Terminologie und Wissensmanagement - areas
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Nicole Keller, Heidelberg<br />
<strong>Terminologie</strong> <strong>und</strong> <strong>Wissensmanagement</strong><br />
1 Orientierungen<br />
Die <strong>Terminologie</strong>arbeit im Bereich der Übersetzungswissenschaft wird derzeit<br />
größtenteils praxisorientiert angelegt <strong>und</strong> durchgeführt. Anhand der Herleitung<br />
eines exemplarischen terminologischen Eintrags aus dem Bereich der medizinischen<br />
Fachübersetzung sollen theoretische <strong>und</strong> methodische Gr<strong>und</strong>lagen der<br />
übersetzungsbezogenen <strong>Terminologie</strong>arbeit verdeutlicht werden. Im Weiteren<br />
liegt der Fokus auf der Schnittstelle von Sprachdatenbanken <strong>und</strong> dynamisch prozessorientiert<br />
angelegten Wissensdatenbanken. Am Beispiel der amerikanischen<br />
Web-Plattform HowStuffWorks wird das Konzept einer Wissensdatenbank analysiert,<br />
die Vorteile für den Experten, im vorliegenden Fall für Übersetzer <strong>und</strong><br />
Mediziner aufgezeigt <strong>und</strong> untersucht, wie sich <strong>Terminologie</strong>datenbanken mit<br />
Wissensdatenbanken in einer Gesamtdatenbank zusammenführen lassen.<br />
2 Der terminologische Eintrag<br />
Der terminologische Eintrag der fächerübergreifend angelegten übersetzungsbezogenen<br />
<strong>Terminologie</strong>arbeit am Seminar für Übersetzen <strong>und</strong> Dolmetschen der<br />
Universität Heidelberg wurde im Rahmen einer Untersuchung (Keller: 2006)<br />
neu eingerichtet. Die Herleitung gründete sich auf einer vergleichenden Analyse<br />
eines breiten Spektrums an Eintragsstrukturen aus dem Bereich Wissenschaft<br />
<strong>und</strong> Wirtschaft. Mit einer Mind-Mapping-Software (www.mindjet.com) wurden<br />
zunächst die Eintragsstrukturen einzeln grafisch dargestellt, um im Folgenden<br />
eine eigenständige Eintragsstruktur herzuleiten.<br />
Die Verwendung einer Mind-Mapping-Software diente in diesem Fall zunächst<br />
dem Brainstorming <strong>und</strong> der Erfassung <strong>und</strong> Strukturierung komplexer Inhalte.<br />
Bei Mindmaps steht das zentrale Thema bzw. der zu beschreibende Begriff im<br />
Fokus. Von dort aus verzweigen sich nach außen verschiedene Hauptäste mit<br />
weiteren Unterästen, die die dazugehörenden Informationen hierarchisch darstellen.<br />
Auf diese Weise lassen sich mentale Strukturen visualisieren.<br />
417
Abb. 1: Der terminologische Eintrag (Keller: 2006)<br />
Abb. 1 zeigt die grafische Darstellung des finalen terminologischen Eintrags <strong>und</strong><br />
die Beziehungen zwischen den verschiedenen Datenkategorien <strong>und</strong> die Hierarchie<br />
der einzelnen Datenfelder.<br />
Mindmaps sind eng verwandt mit den Ontologie-Editoren semantischer Netze<br />
<strong>und</strong> Concept-Maps, die in der Regel die Gr<strong>und</strong>lage für die Strukturierung von<br />
Wissensdatenbanken bilden. Somit bildet dieser Ansatz den ersten Schritt für die<br />
Verbindung von <strong>Terminologie</strong>- <strong>und</strong> Wissensdatenbanken. Im Folgenden wird jedoch<br />
zunächst die Einteilung nach Datenkategorien des terminologischen Eintrags<br />
näher erläutert.<br />
2.1 Die begriffsorientierten Informationen (Begriffsdaten)<br />
Nach DIN 2342 ist ein "Begriff" die "Denkeinheit, die aus einer Menge von<br />
Gegenständen unter Ermittlung der diesen Gegenständen gemeinsamen Eigenschaften<br />
mittels Abstraktion gebildet wird". Hervorgehoben wird, dass die<br />
Begriffe nicht an einzelne Sprachen geb<strong>und</strong>en sind, sondern höchstens gesellschaftlich<br />
<strong>und</strong> kulturell beeinflusst werden.<br />
Diese Begriffserläuterung verdeutlicht zunächst die Struktur der heute im Übersetzeralltag<br />
gängigen Form der <strong>Terminologie</strong>datenbanken, die begriffsorientiert<br />
angelegt sind <strong>und</strong> damit alle Sprachen zu einem Begriff innerhalb eines Eintrags<br />
verwalten <strong>und</strong> nicht auf der Benennungsebene die verschiedenen Bedeutungen<br />
einer Benennung wiedergeben.<br />
Die Begriffsdaten bilden sogenannte übergeordnete bzw. sprachenunabhängige<br />
