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SPRACHE AUSWÄHLEN:
Dies ist der dritte Teil der Reihe „Die Zukunft des globalen digitalen Marketings“, in der wir uns mit den Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf die digitale Transformation und das digitale Marketing befassen. Dies geschieht in einer Zeit, in der Unternehmen versuchen, Nutzern über diverse Kanäle in verschiedenen Märkten verlässliche Erfahrungen zu bieten. Teil 1 handelt davon, wie Einzelhändler sich mit einer neuen Content-Journey an den wettbewerbsintensiven Markt anpassen können. In Teil 2 geht es um die Umsetzung einer erfolgreichen Content-Strategie für verschiedene Märkte.
Vielleicht erinnern Sie sich an die negativen Reaktionen, als das Bekleidungsunternehmen H&M ein Kind mit schwarzer Hautfarbe als Model für einen Hoodie einsetzte, auf dem vorne auf der Brust „coolest monkey in the jungle“ („Coolster Affe im Dschungel“) stand. Darauf folgten Anschuldigungen wegen Rassismus sowie Negativschlagzeilen. Ein mit der Marke kooperierender Promi kündigte kurzerhand seine Zusammenarbeit mit der Einzelhandelskette auf. Das Unternehmen nahm das Produkt vom Markt und entschuldigte sich. Marketer versuchen, derartige Szenarien unter allen Umständen zu vermeiden.
Dieses Beispiel macht die unerwünschten Konsequenzen deutlich, mit denen Unternehmen rechnen müssen, wenn sie verletzende Sprache verwenden. Und hierbei handelt es sich keineswegs um einen Einzelfall. Die Öffentlichkeit warf dem Einzelhändler Zara vor, sich durch ein Shirt mit dem Aufdruck „Are You Gluten Free?“ („Bist du glutenfrei?“) unsensibel gegenüber Menschen mit Glutenintoleranz zu zeigen. Andere kritisieren Luxusmarken für unsensible Symbolik in ihren Designs.
Worte haben Macht. Worte können Harmonie und Wohlwollen fördern – oder auch polarisieren. Marketingexperten haben sowohl ethische als auch finanzielle Gründe, sich sprachlich korrekt zu verhalten. Die Erstellung attraktiver und einladender Texte ist durch die Vermeidung offensichtlich verletzender und unsensibler Ausdrucksweisen möglich. Außerdem müssen Marketer alle Anzeichen weniger offenkundiger, impliziter Voreingenommenheit beseitigen und sich um die Inklusion von Menschen mit vielfältigen Hintergründen bemühen. Diese Ziele sind erreichbar, wenn Sprache in Produkt- und Marketingmaterialien einer Marke, die für die Öffentlichkeit bestimmt sind, wohl überlegt und rücksichtsvoll eingesetzt wird. Die Öffentlichkeit ist sich solcher Bemühungen zunehmend bewusst und erkennt sofort, wenn es daran mangelt.
Diesbezügliche Vorsätze in die Praxis umzusetzen, ist allerdings schon in nur einer Sprache eine Herausforderung. Noch schwieriger wird es, wenn es um mehrere Sprachen geht. Lionbridge kann Sie bei der Erstellung einladender Inhalte unterstützen, die bei sämtlichen Ihrer Zielgruppen gut ankommen.
Voreingenommenheit ist eine bewertende Haltung. Sie nimmt Menschen für eine Option, Nationalität oder Idee ein, die im Allgemeinen negativ oder mit Vorurteilen behaftet ist. Sie schlägt sich in unserer Sprache und Ausdrucksweise nieder: bewusst als explizite Vorurteile sowie unbewusst als implizite Voreingenommenheit.
Auch wenn unser Bewusstsein für Voreingenommenheit und Vorurteile heute immer mehr zunimmt, sind sie tief in unserer Erziehung und Sprache verwurzelt und daher schwer aufzudecken. Daher kann es sein, dass es unmöglich ist, unbewusste Voreingenommenheit trotz höchster Anstrengungen ganz und gar auszuschließen. Dennoch muss genau das unser Ziel sein.
