Terminologie und Wissensmanagement

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1 Nicole Keller, Heidelberg Terminologie und Wissensmanagement 1 Orientierungen Die Terminologiearbeit im Bereich der Übersetzungswissenschaft wird derzeit größtenteils praxisorientiert angelegt und durchgeführt. Anhand der Herleitung eines exemplarischen terminologischen Eintrags aus dem Bereich der medizinischen Fachübersetzung sollen theoretische und methodische Grundlagen der übersetzungsbezogenen Terminologiearbeit verdeutlicht werden. Im Weiteren liegt der Fokus auf der Schnittstelle von Sprachdatenbanken und dynamisch prozessorientiert angelegten Wissensdatenbanken. Am Beispiel der amerikanischen Web-Plattform HowStuffWorks wird das Konzept einer Wissensdatenbank analysiert, die Vorteile für den Experten, im vorliegenden Fall für Übersetzer und Mediziner aufgezeigt und untersucht, wie sich Terminologiedatenbanken mit Wissensdatenbanken in einer Gesamtdatenbank zusammenführen lassen. 2 Der terminologische Eintrag Der terminologische Eintrag der fächerübergreifend angelegten übersetzungsbezogenen Terminologiearbeit am Seminar für Übersetzen und Dolmetschen der Universität Heidelberg wurde im Rahmen einer Untersuchung (Keller: 2006) neu eingerichtet. Die Herleitung gründete sich auf einer vergleichenden Analyse eines breiten Spektrums an Eintragsstrukturen aus dem Bereich Wissenschaft und Wirtschaft. Mit einer Mind-Mapping-Software (www.mindjet.com) wurden zunächst die Eintragsstrukturen einzeln grafisch dargestellt, um im Folgenden eine eigenständige Eintragsstruktur herzuleiten. Die Verwendung einer Mind-Mapping-Software diente in diesem Fall zunächst dem Brainstorming und der Erfassung und Strukturierung komplexer Inhalte. Bei Mindmaps steht das zentrale Thema bzw. der zu beschreibende Begriff im Fokus. Von dort aus verzweigen sich nach außen verschiedene Hauptäste mit weiteren Unterästen, die die dazugehörenden Informationen hierarchisch darstellen. Auf diese Weise lassen sich mentale Strukturen visualisieren. 417

2 Abb. 1: Der terminologische Eintrag (Keller: 2006) Abb. 1 zeigt die grafische Darstellung des finalen terminologischen Eintrags und die Beziehungen zwischen den verschiedenen Datenkategorien und die Hierarchie der einzelnen Datenfelder. Mindmaps sind eng verwandt mit den Ontologie-Editoren semantischer Netze und Concept-Maps, die in der Regel die Grundlage für die Strukturierung von Wissensdatenbanken bilden. Somit bildet dieser Ansatz den ersten Schritt für die Verbindung von Terminologie- und Wissensdatenbanken. Im Folgenden wird jedoch zunächst die Einteilung nach Datenkategorien des terminologischen Eintrags näher erläutert. 2.1 Die begriffsorientierten Informationen (Begriffsdaten) Nach DIN 2342 ist ein "Begriff" die "Denkeinheit, die aus einer Menge von Gegenständen unter Ermittlung der diesen Gegenständen gemeinsamen Eigenschaften mittels Abstraktion gebildet wird". Hervorgehoben wird, dass die Begriffe nicht an einzelne Sprachen gebunden sind, sondern höchstens gesellschaftlich und kulturell beeinflusst werden. Diese Begriffserläuterung verdeutlicht zunächst die Struktur der heute im Übersetzeralltag gängigen Form der Terminologiedatenbanken, die begriffsorientiert angelegt sind und damit alle Sprachen zu einem Begriff innerhalb eines Eintrags verwalten und nicht auf der Benennungsebene die verschiedenen Bedeutungen einer Benennung wiedergeben. Die Begriffsdaten bilden sogenannte übergeordnete bzw. sprachenunabhängige Informationen ab. In diesen Bereich gehören z. B. die Fachgebietsangaben und 418

