Optimierung, Konsolidierung und Anreicherung einer Terminologiedatenbank für das TermTerm-Projekt. Masterarbeit

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1 Optimierung, Konsolidierung und Anreicherung einer Terminologiedatenbank für das TermTerm-Projekt Masterarbeit im Studiengang Terminologie und Sprachtechnologie angefertigt an der Fachhochschule Köln-Institut für Translation und Mehrsprachige Kommunikation Betreuer: Prof. Dr. Klaus-Dirk Schmitz vorgelegt von: Matilda-Iuliana Soare Matrikelnummer: Datum der Abgabe:

2 Inhaltsverzeichnis 0 Einleitung Über das Projekt TermTerm Beteiligte Datenbestände Theoretischer Rahmen Terminologielehre, Terminologiearbeit und Terminologiemanagement Arten und Funktion der Terminologiearbeit Gegenstand, Begriff, Benennung Definitionen Terminologiedatenbank und Terminologieverwaltungssystem Terminologischer Eintrag Datenkategorien Grundprinzipien der Modellierung terminologischer Einträge Bereitstellung von Daten Austausch von Daten Qualitätssicherung und Validierung von Terminologieeinträgen Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Datenbankanalyse Auswertung der TermTerm-Datenbank Auswertung der ELETO-Datenbank Vorschlag für die Optimierung der TermTerm- Datenbankstruktur Konzept für die Zusammenführung der TermTerm- mit der ELETO- Datenbank Export der Access-Datenbank Konvertierung mit MultiTerm Convert Import in MultiTerm Konsolidierung des Datenbestandes Doubletten bereinigen Inhalte konsolidieren und optimieren Bereitstellung der TermTerm-Datenbank Exemplarische TBX-konforme Exportdefinition Zusammenfassung und Ausblick... 80

3 5 Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Literaturverzeichnis... 85

4 0 Einleitung 0 Einleitung Terminologie ist in aller Munde. Viele haben ihre Bedeutung erkannt und versuchen, sich in diesem Bereich zu spezialisieren, einzelne Begrifflichkeiten bleiben jedoch oftmals im Halbdunkel. Sagt man jetzt Terminus, Benennung, Begriff oder Bezeichnung oder redet man über Terminologiearbeit oder Terminologiemanagement? Immer wieder hört man in den Fragerunden bei Tagungen, die sich unter anderem mit Terminologie beschäftigen, Teilnehmer, die die Begrifflichkeiten des Fachbereichs Terminologie noch nicht beherrschen. Aus diesem Grund entstanden die Idee und der Wunsch die Terminologie der Terminologie in einer Datenbank zu sammeln und zu verwalten und Terminologieinteressierten zur Verfügung zu stellen. Nach der aktiven Mitarbeit bei der Erstellung der ersten Einträge für die Terminologie der Terminologie im Rahmen des obligatorischen Terminologieprojekts im 2. Semester des Masterstudiengangs Terminologie und Sprachtechnologie, stellten sich die Studierenden die Frage, was jetzt weiter mit ihrer Arbeit passieren würde. Es war eine große Freude zu erfahren, dass dieser terminologische Bestand später in das TermTerm-Projekt übernommen wurde und dass ich die Möglichkeit haben würde, mich mit der Optimierung dieser Datenbank zu beschäftigen. Sehr bemerkenswert ist auch, dass der Bedarf nach einer einheitlichen Terminologie der Terminologie auch von anderen Fachverbänden in anderen Ländern erkannt wurde. So wurde dem TermTerm-Projekt eine griechische Terminologie der Terminologie zur Verfügung gestellt und in der Zukunft werden auch andere dazu kommen. Da die Datenbestände von verschiedenen Organisationen stammten und in unterschiedlicher Qualität vorhanden waren, war die fachliche Zielsetzung meiner Arbeit die Optimierung und Konsolidierung der Terminologie der Terminologie sowie die Anreicherung des deutschen Datenbestands mit den von ELETO erstellten Daten. Auch wenn in der TermTerm-Datenbank selbst die wichtigsten Begrifflichkeiten der Terminologie bereits dokumentiert wurden, wurde mit dieser Arbeit angestrebt, ein Grundkonzept zur Terminologiearbeit zu erarbeiten. Ein mögliches Zielpublikum der Arbeit könnte aus Interessierten bestehen, die schnell und zu- 4

5 0 Einleitung sammengefasst Informationen zu den wichtigsten Aspekten der Terminologie erfahren möchten. So werden im ersten Kapitel allgemeine Informationen zu dem TermTerm- Projekt, zu den Beteiligten und Datenbeständen, vorgestellt. Das nächste Kapitel gibt eine kurze Einführung in die wichtigsten Aspekte der Terminologielehre, Terminologiearbeit und des Terminologiemanagements. Dazu wurde eine gründliche Literaturrecherche betrieben, um die wichtigsten Themen der Terminologie auszufiltern. Berücksichtigt bei ihrer Auswahl wurde zusätzlich die Relevanz, die diese Themen für den praktischen Teil haben. So wurden Themen wie die Grundsätze der Terminologiearbeit, die Modellierung und Validierung von terminologischen Einträgen oder der Datenaustausch detaillierter ausgeführt. Im praktischen Teil dieser Arbeit wurden zunächst die bestehenden Daten analysiert und ausgewertet und dann Vorschläge für die Verbesserung der Datenbankstruktur ausgearbeitet. Im nächsten Schritt wurde ein Konzept für die Zusammenführung der terminologischen Bestände aus den in Access und den in MultiTerm verwalteten Daten erstellt und implementiert. Nach der Zusammenführung der Daten wurde eine Bereinigung vorgenommen, deren wichtigste Schritte in Kapitel 3.4 vorgestellt werden. Da diese Datenbank später Terminologieinteressierten zur Verfügung gestellt werden soll, wird im vorletzten Kapitel eine Vorlage für den TBX-konformen Export dargestellt. Außerdem wird im letzten Kapitel eine mögliche technische Lösung für eine kooperative Weiterarbeit an dieser Datenbank präsentiert. Die im Rahmen dieser Masterarbeit bereinigten terminologischen Daten befinden sich auf der beiliegenden CD. 5

6 Über das Projekt TermTerm 1 Über das Projekt TermTerm Obwohl in Deutschland vielfältige terminologische Aktivitäten in der Industrie, im Ausbildungsbereich und auf Verbandsebene und auch die Auseinandersetzung mit den Grundlagen und Prinzipien der Terminologie eine lange Tradition haben, hat die Terminologiewelt ihre Hausaufgaben im Bereich der Terminologie der Terminologie selbst noch nicht so gründlich gemacht. Selbst auf Terminologieund anderen Fachkongressen werden mitunter Begriff und Benennung falsch bzw. synonym verwendet. So wird z. B. die Abkürzung TMS von vielen Menschen unterschiedlich verstanden. TMS steht für drei unterschiedliche Begriffe: Translation Management System, Translation Memory System oder Terminology Management System. Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Term, Terms oder Termen. Diese Bezeichnungen sind falsch. Richtig ist laut DIN 2342 Benennung, Fachwort o- der Terminus. Die Pluralform von Terminus lautet Termini. Ähnlich ist es mit Begriff, für das im Deutschen häufig Konzept verwendet wird, was ebenso falsch ist. Korrekt ist im Deutschen Begriff und im Englischen concept. So werden auch bei manchen TVS-Anbietern verschiedene Benennungen für identische Optionen verwendet, z.b. werden die Masken für die Erstellung terminologischer Einträge bei einem als Eingabemodell bezeichnet, beim anderen als Eintragsvorlage. Die meisten Begriffe der Terminologielehre werden zwar in der DIN 2342 genormt, sind aber nicht für alle Benutzer bekannt oder einfach abzurufen. Deswegen hat es sich im Rahmen mehrerer Projekte oder bei manchen Institutionen als notwendig erwiesen, die Terminologie der Terminologie zu klären und diese in einer Terminologiedatenbank aufzubereiten. 1.1 Beteiligte Die Fachhochschule Köln bietet an der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaften den Masterstudiengang Terminologie und Sprachtechnologie an. Nach einer wissenschaftlichen Vorlesung zum Thema Terminologielehre erfolgt im 2. Semester auch ein praktisches Projekt. Wenn sich die Studierenden im ersten Semester nicht im Klaren darüber waren, was Terminologie bedeutet, durften sie unter der Betreuung von Prof. Dr. K.-D. Schmitz im 6

7 Über das Projekt TermTerm zweiten Semester die Begriffe der Terminologie der Terminologie klären und in einer Datenbank dokumentieren. Die entstandene Datenbank soll später interessierten Nutzern zur Verfügung gestellt werden. Das Internationale Terminologienetz TermNet hat im Jahr 2011 erfolgreich elcat - ein innovatives E-Learning System für Terminologie - auf dem Markt gebracht. elcat ist ein nach dem Baukastenprinzip entwickeltes E-Learning System, das elf Lerneinheiten zum Thema Terminologie umfasst. Die Inhalte von elcat orientieren sich an den einschlägigen Normen zur Terminologie. In der didaktischen Aufbereitung wurde viel Wert auf Verständlichkeit und Anschaulichkeit gelegt und alle Inhalte wurden mit Darstellungen und Abbildungen illustriert. Für die Entwicklung der einzelnen Module benutzte man normenkonforme Terminologie der Terminologie. Ein umfangreiches Glossar wurde erstellt, um das Verständnis der in elcat verwendeten Terminologie zu erleichtern und um einen Überblick über die zentralen Begrifflichkeiten der Terminologie zu liefern (elcat- Projekt beendet, Lernsystem für Terminologie verfügbar, 2012). Dieser terminologische Datenbestand ist Eigentum des TermNet- Internationales Terminologienetz, wurde aber für das TermTerm-Projekt zur Verfügung gestellt. Für die Verwaltung und Pflege dieser Datenbestände benötigt man natürlich auch ein Projekt und eine organisationale Einheit. So wurde entschieden, ein TermTerm-Konsortium zu gründen, das sich um die Bereitstellung und Pflege der Daten kümmert. Mitglieder des Konsortiums sind Prof. Dr. Klaus-Dirk Schmitz von der Fachhochschule Köln, Stefan Gentz von TRACOM OHG, Dr. Gabriele Sauberer von TermNet Internationales Terminologienetz, Hans Pich von Document Service Center GmbH und Diana Brändle von dbterm. Für die Bereitstellung und Pflege der Daten wurde eine Online-Lösung ausgearbeitet. Dafür wurde vorgeschlagen, dass die Datenbestände bei mehreren Online-TVS Anbieter in einer Datenbank zur Verfügung gestellt werden. Dazu kommen Klaus Fleischmann von Kaleidoscope GmbH, Petra Dutz von SDL plc und Wolfgang Zenk von acolada ins Konsortium für die technische Umsetzung. (Informationen aus dem -Verkehr mit Diana Brändle vom ) Die Terminologen in Deutschland nehmen immer zur Kenntnis, was sich in anderen Ländern im Bereich Terminologie entwickelt. So bekam Prof. Dr. Schmitz 7

8 Über das Projekt TermTerm einen Newsletter der Griechischen Gesellschaft für Terminologie-Ελληνικής Εταιρείας Ορολογίας-Hellenic Society for Terminology (ELETO)- indem u.a. auch über die neu erstellte griechische Terminologie der Terminologie berichtet wurde. So nahm Diana Brändle Kontakt mit Vertretern der ELETO auf und holte die Erlaubnis ein, die griechischen Datenbestände mit den deutschen zusammenzuführen. Herausgeber und gleichzeitig Ansprechpartner für die griechische TermTerm Datenbank ist der Geschäftsführer der ELETO, Kostas Valeontis. 1.2 Datenbestände Bei den von den Studierenden im Master Terminologie und Sprachtechnologie erstellten Datenbeständen handelt es sich um allgemeine Begrifflichkeiten der Terminologie, die meistens aus Internetquellen oder aus dem Skript für die Vorlesung Grundlagen der Terminologie stammen. Die zu dokumentierenden Begriffe wurden erstmals im Seminar nach einem Brainstorming gesammelt und dann alphabetisch jedem Studierenden zur Dokumentation zugeteilt. Deswegen ist die Qualität dieser Daten sowohl inhaltlich als terminologisch sehr unterschiedlich. Im Seminar entstand ein Datenbestand von 241 Einträgen in Deutsch, Englisch und teilweise auch Französisch. Die Datenbestände wurden in dem TVS Trados Multiterm verwaltet und liegen als XML-Datei vor. Von elcat gab es einen Datenbestand von 709 Einträgen, der die meistgenutzten und bekannten Begriffe der Terminologie enthält, die nützlich und relevant für die Arbeit und das Verständnis des E-Learning-Systems elcat sind. Auch hier sind die Einträge meistens zweisprachig, Deutsch und Englisch und teilweise auch Französisch. Die Datenbestände von elcat wurden auch in dem TVS Trados MultiTerm verwaltet und liegen auch in XML vor. Die Datenbestände der griechischen Terminologie der Terminologie wurden von dem Technischen Komitee 21 Grundlagen der Terminologie (ELOT/TE21) angelegt, das der griechischen Ingenieurskammer (TEE) untergeordnet ist. Es sind insgesamt 1219 allgemeine und spezifische Begriffe der Terminologie aufgelistet. Die Datenbank ist aber nur in Form eines dreisprachigen Glossars vorhanden (Griechisch, Englisch und Französisch). Quellen der Daten sind sowohl die ISO Normen : 2000, : 2000, 704: 2000, ISO 860:2007 als auch die übersetzten und angepassten griechischen Normen zu diesen Aspekten. 8

9 Theoretischer Rahmen 2 Theoretischer Rahmen Gemäß DIN 2342 Teil 1 wird Terminologie wie folgt definiert: Terminologie ist der Gesamtbestand der Begriffe und ihrer Benennungen in einem Fachgebiet. (DIN 2342, 2011). Terminologie ist aber viel mehr als das; Manche benutzen das Wort Terminologie entweder für Terminologiearbeit, -verwaltung oder-management. Da die Grundbegriffe der Terminologie schon in der zu bereinigenden Datenbank dokumentiert werden, werden in diesem Kapitel die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Bereichen der Terminologie erläutert. 2.1 Terminologielehre, Terminologiearbeit und Terminologiemanagement Terminologielehre Terminologie ist in der Regel sehr zeitaufwendig und damit kostenintensiv. Deshalb ist es erforderlich, mit den richtigen Methoden, Verfahren und Werkzeugen zu arbeiten. Dazu gehört auch, dass in verschiedenen Fachbereichen nach einheitlichen Grundsätzen Terminologie erstellt wird, weil nur dann eine gemeinsame Bearbeitung der Datenbestände und ein Austausch terminologischer Daten möglich werden. Solche Grundlagen wurden von der Terminologielehre etabliert. Das wissenschaftliche Fundament der Terminologiearbeit, -normung und verwaltung sowie des Terminologiemanagements ist die Terminologielehre. Die Terminologielehre wird in der Norm DIN 2342 als " Wissenschaft von den Begriffen und ihren Bezeichnungen in den Fachsprachen" bezeichnet. Die Benennung Terminologie wird als Synonym für Terminologielehre abgelehnt, da sie im Sinne von Fachwortschatz eingeführt ist (DIN 2342, 2011). Auch wenn die ersten Schritte in der Terminologiearbeit in der Technik und den Naturwissenschaften erfolgten, ist die Terminologielehre fachübergreifend konzipiert. Die Grundsätze der Terminologielehre sind auf alle Fächer anwendbar. 9

