Evaluation System for Online Terminological Databases

doi.org/10.35321/term26-02 Çevrimiçi Terminoloji Veritabanları için Değerlendirme Sistemi DÓRA MÁRIA TAMÁS Hungarian Office for Translation and Attestation Ltd., Termik Terminology Research Group at Károli Gáspár University of the Reformed Church of Hungary ESZTER SERMANN University of Szeged, Termik Terminology Research Group at Károli Gáspár University of the Reformed Church of Hungary ÖZET Bu makale, büyük kuruluşların merkezi çevrimiçi terim bankalarının anlaşılması, betimlenmesi, sınıflandırılması, değerlendirilmesi ve incelenmesi için nesnel bakış açıları sunacak kapsamlı bir sınıflandırma ve değerlendirme sistemi oluşturmayı amaçlamaktadır. Basılı ve çevrimiçi sözlükler gibi sözlükbilimsel türler için böylesine kapsamlı bir sınıflandırma hâlihazırda mevcut olsa da çevrimiçi terim bankaları için henüz bulunmamaktadır. Araştırma, önceki uluslararası ve Macaristan kaynaklı literatüre, çeşitli çevrimiçi örneklerin incelenmesine, mevcut kısmi sınıflandırmalara ve önceki araştırmalarımıza dayanmaktadır. Ek bölümde şematik bir biçimde sunulan deneysel sınıflandırma; daha derin bir anlayışa, kapsamlı betimleme ve daha özenli değerlendirme olanağına ve nihayetinde çevrimiçi terim bankalarının kullanımına ilişkin farkındalığın artmasına katkı sunmaktadır. Yeni bir bakış açısı sağlamak, uzmanlık dilleri alanındaki iletişimi kolaylaştıran bu yararlı araçların geliştirilmesine de ilham verebilir. ANAHTAR KELİMELER: çeviri araçları, terminoloji veritabanı, değerlendirme sistemi, kavram yönelimi, veri kategorileri. ÖZET Bu makale, büyük kuruluşların merkezi çevrimiçi terim bankalarını anlamak, betimlemek, sınıflandırmak, değerlendirmek ve gözden geçirmek için nesnel bakış açıları sunacak kapsamlı bir sınıflandırma ve değerlendirme sistemi oluşturmayı amaçlamaktadır. Sözlükbilim türleri, yani basılı ve çevrimiçi sözlükler için böyle kapsamlı bir sınıflandırma zaten mevcuttur; ancak çevrimiçi terim bankaları için henüz bulunmamaktadır. Araştırma, önceki uluslararası ve Macaristan kaynaklı literatüre, çeşitli çevrimiçi örneklerin incelenmesine, mevcut kısmi sınıflandırmalara ve önceki araştırmalarımıza dayanmaktadır. Ek bölümde şematik bir biçimde sunulan deneysel kategorilendirme, daha derin bir anlayışa, kapsamlı betimleme ve daha dikkatli değerlendirme olanağına ve nihayetinde çevrimiçi terim bankalarının kullanımına ilişkin farkındalığın artmasına katkıda bulunmaktadır. Yeni bir bakış açısı sunmak, uzmanlık dilleri alanında iletişimi kolaylaştıran bu yararlı araçların geliştirilmesine de ilham verebilir. 24 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann Ancak çevrimiçi terim bankalarına yönelik bir sınıflandırma bulunmamaktadır. Araştırma, Macaristan'da ve diğer ülkelerde yayımlanmış literatüre, çeşitli çevrimiçi örneklerin ve kısmi sınıflandırmaların incelenmesine ve yazarların önceki araştırmalarına dayanmaktadır. Makalenin ekinde sunulan şemanın kullanıldığı deneme niteliğindeki kategorilendirme, çevrimiçi terim bankalarının kullanım özelliklerini daha iyi anlamayı, daha ayrıntılı betimlemeyi ve daha dikkatli değerlendirmeyi, nihayetinde de bu tür bankaları kullanmanın önemini kavramayı sağlar. Yeni içgörüler, uzmanlık dilleri alanındaki iletişimi kolaylaştıran bu araçların geliştirilmesini teşvik edebilir. ANAHTAR KELİMELER: çeviri araçları, terim bankası, değerlendirme sistemi, kavram odaklılık, veri kategorileri. GİRİŞ Günümüzde çevrimiçi terim bankaları, doğru mesleki iletişim ve terim kullanımı için etkili ve neredeyse vazgeçilmez araçlar hâline gelmiştir. Terim bankası, uygulamalı dilbilimin bir alanı olan terminolojiye ait bir türdür ve yapısı ile içeriği bakımından kendine özgü özelliklere sahiptir. “Terminoloji” üç anlamda kullanılır (kuram, yöntem bilimi ve terimler derlemi); merkezi kategorisi kavramdır ve bu nedenle kavram odaklı bir yaklaşımı vardır (Bessé et al. 1997; Fóris 2005). Bu özellik terminolojinin üç alanında da görülebilir: kuramsal araştırmalarda, kavramsal karşılaştırmalar için terimleri çözümleme yöntemlerinde ve terim bankalarında veri ile terimlerin düzenlenmesinde (Tamás 2018). Terim bankalarının bazı ortak özellikleri olsa da farklı amaçlar için oluşturulmuşlardır (ör. dil politikası, şirket amaçları veya uluslararası kuruluşların çalışmalarının bir parçası olarak); farklı uzmanlık alanlarına (ör. hukuk, ekonomi, tıp vb.) ait kavramları ve farklı ayrıntı düzeylerinde içerirler. Bu nedenle aralarında çok sayıda fark bulunduğu açıktır. Bütün yönleri kapsayan, genel kabul görmüş bir değerlendirme sistemi oluşturmanın kolay olmamasının nedeni budur. İlgili literatürü gözden geçirdikten sonra bu makale, büyük çevrimiçi merkezi veri tabanlarını görece nesnel ve kapsamlı ölçütlere göre incelemek ve değerlendirmek için deneme niteliğinde bir sistem sunmayı amaçlamaktadır. Basılı ve elektronik sözlükler için geliştirilmiş değerlendirme ölçütleri (Fóris, Rihmer 2007; Gaál 2012), değerlendirme sistemimizin temelini oluşturmuştur. Sözlüklerin derleme ilkeleri ve kullanıcı arayüzü bakımından farklı bir yaklaşımı vardır; bu nedenle terim bankalarını incelemek ve değerlendirmek için yeni ölçütlere ya da yeni içerikle doldurulmuş ölçütlere ihtiyaç duyulmaktadır. Terminologija | 2019 | 26 25 1. L İ T E R A T Ü R T A R A M A S I Önceki çalışmalarımızda terminoloji veri tabanlarının tanımını oluşturmuş ve terim tabanının, konu alanının kavramsal sisteminin haritalanmasına dayanan onomasyolojik bir yaklaşımla oluşturulmuş, elektronik ortamda depolanan terminoloji verilerinden oluşan bir derleme olduğunu öne sürmüştük. Bir veya daha fazla dilde, bir ya da birkaç konu alanına ait terimleri ve bunların tanımlarını içerir (Sermann, Tamás 2010: 113). Gözlemlediğimiz üzere, ilgili uluslararası literatürde terminolojik veri bankası ve veri tabanı terimleri sıklıkla eş anlamlı olarak kullanılmaktadır (örn. Hartmann, James 1998); ancak çeşitli çalışmalarda veri bankası, veri tabanlarını da kapsayan daha geniş bir kavram olarak ele alınmaktadır (örn. Cabré 1998; Sager 1990). ISO’nun tanımına göre bu, “terminoloji verileri derlemesini içeren bir veri tabanıdır” (https://ttbs.isolutions.iso.org/obp/ui#term:3.29). Terim tabanlarının ve elektronik sözlüklerin özelliklerini karşılaştırdık (Sermann, Tamás 2010) ve elektronik sözlüklerle terim tabanlarının bazı ortak özelliklerinin yanı sıra farklılıkları da olduğu sonucuna vardık; bu farklılıklar Tablo 1’de özetlenmiştir. Tablo 1. Çevrimiçi elektronik sözlüklerin ve terim tabanlarının özelliklerini özetleyen tablo (Tamás 2014: 139; Sermann, Tamás 2013 temel alınmıştır) ÇEVRİMİÇİ ELEKTRONİK SÖZLÜK TERİM TABANI semasiyolojik ilkeler onomasyolojik ilkeler merkezî öğe: sözcük veya dilsel gösterge merkezî öğe: terimin adlandırdığı ve tanımda ifade edilen kavram anlamları listeler verileri kavrama (tanıma) aktarır ek bilgiler: ör. telaffuz (konuşmacı simgesi), bağlam sözlüğünden alınan örnek cümleler, fiil çekimleri ek bilgiler: eşdeğerlik düzeyine (tam, kısmi ya da eşdeğerliğin bulunmaması) ve sunulan karşılığa (terim, işlevsel karşılık, terim