機器翻譯譯後編輯過程中的啟動效應與認知機製研究（上海市哲社）
負責人：錢家駿
在認知心理學領域⛹🏿，啟動效應（priming effect）是指啟動刺激的呈現改變了被試對測試刺激的應對方式（Goldstein, 2019）；啟動效應可分為正啟動效應（positive priming effect）和負啟動效應（negative priming effect）（Tipper, 1985）。研究表明，機器翻譯對譯者產生的正負啟動效應會對譯後編輯的認知加工和譯文質量產生消極的影響。正啟動效應表現為機器翻譯並沒有顯著降低認知加工的速度☸️，但譯者忽視了對機器翻譯錯誤的修改，對於目前主流的神經機器翻譯而言🫵，更是如此（Castilho et al., 2017; 戴光榮、劉思圻, 2023）👨；而負啟動效應表現為譯者需要抑製機器翻譯的產出（Nitzke, 2019），相比人工翻譯🧘🏿♀️，會消耗更多的認知努力，但無法準確修改機器翻譯錯誤（Yamada, 2019）。為此👩🏽🍼，本課題擬從心理語言學、計量語言學理論切入👨🏼🦳⛎，利用眼動追蹤和鍵盤記錄技術，探索神經機器翻譯譯後編輯過程中的啟動效應和背後的認知機製💌。這對譯後編輯教學實踐🔐、改進譯後編輯工具界面都有較大的啟示意義🧘。
本課題主要采取紮根理論方法（Grounded Theory Method, GTM）🫴🏽🙇🏽♀️，自下而上地考察影響譯者在譯後編輯過程中啟動效應的預測指標👮🏻。紮根理論的方法最早由 Glaser & Strauss（1967）提出3️⃣，並運用於社會學研究🥠，該研究方法在訪談數據的分析中最為普遍🕵🏿🧝🏼。但也可以運用於量化數據的分析過程中（Glaser, 2008）。例如🟢，Carl & Schaeffer（2018）則基於紮根理論方法，構建了翻譯過程研究數據庫🏊🏿♀️，研究者可基於該數據庫創造新的編碼和類別，構建新的抽象概念和類別，從而構建理論框架。本研究借鑒Carl & Schaeffer（2018）的這一範式🖥👨🏻🎤，先構建英漢譯後編輯和人工翻譯過程和產品數據庫🫰🏼，探索譯後編輯過程中譯者對機器翻譯錯誤類型的註意機製，即哪些是正啟動效應機器翻譯錯誤類型🤷🏻♀️，哪些是負啟動效應機器翻譯錯誤類型👩🏽；然後🤦🏻♀️，基於心理語言學、計量語言學指標🕵🏼，考察基於原文詞匯💁🏽♂️、語義🥐、短語、句法和銜接與連貫特征的譯後編輯啟動效應預測指標🧑🦽➡️；最後構建在譯後編輯過程中基於源語特征和譯者個體特征因素的啟動效應理論框架。
