Gestión de proyectos de traducción

Como actuales alumnos de traducción estamos muy acostumbrados a elaborar breves traducciones de 500 palabras, casi siempre de forma individual. Sin embargo, la traducción profesional demanda enfrentarse a textos más largos, y a veces, incluso exige trabajar junto con otros profesionales. Cierto es que en los grandes proyectos de traducción las herramientas de traducción asistida (TAO) nos facilitan mucho la labor; sin embargo, nosotros mismos debemos ser capaces de organizar y gestionar cada fase del proyecto si queremos que el resultado final sea satisfactorio.

Fase I: Recursos humanos

En primer lugar, como curre en todo trabajo grupal, hay que nombrar un gestor del proyecto. Éste será una especie de supervisor que velará por el buen desarrollo del trabajo; se encargará de conocer a la totalidad del equipo y sus campos específicos de traducción -si los hay-, determinando las funciones de cada uno de ellos. El gestor dará a los demás traductores -y revisores- instrucciones claras y concisas, además de tener que ofrecer total disponibilidad para resolver cualquier duda que pueda surgir antes o durante el proyecto. Evaluará el conjunto del proyecto calculando las tareas que se requieren y el tiempo necesario para ello; entonces planteará un cronograma o calendario -nos podrán ayudar programas como Planner de la plataforma GNOME- en el que estarán organizados plazos y fechas de entrega.


Antes de continuar a la segunda fase, el gestor del proyecto deberá plantearse preguntas básicas como: costes y plazos predeterminados, problemas potenciales, posible reutilización de MT anteriores, etc. Encontrar respuesta a todas estas preguntas facilitará su labor, aumentará el rendimiento de todo el equipo de traducción, y probablemente mejorará la calidad del producto final.

Fase II: Recursos materiales & Preparación del proyecto

Una vez que el equipo está organizado, el siguiente paso será preparar la totalidad de recursos materiales para asentar las bases del proyecto. En primer lugar hay que verificar y examinar el material que nos ha sido entregado, para poder esbozar los archivos de traducción. Una vez reconocido dicho material se planteará una búsqueda y preparación de contenido referencial. Se utilizarán sistemas TAO no sólo para apuntar repeticiones de palabras, sino también para alinear traducciones anteriores -o recurriendo a MT que nos puedan ser útiles. Se creará también una lista de términos que pueda sernos provechosa durante el proceso de traducción.

Existen numerosos programas de gestión de proyectos específicos para agencias de traducción como Translation Office 3000 o Trans-Project Office. Merece especial mención el gestor de proyectos ]project-open[, al que dedicaremos una entrada posterior en el blog.


Para que el proceso de revisión posterior sea menos arduo, y para dar una unidad a la propia traducción en sí y cada una de sus partes, también será necesario plantear en esta fase una guía o manual de estilo con algunas convenciones. El conjunto de normas lingüísticas y estilísticas que se aplique deberá ser revisado y actualizado, y deberá facilitar la elaboración del documento traducido y su posterior puesta en común y maquetación final.

Fase III: Recuento de palabras & Elaboración de presupuesto

Será en esta fase en la que más contacto tengamos con el cliente, pues el tema económico es sin duda un factor determinante de nuestra labor profesional. Estableceremos un desglose de costes junto con una lista de entregas; se diseñarán soluciones a posibles problemas y un procedimiento para gestionar posibles cambios. A través del propio cronograma elaborado en la primera fase, informaremos de los plazos previstos e indicaremos las fases prediseñadas del proyecto. Se asociará una tarifa a cada tarea, dependiendo de la longitud, las lenguas en cuestión, el tipo de traducción, etc. En principio es preferible establecer tarifas por unidad en vez de una estándar para todo el proyecto; sim embargo, todos estos detalles dependerán de la comunicación y la confianza que existan con el cliente.