adayı, standartlaştırılmış, uyumlaştırılmış, önerilen vb.) ilişkin bilgiler Basılı sözlükler için değerlendirme ölçütleri (Fóris, Rihmer 2007; Fóris 2018), sözlük hakkındaki arka plan bilgilerini, bilgileri kapsar 26 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann içeriğe (mega-, makro-, mikro- ve mezoyapı), içerik unsurlarına (sözlüksel temeller ve dilbilimsel bilgiler) ve sözlük kullanımına ilişkin verilere odaklanır. Bir sözlüğün megayapısı, ön bölümlerin (önsöz, içindekiler, kullanım talimatları) ve kullanılan kaynakların varlığına, yokluğuna ya da niteliğine işaret eder; makroyapı, sözlük maddelerinin düzenlenmesidir (ör. alfabetik ya da tematik); mikroyapı, sözlük maddelerinin iç yapısıdır; mezoyapı ise çapraz gönderme sistemidir. Elektronik sözlükler için değerlendirme ölçütleri (Gaál 2012), başvuru aracının özelliklerine uygun unsurları içerir; bunlar sözlüğün teknik parametrelerini, bütünleşikliğini, arama motorunun özelliklerini ve sonuçların görüntülenmesini kapsar. Tablo 2. Basılı ve elektronik sözlükler için başlıca değerlendirme ölçütleri (Fóris, Rihmer 2007; Fóris 2018; Gaál 2012) BASILI SÖZLÜKLER ELEKTRONİK SÖZLÜKLER (FÓRIS, RIHMER 2007; FÓRIS 2018) (GAÁL 2012) Arka plan bilgileri Arka plan bilgileri İçeriğe ilişkin yapısal bilgiler: mega-, makro-, mikro- ve mezoyapı İçeriğe ilişkin yapısal bilgiler: mega-, makro-, mikro- ve mezoyapı; yenilikler: teknik parametreler, bütünleşiklik, fiyat, arama motoru ve sonuçların özellikleri. İçeriğe ilişkin bilgiler: fonoloji, dilbilgisi ve anlambilim İçeriğe ilişkin bilgiler: fonoloji, dilbilgisi ve anlambilim; yenilikler: ses dosyaları Sözlük kullanımına ilişkin veriler: kullanılabilirlik, erişim, yenilikçi özellikler ve daha geniş toplumsal değer Sözlük kullanımına ilişkin veriler: kullanılabilirlik, erişim, yenilikçi özellikler ve daha geniş değer – yenilikler: kullanım kolaylığı, güncellemeler ve güvenilirlik Some papers (Tamás 2010, 2014; Sermann 2011; Novák 2018) described specific termbases, others created various classifications and evaluation systems (Sager 1990; Arntz et al. 2014; Tamás 2014; Schmitz, Drewer 2017), but these are not suitable for comprehensive analysis in education, the training of translators or writing reviews. In this paper we use the following classification system for databases (see Table 3): Terminologija | 2019 | 26 27 Tablo 3. Terim bankalarının taslak sınıflandırması (Tamás 2014: 111’den uyarlanmıştır) TERİM BANKASI TÜRÜ KAVRAM ODAKLI TERİM ÖZERKLİĞİ VERİ ALANI SAYISI BASİT zorunlu olarak uygulanabilir (veya bazı karma özelliklerle) zorunlu olarak uygulanabilir değil (bir sözcük listesine benzer) sayıları asgari düzeye ulaşmaz (ör. yalnızca terim ve konu alanı) GELENEKSEL zorunlu olarak uygulanabilir uygulanabilir geleneksel sayıda veri alanı bulunur, en az bir dilde tanım içerir KARMAŞIK (bazen bilgi tabanı ya da terminoloji bilgi sistemi olarak adlandırılır) zorunlu olarak uygulanabilir uygulanabilir geleneksel sayıda veri alanı bulunur ve ek bilgi öğeleri içerir (kavram haritaları, derlemler) Yukarıdaki sınıflandırmaya göre, örneğin, Termin (https://jogi-terminologia.im.gov.hu/), Macaristan Adalet Bakanlığının terim bankası, basit terim bankaları kategorisine girer. Dört dilde (Macarca, İngilizce, Fransızca, Almanca) kayıtlar içerir ve basit bir tablo biçimindedir. Alan ve alt alan hakkında bilgi içerir; son zamanlarda ara sıra açıklamalar da eklenmiştir (kaynak, tanım, örnek cümleler dâhil), ancak başka herhangi bir veri alanı yoktur ve kayıtta ana terim belirtilmez (terim özerkliği açısından önemli olacak bu unsur); yalnızca tek bir biçim gösterilir. Mevcut hâliyle UNTERM (Birleşmiş Milletler Çok Dilli Terminoloji Veritabanı, http://untermportal.un.org), da bu kategoriye girer. Bu kurumlar arası veritabanı 2014’te kamuya açılmış ve terimlere ilişkin yalnızca sınırlı miktarda bilgi sunmuştur. 2004’ten itibaren yeni üye devletlerin katılımını kolaylaştırmak amacıyla bir AB girişimiyle oluşturulan EUROTERMBANK’ta da yalnızca birkaç veri kategorisi (ör. terim türü, sözcük türü, derleme, alan, editörler) bulunuyordu (https://www.eurotermbank.com/) yeni sürümünde ise farklı alanlardan derlemeler içerir. Bir başka basit veritabanı, Bask Terminoloji ve Sözlükbilim Merkezi (UZEI) tarafından oluşturulan Euskالterm’dir (http://www.euskadi.eus/euskalterm/). Merkez, daha önce yayımladığı terminoloji sözlüklerini birleştirerek 1987’de veritabanını oluşturmuş ve 2001’de bunu Bask ulusal terim bankası olarak ilan etmiştir. Yapısı 28 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann bir sözcük listesine benzer; bazı veri sayfalarında tanım bulunmaz, ancak hepsinde bir alan, terminoloji verilerinin kaynağı ve verilerin kaydedildiği yıl belirtilir (ayrıntılar için bkz. Sermann 2013). Bu terim bankalarının varlığı çoğu zaman bir boşluğu doldurur; özellikle az konuşurlu diller için hayati önem taşır ve büyük değer arz eder. Geleneksel terim bankaları türüne, Bolzano özerk ilinin girişimiyle başlatılan ve EURAC Araştırma Merkezi tarafından sürdürülen (http://www.eurac.edu/en/research/autonomies/commul/Pages/default.aspx). bistro (Novák 2013; Tamás 2013) adlı terminoloji veritabanı dâhildir. Veritabanı, İtalyanca, Almanca ve Ladince hukuk ve kamu yönetimi terimlerini içerir (http://bistrosearch.eurac.edu/). Kayıtlar ayrıntılıdır, çeşitli veri kategorileri içerir, en az bir dilde tanım sunar ve arama sonuçları kavramlar ayrı ayrı görüntülenecek biçimde gösterilir. En eski veritabanlarından biri, 1987’de kurulan ve benzer özelliklere sahip İsviçre Termdat’ıdır (www.termdat.ch) (Novák, Tamás 2013). AB’nin terim bankası IATE (https://iate.europa.eu/home) de bu kategoriye girer; ancak bu veritabanında tanımların yerini bağlamlar alabilir. Sırbistan’ın AB’ye katılımını destekleyen Sırp veritabanı Evronim (http://prevodjenje.mei.gov.rs/evronim/index.php?jezik=eng1) de çoğunlukla geleneksel bir terim bankasının özelliklerini taşır. SAPTerm (www.sapterm.com) kullanıcı arayüzünde bazı yeni özellikler de sunar ve yine bu kategoriye girer (bkz. Tamás 2015) (http://www.eurac.edu/). Katalan terminoloji merkezinin (TERMCAT) terim bankası Cercaterm de geleneksel bir terminoloji veritabanı olarak değerlendirilebilir (https://www.termcat.cat/ca/cercaterm). Ana dili Katalancadır; İspanyolca, Fransızca, İngilizce ve İtalyanca karşılıklar sunar. Kayıtlar kavramın tanımını, Katalanca bir terimi, terimin dilbilgisel kategorisini ve başka dillerdeki bazı karşılıkları içerir. Karmaşık terim bankaları kavram haritalarını ve derlemleri de içerir. Bunun bir örneği, Eohsterm bilgi tabanıdır (www.eohsterm.org) (Tamás 2010); bu taban bir kavram haritası ile incelenen yasaların hizalanmış metinlerini de içerir, ancak oluşturulduğundan beri güncellenmemiştir. UN Dünya Fikri Mülkiyet Örgütünün terim bankası WIPO Pearl (https://www.wipo.int), kavram haritasının kullanımına mükemmel bir örnektir. On dilde veri içerir ve terimler dilbilimsel arama ya da kavram haritası araması kullanılarak aranabilir. Ayrıca, henüz üzerinde çalışılmamış bir terim için, makine çevirisi sonuçlarına bir göstergeyle birlikte ulaşılabilir. Terminologija | 2019 | 26 29 Rusya veya Asya’daki (örneğin Çin) araçlar gibi, belirli bölgelerde mevcut araçlarla tamamlanabilecek olsa da, toplam 17 terim veritabanından oluşan geniş bir yelpazeyi analiz etmeye çalıştık. Bu değerlendirme sisteminin büyük, merkezi çevrimiçi veritabanlarının kullanıcı arayüzleriyle ilgili olduğunu ve terminologlar ile çevirmenler tarafından oluşturulan terim bankalarının, tekil dosyaların ve hatta sunucu tabanlı terim veritabanlarının incelenmesini, bunların oluşturulma adımlarının betimlenmesini ve analizini ya da karmaşık terminoloji yönetim sistemlerinin açıklanmasını kapsamadığını akılda tutmak önemlidir (Arntz et al. 2014; Bowker 2015: 307; Drewer et al. 2014; Schmitz, Drewer 2017). Yukarıda anılan yayınlar, gündelik kullanım gereksinimlerini başlangıç noktası olarak almış ve değerlendirme ölçütlerini daha genel araştırma amaçları için genelleştirmemiştir. 