10 Theoretischer Rahmen Die Terminologielehre ist ein interdisziplinär orientiertes Fach und ist mit der Sprachwissenschaft, Normung und Sprachplanung, Philosophie, Information und Dokumentation, Computerlinguistik und Wissenstechnik verbunden. Im Bereich der Sprachwissenschaft spielt für die Terminologielehre die aktive Beeinflussung der Sprachentwicklung, der aktuelle Wortschatz eine große Rolle. Auch andere Zweige der Sprachwissenschaft wie Lexikologie, Lexikographie, Semantik und Fachsprachenforschung sind für die Terminologielehre von großer Bedeutung. Mit der Fragestellung nach dem Wesen des Begriffs beschäftigt sich unter anderem auch die Philosophie, was auch für die Terminologie, bei der der Begriff als Denk- und Wissenseinheit im Mittelpunkt steht, wichtig ist. Mit der Bildung von Begriffen, ihrer Verknüpfungen und ihrer Zusammenfassung in Systemen beschäftigt sich die philosophische Teildisziplin Logik. Die Terminologielehre hat Symbole zur Bezeichnung von Begriffsbeziehungen aus der formalen Logik übernommen und weitere Symbole analog zu diesen entwickelt. Für die Information und Dokumentation ist die Anwendung terminologischer Prinzipien beim Aufbau von Klassifikationssystemen und Thesauri besonders wichtig. Diese Quellen werden aber auf der anderen Seite für die Informationssuche in der Terminologiearbeit eingesetzt, zum Beispiel für die Zusammenstellung von Dokumentationsmaterial zur Ausarbeitung von Terminologiebeständen und deren Strukturierung. Fragestellungen zu dem Begriff als Wissens- oder Denkeinheit, zu Beziehungsarten und Begriffsstrukturen, sowie Formen des Wissenserwerbs und der Wissensrepräsentation beschäftigen sowohl die Terminologielehre als auch die Computerlinguistik und Wissenstechnik (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 5 ff.). Vor diesem Hintergrund kann Terminologielehre wie folgt definiert werden: 10

11 Theoretischer Rahmen Interdisziplinär entwickelte Wissenschaft, deren Forschungsgegenstand einerseits der Gegenstand und der Begriff mit ihren Darstellungsformen sowie die Beziehungen zwischen ihnen und andererseits deren systematische Darstellung und die Anwendung derselben innerhalb vieler verschiedener Wissensgebiete ist. (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 8). Terminologiearbeit Terminologiearbeit ist laut DIN 2342 die "auf der Terminologielehre aufbauende Planung, Erarbeitung, Bearbeitung oder Verarbeitung, Darstellung oder Verbreitung von Terminologie ". Zur Terminologiearbeit gehört somit auch das Extrahieren von Termini, das Erstellen von Begriffssystemen, das Einpflegen von Termini in Texte sowie das Veröffentlichen von Terminologien. Terminologiearbeit kann auch Normung umfassen und kann sich auf eine oder mehrere Sprachen und auf ein oder mehrere Fachgebiete beziehen (vgl. DIN 2342, 2011). Terminologiemanagement Terminologiemanagement oder die Terminologieverwaltung ist laut DIN 2342 der "Teil der Terminologiearbeit, der sich mit der Erfassung, Verarbeitung, Pflege und Bereitstellung von terminologischen Daten befasst" (DIN 2342, 2011). Terminologiemanagement soll demnach ein Teil der Terminologiearbeit sein. In der Praxis hat sich inzwischen jedoch der Gebrauch von Terminologiemanagement als Synonym zu Terminologiearbeit etabliert Arten und Funktion der Terminologiearbeit Die Form der Terminologiearbeit hängt von der jeweiligen Zielsetzung, dem Untersuchungsgegenstand und dem Zeitpunkt der Erstellung ab. Nach der Zielsetzung wird zwischen präskriptiver und deskriptiver oder normender Terminologiearbeit unterschieden. Ziel der deskriptiven Terminologiearbeit ist es, den Ist-Zustand der Terminologie in einem Text oder Fachbereich zu ermitteln und den Gebrauch von Begriffen, 11

12 Theoretischer Rahmen Benennungen und Definitionen zu beschreiben. In diesem Fall werden nur die sprachliche Korrektheit und die Häufigkeit berücksichtigt, es werden aber keine Empfehlungen für eine bestimmte Benennung gemacht. Ziel der präskriptiven Terminologiearbeit ist es, den verwendeten Fachwortschatz zu vereinheitlichen und Benennungen vorzuschreiben. In diesem Fall werden Benennungen, Begriffe und Definitionen festgelegt (vgl. Bauer, 2010: S. M2-1). Diese Art von Terminologiearbeit ist zu empfehlen, da dadurch die Corporate Language im Unternehmen gepflegt wird und so zu einer besseren Kommunikation innerhalb und außerhalb des Unternehmens beigetragen wird. Mayer (Mayer, 1998) unterscheidet auch zwischen deskriptiver und präskriptiver Terminologiearbeit. Dabei werden unter der deskriptiven Terminologiearbeit die punktuelle und die systematische Terminologiearbeit eingeordnet. Die systematische Terminologiearbeit kann dann spezifisch in sachgebiet- oder textbezogene Terminologiearbeit unterteilt werden (vgl. Mayer, 1998: S.8). Felber/Budin (Felber/Budin, 1989) unterscheiden nach Ziel der Terminologiearbeit zwischen einer terminologischen Ist-Erhebung, feststellender Terminologie und einer Herbeiführung eines terminologischen Soll-Zustandes, festlegender Terminologiearbeit (vgl. Felber/Budin, 1989: S. 214 ff.). Zu der feststellenden Terminologiearbeit gehört unter anderem auch die übersetzungsbezogene Terminologiearbeit aber auch die von Terminologen, Lexikographen oder Sprachdienstleistern betriebene Terminologie. Diese Terminologieart braucht trotzdem die Mitwirkung von Fachleuten aus dem dokumentierten Gebiet, da diese sonst eine Terminologie aus zweiter Hand wäre, die sich nur auf Texte stützt und nicht auf Fachwissen. Die festlegende Terminologie wird in Grundsatzarbeit und Terminologie- Regelung bzw. Normung eingeteilt. Die Grundsatzarbeit zielt auf eine einheitliche Behandlung der Terminologien. Die Terminologie-Regelung wird von internationalen oder nationalen Fachorganisationen betrieben. Die ausgearbeiteten Terminologien werden dann als Empfehlung ausgegeben, können aber später 12

13 Theoretischer Rahmen auf einem technischen Gebiet als Norm übernommen werden (Felber/Budin, 1989: S. 214 ff). Die Unterteilung in deskriptive und normende Terminologiearbeit greifen auch Arnzt/Picht/Mayer (Arnzt/Picht/Mayer, 2009) auf. Sie verstehen unter deskriptiver Terminologiearbeit die Erfassung des bestehenden Sprachzustandes und bewerten diese als stark übersetzungs- und zielsprachenorientiert (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 216 ff.). In der normenden Terminologie werden dann Definitionen und Benennungen festgelegt und so die einheitliche Verwendung der Sprache gesichert. Normende Terminologie wird aber nicht nur in den Normungsgremien geleistet, sondern auch in Unternehmen, deren firmeneigene Terminologie in der Praxis und über den Grenzen des Unternehmens hinaus eine wichtige Rolle spielt (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 216 ff.). Als Beispiel einer im Unternehmen betriebenen normenden Terminologie kann man die Terminologiedatenbank von IBM oder Microsoft nennen. Die normende Terminologiearbeit setzt aber die deskriptive Bearbeitung voraus, da der aktuelle Sprachzustand bekannt sein muss. Bei Arnzt/Picht/Mayer werden als Formen der Terminologiearbeit die punktuelle und die systematische Terminologiearbeit erwähnt. Von systematischer Terminologiearbeit spricht man, wenn ein Fachgebiet oder ein Teilgebiet terminologisch erschöpfend untersucht und dokumentiert wird und dann in einer Terminologiedatenbank zur Verfügung gestellt wird. Da heutzutage wirtschaftliche und zeitliche Faktoren im Sprachendienst eine enorm wichtige Rolle spielen, werden meistens Kompromisslösungen gefunden und häufig für die Terminologieausarbeitung die punktuelle Untersuchung angewendet. Das heißt, dass Termini gesucht, belegt oder geschaffen werden, um nur ad hoc terminologische Fragen zu klären (vgl. Bauer, 2010: S. M2-1). 13

14 Theoretischer Rahmen So greifen S.E.Wright/ D.Wright (vgl. Wright., 1997: S ) die Unterteilung in systematische Terminologiearbeit und ad hoc Terminologiearbeit auf. Die Arbeitsschritte bei der ad hoc Terminologiearbeit sind wie folgt: Termini werden in einzelnen Texten identifiziert, danach werden Einträge erstellt und, wenn es sich ergibt, die Benennungen mit Kontexten dokumentiert. Sollte die Zeit ausreichen, werden auch auf dem Text basierende Begriffssysteme erstellt (vgl. Wright, 1997: S. 150). Für die systematische Terminologiearbeit werden von Arntz/Picht/Mayer folgende Arbeitsschritte vorgeschlagen: Organisatorische Vorüberlegungen (Festlegung der Arbeitssprachen, Wahl des Fachgebiets, Zielsetzung und Zielgruppe, Veröffentlichung von Daten, Lektüre, Kooperation mit Experten) Abgrenzung und Aufteilung des Fachgebiets Beschaffung und Analyse des Dokumentationsmaterials nach Muttersprachenprinzip, Fachkompetenz und Aktualität Suche nach existierenden Terminologiebeständen Sammlung der gefundenen Benennungen; Erstellung einer einsprachigen Fachwortliste, dabei Bestimmung der zu bearbeitenden Begriffe Sammlung von Sekundärinformationen (Benennungen in anderen Sprachen, Definitionen, Kontexte usw.) Erarbeitung der Begriffssysteme (ein Begriffssystem je Sprache) Bearbeitung des Materials; terminologische Analyse: o o o o o o o Überprüfung der Äquivalenten Abklärung von Synonymen, Abkürzungen usw. Ergänzung oder Anpassung der Definitionen Benennungsvorschläge (wenn eine Benennung fehlt) Dokumentation der Benennungen (Grammatik usw.) Graphische Darstellungen, Abbildungen usw. Anmerkungen zu Synonymie, Äquivalenz, Gebrauch usw. Überprüfung (durch Experten) und Endredaktion 14

15 Theoretischer Rahmen Bereitstellung für Benutzer (in TVS) (vgl. Schmitz/Kaukonen, 2012)/ (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 216 ff.). Die beschriebenen Arbeitsschritte gelten nach Schmitz (Schmitz/Kaukonen, 2012) sowohl für die deskriptive (beschreibende) wie auch für die präskriptive (normende) Terminologiearbeit. Im Fall der präskriptiven Terminologiearbeit werden nach der Überprüfung durch Experten noch bevorzugte, erlaubte sowie abzulehnende Benennungen festgelegt. Außerdem unterscheidet man je nach Zeitpunkt der Bearbeitung des terminologischen Datenbestandes zwischen nachgeschalteter und vorgeschalteter Terminologiearbeit. Die Erstellung und Konsolidierung des terminologischen Datenbestandes im Fall der nachgeschalteten Terminologiearbeit erfolgt nach der Erstellung des zu untersuchenden Textes, während bei der vorgeschalteten Terminologiearbeit die terminologischen Datenbestände vor der Verwendung festgelegt werden. (vgl. Bauer, 2010: S. M2-1). Sowohl für die präskriptive als auch für die deskriptive Terminologiearbeit wird je nach Untersuchungsgegenstand zwischen thematischer, textbezogener und punktueller Terminologiearbeit differenziert. Welche Art oder Methode der Terminologiearbeit in einem Unternehmen oder einer Institution angewendet wird, hängt immer von der Zielsetzung und dem erwünschten Umfang der Terminologiearbeit ab. Außerdem bestimmt die Zielgruppe, für die Terminologie zur Verfügung gestellt wird, auch die Art der Terminologiearbeit. Eine wichtige Rolle spielen auch die verfügbaren Ressourcen wie Zeit, Geld, Mitarbeiterverfügbarkeit oder technische Infrastruktur. Einsatz von Terminologiearbeit Das Betreiben von Terminologiearbeit im Unternehmen erleichtert die allgemeinen Abläufe in vielen Bereichen wie z. B. in der technischen Dokumentation, für die Übersetzer oder in der Lokalisierung. Terminologiebestände werden von vielen Experten in der Produktentwicklung, in der Dokumentation, Kundenbera- 15

16 Theoretischer Rahmen tung oder im Marketing verwendet und in verschiedene Tools eingebunden, wie zum Beispiel maschinelle Übersetzungssysteme, Content Management Systeme, Translation Memorys, Lokalisierungstools oder Sprachprüfungstools. Eine qualitative Terminologiearbeit wirkt sich positiv auf den Übersetzungsprozess, die Produkthaftung und Normenkonformität, die Kundenzufriedenheit, das Produktmanagement, auf die Usability der Produkte usw. aus. Terminologiearbeit ist zeit- und kostenaufwendig. Aber je mehr Personen oder Anwendungen die Ergebnisse der Terminologiearbeit nutzen und je früher diese in den Gesamtprozess der Terminologiearbeit eingebunden werden, desto eher rechnet sich der Aufwand. In der technischen Kommunikation steigt der Bedarf an technischer Information und Dokumentation. Terminologiedatenbanken dienen als zentrale Wissensplattform für technische Redakteure, wo sie knappe Präsentationen zu einem Begriff finden, ohne Zeit mit unendlichen Recherchen verbringen zu müssen. Durch die Festlegung von bevorzugten und unerwünschten Benennungen wird ein korrekter Sprachgebrauch seitens der technischen Redakteure gewährleistet und dadurch die Normenkonformität und Rechtssicherheit ermöglicht. Außerdem verringert die Terminologie den Aufwand für die Qualitätskontrolle der erstellten Dokumentation. Wissenschaft und Technik haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Daher kommt der fachbezogenen Kommunikation heute eine entscheidende Bedeutung zu. Die Globalisierung der Märkte erfordert Kommunikation in der Landsprache, dafür werden auch Fachübersetzungen angefertigt. Das Übersetzen eines Fachtextes ist nur dann möglich, wenn man über den Wortschatz des betreffenden Fachgebietes, d. h. seine Terminologie, verfügt. Der Übersetzer muss sich deshalb vor dem eigentlichen Übersetzen mit der Terminologie vertraut machen. Diese Vorarbeit kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen. Für den Fachübersetzer ist es daher notwendig, sich mit den 16

17 Theoretischer Rahmen Grundsätzen der Terminologielehre, den terminologischen Arbeitsmethoden und den Werkzeugen zur Verwaltung der Terminologie vertraut zu machen. Eine qualitativ einheitliche Terminologie beschleunigt jedoch den Übersetzungsprozess, da der Anzahl der Varianten in Texten reduziert werden, der Rechercheaufwand sinkt sowie die Verständlichkeit durch Ermittlung von Synonymen oder Abkürzungen erhöht wird. Außerdem wird die Qualitätskontrolle nach der Übersetzung weniger aufwendig. Die Lokalisierung von Software umfasst meistens innovative Fachgebiete und Themen. Durch eine einheitliche Benennung der Textelemente einer Softwareoberfläche wird eine stimmige Menüführung, Indexierung und dazu passende Online-Hilfe gewährleistet und beschleunigt dadurch die Einarbeitung sowie die Nutzung der Software, die Benutzerfreundlichkeit der Software steigt und so auch die Usability des Produkts (vgl. Schmitz/Kaukonen., 2012). Terminologie kann auch als ein Marketinginstrument betrachtet werden, da es durch publizierte Terminologie die Möglichkeit gibt, sich von der Konkurrenz abzugrenzen und Vorreiter in dem Fachgebiet zu sein Gegenstand, Begriff, Benennung Wie oben erwähnt bezieht sich die klassische Methode der Terminologiearbeit auf die Terminologielehre von Eugen Wüster (Wüster, 1991). Die Terminologiearbeit befasst sich mit Begriffen und Benennungen in der Fachsprache. Der fachlichen Wortschatz wird nach dem semiotischen Dreieck von Ogden und Richards in drei Elemente unterteilt: Begriff, Benennung und Gegenstand. Abbildung 1: Semitoisches Dreieck 17

