FORE-TRANSLATION ANALYSIS(ПЕРЕВОДЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА «МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ»)

2. FORE-TRANSLATION ANALYSIS (ПЕРЕВОДЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА «МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ»)
Для перевода нами была выбрана статья с сайта www.QuickMBA.com о проведении маркетинговых исследований, ее содержание соответствует теме данной работы и образовательной программе «Переводчик английского языка: эффективная посредническая деятельность в межъязыковой и межкультурной коммуникации».
Общая характеристика текста оригинала
Данный текст, представляет собой статью, которая знакомит читателя со спецификой и этапами проведения маркетинговых исследований. В статье описаны методы проведения маркетинговых исследований, сложности с которыми можно столкнуться во время проведения маркетинговых исследований и какие ошибки могут случаться. В первой части текста дается сравнение между исследованием рынка и маркетинговыми исследованиями. Маркетинговые исследования более обобщенный систематический процесс, который может быть применен при решении разнообразных маркетинговых проблем. Отмечается, что наряду с этим маркетинговые исследования, могут включать и изучение рынка.
Также в статье приводятся примеры, где могут применяться различные методы исследований.
Жанрово-стилистические особенности текста оригинала
Данный текст можно отнести к научно-экономическому типу, поскольку он ориентирован на специализированную аудиторию, чем и объясняется наличие большого количества экономических и статистических терминов аббревиатур и обозначений используемых в этой области. Основные признаки научного стиля: логичность, точность, отвлеченность и обобщенность, объективность изложения. Данный текст логичный, насыщен сложноподчиненными предложениями, которые помогают точно выразить причинно-следственные связи. Много слов и оборотов научного стиля, также используются научные названия статистических методов исследования.
По словам И.С.Алексеевой, научному тексту присущи термины, лишенные эмоциональности, независимые от контекста. Для данного типа текста также характерно использование так называемой лексики общенаучного описания, которая представляет собой письменную литературную норму языка, также неэмоциональна и обладает широко развитой синонимией, причем синонимы, как правило, стилистически равноправны. Языковые средства, используемые в статье данного типа, подчеркивают высокий уровень абстрактности изложения: обилие сложных слов, построенных по словообразовательным моделям с абстрактным значением; преобладание существительных; выражение действия через отглагольное существительное с десемантизированным глаголом [Алексеева, 2004: 267-270].
Научное изложение рассчитано на логическое, а не на эмоциональное чувственное восприятие, поэтому научно-технический стиль при выборе языковых средств тяготеет к средствам, лишенным эмоциональной нагрузки и экспрессивных красок. Научный стиль можно определить как формально–логический.
Однако наука — это не только логика, но также источник сложных эмоций. Последнее мотивирует использование образной лексики и экспрес-сивных конструкций. Это определяется в значительной мере областью знания, речевым жанром, а также авторской индивидуальностью [Брандес, Провоторов, 2001: 61].
По структуре текст состоит из разделов и подразделов. Основные разделы:
1 Определение проблемы.
2 Разработка плана исследования.
3 Установление типа данных и их источника.
4 Разработка бланков сбора данных и анкет.
5 Разработка пробного плана и масштаба планируемой работы.
6 Сбор данных.
7 Анализ и обработка данных.
8 Подготовка отчета по исследованию.

The Marketing Research Process
Once the need for marketing research has been established, most marketing research projects involve these steps:
1. Define the problem
2.Determine research design
3. Identify data types and sources
4. Design data collection forms and questionnaires
5. Determine sample plan and size
6. Collect the data
7. Analyze and interpret the data
8. Prepare the research report
Problem Definition
The decision problem faced by management must be translated into a market research problem in the form of questions that define the information that is required to make the decision and how this information can be obtained. Thus, the decision problem is translated into a research problem. For example, a decision problem may be whether to launch a new product. The corresponding research problem might be to assess whether the market would accept the new product.
The objective of the research should be defined clearly.
...

Research Design
Marketing research can classified in one of three categories:
Exploratory research
Descriptive research
Causal research
These classifications are made according to the objective of the research. In some cases the research will fall into one of these categories, but in other cases different phases of the same research project will fall into different categories.
Exploratory research has the goal of formulating problems more precisely, clarifying concepts, gathering explanations, gaining insight, eliminating impractical ideas, and forming hypotheses. Exploratory research can be performed using a literature search, surveying certain people about their experiences, focus groups, and case studies. When surveying people, exploratory research studies would not try to acquire a representative sample, but rather, seek to interview those who are knowledgeable and who might be able to provide insight concerning the relationship among variables.
...

Data Types and Sources
Secondary Data
Before going through the time and expense of collecting primary data, one should check for secondary data that previously may have been collected for other purposes but that can be used in the immediate study. Secondary data may be internal to the firm, such as sales invoices and warranty cards, or may be external to the firm such as published data or commercially available data. The government census is a valuable source of secondary data.
Secondary data has the advantage of saving time and reducing data gathering costs. The disadvantages are that the data may not fit the problem perfectly and that the accuracy may be more difficult to verify for secondary data than for primary data.
Some secondary data is republished by organizations other than the original source. Because errors can occur and important explanations may be missing in republished data, one should obtain secondary data directly from its source.
...