2. ÇEVRİMİÇİ TERMİNOLOJİK VERİTABANLARI İÇİN DEĞERLENDİRME SİSTEMİ 2.1. Merkezi terim veritabanlarına ilişkin arka plan bilgileri Bir veritabanının genel arka planının incelenmesine, ilgili alandaki terim veritabanlarının gözden geçirilmesiyle başlanabilir. Önceki sürümler, terim veritabanının tarihsel arka planını ve bir öncülü olup olmadığını (örneğin EURODICAUTOM ve onun ardılı IATE örneğinde olduğu gibi) ortaya koyabilir. Bu konu çeşitli açılardan incelenebilir. Örneğin Sager (1990: 165–167), teknolojik ilerlemeyi ele alır ve birinci nesil terim veritabanları (sözcük odaklı, kurum içi kullanım için tasarlanmış, 1970’lerden) ile teknolojik gelişmelerin kavram odaklılığın ve terim özerkliğinin ortaya çıkmasını sağladığı 1980’lerde görülen ikinci nesil terim veritabanlarını birbirinden ayırır. Bir başka ölçüt, terim veritabanının diğer terim veritabanlarıyla bağlantısı olup olmadığıdır: kurumsal arka plan nedeniyle veriler kuruluş içinde aktarılabilir ve alt merkezler bulunabilir (bkz. AB’nin kurumlar arası veritabanı IATE; Termdat, UNTERM). Genel arka plan incelemesine ilişkin bir başka ölçüt, veritabanının terminolojinin alt alanlarına (dil politikası, çeviri ve standartlaştırma) göre sınıflandırılması olabilir. Bazı durumlarda veritabanı, dil politikası amaçlarını gerçekleştirmek üzere hükümet gözetiminde oluşturulur (örneğin bistro, Termdat, Termium Plus, TermCat). Başka durumlarda 30 Dóra Mária Tamás | Eszter Sermann Evaluation System for Online Terminological Databases amaç etkili bir çeviri aracı oluşturmaktır (ör. IATE) ya da standartlaştırma sürecinde oluşturulan terimler terim veritabanında kamuya sunulur (ör. DINTerm; https://www.din.de). Çoğu zaman veritabanları çok amaçlıdır ve aynı anda çeşitli işlevlere hizmet eder. Terim veritabanının doğrudan arka planını betimlerken, veritabanını oluşturan kuruluşun türü, arka planı, ulusal veya uluslararası kapsamı, alanları ve mevcut finansmanı gibi özelliklerini inceleyebiliriz. Bir ölçüt, veritabanını oluşturan kuruluşun genellikle terim veritabanı oluşturan tipik gruplardan biri olup olmadığı olabilir (Tamás 2019a: 267): – uluslararası kuruluşlar (UN – UNTERM, UN WIPO – Wipo Pearl, EU – IATE, Eurotermbank); – kamu idareleri (İsviçre Federal Şansölyeliği – Termdat, Macaristan Adalet Bakanlığı – Termin); – araştırma enstitüleri ve üniversiteler (EURAC Research – bistro); – çeviri büroları (Kanada Çeviri Bürosu – Termium Plus). Bir sonraki adım, veritabanının hedef kitlesini incelemek olabilir (ana dili konuşanlar, çoğunluk veya azınlık statüsündeki konuşurlar, çevirmenler ya da mühendisler, hukukçular, doktorlar vb. belirli bir alandaki uzmanlar). Ayrıca, veritabanının amaçlanan kullanımına dayanarak terim veritabanları, bilgilendirici nitelikteki betimleyici özellikleri ve norm koyucu nitelikteki kuralcı özellikleri temelinde birbirinden ayrılabilir (Tamás 2019b: 110). 2.2. Terim veri tabanının teknik parametreleri Teknik parametreler, kullanıcı arayüzü gibi kullanıcıların erişebildiği özellikleri kapsar; aksi ayrıca yayımlanmadıkça, veri tabanının iç yapısı veya oluşturulma süreci hakkında bilgi gerektiren özellikleri kapsamaz. Veri tabanının iç yapısını bilerek, terim veri tabanının terminolojik yaklaşımın gerektirdiği üç katmanlı hiyerarşik yapıyı (madde düzeyi – dil düzeyi – terim düzeyi) karşılayıp karşılamadığına ya da bir veri tabanı ağı, basit bir veri tabanı veya ilişkisel bir veri tabanı yapısına sahip olup olmadığına karar verebiliriz (Sermann, Tamás 2010). Ayrıca, terim veri tabanının tüm veri içeriğine ne ölçüde erişilebildiğini veya verilerin bir ya da daha fazla veri deposunda saklanıp saklanmadığını ve ne şekilde saklandığını belirlemek için arka plan bilgilerine de ihtiyaç duyarız. Büyük merkezi çevrimiçi veri tabanları genellikle içeriği görüntülemek için kendilerine özgü bir yönteme sahiptir. Bununla birlikte, örneğin Terminologija | 2019 | 26 31 Güney Tirol’ün bistro terim veri tabanında olduğu gibi, SDL Trados Multiterm yazılımında saklanan ayrıntılı bilgilere kullanıcı arayüzünün arkasından da erişilebilir. Bu yıldan itibaren, Viyana Üniversitesi ile iş birliği içinde oluşturulan ve 700 terim içeren Verwaltungsglossar (https://www.sprachressourcen.at/verwaltungsglossar/), Excel, TBX ve PDF biçimlerinde, SDL Trados Multiterm dosya biçiminde ve çevrimiçi Quick Term yazılımı aracılığıyla, üstelik bir uygulama olarak da erişilebilir durumdadır. Diğer veri tabanları, içeriklerinin bir kısmını kullanıcıların indirmesine olanak tanır (bkz. IATE’yi indirin: https://iate.europa.eu/home). Veri tabanları giderek daha modern ve teknolojik açıdan daha gelişmiş hâle gelmekte; örneğin WIPO Pearl’de olduğu gibi (https://www.wipo.int/reference/en/wipopearl/news/2019/news_0003.html). kullanıcıların verilere akıllı telefon veya tablet gibi çeşitli cihazlardan erişmesine olanak tanıyabilmektedir. 2.3. Terim veri tabanının içeriğine ilişkin bilgiler 2.3.1. VERİ TABANININ GENEL ÖZELLİKLERİ Terim veri tabanlarının genel özelliklerini incelemek amacıyla, bunları terminolojik yaklaşımın uygulanabilirliği ve veri tabanlarının yapısı bakımından iki gruba ayırdık: daha genel ve temel özellikleri içeren bir grup ile daha ayrıntılı ve özgül özellikleri içeren bir grup. İlk grupta, dilsel verilerin veri tabanına kavram odaklı yaklaşım gözetilerek kaydedilip kaydedilmediğini inceleyerek başladık. Bazı durumlarda, semasyolojik yaklaşımın (sözcüğe veya dilsel göstergeye dayalı) kavram odaklı yaklaşımla harmanlandığına ve bunun sonucunda terim özerkliğine bütünüyle uyulmadığına ya da sözlükbilimsel araçların eklendiğine rastlayabiliriz (örneğin EUROTERMBANK’ın sözcük listesi özellikleri veya SAPTerm ya da Termium Plus veri tabanının web sitesinde bulunan ve başka amaçlara hizmet eden, ancak terim veri tabanının parçasını oluşturmayan ek sözlük listesi) (ayrıca bkz. Sermann, Tamás 2013; Tamás 2015). Termium Plus terim veri tabanı, başlangıç noktası olarak alanların belirtildiği ayrı bir arama sonucu listesi sunmamakta; bunun yerine 1. kayıt, 2. kayıt ve benzeri başlıklardan oluşan bir veri sayfası sunmaktadır. Yukarıdakilere dayanarak, tamamen onomasyolojik terim veri tabanları ile yapısında bazı semasyolojik özellikler de bulunan terim veri tabanlarını birbirinden ayırabiliriz. 