18 Theoretischer Rahmen Die Relationen zwischen Begriff, Benennung und Gegenstand wurden unter unterschiedlichen Gesichtspunkten von mehreren Wissenschaftlern erweitert und veranschaulicht. So geht Wüster eher von einem statischen Sprachkonzept aus und veranschaulicht die Zusammenhänge in zwei Ebenen: die langue-ebene repräsentiert die Welt der Begriffe und die parole-ebene repräsentiert sowohl die sprachliche Realität, die gesprochenen Wörter, als auch die außersprachlichen Phänomene. Abbildung 2: Wüsters Modell (Wüster, 1991) Der Philosoph Oeser entwickelte in Anlehnung an das Modell von Wüster eine Veranschaulichung auf vier Ebenen: Die erste Ebene ist eine erschöpfende Sammlung von Gegenständen innerhalb eines Gebietes, auf der zweiten Ebene geschieht eine Verdichtung von Merkmalen zu abstrahierten Denkeinheiten, denen auf der dritten Ebene Denkeinheiten zugeordnet werden. Im vierten Feld werden die Begriffe in verbaler oder nicht-verbaler Art repräsentiert (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009:S.37 ff). Abbildung 3: Oesers Modell (Schmitz K.-D., 2011) 18

19 Theoretischer Rahmen In der ISO-Norm 704 wird das Konzept von Wüster um ein viertes Element, die Definition, erweitert. Diese Erweiterung wird in Anlehnung an Suonuuti modifiziert, der begründet, dass Gegenstände in Begriffe abstrahiert werden, die dann in Bezeichnungen repräsentiert und in Definitionen beschrieben werden (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 39). Abbildung 4:ISO-Norm Modell (Schmitz, 2011) Außerdem wurde von Prof. Dr. Klaus Dirk Schmitz das Modell an die aktuellen Methoden der Terminologiearbeit angepasst. Anstelle der Beziehung zu der Definition wird bei Schmitz eine Beziehung zu dem terminologischen Eintrag gesamt anderen terminologischen Informationen angedeutet (vgl. Schmitz K.- D., 2011). Abbildung 5:Schmitz-Modell (Schmitz, 2011) 19

20 Theoretischer Rahmen Begriff, Benennung und Gegenstand stehen in Bezug zueinander und werden in der DIN 2342 wie folgt definiert: Gegenstand oder Objekt: beliebiger Ausschnitt aus der wahrnehmbaren oder vorstellbaren Welt (DIN 2342, 2011). In der Norm wird angemerkt, dass auch Geschehnisse, Sachverhalte und Begriffe Gegenstände sein können. Benennung/Terminus/Fachausdruck: sprachliche Bezeichnung eines Allgemeinbegriffs aus einem Fachgebiet (DIN 2342, 2011). Die Verbindung zwischen Benennung und Gegenstand ist eine Abstraktion, eine Verallgemeinerung, deswegen sind Benennungen sprachunabhängig, werden aber von dem gesellschaftlichen und kulturellen Hintergrund einer Sprachgemeinschaft beeinflusst. Ferner wird unterschieden zwischen Einwortbenennungen (z. B. "Dieselmotor") und Mehrwortbenennungen (z. B. "Drehmomentwandler mit Wandlerüberbrückung"). Begriff: Denkeinheit, die aus einer Menge von Gegenständen unter Ermittlung der diesen Gegenständen gemeinsamen Eigenschaften mittels Abstraktion gebildet wird. (DIN 2342, 2011). Darüber hinaus wird in der DIN 2342 zwischen "Allgemeinbegriff" und "Individualbegriff" unterschieden: Individualbegriff: Begriff, der ausgehend von einem einzelnen Gegenstand durch Abstraktion gebildet wird. (DIN 2342, 2011). Die Individualbegriffe werden normalerweise mit Namen bezeichnet und für den einzelnen repräsentierten Gegenstand kann eine Position in Raum und Zeit angegeben werden. Beispiel: "Eiffelturm" Allgemeinbegriff: Begriff, der ausgehend von mehr als einem Gegenstand durch Abstraktion gebildet wird. (DIN 2342, 2011). Beispiel: Turm Einen Turm, den man nie zuvor gesehen hat, erkennt man anhand bestimmter Merkmale, die alle Türme gemeinsam haben. Der Begriff "Turm" ist also eine Abstraktion der bisherigen Erfahrungen mit Türmen. Für die Einordnung von Begriffen in einem Begriffssystem spielen der Begriffsinhalt und umfang eine entscheidende Rolle. Damit man den Begriffsinhalt und 20

21 Theoretischer Rahmen umfang bestimmen kann, muss man die unterschiedlichen Merkmale eines Begriffes erkennen. Die DIN 2342 definiert Merkmal als eine "durch Abstraktion gewonnene Denkeinheit, die eine Eigenschaft von Gegenständen wiedergibt, welche zur Begriffsbildung und -abgrenzung dient."(din 2342, 2011). Die Gesamtheit der Merkmale, die ein Begriff hat - also sein Begriffsinhalt o- der seine Intention -, entspricht dem Wissen über diesen Begriff. Die DIN 2330 unterteilt Merkmale in Beschaffenheitsmerkmale und Relationsmerkmale. Während Beschaffenheitsmerkmale Eigenschaften der unter einen Begriff fallenden Gegenstände sind (so z. B. rot, quaderförmig, 10m hoch usw.), geben Relationsmerkmale die Beziehung zwischen zwei Begriffen an, beispielsweise hinsichtlich Herkunft, Gebrauch, Vergleich und Bewertung. Beispiele: Hersteller Siemens (Herkunftsmerkmal), leicht handhabbar (Gebrauchsmerkmal), klein (Vergleichsmerkmal), teuer (Bewertungsmerkmal) (vgl. DIN 2330, 2011). Die DIN 2342 unterscheidet zwischen dem wesentlichen Merkmal, das zum Bestimmen eines Begriffs unverzichtbar ist und dem abgrenzenden Merkmal, das zur Abgrenzung eines Begriffs von benachbarten Begriffen verwendet wird (vgl. DIN 2342, 2011). Der Begriffsumfang ist die Gesamtheit der einem Begriff "auf derselben Hierarchiestufe untergeordneten Begriffe" (DIN 2342, 2011). Der Begriffsumfang wird durch den Begriffsinhalt bestimmt: Je größer der Begriffsinhalt, also je mehr Merkmale einen Begriff einschränken, desto geringer ist der Begriffsumfang, weil die Anzahl der Begriffe, die untergeordnet werden können, mit jedem Merkmal abnimmt (vgl. DIN 2330, 2011). In der DIN 2342 wird außerdem angemerkt: "Jeder Begriff auf dieser Hierarchiestufe ist dadurch mit seinem eigenen Begriffsumfang im Begriffsumfang des betrachteten Ausgangsbegriffs enthalten. Es ist zwischen dem Begriffsumfang und der Gesamtheit der Unterbegriffe auf allen Hierarchiestufen zu unterscheiden" (DIN 2342, 2011) Definitionen Definitionen dienen dazu, einen möglichst eindeutigen Zusammenhang zwischen Begriff und Benennung herzustellen. Sie grenzen einen Begriff ab, indem 21

22 Theoretischer Rahmen er zu anderen in Beziehung in einem Begriffssystem gesetzt wird (vgl. DIN 2330, 2011). Eine Definition ist eine Begriffsbestimmung mit sprachlichen Mitteln (DIN 2342, 2011). Für die Terminologiearbeit sind Definitionen besonders wichtig: Begriffe stehen im Mittelpunkt und müssen mit sprachlichen Mitteln beschrieben bzw. eingegrenzt werden. Eine Definition hat zwei Komponenten: Definiendum (was wird definiert) und Definiens (wie wird etwas definiert).das Definiendum entspricht dem Begriff, der definiert werden soll und wird meist durch eine den Begriff repräsentierende Benennung ausgedrückt. Das Definiens stellt die sprachliche Beschreibung des Begriffs dar und erläutert das Wesentliche des Begriffs (Schmitz, 2011). Zu den häufigsten Definitionsarten zählen: die Inhaltsdefinition, die Umfangsdefinition und die Bestandsdefinition. Inhaltsdefinition (intensionale Definition) Definition, die von dem Oberbegriff ausgeht und die einschränkenden Merkmale angibt, die den zu definierenden Begriff von anderen Begriffen derselben Abstraktionsstufe unterscheiden (DIN 2342, 2011). Es werden Merkmale genannt, die den Begriff kennzeichnen. Häufig werden ausgehend von dem Oberbegriff die zusätzlichen charakteristischen Merkmale aufgeführt. Die Inhaltsdefinition ist folgendermaßen aufgebaut: Benennung = Oberbegriff + einschränkende Merkmale Beispiel: Eine Glühlampe ist eine Lampe, bei der feste Stoffe durch elektrischen Strom so hoch erhitzt werden, dass sie Licht aussenden. Die Inhaltsdefinition ist die wichtigste für die Terminologiearbeit, da dadurch die Einordnung in das Begriffssystem und die Abgrenzung von anderen Begriffen ermöglicht wird (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 62 ff). 22

23 Theoretischer Rahmen Umfangsdefinition (extensionale Definition): Definition, bei der alle Unterbegriffe eines Begriffes aufgezählt werden, die innerhalb des betreffenden Begriffssystems auf derselben Hierarchiestufe stehen. (vgl. DIN 2342, 2011). Es werden alle unter einen Begriff fallenden Unterbegriffe angegeben. Beispiel: Bezeichnungen sind Benennungen, Ideogramme, Nummern und Notationen (DIN 2330, 2011). Bestandsdefinition Definition, bei der alle auf derselben Hierarchiestufe stehenden Teilbegriffe des Begriffs aufgezählt werden (vgl. DIN 2342,2011). Es werden alle unter einen Begriff fallenden Gegenstände angegeben. Beispiel: Die Planeten des Sonnensystems sind Merkur, Venus, Erde, Mars, Jupiter, Saturn, Uranus, Neptun. (DIN 2330, 2011). Obwohl die Bestandsdefinitionen leichter verständlich sind, sind sie aber nur zweckmäßig, wenn der Begriffsumfang eines Begriffs begrenzt ist. Darüber hinaus werden in der Literatur folgende Definitionsarten erwähnt: Kontextdefinition Ein nicht ganz sinnloser Satz, der die Benennung enthält und etwas über den Begriff aussagt (vgl. Schmitz, 2011). Diese Definitionsart ist aber für die Terminologiearbeit nicht so relevant, da es in einer Terminologiedatenbank eher geeignet ist, den Kontext in einer eigenen Datenkategorie zu erfassen. Der Kontext stellt die sprachliche Verwendung des Terminus dar, während die Definition über die Bedeutung des Terminus informiert. Deswegen ist es sinnvoll, in einem terminologischen Eintrag eine Inhaltsdefintion zu erfassen und den Kontext als extra Information anzugeben. Nominaldefinition In diesem Fall wird ein weniger bekanntes Wort durch ein besser verständliches ersetzt. Eine solche Definition hat aber meistens keinen Mehrwert und liefert keine konkreten Informationen über die Sache selbst. 23

24 Theoretischer Rahmen Beispiel: Opazität = Lichtundurchlässigkeit (Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 64 ff.). Fehlerhafte Definitionen Da die Definitionen in der Terminologiearbeit eine sehr wichtige Rolle spielen und ein korrektes Definieren nicht so einfach ist, werden in der DIN 2330 (DIN 2330, 2011) Empfehlungen gemacht, welche Fehler bei der Definitionenbildung vermieden werden sollen. Zu enge Definition Durch die Nennung zu sehr einschränkender Angaben kann eine Definition zu eng werden. So kann man eine oder mehrere Gegenstände ausschließen, die auch unter den zu definierenden Begriff fallen. Beispiel: Medizinflaschen sind Flaschen, die aus Glas hergestellt sind und zur Aufbewahrung von vorwiegend flüssigen Medikamenten bestimmt sind. (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 71). In diesem Fall werden z. B. die Plastikflaschen ausgeschlossen, die auch zum Aufbewahren von Medikamenten verwendet werden. Zu weite Definition Eine Definition wird dann zu weit, wenn bestimmte Angaben weggelassen werden und dadurch andere Gegenstände mitumfasst werden, die die gleichen Merkmale aufweisen. Beispiel: Kupfer ist ein chemisches Element, das zur Gruppe der Metalle gehört. Diese Definition ist zu weit, da auch andere Metalle unter diese Gruppe fallen, also die Definitionsgleichung nicht aufgeht (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 70). Zirkeldefinition Eine Zirkeldefinition kommt dann zustande, wenn ein Begriff durch ein Synonym oder durch einen Begriff definiert wird, der wiederrum mit Hilfe des Ausgangsbegriffs definiert wird (vgl. DIN 2330, 2011). Beispiel: Ein Vertrag ist in der Regel ein zweiseitiger Kontrakt, bei dem durch mindestens zwei überstimmende Willenserklärungen ein rechtlicher Erfolg erzielt werden soll. Diese Definition ist fehlerhaft, da Vertrag und Kontrakt synonym sind. Besser ist wenn man Kontrakt durch den Oberbegriff Rechtsgeschäft ersetzt. (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 69 ff.) 24

25 Theoretischer Rahmen Negativdefinition Bei der Formulierung von Definitionen sollen nicht die Merkmale angegeben werden, die ein Begriff nicht hat. Negative Merkmale können nur dann verwendet werden, wenn der Begriff selbst negativ ist. Beispiel: Ein Anhänger ist ein Fahrzeug ohne eigenen Antrieb. Negative Definitionen dürfen nur bei negativen Begriffen verwendet werden, Beispiel: Ein unflektierbares Wort ist ein Wort, das seine Gestalt nicht verändert. (vgl. DIN 2330, 2011). In der DIN 2330 werden Grundsätze für das Erstellen von Definitionen dargestellt. In erster Linie wird für die Terminologiearbeit die Inhaltsdefinition empfohlen, da sie die größte definitorische Leistungsfähigkeit hat (vgl. 2330, 2011). Sehr wichtig für die Erstellung von Definitionen ist auch die Auswahl der Merkmale. Die ausgewählten Merkmale müssen zur Abgrenzung des Begriffs zu anderen Begriffen beitragen. Die einheitliche Verwendung von Begriffen und Benennungen in einer Definition ist auch ein wichtiger Punkt. Für die Definition sollen, soweit möglich, Benennungen, die im gleichen System vorkommen genutzt werden und es soll für denselben Begriff immer die gleiche Benennung verwendet werden. Die Definition soll sich an Zweck und Geltungsbereich orientieren. Wenn die Zielgruppe, für die die Definition verfasst wurde, nicht bekannt ist, könnte es für das Verständnis der Definition notwendig sein, den Geltungsbereich anzugeben. Die Fachbezogenheit der Definitionen ist auch sehr wichtig. Die in eine Definition aufzunehmenden Merkmale müssen für das jeweilige Fachgebiet wesentlich sein. Die ausgewählten Merkmale müssen die Einordnung in das entsprechende Begriffssystem ermöglichen. Die Systembezogenheit von Definitionen spielt auch eine wichtige Rolle, da die Position eines Begriffs in einem Begriffssystem durch die Definition eindeutig festgelegt werden muss. So müssen in einer Inhaltsdefinition der Oberbegriff und die einschränkende Merkmale angegeben werden. Eine Umfangsdefinition muss die Systembezogenheit durch die Angabe der Unterbegriffe zum Ausdruck bringen. Eine Bestandsdefinition muss die Systembezogenheit durch die Angabe der Teilbegriffe zum Ausdruck bringen. 25