3 die Definitionen, die zwar in jeder Sprache wiedergegeben werden müssen, damit sie von den einzelnen Benutzern verstanden werden, jedoch für alle Entsprechungen Gültigkeit haben, da es keine Bedeutungsunterschiede gibt. Eingebundene Grafiken hingegen und die eindeutige Nummerierung eines terminologischen Eintrags sind in diesem Fall sogar sprachenunabhängige Informationen, die von allen Kulturen verstanden werden sollten. 2.2 Die benennungsorientierten Informationen (Sprachdaten) Dieser Bereich wird in der DIN 2342 Bezeichnungsebene genannt und beschreibt die "Repräsentation eines Begriffs mit sprachlichen oder anderen Mitteln". In einer Terminologiedatenbank ist es eher unüblich, dass ein Begriff ausschließlich durch ein Symbol wiedergegeben wird, deshalb wird der Bereich der "anderen Mittel" in diesem Kontext vernachlässigt und nur der Bereich der Benennung als eine mögliche Ausprägung der Bezeichnungsebene in den Fokus genommen. Eine "Benennung" ist laut DIN 2342 eine "aus einem Wort oder mehreren Wörtern bestehende Bezeichnung" und beschreibt damit exakt die Definition eines Termfelds in einer Terminologiedatenbank, in der sprachliche Entsprechungen als Einwort- oder Mehrworttermini wiedergegeben werden. Im Kontext von Terminologiedatenbanken sollte die Benennungsautonomie nicht vernachlässigt werden, die besagt, dass alle Arten von Benennungen (z. B. Synonym, Kurzform oder orthographische Variante) als eigenständige Einträge im System verwaltet und jeweils selbst mit allen vorhandenen Datenfeldern dokumentiert werden müssen. Idealerweise werden dabei alle Zusatzinformationen, die für alle Entsprechungen zutreffen, wie z. B. Fachgebietsangaben, Definitionen oder Graphiken, an die jeweiligen Einträge "weitervererbt". 2.3 Kollokationen Kollokationen sind charakteristische, normgetragene, häufig auftretende Wortverbindungen, deren gemeinsames Auftreten auf der Regelhaftigkeit gegenseitiger Erwartbarkeit beruht, die vor allem semantisch begründet ist. Kollokationen als affine Wortzweierverbindungen mit Basis und Kollokator sind Problemgrößen der Übersetzung in die Fremdsprache und werden daher in einer textproduktionsbezogenen Terminologiedatenbank eingehend zu dokumentieren sein (Kornelius/Holderbaum: 2001). Im Kontext einer übersetzungsbezogen angelegten Kollokationsforschung (Albrecht: 1995; Holderbaum/Kornelius: 1999; Holderbaum: 2003) ist die Datenbankstruktur erkennbar auf die Belange der übersetzungsbezogenen Textproduktion hin ausgerichtet. Enkodierend angelegte Sprachbestände, also fachsprachliche Kollokationen, erleichtern dem Übersetzer 419

4 die Textproduktion in der Zielsprache und tragen, mit Blick auf die Qualitätssicherung der Fachübersetzung, vor allem zur Sicherstellung der terminologischen Konsistenz und damit zur Authentizität des zielsprachlichen Textes bei (Holderbaum/Prien: 2004). Daher wird zur geeigneten Dokumentation der Kollokationen in dieser Eingabemaske eine eigene Datenkategorie angelegt. Die Kollokationen können entweder in Textbelegen optisch unterlegt dokumentiert werden oder als Syntagmen, bestehend aus Basis und Kollokator, mit Bezug auf die Kollokationstypologie von F. J. Hausmann aufgeführt werden. Dabei werden fünf Syntagmen unterschieden: Verb + Substantiv, Adjektiv + Substantiv, Substantiv + Verb, Substantiv + Präposition + Substantiv, Adverb + Adjektiv und Verb + Adverb (Hausmann: 1985, 2003). Weiterführend kann in diesem Zusammenhang eine Verknüpfung zu webbasierten bzw. externen Kollokationsdatenbanken bedacht werden. 2.4 Die Verwaltungsinformationen Die Informationen in diesem Bereich sind reine Systeminformationen. Die Terminologiedatenbanken sind inzwischen so weit entwickelt, dass sie diese Informationen, wie z. B. Eintragsdatum und Name des Erfassers, automatisch mitdokumentieren. Dieser Bereich wird hier nur der Vollständigkeit halber angeführt, da der Benutzer sich zu keinem Zeitpunkt aktiv darum bemühen muss, diese Kategorie mit Daten zu füllen. 2.5 Ein Beispieleintrag Im Folgenden wird ein Beispieleintrag gegeben, wie er für die Terminologiearbeit im Projekt Teaching Medical Terminology (Kornelius/Stewart: 2005) zugrunde gelegt wird. Aus medientechnischen Gründen ist die Darstellung rein linear, da sich eine lesegerechte Informationsanordnung außerhalb eines Terminologiesystems äußerst schwierig gestaltet und außerdem die authentische Abbildung eines Beispieleintrags einer terminologischen Diplomarbeit verwendet werden soll. Zusätzlich werden alle leeren Datenfelder und die Verwaltungsdaten, die ausschließlich in Terminologiedatenbanken vorkommen, nicht dargestellt, damit der Eintrag übersichtlicher wird. Der Beispieleintrag ist hier überdies einsprachig ausgeführt, da sich die Felder in der Zielsprache wiederholen. 420