32 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann Genel özellikleri ele almaya devam ederek, bu makalenin 2. bölümündeki Tablo 3’te terim bankalarını yapıları ve kayıtlarında yer alan ayrıntılara göre üç kategoride sınıflandırıyoruz: basit, ayrıntılı geleneksel ve derlem ya da kavram haritaları gibi ek bilgiler içeren karmaşık terim bankaları. 2.3.2. TERİM BANKALARININ YAPISININ AYRINTILI İNCELENMESİ Yapılarının incelenmesine dayanarak terim bankaları birkaç alt grupta sınıflandırılabilir. Bunları, Tablo 2’de bulunan sözlük sınıflandırmasıyla geçici olarak eşleştirdik ve terim bankalarındaki megayapı, makroyapı, mikroyapı ve mezoyapının karşılık gelen özelliklerini belirledik. Terim bankalarının içerikleri farklı olsa da söz varlıkları için oluşturulmuş bu ölçütler dizisini uygulamaya karar verdik. Gözlemlediğimiz üzere, mikroyapı düzeyine karşılık gelen hiyerarşik yapı görselleştirme yüzeyinde her zaman görünür değildir; örneğin terim ile tanım iki farklı düzeyde yer alabilir (ancak kullanıcı kılavuzunda bulunabilir). Öte yandan, geleneksel ya da çevrimiçi sözlüklere aşina kullanıcılar, şeffaf bir yapı söz konusu olduğunda daha fazla başvuru noktasına sahip olabilir ve farklılıklar açıkça ortaya konabilir. Bu durum, dış kullanıcılar için daha şeffaf bir arayüzle çözülebilir. Buna uygun olarak, megayapı düzeyinde terim bankasının kullanımına ilişkin; örneğin kullanıcı kılavuzu, yardım sayfası, sık sorulan sorular, terim bankasının amacı, alanı, hedef kitlesi, çalışma yöntemi, dil sayısı ve diller arasındaki çok dillilik ilişkileri, alan ve alt alanlar hakkında bilgi bulunup bulunmadığını inceleyebiliriz. Ayrıca kullanıcıların yardım almasına yönelik forum veya sohbet hizmeti gibi başka bilgilendirici araçlar da olabilir (bkz. SAPTerm: chat, SAP Community, SAP Help Portal). Örneğin IATE veritabanı bize terim ve kayıt sayılarını, önceki hafta yapılan arama sayısını ve değişiklikleri (yeni kayıt, silme, düzenleme) bildirir. Veritabanları ayrıca kullanıcılara terim bankasının telif hakkı hususları hakkında bilgi verir. Terim bankasının kullanıcı arayüzü bir derleme olarak değerlendirilir ve bu nedenle, özellikle yapısı ve verilerin düzenlenmesi bakımından telif hakkıyla korunur; dolayısıyla ekrandaki gösterimi serbestçe kopyalanamaz veya yayımlanamaz. Makroyapı düzeyinde, terim bankasının sunduğu basit veya gelişmiş arama seçeneklerini ve gelişmiş arama kapsamında terim, alan ve alt alan, parça ya da dilsel arama temelindeki seçenekleri inceleyebiliriz Terminologija | 2019 | 26 3 3 bunlara kavram haritasında (ör. WIPO Pearl) ya da derlemde arama da eklenebilir. Veritabanı çeşitli filtreler sunabilir; örneğin bistro’da mevzuatın belirli alanlarında, dillerde ve coğrafi dağılıma göre (yani Almanya, Avusturya veya İsviçre’de konuşulan) arama yapabiliriz. Veritabanı ayrıca filtre ayarlarımızı kaydetme olanağı sunar; entegre dil algılama özelliği de yararlı olabilir. Arama sonucunda çoğu veritabanı bir sonuç listesi görüntüler; sonuçların gösterilme yöntemini ve verilerin düzenlenişini inceleyebiliriz. Örneğin Termium Plus, alanların belirtildiği ayrı bir listeyi başlangıç noktası olarak sunmaz; bunun yerine 1. kayıt, 2. kayıt ve benzeri kayıtları içeren bir veri sayfası sunar. Bu aşamada verilerin niteliği hakkında, yalnızca metinsel mi olduğu yoksa çizimler ya da multimedya da içerip içermediği konusunda bilgi ediniriz. Google Görseller’de arama olanağı da sunulabilir (WIPO Pearl’de olduğu gibi). Başka veri depolarıyla birlikte çalışabilirlik de sağlanabilir (örneğin IATE ve EURLEX hukuk deposu, WIPO Pearl ve Patenscope patent veritabanı). Mikroyapı düzeyinde, veri kategorilerinin sayısı veritabanındaki ayrıntı düzeyinin açık bir göstergesidir. Veritabanının asgari düzeyde bilgi mi içerdiği, yoksa iyi geliştirilmiş ve ayrıntılı bir veri deposu mu olduğu görülebilir; bu bilgi, kullanıcı açısından değerlendirme temelini oluşturur. Veri kategorilerini incelerken, yapısal açıdan zorunlu ve isteğe bağlı veri alanlarını birbirinden ayırabiliriz. Tanımın bağlamla ikame edilip edilemeyeceği her zaman önemli bir husustur. The relevant literature, standards and best practices (see Drewer et. al. 2014) can help us decide which are the most important data categories as per the principles of compilation, and we can also compare existing termbases (e.g. if possible also on the basis of their hierarchical organisation – respecting the entry level, language level and term level, for details see: Drewer et. al. 2014). Arntz et al. (2009: 233) claim that a simple termbase contains the following data fields: subject field, language, ID number, other codes, the term, linguistic features, definition, context, notes, synonym, data of the editor, date, source. Arntz et al (2014: 229–238) however contains a more complex description, that already meets the requirements of modern terminology management. Bir terim bankasının kavram odaklı niteliği nedeniyle tanım, terimin ötesinde şüphesiz merkezi bir rol oynar; buna karşılık eşdeğerlik her zaman ayrı bir kategori değildir. Sık rastlanan diğer veri kategorileri şunlardır: 34 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann – terim durumu (ana terim veya baş terim; eş anlamlıların ayrı bir kayıtta yer alıp almaması) ve ilgili terimlerle ilişkilerin türleri (üst terimler, alt terimler veya eş düzey terimler); – güvenilirlik ve doğrulanmışlık durumu; – çeşitli etiketlerin kullanımı: coğrafi dağılım; belge türü (ör. Termium Plus’ta olduğu gibi pasaport); konfederasyon veya kantonlarla ilgili özel terimler “işaretlenebilir” (Termdat’ta); kabul durumu (önerilen, yasaklanmış, standartlaştırılmış); terminoloji komitesi tarafından onaylanıp onaylanmadığı (bistro’da); arkaik (IATE’de: kullanımdan kalkmış); – görseller ve diğer multimedya öğeleri; – dilsel özellikler; – bağlam ve eşdizimler. Terim veri tabanlarının hazırlanmasına ilişkin ISO standartlarına baktığımızda, Terminoloji kaynaklarının yönetimi – Veri kategorisi belirtimleri. başlıklı ISO 12620:2019 standardında veri kategorilerine yönelik özel öneriler bulabiliriz. 