Evaluación de la calidad de la traducción automática de reseñas turísticas en línea desde la perspectiva de la localización

Abstract

[ES] Los usuarios de internet han pasado a ser contribuidores activos en la Web 2.0. Estudios recientes revelan que siete de cada 10 usuarios de internet en todo el mundo confían en la opinión y las reseñas publicadas en línea por otros usuarios. De la misma forma, según estadísticas recientes de las agencias españolas de turismo, el uso de internet ha crecido más de un 29 %: casi todos los usuarios (99,2 %) lo usan para buscar información, un 76,5 % lo usa para hacer reservas y el 52,4 % para el pago de servicios. A pesar del gran potencial y el volumen de negocio de este sector, las plataformas de reseñas (tanto de viajes como de reservas de restaurantes) solo utilizan la traducción automática (TA) de las opiniones que los consumidores dejan en dichas páginas sin procesamiento ni revisión. En paralelo, los estudios de traducción han concedido un papel clave durante los últimos 30 años a la subdisciplina de la localización, consistente en adaptar el mensaje a las preferencias lingüísticas y culturales específicas del usuario. Por este motivo, esta investigación se centra en el análisis de un corpus de reseñas traducidas automáticamente para identificar patrones de error y sus efectos en la calidad del texto según parámetros estudiados en la localización. Áreas como el turismo, las finanzas y el marketing podrían verse beneficiadas si mejoran sus procesos de traducción, puesto que un mejor entendimiento de los servicios anunciados facilita la interacción del consumidor con dichos productos y servicios.

[CA] Els usuaris d'internet han passat a ser contribuïdors actius en la Web 2.0. Estudis recents revelen que set de cada 10 usuaris d'internet a tot el món confien en l'opinió i les ressenyes publicades en línia per altres usuaris. De la mateixa forma, segons estadístiques recents de les agències espanyoles de turisme, l'ús d'internet ha crescut més d'un 29%: quasi tots els usuaris (99,2%) l'utilitzen per a buscar informació, un 76,5% l'usa per a fer reserves i el 52,4% per al pagament de servicis. Malgrat el gran potencial i el volum de negoci d'este sector, les plataformes de ressenyes (tant de viatges com de reserves de restaurants) només utilitzen la traducció automàtica (TA) de les opinions que els consumidors deixen en estes pàgines sense processament ni revisió. En paral·lel, els estudis de traducció han concedit un paper clau durant els últims 30 anys a la subdisciplina de la localització, consistent a adaptar el missatge a les preferències lingüístiques i culturals específiques de l'usuari. Per aquest motiu, esta investigació se centra en l'anàlisi d'un corpus de ressenyes traduïdes automàticament per a identificar patrons d'error i els seus efectes en la qualitat del text segons paràmetres estudiats en la localització. Àrees com el turisme, les finances i el màrqueting podrien veure's beneficiades si milloren els seus processos de traducció, ja que un millor enteniment dels servicis anunciats facilita la interacció del consumidor amb aquests productes i servicis.

[EN] Internet users have become active contributors to the Web 2.0. Recent studies reveal that seven out of 10 internet users worldwide rely on the opinions and reviews posted online by other users. Similarly, according to recent statistics from the main Spanish tourism agencies, Internet usage has grown by more than 29%: almost all users (99.2%) use it to search for information, 76.5% use it to make reservations and 52.4% use it to pay for services. Despite the great potential and turnover of this sector, review platforms (both for travel and restaurant reservations) only use machine translation (MT) of the reviews that consumers leave on these pages without processing or review. In parallel, translation studies have attributed a major role over the last 30 years to the sub-discipline of localization, which consists of adapting the message to the user's specific linguistic and cultural preferences. For this reason, this research focuses on the analysis of a corpus of machine-translated reviews to identify error patterns and their effects on text quality according to parameters studied in localization. Areas such as tourism, finance and marketing could benefit from improving their translation processes, since a better understanding of the advertised services facilitates consumer interaction with those services.