5 SPRACHDATEN Benennung: Synonym: Hemoglobin (USA) Blood pigment; Haemoglobin (GB) Orthographische Varianten USA Hb or hg or hgb Noun, neuter, singular Acronym (hæmatoglobin (1845), from Gk. haimato-, comb. form of haima (gen. haimatos) "blood" + globulin, a protein, from L. globulus "globule." BEGRIFFSDATEN Definition: Quelle: Kontext: Quelle: Hemoglobin is the pigment that gives the red blood cells their color and that enables them to transport oxygen from the lungs to the cells of the body. An iron-containing respiratory pigment of vertebrate red blood cells that consists of a globin composed of four subunits each of which is linked to a heme molecule that functions in oxygen transport to the tissues after conversion to oxygenated form in the gills or lungs, and that assists in carbon dioxide transport back to the gills or lungs after surrender of its oxygen. Sprachraum: Kurzform: Grammatik: Wortbildungsverfahren: «Hemoglobin A. This is the major type of hemoglobin found normally in adults. Some diseases, such as severe forms of thalassemia, may cause hemoglobin A levels to decrease and hemoglobin F levels to increase.» rip.htm Fachgebiet Klassifikation: Teilbestand: Medicine, Science, Sports, Tech TMT-Arbeitsgruppe 421

6 Graphik: Analogieverweisung: jpg Bloodstream, circulation of the blood KOLLOKATIONEN Verb + Subst. Adj. + Subst. Subst. + Verb Subst. + (Präp.) + Subst. (to) convert hemoglobin adult hemoglobin, fetal hemoglobin Hemoglobin + transport, + consist, + be restricted, + bind, + combine, be released, hemoglobin's affinity, hemoglobin's ability, hemoglobin molecule, Diese lineare Aufbereitung der Daten bzw. die einfache Datenerfassung gilt es nun in den folgenden Kapiteln in verschiedenen Systemen abzubilden und zu dynamisieren. 2.6 Der terminologische Eintrag in der Terminologiedatenbank crossterm von across Exemplarisch soll hier das Terminologieverwaltungssystem crossterm der Firma across Systems GmbH erläutert werden. Jenes System hat den Vorzug, dass die lineare Struktur aufgehoben ist. In einer lesegerechten Anordnung der Informationen wird versucht, eine Art Mind-Mapping-Struktur nachzubilden, um ein schnelleres Information Retrieval zu gewährleisten (Keller: 2006). 422

7 Begriffsdaten Suchbereich Sprachdaten Details Abb. 2: Ein exemplarischer Terminologieeintrag in crossterm In Abb. 2 kommt das Suchfenster als ein für ein Terminologiesystem unerlässlicher Bereich hinzu. Das Suchfenster ermöglicht dem Benutzer, über eine alphabetische Suchleiste oder eine umfangreiche Termsuche auf den gesamten Datenbestand zuzugreifen. Das Setzen von Filtern bietet weitere Eingrenzungsmöglichkeiten, um so die Anzahl der Suchergebnisse zu reduzieren. Nimmt man nun den eigentlichen terminologischen Eintrag in Betracht, dann wird deutlich, dass hier zunächst eine Grobeinteilung nach Kategorien vorgenommen wurde, die sich an den Vorgaben der übersetzungsorientierten Terminologiearbeit anlehnt. Im oberen Bereich des Fensters werden die Begriffsdaten eingepflegt, die aufgrund der Positionierung und grafischen Darstellung sofort ins Auge fallen. Darunter befinden sich die Sprachdaten mit allen Entsprechungen in der Ausgangs- und Zielsprache, die durch die Verlinkung die ersten Ansätze einer Dynamisierung erkennen lassen. Der Benutzer sieht also nur die Zusatzinformationen des ausgewählten Terms, der dann im untersten Fenster "Details" mit allen zusätzlichen Sprachdaten beschrieben wird. So wird ein aufwändiges Scrollen in einem langen linearen Eintrag überflüssig, und der Benutzer kann sich interaktiv alle Informationen auf einem Bildschirm anzeigen lassen, ohne den eigentlichen Eintrag verlassen zu müssen. 423