1999’da yayımlanan sürümde şu on veri kategorisi tanımlanmıştır: terim, terime ilişkin bilgiler, eşdeğerlik, alan, kavrama ilişkin betimleyici veri kategorileri, kavramsal ilişkiler, kavramsal yapılar, notlar, belgelere ilişkin bilgiler, idari bilgiler. Temel veri kategorileri şunlardır: ana terim, giriş tarihi ve kaynak (Serm ann 2013). Daha sonra, birleştirme amacıyla, 2009 standardıyla paralel olarak www.isocat.org adresinde Veri Kategorisi Kaydı yayımlandı. Bu, çakışmalar da dahil olmak üzere toplam yaklaşık 590 veri kategorisini listeleyen açık bir forumdu (ayrıntılar için bkz. Schmitz 2012; Tamás 2014: 103). Şu anda www.isocat.org web sitesinin yerini, yakında yayımlanacak ISO 12620:2019’a göre geliştirilmiş bir http://www.datcatinfo.net, olan Veri Kategorisi Deposu (DCR) almıştır. Bu sürümün kendisi somut veri modelleri içermemekte, yalnızca farklı alanların ve ihtiyaçların dil kaynaklarını geliştirmeye yönelik yaklaşımlarındaki farklılıkları ve bunların veri kategorilerinde yol açtığı çeşitliliği kabul ederek kılavuzlar ve gereklilikler sunmaktadır. www.datcatinfo.net adresinde yayımlanan TBX dosya biçimini kullanarak veri alışverişi yapılabilmesi için birleştirme önemini korumakla birlikte: – çekirdek modülün veri kategorileri: tarih, not, terim; – temel modülün veri kategorileri: bağlam, tanım, harici çapraz başvuru, dilbilgisel cinsiyet, coğrafi kullanım, proje alt kümesi, ilişkili kavram, ilişkili terim, sorumluluk, kaynak, terim konumu, terim türü, işlem türü, xGraphic. Terminologija | 2019 | 26 35 JIAMCATT adlı kuruluş bünyesindeki büyük veri tabanlarının oluşturucularının veri kategorilerini birleşik biçimde kullanmaya yönelik girişimi (bkz. EU, UN, IMF; France Terme, Termdat, Termium Plus), terminoloji kaynaklarına, araçlarına ve veri tabanlarına tek bir merkezi erişim sağlayan ortak bir platform oluşturmayı amaçlamaktadır (Maslias 2014; https://ec.europa.eu/education/knowledge-centre-interpretation/events/jiamcatt-2019_en). Düzenleme ilkelerine uyulup uyulmadığını incelerken kavram odaklılık ve terim özerkliği tek ölçütler değildir. Diğer ölçütler arasında veri öğelerinin tekliği (yani terim tabanının her veri alanında tek bir veri öğesi içerip içermediği) ve veri ayrıntı düzeyi (yani ayrıntı düzeyinin dengeli olup olmadığı ve alt kategori sayısının çok yüksek olup olmadığı) yer alır (Reinke 2012: 102; Arntz et al 2014: 239–241; ISO 16642: 2017). Farklı çalışma yöntemleri ve eğilimleri kullanan bir disiplin olarak terminolojiyle uyumlu biçimde, terim tabanlarının kullanıcı arayüzü de çeşitli yaklaşımları yansıtır. Örneğin tanımlar bir ya da birkaç dilde verilebilir. Bazı durumlarda dillerin tümü aynı kavramı kullanabilir (örneğin birleşik AB terimlerinde veya uluslararası terimlerde); böyle bir durumda tanımın tek bir dilde sunulması yeterlidir. Başka bir senaryoda amaç, karşılaştırmalı çözümlemenin bulgularını göstermektir. Farklı amaçlar farklı veri kategorilerini de gerektirebilir. Amaç standardizasyonu desteklemekse (DINTerm'de olduğu gibi), standartlara atıfta bulunmak çok önemlidir; amaç terim kullanımını birleştirmek ve uyumlaştırmak ya da çeviri odaklı terminoloji çalışması yürütmekse terimlerin durumunu, işlevsel eşdeğerleri veya terim adaylarını belirtmek, bağlamlar ya da eşdizimler sunmak önem kazanır. Örneğin bistro, ana terime bağlı, sisteme özgü hukuki eşdizimler içerir (Chiocchetti 2019). Son olarak, amaç dil politikasına hizmet etmekse kavramların karşılaştırmalı çözümlemesi çok önemlidir (bkz. bistro'daki hukuki terimler). Bununla birlikte, bazı dillerde gerekli olan veriler (ör. Almancadaki artikeller) veya alana bağlı veriler (tıp ya da mühendislik alanlarında gerekli olabilecek görseller veya çoklu ortam öğeleri) bulunabilir. Yapı bakımından veri kategorilerinin düzenlenişi ve her alandaki veri miktarı farklılık gösterebilir ya da ilk sonuç metnin daha kısa bir sürümünü gösterebilir ve kullanıcı gerektiğinde metni genişletebilir (bistro'da olduğu gibi). Böylece kullanıcı girdileri daha net görebilir. Mezoyapı düzeyinde, yani iç bağlantıların (aynı ve farklı gi- 36 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann riler arasındaki) ve dış bağlantıların (harici web sitelerine verilen bağlantıların) varlığını ve görünümünü içeren gönderme sistemini inceleyebiliriz. İç bağlantıların, yani girdi içindeki ve diğer girdilere yönlendiren bağlantıların kullanımı çapraz gönderme sisteminin bir parçasıdır; kavramlar söz konusu olduğunda bu, kavram haritası gibi başka biçimlerde de gerçekleştirilebilir. Dış bağlantılar farklı biçimlerde gösterilebilir; burada bağlantının kolayca açılıp açılamadığı, içeriğinin açıklanıp açıklanmadığı (adres, izlek), kalıcı olup olmadığı veya tek kullanımlık bağlantıların kullanılmasına izin verilip verilmediği önemlidir. 2.4. Terim tabanının kullanımı hakkında bilgi Kullanıma ilişkin bilgiler; terim tabanının kullanıcı dostu olup olmadığını, verilerin güvenilirliğini, güncelleme sıklığını, veri tabanının yenilikçi niteliğini, meslek açısından önemini ve toplum için değerini kapsar. Kullanıcılar her zaman kullanımı kolay, açık ve bilgiyi hızla sunan bir aracı tercih eder. Bu açıdan, çeşitli platformlarda da (bkz. teknik parametreler) deneyimlenmesi gereken veri tabanının kullanıcı dostu olması büyük önem taşır. Veri tabanının genel halk tarafından anlaşılması amaçlanıyorsa kısaltmalardan kaçınmak (Termdat'ın güncel sürümünde önceki sürümüne kıyasla önemli bir iyileştirme), aramaların kolay olmasını sağlamak ve görsellerden yararlanmak önerilir. Görsellerin bir işlevi de veri güvenilirliğinin nasıl gösterildiğidir; böylece kullanıcı sıklık ve güncellemeler hakkında hemen açık bilgi edinir. Bu yalnızca verilerin güvenilirliği için değil, terim tabanındaki verilerin kalitesi için de geçerlidir. Kalite hakkında değerlendirme yaparken terim tabanının mevcut biçimini esas almamız gerekir; verilerin gerçekten güncel, kontrol edilmiş ve doğrulanmış olup olmadığı her zaman açık değildir. Güncellik çeşitli biçimlerde gösterilebilir; örneğin kayıt tarihiyle ya da ayrıca doğrulanmış durumun açıkça belirtilmesiyle. Örneğin IATE'de yıldızlar güvenilirliği gösterir; bistro terim tabanında aynı amaçla beşli bir ölçek kullanılır ve standartlaştırılmış terimler en yüksek puanı alır; WIPO Pearl ise aynı amaçla dörtlü bir ölçek kullanır. Güvenilirliği artırmak için kaynakların seçimi ve uygun biçimde belgelenmesi çok önemlidir (örneğin kalıcı bir DOI tanımlayıcısı bulunan belgelere öncelik verilebilir). Terim tabanı üreticisinin kurum içi ve/veya kurum dışı uzman ağlarıyla çalışıp çalışmadığı da önemlidir (SAPTerm). Güvenilirliğin bir başka yönü, verileri düzenlerken uygulanan düzenleme yöntemleridir (öneri sunma olanağı sağlıyor mu, kurum içi Terminologija | 2019 | 26 37 ve/veya dış uzmanlara danışılıp danışılmadığı, düzenleme sürecinin kitle kaynaklı olup olmadığı ve WIPO Pearl’de olduğu gibi makine çevirisi sonuçları içerip içermediği. Örneğin SAPTerm, her ülkede bir uzman ağı kurmayı amaçlamaktadır (Tamás 2015); ya da editörlerin üniversitelerle iş birliği anlaşmaları olup olmadığı (IATE ve WIPO Pearl’de olduğu gibi). Düzenleme merkezi bir konumda yapılabilir veya yerel olarak yapılıp ardından merkezi bir veri tabanına yüklenebilir (IATE, AB’nin çeviri hizmetleri tarafından düzenlenir; Termdat hem merkezî olarak hem de kantonlarda düzenlenir; UNTERM, BM’nin çeşitli birimlerinden gelen verileri içerir). Son durumda yinelenen kayıtların ayıklanması önemli bir güçlük teşkil eder (bkz. IATE ve UNTERM). Löckinger (2019: 9) examined the research methods of document editors, and evaluated the results of online questionnaires concluding that users make their judgements on quality primarily based on the content (whether it is up-to-date and professional) and usability (user friendliness, display and categorisation of information). Veri tabanının yenilikçi niteliği, yeni türde bir görüntüleme biçimi ya da ek bilgilerle (kavram haritası, derlem, makine çevirisi sonuçları, video