OneWorld presenteert:

Voordat je verder leest:

Onafhankelijke journalistiek voor een eerlijke en duurzame wereld kost tijd en geld. Als Vriend van OneWorld steun je voor € 4 per maand onze missie, lees je dagelijks bijzondere verhalen, ontvang je ons magazine en meer!

Ja, ik word Vriend Ik lees eerst verder

“Wat fijn dat u er wilt zijn, op deze regenachtige dag in november”, zegt Cornelis Jansen, directeur van Travis Foundation, tegen een zwart, op een oude Nokia lijkend machientje dat voor hem op tafel ligt. “How nice that you want to be here on this rainy day in November”, antwoordt een wat blikkerige vrouwelijke stem. “We hebben dertig van deze toestellen geschonken aan de organisatie Movement On The Ground, die op Lesbos met vluchtelingen werkt. Ze gebruikt het voor intakes en voor de dagelijkse communicatie met Arabisch sprekende vluchtelingen en Grieken. Daarnaast helpt het apparaatje tijdens de taallessen bij het oefenen van de uitspraak. We plannen nu ook een pilot waarbij de machientjes gebruikt worden om de interactie tussen de bewoners van het kamp te vergemakkelijken.”

_MG_9693
Cornelis Jansen

Het apparaat werd vorig jaar gelanceerd nadat drie Rotterdamse ondernemers in 2016 tot de conclusie waren gekomen dat het mogelijk moest zijn om met de huidige techniek een vertaalapparaatje op zakformaat op de markt te brengen. Dat noemden ze de Travis, net als hun bedrijf. Het apparaat vertaalt mondelinge boodschappen rechtstreeks, in tachtig talen.

Maar wat is daar zo anders aan dan Google Translate, dat we op onze smartphones gebruiken? “Ten eerste, nog niet iedereen heeft een smartphone”, legt Jansen uit. “Ten tweede is het zo dat je met je smartphone vastzit aan Google Translate, terwijl ons machientje steeds de beste engine 1 kiest, afhankelijk van wat je wil doen. Voor spraak is het bijvoorbeeld Bing. Het apparaat ondersteunt zestien engines. Zo wordt de kwaliteit ook beter. Ten slotte waarborgt het apparaat je privacy, in tegenstelling tot een smartphone. Als je via Google iets op je mobiel doet, dan gebruikt Google al die gegevens voor het optimaliseren van de eigen machines. Je weet simpelweg niet wat er met die data gebeurt. Mensen uit de medische hoek zijn hier bijvoorbeeld heel sceptisch over. In het geval van Travis wordt de data niet gekoppeld aan de gebruiker maar simpelweg via de gekozen machines geleid.”

'Even snel het Tigrinya erop zetten'

Toen het apparaat op de Nederlandse markt kwam, vroegen de politie, vluchtelingenorganisaties, medische organisaties en gemeentes aan Travis of ‘ze er even snel Tigrinya op konden zetten’. De medewerkers van Travis wisten toentertijd niet eens wat voor taal dat was.

Tussen 2014 en de eerste helft van 2017 vroegen bijna 17.000 Eritreeërs asiel aan in Nederland. Ze spreken vaak enkel Tigrinya. Toen Travis de taal toe wilde voegen aan de databank van hun vertaaltoestel, bleek dat Tigrinya nog niet digitaal beschikbaar was. De medewerkers zouden het dus eerst moeten digitaliseren. Zodoende werd Travis Foundation opgericht, met de missie om taalbarrières op te heffen waar dat het hardst nodig is.

Midden november publiceerde het Sociaal en Cultureel Planbureau een onderzoek naar Eritreeërs met een verblijfsvergunning in Nederland. Zij vormen sinds 2014 na Syriërs de grootste groep vluchtelingen. Het onderzoek geeft het perspectief van Eritreeërs weer, zo staat te lezen. ‘Zo beschrijven we hun leven in Eritrea vóór de vlucht, hun ervaringen tijdens de vlucht, de sociaal-culturele context waarin Eritreeërs in Nederland verkeren, hun eerste stappen in de integratie in Nederland en de kansen en belemmeringen die zich daarbij voordoen.’

