Traducción automática en el ámbito turístico Un estudio español-inglés-francés sobre la localización web de las principales atracciones turísticas en España
Contenido principal del artículo
Resumen
En las últimas décadas, el turismo ha desempeñado un papel importante en la economía española. España, uno de los destinos turísticos más populares del mundo, recibió 9,6 millones de turistas internacionales en septiembre de 2024 según el Instituto Nacional de Estadística (INE, 2024a). Debido a la importancia del sector turístico, es esencial que las atracciones turísticas más visitadas de España ofrezcan información de alta calidad en varios idiomas desde sus sitios web para garantizar que el mayor número posible de personas consulte la información contenida en ellos. Tanto las empresas como otras entidades del sector turístico pueden beneficiarse considerablemente de la localización de sitios web. Para este estudio, se analizó la adecuación lingüística de los sitios web en español de las 20 principales atracciones turísticas de España, así como sus versiones oficiales localizadas al inglés y francés teniendo en cuenta una serie de parámetros relacionados con buenas prácticas en localización web (Olvera-Lobo y Castillo-Rodríguez, 2019; Tercedor Sánchez, 2005). Además, se compararon los sitios web oficiales localizados en inglés y francés con las propuestas de traducción de DeepL y Google Translate para evaluar la calidad de dichas herramientas al traducir automáticamente contenido de temática turística. Los resultados obtenidos muestran una calidad deficiente en lo referido a la localización y corrección lingüística en las versiones oficiales en español, inglés y francés de los sitios web analizados. En cuanto a la evaluación de la calidad de las traducciones automáticas, DeepL arrojó mejores resultados que Google Translate y superó en calidad lingüística a los sitios web oficiales localizados al inglés.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores conservan los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación con el trabajo simultáneamente bajo una Licencia de Atribución Creative Commons que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.
- Los autores pueden llegar a acuerdos contractuales adicionales por separado para la distribución no exclusiva de la versión publicada del trabajo en la revista (por ejemplo, enviarlo a un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
- Se permite y anima a los autores a publicar sus trabajos en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su sitio web) antes y durante el proceso de presentación, ya que puede dar lugar a intercambios productivos, así como a una citación más temprana y mayor del trabajo publicado (Véase El efecto del acceso abierto).
Bibliografía
Agorni, M. (2022). Corporate Website Translation and Effective Communication Strategies. The Costs of Language Deficiencies. Lingue Linguaggi, 52, 31-44. https://doi.org/10.1285/I22390359V52P31
Baack, D. W., & Singh, N. (2007). Culture and Web Communications. Journal of Business Research, 60(3), 181–188. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2006.11.002
Briva-Iglesias, V. (2021). Traducción humana vs. Traducción automática: Análisis contrastivo e Implicaciones para la Aplicación de la Traducción automática en Traducción jurídica. Mutatis Mutandis, 14(2), 571-600. https://doi.org/10.17533/udea.mut.v14n2a14
Castilho, S., Doherty, S., Gaspari, F., & Moorkens, J. (2018). Approaches to Human and Machine Translation Quality Assessment. In J. Moorkens, S. Castilho, F. Gaspari & S. Doherty (Eds), Machine Translation: Technologies and Applications (pp. 9-38). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91241-7_2
Cuadrado Rey, A., & Navarro Brotons, L. (2024). Aproximación a la traducción automática de culturemas gastronómicos en el ámbito turístico: estudio de caso (español, alemán, francés). Hikma, 23(1), 111-139. https://doi.org/10.21071/hikma.v23i1.15694
Daems, J., & Macken, L. (2019). Interactive Adaptive SMT versus Interactive Adaptive NMT: a User Experience Evaluation. Machine Translation, 33, 117-134. https://doi.org/10.1007/s10590-019-09230-z
DeepL. (n.d.). Press Information: Media Kit. https://www.deepl.com/en/press
Fuentes-Luque, A., & Santamaría Urbieta, A. (2020). Machine Translation Systems and Guidebooks: an Approach to the Importance of the Role of the Human Translator. Onomázein, Núm. Especial 7, 63-82. https://doi.org/10.7764/onomazein.ne7.04
Giampieri, P., & Harper, M. (2023). Tourism Translation: from Corpus to Machine Translation (and back). Umanistica Digitale, 6(14), 119-135. https://doi.org/10.6092/ISSN.2532-8816/15109
Görög, A. (2014). Dynamic Quality Framework: Quantifying and Benchmarking Quality. Tradumàtica - Tecnologies de la Traducció, 12, 443-454. https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.66
Grego, K. S. (2010). Specialized Translation: Theoretical Issues, Operational Perspectives. Polimetrica International Scientific Publisher.