26 Theoretischer Rahmen Definitionen sollen so kurz wie möglich und so lang wie nötig sein. Beim Kürzen sollte man darauf achten, dass nicht wesentliche Merkmale verloren gehen. Eine Definition muss knapp und genau sein, also nur die Angaben enthalten, die zur Beschreibung und Festlegung eines Begriffs in einem System nötig sind. Außerdem müssen Definitionen regelmäßig aktualisiert werden, da sich das menschliche Wissen ständig in Entwicklung befindet (vgl. DIN 2330, 2011/ Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 68 ff.). Bei der Erstellung von Definitionen sollte Folgendes beachtet werden: Im Idealfall sollen existierende Definitionen (mit Angabe der Quelle) übernommen werden (vor allem genormte Definitionen, z. B. nach DIN oder ISO). Definitionen die selbst erstellt werden, sollten durch einen Experten des jeweiligen Fachgebiets überprüft werden. Für die Normung gelten zusätzliche Regeln für das Schreiben von Definitionen: Sowohl die Benennung als auch die Definition sollen im Singular stehen, wenn der Begriff selbst nicht im Plural ist. Die Definition soll nicht mit Begriff/Benennung, der/die... bedeutet/bezeichnet/benutzt wird beginnen oder... ist... enthalten. Die Definition soll nicht (ohne besonderen Grund) mit einem Artikel beginnen. Die Definition (bei Nicht-Substantiven) soll keinen Großbuchstaben am Satzanfang und keinen Satzendepunkt haben (vgl. Schmitz/ Kaukonen, 2012). 2.2 Terminologiedatenbank und Terminologieverwaltungssystem Zur Dokumentation von Terminologie spielt die Terminologiedatenbank eine sehr wichtige Rolle, unabhängig davon, ob für die technische Dokumentation, die Übersetzung, Softwarelokalisierung oder Produktion. Eine Terminologiedatenbank ist laut DIN 2342 die Einheit aus terminologischer Datenbasis und Terminologieverwaltungssystem (vgl. DIN 2342, 2011). Die terminologische Datenbasis besteht aus dem terminologischen Datenbestand in elektronischer Form. Die terminologischen Daten in einer Terminologiedatenbank werden dann mit einem Terminologieverwaltungssystem, auch Terminologieverwaltungsprogramm oder Terminologiemanagementssystem genannt, verwaltet. 26

27 Theoretischer Rahmen Solche Systeme dienen dazu, terminologische Daten zu erstellen, zu bearbeiten, zu pflegen, zu speichern und den Nutzern zur Verfügung zu stellen. Für die Verwaltung von terminologischen Daten werden unterschiedliche Werkzeuge verwendet. Unter diesen befinden sich auch die klassischen Textverarbeitungssysteme wie MS Word oder Kalkulationssysteme wie MS Excel. Diese Systeme sind eine günstige Alternative zu Terminologieverwaltungssystemen, aber in der Regel zu langsam und ohne die Funktionalitäten einer Datenbank, wie z. B. Einbindung in ein Translation Memory. Außerdem werden in der Terminologieverwaltung auch universelle Datenbanksysteme wie MS Access verwendet. Sie ermöglichen einen schnellen Zugriff, haben aber meistens eine feste Feld- und Satzlänge, komplexe Zugangsbefehle und schwierige Textsystemkommunikation (vgl. Schmitz/Kaukonen, 2012). Mit der Zeit wurde deutlich, dass es für die Verwaltung von terminologischen Daten spezielle Verwaltungssysteme nötig werden. So haben viele Institutionen oder Konzerne ihre eigenen Systeme entwickelt. Später entwickelten auch Unternehmen unter Beratung von Experten, die sich mit der Terminologielehre oder arbeit auseinandersetzten, spezielle Terminologieverwaltungssysteme. Manche Systeme wurden zusammen mit den Translation Memory Tools entwickelt und blieben eine Komponente in einem integrierten System, wie es z. B. bei across der Fall ist. Manche Systeme sind eigenständige Systeme, die nicht mit anderen Werkzeugen zusammen benutzt werden und andere Systeme können entweder autonom oder als Teil eines integrierten System benutzt werden z. B. TermStar oder MultiTerm. Die speziellen Terminologieverwaltungssysteme können auf der einen Seite eine definierte Eintragsstruktur haben. In diesem Fall lassen sich die Datenkategorien nicht oder nur geringfügig verändern. Diese Systeme sind entweder einfach strukturiert und sprachenpaarorientiert oder komplex strukturiert und mehrsprachig. Die Möglichkeit, alle Benennungen gleichartig zu dokumentieren, ist nicht in allen Systemen möglich. Auf der anderen Seite gibt es Terminologieverwaltungssysteme mit strukturierbarer Eintragsstruktur. In diesem Fall kann der Terminologieverantwortliche die Datenkategorien selbst anlegen und an die 27

28 Theoretischer Rahmen Bedürfnisse des Unternehmens anpassen. In diesen Systemen können Einträge benennungsautonom und begriffsorientiert gestaltet werden. Diese Terminologieverwaltungssysteme können für einzelne Anwender oder für den Einsatz in einem Netzwerk vorgesehen sein. Es gibt aber auch Online- Terminologieverwaltungsplattformen. Für die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit eines Terminologieverwaltungssystems spielen mehrere Faktoren eine wichtige Rolle. In einem Unternehmen ist es wichtig, dass die Dokumentation der Einträge nach den Bedürfnissen des Unternehmens für alle Abteilungen angepasst wird. So sollten in einem TVS die notwendigen Datenkategorien realisierbar oder vorhanden sein. Sehr wichtig ist auch die Anzahl der Sprachen, die in einem TVS verwaltet werden können. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Rechtesystem, das besagt wer einen Eintrag erfassen darf oder nicht. Die Konsistenzkontrolle ist in einem TVS auch sehr wichtig, damit keine redundanten Daten entstehen. Außerdem sind die Suche- und Filtermöglichkeiten sehr wichtig. Auch die Kommunikation mit anderen Systemen, wie Translation Memory Tools oder Textbearbeitungsprogrammen, ist eine sehr wichtige Anforderung an ein TVS. Die Bereitstellung von Daten sowie Export- und Import-Funktionalitäten und Formate sind für die Verwaltung von terminologischen Daten auch von sehr großer Bedeutung Terminologischer Eintrag Der terminologische Eintrag wird in der DIN 2342 als Teil eines terminologischen Datenbestands, der terminologische Daten zu einem Begriff enthält definiert (DIN 2342, 2011). Ein terminologischer Eintrag enthält Datenelemente über den Begriff und dessen Benennungen sowie Zusatzdaten für die Verwaltung und Pflege der erfassten terminologischen Informationen. In einem terminologischen Eintrag können Daten zu einem Begriff entweder in einer Sprache oder in mehreren Sprachen erfasst werden. So wird von 28

29 Theoretischer Rahmen Begriffsorientierung eines terminologischen Eintrags gesprochen, wenn alle äquivalenten Benennungen in mehreren Sprachen unter einem einzigen Eintrag zu finden sind. Sehr wichtig ist, dass sich der terminologische Eintrag an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen lässt. So ist es von wesentlicher Bedeutung, dass die Struktur des terminologischen Eintrags frei definierbar ist, dass die zu bearbeiteten Sprachen nicht limitiert sind und dass Datenkategorien in einem terminologischen Eintrag einheitlich verwendet werden sollen, was meistens durch Picklisten erreicht werden kann. Der Umfang der terminologischen Daten in einem Eintrag muss auch nach der Zielgruppe angepasst werden, so sind z. B. das Fachgebiet oder eine Abbildung für Ingenieure sehr wichtig, während für Sprachlehrende vielleicht auch die grammatikalischen Angaben zu einer Benennung relevant sind. Sehr wichtig für den Erfolg der Terminologiearbeit in einem Unternehmen ist die Akzeptanz der Datenbank sowie ihre Verwendbarkeit für vielfältige Nutzergruppen. Das kann aber nur erreicht werden, wenn in den terminologischen Einträgen relevante Daten für jede Nutzergruppe erfasst werden. Es gilt die Theorie, je mehr Daten die Einträge erhalten, desto größer ist der Informationswert der Datenbank. Aber auch hier muss darauf geachtet werden, dass nicht zu viele Daten die Abfrage der Datenbank und die Erarbeitung von Einträgen erschweren. Daher ist es sehr wichtig, dass passende Datenkategorien für den terminologischen Eintrag ausgewählt werden und die Daten nach terminologischen Prinzipien modelliert werden (KÜDES, 2002: S. 27 ff.) Datenkategorien Ein Eintrag in einer Terminologiedatenbank besteht aus Datenkategorien mit terminologischen und verwaltungstechnischen Informationen. Eine terminologische Datenkategorie ist die kleinste organisatorische Einheit einer terminologischen Datensammlung, die nur eine Art von Informationen enthalten darf. Diese Informationen werden als Datenelemente bezeichnet und in der ISO als result of the specification of a given data field (Schmitz/Straub, 2010: S.37 ff.). 29

30 Theoretischer Rahmen Die Auswahl von Datenkategorien sollte auf der Basis der ISO (Computer applications in terminology-data Categories) erfolgen. Sie besteht aus einem Verzeichnis von mehr als 200 Datenkategorien für terminologische Datenbestände. In der ISO werden die Datenkategorien in offene (open data categories), geschlossene (closed data categories) und einfache oder erlaubte Datenkategorien eingeteilt. Die Inhalte der offenen Datenkategorien sind frei formulierbar. Diese können z. B. die Benennung, einen Kontext oder eine Anmerkung beinhalten. Die geschlossenen Datenkategorien bestehen meistens aus vorher festgelegten Werten, die in den meisten Fällen in Picklisten eingeordnet werden. Die einfachen Datenkategorien sind Werte der geschlossenen Datenkategorien, die mit ja oder nein wählbar sind. In Arnzt/Picht/Mayer wird eine allgemeine Unterscheidung der Datenkategorien in benennungsbezogenen, begriffsbezogenen und verwaltungsbezogenen Datenkategorien, beschrieben (vgl. Arnzt/Picht/Mayer, 2009: S. 231 ff.). In Schmitz/Straub wird zwischen Datenkategorien auf Eintrags-/Begriffsebene, Sprach-, Benennungs- und Wortebene unterschieden (vgl. Schmitz/Straub, 2010: S. 37 ff.). Administrative Informationen können dann auf allen Ebenen verwaltet werden. Schmitz erwähnt auch die speziellen Datenkategorien wie z. B. strukturelle Elemente (Sprache,Benennung) oder shared resources wie z. B. der bibliographische Eintrag (Schmitz, 2011). Außerdem wird in der ISO (ISO 26162, 2012) nach Eintragsart der Datenkategorien zwischen mandatory, optional, automatic, and default data categories unterschieden. Werden Datenkategorien wie z. B. Benennung oder Fachgebiet als obligatorisch festgelegt, so kann ein Nutzer den terminologischen Eintrag ohne Angabe dieser Datenkategorien nicht speichern. Es ist aber nicht immer sinnvoll, komplexere Datenkategorien, wie Kontext oder Definition als obligatorisch festzulegen, da die Recherche und Absprache mit den Experten viel Zeit im Anspruch nehmen können und deswegen nicht immer beim Anlegen eines Eintrags sofort verfügbar sind. Manche Verwaltungsinformationen, wie z. B. Eintragsnummer, Änderungsdatum oder Verfasser werden automatisch vom System vergeben. Trotzdem werden diese Datenkategorien in den meisten TVS nur auf der 30

31 Theoretischer Rahmen Begriffsebene automatisch eingefügt, obwohl diese auch auf der Benennungsebene nötig wären. In manchen TVS gibt es die Möglichkeit, Standardwerte für Datenkategorien festzulegen. Diese Funktion ist von Bedeutung, wenn z. B. Terminologie für ein bestimmtes Projekt erstellt wird oder wenn in einer Datenbank die Mehrheit der Einträge Substantive sind. In manchen TVS können Datenkategorien mit unterschiedlichen Zugriffsrechten versehen werden. So wird in der ISO zwischen read-only, read-write, and hidden data categories unterschieden. Diese Einschränkungen werden entweder über das Rechte-/Rollensystem oder direkt in der Struktur der Datenbank festgelegt. So wird z. B. für einen technischen Redakteur die Datenkategorie Status eine read-only Kategorie sein während Kontext oder Definition eine read-write Kategorie wird, damit der technische Redakteur auch Vorschläge für Definitionen oder Kontexte machen kann. Vor der Definition und Auswahl der Datenkategorien muss genau festgelegt werden, welche terminologischen und administrativen Informationen in der Datenbank verwaltet werden, wer die Nutzer und wer die Verwalter der Terminologiedatenbank sind. Ein einfaches Erarbeiten, Pflegen, Auswerten und Filtern von Daten wird auch durch möglich fein definierte Datenkategorien erzielt. Die definierten Datenkategorien werden dann, soweit das TVS dies erlaubt, in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet. Für die Verwaltung terminologischer Einträge haben sich mehrere sinnvolle Ebenen herauskristallisiert: Eintragsbzw. Begriffsebene, Sprachebene, Benennungsebene und Wortebene (Schmitz/Straub, 2010: S. 37 ff.). So wird in ISO ein Metamodell für die Verwaltung terminologischer Einträge vorgeschlagen. Das Modell sieht wie folgt aus: 31

32 Theoretischer Rahmen Abbildung 6: terminologisches Metamodell ISO Ordnung der Datenkategorien Eine der wichtigsten Eigenschaften in einem terminologischen Eintrag ist die Begriffsorientierung. In einem terminologischen Eintrag wird ein Begriff meistens mehrsprachig dokumentiert. Deswegen werden auf Eintrags- oder Begriffsebene eine Vielzahl von Datenkategorien, die sich auf den Begriff beziehen, aber die sprachenunabhängig sind, wie z. B. Anlage- oder Änderungsdatum, Verfasser, eingefügt. Diese Datenkategorien und eine fortlaufende Eintragsnummer werden in den meisten TVS automatisch zugewiesen. Werden die Begriffe in einem Begriffssystem mit einer eindeutigen Notation verwaltet, so wird zur Einordnung des Begriffs im entsprechenden Begriffssystem die Datenkategorie Notation auf Begriffsebene erfasst. Eine sinnvolle Datenkategorie auf Eintragsebene ist das Fachgebiet, in dem der Begriff einzuordnen ist. Das Fachgebiet ist eine sehr wichtige Filterkategorie z. B. beim Export einer Terminologie eines bestimmten Teilgebietes. Die Einordnung in Teilgebiete erfolgt entweder gemäß einer firmeninternen Einteilung oder gemäß einer normierten Fachgebietsklassifikation. 32

33 Theoretischer Rahmen Eine graphische Darstellung eines Begriffs ist auch auf der Eintragsebene einzufügen, da sie vor allem in den technischen Gebieten zu einer besseren Verständlichkeit beiträgt. Sind aber die Abbildungen kulturabhängig, so müssen diese auf die Sprachebene unter der passenden Sprache erfasst werden. Die Definition ist eine der wichtigsten Datenkategorien in einem terminologischen Eintrag. Die Definition beschreibt einen Begriff mit sprachlichen Mitteln, deswegen müsste sie eigentlich auf Eintragsebene platziert werden. Aber da heutzutage meistens nur mehrsprachige Terminologiedatenbanken verwaltet werden, werden die Definitionen dementsprechend in mehreren Sprachen erfasst und, wenn dies das TVS erlaubt, auf die Sprachebene aufgenommen. Gibt es in einem TVS keine Sprachebene, so wird die Definition auf Benennungsebene angesiedelt. Gibt es in einer Sprache mehrere Benennungen zu einem Begriff, so erweist sich diese Vorgehensweise als ungünstig, da alle Benennungen gleich dokumentiert werden müssen und keine doppelten Definitionen erlaubt sind. Beim Aufbau einer Datenbank können auch andere Datenkategorien auf Eintrags- bzw. Begriffsebene hinzugefügt werden, wie z. B. Kunde oder Projekt, wenn diese Angaben sich auf den gesamten Begriff beziehen. Auf der Sprachebene werden alle Benennungen zu einem Begriff sowie andere sprachspezifische Informationen verwaltet. Wie bereits erwähnt, ist es sinnvoll, Definitionen auf der Sprachebene zu verwalten, wenn diese in mehreren Sprachen erfasst werden müssen. Die Definitionen müssen mit Quellen belegt werden, die entweder in Form von vollständigen Literaturangaben oder als Querverweis zu einer shared resource, wie z. B. einen bibliografischen Eintrag gestaltet werden. Sind die grafischen Darstellungen eines Begriffes kulturabhängig, so können diese auch auf der Sprachebene eingefügt werden. Auf der Benennungsebene werden Informationen zu allen Benennungen eines Begriffs verwaltet. Die Benennung ist meistens der Ausgangspunkt einer terminologischen Recherche und deswegen eine sehr wichtige Datenkategorie in einem terminologischen Eintrag. So gilt die Benennung in einer Terminologiedatenbank als obligatorische Datenkategorie. 33