8 3 Wissensdatenbanken 3.1 Eine Begriffsdefinition Eine Wissensdatenbank (Knowledge Base) ist eine spezielle Datenbank für das Wissensmanagement. Sie stellt die Grundlage für die Sammlung von Informationen dar. In der Regel besteht eine Wissensdatenbank aus expliziten Informationen einer Organisation, die Problemlösungen, Artikel, White Papers und Benutzerhandbücher enthält. Eine Wissensdatenbank bedarf einer sorgfältig strukturierten Klassifizierung, einer Formatierung des Inhalts und benutzerfreundlicher Suchfunktionalitäten. Im Allgemeinen beschreibt eine Wissensdatenbank einen Teil eines Expertensystems, das Fakten und Regeln enthält, die zum Lösen von Unternehmensproblemen gebraucht werden. Derartige Expertensysteme können zum Beispiel eine technische Supportfunktion einnehmen, bei der die Wissensdatenbank eine durchsuchbare Sammlung von Fragen und Antworten darstellt (FAQ), oder, wie im Projekt Teaching Medical Terminology (Kornelius/Stewart: 2005) angedacht, zur Unterstützung medizinischer Diagnosen und zur Vermittlung des Krankheitsbilds an den Patienten angewandt werden. Die Hauptaufgaben einer Wissensdatenbank bestehen auf jeden Fall darin, - anderen Personen Wissen zur Verfügung zu stellen. - Ressourcen schnell zu finden. - Informationen aller Art zu sammeln, zu kommentieren und zu verwerten. (vgl Wissensdatenbanken am Beispiel von HowStuffWorks HowStuffWorks ist eine Online-Plattform, die umfangreiche Erläuterungen in zehn großen Themenbereichen zur Verfügung stellt. Durch mehrere Kooperationen, wie z. B. mit Publications International Ltd, einem 30 Jahre alten Verlag, kann die Plattform qualifizierte Texte und Grafiken aufbereiten und integrieren. Die regelmäßige Zusammenarbeit mit zahlreichen Autoren und Editoren macht diese Plattform zu einer der umfangreichsten im englischen Sprachraum. Die Plattform ist zunächst in verschiedene Bereiche aufgeteilt, die die Themengebiete Auto (Automobil), Computer (Computer), Electronics (Elektronik), Entertainment (Unterhaltung), Home (Eigenheim), Health (Gesundheit), Money (Finanzen), People (Menschen), Science (Wissenschaft) und Travel (Reisen) abdecken. Innerhalb der einzelnen Themengebiete verzweigen sich die Unter- 424

9 rubriken weiter in detailliertere Bereiche, die mit einer Katalogstruktur zu vergleichen sind. Zusätzlich gibt es ein Magazin für Lehrer und Schüler, HowStuffWorks Express, das für den Unterricht aufbereitetes Lehr- und Lernmaterial bietet, und die Shopping-Site HowStuffWorks Shopper, die für das gesucht Produkt automatisch eine Preisevaluation auf verschiedenen Sites durchführt. Diese beiden Bereiche können für unsere Überlegungen vernachlässigt werden. Abb. 3: HowStuffWorks mit dem Beispieleintrag "Vitamin B" 3.3 Das Internet als Wissensressource Außerhalb dieser Wissensplattformen eröffnet das Internet dem Übersetzer bzw. dem Experten eine Vielfalt von Informationen, auf die er mit neuen Recherchemöglichkeiten zugreifen kann. Dies beginnt zunächst klassischerweise mit einer ersten Suche über eine Suchmaschine wie z. B. Google oder einer Metasuchmaschine, die eine Abfrage direkt an eine Vielzahl von Suchmaschinen schickt. 425