Lo mejor será que pactemos con él qué sistema de recuento de palabras se utilizará; aclararemos el número total de palabras, el número de repeticiones, y el volumen de coincidencias con respecto a la MT que utilicemos. Dado que no todos los soportes general el mismo recuento, una posibilidad -entre muchas otras- es pasar el documento Word a formato PDF y utilizar el programa pdfcount para el recuento. También disponemos del programa gratuito Translator's Abacus para descarga, que ofrece recuento de palabras en formato HTML, PDF, Word, y RTF además de funcionar para lenguas de caracteres distintos al nuestro como el japonés, el coreano o el chino.



Fase IV: Traducción, Maquetación & Revisión

Tras las dos primeras fases, hemos solidificado la base de nuestro proyecto y estamos preparados para empezar con el núcleo del trabajo: la traducción y maquetación del documento, y su posterior revisión. Evaluaremos la traducción por el número de palabras de la misma, y por la complejidad de la adaptación cultural -por ejemplo, de textos legales- que debamos efectuar. Si cada profesional se encarga de un contenido específico de la traducción, el gestor de proyectos deberá asegurarse de que todas las partes siguen la misma normativa; y que a pesar de representar fracciones distinas, conforman un todo que debe presentar unidad y armonía.

En el ámbito de las imágenes y gráficos y su inclusión y maquetación, debemos cerciorarnos de que disponemos de los archivos de origen y que el formato de recepción de los mismos es el correcto. Su estructuración deberá ser compatible con la lengua de destino -con especial atención a aquellas lenguas que utilizan conjuntos de caracteres distintos o que se escriben en sentido opuesto al nuestro-; y deberemos evaluar si será necesario crear un documento para cada una de las distintas lenguas.

Una vez tengamos el producto final, éste deberá ser sometido a una serie de revisiones; no sólo para detectar posibles errores de traducción, sino también pequeños fallos tipográficos o desaciertos en la redacción del texto. Además dicha revisión aportará aún más unidad al documento, por ser una misma la encargada de efectuar un repaso general.

Fase V: Entrega final

Es recomendable a parte del documento traducido final, entreguemos junto con el presupuesto un documento con el perfil de nuestra empresa o el nuestro propio. No está demás incluir información sobre qué tipo de servicios ofrecemos y los recursos de los que disponemos, descuentos aplicables y otros clientes y referencias, dominio de herramientas TAO y otras competencias informáticas, etc. Es la mejor oportunidad que tendremos de mostrar nuestro currículum como profesionales de la traducción, y quizás ampliar horizontes laborales.







BIBLIOGRAFÍA:
- http://es.wikipedia.org
- http://algomasquetraducir.com/
- http://live.gnome.org/
- http://translation-office-3000.advanced-international-translations.fileflash.com
- http://www.softplatz.com/
- http://www.project-open.com/
- http://www.bokorlang.com/journal/22project.htm
- http://www.pdfcount.com/
- http://www.globalrendering.com/download.html

- http://www.tradulex.org/TechTool.htm

Gestión terminológica

Como hemos observado en entradas anteriores, las MT consisten en una colección de textos paralelos que pueden servir a modo de buscador terminológico. Sin embargo, los buscadores terminológicos más habituales no son dichas MT sino las bases de datos o bancos de datos. Dichas BDD consisten también en recopilaciones, pero de términos concretos en vez de textos -como ocurre con las MT. Los términos que estas BDD amparan pertenecen a un tema especializado y son registrados para su uso posterior; al igual que ocurría con los segmentos de traducción en las MT. A menudo se utilizan las BDD como herramientas de normalización terminológica -dentro de un campo específico, y normalmente, con respecto a una determinada entidad que sigue esa BDD-; a partir de ahora nos referiremos a ellas como bases de datos terminológicas (BDDT).

Entonces, ¿en qué se diferencian realmente las herramientas de gestión terminológica y las herramientas MT? En realidad, la disparidad se encuentra en que el elemento básico de una BDDT es un término, mientras que en las MT se considera una unidad de traducción a un segmento del texto emparejado junto con su traducción. De hecho, es habitual que se utilicen las MT junto con una BDDT para asegurar que se utilizan los términos normalizados y que la traducción posee una consistencia terminológica. Para los interesados en gestión de terminología y normalización terminológica, hay numerosas entidades que se dedican a ello, como el Centro de Información Internacional de Terminología, o la notoria SDL Trados. Para los más interesados existe la posibilidad de adquirir online un manual de gestión terminológica, como el que ofrece John Benjamins Publishing Company aquí.