34 Theoretischer Rahmen Die Dokumentation einer Benennung muss nach dem Prinzip der Benennungsautonomie erfolgen, d. h. alle Benennungen zu einem Begriff sollen als autonome Blöcke von Datenkategorien verwaltet und mit allen notwendigen Datenkategorien dokumentiert werden können (ohne Bevorzugung einer bestimmten Benennung). Zu den Datenkategorien auf Benennungsebene zählen die Quelle der Benennung, Kontext mit der entsprechenden Quelle; administrative Informationen wie Angelegt von, Geändert von ; Qualitätsstatus wie freigegeben, abgelehnt, veraltet ; Regionalcodes wie EN-UK, EN-US, Benennungstyp wie Vollform, Kurzform, Abkürzung, Sprachebene wie umgangssprachlich, genormt. Da Benennungen auch aus mehreren Wörtern bestehen können, ist es sinnvoll in einem terminologischen Eintrag auch eine Wortebene einzubeziehen. Auf Wortebene werden lexikalische und grammatikalische Angaben zu einzelnen Wörtern einer Benennung verwaltet. In der Praxis wird die Wortebene meistens nicht implementiert und die wortbezogenen Informationen werden auf der Benennungsebene verwaltet. Vor allem in den romanischen Sprachen, wo Mehrwortbenennungen sehr verbreitet sind, ist eine Wortebene sehr sinnvoll einzusetzen. Mögliche Datenkategorien auf der Wortebene sind Wortklasse, Genus oder Numerus. Für die Modellierung der terminologischen Einträge wurden in der Terminologiearbeit Prinzipien festgelegt Grundprinzipien der Modellierung terminologischer Einträge Bei der Konzeption und Einrichtung einer Terminologiedatenbank sollten die Datenkategorien und die Modellierung des terminologischen Eintrags sehr sorgfältig geplant werden. Diese Überlegungen zur Konzeption einer Datenbank müssen nicht abhängig von einem System gemacht werden. Jedoch ist in den meisten Fällen festzustellen, dass die Art des TVS Auswirkungen auf die Auswahl der Datenkategorien und auf die Modellierung der terminologischen Einträge haben kann. Wenn man eine Lösung zur Terminologieverwaltung konzi- 34

35 Theoretischer Rahmen piert und einrichtet, müssen aber vor allem die Prinzipien der Begriffsorientierung und der Benennungsautonomie befolgt werden. Nach dem Prinzip der Begriffsorientierung enthält ein terminologischer Eintrag alle Informationen zu einem Begriff, einschließlich aller Benennungen in allen Sprachen mit ihren begriffsbezogenen Informationen (Abbildung 7). Abbildung 7: Begriffsorientierung (Schmitz, 2012) Unter Benennungsautonomie versteht man, dass alle Benennungen zu einem Begriff als autonome Blöcke von Datenkategorien verwaltet und mit allen notwendigen Datenkategorien dokumentiert werden müssen, ohne die Bevorzugung einer Benennung. Daher ist es wichtig, dass es in einem TVS keine Einschränkungen in der Anzahl von Benennungen gibt. Außerdem müssen bei der Erstellung von terminologischen Einträgen auch die Prinzipien der Elementarität und Granularität der Datenkategorien beachtet werden. Nach dem Prinzip der Elementarität, darf jede Datenkategorie nur einen, der Definition der Datenkategorie entsprechenden Wert enthalten. So darf z. B. die Definitionsquelle nicht im Definitionsfeld erfasst werden. Unter Granularität versteht man, dass Datenkategorien so fein wie möglich definiert werden müssen. So dürfen z. B. Genus und Numerus nicht unter der 35

36 Theoretischer Rahmen allgemeine Datenkategorie Grammatik erfasst werden (vgl. Schmitz/Straub, 2010: 36 ff./ Bauer, 2010: S. M2-6) Bereitstellung von Daten Die terminologischen Daten müssen einem möglichst weiten Interessentenkreis zur Verfügung gestellt werden, damit alle von der Terminologiearbeit profitieren können, d. h. sie werden entweder über eine Dantebank oder ein internes Informationsnetz verbreitet. Neben den wichtigen terminologischen Grundsätzen der Datenmodellierung von terminologischen Einträgen sollten die TVS auch über die unten beschriebenen zentralen Funktionen verfügen. Die Datenerfassung wird vereinfacht, wenn die TVS über rollenabhängige Eingabestrukturen verfügen, wie z. B. Eingabemodelle. Die Daten in einem TVS sollten immer auf dem neuesten Stand sein, das heißt die terminologischen Daten müssen ständig gepflegt, aktualisiert und vereinheitlicht werden. Dafür müssen verschiedene Abteilungen an der Recherche beteiligt werden, was eine kollaborative Terminologiearbeit voraussetzt. Dafür eignen sich vor allem webbasierte Terminologieverwaltungssysteme, in denen die Nutzer leicht über den Internet-Browser auf die Bestände auf einem zentralen Server zugreifen und diese kommentieren, aktualisieren oder pflegen können. Zwischen den einzelnen Einträgen sollte die Erstellung von Querverweisen und Verweisen auf Ressourcen im Intranet/Internet ermöglicht werden. Für die Bereitstellung der terminologischen Daten spielen auch die Such- und Filterfunktionen eine wichtige Rolle. So müssen in den TVS komplexe Filter erlaubt werden und die Suche im Volltext, mit Platzhaltern oder mit Booleschen Operatoren (UND, ODER) möglich. Für die verschiedenen Benutzergruppen sollte es auch die Möglichkeit geben, unterschiedliche Layouts zu definieren, damit nur die benötigten Daten ohne Filter angezeigt werden können. In einer so komplexen Welt, in der Unternehmen weltweit Zweigstellen haben, ist es sehr wichtig, dass aktuelle Daten über verschiedene Schnittstellen zur Verfügung gestellt werden. Die Terminologie muss in anderen Umgebungen oder über verschiedene Schnittstellen in den Textentstehungsprozess einge- 36

37 Theoretischer Rahmen bunden werden. Besonders wichtig ist die Einbindung in die Translation- Memory-Systeme der Übersetzer, in die Redaktionssysteme der technischen Redakteure oder in die Programme zur Terminologiekontrolle. Nur so wird die richtige Terminologie direkt bei der Erstellung von Texten geprüft oder automatisch vorgeschlagen. Für die Einbindung aller Nutzer in die Aktualisierung und Pflege der Terminologiedatenbank spielt die Verteilung von rollenspezifischen Zugriffsrechten auch eine wichtige Rolle. So wird z. B. die Datenbank der Entwicklungsabteilung aus Vertraulichkeitsgründen nur für bestimmte Nutzergruppen freigeschaltet. Auch verschiedene Kategorien wie Status oder Gebrauch sollten z. B. nur von den Terminologieverantwortlichen geändert werden können. Damit die Terminologie sich über die erwünschte Akzeptanz im Unternehmen freuen kann, muss man Benutzer auf die vielfältigste Art und Weise an der Terminologiearbeit beteiligen, sei es in einem Terminologiekreis oder durch benutzerfreundliche Möglichkeiten für das Einholen von Feedback. So sollte z. B. eine Datenbank immer entweder über ein Vorschlagformular oder eine Kommentarfunktion verfügen. Ein TVS muss auch die proprietären und standardisierten Austauschformate unterstützen. Terminologie ist eine wichtige Ressource in einem Unternehmen. Durch Bereitstellung von Terminologie findet auch eine Wissensverteilung und-nutzung statt, welche wichtige Elemente des Wissensmanagement darstellen (vgl. KÜDES, 2002: S. 67 ff./ Bauer, 2010: S. M2-20/ Reinke, 2012: S. 101ff.) Austausch von Daten Neben der oben erwähnten Interaktion zwischen TVS und verschiedenen anderen Redaktions-, Translation-Memory-Systemen usw. ist in vielen Anwendungsumgebungen der Datenaustausch (Import und Export) zwischen TVS und anderen Systemen notwendig. Das Phänomen des Terminologieaustausches tritt meistens in heterogenen Umgebungen, wenn z. B. die Übersetzer andere TVS verwenden als die Sprachabteilung des Unternehmens, oder bei der Umstellung von einem TVS auf ein anderes oder wenn terminologische Daten übernommen oder für andere Applikationen zur Verfügung gestellt werden müssen. 37

38 Theoretischer Rahmen Mögliche Austauschformate, die von den meisten TVS-Herstellern angeboten werden sind CSV (Comma Separated Values), MARTIF (Machine-readable terminology interchange format), XML, OLIF (Open Lexicon Interchange Format) oder das Standardformat TBX (Term Base exchange). Eine wichtige Rolle beim Terminologieaustausch spielt eine effektive und ressourcensparende Art der Terminologiearbeit, d. h. die Übernahme und Weitergabe von Terminologiebeständen. Werden in einem Unternehmen die TVS oder die Redaktionssysteme auf eine höhere Version upgedatet oder werden in den unterschiedlichen Abteilungen eines Unternehmens mehrere TVS genutzt, so muss der Übergang von einem System zu einem anderen angepasst werden. Übernimmt das Unternehmen ein anderes Unternehmen, so können damit auch neue terminologische Bestände entstehen. Wird der Übersetzungsdienstleister gewechselt, so müssen die neuen Terminologiesammlungen harmonisiert und allen anderen zur Verfügung gestellt werden. In diesen Fällen spielt der Datenaustausch eine sehr wichtige Rolle. Beim Terminologieaustausch können dennoch folgende Probleme auftreten: Einhaltung der wirtschaftlichen und juristischen Aspekte (z. B. Information als Kapital, Urheber- und Nutzungsrecht, Qualität der Terminologiebestände), Hardware- und Software-Kompatibilität (z. B. Datenträger, Codierung und Zeichensätze). Wurden die Grundsätze der Terminologiearbeit beim Anlegen und bei der Verwaltung der terminologischen Einträge nicht eingehalten, so können auch Probleme bei der Anpassung der inhaltlichen Aspekte (z. B. Datenkategorien, Eintragsstruktur, Datenfeldinhalte, Klassifikation) und bei der Einhaltung der Integrationsaspekte (z. B. Philosophie des TVS (Begriffsorientierung, Benennungsautonomie), Behandlung von Homographen, Synonymen, Doubletten entstehen (vgl. Schmitz/Kaukonen, 2012). Vor dem Einrichten von Schnittstellen für den Datenaustausch müssen Vorüberlegungen bezüglich des Ziels des Datenaustausches, der zu austauschenden Datenmengen und der Art der Daten angestellt werden. So ist es wichtig zu wissen, ob die Daten zwecks Analyse zur Qualitätssicherung oder zur Aktualisierung terminologischer Datenbanken exportiert werden. Wichtig ist auch, ob nur ein Teil oder die ganze Datenbank, ob ganze terminologischen Einträge oder nur Teile ausgetauscht werden. Für 38

39 Theoretischer Rahmen die Definition des Austauschformates ist auch sehr wichtig zu wissen, ob die terminologischen Datenelemente sich identifizieren lassen, so dass ein Datenaustausch wirtschaftlich realisierbar ist. Wenn dies nicht der Fall ist, muss die Datenbank unter Einhaltung der terminologischen Modellierungsprinzipien neu strukturiert oder neu erstellt werden. Für den Datenaustausch ist es außerdem von besonderer Bedeutung, dass die Terminologieverantwortlichen in das Thema Datenaustausch eingearbeitet sind und sich ständig weiterbilden (Herwartz, 2010: M4-25 ff.). Der Einsatz standardisierter Austauschformate erweist sich in der Terminologiearbeit als sinnvoll. Dies setzt aber voraus, dass bereits bei dem Anlegen und der Verwaltung der Datenbank die Grundsätze der Terminologiearbeit berücksichtigt werden. So müssen verfügbare terminologische Ressourcen nicht neu für den Datenaustausch erarbeitet werden und die neu geschaffenen Mittel können für die Pflege der Daten eingesetzt werden. Terminologiebestände könnten dann systemunabhängig bearbeitet, ausgetauscht und genutzt werden. Die Hersteller von TVS werden nicht mehr so viele Ressourcen in die Entwicklung der Schnittstellen, Formate oder Konvertierungsfilter investieren, sondern eher in die Verbesserung wichtiger Funktionen. TBX-Format TBX ist eine in XML ausgedrückte terminologische Auszeichnungssprache für die Darstellung, Analyse und den Austausch terminologischer Daten zwischen verschiedenen TVS oder aber zwischen TVS und entweder Translation Memory Systemen, Sprachprüfungstools oder Systemen für die maschninelle Übersetzung. TBX gründet auf den Arbeitsergebnissen des SALT- Projektes (Standards-based Access to Lexicographical &Terminological multiligual resources) und des Technischen Komittees ISO TC 37/SC3 und wurde von der Arbeitsgruppe OSCAR (Open Standards for Container/content AlllowingReuse) der LISA (Localization Industry Standards Association) im Jahr 2002 veröffentlicht. LISA hat im Jahr 2011 Konkurs angemeldet und wird ab 2012 unter dem Namen 39

40 Theoretischer Rahmen TerminOrgs (Terminology for Large Organizations) vertreten. Der TBX- Standard entspricht der Norm ISO 30042, die im Jahr 2008 veröffentlicht wurde und die TBX-Grundstruktur entspricht dem TMF Modell in der ISO (siehe Abbildung 6). Die TBX-Grundstruktur wird in Abbildung 8 dargestellt. Abbildung 8: TBX Grundstruktur ISO Das Wurzelelement eines TBX-Dokumentes ist das <martif>-element, das dem terminologischen Datenbestand in dem TMF-Metamodell entspricht. Dem <martif>-element sind ein <text>-element und ein <martifheader>-element untergeordnet. Im <martifheader>-element werden allgemeine Informationen zur Terminologiedatenbank abgelegt. Das <text>-element enthält ein <back>-element, das dem Punkt zusätzliche Informationen (CI) im TMF-Metamodell entspricht, und ein <body>-element. Im <body>-element werden die terminologischen Einträge im jeweiligen <termentry>-element dokumentiert. Die terminologischen Einträge entsprechen der Begriffsebene (TE) im TMF-Modell. 40

41 Theoretischer Rahmen Jeder terminologische Eintrag muss mindestens eine Sprachebene (LS) und jede Sprache mindestens eine Benennungsebene (TS) enthalten. Im <langset>-element werden die sprachbezogenen Informationen beschrieben. Die Benennungen werden in <tig>- oder <ntig>-elementen beschrieben. Das <ntig>-element (nested term information group) wird als Elternelement für die Beschreibung einzelner Teile einer Mehrwortbenennung verwendet. Die einzelnen Teile der Mehrwortbenennung werden dann in Kindelemente <termcomplist>-elemente dokumentiert. Die <termcomplist>-elemente entsprechen der Benennungskomponentenebene (TCS) im TMF-Modell. Die TBX-Datei besteht aus einem Prolog und einer Dokumentinstanz. Der Prolog enthält eine XML-Deklaration und Informationen zur Zeichenkodierung und einen Verweis auf die Dokumenttypdefinition (DTD). Die DTD definiert die Struktur des TBX-Dokuments und wird von einem Parser zur Validierung des Dokuments herangezogen. Die Dokumentinstanz enthält Informationen zu der Terminologiedatenbank selbst, den Verweis auf das zulässige Datenkategorieverzeichnis (XCS) und die eigentlichen terminologischen Einträge. Elemente, Attribute und Datentypen der TBX-Grundstruktur sind in der Standard-DTD definiert. Die Datenkategorien einer TBX-Datei werden in einer separaten XML-Datei beschrieben, deren Regeln wiederrum in einer DTD festgelegt sind. Als Datenkategorieverzeichnis kann entweder das in der TBX-Spezifikationen mitgelieferte Standard-Datenkategorieverzeichnis verwendet werden, das eine Teilmenge des ISO-Datenkategorieverzeichnisses enthält, oder man kann ein eigenes normenkonformes Datenkategorieverzeichnis definieren. Terminologische Datenkategorien werden bis auf wenige Ausnahmen (/term/, /date/, /note/ usw.) nicht direkt als Knoten, sondern über sogenannte Metadatenkategorien (descrip, admin, termnote usw.) und über den Wert des entsprechenden type-attributs in der Grundstruktur implementiert. Beispiel: <descrip type= definition > </descrip> Dieses Verfahren bietet Flexibilität, um TBX in vielen Anwendungsszenarien zu realisieren (vgl. ISO 30042, 2008/ Reineke, 2012: S. 193 ff.) Ein einfaches Beispiel einer TBX-Datei sieht folgendermaßen aus: 41

