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Record W1973836431 · doi:10.7202/017978ar

Visuelle Komik: Sprache, Bild und Typographie in der Übersetzung von Comics

2008· article· de· W1973836431 on OpenAlexvenueno aff
Klaus Kaindl

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2008
Typearticle
Languagede
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComicsArtHumanitiesLiterature

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comics stellen ein komplexes semiotisches System dar. Die verschiedenen verbalen und nonverbalen Elemente dieser Gattung können grundsätzlich alle auch zur Erzeugung von Humor und Komik eingesetzt werden. Die Palette der Kommunikationsmittel im Comic reicht dabei von den sprachlichen über die bildlichen bis hin zu den typographischen Zeichen. In humortheoretischen Studien allgemein aber auch in der Übersetzungswissenschaft im besonderen besteht bis heute eine eher sprachlastige Untersuchungsperspektive, die Bedingungen und Funktionsweisen nonverbalen Humors weitgehend ausklammern. Besonders was Comics betrifft, wurde in übersetzungswissenschaftlichen Arbeiten bisher nur ein sehr kleiner Teil der verschiedenen Techniken, die in Comics zur Erzeugung von Humor und Komik eingesetzt werden können, analysiert. Dabei standen in den meisten Arbeiten zur Comicübersetzung vor allem sprachliche Wortspiele im Mittelpunkt. Andere Faktoren sprachlicher Komik und sprachlichen Humors, wie z.B. soziale Typisierung, Ironie, Spiel mit Gattungsverweisen usw. wurden so gut wie gar nicht behandelt. Humor und Komik entstehen jedoch nicht nur auf sprachlicher Ebene durch das Schaffen neuer kommunikativer Zusammenhänge, die nicht im Rahmen der normierten Verständigung stehen, auch paraverbale und nonverbale Zeichensysteme schaffen durch Bisoziation, das Brechen von kommunikativen Erwartungen und interpretative Vielfalt komische und humorvolle Zusammenhänge. Die diesbezügliche Rolle des Bildes, sowohl was Komik im allgemeinen als auch das Wortspiel im besonderen betrifft wurde in den einschlägigen Arbeiten allerdings bisher weitgehend vernachlässigt. In diesem Beitrag habe ich versucht, neben einer Typologie verschiedener Zeichenspiele auch Techniken visueller Komik aufzuzeigen. Hierbei wurden vor allem die verschiedenen Formen intertextueller Beziehungen, von der Parodie bis hin zur Anspielung als wesentliches Mittel zur Erzeugung von visueller Komik definiert. Dabei wurde auch deutlich, dass das Verstehen bildlich dargestellter komischer Zusammenhänge sehr stark vom kulturellen Wissenshintergrund des Rezipienten abhängig ist. Die mit der Loslösung von den philologischen Ausgangsdisziplinen eingeleitete Ausdehnung des übersetzungswissenschaftlichen Untersuchungsinteresses auf neue Fragestellungen und neue, Bereiche, wie etwa polysemiotische Texte wie Film, Werbung, Oper und eben auch Comics, hat wesentlich dazu beigetragen, die „success story“ (Bassnett/Lefevere 1990: ix) des Faches in den 80er und 90er Jahren zu schreiben. Allerdings sind die meisten Arbeiten im Bereich semiotisch komplexer Texte bis heute von einer – durchaus auch als Erbe der auch über die Sprache hinaus Analysemethoden und philologischen Ausgangsdisziplinen anzusehenden – Konzentration auf die sprachliche Ebene gekennzeichnet. Nicht zuletzt aufgrund der wachsenden Bedeutung der visuellen Dimension von Texten sollte es aber auch eine Aufgabe der Übersetzungswissenschaft sein, Analyseinstrumentarien und Übersetzungsprozeduren für nonverbale Elemente zu entwickeln, um so die Übersetzung semiotisch komplexer Texte als ganzheitliches Phänomen zu begreifen.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0050.005
Science and technology studies0.0030.012
Scholarly communication0.0090.008
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.094
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2008
Admission routes1
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