DAMA-DMBOKを翻訳する件については昨年１１月に発表しましたが、そろそろ翻訳が終了しようとしています。400ページ以上の英文は、さすがに大変です。
改めて翻訳の難しさを知りました。「語」は複数の意味を持っていて、文脈によって同じ「語」であっても意味が変わるためです。
たとえば、
「head」は頭という意味ですが、
「lost my head：我を忘れる」「head wind：向かい風」「per head：一人当たり」
となり、頭から広がった意味を認識できます。
「a head cold：鼻かぜ」「be over head and ears in debt：借金で首が回らない」
など、日本語でフィットする訳にすると、「鼻」「首」といった語が登場します。
今回のDAMA-DMBOKの例では、「normalization」という「語」。
normalization＝正規化と訳すことは可能です。ITに携わる人々であれば、正規化とは、ボイスコッドの言う正規化と認識します。
ところが、データクオリティマネジメントの世界でnormalizationというと、ボイスコッドの言う正規化とは異なる意味になるのです。
文脈の違いを読み取って「normalization」を「ボイスコッドの正規化」と「そうでない正規化」に翻訳することは可能でしょう。
しかし、この種の翻訳をすべての文章に適用すると、膨大な工数がかかります。
さて、どうしたものか・・・。
私たちの結論は、すなおにnormalization＝正規化と訳すことにしました。ボイスコッドの正規化とそうでない正規化、両方とも正規化と訳しました。文脈の違いは、日本語になっても伝わると判断しました。原文も両方ともnormalizationという語を使っているわけですし。
英語の「語」と日本語の「語」が１：１対応しないことによる意味の変換の難しさ。
文脈（コンテクスト）を定義することなしに、自動翻訳など不可能でしょう。