42 Theoretischer Rahmen <text><body> <termentry id=`id 007 > <descrip type= subjectfield >terminologymanagement</descrip> <langset lang=de> <descrip type= definition >Dateiformat zum Austausch von Dateien, die von verschiendnen Translation-Memory-Systemen stammen</descrip> <ntig> <termgrp> <term>tbx</term> <termnote type= partofspeech >propernoun</termnote> <termnote type= grammaticalgender >neuter</termnote> <termnote type= termtype >acronym</termnote> </termgrp> </ntig>... </langset>... </termentry>... </body></text> Abbildung 9: TBX Beispiel Validierung von TBX-Dateien TBX-Dateien müssen wie alle anderen XML-Dateien gegen die DTD und gegen die XCS-Datei validiert werden. Dazu empfiehlt sich das von LISA entwickelte Validierungswerkzeug TBX Checker. Mit anderen XML-Validierungswerkzeugen lassen sich nur Wohlgeformtheit und Strukturkonformität überprüfen. Eine Validierung gegen die separate XCS-Datei ist jedoch nicht möglich. Wenn die Eintragsstruktur und die Datenkategorien in einem einzigen Schema zusammengefasst werden, kann das TBX-Dokument auch mit anderen XML- Validierungswerkzeugen überprüft werden. TBX-Basic TBX-Basic ist wie TBX eine in XML ausgedrückte terminologische Auszeichnungssprache und wird in der ISO als TBX konforme TML anerkannt. TBX-Basic ist eine leichtere Version von TBX, die mit Rücksicht auf kleinere und mittlere Unternehmen entwickelt wurde. Die Grundstrukturen von TBX-Basic- und TBX-Dokumentinstanzen sind bis auf die Benennungsebene identisch. Nicht zugelassen sind in TBX-Basic auf der 42

43 Theoretischer Rahmen Benennungseben die <ntig>-elemente, sowie die Elemente, die den <ntig>- Elementen zugeordnet werden können. Die Zahl der zugelassenen Datenkategorien wurde in TBX-Basic gekürzt. Bestimmte Datenkategorien werden im Vergleich zu TBX als geschlossene Datenkategorien definiert. Diese Einschränkungen sollen den blinden Austausch, ohne vorherige Rücksprachen ermöglichen. In TBX-Basic können in dem <back>-element nur wenige Informationen zu den terminologischen Einträgen gemacht werden, wie z. B. Namen und Kontaktinformationen zu Autoren. Das <descripgrp>-element kann in TBX-Basic nur für die Aufnahme der Datenkategorie zur Angabe der Quelle eines Kontextes oder einer Definition verwendet werden (vgl. ISO 30042, 2008/ Reineke, 2012: S. 193 ff.) Qualitätssicherung und Validierung von Terminologieeinträgen Terminologiebestände, die inhaltlich und formal nicht den Entwicklungen in dem Fachgebiet entsprechend gepflegt werden, veralten und werden lücken- und fehlerhaft. Diese Datenbanken werden meistens dann für unzuverlässig und unbrauchbar gehalten. Voraussetzung für die Qualitätskontrolle der terminologischen Datenbestände ist eine gute Organisation der terminologischen Einträge nach Themen oder Sachgebieten, sowie eine entsprechende Arbeitsplanung und Ressourcen für die Bearbeitung der Daten. Neben der inhaltlichen ist aber auch die formale Pflege des Datenbestands notwendig. Die formale Pflege wird auch als Datenvalidierung bezeichnet (vgl. KÜDES, 2002: S. 68 ff.). Die Datenvalidierung ist laut DIN 2342 der Prozess zur Bestimmung, ob Daten formal richtig, kohärent, korrekt, vollständig und plausibel sind (DIN 2342, 2011). Laut DIN 2342 sind für die Datenvalidierung folgende Schritte nötig: Doublettenkontrolle ( Datenvalidierung zur Überprüfung, ob der gleiche Dateneintrag mehr als einmal vorhanden ist ), Konsistenzkontrolle ( Plausibilitätskontrolle zur Überprüfung, ob Einträge terminographisch einheitlich und widerspruchsfrei sind ), Rechtschreibkontrolle ( Formalkontrolle zur Überprüfung, ob die Schreibweise der Wörter mit den festgelegten Rechtschreibregeln übereinstimmt ), Vollständigkeitskontrolle ( Formalkontrolle zur Überprüfung, ob die 43

44 Theoretischer Rahmen geforderten Daten vorhanden sind ), Formalkontrolle ( Datenvalidierung zur Überprüfung, ob die Daten den Vorgaben formal entsprechen ) und Formatkontrolle ( Formalkontrolle zur Überprüfung, ob die Daten dem vorgegebenen Format entsprechen ), Plausibilitätskontrolle ( Datenvalidierung zur Überprüfung, ob die Daten inhaltlich den vorgegebenen Kriterien entsprechen ) (vgl. DIN 2342, 2011). Die Doublettenkontrolle ist ein sehr wichtiger Schritt in der Validierung des terminologischen Datenbestands. Doubletten entstehen meist bei der Zusammenführung mehrerer Datenbestände von verschiedenen Abteilungen oder von verschiedenen Unternehmen. Werden die Doubletten nicht bereinigt, so kostet dies die Nutzer beim Abruf der Datenbank mehr Zeit und verursacht Kritik und Unzufriedenheit. Doubletten können entweder durch Fusion zweier oder mehrerer Einträge oder durch Löschen der betreffenden Einträge bereinigt werden. Die Fusion mehrerer Einträge bietet sich an, wenn z. B. äquivalente Benennungen in verschiedenen Sprachen in mehreren Einträgen dokumentiert wurden oder wenn verschiedene Einträge, die den gleichen Begriff dokumentieren einander ergänzende Informationen enthalten. Viele TVS bieten die Funktion der automatischen Doublettenkontrolle. Die Doubletten müssen aber trotzdem inhaltlich überprüft werden, da manche Scheindoubletten sein könnten. So sind z. B. Einträge, die formgleiche Begriffe aus dem Rechtsgebiet dokumentieren keine richtigen Doubletten, wenn die Begriffsmerkmale sich nicht voll und ganz entsprechen. So bezeichnet z. B. in der Schweiz die Benennung Bundesrat die Regierung, während in Deutschland und Österreich die Länder/Ständekammer des Bundesparlaments gemeint ist. Auch Homonyme sind Scheindoubletten und müssen entsprechend dem Begriffsorientierungsprinzip in unterschiedlichen Einträgen dokumentiert werden. Echte Doubletten können meist sehr gut erkannt werden, wenn man bei der Bereinigung sachgebietsbezogen in den wichtigsten Sprachen filtern kann (KÜDES, 2002: S. 67 ff.). 44

45 Theoretischer Rahmen In den Terminologiearbeit Best Practices (Bauer, 2010: S. M2-18 ff.) wird zwischen eintrags- und bestandsbezogenen Validierungsaspekten unterschieden. Die Validierung kann inhaltlich, methodisch-formal, sprachlich oder technisch erfolgen. Die inhaltliche Validierung sollte aus zwei verschiedenen Schritten bestehen: die Aktualisierung und die inhaltliche Ergänzung. Erst muss überprüft werden, ob die Benennung des zu dokumentierenden Begriffs übereinstimmt. Außerdem muss übeprüft werden, ob die Benennungen nicht veraltet sind oder ob einer Benennung eine andere Bedeutung unterlegt wurde. Wird dies festgestellt, müssen diese Aspekte in die Definition übernommen werden und die Benennung von der Datenbank nicht gelöscht sondern in der entsprechenden Datenkategorie z. B. als veraltet bezeichnet werden. Im Rahmen der inhaltichen Validierung wird überprüft, ob in den Definitionen die wesentlichen Merkmale aufgezählt sind und ob die Angaben in der Definition dem aktuellen Stand der Entwicklungen im Fachgebiet entsprechen. Laut dieser Prinzipien werden auch die zusäztlichen Informationen wie z. B. Kontexte oder Anmerkungen überprüft. Diese Validierung erfordert eine enge Zusammenarbeit der Terminologen mit den Fachstellen im Unternehmen oder dass die Terminologen die Fachkenntnisse in dem bearbeiteten Bereich immer auf dem aktuellsten Stand halten. Mit einer inhaltlichen Ergänzung der terminologischen Einträge erhöht sich die Akzeptanz und Anwendung des Terminologiebestandes. Werden einem Eintrag zusätzliche Informationen zugewiesen, so werden Synonyme oder Äquivalenzen besser nachvollzogen. Werden in einer Datenbank entsprechende Benennungen in mehreren Sprachen erfasst, so erweitert sich der potenzielle Benutzerkreis und damit auch die Nutzbarkeit der Datenbank. Bei der methodisch-formalen Validierung wird z. B. überprüft, ob die methodischen Vorgaben und Konventionen bei der Erstellung der terminologischen Einträge oder die Freigabeprozesse bei der Terminologieprüfung eingehalten wurden. Sehr wichtig ist auch die methodisch-formale Validierung von Quellen, da diese für die Nachvollziehbarkeit der Informationsherkunft und die Revision der Einträge eine große Rolle spielen. 45

46 Theoretischer Rahmen Damit die terminologischen Bestände verwendet und verstanden werden, muss die Formulierung der Informationen (Kontext, Definition, Anmerkung usw.) je nach Zielgruppe erfolgen. So erfolgt in der Phase der sprachlichen Validierung sowohl die linguistische und redaktionelle Überprüfung der Benennungen, der Definitionen oder Kontexte als auch eine Rechtschreibprüfung. Die inhaltlichen Fehler müssen auch sobald als möglich ausgemerzt werden, da sie die Qualität und die Zuverlässigkeit der terminologischen Bestände beeinträchtigen können. Bei der Einführung neuer Rechtschreibregel müssen jedoch alle Varianten in der Datenbank erhalten bleiben und mit der entsprechenden Anmerkung, dass sie nicht mehr akzeptiert werden, versehen werden, weil sie in früheren Texten immer noch vorkommen. Mit einem Terminologieprüfprogramm können dann anhand dieser Anmerkungen in der Datenbank die alten Texte korrigiert werden. Da die meisten terminologischen Datenbestände nur elektronisch erstellt werden, muss in jeder Datenbank auch eine technische Validierug erfolgen. So müssen z. B. Querverweise zwischen verschiedenen Einträgen überprüft werden und sichergestellt werden, dass die Links für die elektronischen Quellen aktiv sind. Bei besonderen Sprachen muss auch die Sprachkodierung überprüft werden. Verfügt das TVS über einen Rollen-Rechte-System, so müssen die einzelnen Rollen mit den entsprechenden Rechten überprüft werden. Die Pflege der terminologischen Bestände bleibt entsprechend der Entwicklungen im Unternehmen und in den einzelnen Fachgebieten eine ständige Aufgabe und erfordert deswegen eine gute Organisation. Da die Pflege in der Regel sehr zeitaufwendig ist, sollten die Terminologieverantwortlichen Prioritäten und Kriterien für die Bereinigung der Daten festlegen und diese genauso wie bei der Erstellung von Daten in Projekten organisieren. 46

47 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank 3 Optimierung der TermTerm- und der ELETO- Datenbank Im folgenden Kapitel werden auf Grundlage der im theoretischen Teil erläuterten Grundsätze der Terminologie die Struktur der Datenbank und die Datenbestände analysiert und Verbesserungen vorgeschlagen. Zunächst werden die Datenbankstrukturen der ursprünglichen Datenbanken analysiert, dann wird ein Vorschlag für die Verbesserung der Datenbankstruktur ausgesprochen und die zusammengeführten Datenbestände bereinigt. Berücksichtigt werden immer systemunabhängig die Prinzipien der Datenmodellierung, auch wenn die Daten später in Trados MultiTerm zur Verfügung gestellt werden. Zum Zweck des Datenaustausches zwischen mehreren unabhängigen TVS wird im letzten Kapitel TBX-konform eine exemplarische Export-Definition erstellt. 3.1 Datenbankanalyse Im folgenden Kapitel werden die terminologischen Datenbestände gemäß den Prinzipien der Datenmodellierung und Datenbankstrukturierung analysiert Auswertung der TermTerm-Datenbank FH-Datenbank In Abbildung 7 wird die Datenbankdefinition der im Terminologieprojekt an der Fachhochschule Köln entstandenen Datenbank dargestellt. Die Datenbank ist auf drei Ebenen strukturiert: Begriffs- (Entry level), Sprach- (Index level) und Benennungsebene (Term level). Auf der Sprachebene können die Sprachen Deutsch, Englisch und Französisch verwaltet werden. Alle enthaltenen Datenkategorien können mehrfach eingetragen werden. Nach dem Prinzip der Begriffsorientierung wurden alle relevanten Datenkategorien, wie z. B. Fachgebiet oder Workflow, die sich auf den gesamten Begriff beziehen, auf der Begriffsebene eingetragen. Die Datenkategorie Fachgebiet ist vom Typ Text, was jedoch für ein eventuelles Filtern nicht von Vorteil ist. Hier empfähle sich die Anwendung einer Pickliste mit mehreren vordefinierten Fachgebieten. Der Workflow erscheint zusätzlich auch auf Sprachebene, da es beispielsweise in einem Projekt von Bedeutung sein könnte zu filtern, in welcher Sprache es die meisten noch zu bearbeitenden Einträge gibt. Sehr wichtig für das Filtern ist, 47

48 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank dass die Datenkategorie keinen freien Text erlaubt, sondern nur ein Wert aus der Pickliste ausgewählt werden kann. Die Definition und die entsprechende Quelle werden in dieser Datenbank auf der Sprachebene platziert. Die Quelle ist an die Definition angehängt, wird aber dem Prinzip der Datenelementarität nach in einer eigenen Datenkategorie verwaltet. Alle Informationen, die sich auf die Benennungen zu einem Begriff beziehen werden auf der Benennungsebene verwaltet. Auch hier werden die Prinzipien der Datenelementarität und der Granularität eingehalten. Daher werden die grammatikalischen Angaben Gender, Part of speech und Term type in separaten Datenkategorien verwaltet. Für die Möglichkeit, dass Benennungen, die in einer Sprache gleich sind, aber von einem Land zum anderen doch leicht voneinander abweichende Merkmale aufweisen, wurde auf der Benennungsebene auch eine Definition und die entsprechende Quelle eingefügt. Auf dieser Ebene befinden sich für die einzelnen Benennungen noch Kontexte mit der entsprechenden Quelle. Außerdem kann hier auch abgelegt werden, für welchen Kunden oder für welches Projekt die entsprechende Benennung erstellt wurde oder ob die Benennung preffered, admitted, not recommended oder obsolete ist. Die Datenbank wurde nach den Prinzipien der Terminologiearbeit modelliert. So werden dem Prinzip der Begriffsorientierung nach alle Sprachen und Benennungen in einem Eintrag verwaltet. Dem Prinzip der Benennungsautonomie nach wird jede Benennung gleichwertig dokumentiert und mit den entsprechenden Datenkategorien versehen. Die Prinzipien der Elementarität und Granularität wurden eingehalten, indem alle Datenkategorien so fein wie möglich definiert wurden, so werden z. B. Gender und Part of speech nicht zusammen in einer Datenkategorie verwaltet und die Quellen werden separat von Kontext oder Definition in eigenen Feldern eingefügt. Eine Besonderheit dieser Datenbank ist, dass die Quellen immer dem dementsprechenden Kontext oder der entsprechenden Definition angehängt werden, da so ein einfacheres Filtern ermöglicht wird. Wie bereits in Kapitel 1.2 erwähnt sind die terminologischen Bestände aus dem Projekt an der FH-Köln bezüglich der inhaltlichen Ausarbeitung sehr unter- 48