Voreingenommenheit und Inklusivität spielen für Marken auch bei der Bewältigung der COVID-19-Pandemie und ihrer Langzeitwirkungen eine immer wichtigere Rolle. Denn während Unternehmen ihre Kunden und Mitarbeitenden auf Online-Erlebnisse umstellen, werden die von ihnen kreierten Inhalte zum primären Interaktionsmedium. Beispielsweise wies Statista auf eine Umfrage vom August 2020 hin, nach der Onlinekäufe von rezeptfreien Arzneimitteln und Haushaltswaren im Vergleich zu der Zeit vor COVID-19 um mehr als 45 % stiegen. Mehr denn je sind Verbraucher heute auf den Online-Content der Unternehmen angewiesen.
Inklusive Sprache fördert das Gefühl der Zugehörigkeit. Sie richtet sich gegen Vorurteile und Voreingenommenheit, indem sie das Gewicht und die Bedeutung einer Darstellung im Hinblick auf die Identifizierbarkeit einer Person verringert. Inklusivität lässt sich zum Beispiel erreichen, indem wir zuerst auf die Person Bezug nehmen und erst danach auf eine eventuelle Beeinträchtigung oder Andersartigkeit eingehen. Von „einer Person mit Lernbehinderung“ zu sprechen, stellt die Person in den Mittelpunkt. Einen Menschen hingegen als „langsam Lernenden“ zu beschreiben, setzt diese Person einem Zustand gleich.
Das gleiche gilt für Menschen, die einer religiösen, nationalen, politischen oder sozialen Gruppe angehören. Die Betonung des menschlichen Aspekts begünstigt ein Umfeld, in dem sich jeder und jede zugehörig fühlen und aktiv daran teilhaben kann.
Sich bewusst zu machen, dass es Voreingenommenheit gibt, ist der erste Schritt zur Behebung des Problems. Unternehmen können das Thema Voreingenommenheit auf mehreren Ebenen angehen. Inhalte in inklusiver Sprache zu erstellen ist dabei ein wichtiger Punkt.
Die Erstellung von Inhalten in kulturell inklusiver Sprache und die Beseitigung expliziter Vorurteile sowie und impliziter Voreingenommenheit beim Übersetzen stellen einerseits sicher eine Herausforderung dar, andererseits liegen sie jedoch eindeutig im besten Interesse jedes Unternehmens. Erstens beweist es damit anständiges und verantwortungsvolles Handeln. Darüber hinaus kann ein Unternehmen davon ausgehen, dass es durch dieses Verhalten mehr Kunden gewinnen, höheres Vertrauen in die Marke und stärkere Loyalität schaffen, seinen Ruf verbessern und letztendlich seinen Gewinn steigern kann.
Als Beispiel möchten wir die jüngsten sozialen Bewegungen anführen, die bezüglich der Erwartungen von Verbrauchern zum Thema Inklusion eine große Rolle spielen. Von der Bewegung Black Lives Matter initiierte Zusammenkünfte und Demonstrationen haben die sozialen Normen stark beeinflusst. Und auch diejenigen, die nicht aktiv an dieser Art von Kundgebungen teilnehmen, möchten Werbebotschaften lesen und hören, die sich an ein breiteres demographisches Spektrum richten.
Diese Erwartungshaltung gab es bereits, bevor die Black-Lives-Matter-Proteste ihren Höhepunkt erreichten. Nach einem Bericht von Adobe aus dem Jahr 2019 finden 61 % der US-Amerikaner Vielfalt in der Werbung wichtig, und 38 % haben mehr Vertrauen in Marken, die Vielfalt darstellen. Sie hätten gerne weitere Belege dafür, dass Verbraucher diesem Thema Beachtung schenken? 2020 erkoren Erwachsene in den USA Nike zur Spitzenmarke in Sachen Vielfalt in der Werbung, gefolgt von Coca-Cola, Google, Apple und Dove. Dies zeigte eine von Adobe durchgeführte Recherche, über die auf eMarketer berichtet wurde.
Auch Verbraucher außerhalb der USA haben ein Auge auf die Diversitätsbestrebungen verschiedenster Marken. Ein 2019 erschienener Bericht von Mintel zu Luxuswaren stellte fest, dass über die Hälfte der Käufer aus Deutschland, Italien, Frankreich, Spanien, China und dem Vereinigten Königreich der Ansicht waren, dass Luxusmarken in ihrer Werbung Vielfalt nicht ausreichend berücksichtigten.
Diverse Märkte haben eine enorme Kaufkraft. Durch das Abbauen von Barrieren zwischen Unternehmen und ihren Kunden erkennen sich Menschen in einem Produkt eher wieder, wodurch es wiederum wahrscheinlicher ist, dass sie sich für einen Kauf entscheiden.