Measurement Scales
Attributes can be measured on nominal, ordinal, interval, and ratio scales:
Nominal numbers are simply identifiers, with the only permissible mathematical use being for counting. Example: social security numbers.
Ordinal scales are used for ranking. The interval between the numbers conveys no meaning. Median and mode calculations can be performed on ordinal numbers. Example: class ranking
Interval scales maintain an equal interval between numbers. These scales can be used for ranking and for measuring the interval between two numbers. Since the zero point is arbitrary, ratios cannot be taken between numbers on an interval scale; however, mean, median, and mode are all valid. Example: temperature scale
Ratio scales are referenced to an absolute zero values, so ratios between numbers on the scale are meaningful. In addition to mean, median, and mode, geometric averages also are valid.
...

Attitude Measurement
Many of the questions in a marketing research survey are designed to measure attitudes. Attitudes are a person's general evaluation of something. Customer attitude is an important factor for the following reasons:
-Attitude helps to explain how ready one is to do something.
-Attitudes do not change much over time.
-Attitudes produce consistency in behavior.
-Attitudes can be related to preferences.
Attitudes can be measured using the following procedures:
-Self-reporting - subjects are asked directly about their attitudes. Self-reporting is the most common technique used to measure attitude.
-Observation of behavior - assuming that one's behavior is a result of one's attitudes, attitudes can be inferred by observing behavior. For example, one's attitude about an issue can be inferred by whether he/she signs a petition related to it.
-Indirect techniques - use unstructured stimuli such as word association tests.
...

Sampling Plan
The sampling frame is the pool from which the interviewees are chosen. The telephone book often is used as a sampling frame, but have some shortcomings. Telephone books exclude those households that do not have telephones and those households with unlisted numbers. Since a certain percentage of the numbers listed in a phone book are out of service, there are many people who have just moved who are not sampled. Such sampling biases can be overcome by using random digit dialing. Mall intercepts represent another sampling frame, though there are many people who do not shop at malls and those who shop more often will be over-represented unless their answers are weighted in inverse proportion to their frequency of mall shopping.
In designing the research study, one should consider the potential errors. Two sources of errors are random sampling error and non-sampling error.
...

Data Analysis - Preliminary Steps
Before analysis can be performed, raw data must be transformed into the right format. First, it must be edited so that errors can be corrected or omitted. The data must then be coded; this procedure converts the edited raw data into numbers or symbols. A codebook is created to document how the data was coded. Finally, the data is tabulated to count the number of samples falling into various categories. Simple tabulations count the occurrences of each variable independently of the other variables. Cross tabulations, also known as contingency tables or cross tabs, treats two or more variables simultaneously. However, since the variables are in a two-dimensional table, cross tabbing more than two variables is difficult to visualize since more than two dimensions would be required. Cross tabulation can be performed for nominal and ordinal variables.
Cross tabulation is the most commonly utilized data analysis method in marketing research.
...

Hypothesis Testing
A basic fact about testing hypotheses is that a hypothesis may be rejected but that the hypothesis never can be unconditionally accepted until all possible evidence is evaluated. In the case of sampled data, the information set cannot be complete. So if a test using such data does not reject a hypothesis, the conclusion is not necessarily that the hypothesis should be accepted.
The null hypothesis in an experiment is the hypothesis that the independent variable has no effect on the dependent variable. The null hypothesis is expressed as H0. This hypothesis is assumed to be true unless proven otherwise. The alternative to the null hypothesis is the hypothesis that the independent variable does have an effect on the dependent variable. This hypothesis is known as the alternative, research, or experimental hypothesis and is expressed as H1. This alternative hypothesis states that the relationship observed between the variables cannot be explained by chance alone.
...

Tests of Statistical Significance
The chi-square ( c2 ) goodness-of-fit test is used to determine whether a set of proportions have specified numerical values. It often is used to analyze bivariate cross-tabulated data. Some examples of situations that are well-suited for this test are:
-A manufacturer of packaged products test markets a new product and wants to know if sales of the new product will be in the same relative proportion of package sizes as sales of existing products.
-A company's sales revenue comes from Product A (50%), Product B (30%), and Product C (20%). The firm wants to know whether recent fluctuations in these proportions are random or whether they represent a real shift in sales.
The chi-square test is performed by defining k categories and observing the number of cases falling into each category.
...

Discriminant Analysis
Analysis of the difference in means between groups provides information about individual variables, it is not useful for determine their individual impacts when the variables are used in combination. Since some variables will not be independent from one another, one needs a test that can consider them simultaneously in order to take into account their interrelationship. One such test is to construct a linear combination, essentially a weighted sum of the variables. To determine which variables discriminate between two or more naturally occurring groups, discriminant analysis is used. Discriminant analysis can determine which variables are the best predictors of group membership. It determines which groups differ with respect to the mean of a variable, and then uses that variable to predict new cases of group membership.
...