Terminología en Sistemas MT

Las BDDT operan como un depósito central que de forma sistemática nos permite conocer qué término específico ha sido aceptado tanto en la lengua origen como en la meta. Por eso utilizar de forma sincrónica una MT junto con una BDDT aporta una precisión y fiabilidad mayores. Si los elementos terminológicos se apartaran a un segundo plano o no se manejaran de forma corrrecta, toda la terminología de nuestra traducción podría conducir a equívocos y desaciertos. En tal caso dicha traducción no podría formar parte de nuestra MT, y la imposibilidad de hacer leverage con la terminología produciría entonces un aumento en el tiempo y la búsqueda de recursos de futuras traducciones. Esto restaría competitividad a nuestra labor; probablemente produciría además un malestar en el cliente, reduciendo nuestras abilidades y posibilidades en proyectos venideros.

Antes de proseguir con el contenido, me gustaría señalar algunos ejemplos de BDDT que nos serán útiles como futuros profesionales de la traducción. En primer lugar no cabe más que nombrar a la notoria IATE, en 23 lenguas y abierta al público, con terminología oficial relacionada al Servicio de Traducción de la Comisión Europea. Otra BDDT de gran prestigio es FAOTERM, elaborada por la organización de las Naciones Unidas FAO, y que contiene aproximadamente 70.000 registros en árabe, chino, inglés, francés, español e italiano. También de gran interés resulta la UNTerm: United Nations Multilingual Terminology Database, elaborada para ofrecer respuesta a las diversas demandas por parte de las personas que trabajaban en el área del lenguaje dentro de las Naciones Unidas. Y además de muchas otras, para terminar una BDDT española: UBTerm, una base de datos terminológica de la Universidad de Barcelona, elaborada por los miembros que forman parte de dicha comunidad universitaria así como por coordinadores de los Servicios Lingüísticos.



El mayor beneficio que se obtiene del uso de sistemas de MT (o SMT) es saber qué término es más apropiado para un contexto y texto concretos. Tras la desestructuración de los textos paralelos, y los respectivos casos en que aparacen términos clave y sus traducciones, los SMT pueden usar la BDDT de dos formas: a través de una traducción humana o automática, o a través de una reconstrucción de los componentes del texto. En el primer caso, ya sea la traducción de un profesional o la de un sistema externo automático -por ejemplo, Google Translate-, el SMT escudriña el texto en busca del término fuente, señalando los contextos en los que el término meta fue usado y en los que no lo fue.

En el segundo caso, cuando no existe un profesional ni un sistema automático de traducción, el SMT construye una traducción en base a una recopilación de componentes siguiendo unos pasos. En primer lugar, busca coincidencias dentro de su BDDT. En segundo lugar, busca coincidencias dentro de la MT -aunque dichos términos no se encuentren normalizados en la BDDT. Y en tercer y último lugar, en el caso de no encontrar coincidencias deja los términos en cuestión en la lengua origen, sin traducción.

El uso de BDDT permite entonces que la terminología usada sea la más adecuada dado el contexto; pueden existir varias traducciones aceptadas en un campo, pero la utilización de diferentes términos para el mismo objeto puede conducir a la confusión. Un buen SMT, por tanto, rechazará cualquier caso en el el término origen de la BBDT no haya sido traducido utilizando el término meta correcto.

Softwares de Gestión Terminológica

Existen numerosos softwares de gestión terminológica, que permiten al traductor buscar ciertos términos de un documento de forma automática en una BDDT determinada. Esto ocurre bien a través del mismo software, mostrando los resultados en una ventana del propio interface, o a través de una conexión directa a la entrada terminológica en la BDDT. Algunas BDDT, concretamente las que consitutyen entornos colaborativos y aceptan la participación de sus usuarios, permiten agregar nuevos pares teminológicos.