Wenn wir die Aktivitäten einiger der größten globalen Einzelhandelsunternehmen und ausgewählter Dienstleister betrachten, sehen wir einen bewussten Wechsel in Richtung Inklusivität, der deutlich an Dynamik gewinnt:
Auch AdWeek ist dieses Thema nicht entgangen: Die Fachzeitschrift ermutigt Marketingexperten, inklusivere Inhalte zu erstellen.
Eine geschlechtsneutrale Ausdrucksweise ist eine Möglichkeit, Menschen das Gefühl der Zugehörigkeit zu vermitteln. Das Ziel dabei ist nicht, eine Unterscheidung nach Geschlecht vollständig abzuschaffen, sondern der negativen Konnotation einiger geschlechterspezifischen Begriffe und Ausdrücke entgegenzuwirken.
Geschlechtsneutralität lässt sich in einigen Sprachen einfacher umsetzen als in anderen.
Bei der Vorbereitung von Inhalten für die Übersetzung ist es wichtig, diese Faktoren zu berücksichtigen. Denn so lassen sich Probleme in der nachfolgenden Übersetzungs-/Lokalisierungsphase vermeiden.
Für globale Zielgruppen sollten Sie unbedingt sicherstellen, dass Ihre Quellinhalte inklusiv und unvoreingenommen sind sowie kulturelle Unterschiede berücksichtigen. Auf diese Weise wird verhindert, dass mängelbehafteter Text in andere Sprachen übersetzt wird, in den sozialen Medien kursiert und eingehend unter die Lupe genommen wird.
Denn selbst ein einmaliges Fehlverhalten kann für eine Marke langfristige Folgen haben. Die vielen Marketing-Ausrutscher, die mit schöner Regelmäßigkeit publik gemacht werden, zeugen davon, wie schwierig es ist, ein solches Stigma wieder loszuwerden. Schäden dieser Art kann vorgebeugt werden, indem Sie besonderes Augenmerk auf die Erstellung von angemessenen Quellinhalten legen und diese erst in der Folge übersetzen/lokalisieren. Fehler im Quellmaterial, die später für alle anderen Märkte korrigiert werden müssen, stellen zudem eine vermeidbare Ausgabe dar, wenn Experten für digitales Marketing sich zu Beginn des Prozesses auf perfekt gestalteten Content konzentrieren.
Nichtsdestotrotz stellt die Erstellung von unvoreingenommenen Inhalten eine Herausforderung dar. Denn beim Thema Voreingenommenheit geht es häufig um Nuancen. Möglicherweise sind sich Content-Ersteller ihrer Vorurteile oder Voreingenommenheit gar nicht bewusst. Voreingenommenheit lässt sich so schwer feststellen, weil manche Wörter in einem bestimmten Zusammenhang als angemessen, in einem anderen Kontext jedoch als nicht inklusiv betrachtet werden.
Ein Beispiel: Erwachsene Frauen in einer Werbung als „girls“ („Mädchen“) zu bezeichnen, könnte auf Kritik stoßen. Wenn sie hingegen eine Freundin mit „Hi girl!“ (Hallo Mädel) begrüßen, würde wohl kaum jemand die Stirn runzeln. Content-Ersteller müssen diese feinen Unterschiede unbedingt kennen und verstehen.
Marketingexperten können ihre Content-Ersteller schulen, um sie für das Thema Voreingenommenheit zu sensibilisieren. Bei Lionbridge bemühen wir uns um mehr Inklusivität im Übersetzungsprozess, indem wir entsprechende Richtlinien in die Stillleitfäden für unsere Projekte integrieren. Während des Onboardings unserer Linguisten prüfen wir, ob sie diese Richtlinien einhalten. So stellen wir sicher, dass Anweisungen auch befolgt werden.
Zwar ist es eine Herausforderung, Voreingenommenheit aufzudecken, allerdings brauchen Sie sich dabei nicht ausschließlich auf menschliche Arbeitskraft zu verlassen. Tatsächlich können Technologielösungen Sie dabei unterstützen. Mithilfe von Detektoren für Inklusivität bzw. Voreingenommenheit stellen Sie sicher, dass Inhalte konform, respektvoll und ausgewogen sind.
