Ik zie mezelf als bevoorrecht, want ik kan in meerdere talen vloeiend fouten maken. Dat doe ik ijverig, omdat ik meen dat de inhoud belangrijker is dan de vorm. Te veel fouten belemmeren echter de leesbaarheid. Fouten hoeft men niet te verontschuldigen, en ik ben dankbaar dat velen mild over mijn fouten heen kijken.

Hoe verbetert men een tekst? Men kan naar verschillende aspecten verwijzen, zoals theologische of didactische aspecten, of taalkundige aspecten. De formulering is het ene, een grammaticale foutloosheid is een echte uitdaging.

Dat laatste is vandaag ook een kwestie van techniek. Er zijn tegenwoordig veel goede softwareoplossingen die schrijvers ondersteunen. Met andere woorden: mijn zwakke punten kunnen deels door techniek en gespecialiseerde systemen opgevangen worden. Dat gebeurt al jaren. Alle teksten doorlopen een automatische correctie. Deze is echter ook niet foutloos, waar sommigen mij graag op wijzen.

Naast algemene taalgebreken zijn er ook andere redenen waarom een taal niet aankomt. Niet iedereen kan iets met theologische begrippen, en daarnaast bestaat de „taal van Kanaän", de telkens verschillende taalcultuur binnen elke gemeenschap. Deze taal op te vangen, te gebruiken en als communicatiemiddel in te zetten, lukt niet altijd.

De specifieke uitdagingen liggen dus niet alleen bij een algemene correctie, maar ook bij de eisen van de doelgroep. Ik wil begrepen worden en wil zo spreken en schrijven dat zo veel mogelijk mensen dat begrijpen.

Daarbij komen nog andere uitdagingen, bijvoorbeeld van mensen die uit een evangelicale cultuur stappen. Zij wijzen een bepaalde manier van uitdrukken af, omdat die direct verbonden wordt met een bepaalde christelijke subcultuur die men al achter zich heeft gelaten.

Conflicten met taal zijn dus op meerdere niveaus voorgeprogrammeerd.

Een bijzondere zwakte van deze website ligt bij de vertalingen. Deze worden niet met de hand gemaakt, maar geautomatiseerd. Daarvoor zijn twee componenten nodig: een systeem voor de weergave van meerdere talen en een vertaalmethode. Beide moeten op het huidige platform aansluiten en daarin geïntegreerd zijn.

Het werkt als volgt: de website is gebaseerd op WordPress. De meertaligheid wordt momenteel met WPML gerealiseerd, een reeks plug-ins voor WordPress. WPML maakt geautomatiseerde vertaling mogelijk met behulp van meerdere oplossingen. Er zijn goede, maar duurdere oplossingen, net zoals goedkopere alternatieven. Ik gebruik een oplossing in het middensegment, die gebaseerd is op het platform DeepL.com. DeepL levert uitstekende vertalingen, die echter bij WPML niet goed tot hun recht komen.

Bij de DeepL-integratie is het problematisch dat WPML alleen vertaling per zin ondersteunt, waardoor zinnen uit hun eigen context worden gehaald voordat ze vertaald worden. Dat resulteert, heel vergelijkbaar met sommige Bijbelvertalingen, in gebrekkige vertalingen. Ideaal zou zijn om teksten altijd in hun context te evalueren en daarbij ook het type tekst en het daarbij horende woordgebruik in acht te nemen. Men kan dat werkelijk goed vergelijken met Bijbelvertalingen en de uitdagingen daarvan.

Idealiter zou men de tekst in context bekijken en pas dan vertalen. Daarvoor zijn er vandaag duidelijk meer mogelijkheden dan nog maar een paar jaar geleden. Momenteel test ik de vertaling met behulp van AI. Het voordeel daarbij is dat ik bepaalde begrippen gericht in een glossarium kan opnemen, zodat vertalingen verbeterd worden. Ook kunnen grotere tekstgedeelten of zelfs hele teksten verbeterd worden. Dat resulteert in aanzienlijk betere vertalingen.

Niets is vanzelfsprekend. Naar betere resultaten streven is echter een boeiend dagelijks werk. Geldt dat dan automatisch voor alle al gepubliceerde teksten? Nee, natuurlijk niet. Er zijn veel oudere teksten, sommige meer dan 10 jaar geleden geschreven, die met de destijds beschikbare hulpmiddelen gecorrigeerd en later vertaald werden. Men zou alle teksten regelmatig moeten doorkammen om ze te verbeteren. Af en toe publiceer ik oude teksten opnieuw, na een passende correctie.

Even veeleisend zijn de spraakherkenning en een geautomatiseerde vertaling bij video’s. Ook daarvoor zijn er vandaag veel mogelijkheden, die meestal op AI gebaseerd zijn. Vaak zijn deze functies verbonden aan dure abonnementen. Ik gebruik een andere methode: MacWhisper is een oplossing voor automatische spraakherkenning voor Mac. Deze is verbonden met DeepL en maakt een vrij goede vertaling mogelijk. Steeds nieuwere modellen leveren betere resultaten. Elke tekst in elke taal moet echter handmatig gecontroleerd worden.

Ondertitels zijn essentieel voor mensen met beperkt gehoor en vaak ook voor anderstaligen. Bovendien blijkt, volgens gegevens van YouTube, dat veel mensen video’s graag met ondertiteling volgen.

Ondertitels worden als afzonderlijke tekstbestanden in een speciaal formaat naast de video geüpload.

Ik heb geleerd dat absolute kwaliteit niet haalbaar is. Velen lijken het beter te weten dan ik zelf, zowel theologisch als taalkundig. Uit pragmatische overwegingen kan mij dat weinig schelen, want vooruitgaan is veelbelovender dan een vermeend perfectionisme. Men bedenke ook dat elke keuze met haar eigen uitdagingen komt.

Mijn motto luidt: Niet perfect, wel steeds beter.