Para aquellos interesados en el tema softwares de gestión terminológica, he llevado a cabo una pequeña investigación para conseguir algunos ejemplos. En la web Lexicool.com podemos encontrar un artículo que nos informa sobre el software Lingo 4.0 desarrollados por ellos mismos. También podemos acceder a un sistema de gestión terminológica gratuito online Termbases.eu, o al que nos ofrece de pago Microsoft llamado AnyLexic, con una versión demo de 30 días.









BIBLIOGRAFÍA:
- http://es.wikipedia.org/
- http://aulaint.ugr.es/
- http://www.infoterm.info/
- http://benjamins.com/
- http://iate.europa.eu/
- http://termportal.fao.org/
- http://unterm.un.org/
- http://translate.google.com/
- http://www.lexicool.com/
- http://www.termbases.eu/
- http://www.anylexic.com/
- http://aulaint.ugr.es/biblio.php

Déjà Vu - Toma de contacto

Publico esta entrada como simple toma de contacto con Déjà Vu. Dedicaré alguna que otra entrada posterior para tratar temas más concretos y con mayor detalle.
 

Como ya sabemos, Déjà Vu es un asistente de traducción automática desarrollado por la empresa española Atril. Se presenta como un software lleno de ventajas que agilizan la traducción y hace que nuestras traducciones gocen de mayor calidad en menor tiempo. He decidido resaltar algunas de las características más relevantes que hacen de un asistente de traducción una herramienta útil basándome en Déjà Vu:

1. Posibilidad de almacenar varias MT. Podremos ordenar entonces las MT por cliente (agilizando cuestion de estilo, por ejemplo), por tema (evitando problemas de homonimia, por ejemplo), etc.

2. Modificar criterios de alineación. Con ello, los segmentos no quedarán divididos por...

EL CONTENIDO DE ESTA ENTRADA SE HA TRASLADADO A:

http://traduccionylocalizacion.wordpress.com/2013/04/02/dejavu1/

PERDONEN LAS MOLESTIAS. 


 

Memorías de traducción

En realidad, una memoria de traducción coincide plenamente con un corpus lingüístico de tipo paralelo, pues contiene una selección de textos debidamente alineados con sus traducciones. Esta herramienta puede resultar de gran ayuda al traductor, llegando incluso a constituir una alternativa a los diccionarios. No es una simple base de datos, pues incorpora otro tipo de herramientas informáticas -glosarios, correctores, etc.

Si bien cualquiera de las herramientas -relacionadas con corpus de tipo paralelo- señaladas en la entrada anterior servirían como ejemplo para esta sección, me gustaría mencionar una nueva. Se trata de la memoria de traducción online de Glosbe de uso libre, con más de 1.000.000.000 de frases traducidas, y que también constituye un entorno colaborativo.

Algunas de esas MT poseen potentes motores de búsqueda que permiten explorar textos e identificar patrones lingüísticos y terminológicos comunes. Pueden localizar segmentos exactos al introducido, mostrando una coincidencia del 100%; pero también señalan segmetos de coincidencia parcial -que se denomina fuzzy match. En el caso de que el segmento introducido no aparezca en la MT, el usuario puede introducirlo manualmente quedando así almacenado para un futuro uso -acción que se demonina leveraging.

El proceso de búsqueda en una MT es sencillo: en primer lugar, el traductor introduce el segmento o término que pretende traducir. A continuación, el programa analiza y busca en su BDD coincidencias totales o parciales del texto introducido. Tras mostrárselas al traductor, éste las revisa, aceptando o rechazando la propuesta; y en caso de modificarla, la versión alterada queda almacenada en la propia BDD. Como consecuencia de este último paso, el volumen de una MT va creciendo por y alimentándose de su propio uso; por ello cuanto más se acceda a ella, más trabajo se ahorrará el traductor que la use.

