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Arzt-Patient-Kommunikation mit SayHi Translate
eine aufgabenbezogene Evaluierung im Sprachenpaar Deutsch-Ungarisch
Julia Glocknitzer
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Ungarisch Deutsch
Betreuer*in
Franz Pöchhacker
DOI
10.25365/thesis.63984
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29584.45760.724159-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, die Leistung der Dolmetsch-App SayHi Translate aufgabenorientiert, im Rahmen eines Arzt-Patient-Gesprächs zu evaluieren. Zu diesem Zweck wurde ein Experiment in einer Ordination mit einem österreichischen Gefäßchirurgen und einem ungarischen Patienten durchgeführt, die während einer Untersuchung verbal nur mit Hilfe der App kommunizieren konnten. Um einen Überblick über die historische Entwicklung und die Funktionsweise maschineller Dolmetsch-Systeme zu geben, werden im ersten Teil der Arbeit die Meilensteine aus der Geschichte des maschinellen Dolmetschens sowie die verschiedenen Komponenten solcher Systeme vorgestellt. Um die Problematik des DolmetscherInnenmangels im Gesundheitswesen zu verstehen, wird die Situation in Österreich in einem Kapitel beleuchtet. Nach der Experimentbeschreibung wird die Analyse durchgeführt, bei der vier verschiedene Aspekte (BenutzerInnenfreundlichkeit, Spracherkennungsfehler, Übersetzungsfehler und Usability – „Natürlichkeit der Interaktion“) berücksichtigt werden, um herauszufinden, inwieweit SayHi Translate dafür geeignet ist, die Kommunikation im Rahmen des Arzt-Patient-Gesprächs im Sprachenpaar Deutsch-Ungarisch zu ermöglichen. Anhand der Ergebnisse der Evaluierung lässt sich sagen, dass – nach derzeitigem Stand der Forschung – SayHi Translate nicht für die einwandfreie Kommunikation im medizinischen Bereich geeignet ist und professionelle DolmetscherInnen im Gesundheitswesen zurzeit nicht ersetzen kann.
Abstract
(Englisch)
The aim of this master's thesis is to conduct a task-oriented evaluation of the performance of the interpreting app SayHi Translate in the context of a conversation between a doctor and a patient. For this purpose, an experiment was carried out in a doctor’s office with an Austrian vascular surgeon and a Hungarian patient who could communicate verbally only with the app during the examination. In order to provide an overview of the historical development and the functioning of machine interpreting systems, the first part of the thesis presents milestones in the history of machine interpreting and the various components of such systems. To understand the problem of the lack of interpreters in the healthcare system, the situation in Austria is examined in a chapter of the thesis. After the description of the experiment, the analysis is carried out. Four different aspects (user friendliness, speech recognition errors, translation errors and usability – "naturalness of the interaction") are taken into account to find out to what extent SayHi Translate can enable the communication between doctor and patient in the language pair German-Hungarian. Based on the results of the evaluation, it can be said that – according to the current state of research – SayHi Translate is not suitable for proper communication in the medical field and currently cannot replace professional interpreters in the healthcare sector.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
machine interpreting interpreting app SayHi Translate healthcare system
Schlagwörter
(Deutsch)
maschinelles Dolmetschen Dolmetsch-App SayHi Translate Gesundheitswesen
Autor*innen
Julia Glocknitzer
Haupttitel (Deutsch)
Arzt-Patient-Kommunikation mit SayHi Translate
Hauptuntertitel (Deutsch)
eine aufgabenbezogene Evaluierung im Sprachenpaar Deutsch-Ungarisch
Publikationsjahr
2020
Umfangsangabe
139 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Franz Pöchhacker
Klassifikationen
05 Kommunikationswissenschaft > 05.00 Kommunikationswissenschaft: Allgemeines ,
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.23 Mehrsprachigkeit
AC Nummer
AC16156793
Utheses ID
56764
Studienkennzahl
UA | 070 | 381 | 331 |