Informationen ab. In diesen Bereich gehören z. B. die Fachgebietsangaben <strong>und</strong><br />
418
die Definitionen, die zwar in jeder Sprache wiedergegeben werden müssen,<br />
damit sie von den einzelnen Benutzern verstanden werden, jedoch für alle Entsprechungen<br />
Gültigkeit haben, da es keine Bedeutungsunterschiede gibt. Eingeb<strong>und</strong>ene<br />
Grafiken hingegen <strong>und</strong> die eindeutige Nummerierung eines terminologischen<br />
Eintrags sind in diesem Fall sogar sprachenunabhängige Informationen,<br />
die von allen Kulturen verstanden werden sollten.<br />
2.2 Die benennungsorientierten Informationen (Sprachdaten)<br />
Dieser Bereich wird in der DIN 2342 Bezeichnungsebene genannt <strong>und</strong> beschreibt<br />
die "Repräsentation eines Begriffs mit sprachlichen oder anderen Mitteln".<br />
In einer <strong>Terminologie</strong>datenbank ist es eher unüblich, dass ein Begriff ausschließlich<br />
durch ein Symbol wiedergegeben wird, deshalb wird der Bereich der<br />
"anderen Mittel" in diesem Kontext vernachlässigt <strong>und</strong> nur der Bereich der Benennung<br />
als eine mögliche Ausprägung der Bezeichnungsebene in den Fokus<br />
genommen. Eine "Benennung" ist laut DIN 2342 eine "aus einem Wort oder<br />
mehreren Wörtern bestehende Bezeichnung" <strong>und</strong> beschreibt damit exakt die<br />
Definition eines Termfelds in einer <strong>Terminologie</strong>datenbank, in der sprachliche<br />
Entsprechungen als Einwort- oder Mehrworttermini wiedergegeben werden.<br />
Im Kontext von <strong>Terminologie</strong>datenbanken sollte die Benennungsautonomie<br />
nicht vernachlässigt werden, die besagt, dass alle Arten von Benennungen (z. B.<br />
Synonym, Kurzform oder orthographische Variante) als eigenständige Einträge<br />
im System verwaltet <strong>und</strong> jeweils selbst mit allen vorhandenen Datenfeldern dokumentiert<br />
werden müssen. Idealerweise werden dabei alle Zusatzinformationen,<br />
die für alle Entsprechungen zutreffen, wie z. B. Fachgebietsangaben, Definitionen<br />
oder Graphiken, an die jeweiligen Einträge "weitervererbt".<br />
2.3 Kollokationen<br />
Kollokationen sind charakteristische, normgetragene, häufig auftretende Wortverbindungen,<br />
deren gemeinsames Auftreten auf der Regelhaftigkeit gegenseitiger<br />
Erwartbarkeit beruht, die vor allem semantisch begründet ist. Kollokationen<br />
als affine Wortzweierverbindungen mit Basis <strong>und</strong> Kollokator sind Problemgrößen<br />
der Übersetzung in die Fremdsprache <strong>und</strong> werden daher in einer textproduktionsbezogenen<br />
<strong>Terminologie</strong>datenbank eingehend zu dokumentieren sein<br />
(Kornelius/Holderbaum: 2001). Im Kontext einer übersetzungsbezogen angelegten<br />
Kollokationsforschung (Albrecht: 1995; Holderbaum/Kornelius: 1999; Holderbaum:<br />
2003) ist die Datenbankstruktur erkennbar auf die Belange der übersetzungsbezogenen<br />
Textproduktion hin ausgerichtet. Enkodierend angelegte<br />
Sprachbestände, also fachsprachliche Kollokationen, erleichtern dem Übersetzer<br />
419
die Textproduktion in der Zielsprache <strong>und</strong> tragen, mit Blick auf die Qualitätssicherung<br />
der Fachübersetzung, vor allem zur Sicherstellung der terminologischen<br />
Konsistenz <strong>und</strong> damit zur Authentizität des zielsprachlichen Textes bei<br />
(Holderbaum/Prien: 2004).<br />
Daher wird zur geeigneten Dokumentation der Kollokationen in dieser Eingabemaske<br />
eine eigene Datenkategorie angelegt. Die Kollokationen können entweder<br />
in Textbelegen optisch unterlegt dokumentiert werden oder als Syntagmen,<br />
bestehend aus Basis <strong>und</strong> Kollokator, mit Bezug auf die Kollokationstypologie<br />
von F. J. Hausmann aufgeführt werden. Dabei werden fünf Syntagmen<br />
unterschieden: Verb + Substantiv, Adjektiv + Substantiv, Substantiv + Verb,<br />
Substantiv + Präposition + Substantiv, Adverb + Adjektiv <strong>und</strong> Verb + Adverb<br />
(Hausmann: 1985, 2003).<br />
Weiterführend kann in diesem Zusammenhang eine Verknüpfung zu webbasierten<br />
bzw. externen Kollokationsdatenbanken bedacht werden.<br />
2.4 Die Verwaltungsinformationen<br />
