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本文為「全球數位行銷的未來」系列的第三篇文章,本系列旨在探討 COVID-19 疫情如何帶動企業數位轉型及數位行銷的發展,迫使企業必須卯足全力,提供一致的跨市場多管道體驗。第一集詳述了新的內容歷程如何協助零售商因應高度競爭的市場;第二集則提供了有助於成功執行多市場內容策略的建議。
您或許還記得:幾年前,服飾零售公司 H&M 曾讓黑人童裝模特兒穿上胸前印有「森林裡最酷的猴子」(Coolest monkey in the jungle) 的上衣。這個舉動僅讓該公司飽受種族歧視的指控,更引發了一場公關災難。某位與該品牌合作的名人,更是立即宣佈不再與其合作。該公司不僅召回產品,也發表了道歉聲明。這正是所有行銷人員會極力避免的情境。
雖然從這個案例中可以看出,使用冒犯他人的語言將導致公司承受哪些不良後果,但事實證明這絕非單一個案。零售業者 Zara 曾推出一件印有「你是無麩質飲食者嗎?」(Are You Gluten Free?) 字樣的上衣,造成麩質不耐症的群眾感到不舒服,並且引發眾怒。此外,有些精品品牌也因旗下的設計冒犯他人,而飽受批評。
文字的力量十分強大,既可用來促進和諧、傳播善意,也可能會造成眾人對立。基於道德和利潤等雙重原因,行銷人員必須使用合適的行銷語言。為了創作出受人歡迎的文案,行銷人員必須避免會公然冒犯他人和傷害他人的語言,此外,他們也必須避免不明顯的隱性偏見,並且倡導對多元背景人士的包容性。畢竟,在公關產品和行銷資料中審慎運用語言,品牌才有可能達成上述的幾個目標,因此行銷人員不得不謹慎以對。畢竟社會大眾對品牌是否有足夠的包容力,敏感度正不斷提高。
光是在單一語言中採取這些措施,就已經相當具有挑戰性,如果涉及眾多語言,難度勢必水漲船高。好在,Lionbridge 可以協助您提供極富吸引力的內容,讓所有客群產生共鳴。
偏見是一種先入為主的見解,容易導致人們偏好某一種選項、國籍或概念,而且通常抱有負面或歧視的態度。偏見常隱身在我們的語言和表達方式中,涵蓋有意識的顯性偏見,以及無意識的隱性偏見。
雖然群眾對偏見的意識不斷高漲,然而由於它與教育和語言密不可分,因此往往難以察覺。正因如此,即便我們已經盡了最大努力,可能也無法完全根除無意識的偏見。不過,我們還是要努力排除偏見。
為了持續因應 COVID-19 疫情與它所造成的深遠影響,偏見和包容性也逐漸成為許多品牌的核心課題。隨著許多公司紛紛將客戶和員工體驗轉往線上,他們建立的內容已成為各種互動的主要媒介。舉例來說,Statista 在 2020 年 8 月進行的一次調查之中就顯示:與 COVID-19 疫情發生之前相比,線上購買非處方箋藥物和家用品的頻率成長了 45% 以上。由此可看出,消費者接觸公司線上內容的機會正不斷增加。
包容性語言可以讓人產生歸屬感。這種語言的特點在於,它會降低個人身分認同所具有的影響力和重要性,不再以個人的特徵來做描述,因此可以排除歧視與偏見。舉例來說,想要實現包容性,我們可以把重點放在某個「人」身上,將其缺陷或與眾不同之處放在次要順位。比方說,「有一個人學習上有困難」這樣的表達方式就是著重於人,但如果說「有一個有學習遲緩問題的人」,則會聚焦在對方的狀況之上,就可能讓人無形中產生偏見。
同樣的方法與概念,也適用於特定宗教、國家、政治或社會團體的人士。只要強調「人」這個共通的層面,就可以營造出包容所有人的環境,並讓大家產生歸屬感,且願意自由參與討論。
解決偏見的首要步驟,就是意識到問題的存在。公司可以用許多種方式消除偏見。其中一個重要策略,就是在創作內容時使用包容性語言。