Bis vor Kurzem war es nicht möglich, sich darauf zu verlassen, dass maschinelle Lösungen Voreingenommenheit verlässlich erkannten, denn die Entwicklung solcher Systeme erwies sich als schwierig. Fortschritte in künstlicher Intelligenz (KI) und Computerlinguistik (NLP, Natural Language Processing) haben zur Entwicklung verschiedener Tools geführt, die voreingenommene Ausdrucksweisen effektiv erkennen. Sie finden auch Ausdrücke, die von Menschen aufgrund feiner Nuancen übersehen werden könnten. Häufig nutzen diese Tools maschinelles Lernen und umfangreiche Datenmengen, um die Intention eines Texts festzustellen. So helfen sie Unternehmen, sowohl unangemessene als auch nicht inklusive Sprache zu erkennen.
Diese Tools funktionieren generell wie folgt:
Im Juni 2020 wurde der Grammatikprüfung in Microsoft Word eine neue Funktion hinzugefügt, die allen Abonnenten von Microsoft 365 zur Verfügung steht. Diese neue Funktion erkennt ausgrenzende Sprache und schlägt alternative Formulierungen vor. Google konzentriert sich in seiner Plattform G Suite auf Eingabevorschläge in inklusiver Sprache, d. h. auf Alternativvorschläge für Begriffe, die als diskriminierend oder unnötigerweise geschlechterspezifisch erkannt werden. Lionbridge bietet jetzt eine automatisierte Lösung zum Auffinden von Quellinhalten an, die nicht den internen Richtlinien oder anderen Normen entsprechen. Mehr zu Smart™ Content erfahren Sie weiter unten in diesem Artikel.
Doch Tools zur automatischen Erkennung von Voreingenommenheit sind immer nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Mit der steigenden Bedeutung von Inklusivität und immer ausgereifterer Technologie werden solche Lösungen jedoch zunehmend wichtiger werden.
Tools zur Erkennung von Voreingenommenheit und nicht inklusiver Sprache nutzen zahlreiche Technologien. Die einfachsten arbeiten eine Liste mit Begriffen und Themen ab, die nicht im Content enthalten sein dürfen. Weiter entwickelte Tools, die auf Technologien wie KI und maschinellem Lernen basieren, erschließen die Bedeutung des Inhalts und bestimmen, ob dieser im gegebenen Kontext unangemessen ist. Dies geschieht mithilfe von neuronalen Netzwerken und umfangreichen Sprachmodellen, auf deren Grundlage diese Systeme auch komplexe und subtile Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern und Formulierungen im Text verstehen.
Entscheidend ist, dass diese Detektoren Probleme frühzeitig aufzeigen und auf diese Weise Marketingexperten darin unterstützen, Inhalte schneller fertigzustellen sowie eventuelle Folgekosten für eine Überarbeitung zu reduzieren.
Lionbridge ist schon immer bestrebt, explizite Vorurteile aus Inhalten zu entfernen. Darüber hinaus unterstützen wir Unternehmen mit Tools und Lösungen zur Bekämpfung von impliziter Voreingenommenheit.
Lionbridge hilft Unternehmen bei der Planung und Entwicklung von Content mit dem Fokus auf Inklusivität. Bereits bevor Unternehmen mit der Erstellung von Inhalten beginnen, kann Lionbridge sie bei der Einrichtung eines Prozesses zur Vermeidung von Voreingenommenheit und Vorurteilen unterstützen.
Die Vorbereitung von Sprachinhalten für eine möglichst diskriminierungsfreie Übersetzung/Lokalisierung erfordert bereits zu Beginn des Projekts sorgfältiges Überlegen. Die Experten von Lionbridge sind Kenner der jeweiligen Kultur und liefern übersetzten und lokalisierten Content, der die Menschen in jedem gewünschten Zielmarkt anspricht.
Nicht alle Länder sind sich einig darin, was unter verletzender Sprache zu verstehen ist. Zum Beispiel beteuern italienische Sprachexperten, dass die lokalisierte Version von „schwarze Liste“ auf italienische Zielgruppen nicht beleidigend wirkt. (Apple hingegen hat diesen Begriff in die eigene Liste verbotener Wörter aufgenommen.) Als Grund für diese Einschätzung wird angegeben, dass Italien und die USA in Bezug auf Sklaverei nicht auf die gleiche Geschichte zurückblicken. Zudem geben diese Sprachexperten zu bedenken, dass die italienische Zielgruppe durch die Übernahme von US-amerikanischen kulturellen Normen vor den Kopf gestoßen werden könnte.