Gutiérrez-Artacho, J., Olvera-Lobo, M. D., & Rivera-Trigueros, I. (2019). Competencia comunicativa y nuevas tecnologías en el proceso de localización web: modelo MDPT para la formación de profesionales en localización. Fuentes, 21(1), 73-84. https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2018.v21.i1.05
Hidalgo-Ternero, C. M. (2021). Google Translate vs. DeepL. Analysing Neural Machine Translation Performance under the Challenge of Phraseological Variation. MonTI. Monografías de Traducción e Interpretación, Núm. Especial 6, 154-177. https://doi.org/10.6035/monti.2020.ne6.5
Instituto Nacional de Estadística. (2023). Cuenta satélite del turismo de España. Año 2022. [Press release] https://www.ine.es/prensa/cst_2022.pdf
Instituto Nacional de Estadística. (2024a). Estadística de Movimientos Turísticos en Fronteras (FRONTUR) Septiembre 2024. Datos provisionales. [Press release]. https://t.ly/27ooT
Instituto Nacional de Estadística. (2024b). Movimientos Turísticos en Fronteras. Número de turistas según país de residencia. https://www.ine.es/jaxiT3/Datos.htm?t=10822
International Organisation for Standardisation (ISO). (2017). ISO 18587:2017(en) Translation services — Post-editing of Machine Translation Output — Requirements. https://www.iso.org/obp/ui/en/#iso:std:iso:18587:ed-1:v1:en
International Organisation for Standardisation (ISO). (2023). ISO 639:2023(en) Code for Individual Languages and Language Groups. https://www.iso.org/obp/ui/en/#iso:std:iso:639:ed-2:v1:en
Jiménez-Crespo, M. A. (2013). Translation and web Localization. Routledge.
Kelly, D. (2002). Un modelo de competencia traductora: bases para el diseño curricular. Puentes, 1, 9-20.
Kenny, D. (Ed.). (2022). Machine Translation for Everyone: Empowering Users in the Age of Artificial Intelligence. Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.6653406
Kumar, J., Kumar Henge, S., & Dubey, P. (2022). An Intensive Literature Review on Machine Translation Using Neural Approach. In P. K. Singh, Y. Singh, M. H. Kolekar, A. K. Kar. & P. J. S. Gonçalves (Eds.), Recent Innovations in Computing. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 832 (pp. 45-59). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-8248-3_4
Le, Q. V., & Schuster, M. (2016). A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale. Google Research Blog. https://t.ly/6F7ud
Leiva Rojo, J. (2020). ¿Es la traducción automática una opción factible? Reflexiones acerca de un estudio comparado de textos museísticos traducidos (inglés-español). In S. Rodríguez Tapia & A. González Fernández (Eds.), Lenguas y turismo: estudios en torno al discurso, la didáctica y la divulgación (pp. 179-200). Peter Lang.
Lommel, A. (2018). Metrics for Translation Quality Assessment: A Case for Standardising Error Typologies. In J. Moorkens, S. Castilho, F. Gaspari & S. Doherty (Eds.), Translation Quality Assessment: From Principles to Practice (pp. 109-127). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91241-7_6
Lommel, A., Uszkoreit, H., & Burchardt, A. (2014). Multidimensional Quality Metrics (MQM): A Framework for Declaring and Describing Translation Quality Metrics. Tradumàtica - Tecnologies de la Traducció, 12, 455-463. https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.77
López González, R. C. (2020). Putting Touristic Destinations On The Map Through Translation: How Public Institutions Provide Multilingual Visual Guides. In C. Sarmento & M. Quincé (Eds.), Intercultural Routes Across Multicultural Spaces. From Theory to Dialogue (pp. 57-77). Centro de Estudos Interculturais.
Martín R., C. (2022). Los 20 monumentos más visitados de España. Expansión. https://t.ly/85Rta
Mehler, A., Sharoff, S., & Santini, M. (Eds.). (2010). Genres on the Web: Computational Models and Empirical Studies. Springer Science & Business Media.
O’Brien, S. (2022). How to Deal with Errors in Machine Translation: Post editing. In D. Kenny (Ed.), Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence (pp. 105-120). Language Science Press.
Och, F. (2006). Statistical Machine Translation Live. Google Research Blog. https://research.google/blog/statistical-machine-translation-live/
Olvera-Lobo, M. D., & Castillo-Rodríguez, C. (2019). Website Localisation in the Corporate Context: A Spanish Perspective. Journal of Digital Information Management, 17(1), 34-43. https://doi.org/10.6025/jdim/2019/17/1/34-43
Peña Aguilar, A. (2023). Challenging Machine Translation Engines: Some Spanish-English Linguistic Problems Put to the Test. Cadernos de Tradução, 43(1), 1-26. https://doi.org/10.5007/2175-7968.2023.e85397
Rico Pérez, C. (2024). Re-thinking Machine Translation Post-Editing Guidelines. The Journal of Specialised Translation, 7, 26-47. https://doi.org/10.26034/cm.jostrans.2024.4696
Rothwell, A., Moorkens, J., Fernández-Parra, M., Drugan, J., & Austermuehl, F. (2023). Software, Web, and Game Localisation. In A. Rothwell, J. Moorkens, M. Fernández-Parra, J. Drugan & F. Austermuehl (Eds.), Translation Tools and Technologies (pp. 174-189). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003160793-10
Singh, N., & Pereira, A. (2005). The Culturally Customized Web Site. Routledge.
Sin-wai, C. (2012). Approaching Localization. In C. Millán & F. Bartrina (Eds.), The Routledge Handbook of Translation Studies (pp. 347-362). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203102893.ch25
Suau Jiménez, F. (2012). El turista 2.0 como receptor de la promoción turística: estrategias lingüísticas e importancia de su estudio. PASOS. Revista de Turismo y Patrimonio Cultural, 10(4), 143-153. https://doi.org/10.25145/j.pasos.2012.10.060
TAUS. (n.d.). Start Tracking Errors with DQF-MQM. https://info.taus.net/dqf-mqf-error-typology-template-download
Tercedor Sánchez, M. (2005). Aspectos culturales en la localización de productos multimedia. Quaderns: Revista de Traducció, 12, 151-160. https://ddd.uab.cat/pub/quaderns/11385790n12/11385790n12p151.pdf