Die Informationen in diesem Bereich sind reine Systeminformationen. Die<br />
<strong>Terminologie</strong>datenbanken sind inzwischen so weit entwickelt, dass sie diese Informationen,<br />
wie z. B. Eintragsdatum <strong>und</strong> Name des Erfassers, automatisch mitdokumentieren.<br />
Dieser Bereich wird hier nur der Vollständigkeit halber angeführt,<br />
da der Benutzer sich zu keinem Zeitpunkt aktiv darum bemühen muss,<br />
diese Kategorie mit Daten zu füllen.<br />
2.5 Ein Beispieleintrag<br />
Im Folgenden wird ein Beispieleintrag gegeben, wie er für die <strong>Terminologie</strong>arbeit<br />
im Projekt Teaching Medical Terminology (Kornelius/Stewart: 2005)<br />
zugr<strong>und</strong>e gelegt wird. Aus medientechnischen Gründen ist die Darstellung rein<br />
linear, da sich eine lesegerechte Informationsanordnung außerhalb eines <strong>Terminologie</strong>systems<br />
äußerst schwierig gestaltet <strong>und</strong> außerdem die authentische Abbildung<br />
eines Beispieleintrags einer terminologischen Diplomarbeit verwendet<br />
werden soll. Zusätzlich werden alle leeren Datenfelder <strong>und</strong> die Verwaltungsdaten,<br />
die ausschließlich in <strong>Terminologie</strong>datenbanken vorkommen, nicht dargestellt,<br />
damit der Eintrag übersichtlicher wird. Der Beispieleintrag ist hier überdies<br />
einsprachig ausgeführt, da sich die Felder in der Zielsprache wiederholen.<br />
420
SPRACHDATEN<br />
Benennung: Hemoglobin (USA)<br />
Synonym: Blood pigment; Haemoglobin (GB)<br />
Orthographische Varianten<br />
Sprachraum: USA<br />
Kurzform: Hb or hg or hgb<br />
Grammatik: Noun, neuter, singular<br />
Wortbildungs- Acronym (hæmatoglobin (1845), from Gk. haimato-,<br />
verfahren: comb. form of haima (gen. haimatos) "blood" + globulin,<br />
a protein, from L. globulus "globule."<br />
BEGRIFFSDATEN<br />
Definition: Hemoglobin is the pigment that gives the red blood cells<br />
their color and that enables them to transport oxygen from<br />
the lungs to the cells of the body.<br />
An iron-containing respiratory pigment of vertebrate red<br />
blood cells that consists of a globin composed of four<br />
subunits each of which is linked to a heme molecule that<br />
functions in oxygen transport to the tissues after<br />
conversion to oxygenated form in the gills or lungs, and<br />
that assists in carbon dioxide transport back to the gills or<br />
lungs after surrender of its oxygen.<br />
Quelle:<br />
Kontext:<br />
Quelle:<br />
http://www.m-w.com/cgibin/dictionary?book=Dictionary&va=hemoglobin<br />
«Hemoglobin A. This is the major type of hemoglobin<br />
fo<strong>und</strong> normally in adults. Some diseases, such as severe<br />
forms of thalassemia, may cause hemoglobin A levels to<br />
decrease and hemoglobin F levels to increase.»<br />
http://www.everettclinic.com/kbase/topic/medtest/hw39098/desc<br />
rip.htm<br />
Fachgebiet<br />
Klassifikation: Medicine, Science, Sports, Tech<br />
Teilbestand: TMT-Arbeitsgruppe<br />
421
Graphik:<br />
Analogieverweisung:<br />
KOLLOKATIONEN<br />
422<br />
http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/ency/images/ency/fullsize/<br />
19510.jpg<br />
Bloodstream, circulation of the blood<br />
Verb + Subst. (to) convert hemoglobin<br />
Adj. + Subst. adult hemoglobin, fetal hemoglobin<br />
Subst. + Verb Hemoglobin + transport, + consist, + be restricted, + bind,<br />
+ combine, be released,<br />
Subst. + (Präp.)<br />
+ Subst.<br />
hemoglobin's affinity, hemoglobin's ability, hemoglobin<br />
molecule,<br />
Diese lineare Aufbereitung der Daten bzw. die einfache Datenerfassung gilt es<br />
nun in den folgenden Kapiteln in verschiedenen Systemen abzubilden <strong>und</strong> zu<br />
dynamisieren.<br />
2.6 Der terminologische Eintrag in der <strong>Terminologie</strong>datenbank crossTerm<br />
von across<br />
Exemplarisch soll hier das <strong>Terminologie</strong>verwaltungssystem crossTerm der Firma<br />
across Systems GmbH erläutert werden. Jenes System hat den Vorzug, dass die<br />
lineare Struktur aufgehoben ist. In einer lesegerechten Anordnung der Informationen<br />
wird versucht, eine Art Mind-Mapping-Struktur nachzubilden, um ein<br />
schnelleres Information Retrieval zu gewährleisten (Keller: 2006).
