人腦中的數(shù)百萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元通過(guò)短暫的電脈沖不斷地交換信息。可以使用腦電技術(shù)（EEG）從頭部表面記錄大量神經(jīng)元的活動(dòng)。腦電是一種研究認(rèn)知過(guò)程的有效方法，并被用于許多研究領(lǐng)域。
參與者（9名專(zhuān)業(yè)同聲傳譯員）將聯(lián)合國(guó)安理會(huì)會(huì)議的演講從俄語(yǔ)翻譯成英文再翻譯回去，他們的大腦活動(dòng)被記錄下來(lái)。與原始語(yǔ)音并行地播放持續(xù)時(shí)間為50毫秒的與任務(wù)無(wú)關(guān)的探測(cè)刺激。它們也被大腦處理并引發(fā)事件相關(guān)電位。然后將EEG記錄分段，其開(kāi)始對(duì)應(yīng)于與任務(wù)無(wú)關(guān)的探針的開(kāi)始。通過(guò)對(duì)這些腦電圖段進(jìn)行平均，研究人員確定了大腦對(duì)探針的系統(tǒng)響應(yīng)，即事件相關(guān)電位。獲得的結(jié)果使研究人員能夠量化同聲傳譯者在整個(gè)翻譯過(guò)程中聽(tīng)覺(jué)注意力的變化。
數(shù)據(jù)表明，同聲傳譯者以動(dòng)態(tài)重新分配注意力的方式工作。特別是，隨著來(lái)自說(shuō)話者內(nèi)容的積壓增加，翻譯者處理信息的深度減小。換句話說(shuō)，翻譯者越多地落后于說(shuō)話者，工作記憶以保存和處理先前的信息所占用的認(rèn)知資源越多，而處理新信息的資源則越少。
The topographical distributions are shown for low (A), medium (B) and high (C) WM load. WM load estimation method: CL. PLOS ONE.
同聲傳譯的藝術(shù)與逐字翻譯不一樣。相反，它是知道何時(shí)減慢，從說(shuō)話者的話語(yǔ)中抽象出來(lái)，以便能夠從說(shuō)話者之前的話語(yǔ)和常識(shí)構(gòu)建的更大的語(yǔ)境來(lái)產(chǎn)生優(yōu)雅的翻譯。
“與此同時(shí)，重要的是不要落后于演講者，”該文章的作者，專(zhuān)業(yè)的同聲傳譯員羅曼科什金解釋道。“我希望我們的研究能夠幫助我們的同事找到完美的單詞數(shù)量，使他們能夠理解并傳達(dá)對(duì)觀眾所說(shuō)的內(nèi)容的意義而不會(huì)因?yàn)橛洃洺d而遺漏重要的細(xì)節(jié)。”
“我們的研究結(jié)果將幫助我們?cè)O(shè)計(jì)一種對(duì)同聲傳譯員進(jìn)行排名并找到最佳‘工作點(diǎn)’的方法”，該研究的作者之一，Liudmila Mezentseva-Higher School of Economics認(rèn)知與決策中心研究員Alex Ossadtchi說(shuō)。
來(lái)源: Liudmila Mezentseva-Higher School of Economics
參考文獻(xiàn): Open access research for “Testing the efforts model of simultaneous interpreting: An ERP study” by Roman Koshkin, Yury Shtyrov, Andriy Myachykov, and Alex Ossadtchi in PLOS ONE. Published October 24 2018. doi:10.1371/journal.pone.0206129
