Autorenunterstützung: Welche Systeme gibt es eigentlich?

In diesem Beitrag möchte ich Ihnen ausgewählte Systeme für Autorenunterstützung vorstellen, diese vergleichen und den Aufwand für die Einführung grob abschätzen. Doch warum noch zusätzlich Aufwand in Richtung einer kontrollierten Unternehmenssprache betreiben? Doku liest doch eh keiner …

Damit das Benutzererlebnis auf der Customer Journey als stimmige Gesamterfahrung wahrgenommen werden kann, muss die eingesetzte Sprache abteilungsübergreifend kontrolliert werden und alle Informationen müssen aufeinander abgestimmt sein. Das Letztere ist vor allem ein Organisationsproblem, das Erstere kann besonders mit einem von allen Autoren genutzten Terminologiesystem und noch besser mit einem System für die Autorenunterstützung entscheidend gefördert werden.

Die Einführung einer Autorenunterstützung kann durchaus aufwändig sein. Deshalb ist es auch besonders wichtig, dass das System die wichtigsten Anforderungen abdeckt, um Schreib- und Dokumentprozesse im Unternehmen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Wir empfehlen ein Echtzeit-System, das sowohl die Terminologieverwendung als auch eine Satzwiederverwendung direkt im Editor anzeigt.

Im Folgenden sind nur Systeme aufgelistet, die den Schreibprozess in Echtzeit oder nachträglich durch einen Batchlauf mindestens für Terminologie kontrollieren und Feedback geben. Von vollständiger Autorenunterstützung spricht man, wenn ein System mindestens Folgendes in Echtzeit oder per Batch kontrolliert und auch Kommentare der Autoren im System direkt verarbeitet:

• Terminologie (Erkennen verbotener Termini, Vorschlag des korrekten Terminus, Anzeige korrekter Termini)
• Erstellen neuer Termvorschläge aus dem Editor heraus
• Kommentieren von vorhandenen Termeinträgen
• Satzwiederverwendung
• Kontrolle des Satzbaus (Sprachregeln)
• Erstellen von Satzvorschlägen

Die jeweilige Ausgestaltung der einzelnen Funktionen fällt in den Systemen sehr unterschiedlich aus, und im Zeitalter agiler Entwicklungsprozesse ergeben sich bei manchen Systemen auch laufend Updates und Erweiterungen. Systeme mit linguistischer Unterstützung ggf. mit Verwendung von KI-Technologien (hier sind Congree und Acrolinx mit Abstand führend) bieten eine sehr gute Terminologieerkennung über das reine „Zeichen-Matching“ hinaus. (Mehr dazu hier) Auf Einzelheiten kann ich im Rahmen dieses Beitrags jedoch nicht eingehen.

Als Komplettlösung bezeichnet man Systeme, die sich neben der Editorintegration zur Autorenunterstützung auch als vollständiges Terminologie- und Satzmanagementsystem verstehen. Komplettsysteme bieten auch einen Webserver für den Zugriff über den Browser. Acrolinx und [i]-match sind in diesem Sinne die einzigen Komplettsysteme, wobei Acrolinx bisher keine Echtzeitunterstützung bietet. Congree bietet mit der neuen Version 6 ebenfalls eine einfache Komplettlösung, verweist bei "größeren Anforderungen" aber auf mögliche Integrationen mit crossTerm von Across oder QuickTerm von Kaleidoscope in Verbindung mit MultiTerm von SDL.

Hinweis: Systeme für eine Autorenunterstützung, die nur innerhalb eines Redaktionssystems funktionieren, beispielsweise bei Schema ST4, bloXedia usw., sind in der folgenden Übersicht nicht enthalten.

itl berät Sie bei der Auswahl eines Terminologiesystems und bei dessen Einführung: Zum Systemangebot

