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Erkennung maschineller Translate in Videospielen
Christian Riedhart
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Deutsch Englisch
Betreuer*in
Hanna Risku
DOI
10.25365/thesis.81774
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30429.60562.920778-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Videospielbranche ist ein globaler Milliardenmarkt, dessen Lokalisierungsbedarf stetig wächst. Durch diesen Druck und technologische Fortschritte hält die maschinelle Übersetzung (MÜ) zunehmend Einzug in die Videospiellokalisierung (VSL). Diese Masterarbeit untersucht vor diesem Hintergrund, ob und wie Spieler:innen maschinelle Übersetzungen von menschlichen Übersetzungen in Videospielen unterscheiden können, auf welche Aspekte des Zieltextes sie sich bei ihrer Entscheidung stützen, und welche Rolle das Post-Editing dabei spielt. Die Studie verfolgt ein Mixed-Methods-Design. Für die empirische Untersuchung wurde ein Online-Fragebogen erstellt, in dem 103 deutschsprachige Proband:innen mit langjähriger Spielerfahrung 15 Textpassagen aus dem Rollenspiel Dragon Age: Origins (2009) bewerteten. Die Texte, die aus den drei Spielelementen Benutzeroberfläche, Dialog und Kodex stammten, wurden in drei Kategorien präsentiert: der offiziellen menschlichen Lokalisierung, einem unbearbeiteten maschinellen Translat (Google Translate) und einer vom Autor post-editierten Version. Quantitative Erkennungsquoten wurden mit einer qualitativen Inhaltsanalyse von 375 Kommentaren kombiniert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Proband:innen nicht zuverlässig zwischen menschlichen und maschinellen Übersetzungen unterscheiden konnten (Gesamterkennungsquote: 48,3 %). Entgegen der Hypothese erschwerte Post-Editing die Erkennung nicht signifikant. Die qualitative Analyse identifizierte vier Hauptkategorien von subjektiven Erkennungsmerkmalen: lexikalisch-semantische, syntaktisch-morphologische und textsortenspezifische Merkmale sowie ein subjektives Globalurteil. Spezifische, als unidiomatisch empfundene Wortwahlen wurden oft fälschlich als maschinell klassifiziert, während die Beachtung von textsortenspezifischen Konventionen, wie einem Reimschema, ein verlässliches Human-Indiz war. Die Arbeit zeigt, dass die Wahrnehmung maschineller Translate in Videospielen ein komplexes, kontextabhängiges Phänomen ist und die Verwechslungsgefahr zwischen menschlich und maschinell in beide Richtungen erheblich ist. Dies hat Implikationen für die Qualitätssicherung und die Akzeptanz von MÜ in der VSL-Branche.
Abstract
(Englisch)
The video game industry is a global, multi-billion-dollar market with an ever-growing need for localisation. Driven by this demand and technological progress, machine translation (MT) is increasingly being used in video game localisation (VGL). This master's thesis investigates whether and how players can distinguish between machine translations and human translations in video games, which aspects of the target text they rely on in their decision-making, and what role post-editing plays in this process. The study employs a mixed-methods design. An online survey was designed in which 103 German native speakers with long-term gaming experience evaluated 15 text passages from the role-playing game Dragon Age: Origins (2009). The passages, taken from three game elements (user interface, dialogue, and codex), were presented in three categories: the official human localisation, a raw MT output (Google Translate), and a version post-edited by the author. Quantitative detection rates were combined with a qualitative content analysis of 375 comments. The results show that participants could not reliably distinguish between human and machine translations (overall detection rate: 48.3 %). Contrary to the hypothesis, post-editing did not significantly impede detection. The qualitative analysis identified four main categories of subjective detection markers: lexical-semantic, syntactic-morphological, and genre-specific features, as well as a subjective global judgement. Unidiomatic word choices were frequently misclassified as machine-generated, whereas the adherence to text-type conventions, such as a rhyme scheme, proved to be a reliable indicator of human translation. The thesis demonstrates that the perception of machine-translated text in video games is a complex, context-dependent phenomenon, with a significant risk of confusion in both directions. This has implications for quality assurance and the acceptance of MT in the VGL industry.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Erkennung maschineller Translate Maschinelle Übersetzung Videospiellokalisierung Gaming
Schlagwörter
(Englisch)
Machine Translation Detection Machine Translation Game Localization Gaming
Autor*innen
Christian Riedhart
Haupttitel (Deutsch)
Erkennung maschineller Translate in Videospielen
Paralleltitel (Englisch)
Detection of machine translation in video games
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
212 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Hanna Risku
AC Nummer
AC17977285
Utheses ID
81842
Studienkennzahl
UA | 070 | 331 | 342 |