Factor Analysis
Factor analysis is a very popular technique to analyze interdependence. Factor analysis studies the entire set of interrelationships without defining variables to be dependent or independent. Factor analysis combines variables to create a smaller set of factors. Mathematically, a factor is a linear combination of variables. A factor is not directly observable; it is inferred from the variables. The technique identifies underlying structure among the variables, reducing the number of variables to a more manageable set. Factor analysis groups variables according to their correlation.
The factor loading can be defined as the correlations between the factors and their underlying variables. A factor loading matrix is a key output of the factor analysis. An example matrix is shown below.
...

Concluding Thoughts
Marketing research by itself does not arrive at marketing decisions, nor does it guarantee that the organization will be successful in marketing its products. However, when conducted in a systematic, analytical, and objective manner, marketing research can reduce the uncertainty in the decision-making process and increase the probability and magnitude of success.

4. TRANSLATED TEXTS (ПЕРЕВЕДЕННЫЕ ТЕКСТЫ)
Маркетинговые исследования
Для продвижения товаров и услуг менеджерам нужна информация, которая представляет ценность в сознании покупателей. Но восприятие ценности является субъективным и то, что покупатели ценят в этом году может быть совершенно отличным от того, что они будут ценить в следующем. Как токовые признаки которые формируют ценность не могут быть выведены из общих представлений. Скорее данные должны быть собраны и проанализированы.
...

Процесс маркетинговых исследований
При определении необходимости в маркетинговых исследованиях, в большинстве случаев маркетинговых исследований включают следующие шаги:
1 Определение проблемы
2 Разработка плана исследования
3 Установление типа данных и их источника
4 Разработка бланков сбора данных и анкет
5 Разработка пробного плана и масштаба планируемой работы
6 Сбор данных
7 Анализ и обработка данных
8 Подготовка отчета по исследованию
Определение проблемы
Проблема решения в менеджменте должна быть переведена в проблему изучения рынка в форме вопросов, которые определяют информацию необходимую для принятия решения, и то, как можно эту информацию получить. Так проблема решения переводится в проблему исследования. Например, проблема решения целесообразно ли выводить новый продукт на рынок. Соответствующее исследование может оценить примет ли рынок новый продукт.
Цель исследования должна быть четко определена. Необходимо удостовериться, что проблема решения целенаправленна.
...

6. LITERATURE (СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ)
1. Алексеева, И.С. Введение в переводоведение: Учеб. пособие для студ. филол. и лингв. фак. высш. учеб. заведений [Текст] / И.С. Алексеева. – СПб.: Филологический факультет СПбГУ; М.: Издательский центр «Академия», 2012. – 352 с.
2. Виноградов, В.С. Введение в переводоведение (общие и лексические вопросы) [Текст] / В.С. Виноградов. – М.: Издательство института общего среднего образования РАО, 2013. – 224 с.
3. Комиссаров, В.Н. Современное переводоведение. Издательство: М.: Р.Валент; Издание 2-е, испр. 2014 - 408 с.
4. Методические рекомендации по переводческой скорописи [Электронный ресурс]. Изд-во СПбГУЭФ. 2014.
5. Клишин А. И. Практика перевода английских текстов. Пособие для всех. - СПб.: Издательский дом «Андра», 2014, - 96 с.
6. Наследов, А. Д. SPSS 15: профессиональный статистических анализ данных. — СПб.: Питер, 2013. — 400—410 с.
7. Электронный ресурс: Академия Информационных Систем, Словарь маркетинговых терминов. www.infosystems.ru 2014.

Словари и справочники
8. Толковый словарь маркетинговых терминов под редакцией С.Корчанова, Издательство: «Дело и Сервис», 2009.- 176с.
9. Маркетинг. Словарь терминов. Е. П. Голубков. Издательство: «Дело и Сервис» 2010.
10. B. S. Everitt. The Cambridge dictionary of statistics,– Cambridge University Press: New York, 2014.- 442 с.
11. Большая экономическая энциклопедия /В.И.Галь, И.И.Куропятник, Д.Г.Ротман - М.: Эксмо, 2013. - 816с.
12. Акулич И.Л. Маркетинг в понятиях и определениях. (Серия «Бизнес от А до Я») Мн.: Изд-во Гревцова, 2014. - 272с.
13. Маркетинг: большой толковый словарь. /Под ред. А.П.Панкрухина - М.: Издательство «Омега-Л», 2014. - 261с.
14. Электронный словарь Мультитран [Electronic resource] / Multitran.ru, 2010.
15. Англо-русский словарь с грамматическими приложениями. Минск:
«Издательство Юнипресс», 2013, - 672 с.
16. ABBYY LINGVO 12 Multilangvige 2014.
17. Источник текста по маркетинговым исследованиям: www.quickmba.com
2014.