmente-Ebene.
Um diese Lücken zu schließen, untersucht die vorliegende Studie, wie Studierende der englischen Sprache Entscheidungen treffen und überarbeiten, während sie auf China bezogene Erzählungen vom Chinesischen ins Englische übersetzen. Indem Daten zum Übersetzungsprozess und digitale Publikumsdiskurse in einen gemeinsamen analytischen Rahmen einbezogen werden, zielt die Studie darauf ab, nicht nur aufzuzeigen, wo angehende Übersetzer Schwierigkeiten haben, sondern auch zu erklären, warum sich diese Schwierigkeiten um bestimmte Arten narrativer Bedeutung konzentrieren.
Insbesondere befasst sich diese Studie mit vier Forschungsfragen: (1) Welche Entscheidungsfindungsmuster kennzeichnen die Übersetzung chinesischer Narrationen ins Englische durch Studierende der Anglistik? (2) Wie unterscheiden sich Überarbeitungsverhalten zwischen Textsegmenten mit unterschiedlichem kulturellem Gehalt und narrativer Dichte? (3) Welche Aspekte des Überarbeitungsverhaltens korrelieren mit einer höheren Übersetzungsqualität? und (4) Überlappen sich kulturell markante Punkte, die in der Danmu-Diskussion identifiziert wurden, mit den Segmenten, die während der Übersetzung den größten Verarbeitungsaufwand erfordern?
Demgemäß prüft die Studie vier miteinander verknüpfte Hypothesen in einer einzigen analytischen Sequenz: H1 besagt, dass Segmente mit höherer kultureller Belastung längere Pausen, stärkere Entscheidungsunsicherheit und häufigere Überarbeitungen hervorrufen als Segmente mit geringerer kultureller Belastung; H2 unterscheidet zwei Wege und prognostiziert, dass die evaluative Dichte die verzögerte Überarbeitung erhöht, während die narrative Verdichtung die diskursbezogene Neustrukturierung verstärkt; H3 sagt voraus, dass die Übersetzungsqualität stärker durch Selektivität und Zeitpunkt der Überarbeitung erklärt wird als allein durch die Gesamtanzahl der Überarbeitungen; und H4 sagt voraus, dass danmu-markante Segmente mit Segmenten hoher Übersetzungsaufwendungen überlappen, was eine assoziative Konvergenz zwischen der Wahrnehmbarkeit beim Publikum und dem kognitiven Druck auf den Übersetzer darstellt.
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Alle Methoden an menschlichen Versuchspersonen wurden gemäß den institutionellen Richtlinien durchgeführt und von der institutionellen Prüfkommission (IRB) oder dem Ethikkomitee für Humorforschung der Hanshan Normal University genehmigt. Von allen Teilnehmern wurde vor Beginn des Experiments eine informierte Einwilligung eingeholt.
Konzeptioneller Rahmen und Forschungsdesign
Diese Studie verwendete ein Prozess-Produkt-Forschungsdesign mit einer zusätzlichen Diskursebene, um zu untersuchen, wie vom Publikum erzeugte Danmu-Kommentare die Untertitelübersetzung beeinflussen. Der analytische Rahmen integrierte textliche Merkmale, Indikatoren des Übersetzungsprozesses und Ergebnisse zur Übersetzungsqualität. Insbesondere wurde untersucht, ob die Aufmerksamkeit des Publikums, wie sie sich in der Danmu-Dichte widerspiegelt, die kognitiven Ressourcen der Übersetzer auf bestimmte textliche Merkmale lenkt und ob diese Verteilung der Aufmerksamkeit anschließend die Übersetzungsqualität beeinflusst.
Um diesen Rahmen anzuwenden, wurden zunächst textuelle Merkmale auf Segmentebene basierend auf vier Dimensionen etabliert: kulturelle Belastung, evaluative Dichte, narrative Verdichtung und Danmu-Salienz. Kulturelle Belastung bezog sich auf das Vorhandensein kulturspezifischer Anspielungen, die eine Anpassung oder Erklärung erforderten. Die evaluative Dichte maß die Konzentration emotional oder attitudinal aufgeladener Sprache innerhalb eines Segments. Die narrative Verdichtung erfasste, inwieweit semantische Inhalte unter den Beschränkungen der Untertitelung verdichtet wurden. Die Danmu-Salienz repräsentierte das Ausmaß an Zuschauer-Aufmerksamkeit, das jedem Untertitelsegment galt, quantifiziert durch das Volumen synchronisierter Danmu-Kommentare. Im Gegensatz zu herkömmlichen Maßen für Übersetzungsschwierigkeiten spiegelte die Danmu-Salienz eine sozial verteilte Aufmerksamkeit wider, nicht die intrinsische textliche Komplexität. Ein Segment, das umfangreiche Zuschauerbeteiligung erhielt, war nicht notwendigerweise schwieriger zu übersetzen; stattdessen markierte es einen Punkt erhöhter kommunikativer Bedeutung innerhalb des Seherlebnisses.