10 Außerdem gibt es zahlreiche Portale, die so genannte Linklisten zur Verfügung stellen, also eine wertvolle Sammlung von Websites auf einer einzigen Internetpräsenz zusammengestellt haben. Hilft eine erste Recherche nicht weiter, dann sollten Experten um Rat gefragt werden. Mailinglisten oder Newsgroups stellen hierfür eine schnelle und komfortable Möglichkeit dar. Das Internet bietet inzwischen für jedes erdenkliche Themengebiet eine Plattform, auf der alle Fragen umfassend beantwortet werden (Austermühl, 1999). Es wäre wünschenswert, all diese zusätzlichen Informationen, die im Laufe der unterschiedlichen Recherchen im Internet aufgefunden werden, auch über externe Links in eine Wissens- oder Terminologiedatenbank integrieren zu können. 4 Terminologie- und Wissensdatenbanken 4.1 Abgrenzungen Zuvor wurde dargelegt, dass sowohl Wissensdatenbanken als auch Terminologiedatenbanken der Erschließung von Wissen dienen. Grundsätzlich unterscheiden sie sich jedoch zunächst in ihren Zielsetzungen und den Zielgruppen, die durch den Aufbau, die Struktur und die Verwendungsmöglichkeiten der jeweiligen Datenbank festgelegt werden. Wissensdatenbanken sollen Wissen aus den unterschiedlichsten Themenbereichen zunächst in einer speziellen Struktur bündeln und abspeichern, wobei zwischen den einzelnen Wissensobjekten sinnvolle Verknüpfungen hergestellt werden. Dieser Vorgang erfolgt in der Regel über eine Kategorisierung der Wissensbasis, indem eine Art Katalogstruktur vorgegeben wird, in die das vorhandene Wissen "einsortiert" werden muss. Eine elektronische Wissensdatenbank verfügt wie auch eine Terminologiedatenbank über eine Suchfunktion, mit deren Hilfe umfassende Wissensbestände zeitgerecht und restfrei durchsucht und abgerufen werden können. Der Zugriff auf die Einträge erfolgt unterschiedlich (Fischer: 2005): So besteht die Möglichkeit eines hypertextorientierten Zugriffs, z. B. über eine Alphabetstrecke, oder eines retrievalorientierten Zugriffs nach dem Prinzip des "Pattern-Matching". Dies ist vergleichbar mit dem Prinzip, das bei Suchmaschinen verwendet wird. Hier wird die Datenbank nach einem vom Benutzer eingegebenen Suchbegriff durchsucht, wobei nach dem Vorkommen eines gleichen Musters in der Datenbank gesucht wird. In zahlreichen Fällen werden beide Zugriffsmöglichkeiten kombiniert. Sind Terminologiedatenbanken in der Regel vorrangig für den wissenschaftlichen Übersetzer zur Unterstützung der fremd- und fachsprachlichen Textpro- 426

11 duktion konzipiert, so richten sich Wissensdatenbanken an ein breiteres Zielpublikum. Terminologiedatenbanken sind oftmals als Komponente in ein CAT- System integriert, ihr Einsatz gewährleistet im Kontext eines Qualitätsmanagements während der eigentlichen Übersetzungsarbeit die erforderliche Terminologiekonsistenz. Terminologiedatenbanken vermitteln vorrangig Sprachwissen und sind oftmals auf sehr spezielle Fachgebiete hin eingerichtet. Terminologiedatenbanken enthalten Sprach- und Fachdaten, die die Übersetzung und die zielsprachliche Textproduktion unterstützen, sowie Angaben zur Grammatik und zum gebundenen Wortgebrauch, die die Grammatikabilität und Akzeptabilität der Übersetzung sichern. Zusätzlich werden häufig Begriffsdefinitionen oder umfangreichere Kontextbeispiele eingepflegt, die in gewisser Weise die Struktur einer Wissensdatenbank nachbilden, jedoch vermitteln diese Informationen kein umfassendes Grundlagenwissen in einem gegebenen Sachbereich. Die Funktion von Textfeldern in einer terminologischen Datenbank besteht vielmehr in der kurzen aber prägnanten Begriffsbeschreibung, so dass der sachkundige Übersetzer schnell Informationen über den entsprechenden Begriff erhält. Bei komplexen Sachverhalten sind diese Art der Begriffsdefinition und zugehörige Kontextbeispiele nicht ausreichend, da es zu viele Wechselbeziehungen zwischen mehreren Begriffen geben kann. Im Bereich der Medizin ist es zum Beispiel nicht nur von zentraler Bedeutung, dass der Benutzer Informationen darüber bekommt, was z. B. ein Vitamin ist, sondern vor allem auch, welche Bedeutung Vitamine im Hinblick auf eine ausgewogene, gesunde Ernährung haben oder welche Folgen ein Vitaminmangel im menschlichen Körper nach sich ziehen kann. Diese zusätzlichen Informationen, die vor allem bei der medizinischen Fachübersetzung von großem Nutzen sind, müssen heutzutage noch zeit- und arbeitsaufwändig außerhalb eines Terminologiesystems erschlossen werden. 4.2 Die Fusion der Systeme Die letzten Jahre haben gezeigt, dass sich im Zuge des Übergangs von einer Informations- zu einer Wissensgesellschaft in der sprachmittlerischen Praxis nachhaltige Veränderungen vollzogen haben. Daher wird der Fokus des Übersetzers zunehmend auf das Wissen als Ressource und die damit verbundene Versprachlichung und globale Verbreitung gelenkt. Diese Entwicklung führt dazu, dass ein Wissenstransfer heute gleichermaßen mit einem Sprachtransfer einhergeht (Austermühl: 2001). Die heutzutage bereits selbstverständlich hingenommene schnelle Veränderung und Erweiterung der Wissensbestände erfordert eine zeit- und arbeitsökonomische Erschließung der Informationen für den Übersetzungsprozess. Dafür steht 427