Die Bilder zeigen die jeweilige Integration der Autorenunterstützung im Editor. Alle Systeme bieten zudem Funktionen zur Verwaltung der erfassten Terminologie und Sätze sowie für die Benutzerverwaltung, in der Regel über ein separates Desktop-Dashboard und/oder über eine Web-Oberfläche. Die funktional weitreichendsten Systeme mit besonderer Betonung von „Tone-of-Voice"-Aspekten sind Acrolinx und Congree. Acrolinx kennt allerdings bisher keine Echtzeitunterstützung. Congree bietet mit seiner linguistischen Engine und dank Morphem-Wörterbuch (98 % der deutschen/englischen Sprache werden abgedeckt) eine ausgefeilte Termerkennung. Mit der Version 6 versteht sich Congree ebenfalls als Komplettsystem. Eine separate Terminologiedatenbank oder Satzdatenbank wird nicht unbedingt benötigt. Allerdings deckt die Terminologiekomponente von Congree „TermTiger“ nur einige Grundfunktionen des Terminologiemanagements ab. [i]-match ist eine attraktive Lösung für die Autorenunterstützung, da es die Term- und Satzdatenbank einschließlich Webserver out of the box vollständig integriert. Das Tool hat bisher eine Echtzeitunterstützung. Batch-Prozesse zur Massenbearbeitung sind in weiteren Updates geplant.

Die folgenden, nicht immer leicht kalkulierbaren Themen können eine Herausforderung darstellen:

• in der Planung des geeigneten Datenmodells für Termini
• in der Einrichtung eines Terminologie-Workflows und eines (virtuellen) Termzirkels
• in der Pflege von erlaubten und verbotenen Synonymen und von erlaubten und verbotenen Sätzen
• in der Aktivierung oder Anpassung von Stilregeln. Bei der Stilkontrolle kommt es darauf an, ob die konfigurierten Regeln und Regelsets praktikabel sind. Hier braucht es praktische Tests, die mehrere Tage dauern können.

Zum Aufwand und zum Return on Investment einige kurze Überlegungen:

• Wenn die Terminologiedatenbank konzeptuell bereits für die Autorenunterstützung (Vorzugsterme, verbotene Terme, SEO-Synonyme) eingerichtet ist und ein automatischer Satzimport aus validierten Dokumenten möglich ist, so ist der Erstaufwand bis zur Anwendung gering.
• Für ROI-Analysen zur Einführung von Terminologie empfehle ich:
  • „Erfolgreiches Terminologiemanagement im Unternehmen“, Herausgeber tekom
  • „Erfolgsfaktor Terminologiemanagement: Nutzen, Kosten, Rentabilitätscheck“, Herausgeber Zentralverband Elektrotechnik- und Elektroindustrie e.V. (kostenlos!)
  • DTT Best-Practice Terminologie 2.0 (David Bodensohn, der Produktmanager von [i]-match, ist seit 2020 im Vorstand des Deutschen Terminologie-Tags)
• Bei der Terminologieerfassung kommt es zunächst weniger auf eine große Zahl validierter Terme an, als darauf, dass die Festlegungen von allen Beteiligten als Ergebnis einer lebendigen Firmendiskussion wahrgenommen werden. Denn Terminologiearbeit muss als Basisarbeit in den Köpfen verankert werden, nur dann entsteht kein neuer Datenfriedhof. Die systemgestützte Terminologieextraktion verführt meist zu Datenmengen, die kleinere Termzirkel leicht überfordern können.

Übrigens sollten der Übersetzungsprozess (Translation-Memory-System) und die Datenbank für eine Autorenunterstützung separat betrachtet werden: Bei einem Translation-Memory-System sind die Sätze zwar auf Übersetzungstauglichkeit validiert, aber nicht auf die Eignung als „Vorzugssätze" bzw. „verbotene Sätze“ im redaktionellen Prozess.

• Wenn Sie eine Autorenunterstützung für Ihr Unternehmen planen, achten Sie darauf, dass die flüssige Arbeitsweise Ihrer Autoren beim Schreiben nicht laufend unterbrochen wird und Kontrollphasen nicht ausufern.
• Denken Sie einerseits an die Integration in ein Redaktionssystem, aber andererseits auch an Texte, die außerhalb eines Redaktionssystems erstellt werden.
• Gehen Sie schrittweise vor – so tun die meisten Unternehmen gut daran, die Sprachkontrolle bei der Technischen Dokumentation zu beginnen. Bei Bedarf können Sie die Sprachkontrolle dann auf andere Unternehmensbereiche wie z. B. das Marketing ausweiten.
• Sehen Sie die Einführung einer Autorenunterstützung vergleichbar zur Redaktionssystemeinführung: Das Werkzeug allein optimiert noch nichts und die Einführung von Datenmodellen und Workflows erfordert Experten, „die sich mit so was auskennen“.

itl betreut Sie gerne! Nicht nur bei der Einführung von unserem eigenen Werkzeug [i]-match, sondern gerne auch bei Congree, Across oder quickTerm/MultiTerm. Unser Motto: Aus der Praxis für die „Best Practice“.

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