Der analytische Rahmen umfasste drei miteinander verbundene Datensätze. Der Teilnehmer-Datensatz enthielt individuelle demografische Merkmale und Informationen zur Übersetzungskompetenz. Der Prozess-Produkt-Datensatz verknüpfte jeden Untertitelabschnitt mit aus Tastenanschlag-Protokollen extrahierten Verhaltensindikatoren sowie mit qualifizierten Bewertungen der Übersetzungsqualität durch Experten. Der Danmu-Datensatz enthielt synchronisierte Zuschauerkommentare, die zeitlich mit den Untertiteln abgestimmt waren und anhand derer Salienzwerte für Danmu berechnet wurden. Diese Datensätze wurden über Identifikatoren für Teilnehmer und Abschnitte verknüpft, wodurch eine simultane Analyse jedes übersetzten Untertitelabschnitts in Bezug auf Übersetzermerkmale, kognitives Verarbeitungsverhalten, Zuschauerwahrnehmung und Übersetzungsergebnisse ermöglicht wurde. Die endgültige integrierte Datenbank umfasste 216 vollständige Übersetzungssitzungen und 3.168 Beobachtungen auf Ebene von Teilnehmer–Text–Abschnitt und bildete die empirische Grundlage für die anschließenden Prozess-Produkt-Analysen.
Teilnehmer-Screening und Hintergrundprofil
Die Stichprobe umfasste 72 Studierende der englischen Sprachwissenschaft, die an einer öffentlichen Universität in Südchina rekrutiert wurden und gleichmäßig auf das zweite, dritte und vierte Jahr des Bachelorstudiums verteilt waren (24 Teilnehmer pro Jahrgang). Alle Teilnehmer waren muttersprachliche Sprecher des Chinesischen, die eine formale Ausbildung im englischen Schreiben und Übersetzen erhielten. Um die Vergleichbarkeit innerhalb der Population von angehenden Übersetzern sicherzustellen, wurden Personen ausgeschlossen, die länger als sechs Monate in einem englischsprachigen Land gelebt hatten oder über eine professionelle Übersetzerzertifizierung verfügten. Die Teilnehmer wurden nicht in separate Versuchsgruppen anhand von Übersetzungserfahrung, kultureller Vertrautheit oder Kompetenz in der Zweitsprache eingeteilt. Stattdessen wurden das Studienjahr, aktuelle Ergebnisse aus Englisch-Kompetenztests, frühere Übersetzungslehrgänge, die eigene Einschätzung der Vertrautheit mit kulturspezifischen Themen Chinas sowie die durchschnittliche wöchentliche Beschäftigung mit zweisprachiger Praxis erfasst und als individuelle Kovariaten der Teilnehmer in die statistischen Modelle einbezogen. Diese Klarstellung löst auch die während des Peer-Review-Prozesses angesprochene Diskrepanz bezüglich der Teilnehmerzahl: Sowohl das Manuskript als auch der Replikationsdatensatz enthalten 72 Teilnehmer, 216 Aufgabensitzungen und 3.168 Segment-bezogene Beobachtungen.
Auswahl des Quelltexts und Aufbau der Aufgabe
Die Übersetzungsmaterialien bestanden aus drei zeitgenössischen, auf China bezogenen erzählenden Texten, die speziell für diese Studie entwickelt wurden, um authentische öffentliche Diskurse widerzuspiegeln und urheberrechtlich geschütztes Material zu vermeiden. Jeder Text enthielt 205–225 chinesische Schriftzeichen, unterschied sich jedoch systematisch in seinen internen Merkmalen. Text A präsentiert einen Erzählstrang zum Frühlingsfest-Heimkehrthema mit moderater kultureller Belastung und relativ einfacher Syntax. Text B schildert eine Erinnerung an das Drachenbootfest und enthält eine höhere Dichte kulturspezifischer Ausdrücke sowie implizites Hintergrundwissen. Text C beschreibt einen Erzählkontext über Livestreaming und E-Commerce auf dem Land, der durch dichte evaluative Sprache und komprimierte narrative Positionierung gekennzeichnet ist.