12 dem Übersetzer ein breites Spektrum an technischen Hilfsmitteln zur Verfügung, die hauptsächlich auf die Textproduktion hin ausgerichtet sind. Die medientechnische Kompetenz des wissenschaftlichen Übersetzers bildet hierbei eine Brücke zwischen (fremd-)sprachlicher Kompetenz und Fachwissen (Kornelius: 2005). Dennoch wird in der Praxis Terminologiearbeit und Wissensmanagement weiterhin unabhängig voneinander durchgeführt. Während der Fokus von Terminologiedatenbanken auf der fremdsprachlichen Textrezeption und -produktion liegt und hauptsächlich auf die Dokumentation sprachlicher Verknüpfungen oder Analogieverweisen zwischen Fachbegriffen abzielt, erläutern Wissensdatenbanken unbekannte Begriffe, Konzepte und Beziehungen zwischen Wissensbeständen. Da Fachwissen sich durch eine Fachterminologie auszeichnet, ist es nahe liegend, Wissen mit Terminologie zu vernetzen und in einer gemeinsamen Plattform zu integrieren. Die Anforderungen, die in diesem Kontext an eine Terminologiedatenbank gestellt werden, schließen eine Erweiterung um Text- bzw. Wissensbausteine und eine tief geführte Kategorisierung der enthaltenen Informationen mit ein. Eine weitergehende Verlinkung auf externe Quellen, wie z. B. Websites mit Paralleltexten, Textdateien, Audio-Dateien oder Filme, wäre in diesem Zusammenhang anzustreben. 4.3 Terminologiedatenbank und Wissensdatenbank: ZMet als Beispiel Das Tätigkeitsfeld eines Mediziners unterscheidet sich von dem eines medizinischen Fachübersetzers. Das Augenmerk des Mediziners liegt auf der Erkennung von Symptomen und deren sprachlicher Verdeutlichung zur begründeten Auswahl einer geeigneten Behandlungsmethode. Der Fachübersetzer dekodiert vor dem Hintergrund seines medizinischen Fachwissens die sprachlichen Bestände, um sie in der Zielsprache adäquat und normüblich wiedergeben zu können. Beiden gemein ist, dass sie Inhalte, Themen und Wissensbestände eines spezifischen Fachgebiets teilen und dass sie über eine Handhabungskompetenz in der sach- und fachgerechten Verwendung der Terminologie verfügen. Die beiden unterschiedlichen Zugriffe auf Fachwissensbestände sollen zunächst grafisch abgebildet werden, mit dem Ziel, die Fachbegriffe einer Terminologiedatenbank und das korrespondierende Fachwissen in einer kombinierten Sprachund Fachdatenbankstruktur zusammenzuführen. Dabei erhalten sich die Anforderungen an einen terminologischen Eintrag und die dem Übersetzer vertrauten Strukturen wie Definition, Grammatikangaben oder Kollokationen, die im Verstehens- und Übersetzungsprozess für ihn unverzichtbar sind. Die Pflege des 428