Memorias de Traducción Compartidas

Debido a ese flujo autogenerador de contenidos, parece lógico plantearse la posibilidad y los beneficios de elaborar memorias de traducción compartidas; sobre todo en aquellos casos en los que se trate de un proyecto de traducción grande, en el que el proveedor trabaje con más de un traductor. En este caso, el propio proveedor sería responsabile de las labores de preprocesación, gestión y posterior ampliación de las MT utilizadas.

Para el cliente el uso de MTC tiene numerosos beneficios, como: reducir de costes y fomentar la competitivadad entre proveedores, disponer de proveedores especializados que compartan sus MT, evitar los riesgos de depender de un único proveedor, etc. Para el proveedor, poseer una MTC competente incrementa sus posibilidades en el mercado, demostrando su superioridad frente a otros proveedores y fomentando la calidad de las MT.

De forma general, la centralización que se produce con las MTC reduce costes y disminuye gastos con respecto al mantenimiento de varias MT, además de aumentar la fiablidad y las posibilidades que éstas ofrecen. Sin embargo no hay que subestimar la complejidad y dedicación que exige la gestión de MTC, pues su valor y calidad recaen directamente en la capacidad del proveedor para desempeñar dichas funciones de mantenimiento y ampliación de forma correcta.

Como ejemplo de MTC está la Very Large Translation Memory (VLTM) de Wordfast, de uso gratuito, y otro ejemplo más de entorno colaborativo. Para los interesados, introduzco aquí un link a varios de sus tutoriales para sacar el máximo rendimiento a la herramienta.






BIBLIOGRAFÍA:
- http://es.wikipedia.org/
- http://glosbe.com/
- http://www.wordfast.com/

Gestión de corpus multilingës

Como ocurre en muchas áreas de investigación lingüística, la utilización de un corpus lingüístico -o colecciones de textos que han sido seleccionados y compilados según unas características determinadas- tiene unas aplicaciones muy útiles. Normalmente empleados en análisis estadísticos y/o testeo de hipótesis, permiten señalar la frecuencia con que se uilizan términos o validar normas lingüísticas en un entorno específico.

En el caso concreto de la traducción el interés reside en la creación y el posterior uso de corpus paralelos, en el sentido de textos que son traducciones unos de otros. Hoy en día quizás consista en una herramienta íntimamente relacionada con la lingüística computacional, puesto que el conjunto de textos suelen encontrarse en formato digital. Sin embargo, existe un notorio ejemplo histórico de corpus paralelo: la piedra de Rosetta.

Como resulta lógico, la eficacia de este recurso depende directamente de la estructuración de su contenido; es decir, que los textos y sus traducciones estén bien alineados, incluyendo el mismo número de párrafos e incluso frases. Este proceso de alineación de textos es laborioso y lleva tiempo, por lo que antes de elaborar un corpus paralelo propio debemos conocer algunas herramientas que nos puedan ayudar en nuestra tarea.

En clase hablamos de y la herramienta de código libre Bitext2TMX, que nos permitía alinear dos textos para crear una futura memoria de traducción. También nos adentramos en el WinAlign de Trados -aquí una guía básica para empezar a usar el programa- y el alineador de DéjàVu. Investigando por mi cuenta he encontrado otros materiales que resultarían útiles en la elaboración de nuestro corpus paralelo individual, como la herramienta GIZA++, que ha sido recientemente actualizada y está publicada bajo una licencia copyleft GNU. Por nombrar otros, están también el programa open source Uplug y la herramienta ISA - Interactive Sentence Alignment.



A continuación señalaré algunos de estos corpus paralelos que he ido encontrando durante mi investigación sobre el tema. Uno de los analizado en clase es ParaConc, que a pesar de estar aún en versión beta, posee notoriedad y permite alinear textos, buscar y traducir términos y expresiones, etc. en una gran variedad de lenguas -incluyendo chino, japonés, árabe, etc.

A pesar de no ser un corpus parelelo sino simplemente un corpus lingüístico hispano, me parece interesante resaltar el proyecto del laboratorio lingüístico Molinolabs, y concretamente su corpus formado a partir de artículos de prensa de España, Argentina y México. Además del corpus, posee silabeador, acentuador, anagramador, lematizador y otros recursos más que en mi opinión podrían resultar de gran ayuda.