Suchbereich<br />
Begriffsdaten<br />
Abb. 2: Ein exemplarischer <strong>Terminologie</strong>eintrag in crossTerm<br />
Sprachdaten<br />
Details<br />
In Abb. 2 kommt das Suchfenster als ein für ein <strong>Terminologie</strong>system unerlässlicher<br />
Bereich hinzu. Das Suchfenster ermöglicht dem Benutzer, über eine alphabetische<br />
Suchleiste oder eine umfangreiche Termsuche auf den gesamten Datenbestand<br />
zuzugreifen. Das Setzen von Filtern bietet weitere Eingrenzungsmöglichkeiten,<br />
um so die Anzahl der Suchergebnisse zu reduzieren.<br />
Nimmt man nun den eigentlichen terminologischen Eintrag in Betracht, dann<br />
wird deutlich, dass hier zunächst eine Grobeinteilung nach Kategorien vorgenommen<br />
wurde, die sich an den Vorgaben der übersetzungsorientierten <strong>Terminologie</strong>arbeit<br />
anlehnt. Im oberen Bereich des Fensters werden die Begriffsdaten<br />
eingepflegt, die aufgr<strong>und</strong> der Positionierung <strong>und</strong> grafischen Darstellung sofort<br />
ins Auge fallen. Darunter befinden sich die Sprachdaten mit allen Entsprechungen<br />
in der Ausgangs- <strong>und</strong> Zielsprache, die durch die Verlinkung die ersten Ansätze<br />
einer Dynamisierung erkennen lassen. Der Benutzer sieht also nur die Zusatzinformationen<br />
des ausgewählten Terms, der dann im untersten Fenster<br />
"Details" mit allen zusätzlichen Sprachdaten beschrieben wird. So wird ein<br />
aufwändiges Scrollen in einem langen linearen Eintrag überflüssig, <strong>und</strong> der Benutzer<br />
kann sich interaktiv alle Informationen auf einem Bildschirm anzeigen<br />
lassen, ohne den eigentlichen Eintrag verlassen zu müssen.<br />
423
3 Wissensdatenbanken<br />
3.1 Eine Begriffsdefinition<br />
Eine Wissensdatenbank (Knowledge Base) ist eine spezielle Datenbank für das<br />
<strong>Wissensmanagement</strong>. Sie stellt die Gr<strong>und</strong>lage für die Sammlung von Informationen<br />
dar. In der Regel besteht eine Wissensdatenbank aus expliziten Informationen<br />
einer Organisation, die Problemlösungen, Artikel, White Papers <strong>und</strong> Benutzerhandbücher<br />
enthält. Eine Wissensdatenbank bedarf einer sorgfältig strukturierten<br />
Klassifizierung, einer Formatierung des Inhalts <strong>und</strong> benutzerfre<strong>und</strong>licher<br />
Suchfunktionalitäten. Im Allgemeinen beschreibt eine Wissensdatenbank<br />
einen Teil eines Expertensystems, das Fakten <strong>und</strong> Regeln enthält, die zum Lösen<br />
von Unternehmensproblemen gebraucht werden.<br />
Derartige Expertensysteme können zum Beispiel eine technische Supportfunktion<br />
einnehmen, bei der die Wissensdatenbank eine durchsuchbare Sammlung<br />
von Fragen <strong>und</strong> Antworten darstellt (FAQ), oder, wie im Projekt Teaching<br />
Medical Terminology (Kornelius/Stewart: 2005) angedacht, zur Unterstützung<br />
medizinischer Diagnosen <strong>und</strong> zur Vermittlung des Krankheitsbilds an den Patienten<br />
angewandt werden.<br />
Die Hauptaufgaben einer Wissensdatenbank bestehen auf jeden Fall darin,<br />
- anderen Personen Wissen zur Verfügung zu stellen.<br />
- Ressourcen schnell zu finden.<br />
- Informationen aller Art zu sammeln, zu kommentieren <strong>und</strong> zu verwerten.<br />
(vgl. www.computerbase.de)<br />
3.2 Wissensdatenbanken am Beispiel von HowStuffWorks<br />
HowStuffWorks ist eine Online-Plattform, die umfangreiche Erläuterungen in<br />
zehn großen Themenbereichen zur Verfügung stellt. Durch mehrere Kooperationen,<br />
wie z. B. mit Publications International Ltd, einem 30 Jahre alten Verlag,<br />
kann die Plattform qualifizierte Texte <strong>und</strong> Grafiken aufbereiten <strong>und</strong> integrieren.<br />
Die regelmäßige Zusammenarbeit mit zahlreichen Autoren <strong>und</strong> Editoren<br />
macht diese Plattform zu einer der umfangreichsten im englischen Sprachraum.<br />
Die Plattform ist zunächst in verschiedene Bereiche aufgeteilt, die die Themengebiete<br />
Auto (Automobil), Computer (Computer), Electronics (Elektronik), Entertainment<br />
(Unterhaltung), Home (Eigenheim), Health (Ges<strong>und</strong>heit), Money<br />
(Finanzen), People (Menschen), Science (Wissenschaft) <strong>und</strong> Travel (Reisen) abdecken.<br />
Innerhalb der einzelnen Themengebiete verzweigen sich die Unter-<br />
424
ubriken weiter in detailliertere Bereiche, die mit einer Katalogstruktur zu vergleichen<br />
sind.<br />
Zusätzlich gibt es ein Magazin für Lehrer <strong>und</strong> Schüler, HowStuffWorks Express,<br />
das für den Unterricht aufbereitetes Lehr- <strong>und</strong> Lernmaterial bietet, <strong>und</strong> die Shopping-Site<br />
HowStuffWorks Shopper, die für das gesucht Produkt automatisch eine<br />
Preisevaluation auf verschiedenen Sites durchführt. Diese beiden Bereiche können<br />
für unsere Überlegungen vernachlässigt werden.<br />
