Análisis Comparativo de la Calidad de Traducción Tradicional Versus Posedición de la Traducción Automática de un Texto Literario.

Abstract

En la presente investigación, buscamos determinar si se obtienen traducciones de mejor calidad con el proceso de traducción tradicional o con la posedición de una traducción automática (TA), ambos procesos realizados por estudiantes que estén cursando cuarto año de Traducción/Interpretación en Idiomas Extranjeros (TIIE) y cuya primera lengua extranjera fuese el inglés. Por tal motivo, cinco estudiantes debían traducir de forma tradicional un fragmento de Hamlet del inglés al español; mientras que los otros cinco estudiantes debían poseditar una traducción generada por Google Translate del mismo fragmento. Para ello, los estudiantes disponían de 120 minutos y, luego de este plazo, debían contestar una encuesta sobre este proceso. Posteriormente, los textos meta (TM) fueron entregados a cuatro evaluadores externos con el fin de obtener los datos requeridos para alcanzar nuestros objetivos de investigación. A partir de los hallazgos, descubrimos que el método de traducción que genera TM de mejor calidad es la traducción tradicional, además de que los errores más comúnmente cometidos por los estudiantes de cuarto año de TIIE son de tipo ortográfico, léxico y de sentido. Gracias a ello, podemos concluir que la calidad de una traducción no depende solo del traductor, pues también hay otros factores como el tiempo límite de entrega, el encargo, el tipo de traductor automático, la tipología textual, etc.

In the present research, we seek to determine whether better-quality translations are obtained with the human translation process or with the post editing of a machine translation (MT), both made by students in their fourth year of Translation/Interpretation in Foreign Languages and whose second language was English. For this purpose, five students had to do a human translation of an extract of Hamlet from English to Spanish; and five students had to post-edit a translation of the same excerpt generated by the machine translation service Google Translate. To do so, the students had 120 minutes, and after this period, they had to answer a survey about this process. Subsequently, these target texts were given to four external evaluators to obtain the data required to achieve our research objectives. Consequently, we discovered that the translation method that generates better-quality target texts is the human translation and that the most common errors made by fourth-year translation students are spelling, lexical, and meaning errors. Thanks to these results, we can conclude that the quality of a translation does not depend only on the translator, as there are other factors such as the deadline, the translation brief, the type of MT, the kind of text, etc.