A parte del material disponible generado por los debates del parlamento europeo, ya comentado en clase, merece mención el corpus paralelo multilingüe JRC-Acquis. Con más de 20 millones de palabras en 230 pares de lenguas, es actualizado constamentemente y constituye el conjunto de leyes aplicables en los estados miembros de la Unión Europea, desde 1950 hasta nuestros días.

Otro de estos recursos es Tatoeba, una gran base de datos de oraciones completas y expresiones traducidas a casi 100 lenguas distintas. Ha sido publicada bajo las licencias Creative Commons por lo que libre y de fácil acceso académico, además de ser también un entorno colaborativo. Aquí el vídeo de presentación:



Para terminar, personalmente me ha resultado interesante un documento que he encontrado en el que su autor explica el proceso de preparación de un corpus paralelo, paso a paso; desde la recopilación de textos a la metodología de alineación empleada.






BIBLIOGRAFÍA:
- http://es.wikipedia.org/
- http://bitext2tmx.sourceforge.net
- http://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/
- http://www.gnu.org/
- http://blog.quillslanguage.com/
- http://sourceforge.net/
- http://www.athel.com/
- http://tatoeba.org/
- http://www.molinolabs.com/
- http://www.statmt.org/

Alineación de textos: WinAlign de Trados y el alineador de DéjàVu

Dedicaré una entrada de este blog a los alineadores de texto, extremadamente útiles para un traductor (sobre todo cuando más extensa sea su cartera de textos paralelos). Si bien podemos crearnos nuestro propio alineador con una hoja de cáculo Excel, existen dos herramientas que funcionan bien y que son muy concurridas: el WinAlign de TRADOS y el alineador de DÉJÀVU.


WinAlign de TRADOS




Alineador de DÉJÀVU




Como mencionaba al inicio de la entrada, cuanto más amplia sea la cartera de textos paralelos de un traductor, mejores serán los resultados de la alineación de texto; en definitiva, las memorias de traducción (que analizaré en la siguiente entrada) que posean serán más efectivas.

Sin embargo, no sólo importa el volumen de textos; sino también la calidad de la alineación, puesto que los resultados que de ella derivan serán más sólidos. Para esto, debemos tener en cuenta una serie de factores que nos ayudarán a alinear de forma correcta los textos que vayamos incluyendo a nuestras memorias. Algunos de esos factores son:

· Comprobar que los textos en lengua origen y meta son adecuados. Si comparamos un texto con otro que no es su traducción, o que no posee la misma temática, el proceso de alineación puede resultar inútil.
· Comprobar que dichos textos tienen el mismo formato de archivo. En caso contrario, la alineación será infructuosa; la herramienta no será capaz de contrastar y comparar los bloques de texto supuestamente paralelos.
· Especificar las lenguas de origen y meta. Lo más idóneo es organizar los textos en base a su temática, y a un par de lenguas. El utilizar más de un par puede provocar que el programa cometa errores comparativos (además de que la memoria de traducción final será menos específica).
· Seleccionar los archivos correspondientes. Puedes trabajar en uno o más archivos simultánteamente; el porcentaje de un texto que haya sido ya comparado se guarda, y el resto se puede continuar alineando en otro momento.
· Seguir las instrucciones de la herramienta de alineación elegida.
· Exportar el resultado en un formato compatible con el programa de memoria que se vaya a utilizar. En el caso de que sea un alineador incorporado, como el WinAlign que se incluye en el paquete de Trados o el alineador interno de DéjàVu, este proceso se realizará de forma automática.
· Seleccionar bien los textos paralelos. No todos los textos son adecuados para alimentar una MT; cuando más específica sea la temática, además de limitar el contenido a un único par de lenguas, más productiva será la memoria.

Para cerrar esta entrada, señalar que incluso cuando hemos realizado correctamente todos los pasos anteriores, no está de más revisar la alineación propuesta por el programa. La puntuación varía de lengua a lengua, lo que puede provocar que los segmentos relacionados por el programa no sean correctos, o resulten poco válidos para nuestra futura labor traductora.