Abb. 3: HowStuffWorks mit dem Beispieleintrag "Vitamin B"<br />
3.3 Das Internet als Wissensressource<br />
Außerhalb dieser Wissensplattformen eröffnet das Internet dem Übersetzer bzw.<br />
dem Experten eine Vielfalt von Informationen, auf die er mit neuen Recherchemöglichkeiten<br />
zugreifen kann. Dies beginnt zunächst klassischerweise mit einer<br />
ersten Suche über eine Suchmaschine wie z. B. Google oder einer Metasuchmaschine,<br />
die eine Abfrage direkt an eine Vielzahl von Suchmaschinen schickt.<br />
425
Außerdem gibt es zahlreiche Portale, die so genannte Linklisten zur Verfügung<br />
stellen, also eine wertvolle Sammlung von Websites auf einer einzigen Internetpräsenz<br />
zusammengestellt haben.<br />
Hilft eine erste Recherche nicht weiter, dann sollten Experten um Rat gefragt<br />
werden. Mailinglisten oder Newsgroups stellen hierfür eine schnelle <strong>und</strong> komfortable<br />
Möglichkeit dar. Das Internet bietet inzwischen für jedes erdenkliche<br />
Themengebiet eine Plattform, auf der alle Fragen umfassend beantwortet werden<br />
(Austermühl, 1999).<br />
Es wäre wünschenswert, all diese zusätzlichen Informationen, die im Laufe der<br />
unterschiedlichen Recherchen im Internet aufgef<strong>und</strong>en werden, auch über externe<br />
Links in eine Wissens- oder <strong>Terminologie</strong>datenbank integrieren zu können.<br />
4 <strong>Terminologie</strong>- <strong>und</strong> Wissensdatenbanken<br />
4.1 Abgrenzungen<br />
Zuvor wurde dargelegt, dass sowohl Wissensdatenbanken als auch <strong>Terminologie</strong>datenbanken<br />
der Erschließung von Wissen dienen. Gr<strong>und</strong>sätzlich unterscheiden<br />
sie sich jedoch zunächst in ihren Zielsetzungen <strong>und</strong> den Zielgruppen, die<br />
durch den Aufbau, die Struktur <strong>und</strong> die Verwendungsmöglichkeiten der jeweiligen<br />
Datenbank festgelegt werden.<br />
Wissensdatenbanken sollen Wissen aus den unterschiedlichsten Themenbereichen<br />
zunächst in einer speziellen Struktur bündeln <strong>und</strong> abspeichern, wobei<br />
zwischen den einzelnen Wissensobjekten sinnvolle Verknüpfungen hergestellt<br />
werden. Dieser Vorgang erfolgt in der Regel über eine Kategorisierung der Wissensbasis,<br />
indem eine Art Katalogstruktur vorgegeben wird, in die das vorhandene<br />
Wissen "einsortiert" werden muss.<br />
Eine elektronische Wissensdatenbank verfügt wie auch eine <strong>Terminologie</strong>datenbank<br />
über eine Suchfunktion, mit deren Hilfe umfassende Wissensbestände zeitgerecht<br />
<strong>und</strong> restfrei durchsucht <strong>und</strong> abgerufen werden können. Der Zugriff auf<br />
die Einträge erfolgt unterschiedlich (Fischer: 2005): So besteht die Möglichkeit<br />
eines hypertextorientierten Zugriffs, z. B. über eine Alphabetstrecke, oder eines<br />
retrievalorientierten Zugriffs nach dem Prinzip des "Pattern-Matching". Dies ist<br />
vergleichbar mit dem Prinzip, das bei Suchmaschinen verwendet wird. Hier wird<br />
die Datenbank nach einem vom Benutzer eingegebenen Suchbegriff durchsucht,<br />
wobei nach dem Vorkommen eines gleichen Musters in der Datenbank gesucht<br />
wird. In zahlreichen Fällen werden beide Zugriffsmöglichkeiten kombiniert.<br />
Sind <strong>Terminologie</strong>datenbanken in der Regel vorrangig für den wissenschaftlichen<br />
Übersetzer zur Unterstützung der fremd- <strong>und</strong> fachsprachlichen Textpro-<br />
426
duktion konzipiert, so richten sich Wissensdatenbanken an ein breiteres Zielpublikum.<br />
<strong>Terminologie</strong>datenbanken sind oftmals als Komponente in ein CAT-<br />
System integriert, ihr Einsatz gewährleistet im Kontext eines Qualitätsmanagements<br />
während der eigentlichen Übersetzungsarbeit die erforderliche <strong>Terminologie</strong>konsistenz.<br />
<strong>Terminologie</strong>datenbanken vermitteln vorrangig Sprachwissen <strong>und</strong><br />
sind oftmals auf sehr spezielle Fachgebiete hin eingerichtet.<br />
<strong>Terminologie</strong>datenbanken enthalten Sprach- <strong>und</strong> Fachdaten, die die Übersetzung<br />
<strong>und</strong> die zielsprachliche Textproduktion unterstützen, sowie Angaben zur Grammatik<br />
<strong>und</strong> zum geb<strong>und</strong>enen Wortgebrauch, die die Grammatikabilität <strong>und</strong> Akzeptabilität<br />
der Übersetzung sichern. Zusätzlich werden häufig Begriffsdefinitionen<br />
oder umfangreichere Kontextbeispiele eingepflegt, die in gewisser Weise<br />
die Struktur einer Wissensdatenbank nachbilden, jedoch vermitteln diese Informationen<br />
kein umfassendes Gr<strong>und</strong>lagenwissen in einem gegebenen Sachbereich.<br />
Die Funktion von Textfeldern in einer terminologischen Datenbank besteht vielmehr<br />
in der kurzen aber prägnanten Begriffsbeschreibung, so dass der sachk<strong>und</strong>ige<br />
Übersetzer schnell Informationen über den entsprechenden Begriff erhält.<br />