撰寫具有文化包容性的語言和消除翻譯中的顯性和隱性偏見,都具備相當的難度,但顯然唯有如此,才能維護公司的最大利益。這些舉動不僅是值得尊敬而且負責任的做法,也可以協助公司拓展客群、建立更出色的品牌信任度和忠誠度、提高聲譽,並藉此大舉提高獲利。
近期的許多社會運動,皆可看出消費者對包容性的期望。舉例來說,黑人的命也是命 (Black Lives Matter) 運動所引發的抗議和遊行活動,就對社會道德觀造成極大的影響。即便是沒有積極走上街頭參加示威的民眾,也希望看到/聽到為更廣大族群所設計的包容性廣告訊息。
早在「黑人的命也是命」抗議活動達到高峰前,上述期望就已普遍存在。 2019 年的 Adobe 報告顯示:61% 的美國人認為「廣告呈現多元性」相當重要,而 38% 的美國人則表示「描繪多元性的品牌」更值得信賴。還有哪些證據可看出消費者對此一議題的重視?eMarketer 報導的 Adobe 研究結果顯示:2020 年,美國成人心目中的多元性廣告首要品牌為 Nike,而 Coca-Cola、Google、Apple 和 Dove 則緊追在後。
美國以外的消費者,也相當重視品牌投注在多元性方面的心力。Mintel 在 2019 年發表的零售精品報告顯示:在德國、義大利、法國、西班牙、中國和英國等地,有半數以上的消費者認為精品品牌並未在廣告中展現足夠的多元性。
多元化市場的消費能力相當可觀。若能跨越您和客戶之間的重重障礙,客戶就會對您的產品產生共鳴,而掏錢買單的可能性也為之提高。
如果觀察幾個全球知名零售商和精選服務供應商的做法,就不難看出多元性意識正逐漸抬頭:
《ADWEEK》也相當關注此一議題,並鼓勵行銷人員創作更具包容性的文案。
展現包容性的其中一個方式,就是採取性別中立的遣詞用字。其用意不在於完全排除性別概念,而是盡可能減少部分性別詞彙和表達方式所帶來的負面影響。
部分語言比其他語言更能達到性別中立。
著手準備要翻譯的內容前,請務必將這些因素納入考量。此舉可避免在本地化流程期間發生問題。
以全球目標為對象時,請務必以包容性文字撰寫原文文案、將文化差異列入考量,並避免使用具有偏見的文字。這樣才能避免將內容不當的文案翻譯為其他語言,並被張貼在各個社群媒體中,進而受到群眾放大檢視。
品牌一旦在包容性方面出錯,就有可能面臨長期且嚴重的不良後果。一旦列入行銷失言風波清單,就很難去除大眾的不良印象,由此可見,要從錯誤中重新振作絕非易事。不過,只要謹慎創作原文內容,並將文案有效本地化,就能避免受到此類型的傷害。此外,如果數位行銷人員能在流程開端創作出盡善盡美的內容,就能有效防範因為原文出錯,導致後續必須在其他所有市場進行修正所衍生的成本。
然而,避免偏見是一種極具挑戰性的工作。原因在於,偏見經常源自於細微的差異。許多內容創作者甚至無法察覺自身抱持的偏見。而且,相同的字詞在某些情況下或許毫無問題,情境一旦改變,這些字詞就會顯得缺乏包容性,這點也讓察覺偏見顯得難上加難。
舉例來說,在廣告文案中使用「女孩們」(Girls) 指稱女性,就有可能遭受抨擊,不過,對朋友說出「嘿!女孩!」(Hey girl!) 反而就沒有不妥。因此,內容創作者一定要能了解當中的細微差異。
行銷人員可以為內容寫作人員提供教育訓練,以提高他們對偏見的敏感度。在 Lionbridge,每個專案的風格指南中都會加入相關指引,務求在翻譯期間提升包容性。我們會依照這些指引來檢驗語言專家,以確保對方能遵守各項規定。
雖然察覺偏見絕非易事,這項作業卻不一定非得靠人工方式進行,科技也可以助您一臂之力。包容性和偏見偵測工具可以協助您確保內容符合規範、保有尊重的精神並講求平等。