eğitimi, çevrim içi kurs) veya veri havuzlarının birbirine bağlı olup olmadığıyla (Google görselleri, IATE ve EURLEX veri tabanları, WIPO Pearl ve Patentscope gibi) yansıtılabilir. Son olarak, terim bankasının meslek açısından değeri ve toplum için önemi de incelenmelidir. Burada sorulması gerekenler şunlardır: Terim bankası çeşitli uzman grupları için yararlı mıdır; dil politikası ve terminoloji politikası bakımından bir önemi var mıdır; terim bankasını oluşturan kurum sürekli eğitim, çevrim içi eğitim, atölye çalışmaları ya da iş birliği olanakları sunmakta mıdır (örn. Termdat, IATE, WIPO). SONUÇLAR: DEĞERLENDİRME SİSTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİ Terim bankalarına ilişkin ölçütler dört kategoride geliştirilmiştir: – arka plan bilgileri, – teknik parametreler, – içeriğe ilişkin bilgiler ve – kullanıma ilişkin bilgiler. Yukarıda sunulan deneme niteliğindeki değerlendirme sistemi, görece birleşik bir terminolojik yaklaşım ve ilkeler temelinde oluşturulan terim bankalarının yine de çok çeşitli özellikler sergilediğini ortaya koymaktadır; çünkü farklı alanlara ve amaçlara yönelik kullanıcı gereksinimleri, farklı düzenleme ilkelerini öne çıkarmaktadır. 38 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann Ayrıca, bu özellikler birbiriyle yakından ilişkilidir ve çoğu zaman birbirinden ayrılmaları zordur (örneğin düzenleme ilkeleri, belgelendirme, güvenilirlik ve kalite). Yukarıdakiler doğrultusunda iki tür güçlükle karşılaştık: bir yandan ortak özellikler sözlüklerdekine kıyasla daha az belirgindir, diğer yandan bazı özellikler birden fazla ölçüte aittir. Sözcük listelerine ölçütler dizisinin uygulanması, leksikografi ve terminoloji alanındaki bu çeviri araçlarının türleri arasındaki farklılıkları ve terim bankalarının temel özelliklerini ortaya koymuştur. Bununla birlikte, analiz tamamlanmış sayılamaz. Değerlendirme ölçütlerinin daha ayrıntılı biçimde belirlenmesi, çevrimiçi ortamlarda daha belirgin bir yapının olası gelişimi ve terim bankalarının zaman içinde zorunlu olarak evrim geçirmesiyle daha özgül bir betimleme geliştirmek mümkün olacaktır. Yine de bu değerlendirme sisteminin, sözlüklerde de görüldüğü üzere, eğitimde bu araçların daha kapsamlı anlaşılması ve daha bilinçli kullanılması, inceleme yazıları yazılması ve çevirmenler açısından yararlı olabileceğine inanıyoruz. Bu değerlendirme sistemini adım adım uygulayan kullanıcı, aracın yeni işlevlerini keşfedebilir. Sistem ayrıca kullanıcıların terim bankaları hakkında hem sözlü olarak hem de inceleme yazıları biçiminde nesnel ve uzman görüşleri oluşturup paylaşmalarına yardımcı olur. Makalenin başında vurguladığımız gibi, bu değerlendirme sistemi geçici nitelikte tasarlanmıştır. Analizimizin kapsamlı niteliğinin geliştiricilere dahi ilham verebileceğini umuyoruz. Terim bankası türü, pratik gereksinimlerle yakından bağlantılı olmakla birlikte yaratıcılığa da olanak tanır. REFERENCES Arntz R., Picht H., Mayer F. 2009: Einführung in die Terminologiearbeit, Hildesheim, Zürich, New York: Georg Olms Verlag. (6. Aufl.). Arntz R., Picht H., Schmitz K.-D. 2014: Einführung in die Terminologiearbeit, Hildesheim / Zürich / New York: Georg Olms Verlag. Bessé B. de, Nkwenti-Azeh B., Sager J. C. 1997: Glossary of Terms Used in Terminology. – Terminology 4, 117–156. Bowker L. 2015: Terminology and Translation. – Handbook of Terminology. H. J. Kocker, F. Steurs (eds.), Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, 304–323. Cabré M. T. 1998: Terminology. Theory, Methods and Applications (Terminology and Lexicography Research and Practice I), Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins. Chiocchetti E. 2019: Terminology Work in South Tyrol: New Approaches, New Termbase, New Domains. Scientific, Administrative and Educational Dimensions of Terminology. Held at: the 3rd International Conference on Terminology, Lithuania, Vilnius, 17–18 October 2019. Drewer P., Pulitano D., Schmitz K.-D. 2014: Terminologiearbeit. Best Practices 2.0, Köln: Deutscher Terminologie-Tag e.V. Fóris Á. 2005: Hat terminológia lecke [Six lectures in terminology], Pécs: Lexikográfia Kiadó. Terminologija | 2019 | 26 39 Fóris Á. 2018: Lexikológiai és lexikográfiai ismeretek magyar (mint idegen nyelv) tanároknak. [Lexicology and lexicography for teachers of Hungarian (as a foreign language)]. Károli Gáspár Református Egyetem, Magyarnyelv-tanári segédkönyvek, Budapest: L’Harmattan. Fóris Á., Rihmer Z. 2007: A szótárak minősítési kritériumairól. [On the Evaluation Criteria for Dictionaries]. – Fordítástudomány 9(1), 109–113. Gaál P. 2012: Szempont­rendszer online szótárak minősítéséhez. [Evaluation System for Online Dictionaries]. – Magyar Terminológia 5(2), 225–250. Hartmann R. K. K., James G. 1998: Dictionary of Lexicography, Exeter: Routledge. Löckinger G. 2019: Fachsprachliche Nachschlagewerke für technische Redakteurinnen und Redakteure – Ergebnisse einer empirischen Studie. Edition. 15. Jahrgang, 1. Ausgabe. 5–9. Magris M., Musacchio M. T., Scarpa F. 2002: Manuale di terminologia. Aspetti teorici, metodologici e applicativi, Milano: Editor Hoepli. Maslias R. 2014: Combine EU Terminology with Communication and Ontology Research. – Terminology and Knowledge Engineering, 2014. Jun 2014, Berlin, Germany. Available at: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01005876. Novák B. 2013: A bolzanói bistro olasz–német–latin jogi terminológiai információs rendszer bemutatása. [Bistro, the Italian–German–Ladin information system for legal terminology]. – Magyar Terminológia 6(1), 61–83. Novák B., Tamás D. 2013: A svájci jogi-közigazgatási terminológiai adatbank, a TermDat. [TermDat, the Swiss Terminology Database of Law and Public Administration]. – Magyar Terminológia 6(2), 207–231. Novák B. 2018: A terminológiai munkafolyamat a minőségi jogalkotásban. Magyar–olasz összehasonlító vizsgálat az alkotmányjogi terminológia területén. [The Role of Terminology Work in Quality Law Making. Hungarian–Italian Comparative Terminology at the Field of Constitutional Law]. Doctoral Thesis University of Pécs, Faculty of Law. Kranebitter K., Ralli N. 2019: Piccola guida per sviluppare strumenti terminologici. Talk held at: XXIX Convegno Ass. I. Term, Terminologie e vocabolari: lessici specialistici e tesauri, glossari e dizionari. Accademia della Crusca, Villa Medicea di Castello, Firenze, 30–31 May 2019. Reinke U. 2012: Terminologiearbeit für und mit Sprachtechnologie. – Terminologieprozesse und Terminologiewerkzeuge. F. Mayer, K.-D. Schmitz (eds.), Akten des Symposiums. Heidelberg, 19–21. April 2012, Deutscher Terminologie-Tag e.V, Köln: SDK Systemdruck Koln GmbH & Co. KG, 101–118. Sager J. C. 1990: A Practical Course in Terminology Processing, Amsterdam / Philadelphia: John Benjamins Publishing Company. Schmitz K.-D., Drewer P. 2017: Terminologiemanagement. Grundlagen, Methoden, Werkzeuge, Berlin: Springer Vieweg Verlag. Schmitz K.