An analysis of slang translation errors in Youtube's automatic translation on the Nickelodeon UK channel

ABSTRACT

The phenomenon of slang translation is the process of transferring language from one language to another, requiring contextual meaning to produce equivalent translations in both source and target languages. However, machine translation has limitations in understanding cultural context because it depends on system databases, which can cause translation errors. Therefore, the researcher analyzed YouTube’s automatic translation system in translating slang by identifying types of slang and the errors in transferring to the target language. This study used a qualitative descriptive method. The data consisted of words, phrases, and sentences from English dialogue transcripts and Indonesian translations on YouTube, using Allan and Burridge’s (2006) theory and Vilar et al.’s (2006) error taxonomy.The researcher found all types of slang: fresh and creative, flippant, clipping, acronym, and imitative. The most dominant type was imitative, and the least found was flippant. The researcher also found all categories of translation errors: missing words, word order, unknown words, incorrect words, and punctuation. The most frequent error was incorrect words, while the least was word order. These findings show that auto-translate often produces errors in slang translation, mainly in translate into the correct equivalent words due to misunderstand the contextual meaning of slang. Further research are recommended to examine translation errors on other platforms such as TikTok and Instagram to explore output of translation across in various media.

مستخلص البحث

تُعَدّ ظاهرة ترجمة اللغة العامية عملية نقل اللغة من لغة إلى أخرى، وتتطلّب فهماً دلالياً سياقياً لإنتاج ترجمات مكافئة في كلٍّ من اللغة المصدر واللغة الهدف. ومع ذلك، تواجه الترجمة الآلية صعوبات في فهم السياق الثقافي بسبب اعتمادها على قواعد بيانات النظام، مما يؤدي إلى وقوع أخطاء في الترجمة. بناءً على ذلك، قام الباحث بتحليل نظام الترجمة التلقائية في منصة يوتيوب عند ترجمة اللغة العامية، من خلال تحديد أنواع العامية والأخطاء التي تحدث أثناء نقلها إلى اللغة الهدف. استخدمت هذه الدراسة منهجاً وصفياً نوعياً، واعتمدت البيانات على كلمات وعبارات وجُمَل مأخوذة من نصوص حوارية باللغة الإنجليزية وترجمتها إلى الإندونيسية في يوتيوب، بالاستناد إلى نظرية آلان وبوريدج (٢٠٠٦) وتصنيف الأخطاء لفيلار وزملائه (٦..٢).وجد الباحث جميع أنواع اللغة العامية، وهي: الجديدة والمبدعة، والساخرة، والاختصارات، والحذف، والمحاكاة. وكان النوع الأكثر شيوعاً هو المحاكاة، أما الأقل فكان الساخر. كما ظهرت جميع فئات الأخطاء في الترجمة، وهي: الكلمات المحذوفة، وترتيب الكلمات، والكلمات غير المعروفة، والكلمات غير الصحيحة، وعلامات الترقيم. وكان الخطأ الأكثر تكراراً هو الكلمات غير الصحيحة، بينما كان ترتيب الكلمات هو الأقل. وتُشير هذه النتائج إلى أن الترجمة التلقائية كثيراً ما تُنتج أخطاءً في ترجمة العامية، خصوصاً في اختيار المكافئ الصحيح بسبب سوء فهم المعنى السياقي. وتوصى الدراسات المستقبلية بدراسة أخطاء الترجمة في منصات أخرى مثل تيك توك وإنستغرام لاستكشاف أداء الترجمة عبر وسائل الإعلام المختلفة

ABSTRAK

Kata kunci: Kesalahan terjemahan, Bahasa gaul, Penerjemahan otomatis.
Fenomena terjemahan slang adalah proses pemindahan bahasa dari satu bahasa ke bahasa lain, yang memerlukan pemahaman konteks untuk menghasilkan terjemahan yang setara dalam kedua bahasa sumber dan target. Namun, terjemahan mesin memiliki keterbatasan dalam memahami konteks budaya karena bergantung pada basis data sistem, yang dapat menyebabkan kesalahan terjemahan. Oleh karena itu, peneliti menganalisis sistem terjemahan otomatis YouTube dalam menerjemahkan slang dengan mengidentifikasi jenis-jenis slang dan kesalahan dalam pemindahannya ke bahasa target. Studi ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Data terdiri dari kata, frasa, dan kalimat dari transkrip dialog bahasa Inggris dan terjemahan bahasa Indonesia di YouTube, menggunakan teori Allan dan Burridge (2006) dan taksonomi kesalahan Vilar dkk. (2006). Peneliti menemukan semua jenis slang: fresh and creative, flippant, clipping, acronym, dan imitative. Jenis yang paling dominan adalah imitative, sedangkan yang paling jarang ditemukan adalah flippant. Peneliti juga menemukan semua kategori kesalahan terjemahan: missing word, word order, unknown word, incorrect word, dan punctuation. Kesalahan yang paling sering terjadi adalah incorrect word, sedangkan yang paling jarang adalah word order. Temuan ini menunjukkan bahwa terjemahan otomatis sering menghasilkan kesalahan dalam terjemahan slang, terutama dalam menerjemahkan ke kata yang setara yang tepat karena tidak memahami makna kontekstual slang. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk menganalisis kesalahan terjemahan pada platform lain seperti TikTok dan Instagram untuk mengeksplorasi hasil terjemahan di berbagai media.