13 übersetzungsorientierten Teils einer kombinierten Wissens- und Terminologiedatenbank wird vorrangig beim Übersetzer liegen. Idealerweise ist die Eintragsstruktur einer Wissensdatenbank durch dynamisch angelegte Artikel geprägt. Die Artikel im nachstehenden Beispiel beschränken sich somit nicht auf eine reine Erklärung der Wortbedeutung oder des Sachverhalts, wie dies oft bei statischen Wissensdatenbanken der Fall ist, sondern sie geben konkrete Beschreibungen über ganzheitliche Prozesse, die durch weitere angebotene Links, die auf andere Artikel oder weiterführende Internetseiten verweisen, vertieft werden. Das gesuchte Wissen ist somit immer in einen vom Benutzer selbst frei erweiterbaren Kontext eingebettet. Die Hypertextstruktur und Textgestaltung stellt es dem Benutzer also selbst anheim, wie und in welchem Umfang und in welcher Verarbeitungstiefe er Sprach- und Wissensdaten abrufen möchte. Im Bemühen, Terminologie- und Wissensdatenbanken zusammenzuführen, entstand die webbasierte medizinische Datenbank Zmed (Abb. 4) (Fischer: 2005). Im Hauptmenü sind die zentralen Fachgebiete als Registerkarten am oberen Bildrand abgebildet. Das aktive Fachgebiet ist jeweils farblich kenntlich gemacht, so dass der Benutzer jederzeit erkennen kann, in welchem Fachgebiet er sich zur Zeit befindet. Zusätzlich wird die weitere hierarchische Untergliederung angezeigt, so dass der im Mindmap abgebildete Weg auch bei einer Recherche in der Wissensdatenbank hinterlegt ist. Die Suche in der Datenbank kann wahlweise über das Mindmap, direkt über das Wörterbuch oder in beiden Bereichen gleichzeitig erfolgen. Unabhängig von der Sucheinstellung kann aber jederzeit aus den einzelnen Einträgen heraus zwischen den beiden Informationsaufbereitungen gewechselt werden. Die Datenbank wird außerdem um drei weitere Rubriken ergänzt, die den oben erwähnten Bereich der "externen" Informationen abdecken. Zu bestimmten Themengebieten stehen den Benutzern "Themenforen" zur Verfügung, in denen sie persönliche Fragen oder Probleme einstellen können. Zusätzlich wird in dem Bereich "Top Ten-Suche" eine Übersicht der frequent nachgeschlagenen Begriffe angegeben, über die der Benutzer direkt zu den eigentlichen Einträgen gelangen kann. Im unteren Bereich finden sich weiterführende Links, die zu Referenztexten außerhalb der eigentlichen Plattform führen. 429

14 Abb. 4: Startseite der medizinischen Datenbank Zmed Die Zielsetzung der Hybriddatenbank liegt zunächst darin, die Denkstrukturen von Medizinern und Übersetzern, die in der Regel nicht linear sind, grafisch in einer Eintragstruktur nachzubilden. Dabei werden die medizinischen Wissensstrukturen und die damit verknüpfte übersetzungsorientierte Terminologieerfassung als Grundlage genommen. Bei der Umsetzung dieser Vorgaben soll auf möglichst umfassende multimediale Möglichkeiten zur Visualisierung von Teilschritten und Verzweigungen zurückgegriffen werden, damit die mentalen Landkarten modellhaft in der Datenbank repräsentiert werden können. Auch in diesem Fall wird für die Visualisierung der komplexen Strukturen zunächst eine Mind-Mapping-Software eingesetzt. Exemplarisch wird in Abb. 5 die terminologische Visualisierung anhand des Eintrags "Vitamin B12" aufgezeigt. Der Term ist zunächst in seinem thematisch übergeordneten Kontext "Vitamine" eingebunden, wobei jeder Begriff für sich optisch hervorgehoben ist. Zusätzlich können noch die beiden Oberthemen "Molekularbiologie" und "Biochemie" aufgerufen werden, die hier allerdings 430

15 aus Platzgründen ausgeblendet sind. Die Mindmap-Darstellung bietet sowohl dem Mediziner wie auch dem Übersetzer die Möglichkeit "Vitamin B12" direkt in einen größeren Wissenskomplex einzuordnen, wie z. B., dass "Vitamin B12" zu den wasserlöslichen Vitaminen gehört und gleichzeitig Teil des Vitamin-B- Komplexes ist. Weiterhin ist jeder blau unterstrichene Begriff dieser Mindmap- Struktur mit einer Verlinkung versehen und verweist seinerseits direkt auf einen weiteren terminologischen Haupteintrag. Je nach Wissenskonstrukt könnte eine derartige Darstellung leicht unübersichtlich werden, da zu zahlreiche Informationen auf einmal abgebildet werden müssen. Um diesem Problem Abhilfe zu schaffen, können untergeordnete Informationen, die von den Hauptzweigen abgehen, über ein Plus- bzw. Minuszeichen bei Bedarf ein- oder ausgeblendet werden. Wenn das Interesse besteht, sich alle fettlöslichen Vitamine anzeigen zu lassen, blendet der Benutzer diesen Zweig einfach ein. Hinter einem Unterzweig verbergen sich erneut weiterführende Links und so entfaltet sich eine umfassende und differenzierte Hypertextstruktur als Abbild vernetzter Wissensstrukturen. Abb. 5: Mindmap-Ansicht des terminologischen Eintrags "Vitamin B12" (Fischer: 2006) In der nachstehend aufgeführten Abb. 6 wird ein Ausschnitt des Wörterbucheintrags von Zmed gezeigt. Eine vollständige Darstellung am Bildschirm ist in 431

