Compensación humana de déficits de la traducción automática
Aguilar-Amat, Anna 1962- (Universitat Autònoma de Barcelona)
Torres-Hostench, Olga (Universitat Autònoma de Barcelona)

Additional title:	Human Compensation of Machine Translation Gaps
Date:	2021
Abstract:	En el contexto del tránsito de la sociedad de la información al ciberhumanismo, se explora la relación persona-máquina desde una perspectiva psico-traductológica centrada en el usuario. Comprender la causa de los errores de la traducción automática (TA) ampliando la conciencia lingüístico-cognitiva permite optimizar la recepción del mensaje. A partir de ejemplos reales de uso de la TA se distinguen tres tipos de usuarios y formulamos un nuevo matiz del concepto de 'compensación' (empatía cognitiva) que completa el esquema de la comunicación de Jakobson. Las respuestas empático-cognitivas a los errores de la TA, activas y proactivas, son un factor clave de la comunicación multilingüe.
Abstract:	In the context of the transition from the information society to cyber-humanism, the human-machine relationship is explored from a user-centered psycho-translational perspective. Understanding the reasons for machine translation (MT) errors by expanding linguistic-cognitive awareness allows us to optimize message reception. Based on real examples of MT use, three types of users are distinguished and a novel nuance is formulated of the concept of 'compensation' (cognitive empathy) that completes Jakobson's communication scheme. Active and proactive cognitive-empathetic responses to MT errors are a key factor in multilingual communication.
Grants:	Agencia Estatal de Investigación PID2019-108650RB-I00
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Language:	Castellà
Document:	Article
Subject:	Relación persona-máquina ; Empatía cognitiva ; Traducción automática ; Lingüística de corpus ; Terminología ; Human-machine environment ; Cognitive empathy ; Machine translation ; Corpus linguistics ; Terminology
Published in:	Letras (San José), Núm. 70 (2021), p. 155-170, ISSN 2215-4094

DOI: 10.15359/rl.2-70.5

38 p, 850.8 KB

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