49 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank schiedlicher Qualität. Für die Dokumentation der Einträge wurden oft Quellen aus dem Internet verwendet, da die Studierenden oftmals nicht über genügend genormte Literatur im Bereich Terminologie verfügten. So wurden z. B. sehr wenige Definitionen aus den Normen oder den wichtigsten terminologischen Arbeiten erfasst. Die Definitionen entsprachen aber meistens den Ansätzen der Definitionserstellung. Außerdem ist anzumerken, dass bei der Auswahl der Kontexte nicht immer der Zweck eines Kontextes in einer terminologischen Datenbank berücksichtig wurde. Ein Kontext soll in einer Terminologiedatenbank nicht ein beliebiger Satz sein, der die Benennung enthält, sondern ein Satz, der mehr Informationen über den Begriff oder die Verwendung einer Benennung in einem Fachgebiet liefert. So waren für viele Benennungen Kontexte ohne wirklichen terminologischen Mehrwert eingefügt und mussten bei der Bereinigung aktualisiert werden. Abbildung 10: Datenbankdefinition FH-Köln 49

50 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank elcat-datenbank Die in dem Projekt elcat erstellte Datenbank sieht der Datenbank der Fachhochschule bezüglich der Datenbankstruktur sehr ähnlich. Auch in dieser Datenbank werden die terminologischen Einträge auf allen drei Ebenen verwaltet. Auf Sprachebene können neben den Sprachen Deutsch, Englisch und Französisch auch die bibliografischen Eingaben verwaltet werden. Auf Begriffsebene wurde in dieser Datenbank noch die Datenkategorie Graphic vom Typ Multimedia hinzugefügt. Außerdem wird hier die Datenkategorie Definition und nicht Explanation benannt. Die Datenkategorie Subject ist in dieser Datenbank vom Typ Pickliste und kann die Werte Terminology Management, Linguistics, Software, Controlled Language, Standards and Law beinhalten. Durch Festlegen von Werten wird das Filtern und der Datenaustausch erleichtert. Die anderen Datenkategorien sind denen der FH-Köln-Datenbank ähnlich, nur dass sie in einigen Fällen unterschiedlich benannt wurden. Inhaltlich wurden die Datenbestände für das Glossar, das in dem E-Learning Programm für Terminologie elcat eingebunden ist, unterschiedlich erarbeitet. Die meisten Einträge sind nicht so ausführlich dokumentiert, sind aber immer mit einer Quelle belegt, was eine Aktualisierung der Inhalte vereinfacht. Die Quellen der terminologischen Bestände sind entweder Normen (ISO 12620, ISO 704, ISO 1087) oder aktuelle terminologische Arbeiten, wie z. B. die tekom Studie Erfolgreiches Terminologiemanagement im Unternehmen (Schmitz K.- D. S., 2010) oder KÜDES (KÜDES, 2002). Ungefähr 50% der Einträge wurden auch mit einer Definition dokumentiert, die aber nicht immer nach den Prinzipien der Definitionerstellung ausgearbeitet wurde. In der Datenkategorie definition wurden die Prinzipien der Elementarität und Granularität der Datenkategorien nicht immer eingehalten, da meist außer der tatsächlichen Definition auch andere Informationen aufgenommen wurden, die normalerweise in die Datenkategorie note gehören. So wurden z. B. die festgelegten Werte für die Datenkategorie processstatus in der Definition mit aufgeführt und mussten bei der Bereinigung in die Datenkategorie note übertragen werden. Außerdem befanden sich die definition und die note in den meisten Einträgen auf Benennungsebene und wurden bei der Bereinigung auf die Sprachebene verschoben. 50

51 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 11: Datenbankdefinition elcat TermTerm-Datenbank Die TermTerm-Datenbank ist, wie oben erwähnt, aus der Zusammenführung der in dem Terminologieprojekt der Fachhochschule Köln erarbeiteten und der für das E-Learning-Programm elcat erstellten Datenbanken entstanden. In den beiden Projekten wurden die Datenbanken unter der Anwendung von SDL MultiTerm ausgearbeitet, hatten aber unterschiedliche Datenbankdefinitionen. Vor der Zusammenführung der Datenbanken wurden die Daten exportiert und anhand eines Mapping-Tools TBX-konform geändert. Die Änderungen erfolgten 51

52 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank anhand der XSL Transformation (XSLT). XSLT ist eine Programmiersprache zur Transformation von XML-Dokumenten. XSLT dient der Definition von Umwandlungsregeln. Die XSLT-Programme oder auch XSLT-Stylesheets sind selbst nach den Regeln des XML-Standards aufgebaut. Sie werden von speziellen XSLT-Prozessoren eingelesen, die dann die XML-Dokumente mit den gewünschten Angaben und Struktur ausgeben. (vgl. XSL 12) Um die Datenbestände anhand XSLT zu ändern, wurden diese zunächst in einer XML-Datei aus MultiTerm exportiert. Die Daten wurden analysiert und eine neue Definition für die TBX konforme Datenbank erstellt. Die Datenkategorien wurden dem ISO-Datenkategorienkatalog entnommen (ISO, 2012) Anhand dieser Datenbankdefinition (Abbildung 12) wurden von Diana Brändle und Wolfgang Zenk die folgenden Umwandlungsregeln für die XSLT erstellt. Das Feld Workflowstatus wurde auf den Sprach- und Benennungsebene gelöscht. Auf Begriffsebene wurde das Feld Subject in subjectfield vom Typ Pickliste geändert. Hierfür wurden die Werte controlledlanguage, datacategory, law, linguistics, other, standards, terminologymanagement, terminologyresources, terminologyscience, tools und translationscience festgelegt Die Datenkategorie Origin wurde in originatinginstitution vom Typ Pickliste mit den Werten TermNet, CologneUniversity und ECQA geändert. Auf Sprachebene wurde die Datenkategorie Explanation in der FH-Datenbank und Definition in der elcat-datenbank in definition vereinheitlicht und die entsprechende Quelle in definitionsource umgewandelt. Auf Benennungsebene wurde die Datenkategorie Context und Con-Source in context und contextsource vereinheitlicht. Die Datenkategorie Usage status wurde in die Datenkategorie normativeauthorization vom Typ Pickliste mit den möglichen Werten admittedterm, notrecommendedterm, supersededterm und preferredterm geändert. Die Datenkategorie Part of speech wurde TBX-konform in partofspeech und Gender in grammaticalgender geändert. Außerdem wurden die Datenkategorien Geographical Usage, Note, Term Type und Source in geographicalusage, note, termtype und source geändert. 52

53 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 12: Datenbankdefinition TermTerm Auswertung der ELETO-Datenbank Die griechische Terminologie der Terminologie besteht aus einer Sammlung von Benennungen im Griechischen und deren Äquivalenten im Englischen und Französischen. Die Datenbankstruktur entspricht der eines Glossars. Die Daten werden tabellarisch dargestellt: für jede Sprache eine Spalte, eine Spalte für Termcode, eine für die Kodierung der Quelle, eine für die griechische Quelle, eine für die internationale Quelle und eine für das Erstelldatum des Eintrags. 53

54 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Die Prinzipien der Terminologiearbeit wurden in dieser Datenbank nicht eingehalten. So werden Synonyme im gleichen Feld mit Komma getrennt und nicht separat in einer eigenen Zeile verwaltet. Wie in Abbildung 13 dargestellt, werden die Datenbestände in einer Access- Datenbank verwaltet. Diese Daten können dann beliebig in Excel, TXT, XML oder PDF exportiert werden. Abbildung 13: Access-Datenbank ELETO ELETO stellt die Daten auch in einem PDF-Format zum Herunterladen zur Verfügung (Abbildung 14) (ELETO, 2012). Abbildung 14: PDF-Glossar ELETO Die Daten stammen aus den ISO-Normen ISO 1087, ISO 704 und ISO 860, denen auch griechische Normen entsprechen. (Abbildung 15). 54

55 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 15: Quellen in ELETO 3.2 Vorschlag für die Optimierung der TermTerm- Datenbankstruktur In diesem Kapitel werden Vorschläge für die Verbesserung der Struktur der TermTerm-Datenbank vorgestellt. Die Struktur der Datenbank enthält Datenkategorien, die TBX konform sind und auf allen drei Ebenen verteilt sind. Für die präskriptive Terminologiearbeit sind Datenkategorien wie normativeauthorization besonders wichtig. In dieser Datenkategorie wurden ISO-konform neben admittedterm, supersededterm und preferredterm die Werte standardized- Term, deprecatedterm, legalterm und regulatedterm hinzugefügt. Außerdem fehlen einige Datenkategorien, die für die Bereitstellung der Daten für ein breites Publikum und eine kooperative Bearbeitung der Daten wichtig wären. So werden auf Sprachebene (Index level) die Datenkategorien processstatus vom Typ Pickliste, processstatushistory und processstatusnote hinzugefügt. Die Datenkategorie processstatus ist in ISO wie folgt definiert: The status of a lexical unit or term with respect to its advancement within the standardization process (ISO 12620). In der ISO werden für diese Datenkategorien die Werte finalized, provisionallyprocessed und unprocessed vorgeschalgen (ISO, 2012). Außerdem wurden auf Sprachebene die Datenkategorien note und notesource hinzugefügt, die für die Eingabe von zusätzlichen Informationen für alle Benennungen in der entsprechenden Sprache vorgesehen sind. Hier werden meist Informationen eingefügt, die nicht in eine Definition gehören, da sonst das Prinzip der Datenelementarität verletzt würde. Außerdem wurde in der Pickliste der Datenkategorie originatinginstitution noch der mögliche Wert ELETO hinzugefügt. 55

56 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank 3.3 Konzept für die Zusammenführung der TermTerm- mit der ELETO-Datenbank In diesem Kapitel wird ein Konzept für die Zusammenführung von Datenbeständen, die in verschiedenen Systemen verwaltet wurden, präsentiert. Es werden die Datenbestände, die in der Access-Datenbank verwaltet wurden, mit den in MultiTerm verwalteten Datenbeständen zusammengeführt. Dies geschieht mittels Export und Konvertierung mit dem Tool MultiTerm Convert. Dieser Vorgang wird in den nächsten Unterkapiteln dargestellt Export der Access-Datenbank Microsoft Access ist ein proprietäres Datenbankmanagementsystem des Softwareherstellers Microsoft zur Verwaltung von Daten in Datenbanken und zur Entwicklung von Datenbankanwendungen (vgl. Mic12). Die terminologischen Datenbestände von ELETO wurden in einer einfachen Access-Datenbank verwaltet. Die Struktur der Datenbank wird in Abbildung 14 dargestellt. Eine Access-Datenbank enthält normalerweise mehrere Objektarten. Diese Datenbank enthält Tabellen zur Speicherung und Abfragen zur Aufbereitung der Daten (Filterung, Sortierung etc.). Abbildung 16: Struktur ELETO-Access-Datenbank 56

57 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Access bietet unter dem Menüpunkt Externe Daten die Option Bestände zu importieren oder zu exportieren. Die Tabellen können in Excel-, Text-, HTML-, PDF- oder dbase-dateien exportiert werden. Für die Zusammenführung der Datenbestände wird die Tabelle TERM- TERM_Ed1 in eine Excel-Datei exportiert (Abbildung 17). Diese Daten werden dann anhand von MultiTerm Convert in eine XML-Datei konvertiert. Abbildung 17: Excel-Export-Datei ELETO-Datenbank Für die Konvertierung mit MultiTerm Convert wurden die Daten in Excel überarbeitet. Die Informationen, die für die zusammengeführte TermTerm-Datenbank keine Bedeutung haben, wie z. B. Stage oder RECNUM wurden gelöscht. Die Datenkategorien TERMEN, TERMFR und TERMGR wurden den entsprechenden Sprachen nach in English, French und Greek umbenannt. STERMEN und STERMGR wurden in source EN und source GR geändert, damit diese Quellen beim Konvertieren ohne Verwechslungsgefahr den entsprechenden Termini zugeordnet werden können. An dieser Stelle sei angemerkt, dass die Abkürzung GR nicht die offizielle Abkürzung für Griechisch ist (richtig: EL) Konvertierung mit MultiTerm Convert SDL MultiTerm Convert ist ein Assistent, mit dem Terminologiedaten in das MultiTerm XML-Format (MTF.XML) konvertiert werden können. Mit MultiTerm Convert können folgende Formate in das MTF.XML-Format konvertiert werden: MultiTerm 5 (MTW-Dateien), OLIF XML (Open Lexicon Interchange Format), SDL Termbase Desktop (TDB-Dateien), SDL Termbase Online (MDB-Dateien), Tabellenkalkulations- und Datenbankaustausch-Dateien, Microsoft Excel (XLS- Dateien, TermBase exchange-format (TBX-Dateien) (SDL, 2012). 57

58 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank MultiTerm Convert wurde für die Konvertierung der aus Access exportierten Datenbestände eingesetzt. Das Excel-Format.xlsx wird von MultiTerm Convert ohne weitere Änderungen unterstützt. Nach dem Starten der Anwendung wird man von einem Assistenten durch den Konvertierungsvorgang geleitet. Als erstes wählt man die passende Konvertierungsoption aus, in unserem Fall das Microsoft Excel Format. Im nächsten Schritt werden die Ausgangs- und Zieldateien für die Konvertierung bestimmt. Wie in Abbildung 18 dargestellt, werden nach der Konvertierung folgende Dateien erstellt: eine MTF.XML Datei, die die konvertierten Daten enthält, eine.xdt-datei, die Termbankdefinition, die Struktur der Terminologiedaten beschreibt und eine Log-Datei. Abbildung 18: MultiTerm Convert Bestimmen der Ausgangs- und Zieldateien Im nächsten Schritt werden die Datenkategorietypen für die verfügbaren Felder der Spaltenüberschriften angegeben. In diesem Schritt werden auch die Indexfelder festgelegt. Als Indexfelder für diese Datenbank wurden English, French und Greek ausgewählt. Die Datenkategorien source EN und source GR werden als beschreibendes Feld vom Typ Text festgelegt (Abbildung 19). 58

59 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 19: MultiTerm Convert Datenkategorietypen festlegen Nach dem Festlegen der Datenkategorien werden die beschriebenen Felder auf der gewünschten Ebene hinzugefügt. In unserem Fall werden die Datenkategorien source EN und source GR der Benennungsebene zugeordnet. Abbildung 20: MultiTerm Convert Eintragsstruktur erstellen Die Daten werden in XML konvertiert und haben die untenstehende Struktur (Abbildung 21). 59

60 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 21: Konvertierung in XML Um diese Daten in die TermTerm-Datenbank in MultiTerm importieren zu können, sollten einige Änderungen in der XML-Datei vorgenommen werden. So wurden die Datenkategorien source EN und source GR mit source ersetzt, damit diese Datenkategorien mit der entsprechenden Datenkategorie in MultiTerm übereinstimmt. Da sich die source jeweils innerhalb des gleichen <termgrp>-tags unter dem entsprechenden <languagegrp>-tag befindet, wird die source dann beim Import der richtigen Sprache zugeordnet Import in MultiTerm Für den Import in MultiTerm wurde zuerst eine Import-Definition mit Hilfe des Import-Assistenten erstellt. Die neu zu importierenden Einträge wurden über die Termini des Indexes English mit bereits vorhandenen Einträgen synchronisiert. War der Terminus in der Zieltermbank nicht vorhanden, wurde der Eintrag als Neuer hinzugefügt, war der Terminus aber vorhanden, wurden die Einträge zusammengeführt (Abbildung 22). 60

