Cosa rende una traduzione buona?

Chiedilo a un linguista, a un project manager, a un cliente e a un marketing manager, e probabilmente otterrai risposte molto diverse. Per qualcuno la priorità sarà la terminologia. Per un altro, se il testo suona naturale. Chi lavora su un documento legale si concentrerà soprattutto sull’accuratezza, mentre un team marketing sarà molto più attento al tono e al pubblico di riferimento.

Quindi, quando parliamo di qualità della traduzione, cosa stiamo davvero misurando?

Perché framework come MQM aiutano

È anche per questo che framework come Multidimensional Quality Metrics (MQM) sono utili. MQM fornisce una struttura comune per valutare i problemi di traduzione. Accuratezza, terminologia, fluency, stile, locale, adeguatezza al pubblico e markup vengono trattati come categorie distinte di valutazione, invece di essere ridotti a un’unica impressione generica sul fatto che una traduzione “suoni bene” o no.

Questa distinzione conta. Un errore di terminologia e un problema di stile non sono necessariamente equivalenti. Così come non lo sono un numero sbagliato in un documento tecnico e una frase poco scorrevole in una comunicazione interna.

MQM ci dà un modo per registrare queste differenze, classificare gli errori e assegnare loro una gravità. Non ci dice come dovrebbe essere una traduzione perfetta. Ci dà invece un modo più coerente di discutere cosa non funziona quando qualcosa non va.

Come lo applichiamo in re[words]

È anche il principio alla base dei controlli di qualità che usiamo in re[words]. Quando elaboriamo un file XLIFF, l’output viene valutato su sei dimensioni: Accuracy, Fluency, Style, Terminology, Locale e Tags.

Il sistema può quindi segnalare i problemi, correggerli dove opportuno, e produrre un report che mostra cosa è stato rilevato nel file. Per esempio, è possibile fornire un glossario come parte del contesto di progetto, così la terminologia non viene lasciata interamente al modello. Le stesse dimensioni di qualità possono essere applicate a file provenienti da diversi ambienti CAT, e possono essere usate sia in fase di post-editing di una traduzione esistente, sia quando si genera una traduzione da zero.

Perché il report conta quanto l’output

Se vogliamo usare l’IA per elaborare grandi volumi di contenuti multilingue, non basta produrre un output. Serve anche un modo per osservare quell’output e decidere cosa merita attenzione.

È qui che una valutazione strutturata della qualità diventa utile, perché aiuta a separare ciò che influisce davvero sulla qualità di un deliverable da ciò che è semplicemente diverso da come lo avrebbe scritto una persona. Questa distinzione diventa sempre più importante man mano che la traduzione generata o assistita dall’IA si diffonde.

Ci saranno sempre elementi che una metrica non può decidere al posto nostro. Se un certo tono sia adatto a un brand, se una frase funzioni per un pubblico specifico, o se una piccola deviazione dal testo di partenza sia in realtà un miglioramento. Questi aspetti richiedono ancora il giudizio umano.

L’obiettivo non è eliminare quel giudizio. È farne un uso migliore.

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