Die Texte wurden systematisch anhand von Satzgrenzen und anschließend anhand von Bedeutungseinheiten unterteilt, wodurch insgesamt 44 analysierbare Einheiten über die drei Übersetzungsaufgaben hinweg entstanden (Tabelle 1). Vor der eigentlichen Kodierung wurde anhand eines Kodierhandbuchs die kulturelle Belastung, die evaluative Dichte und die narrative Verdichtung mithilfe von ordinalen Skalen von 1 bis 5 definiert. Eine Pilotstudie mit 12 Studierenden, die nicht an der Hauptstudie teilnahmen, bestätigte die gewünschte Schwierigkeitskalibrierung, die Klarheit der Aufgabenanweisungen sowie die Stabilität der Segmentgrenzen für die Zuordnung der Tastenanschläge.
Aufbau eines Hilfskorpus und Abbildung der Salienz
Um öffentlich relevante narrative Hinweise zu identifizieren, wurde ein zusätzliches Danmu-Korpus aus 24 auf Bilibili zwischen Januar 2023 und Dezember 2025 hochgeladenen Videos zusammengestellt. Videos wurden nur dann einbezogen, wenn sie einer der drei semantischen Bereiche entsprachen, die in den Quelltexten vertreten sind, mehr als 50.000 Aufrufe erreicht hatten, eine dichte Danmu-Interaktion aufwiesen und den Export sowie die thematische Zuordnung zeitlich synchronisierter Kommentare zuließen. Nach Entfernung von Duplikaten sowie Filterung von Emojis, onomatopoetischen Füllwörtern und irrelevanten Textfragmenten umfasste das endgültige Korpus 18.642 Kommentare.
Inhaltswörter wurden standardisiert und mithilfe von schlüsselwortbezogenen Ankerbegriffen aus dem Quelltext gruppiert. Jedes Segment des Quelltexts erhielt anschließend einen kontinuierlichen Salienz-Score für Danmu, der auf einer gewichteten Kombination aus normalisierter Häufigkeit der Schlüsselwortgruppen, Kommentarkonzentration innerhalb des entsprechenden thematischen Clusters und durchschnittlicher evaluativer Intensität basiert. Dieses Vorgehen ermöglicht den Vergleich des Übersetzungsaufwands mit der Salienz der Zuschauer auf Ebene semantischer Cluster, anstatt durch direkte lexikalische Übereinstimmung. Da Danmu die Reaktionen des Publikums auf Online-Videos widerspiegelt und nicht die experimentelle Übersetzungsaufgabe selbst, wird die Danmu-Salienz als externer Indikator für das Zuschauerengagement und nicht als direkter Beleg für die sprachliche Schwierigkeit eines Quellsegments interpretiert.
Experimentelle Vorgehensweise und Datenerfassung
Die Übersetzungssitzungen wurden einzeln in einem kontrollierten Computerraum unter standardisierten Bedingungen bezüglich Hardware, Software und Internetzugang durchgeführt (Abbildung 2). Nach einer fünfminütigen Einführung, in der die Erstellung eines gut lesbaren Englisch für ein internationales Publikum betont wurde, absolvierten die Teilnehmer eine dreiminütige Eingewöhnungsphase mit englischem Tippen, um Effekte der Gewöhnung an die Tastatur zu minimieren. Die drei Übersetzungsaufgaben wurden nacheinander mit Translog-II durchgeführt, wobei die Reihenfolge der Aufgaben nach einem lateinischen Quadrat-Design gegengebalanciert wurde, um potenzielle Ermüdungs- und Reihenfolgeneffekte gleichmäßig über alle Teilnehmer zu verteilen. Den Teilnehmern stand für jeden Text maximal eine Bearbeitungszeit von 20 Minuten zur Verfügung, getrennt durch fünfminütige Ruhepausen.
Obwohl das integrierte zweisprachige Wörterbuch erlaubt war, waren maschinelle Übersetzungssysteme und externe Suchmaschinen untersagt. Alle Tasteneingaben, Pausen und Mausbewegungen wurden automatisch protokolliert und durch synchrone Bildschirmaufzeichnungen ergänzt, um nichtlineare Überarbeitungsepisoden zu überprüfen. Nach Abschluss jeder Aufgabe füllten die Teilnehmer eine selbstberichtete Schwierigkeitsbewertung aus, die ausschließlich zur Unterstützung bei der Interpretation von Grenzfall-Kodierungen diente.
Prozessmessung und Variablencodierung
Tastatureingaben wurden mit der vorgegebenen Segmentstruktur synchronisiert. Ein Synchronisierungsabschnitt begann mit der ersten Eingabe in der Zielsprache, die einem Segment entsprach, und endete, sobald der Teilnehmer endgültig zum nächsten Segment überging. Überlappende Überarbeitungen wurden mithilfe zeitgestempelter Mauszeiger-Tracking-Daten neu zugeordnet.