61 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 22: MultiTerm: Import-Assistent Nach der Erstellung der Importdefinition wurde der Import ausgeführt und die Ergebnisse des Imports in einer Log-Datei beschrieben. In dieser Datei kann man einsehen, ob Einträge nicht importiert wurden oder welche Einträge neu hinzugefügt oder mit anderen Einträgen zusammengeführt wurden. Bei den zusammengeführten Einträgen bestand dann die Notwendigkeit viele Datenkategorien zu bereinigen, da diese meist auch doppelt ausgeführt wurden. 3.4 Konsolidierung des Datenbestandes In diesem Kapitel wird ein Konzept für die inhaltliche Bereinigung und Konsolidierung des zusammengeführten Datenbestandes erstellt. Die meisten terminologischen Einträge sind viersprachig vorhanden. Beim Zusammenführen der Datenbestände sind Doubletten entstanden oder verschiedene Datenkategorien wie Kontext oder Definition doppelt ausgeführt worden. Die Konsolidierung des Datenbestandes erfolgte nach den Prinzipien der Terminologiearbeit und der Terminologievalidierung. Im ersten Schritt wurden die Doubletten überprüft und bereinigt, um dann mit der inhaltlichen Überprüfung und Konsolidierung fortzufahren. Es wurde folgender Konsolidierungsbedarf festgestellt: Die Einträge mussten terminographisch einheitlich ausgeführt werden; hierzu wurde überprüft, ob sich die Datenkategorien auf den entsprechenden Ebenen befinden. Dann musste die Vollständigkeit der Einträge überprüft werden, so dass jede eingetragene Benennung und jede eingegebene Definition, jeder Kontext und jede Note auch mit der entsprechenden Quelle belegt wurden. Außerdem wurde auch eine Formalkontrolle unternommen, um zu gewährleisten, dass z. B. die Formalien für die Definitionserfassung eingehalten wurden oder dass die 61

62 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Benennungen in der Grundform ausgeführt wurden. Während der Konsolidierung wurde auch auf die Rechtschreibung geachtet. Ein sehr wichtiger Schritt in der Konsolidierung war auch die Plausibilitätskontrolle. Viele der Einträge aus der griechischen Terminologie der Terminologie stammten nämlich aus Normen, hatten aber nicht immer einen wirklichen terminologischen Mehrwert, da es sich meistens um Begriffe aus der Allgemeinsprache oder um Begriffe, die aus einem komplexeren Kontext genommen wurden, handelte. So musste überlegt werden, ob diese Einträge komplett aus der Datenbank gelöscht werden sollten oder ob sie in der verbliebenen Zeit noch dokumentiert werden sollten. Es wurde die Entscheidung getroffen, diese Einträge nicht zu löschen und so weit wie möglich in diesem Schritt zu dokumentieren und vielleicht zu einem späteren Zeitpunkt kooperativ weiter zu bearbeiten. In den folgenden Unterkapiteln werden zuerst der Vorgang der Doublettenbereinigung und dann beispielhaft behobene Probleme bei der Konsolidierung des Datenbestands vorgestellt Doubletten bereinigen In MultiTerm gibt es die Möglichkeit über die Funktion Suche nach Doubletten unter der Registerkarte Suche Doubletten zu suchen und diese danach manuell zu bereinigen. Die Doubletten wurden in der Hitliste-Ansicht angezeigt. Die entsprechenden Doubletten mussten zunächst inhaltlich überprüft werden, um feststellen zu können, ob es sich nicht um Scheindoubletten handelte, wie es z. B. bei Homonymen der Fall ist oder ob die Einträge tatsächlich die gleichen Informationen beinhalten. Wurden Scheindoubletten gefunden, wie z. B. der Begriff Sprachebene, der einmal Register und einmal Indexebene bedeuten kann, so wurden diese gemäß dem Prinzip der Begriffsorientierung in der Datenbank als separate Einträge verwaltet (Abbildung 23). 62

63 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 23: Scheindoubletten Wurde festgestellt, dass in den doppelten Einträgen unterschiedliche Informationen vorhanden sind, so mussten diese echten Doubletten zusammengeführt werden. Für eine Bereinigung der echten Doubletten wird die Funktion Zusammenführen über die Registerkarte Bearbeiten oder mit der Taste F9 ausgeführt. Doubletten können allerdings sehr schwer in der Hitliste-Ansicht zusammengeführt und dort bearbeitet werden, da manchmal unerwartete Fehlermeldungen angezeigt werden. Werden zwei Einträge zusammengeführt, so muss immer nach der Speicherung des vollständigen Eintrags der unvollständige ursprüngliche Eintrag gelöscht werden. 63

64 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 24: MultiTerm: Doubletten zusammenführen Inhalte konsolidieren und optimieren In diesem Kapitel werden anhand ausgewählter Beispiele aus der TermTerm- Datenbank Einträge vorgestellt, bei denen ein hoher Bedarf an Konsolidierung und Optimierung bestand. Definitionen Wie in Abbildung 25 hervorgehoben wird, wurde in den meisten Einträgen, die aus der elcat-datenbank stammten, die Definition auf der Benennungsebene platziert. Diese wurde nach den Grundsätzen der Datenmodellierung auf die Sprachebene verschoben, da es in den meisten Fällen mehrere Benennungen zu einem Begriff in einer Sprache gibt und in der Definition der Begriff als Ganzes definiert werden soll und nicht nur separate Benennungen. 64

65 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Abbildung 25: Definition auf Benennungsebene Anhand dieses Beispiels ist auch festzustellen, dass die Definition nicht nach den Prinzipien der Definitionserstellung erfasst wurde. So wurden Beispiele einer Kurzform in die Datenkategorie definition mit eingefügt. In solchen Fällen wurden in dieser Datenbank Beispiele zu einem Begriff oder mögliche Werte in die Datenkategorie note verschoben. Außerdem wurde bei den Definitionen überprüft, ob diese den inhaltlichen Anforderungen entsprechen. Es wurden Inhaltsdefinitionen vorgezogen und wenn keine Definitionen vorhanden waren, wurden die wichtigsten Begriffe mit passenden Kontexten dokumentiert. Die Definitionen wurden auch nach den orthographischen Regeln überprüft. So wurden Artikel am Anfang einer Definition oder Satzpunkte am Ende gelöscht. Definitionen sollen orthographisch so gestaltet werden, dass die Benennung im Kontext durch die Definition ersetzt werden kann. Die Definitionen wurden immer mit Quellen belegt und es wurde versucht, die meisten Definitionen aus Normen oder aus wichtigen terminologischen Arbeiten zu recherchieren und in der Datenbank hinzuzufügen. Kontexte In der Terminologiearbeit wird bei der Erstellung von terminologischen Einträgen auch auf die Erfassung von Kontexten viel Wert gelegt. Kontexte sind Satzbeispiele, die die typische Verwendung einer Benennung aufzeigen. Deswegen müssen Kontexte sorgfältig ausgewählt werden und nicht nur einfache Sätze, die keinen Mehrwert für den terminologischen Eintrag aufweisen, in die Datenbank kopiert werden. Überflüssige Kontexte werden den Nutzer nur unzufrieden stellen und erhöhen das Risiko, dass die Datenbank dadurch an Akzeptanz verliert. 65

66 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank In der TermTerm-Datenbank waren meist entweder viele Einträge ohne Kontexte hinterlegt und bei den Einträgen von der Fachhochschule Köln meistens auch überflüssige Kontexte (Abbildung 26). Abbildung 26: Überflüssige Kontexte In diesem Fall wurde versucht, für möglichst viele Begriffe auch passende Kontexte aus terminologischen Arbeiten oder Normen zu finden (Abbildung 27). Abbildung 27: geeigneter Kontext Kontexte können neben Definitionen auch dann sehr hilfreich sein, wenn es in einer Datenbank für eine Benennung noch kein Äquivalent in einer Sprache gibt. So erwies sich als sehr schwierig, das passende Äquivalent zu finden, wenn überhaupt kein Kontext vorhanden war (Abbildung 28). Äquivalente finden In dem folgenden Beispiel musste eine passende Benennung im Deutschen gefunden werden, was ohne eine Definition oder einen geeigneten Kontext 66

67 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank nicht möglich ist. Im Deutschen könnte als Äquivalent für abstract illustration abstrakte Abbildung, abstraktes Bild oder abstrakte Illustration verwendet werden. In der Norm wird allerdings die Abbildung als figure vorgegeben. Abbildung 28: Äquivalent finden Auch in dem folgenden Beispiel ist es ohne Kontext schwer zu entscheiden, ob Richtigkeit das deutsche Äquivalent von accuracy ist oder ob Genauigkeit passender ist, was auf Englisch jedoch mit conciseness übersetzt wird. Anhand dieses Beispiels kann man erkennen, dass es in der Terminologiearbeit nicht um die Übersetzung von Termini geht, sondern darum, zu recherchieren ob derselbe Begriff in diesem Fachbereich vorhanden ist und welche Benennungen diesen Begriff repräsentieren. So sucht man nach Äquivalenten und versucht nicht den Terminus einfach in die andere Sprache zu transportieren. 67

68 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank 3.5 Bereitstellung der TermTerm-Datenbank Die inhaltliche Aufbereitung, die Konsolidierung und die Bereinigung der Daten wurden in SDL MultiTerm 2009 durchgeführt. SDL Multiterm ist ein Terminologieverwaltungssystem, das als eigenständiges System oder als Komponente des SDL TRADOS Studio benutzt werden kann. Die Verwaltung von terminologischen Beständen in MultiTerm kann entweder über eine Client-Anwendung oder über den MultiTerm Server vorgenommen werden. Die Bereinigung der TermTerm-Datenbank wurde in einer Client-Anwendung durchgeführt. Sehr vorteilhaft in MultiTerm ist, dass die Datenbankdefinition nicht im Vorhinein in der Software konfiguriert und fixiert ist, sondern sich durch den Benutzer oder Termbankadministrator leicht verändern lässt. So konnten z. B. während der Bereinigung der TermTerm-Datenbank neue Felder hinzugefügt und bereits bestehende geändert oder gelöscht werden. Die Änderung verschiedener Datenkategorien kann allerdings nur vorgenommen werden, wenn in diesen Datenkategorien keine Inhalte gespeichert wurden. Wurden diese Datenkategorien schon ausgefüllt, muss die Datenbank in eine XML-Datei exportiert werden, eine neue Datenbankdefinition auf Basis der alten Datenbankdefinition erstellt werden, die Datenkategoriennamen in XML geändert und dann wieder in Multi- Term importiert werden. Für die Eintragung von terminologischen Daten in einer Terminologiedatenbank gibt es in MultiTerm nützliche Termbankobjekte wie z. B. Eingabemodelle oder Layouts, womit man diesen Prozess steuern und kontrollieren kann. Eingabemodell Die Eingabemodelle (engl. Input models) gelten als Vorlagen, anhand derer die Konsistenz der Daten sichergestellt werden kann. Die Eingabemodelle sind Termbank-spezifisch, können aber gespeichert und in eine andere Datenbank eingefügt und angepasst werden. In MultiTerm gibt es ein Standard-Eingabemodell, aber es können auch zusätzlich benutzerdefinierte Eingabemodelle für bestimmte Termbanken und bestimmte Rollen erstellt werden. Da die Eingabemodelle zur Gewährleistung der Konsistenz der Datenbankeinträge beitragen, wurde auch für die Eingabe und Bereinigung der Daten in der 68

69 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank TermTerm-Datenbank vor dem Bearbeiten des Inhalts ein benutzerdefiniertes Eingabemodell erstellt. Wie in Abbildung 29 veranschaulicht, erfolgt die Erstellung eines Eingabemodells in MultiTerm anhand eines Assistenten. Es können Eingabemodelle für verschiedene Nutzerrollen definiert werden. So werden z. B. unter Anwendung eines bestimmten Eingabemodells manche Datenbankfelder gesperrt, so dass diese nicht bearbeitet werden können. Es können Standard-Werte festgelegt werden, damit die Konsistenz der Daten gewährleistet wird oder es kann festgelegt werden, ob Datenkategorien mehrfach belegt werden können. Bei der Definition eines Eingabemodells kann auch entschieden werden, ob, wie oft und in welcher Reihenfolge Index-, Text- und beschreibende Felder erscheinen. In dem benutzerdefinierten Modell für die TermTerm-Datenbank wurde z. B. für mehrere Felder eine Mehrfachbelegung erlaubt oder z. B. für die Datenkategorie partofspeech der Standardwert noun festgelegt, da die Mehrheit der Einträge in der Datenbank Substantive sind. Bei der Bereinigung der griechischen Einträge wurde als Standardwert für die Datenkategorie originatinginstitution ELETO ausgewählt, um so die Bearbeitung der Einträge zu erleichtern und damit nicht alle Felder jedes Mal ausgefüllt werden müssen. Abbildung 29: Eingabemodelldefinition in MultiTerm Bei der Bereinigung der Daten in MultiTerm wurde aber leider festgestellt, dass das Arbeiten mit Eingabemodellen die Bearbeitung erleichtern könnte, wenn 69

70 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank nicht zwischendurch Fehlermeldungen erscheinen oder bereits gelöschte Felder nicht wieder überraschend auftauchen würden. Es wurde in diesem Fall unmöglich, mit einem Eingabemodell zu arbeiten, so dass jede Datenkategorie einzeln angeklickt werden musste. Layout Ein anderes nützliches Datenbankobjekt für die Darstellung der Daten in Multi- Term sind die Layouts. Es können rollenspezifische Layouts für die Präsentation von Daten erstellt werden. Ist die Datenbankstruktur sehr komplex und aufwändig dokumentiert, kann man für bestimmte Benutzergruppen unter Anwendung eines benutzerdefinierten Layouts nur bestimmte Datenkategorien anzeigen lassen. So werden die Benutzer von der Komplexität der Daten nicht überfordert und reagieren gegebenenfalls gegenüber der Einsetzung einer Terminologiedatenbank positiver. Anhand dieser Layouts können z. B. für die Entwicklerrolle nur die relevanten Daten angezeigt werden, wie z. B. Abbildung, Fachgebiet, Produktlinie, Definition etc. und Metadaten wie Genus, Numerus oder Termtyp ausgeblendet werden. MultiTerm verfügt auch über Standardlayouts, wie z. B. Flags layout (Abbildung 30) oder Full layout. Anhand dieser Standardlayouts werden aber Datenkategorien in der Reihenfolge ihrer Erfassung angezeigt. Abbildung 30: Standard Flags Layout in MultiTerm 70

71 Optimierung der TermTerm- und der ELETO-Datenbank Für die TermTerm-Datenbank wurde ein exemplarisches Layout anhand eines Assistenten erstellt, anhand dessen alle Datenkategorien auf jeder Ebene angezeigt werden (Abbildung 31). Abbildung 31: TermTerm-Layout quickterm Die Terminologielehre ist eine sehr junge Wissenschaft und deswegen ist eine Terminologie der Terminologie lebendig und in ständiger Umwandlung. In Deutschland und auf internationalem Niveau werden ständig neue Normen herausgegeben und alte Normen aktualisiert oder neue Werkzeuge mit neuen Funktionalitäten entwickelt. In manchen Ländern sind die Terminologiewissenschaft und die Terminologiearbeit im Allgemeinen noch nicht so bekannt oder gerade in der Anfangsphase. Auch in diesen Sprachen wird später eine Terminologie der Terminologie entstehen. Deshalb ist es unbedingt notwendig, lebendige Prozesse und technische Unterstützung für die Terminologie der Terminologie zu gewährleisten, um immer mehr Terminologieinteressierte in die Erstellung einer vollständigen und aktuellen Datenbank einzubinden. In diesem Fall könnte man von einem Life-Cycle-Management der TermTerm- Datenbank reden, was konkret Beantragung, Aufnahme, Ablehnung, Review, Import und Export von terminologischen Daten in einer oder mehreren Sprachen bedeutet (vgl. Dutz/Fleischmann, 2012). 71

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