Bei komplexen Sachverhalten sind diese Art der Begriffsdefinition <strong>und</strong> zugehörige<br />
Kontextbeispiele nicht ausreichend, da es zu viele Wechselbeziehungen<br />
zwischen mehreren Begriffen geben kann. Im Bereich der Medizin ist es zum<br />
Beispiel nicht nur von zentraler Bedeutung, dass der Benutzer Informationen<br />
darüber bekommt, was z. B. ein Vitamin ist, sondern vor allem auch, welche Bedeutung<br />
Vitamine im Hinblick auf eine ausgewogene, ges<strong>und</strong>e Ernährung haben<br />
oder welche Folgen ein Vitaminmangel im menschlichen Körper nach sich ziehen<br />
kann. Diese zusätzlichen Informationen, die vor allem bei der medizinischen<br />
Fachübersetzung von großem Nutzen sind, müssen heutzutage noch zeit- <strong>und</strong><br />
arbeitsaufwändig außerhalb eines <strong>Terminologie</strong>systems erschlossen werden.<br />
4.2 Die Fusion der Systeme<br />
Die letzten Jahre haben gezeigt, dass sich im Zuge des Übergangs von einer Informations-<br />
zu einer Wissensgesellschaft in der sprachmittlerischen Praxis nachhaltige<br />
Veränderungen vollzogen haben. Daher wird der Fokus des Übersetzers<br />
zunehmend auf das Wissen als Ressource <strong>und</strong> die damit verb<strong>und</strong>ene Versprachlichung<br />
<strong>und</strong> globale Verbreitung gelenkt. Diese Entwicklung führt dazu, dass ein<br />
Wissenstransfer heute gleichermaßen mit einem Sprachtransfer einhergeht (Austermühl:<br />
2001).<br />
Die heutzutage bereits selbstverständlich hingenommene schnelle Veränderung<br />
<strong>und</strong> Erweiterung der Wissensbestände erfordert eine zeit- <strong>und</strong> arbeitsökonomische<br />
Erschließung der Informationen für den Übersetzungsprozess. Dafür steht<br />
427
dem Übersetzer ein breites Spektrum an technischen Hilfsmitteln zur Verfügung,<br />
die hauptsächlich auf die Textproduktion hin ausgerichtet sind. Die medientechnische<br />
Kompetenz des wissenschaftlichen Übersetzers bildet hierbei eine Brücke<br />
zwischen (fremd-)sprachlicher Kompetenz <strong>und</strong> Fachwissen (Kornelius: 2005).<br />
Dennoch wird in der Praxis <strong>Terminologie</strong>arbeit <strong>und</strong> <strong>Wissensmanagement</strong> weiterhin<br />
unabhängig voneinander durchgeführt. Während der Fokus von <strong>Terminologie</strong>datenbanken<br />
auf der fremdsprachlichen Textrezeption <strong>und</strong> -produktion liegt<br />
<strong>und</strong> hauptsächlich auf die Dokumentation sprachlicher Verknüpfungen oder<br />
Analogieverweisen zwischen Fachbegriffen abzielt, erläutern Wissensdatenbanken<br />
unbekannte Begriffe, Konzepte <strong>und</strong> Beziehungen zwischen Wissensbeständen.<br />
Da Fachwissen sich durch eine Fachterminologie auszeichnet, ist es nahe<br />
liegend, Wissen mit <strong>Terminologie</strong> zu vernetzen <strong>und</strong> in einer gemeinsamen Plattform<br />
zu integrieren.<br />
Die Anforderungen, die in diesem Kontext an eine <strong>Terminologie</strong>datenbank gestellt<br />
werden, schließen eine Erweiterung um Text- bzw. Wissensbausteine <strong>und</strong><br />
eine tief geführte Kategorisierung der enthaltenen Informationen mit ein. Eine<br />
weitergehende Verlinkung auf externe Quellen, wie z. B. Websites mit Paralleltexten,<br />
Textdateien, Audio-Dateien oder Filme, wäre in diesem Zusammenhang<br />
anzustreben.<br />
4.3 <strong>Terminologie</strong>datenbank <strong>und</strong> Wissensdatenbank: ZMet als Beispiel<br />
Das Tätigkeitsfeld eines Mediziners unterscheidet sich von dem eines medizinischen<br />
Fachübersetzers. Das Augenmerk des Mediziners liegt auf der Erkennung<br />
von Symptomen <strong>und</strong> deren sprachlicher Verdeutlichung zur begründeten Auswahl<br />
einer geeigneten Behandlungsmethode. Der Fachübersetzer dekodiert vor<br />
dem Hintergr<strong>und</strong> seines medizinischen Fachwissens die sprachlichen Bestände,<br />
um sie in der Zielsprache adäquat <strong>und</strong> normüblich wiedergeben zu können. Beiden<br />
gemein ist, dass sie Inhalte, Themen <strong>und</strong> Wissensbestände eines spezifischen<br />
Fachgebiets teilen <strong>und</strong> dass sie über eine Handhabungskompetenz in der<br />
sach- <strong>und</strong> fachgerechten Verwendung der <strong>Terminologie</strong> verfügen.<br />
Die beiden unterschiedlichen Zugriffe auf Fachwissensbestände sollen zunächst<br />
grafisch abgebildet werden, mit dem Ziel, die Fachbegriffe einer <strong>Terminologie</strong>datenbank<br />
<strong>und</strong> das korrespondierende Fachwissen in einer kombinierten Sprach-<br />
<strong>und</strong> Fachdatenbankstruktur zusammenzuführen. Dabei erhalten sich die Anforderungen<br />
an einen terminologischen Eintrag <strong>und</strong> die dem Übersetzer vertrauten<br />
Strukturen wie Definition, Grammatikangaben oder Kollokationen, die im Verstehens-<br />