Das Entscheidungsverhalten wurde anhand von fünf Indikatoren quantifiziert: Dauer der ersten Pause vor der Übersetzung des ersten Segments, mittlere Pausendauer innerhalb eines Segments, Häufigkeit von Pausen, die zwei Sekunden überschreiten, Anzahl der Konsultationen eines Wörterbuchs sowie Anzahl der cursorbasierten Unterbrechungen, die Abweichungen von der linearen Texterstellung anzeigen (Tabelle 2). Das Überarbeitungsverhalten wurde entlang zweier Dimensionen klassifiziert: Zeitpunkt und Funktion. Der Zeitpunkt unterschied zwischen unmittelbaren lokalen Korrekturen und verzögerten Überarbeitungen, die vorgenommen wurden, nachdem die Texterstellung bereits über das aktuelle Segment hinaus fortgeschritten war. Die funktionale Kategorisierung unterteilte die Überarbeitungen in Oberflächenrevisionen (formale Korrekturen ohne semantische Veränderung), Bedeutungsrevisionen (lexikalische oder syntaktische Änderungen), diskursbezogene Revisionen (Anpassungen der Satzbeziehungen oder Kohärenz) sowie kulturelle Anpassungsrevisionen (umformuliert zur besseren Orientierung am Zielpublikum). Zwei geschulte Kodierer analysierten unabhängig voneinander jeden Überarbeitungsabschnitt, besprachen anschließend Uneinigkeiten und wiesen jedem Ereignis eine einzige primäre Funktionskategorie zu. Die Übereinstimmung zwischen den Ratern war bei allen kodierten Maßen hoch. Cohens ĸ zeigte eine hohe Übereinstimmung bei der kategorialen Kodierung der Überarbeitungsfunktionen (ĸ = 0.84, p < 0,001). Für die ordinalen textbezogenen Variablen zeigten die Intraklassen-Korrelationskoeffizienten (ICC, zweifaktorielles gemischtes Modell, absolute Übereinstimmung) eine hohe Zuverlässigkeit hinsichtlich kultureller Belastung (ICC = 0,86), evaluativer Dichte (ICC = 0,78) und narrativer Verdichtung (ICC = 0,82). Eventuelle anfängliche Diskrepanzen in der Kodierung wurden anschließend durch gemeinsame Besprechung und Konsensentscheidung aufgelöst.
Bewertung der Übersetzungsqualität
Die Übersetzungsqualität wurde unabhängig von den Prozessdaten durch zwei Bewertende mit Promotion und umfangreicher Erfahrung in der Übersetzungslehre evaluiert. Die Bewertenden, die weder über die Identitäten der Teilnehmenden noch über die Prozessmaße informiert waren, wandten einen 100-Punkte-Raster an, der gleichmäßig auf fünf Dimensionen verteilt war: semantische Genauigkeit, sprachliche Flüssigkeit, narrative Kohärenz, kulturelle Wiedergabe und Angemessenheit des Registers (Tabelle 3). Bewertungsunterschiede, die mehr als acht Punkte betrugen, führten zu einer gemeinsamen Überprüfung und einer erneuten Konsensbewertung, wobei der entschiedene Durchschnitt als endgültige Bewertung der Übersetzungsqualität verwendet wurde. Die Aufzeichnungen der Bewertungen vor der Entscheidung wurden aufbewahrt, um eine transparente Berichterstattung über die Inter-Rater-Reliabilität in den Replikationsmaterialien zu ermöglichen.
Statistische Modellierung
Die Analysen erfolgten in drei sequenziellen Stufen. Zunächst wurden deskriptive Statistiken berechnet, um alle Variablen über die Jahrgangsgruppen und Texttypen hinweg zusammenzufassen. Anschließend wurde der segmentbasierte Bearbeitungsaufwand mithilfe gemischter Regressionsmodelle mit Zufallseffekten analysiert, um die hierarchische Struktur der Segmente innerhalb der Texte sowie wiederholte Messungen einzelner Teilnehmer zu berücksichtigen. Abhängige Variablen wie die Dauer der ersten Pause und die Häufigkeit von Überarbeitungen wurden als Funktion der kulturellen Belastung, der evaluativen Dichte, der narrativen Verdichtung und der Danmu-Auffälligkeit modelliert, wobei die Sprachkompetenz der Teilnehmer als Kontrollvariable berücksichtigt wurde. Zur Verbesserung der statistischen Transparenz wurden Prädiktor-Korrelationen, Diagnosen zur Varianzinflationsrate, 95 %-Konfidenzintervalle, Effektgrößen-Schätzungen und Modellanpassungsindizes einbezogen.
