Ompression in

 

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Introduction 

 

 

The  present  study  will  attempt  to  define  the  role  played  by  compression  in 

simultaneous  interpreting  (SI)  particularly  in  those  speeches  that  are  marked  by  a 

fast rate of delivery or by sudden changes in rhythm. 

 

From  a  theoretical  standpoint,  compression  in  SI  was  extensively  theorised  in  a 

seminal study by Ghelly Chernov for whom it is a ‘labour saving device in extreme 

conditions  of  SI  [that  is  made  possible  thanks]  to  the  linguistic  redundancy  in  the 

thematic component of the discourse’ (2004: 113). 

 

Such a remark needs to be examined in greater detail since it implies a number of 

important  notions  that  should  not  be  taken  for  granted:  1)  compression  in  SI  is 

actually possible; 2) it can be achieved thanks to a certain degree of redundancy in 

the  source  message;  3)  it  is  labour  saving  device  that  helps  interpreters  tackle 

speeches delivered at a fast rate. 

 

The  first  two  notions  will  be  addressed  in  detail  in  the  second  part  of  this  study, 

through  the  existing  literature,  relevant  examples  and  evidence  obtained  from  the 

study  of  a  spoken  corpus.  The  choice  of  a  corpus-based  approach  responds  to 

requirements  set  by  modern  research  and  is  in  line  with  suggestions  by  Robin 

Setton  according  to  whom:  ‘as  a  first  step  towards  understanding  interpreting 

processes … it seems reasonable to begin by observing and comparing the original 

discourse  and  its  interpreted  versions,  instead  of  imposing  models  of  memory  and 

attention on the process, a priori’ (2002: 29-30). 

 

As  to  the  third  notion  it  seems  rather  obvious  that  a  speaker’s  delivery  rate  have 

some role in  SI: a speech that unfolds too quickly is most certainly bound to create 

some  problems  for  the  interpreters  who  will  likely  employ  some  strategy  to  try  to 

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overcome  them,  compression  being  one  of  the  most  obvious.  Yet  even  assuming 

that compression is actually used in SI, can it really be considered a ‘labour saving 

device’?  Furthermore,  does  it  arise  from  a  conscious  effort  on  the  part  of 

interpreters  or  is  it  merely  the  result  of  a  certain  number  of  random  items  of 

information being dropped when the source speech is delivered at a speed that some 

interpreters  cannot  sustain?  These  questions  will  be  addressed  further  on  in  the 

study.