由於這類科技在建置上的難度高,直到不久以前,業界仍無法仰賴自動化技術來偵測偏見。然而,在人工智慧 (AI) 和自然語言處理技術的長足進展下,市面上已出現多款工具,可協助偵測 (基於細微差異而) 帶有偏見且難以透過人為方式察覺的語言。這些工具通常會使用機器學習技術和大型語料庫資料,以評估文字的意圖,並協助公司找出不適當且不具包容性的語言。
一般而言,這些解決方案會透過以下任一方式運作:
在 2020 年 6 月,Microsoft Word 在文法檢查工具中提供了一項新功能,並隨同 Microsoft 365 訂閱一起提供。這項新功能會偵測具有排他性的語言,並建議不同的用語。Google 正著重在旗下的 G-Suite 平台中提供具有包容性的語言提示,可在找出歧視身障人士或是不必要的性別詞彙時,提供建議的替代用語。現在,Lionbridge 也推出一款自動化解決方案,能偵測不符合指引和其他標準的原文內容。我們將於本文稍後介紹這個 Smart™ Content 服務。
偏見自動化工具需使用良好的資料加以訓練,才能發揮效用。不過,隨著社會大眾對包容性的重視持續攀升,這些工具的重要性也為之提高,相關技術勢必可進一步做出提升。
偵測偏見和包容性不足語言的工具會採用多項技術。當中最簡單的工具,就是使用清單列出不應出現在內容中的詞彙和主題。更加精密的工具,則會運用人工智慧 (AI) 和機器學習技術,推斷內容的意義,並判斷內容是否符合指定的情境。這項作業會使用神經網路和大型語言模型進行,旨在協助機器了解不同單字和詞彙之間複雜和微妙的關係。
重要的是,這些偵測工具可及早找出問題,協助行銷人員加速創作內容,並減少後續的重工成本。
Lionbridge 向來致力於消弭內容中的顯性偏見,同時也推出多項工具和解決方案,以協助公司消弭隱性偏見。
Lionbridge 可協助企業用講求包容性的方式來規劃和創作內容。即使公司尚未著手創作內容,Lionbridge 也能先行協助對方制定有助於排除偏見的流程。
若要盡可能排除語言中的偏見,以進行本地化,勢必需要從頭開始審慎考量。Lionbridge 的專家都具備深厚的文化意識,能將內容以適當方式翻譯或本地化,讓目標市場的客群產生共鳴。
對每個國家/地區而言,冒犯人的語言往往不盡相同。舉例來說,義大利語言專家認為「黑名單」一字 (列於 Apple 的禁用清單中) 的本地化版本,並不會招來義大利目標對象的反感,畢竟義大利不像美國一樣,曾實施過奴隸制度。此外,這些語言學家也表示,一味採用美國的文化觀點,反倒會讓義大利的目標對象敬而遠之。
對於包容性語言的容忍度,大多會視國家/地區而異,且必須在本地化內容時審慎考量。舉例來說,北歐語言有詳盡的法律指引,以針對各層級的包容性語言應用和廣泛採用提供支援,相較之下,其他國家/地區 (例如葡萄牙或特定南美洲國家) 則抗拒此一做法。法國教育部更於今年稍早宣佈,學校內禁止使用性別中立語言。法國政府機關堅稱,性別中立語言會阻礙群眾對法文的理解。
Lionbridge 具備深厚的語言相關經驗,可因應每個目標對象的需求,以創作道地的內容。
Lionbridge 致力於減少隱性偏見。身為本地化技術領導者,我們會運用機器學習和人工智慧 (AI) 技術來達成此一目的。我們擁有以精選資料構成的龐大語料庫,不僅可訓練人工智慧 (AI),還能教導它使用包容性語言。
我們能運用詞彙表和風格指南排除公然冒犯他人的字詞 (例如粗話),以及較為隱晦暗諷的用語。本公司的最新 Smart™ Content 專利演算法,則可完全根除翻譯內容中的不當語言。
Lionbridge 的 Smart™ Content 自動化作業能進行 120 種不同的語言內容檢查。它可在進入下一個階段前,找出原文內容中可能有待修正的錯誤。如果演算法在原文內容中偵測到任何缺失,就不會將內容送交本地化。這樣一來,公司就只需進行一次問題修正 (也就是原文),且無需浪費時間和金錢在所有語言中多次修正錯誤。另外,公司依舊可將已標記的內容送交本地化。畢竟,在某些情況下,可能需要先行標記問題所在,再於後續進行分析。