<strong>und</strong> Übersetzungsprozess für ihn unverzichtbar sind. Die Pflege des<br />
428
übersetzungsorientierten Teils einer kombinierten Wissens- <strong>und</strong> <strong>Terminologie</strong>datenbank<br />
wird vorrangig beim Übersetzer liegen.<br />
Idealerweise ist die Eintragsstruktur einer Wissensdatenbank durch dynamisch<br />
angelegte Artikel geprägt. Die Artikel im nachstehenden Beispiel beschränken<br />
sich somit nicht auf eine reine Erklärung der Wortbedeutung oder des Sachverhalts,<br />
wie dies oft bei statischen Wissensdatenbanken der Fall ist, sondern sie<br />
geben konkrete Beschreibungen über ganzheitliche Prozesse, die durch weitere<br />
angebotene Links, die auf andere Artikel oder weiterführende Internetseiten verweisen,<br />
vertieft werden. Das gesuchte Wissen ist somit immer in einen vom Benutzer<br />
selbst frei erweiterbaren Kontext eingebettet. Die Hypertextstruktur <strong>und</strong><br />
Textgestaltung stellt es dem Benutzer also selbst anheim, wie <strong>und</strong> in welchem<br />
Umfang <strong>und</strong> in welcher Verarbeitungstiefe er Sprach- <strong>und</strong> Wissensdaten abrufen<br />
möchte.<br />
Im Bemühen, <strong>Terminologie</strong>- <strong>und</strong> Wissensdatenbanken zusammenzuführen, entstand<br />
die webbasierte medizinische Datenbank Zmed (Abb. 4) (Fischer: 2005).<br />
Im Hauptmenü sind die zentralen Fachgebiete als Registerkarten am oberen<br />
Bildrand abgebildet. Das aktive Fachgebiet ist jeweils farblich kenntlich gemacht,<br />
so dass der Benutzer jederzeit erkennen kann, in welchem Fachgebiet er<br />
sich zur Zeit befindet. Zusätzlich wird die weitere hierarchische Untergliederung<br />
angezeigt, so dass der im Mindmap abgebildete Weg auch bei einer Recherche<br />
in der Wissensdatenbank hinterlegt ist.<br />
Die Suche in der Datenbank kann wahlweise über das Mindmap, direkt über das<br />
Wörterbuch oder in beiden Bereichen gleichzeitig erfolgen. Unabhängig von der<br />
Sucheinstellung kann aber jederzeit aus den einzelnen Einträgen heraus zwischen<br />
den beiden Informationsaufbereitungen gewechselt werden.<br />
Die Datenbank wird außerdem um drei weitere Rubriken ergänzt, die den oben<br />
erwähnten Bereich der "externen" Informationen abdecken. Zu bestimmten Themengebieten<br />
stehen den Benutzern "Themenforen" zur Verfügung, in denen sie<br />
persönliche Fragen oder Probleme einstellen können.<br />
Zusätzlich wird in dem Bereich "Top Ten-Suche" eine Übersicht der frequent<br />
nachgeschlagenen Begriffe angegeben, über die der Benutzer direkt zu den eigentlichen<br />
Einträgen gelangen kann.<br />
Im unteren Bereich finden sich weiterführende Links, die zu Referenztexten außerhalb<br />
der eigentlichen Plattform führen.<br />
429
Abb. 4: Startseite der medizinischen Datenbank Zmed<br />
Die Zielsetzung der Hybriddatenbank liegt zunächst darin, die Denkstrukturen<br />
von Medizinern <strong>und</strong> Übersetzern, die in der Regel nicht linear sind, grafisch in<br />
einer Eintragstruktur nachzubilden. Dabei werden die medizinischen Wissensstrukturen<br />
<strong>und</strong> die damit verknüpfte übersetzungsorientierte <strong>Terminologie</strong>erfassung<br />
als Gr<strong>und</strong>lage genommen.<br />
Bei der Umsetzung dieser Vorgaben soll auf möglichst umfassende multimediale<br />
Möglichkeiten zur Visualisierung von Teilschritten <strong>und</strong> Verzweigungen<br />
zurückgegriffen werden, damit die mentalen Landkarten modellhaft in der Datenbank<br />
repräsentiert werden können. Auch in diesem Fall wird für die Visualisierung<br />
der komplexen Strukturen zunächst eine Mind-Mapping-Software eingesetzt.<br />
Exemplarisch wird in Abb. 5 die terminologische Visualisierung anhand des<br />
Eintrags "Vitamin B12" aufgezeigt. Der Term ist zunächst in seinem thematisch<br />
übergeordneten Kontext "Vitamine" eingeb<strong>und</strong>en, wobei jeder Begriff für sich<br />
optisch hervorgehoben ist. Zusätzlich können noch die beiden Oberthemen<br />
"Molekularbiologie" <strong>und</strong> "Biochemie" aufgerufen werden, die hier allerdings<br />
430
aus Platzgründen ausgeblendet sind. Die Mindmap-Darstellung bietet sowohl<br />
dem Mediziner wie auch dem Übersetzer die Möglichkeit "Vitamin B12" direkt<br />
in einen größeren Wissenskomplex einzuordnen, wie z. B., dass "Vitamin B12"<br />
zu den wasserlöslichen Vitaminen gehört <strong>und</strong> gleichzeitig Teil des Vitamin-B-<br />
Komplexes ist. Weiterhin ist jeder blau unterstrichene Begriff dieser Mindmap-<br />
Struktur mit einer Verlinkung versehen <strong>und</strong> verweist seinerseits direkt auf einen<br />
weiteren terminologischen Haupteintrag.<br />
Je nach Wissenskonstrukt könnte eine derartige Darstellung leicht unübersichtlich<br />
werden, da zu zahlreiche Informationen auf einmal abgebildet werden müssen.<br />