Das Maß an Toleranz für inklusive Sprache ist in jedem Land unterschiedlich und muss bei der Übersetzung/Lokalisierung von Content unbedingt berücksichtigt werden. In den skandinavischen Sprachen zum Beispiel gibt es umfangreiche gesetzliche Vorgaben, die die Nutzung und breite Einführung inklusiver Sprache auf allen Ebenen unterstützen. In anderen Ländern wie Portugal oder einigen südamerikanischen Staaten sind solche Bestrebungen hingegen nicht von Erfolg gekrönt. Das französische Bildungsministerium gab Anfang dieses Jahres bekannt, dass die Verwendung von geschlechtsneutraler Sprache in Schulen nicht zulässig sei. Die Regierungsbehörde begründete dies damit, dass eine geschlechtsneutrale Ausdrucksweise das Verständnis der französischen Sprache gefährde.
Lionbridge ist Experte darin, die Ansprüche jeder einzelnen Zielgruppe zu erfüllen und Content zu vermeiden, der als nicht authentisch aufgefasst wird.
Lionbridge arbeitet unermüdlich daran, implizite Voreingenommenheit einzudämmen. Als führendes Unternehmen in der Lokalisierungstechnologie nutzen wir Maschinelle Übersetzung und KI. Auf der Grundlage unserer großen Sammlung gepflegter Daten verbessern wir KI ständig und trainieren das System darauf, inklusive Sprache zu verwenden.
Durch unseren Einsatz von Glossaren und Stilleitfäden sprechen wir offensichtlich verletzende Sprache wie obszöne Äußerungen, aber auch subtilere Ausdrücke von Voreingenommenheit an. Unsere neuen prioritären Smart™-Content-Algorithmen schließlich sollen von vornherein verhindern, dass sich unangemessene Sprache überhaupt in übersetzte Inhalte einschleicht.
Die Smart™-Content-Automatisierung von Lionbridge überprüft Inhalte auf 120 unterschiedliche sprachliche Aspekte. Das System markiert potenzielle Probleme im Quellinhalt, die so vor der Weiterbearbeitung korrigiert werden können. Findet der Algorithmus Mängel im Quellinhalt, wird der Text zum Beispiel nicht zur Übersetzung/Lokalisierung weitergeleitet. So haben Unternehmen die Möglichkeit, Probleme an zentraler Stelle, d. h. im Quelltext, zu beheben und auf diese Weise Zeit und Geld zu sparen, die sonst später für die Korrektur von Fehlern in jeder einzelnen Zielsprache anfallen würden. Es besteht jedoch immer die Möglichkeit, markierten Content für die Übersetzung/Lokalisierung freizugeben. Denn in einigen Fällen könnte es sinnvoll sein, sich einen möglichen Fehler erst einmal zu notieren, um sich später genauer damit zu befassen.
Die hier beschriebenen bahnbrechenden Algorithmen sind jetzt Teil der Lionbridge Locaⁱlization Platform™. Die Plattform unterstützt jeden Schritt der Content-Journey und hilft uns, Inhalte mit hoher Genauigkeit zu übersetzen/lokalisieren.
Wir investieren grundsätzlich in Forschung und Entwicklung, um kontinuierlich technologische Fortschritte zu fördern, die optimale Ergebnisse bringen.
Die sprachliche Qualitätssicherung von Lionbridge (LQS, Language Quality Services) evaluiert die Qualität von übersetzten/lokalisierten Inhalten, damit Produkte und Dienstleistungen in jeder Zielregion gut ankommen. LQS umfasst eine genaue Überprüfung des übersetzten Materials durch Abgleichung mit Qualitäts-Benchmarks, zu denen auf Wunsch auch inklusive Sprache zählt.
LQS bewertet, kommentiert und validiert Content, um damit intelligente Systeme weiter zu verbessern. Die LQS-Linguisten wenden einen strengen Bewertungsrahmen für die Evaluierung von übersetztem Inhalt an, den Standard Multidimensional Quality Metrics (MQM). Die Ergebnisse der Übersetzung werden anschließend einer Datenanalyse unterzogen, deren Ergebnis ein Richtwert für das Team ist, mit dem sich die Qualität des Inhalts verbessern lässt. Der endgültige Content wird in das Translation Memory (TM) eingelesen, was zu einer weiteren Verfeinerung und Qualitätssteigerung der Inhalte insgesamt beiträgt.