現在,這些先進的演算法已納入 Lionbridge Localization Platform™ 中,不僅能因應內容創作流程中的每個步驟,還有助於在本地化期間達成更優異的正確性。
我們致力於運用各項資源進行研發,以持續尋求技術發展,進而達到最佳成效。
Lionbridge 的 Language Quality Services (LQS) 可提供翻譯和本地化內容的品質保證評估,以確保產品和服務能在每個地區引起共鳴。LQS 會詳細檢查翻譯內容,並使用多項品質基準測試加以評量,如有包容性語言需求,也會將其納入其中。
LQS 可評估、註解和驗證內容,以運用這些內容讓智慧型系統變得更聰明。LQS 語言專家會使用標準多面向品質指標 (MQM) 所提供的嚴謹評估架構來評估翻譯內容。隨後,翻譯結果將對應至資料分析作業,並提供基準,以利團隊提升產出品質。在這之後,則會將最終內容匯入翻譯記憶庫 (TM) 中,以持續精進和提升整體內容。
您是否知道如何找出具有偏見和包容性不足的語言?您是否會以「當下的直覺」做為判斷依據?日後如有任何不確定之處,不妨詢問自己下面幾個問題,以檢查所選的遣詞用字是否恰當。
問題:這個遣詞用字是否合適?
如何判斷是否合適:使用明喻取代該遣詞用字。
範例:簡單無比,就連老奶奶也能應用自如!使用以下說法加以比較:簡單無比,就連新手也能應用自如!
結論:在這個情境下,「老奶奶」一字帶有冒犯的意思。「新手」則不具冒犯之意。
問題:是否適用於目標對象?
如何判斷是否合適:對不同的目標對象使用該遣詞用字。
範例:我的經理根本就是「奴隸主」。您能否在白人同事面前自在說出這句話?在黑人同事面前呢?應該不太可能。
結論:「奴隸主」一字帶有冒犯的意思。
問題:這個遣詞用字是否帶有種族/國籍方面的刻板印象?
如何判斷是否合適:請使用另一個種族/國籍取代該種族/國籍,以測試是否應該將其納入您的文字中。
範例:「亞洲人」精通數學。您有可能說出「北美人」精通數學嗎?應該不太可能。
結論:「亞洲人精通數學」的說法帶有種族方面的刻板印象。
Lionbridge 的領導團隊相當精通隱性偏見和包容性等議題,不僅辨別出 Lionbridge 客群所呈現的趨勢,還可提供眾多想法,協助您克服創作包容性內容上的重重阻礙。如需深入了解,請參閱我們的減少隱性偏見部落格。
想要確保您的內容具有包容性,且不含帶有偏見的語言嗎?歡迎與我們聯絡。
您是否知道如何找出具有偏見和包容性不足的語言?您是否會以「當下的直覺」做為判斷依據?日後如有任何不確定之處,不妨詢問自己下面幾個問題,以檢查所選的遣詞用字是否恰當。
問題 |
如何判斷是否合適 |
範例 |
結論 |
這個遣詞用字是否合適? |
使用明喻取代該遣詞用字。 |
簡單無比,就連老奶奶也能應用自如! 使用以下說法加以比較: 簡單無比,就連新手也能應用自如! |
在這個情境下,「老奶奶」一字帶有冒犯的意思。「新手」則不具冒犯之意。 |
是否適用於目標對象? |
對不同的目標對象使用該遣詞用字。 |
我的經理根本就是「奴隸主」。 您能否在白人同事面前自在說出這句話? 在黑人同事面前呢? 應該不太可能。 |
「奴隸主」一字帶有冒犯的意思。 |
這個遣詞用字是否帶有種族/國籍方面的刻板印象? |
請使用另一個種族/國籍取代該種族/國籍,以測試是否應該將其納入您的文字中。 |
「亞洲人」精通數學。 您有可能說出「北美人」精通數學嗎? 應該不太可能。 |
「亞洲人精通數學」的說法帶有種族方面的刻板印象。 |
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