翻訳横丁の裏路地

We can do anything we want to do if we stick to it long enough.


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情報格差

先日、SNSの繋がりとはまったく関係のない特許翻訳者の集りに参加させて貰った。SNSを使っていない翻訳者の方達と接触する機会を、以前から欲しいと思っていたので、思わぬところでその機会を持つことができて、とてもラッキーだった。

その集まりに出て、SNSで繋がった方達ばかりとの交流を続けてきた私には、一種のカルチャーショックのようなものがあった。

お話ができたのは数名の翻訳者さん達で、皆さんとはまったく面識なし。名刺を頂けたのは一人だけで、他の皆さんは名刺を持っていなかった。翻訳者同士の交流を目的とした会ではなかったことと、相互に知っている翻訳者が多かった(と推測される)ので、止むを得ないところもあるのかもしれない。ただ、この部分だけを捉えても、「同業者と繋がる」という点において意識希薄なのではないか? という疑問を持った。

帰り道にお話しした翻訳者さんを含め、数名の方と話をしたが、翻訳の情報収集やコミュニケーションのための横の繋がりを持っていない方が、とても多かった。一体、その辺り、どうしているのだろう? と、私の視点から見れば疑問に感じる訳だが、知り合いの翻訳者が(余り)いないことが当たり前という感じだった。翻訳の情報や学習は、ネット経由で翻訳学校の情報を得て、セミナーに参加されるなどしてる様子。

業界誌を知らない方がいたり、JTFやJATを知らない人が多かった。TMとMTの差を理解されておらず、すべてが「機械翻訳」として理解されている方がいたり、「マクロって、それ美味しいの?」と翻訳周辺の技術にとても疎い方も多く、この辺りの話をしていると、SNSで情報収集している翻訳者さん達とは明らかな「情報格差」が生まれていると感じずにはいられなかった。

お話した翻訳者さんに、ネットの翻訳者コミュニティでは色んなグループが出来ていて、その中で勉強会が盛んに行われている話をしたら、とても興味を持たれていた。すかさず、SNSの世界を紹介しておいた。

SNSの利用に抵抗感を持つ翻訳者さんが存在することは理解しているが、その理由の多くはコミュニケーションの面倒さにあるのだろうと思う。SNSを単純にコミュニケーションツールと理解しているところが問題なのだと思う。SNSは生きたナレッジデーターベース。そこのところを強調してSNSを勧めた方がいいのだろう。

SNSの使用の有無で大きな情報格差を生み、それによって翻訳に差が出てる可能性がある。翻訳者とて、新しい流れには敏感に反応し、取り入れて行く姿勢は大切だと思う。

ガラパゴス翻訳者にならないためにも…。


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【アンケート】こんな翻訳会社がいた!?

Twitterで「クライアントからトライアルを要求されたエージェントが、翻訳者に対して無償で翻訳を要求した」という内容のツイートが流れ、「有り得ない!」と色々な方がリツイートされてました。その流れで冗談で「こんな翻訳会社がいた」「こんな理不尽な事を要求された、言われた」のアンケートを採ったらどうだろう?というツイートをしたところ、同意する〜というツイートを複数頂きましたので、早速、実行に移したいと思います。

以下のフォームに記入して下さい。入力必須項目は、ニックネームと本文のみです。記入された情報は、私だけが閲覧出来ます。(公開されません)

頂いた情報を元にデータをまとめ、セミナーを開催するか、Ustream放送で皆さんに公開し、また議論をする機会を設けたいと思います。

Q:翻訳会社/エージェントから言われた、または指示されたこんな事あんな事、何でも結構ですので、理不尽だと思った事、おかしいと思った事を教えて下さい。勿論、これってどうなの?と判断できない事でも結構です。

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ご回答をありがとうございました。 ✨

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協力を宜しくお願い致します。


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JTF翻訳ジャーナル No.266 2013年7月/8月号

日本翻訳連盟の「日本翻訳ジャーナル」7/8月号が公開されました。

日本翻訳ジャーナル

ダウンロードしてお読み下さい。

7/8月号は、畝川晶子さんにご寄稿頂きました。

役立つ情報満載ですので、是非お読み下さい。


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WildLight 使用例その1

これから、何回かに分けて、WildLight の使用実例を紹介していこうと思います。

今日は、ツイッターで流した「用語抜き」

漢字とカタカナをエクセルへ抽出するには、以下のような記述を辞書に記します。

[ァ-ヾ一-鶴]
ExtractH2Excel

ワードへ抽出する場合は、以下のような記述を辞書に記します。

[ァ-ヾ一-鶴]
ExtractH2Word

1行目の「ァ-ヾ」がカタカナ、「一-鶴」が漢字を検索する検索文字列です。[ァ-ヾ一-鶴]で、カタカナと漢字を検索し、蛍光ペンを付けます。
2行目の「ExtractH2Excel」で、蛍光ペンが付いた文字列を抽出し、抽出した文字列からユニークな文字列だけをその登場頻度データと一緒にエクセルへ出力します。「ExtractH2Word」の場合は、同様に抽出処理を行った後、ユニークな文字列だけをワードの新規文書として出力します。

この方法を、用語集作成の下準備に使う事ができます。

【参考辞書ファイル】

上記の記述を入れた辞書ファイルを貼り付けておきますので、実験してみて下さい。