16 Anbetracht der Informationsfülle nicht möglich. Der Ausschnitt zeigt allerdings die zentralen Bereiche. Am oberen Bildrand erkennt man noch das Ende der hinzugefügten Grafik, die als eine der wesentlichen begriffsorientierten Informationen in einer derartigen Datenbank integriert sein muss. Darunter angeordnet sind gegenübergestellt die beiden Sprachen Deutsch und Englisch, die zunächst die sprachspezifischen und für den Übersetzer bedeutsamen Informationen abbilden. Daran schließen sich die umfangreichen Textfelder an, die zusätzliche Informationen vermitteln: eine Definition, eine Strukturbeschreibung und wirksame Formen des Vitamins. Dieser Bereich zeigt die Verknüpfung von terminologischen Daten und Wissensdaten, die wiederum je nach Bedarf über ein Minus- bzw. Pluszeichen, die in den grauen Kästchen über den Textfeldern platziert sind, einoder ausgeblendet werden können. Abb. 6: Terminologischer Eintrag "Vitamin B12" 5 Fazit Die Ausführungen haben gezeigt, dass eine Kombination von Terminologie- und Wissensdatenbanken realisierbar ist. Die technischen Voraussetzungen sind heute ebenfalls gegeben. Für die Durchführung eines derartigen Projekts ist es entscheidend, dass ein wohlbedachter Zeitplan und eine gesicherte Finanzierung verfügbar sind. Dann kann sich ein Team an Sprach- und Fachexperten zusam- 432

17 menfinden, um qualitätssichernd Einträge auf hohem Niveau zu erarbeiten und in die Datenbank einzupflegen. Der Mehrwert wird den Aufwand rechtfertigen. 6 Literatur Albrecht, J.: "Terminologie und Fachsprachen". Anglistik & Englischunterricht Bd. 55/56. Realities of Translating. Heidelberg, 1995, Austermühl, F.: Übersetzungswissenschaft zwischen Fachkommunikation und interkulturellem Diskurs: eine prozeßorientierte Analyse übersetzerischen Handelns im Kontext eines medientechnischen Paradigmenwechsels. Trier, Fischer, S. M.: Anlage und Konzeption einer Wissensdatenbank für die medizinische Fachübersetzung. Trier, Hausmann, F.-J.: "Kollokationen im deutschen Wörterbuch: Ein Beitrag zur Theorie des lexikographischen Beispiels". Bergelholtz, H., Mugdan, J. (Hgg.): Lexikographie und Grammatik. Akten des Essener Kolloquiums zur Grammatik im Wörterbuch Tübingen, 1985, Hausmann, F.-J.: "Was sind eigentlich Kollokationen?" Steyer, K. (Hrsg.): Wortverbindungen mehr oder weniger fest. Institut für Deutsche Sprache Jahrbuch Berlin, 2003, Holderbaum, A., Kornelius, J.: "Über die Erschließung von Wissensbeständen der übersetzungsbezogenen Terminologiearbeit und ihre Dokumentation im Umfeld des electronic publishing". AREAS. Bd. 16. Trier, 1999, Holderbaum, A., Prien, M.: "Kollokationen im Web: Zur Herleitung einer zweisprachig ausgearbeiteten Kollokationsdatenbank". AREAS. Bd. 26. Trier, 2004, Holderbaum, A.: Kollokationen als Problemgrößen der Sprachmittlung. (Lighthouse Unlimited, Bd. 30). Trier, Keller, N.: Neue Wege in der Hilfsmittelkunde der Übersetzungswissenschaft: Zur Herleitung web-basierter Terminologiedatenbanken im Kontext von CAT-Systemen/von CAT-Umgebungen. Trier, [im Druck] Kornelius, J., Holderbaum, A.: "Kollokationen als Problemgrößen der Sprachmittlung." Lehr, A. et al. (Eds.): Sprache im Alltag. Beiträge zu neuen Perspektiven in der Linguistik. Herbert-Ernst Wiegand zum 65. Geburtstag gewidmet. Tübingen, Kornelius, J.: "Texten und Übersetzen in vernetzten Wissenskonstruktionen." AREAS. Bd. 27. Trier, 2004,

18 Kornelius, J., Stewart, J.: Translation Meets Medicine: Teaching Medical Terminology. AREAS. Bd. 29. Trier, 2005,

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