Zonder veel kennis van zaken begonnen de medewerkers van Travis Foundation aan het project. “In het begin dachten we nog dat de techniek het voornaamste probleem was. We hebben veel gepraat met universitaire hoogleraren, maar ook met Google en andere commerciële bedrijven. Toen beseften we dat het verzamelen van data het belangrijkste struikelblok vormt. Om een taal te digitaliseren heb je namelijk eerst een enorme hoop zinnen in twee talen nodig, in ons geval Tigrinya en Engels. Je kunt pas beginnen met machine learning als je 100.000 ‘parallelle’ zinnen hebt verzameld. Je koppelt die twee verzamelingen zinnen aan een computer en die kan vervolgens patronen in beide talen gaan herkennen. Zo leert de computer hoe een taal in elkaar zit. Om een beetje kwaliteit te hebben moet je zelfs over 300.000 zinnen beschikken, en voor een goede kwaliteit meer dan een miljoen. Dus daar zit de echte uitdaging. En we hebben het nu alleen nog over de tekst. In het geval van gesproken boodschappen, zoals bij het apparaat van Travis het geval is, moet je aan de gang met minstens 200 uur gesproken tekst.” Jansen schat in dat ze eind 2019 aan die miljoen zinnen komen. Ze verwachten dat ze tegen die tijd ook de spraakmodules ontwikkeld zullen hebben.

In het begin lieten ze de vertaling doen door zeven Eritreeërs die in Nederland verblijven en Engels spreken. Ze gingen aan de slag met Engelse Wikipedia-teksten, maar al snel besefte Travis Foundation dat dit onbegonnen werk was. “Ze vertaalden 120 zinnen per persoon per dag. We zouden enorm veel mensen en dagen nodig hebben. Daarom zijn we ervan afgestapt.”

Ze lanceerden toen een online challenge waarbij mensen wereldwijd een, twee of drie zinnen naar het Tigrinya konden vertalen en bestaande vertalingen konden reviseren. Veel Eritreeërs die wereldwijd asiel hebben gezocht nadat ze hun land zijn ontvlucht, zijn zeer gemotiveerd om bij te dragen aan de digitalisering van hun taal omdat ze hiermee hun landgenoten helpen. “Zo moest er een wereldwijde gemeenschap ontstaan om snel de nodige aantal zinnen verzamelen. Naast mensen die online vertalingen doen hebben we ook ambassadeurs in verschillende landen die via persoonlijk contact mensen aan het werk zetten.”

De meeste impact

De digitalisering van Tigrinya laat nog op zich wachten. In de tussentijd wil Travis Foundation de bestaande technologie benutten om de grootste groep vluchtelingen in Nederland te ondersteunen – Syriërs. “We denken aan een pilot waarbij we apparaten tegen gereduceerd tarief aan bijvoorbeeld een grote gemeente te verkopen, zodat zij die aan gevluchte Syriërs kunnen geven.”

Jansen is ervan overtuigd dat tools als het vertaaltoestel van Travis de integratie kan bevorderen. “Ik was onlangs op een spreekuur bij VluchtelingenWerk. Er was daar ook een Syriër die nu vier jaar in Nederland woont en behoorlijk goed Nederlands spreekt. Die werd snel geholpen en kreeg een uitleg over verzekeringen. Maar met een Eritreeër die twee jaar in Nederland woont, kostte het een half uur om zijn voor- en achternaam te achterhalen. Dan kom je niet toe aan complexere zaken als verzekeringen.”

Inbugeringstraining

Oudkomers helpen nieuwkomers

Eritrees-Nederlandse moeder en dochter helpen nieuwkomers met inburgeren.

  1. Een engine zet spraak naar tekst, tekst naar tekst of tekst naar spraak om. Daar bestaan verschillende van, waarvan Google en Microsoft de bekendste zijn. ↩︎

Voor het maken van verhalen hebben we jouw steun nodig.

Ja, ik word vriend (€4 per maand)
OLYMPUS DIGITAL CAMERA

Ula Idzikowska

Redacteur Movement

Ula is storyteller en blogger. Zij heeft literatuur en onderzoeksjournalistiek gestudeerd en schrijft graag over migratie en …
Profielpagina