Wissen Sie, wie Sie Voreingenommenheit und nicht inklusive Sprache erkennen? Oder verlassen Sie sich dabei einfach „auf Ihr Bauchgefühl“? Falls Sie einmal im Zweifel bezüglich Ihrer Wortwahl sein sollten, können Sie sich die folgenden Fragen stellen:
FRAGE: Ist dies das richtige Wort?
PRÜFUNG DER ANGEMESSENHEIT: Bilden Sie den gleichen Satz, und verwenden Sie anstelle des fraglichen Worts ein Synonym.
BEISPIEL: So einfach, dass selbst deine Oma damit klar kommt! Im Vergleich zu: So einfach, dass selbst Einsteiger damit klar kommen!
FAZIT: „Oma“ ist in diesem Kontext eine verletzende Wortwahl. Das Wort „Einsteiger“ ist hingegen nicht verletzend.
FRAGE: Ist dies die richtige Zielgruppe?
PRÜFUNG DER ANGEMESSENHEIT: Verwenden Sie den Satz vor einem anderen Publikum.
BEISPIEL: Mein Vorgesetzter ist ein echter Sklaventreiber. Würden Sie diesen Satz vor Mitarbeitenden kaukasischer Herkunft sagen? Und vor Kollegen und Kolleginnen mit schwarzer Hautfarbe? Wohl eher nicht.
FAZIT: „Sklaventreiber“ ist eine verletzende Wortwahl.
FRAGE: Handelt es sich hier um ein rassistisches/nationales Stereotyp?
PRÜFUNG DER ANGEMESSENHEIT: Ersetzen Sie die ethnische/nationale Gruppe im betreffenden Satz durch eine andere, um zu überprüfen, ob eine solche Gruppe in Ihrem Text genannt werden sollte.
BEISPIEL: „Asiaten“ sind gut in Mathe. Würden Sie auch sagen: „Europäer“ sind gut in Mathe? Wohl eher nicht.
FAZIT: Der Satz „Asiaten sind gut in Mathe“ ist ein rassistisches Stereotyp.
Die Führungskräfte bei Lionbridge haben zum Thema implizite Voreingenommenheit und Inklusivität noch mehr auf dem Herzen. Bezüglich dieses Themas haben sie Tendenzen unter den Kunden von Lionbridge festgestellt und geben Anregungen, wie Barrieren auf dem Weg zur Erstellung von inklusivem Content überwunden werden können. Erfahren Sie mehr in unserem Blog Implizite Voreingenommenheit abbauen.
Möchten auch Sie sicherstellen, dass die Sprache Ihres Contents inklusiv und unvoreingenommen ist? Kontaktieren Sie uns.
Wissen Sie, wie Sie Voreingenommenheit und nicht inklusive Sprache erkennen? Oder verlassen Sie sich dabei einfach „auf Ihr Bauchgefühl“? Falls Sie einmal im Zweifel bezüglich Ihrer Wortwahl sein sollten, können Sie sich die folgenden Fragen stellen:
FRAGE |
PRÜFUNG DER ANGEMESSENHEIT |
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„Oma“ ist in diesem Kontext eine verletzende Wortwahl. Das Wort „Einsteiger“ ist hingegen nicht verletzend. |
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Mein Vorgesetzter ist ein echter Sklaventreiber. Würden Sie diesen Satz vor Mitarbeitenden kaukasischer Herkunft sagen? Und vor Kollegen und Kolleginnen mit schwarzer Hautfarbe? Wohl eher nicht. |
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Handelt es sich hier um ein rassistisches/nationales Stereotyp? |
Ersetzen Sie die ethnische/nationale Gruppe im betreffenden Satz durch eine andere, um zu überprüfen, ob eine solche Gruppe in Ihrem Text genannt werden sollte. |
„Asiaten“ sind gut in Mathe. Würden Sie auch sagen: „Europäer“ sind gut in Mathe? Wohl eher nicht. |
Der Satz „Asiaten sind gut in Mathe“ ist ein rassistisches Stereotyp. |
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Wir freuen uns darauf, mehr über Ihre Situation zu erfahren und zu erläutern, wie Sie mit unseren innovativen Lösungen Grenzen überwinden und die globale Reichweite steigern können. Sind Sie bereit, die Möglichkeiten und Optionen kennenzulernen? Wir freuen uns darauf, Sie zu unterstützen.