Um diesem Problem Abhilfe zu schaffen, können untergeordnete Informationen,<br />
die von den Hauptzweigen abgehen, über ein Plus- bzw. Minuszeichen<br />
bei Bedarf ein- oder ausgeblendet werden. Wenn das Interesse besteht, sich alle<br />
fettlöslichen Vitamine anzeigen zu lassen, blendet der Benutzer diesen Zweig<br />
einfach ein. Hinter einem Unterzweig verbergen sich erneut weiterführende<br />
Links <strong>und</strong> so entfaltet sich eine umfassende <strong>und</strong> differenzierte Hypertextstruktur<br />
als Abbild vernetzter Wissensstrukturen.<br />
Abb. 5: Mindmap-Ansicht des terminologischen Eintrags "Vitamin B12" (Fischer: 2006)<br />
In der nachstehend aufgeführten Abb. 6 wird ein Ausschnitt des Wörterbucheintrags<br />
von Zmed gezeigt. Eine vollständige Darstellung am Bildschirm ist in<br />
431
Anbetracht der Informationsfülle nicht möglich. Der Ausschnitt zeigt allerdings<br />
die zentralen Bereiche. Am oberen Bildrand erkennt man noch das Ende der hinzugefügten<br />
Grafik, die als eine der wesentlichen begriffsorientierten Informationen<br />
in einer derartigen Datenbank integriert sein muss. Darunter angeordnet sind<br />
gegenübergestellt die beiden Sprachen Deutsch <strong>und</strong> Englisch, die zunächst die<br />
sprachspezifischen <strong>und</strong> für den Übersetzer bedeutsamen Informationen abbilden.<br />
Daran schließen sich die umfangreichen Textfelder an, die zusätzliche Informationen<br />
vermitteln: eine Definition, eine Strukturbeschreibung <strong>und</strong> wirksame Formen<br />
des Vitamins. Dieser Bereich zeigt die Verknüpfung von terminologischen<br />
Daten <strong>und</strong> Wissensdaten, die wiederum je nach Bedarf über ein Minus- bzw.<br />
Pluszeichen, die in den grauen Kästchen über den Textfeldern platziert sind, ein-<br />
oder ausgeblendet werden können.<br />
Abb. 6: Terminologischer Eintrag "Vitamin B12"<br />
5 Fazit<br />
Die Ausführungen haben gezeigt, dass eine Kombination von <strong>Terminologie</strong>- <strong>und</strong><br />
Wissensdatenbanken realisierbar ist. Die technischen Voraussetzungen sind<br />
heute ebenfalls gegeben. Für die Durchführung eines derartigen Projekts ist es<br />
entscheidend, dass ein wohlbedachter Zeitplan <strong>und</strong> eine gesicherte Finanzierung<br />
verfügbar sind. Dann kann sich ein Team an Sprach- <strong>und</strong> Fachexperten zusam-<br />
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menfinden, um qualitätssichernd Einträge auf hohem Niveau zu erarbeiten <strong>und</strong><br />
in die Datenbank einzupflegen. Der Mehrwert wird den Aufwand rechtfertigen.<br />
6 Literatur<br />
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Bd. 55/56. Realities of Translating. Heidelberg, 1995, 111-162.<br />
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interkulturellem Diskurs: eine prozeßorientierte Analyse übersetzerischen<br />
Handelns im Kontext eines medientechnischen Paradigmenwechsels. Trier,<br />
1999.<br />
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Fachübersetzung. Trier, 2006.<br />
Hausmann, F.-J.: "Kollokationen im deutschen Wörterbuch: Ein Beitrag zur<br />
Theorie des lexikographischen Beispiels". Bergelholtz, H., Mugdan, J.<br />
(Hgg.): Lexikographie <strong>und</strong> Grammatik. Akten des Essener Kolloquiums zur<br />
Grammatik im Wörterbuch 28.-30.06.1984. Tübingen, 1985, 118-129.<br />
Hausmann, F.-J.: "Was sind eigentlich Kollokationen?" Steyer, K. (Hrsg.):<br />
Wortverbindungen – mehr oder weniger fest. Institut für Deutsche Sprache –<br />
Jahrbuch 2003. Berlin, 2003, 309-334.<br />
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der übersetzungsbezogenen <strong>Terminologie</strong>arbeit <strong>und</strong> ihre Dokumentation im<br />
Umfeld des electronic publishing". AREAS. Bd. 16. Trier, 1999, 451-475.<br />
Holderbaum, A., Prien, M.: "Kollokationen im Web: Zur Herleitung einer zweisprachig<br />
ausgearbeiteten Kollokationsdatenbank". AREAS. Bd. 26. Trier, 2004,<br />
451-472.<br />
Holderbaum, A.: Kollokationen als Problemgrößen der Sprachmittlung. (Lighthouse<br />
Unlimited, Bd. 30). Trier, 2003.<br />
Keller, N.: Neue Wege in der Hilfsmittelk<strong>und</strong>e der Übersetzungswissenschaft:<br />
Zur Herleitung web-basierter <strong>Terminologie</strong>datenbanken im Kontext von<br />
CAT-Systemen/von CAT-Umgebungen. Trier, 2006. [im Druck]<br />
Kornelius, J., Holderbaum, A.: "Kollokationen als Problemgrößen der Sprachmittlung."<br />
Lehr, A. et al. (Eds.): Sprache im Alltag. Beiträge zu neuen Perspektiven<br />
in der Linguistik. Herbert-Ernst Wiegand zum 65. Geburtstag gewidmet.<br />
Tübingen, 2001.<br />
Kornelius, J.: "Texten <strong>und</strong> Übersetzen in vernetzten Wissenskonstruktionen."<br />
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433
Kornelius, J., Stewart, J.: Translation Meets Medicine: Teaching Medical<br />
Terminology. AREAS. Bd. 29. Trier, 2005, 403-409.<br />
434