-D. 2012: Using International Standards for Terminology Exchange. – Terminologija 19, 33–38. Available at: http://lki.lt/wp-content/uploads/2017/06/Terminologija-19-ilovepdf-compressed.pdf [accessed 05.08.2019]. Sermann E., Tamás D. 2010: Hogyan definiálhatjuk a fordítói adatbázist? Egy olasz és egy spanyol fordítói terminológiai adatbázis vizsgálata. [How to Define the Translation Database? Study of an Italian and a Spanish Translation Oriented Termbase]. – Nyelvek találkozása a fordításban. Doktori kutatások Klaudy Kinga tiszteletére. K. Károly, Á. Fóris (eds.), Budapest: ELTE Eötvös Kiadó, 101–115. Sermann E. 2011: A terminológiai szabványosítás szerepe a lokalizáció folyamatában. [The Role of Terminology Standardization in Localization]. – Fordítástudomány 13(2), 72–87. Sermann E. 2013: A terminológiai szabványosítás és a terminológiai harmonizáció fordítási vonatkozásai. [The Translational Aspects of Terminology Standardisation and Terminology Harmonisation]. Doctoral dissertation (Manuscript), Budapest: ELTE. Sermann E., Tamás D. 2013: Elektronikus szótár vagy terminológiai adatbázis? [Electronic Dictionary or Termbase?]. – Társadalmi változások, nyelvi változások. A XXII. MANYE Kongresszus előadásai. Szeged 2012. április 12–14. Sz. Tóth (ed.), Budapest–Szeged: MANYE–Szegedi Egyetemi Kiadó Juhász Gyula Felsőoktatási Kiadó, 450–454. Available at: http://mek.oszk.hu/11700/11730/. Sermann E. 2019: A terminológiai munkafolyamatok és a fordítás szempontjából releváns ISO-szabványok. [ISO Standards Relevant for Terminology Work and Translation]. – A szabványosítás fordítási és terminológiai vonatkozásai. Á. Fóris, A. Bölcskei (eds.), Budapest, L’Harmattan. Sermann E. 2019: Terminológiai adatbázisok mint a nyelvi portálok áthidalásának eszközei. Magyar nyelven (is) elérhető néhány terminológiai adatbázis tartalmi és szerkezeti vizsgálata. [Termbases as the Means to 40 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann Surpass Language Barriers. Content and Structural Analysis of Some Termbases (also) Available in Hungarian. – Acta Historiae Litterarum Hungaricarum. Acta Universitatis Szegediensis 34(3), 149–169. Tamás D. 2010: La Knowledge Base EOHS Term, ossia un vocabolario Online Creativo. – Corvinus nyelvi napok, “Kreativitás és nyelv”. 2009. szeptember 23–24. G. Cs. Dávid, A. Zelenyi (eds.), Budapesti Corvinus Egyetem IOK Alkalmazott Nyelvészeti Kutató- és Továbbképző Központ, Budapest: Aula, 349–355. Tamás D. 2013: Az olaszországi Bolzano autonóm megyében élő kisebbségek jogainak védelméről és a bistro terminológiai projekt létrejöttének hátteréről. [On the Protection of Rights of the Minority Communities Living in the Autonomous County of Bolzano, and the Bistro Terminology Project]. – Magyar Terminológia 6(1), 41–60. Tamás D. M. 2014: A gazdasági szakszövegek fordításának terminológiai kérdéseiről. [The Terminological Aspects of the Translation of Economic Texts], Fordítástudományi értekezések I, Budapest: ELTE BTK Fordító- és Tolmácsképző Tanszék. Tamás D. 2015: Az SAPterm terminológiai adatbázis vizsgálata. [The Study of SAPterm Termbase]. – A fordítás titkos ösvényein. Doktori kutatások Klaudy Kinga tiszteletére II. K. Károly, Á. Fóris (eds.), Budapest: ELTE Eötvös Kiadó, 211–230. Available at: http://www.eltereader.hu/media/2018/05/A_forditas_titkos_osvenyein_READER.pdf. Tamás D. M. 2018: Miért rögzítsünk jogi szakszavakat terminológiai adatbázisokban? [Why Should We Record Legal Terms in Termbases?]. – Magyar Jogi Nyelv 2(2), 30–32. Available at: https://joginyelv.hu/beszamolo-a-jog-es-terminologia-cimu-konferenciarol/. Tamás D. M. 2019a: A IUSTerm jogi és közigazgatási terminológiai adatbázis háttérmunkálatainak tapasztalatairól. [IUSTerm Terminological Database of Law and Public Administration: A Glimpse Behind the Scenes]. – Diszciplínák találkozása – nyelvi közvetítés a XXI. században. Sz. Szoták (ed.), Budapest: OFFI Zrt, 260–281. Available at: https://150.offi.hu/kiadvanyok/disciplinak-talalkozasa-nyelvi-kozvetites-21-szazadban. Tamás D. M. 2019b: A terminológiai adatbázisok mint a terminológia-stratégia eszközei. [Terminology Databases as Means of Terminology Strategy]. Talk held at: Terminológia-stratégiai kihívások a magyar nyelv vonatkozásában. [Challenges of Terminology Strategy in the Hungarian Language Area], Budapest: OFFI–L’Harmattan, 105–119 (In press). SOURCES 12620: 2019 Management of Terminology Resources – Data Category Specifications. 3th edition [2019.05]. 12620: 2009 Terminology and Other Language and Content Resources – Specification of Data Categories and Management of a Data Category Registry for Language Resources. 12620: 1999 Computer Applications in Terminology – Data Categories. ISO 16642: 2017 Computer Applications in Terminology – Terminological Markup Framework. 2nd edition [2017.11]. ONLINE SOURCES: http://www.datcatinfo.net [accessed 05.08.2019] https://ec.europa.eu/education/knowledge-centre-interpretation/events/jiamcatt-2019_en [accessed 05.08.2019] http://www.eurac.edu/en/research/autonomies/commul/Pages/default.aspx www.isocat.org [accessed 10.03.2013] https://www.termcat.cat/en/recursos/productes-multimedia/termtest-dictionary-self-assessment-test [accessed 05.08.2019] https://www.wipo.int/reference/en/wipopearl/news/2019/news_0003.html [accessed 14.03.2019] TERMBASES: bistro http://bistrosearch.eurac.edu/ [accessed 14.03.2019] DINTerm https://www.din.de [accessed 14.03.2019] Cercaterm https://www.termcat.cat/ca/cercaterm [accessed 06.08.2019] Terminologija | 2019 | 26 41 Evronim http://prevodjenje.mei.gov.rs/evronim/index.php?jezik=engl [accessed 05.08.2019] eohsterm www.eohsterm.org [accessed 14.03.2019] EUROTERMBANK (https://www.eurotermbank.com/) [accessed 05.08.2019] EUSKALTERM (http://www.euskadi.eus/web01-apeuskal/eu/q91EusTermWar/kontsultaJSP/q91aAction.do) [accessed 05.08.2019] France Terme (http://www.culture.fr/franceterme) [accessed 05.08.2019] IATE https://iate.europa.eu; https://iate.europa.eu/home [accessed 14.03.2019] SAPTerm www.sapterm.com [accessed 16.03.2019] Termdat www.termdat.ch [accessed 15.03.2019] Termium Plus https://www.btb.termiumplus.gc.ca [accessed 14.03.2019] Verwaltungsglossar https://www.sprachressourcen.at/verwaltungsglossar/ [accessed 05.08.2019] WIPO Pearl https://www.wipo.int [accessed 15.03.2019] Termin https://jogi-terminologia.im.gov.hu/ [accessed 14.03.2019] UNTERM (http://untermportal.un.org) [accessed 05.08.2019] APPENDIX EVALUATION SYSTEM FOR ONLINE TERMINOLOGICAL DATABASES I. Background information on central termbases A) GENERAL BACKGROUND 1. A survey of the termbases at the given domain: – historical background, date of creation, evolution, newly implemented or improved version of a former database; – diachronic (former versions) or synchronic description; – relationship with other termbases within or outside the organisation. 2. Grouping based on aim: – language policy and terminology policy aims; – translation-oriented termbase; – standardisation purposes. B) IMMEDIATE BACKGROUND 1. The characteristics of the organisation that produced the termbase: – the background to the organisation, whether it has a national or international scope, domain, funding and type of organisation: international organisation, public administrative agency, research institute, university, translation agency. 