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Traducción por Crowdsourcing deja a Facebook errores inadmisibles

+ Por traducción gratuita relega Facebook calidad a segundo plano

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Errores de sentido, gramaticales, sintácticos, ortográficos, terminológicos, traducciones muy literales y formulaciones no idiomáticas, aparecen en las páginas de Facebook como resultado de la participación de traductores voluntarios a través del modelo de crowdsourcing, de acuerdo a María Cristina Toledo Báez.

De acuerdo a la investigadora de la Universidad de Córdoba, la imbricación de las nuevas modalidades de traducción junto con las redes sociales, ha dado lugar a que surjan nuevas prácticas a la hora de traducir, siendo éstas la implementación del crowdsourcing y la creciente popularidad de contenido en la nube o cloud computing.

Explica que el crowdsourcing permite la traducción de un gran número de palabras en un breve período de tiempo, gracias al trabajo de voluntarios o no profesionales y, por otro lado, el cloud computing facilita el trabajo colaborativo entre traductores (profesionales o no) y especialistas de distintos campos.

Toledo Báez analizó la traducción vía crowdsourcing de la página web de la red social Facebook en su versión de español de España, centrándose en en análisis de una muestra de segmentos en las que se detectaron errores.

Desde un principio Facebook, informa el estudio, opostó por emplear crowdsourcing, diseñando para ello la aplicación Traslate Facebook App, creada específicamente para la traducción con voluntarios a través de la plataforma Community Traslation on a Social NetWork.

Para ayudar a los traductores Facebook pone a disposición de éstos la Guía de la Aplicación Traducción, la Guía de estilo, un glosario y una sección con las preguntas más frecuentes, señala. Una vez que un traductor elije un segmento y lo traduce, es sometido a votación y si se acepta pasa a incorporarse a la versión traducida de Facebook.

En función del número de traducciones publicadas, los traductores voluntarios reciben premios que pueden ser de tres tipos: premios por el número de traducciones votadas, premios por el número de traducciones enviadas y premios por el volumen de traducciones enviadas.

Toledo Báez explica que su estudio analizó la interfaz de Facebook que aún no se ha traducido y cuyos segmentos estaban disponibles –al momento de la

investigación- en la Traslate Facebook APP, centrándose en una muestra de 12 errores, aunque había muchos más en los 200 segmentos existentes.

“En la muestra de los 12 ejemplos evaluados analíticamente en este trabajo hallamos errores de diversa índole: errores de sentido, gramaticales, sintácticos, otrográficos, terminológicos, traducciones muy literales, formulaciones no idiomáticas, etc.

“Somos conscientes de que estas traducciones no son definitivas y que están supeditadas a la aprobación de los revisores. Sin embargo, no hemos podido confirmar en ninguno de los documentos consultados, que los revisores de las traducciones sean traductores profesionales ni tampoco hemos podido informarnos de cómo funciona el proceso de revisión, por lo que desconocemos hasta qué punto estos errores podrían aparecer en la versión final de Facebook”, expresa la investigadora en exposición de resultados.

Toledo Báez destaca que dado que Facebook es la mayor res social de la actualidad, con 1.860 millones de usuarios en todo el mundo, “consideramos que se trata de errores inadmisibles que han de corregirse”.

“Sería deseable que un equipo de traductores y revisores profesionales realizasen la traducción en lugar de llevarla a cabo mediante crowdsourcing. O, al menos, que los revisores sí que sean traductores o proveedores de servicios linguísticos”, enfatiza.

Este paradigma de traducción, agrega, acarrea una serie de consecuencias negativas para el gremio de traducción: no remunera a traductores profesionales por su trabajo; pierde fuerza el reconocimiento de la labor profesional del traductor, y se generaliza la percepción de que es lícito ahorrar en la traducción, relegando así la calidad en segundo plano.

Para mayor información lea:

El impacto del Crowdsourcing en la calidad de la traducción: Estudio de la red social Facebook. María Cristina Toledo Báez. Universidad de Córdoba, España.

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