Evaluación de la calidad de la traducción automática de reseñas turísticas en línea desde la perspectiva de la localización
[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 la...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/205487 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/205487 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Machine Translation User-generated content Localisation User-generated reviews Postediting Traducción automática Contenido generado por el usuario Localización Posedición Reseñas generadas por el usuario FILOLOGIA INGLESA |
| Sumario: | [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. |
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