2. Target users: – native speakers, speakers having a majority or minority status; – translators; – experts of a specific domain, e.g. engineers, lawyers, doctors etc. 42 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann 3. Intended purpose: – descriptiveness; – prescriptiveness. II. Technical parameters of a termbase A) THE SOFTWARE – bespoke; – hybrid; – commercially available. B) ACCESSIBILITY OF THE TERMBASE – open or restricted; – downloading of data allowed, supported platforms (e.g. smart phone, tablet). III. Information on the content of the termbase A) GENERAL FEATURES OF THE DATABASE 1. Concept oriented: – purely onomasiological approach; – hybrid approach, containing semasiological elements as well. 2. Simple, traditional or complex termbases: – number of structural elements (termbase, concept map, corpus); – level of detail in entries: type and number of data categories. B) DETAILED STRUCTURE OF THE DATABASE 1. At the level corresponding to megastructure: – directions for use and other forms of help: forum, chat service for users facing difficulties; – availability of copyright; – information on the number of concepts/entries and terms; – number of languages: monolingual, bilingual, multilingual; – number of domains and sub-domains. 2. At the level corresponding to macrostructure: – search options: simple or advanced for terms, in the domain, subdomain, for word fragments; linguistic search only or concept map search as well; search in aligned corpus; links giving access to other data repositories; – display and organisation of search results (hit list or lack of); – nature of shown information (text, image, multimedia). Terminologija | 2019 | 26 43 3. At the level corresponding to microstructure: – number of data categories and extent of elaboration; – types of data categories and its organisation: – display of data categories and clarity of entries: order and labelling of data categories; – respect for principles of terminology data modelling: beyond being concept oriented is there term autonomy, the level of realisation of a three-level hierarchical structure (entry level – index level – term level, if transparent through external descriptions), data elementarity and granularity; – mandatory and optional data fields; – data categories as per the work methods: is there a definition or not; the number of language variants of the definition; weather a definition can be replaced by a context; definition is for one concept or is there a contrastive purpose (e.g. existence of the data category of equivalence); – choice of data categories based on aims/subfield of terminology: standardisation, translation or language policy; – choice of data categories based on specific requirements of the domain (e.g. illustrations in an engineering termbase). 4. At the level corresponding to mesostructure: – cross references (links within the entries, links among entries); – external links (to other websites or repositories); – appearance of links (can be opened, accessibility, description of content). IV. Information on the usage of the termbase A) USER FRIENDLINESS OF THE DATABASE – understandability; – use of abbreviations; – visual elements; – easy to search. B) UPDATES – frequency of updates; – general state of up-to-dateness (dates of recording). C) RELIABILITY OF DATA – documentation: sources and their indication, information on reliability in each entry and its marking; date of recording for up-to- 44 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann dateness; star, icon, text to indicate reliability for the validated state; written sources, internal or external network of experts; the use of permanent or one-off links; – editing options and reliability: organisational with internal and/or external experts, cooperation with other organisations, possibility for individual submissions, crowd-sourced and checked, results from machine translation with indication etc. D) THE INNOVATIVE NATURE OF THE DATABASE – contains extra elements: concept map, corpus; – extra information: video tutorial, e-course; – innovative display or lack thereof. E) VALUE OF THE TERMBASE FOR SOCIETY AND ITS IMPORTANCE FOR THE PROFESSION – aspects of language strategy and terminology policy; – scope and type of experts interested; – opportunities for training, e-course, workshop, or cooperation agreements (e.g. with universities). INTERNETINIŲ TERMINŲ BAZIŲ VERTINIMO SISTEMA Santrauka Straipsnyje siekiama pateikti visapusišką klasifikavimo ir vertinimo sistemą, kuri būtų objektyvus pagrindas siekiant suprasti, aprašyti, klasifikuoti, vertinti ir peržiūrėti svarbiausias didesnių organizacijų internetines terminų bazes. Tokios visapusiškos leksikografinių žanrų, t. y. spausdintų ir internetinių žodynų, klasifikacijos jau esama, tačiau internetinėms terminų bazėms taikomos klasifikacijos nėra. Tyrimas grindžiamas Vengrijoje ir kitose šalyse paskelbta leksikografijos ir terminologijos sričių literatūra, ISO standartais, kelių internetinių terminų bazių, dalinės klasifikacijos analize, autorių atliktais tyrimais. Terminų bazėms taikytinų kriterijų rinkinys parengtas atsižvelgiant į keturias svarbiausias kategorijas: pagrindinę informaciją, techninius parametrus, turinio informaciją ir naudojimą. Straipsnyje taip pat pateikiama schema, kurią būtų nesunku naudoti seminarų ar pamokų metu. Pamažu taikydamas tokį kriterijų rinkinį, vartotojas gali įgyti vis daugiau žinių ar net atrasti naujų funkcijų. Preliminarioji vertinimo sistema atskleidžia, kad taikant beveik vienodus terminologinius metodus kuriamos terminų bazės turi tam tikrų ypatumų, nes įvairių sričių vartotojų poreikiai ir keliami tikslai numato skirtingus redagavimo principus. Be to, kai kurie ypatumai yra glaudžiai susiję ir juos dažnai sunkoka atskirti (pvz.: redagavimo principai, dokumentacija, patikimumas, kokybė). Terminologija | 2019 | 26 45 Eksperimentinis skirstymas į kategorijas padeda geriau suvokti, išsamiau aprašyti ir atidžiau įvertinti naudojimosi internetinėmis terminų bazėmis ypatumus, pagaliau – suvokti, kaip svarbu kalbos specialistams tokiomis bazėmis naudotis. Tai skatintų vartotojus susidaryti apie terminų bazes objektyvią nuomonę ir ja dalytis žodžiu ar raštu, rašant apžvalginius straipsnius. Gauta 2019-09-02 Dóra Mária Tamás Hungarian Office for Translation and Attestation Ltd Hungary, 1062 Budapest, Bajza utca 52 Termik Terminology Research Group at Károli Gáspár University of the Reformed Church of Hungary Hungary, 1146 Budapest, Dózsa György út 25 E-mail: [email protected]; [email protected] Eszter Sermann University of Szeged Faculty of Humanities and Social Sciences Department for Italian Studies Hungary, 6722 Szeged, Egyetem u. 2 Termik Terminology Research Group at Károli Gáspár University of the Reformed Church of Hungary Hungary, 1146 Budapest, Dózsa György út 25 E-mail [email protected] 46 Dóra Mária Tamás | Evaluation System for Online Terminological Databases Eszter Sermann