Abschließend wurde die Übersetzungsqualität modelliert, um die prädiktiven Beiträge von Überarbeitungszeitpunkt und Überarbeitungsfunktion im Verhältnis zur Gesamtüberarbeitungshäufigkeit zu bewerten. Die Überschneidung zwischen danmu-markanten Segmenten und Übersetzungssegmenten mit hohem Aufwand wurde mithilfe des oberen Quintils jeder Verteilung, eines standardisierten zusammengesetzten Aufwandsindex und einer Analyse des Zufallsüberlappens untersucht. Es wurde keine explorative Faktoranalyse oder Strukturgleichungsmodellierung durchgeführt. Entsprechend werden die zugehörigen Abbildungen ausschließlich als konzeptionelle, deskriptive oder auf Regression basierende Zusammenfassungen dargestellt.
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Gesamtprofil der Übersetzungssitzungen
Alle 72 Teilnehmer absolvierten die drei Übersetzungsaufgaben unter standardisierten experimentellen Bedingungen, was 216 vollständige Übersetzungssitzungen ergab. Nach der Segmentausrichtung umfasste der endgültige analytische Datensatz 3.168 Beobachtungen pro Teilnehmer-Text-Segment. Die durchschnittliche Aufgabenbearbeitungszeit betrug im Mittel 998,4 s pro Text, mit deutlichen Unterschieden zwischen den Jahrgängen und Ausgangstexten (...
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Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass Schwierigkeiten bei der Übersetzung chinesischsprachiger Texte ins Englische nicht gleichmäßig über den Text verteilt sind. Stattdessen konzentrieren sie sich auf Textabschnitte, in denen kulturelle Bezüge, Bewertungshaltungen und verdichtete narrative Bedeutungen zusammenwirken. Dies untermauert eine prozessorientierte Sichtweise der Übersetzungsschwierigkeit, die nicht auf einem Vokabelmangel, sondern auf kognitiven Bearbeitungsanforderungen basiert. Empirische Forschung zum Übe...
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Die Autoren haben keine Offenlegungserfordernisse.
Autorbeiträge
Weijia Chen: Konzeption, Methodik, formale Analyse, Untersuchung, Erstellen des Originalmanuskripts.
Chunming Wu: Studienentwurf, Anleitung zur formalen Analyse und zu Datenverarbeitungsverfahren sowie Überprüfung und Feedback zu Überarbeitungen als Reaktion auf die Kommentare der Gutachter.
Diese Forschung wurde finanziell durch zwei Fördermittel der Hanshan Normal University unterstützt. Konkret stellt sie ein Teilergebnis des Programms „Erste-Klasse-Grundkurs (präsenzbasierter Erste-Klasse-Kurs) 2023“ für „Theorie und Praxis der chinesisch-englischen Übersetzung II“ dar (Genehmigungsnummer: YHS [2023] 172). Darüber hinaus wurde die Studie durch das Projekt zur Unterrichtsqualität und Unterrichtsreform 2025 unterstützt, das als Modulkurs für die ideologische und politische Lehre im Fach „Chinesisch-Englische Übersetzung“ ausgewiesen ist (Genehmigungsnummer: YHSJ〔2025〕126). Die Autoren danken für die institutionelle Unterstützung, die zur Fertigstellung dieser Forschungsarbeit beigetragen hat.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Bilibili-danmu-Korpus | Bilibili | 24 Videos; 18.642 Kommentare;https://www.bilibili.com | Erstellung des unterstützenden danmu-Korpus und Berechnung der segmentbezogenen danmu-Relevanz |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Excel 2021;https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel | Datenbereinigung, Codierungsorganisation und vorläufige Datenverwaltung |
| R | R Foundation for Statistical Computing | R 4.3.1;https://www.r-project.org | Mischmodelle, Korrelationsanalyse und Erstellung von Abbildungen |
| Bildschirmaufnahme-Software | Laborarbeitsplatz | Lokales Arbeitsplatz-Tool; keine Artikelnummer | Überprüfung nichtlinearer Überarbeitungsepisoden und Sicherung der Prozessdaten |
| SPSS | IBM Corporation | SPSS Statistics 27.0;https://www.ibm.com/products/spss-statistics | Deskriptive Statistik, Varianzanalyse und grundlegende statistische Analysen |
| Translog-II | Copenhagen Business School / CRITT | Translog-II;https://sites.google.com/site/centretranslationinnovation/translog-ii | Tastenanschlag-Logging und Aufzeichnung von Pausen, Mausbewegungen und Überarbeitungsepisoden während Übersetzungsaufgaben |
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