Wikipedia y la web como "entorno colaborativo"

Cuando aplicamos el término "entorno colaborativo", generalmente estamos haciendo referencia a una red virtual que facilita la colaboración e interacción entre los miembros de una comunidad online. En este sentido, se está potenciando al máximo la característica comunicativa de la informática; su capacidad para desarrollar de forma espontánea toda un sistema de información y proyectos, núcleos socioculturales, servicios informativos, etc. Y todo resulta posible gracias a y a través de la Web 2.0, un término complejo de explicar pero que en líneas generales se refiere a un conjunto de plataformas que facilitan y favorecen esa interacción online. Para saber más sobre la Web 2.0 yo recomiendo este artículo, que detalla cuáles son sus orígenes, sus propiedades básicas, y sus diferencias con respecto a la Web 1.0.

Estos entornos colaborativos abarcan desde los editores de documentos compartidos como Google Docs, sitios web abiertos y editables como los wikis, foros y blogs como MySpace o Blogger, o incluso las notorias redes sociales como Twitter o Facebook, que incluyen perfiles y herramientas de conexión para aportan un enfoque colaborativo dentro de la comunidad.

Todas estas plataformas virtuales (e inumerables más) se han convertido en herramientas muy potentes dentro de nuestra sociedad; tanto a nivel personal como educativo, profesional, lúdico, publicitario, etc. En lo que a nosotros respecta, las TICs se presentan como un conjunto de soluciones que permiten crear y organizar entornos, fomentando un flujo dinámico de intercambio de información. Como futuros traductores estas herramientas pueden ser de gran utilidad en nuestras prácticas traductológicas; incluso traducir documentos pertenecientes a ese propio entorno puede llegar a ser nuestro objetivo. Por ello en esta entrada profundizaremos en el funcionamiento de Wikipedia, por ser probablemente el entorno colaborativo más notorio y extenso. Además de contener un número ridículo de artículos y trabajar con casi 300 lenguas, posee una red de herramientas "hermanas" dedicadas a variados dominios: un diccionario, una base de datos de citas célebres, un banco de libros de contenido libre, etc.

No hay nada que ilustre con mayor claridad la notoriedad de Wikipedia como el hecho de que resulta innecesrio explicar en qué consiste dicha web. Cualquier persona que esté leyendo este blog habrá utilizado casi de forma diaria dicha plataforma; y un porcentaje representativo habrá incluso participado en el proyecto editando entradas o utilizándolo como referencia. Sin embargo, dicha notoriedad resulta a veces un arma de doble filo: la pluralidad de usuarios y sus objetivos dispares a veces provocan que la información que Wikipedia contiene sea tendenciosa o falsa. Y a menudo -y es ésta la cuestión que más nos interesa-, las traducciones que se han efectuado de una lengua a otra han sido descuidadas y negligentes, lo que acarrea malentendidos y falsos sentidos.

Por ello, si queremos formar parte de este gran proyecto colaborativo, lo primero que debemos hacer es repasar las normas generales y ayudas básicas que esta web proporciona en su "Portal de la comunidad". En primer lugar, para la orientación de nuevos usuarios, Wikipedia cuenta con una serie de ayudas como una introducción general a cuestiones básicas, una zona de pruebas para practicar creando nuevas entradas, e incluso un programa de tutorías en el que un conjunto de usuarios veteranos voluntarios se ofrecen a actuar como tutores.

También cabe resaltar una sección que a mi modo de ver resulta muy certera: una especie de declaración de lo que Wikipedia no es. Creo que este aspecto merece mención pues saca a la luz lo revolucionario de Wikipedia en sí; lo que hizo que desde sus orígenes surgiera como una propuesta innovadora que relegaría al pasado a las ya arcaicas colecciones enciclopédicas.

Dado el amplio abanico de posibilidades de colaboración dentro de este entorno, considero que lo más útil sería recalcar también aquellos sectores en los que la labor de un traductor resulta más conveniente y favorable. En este sentido Wikipedia cuenta con la sección "Cómo puedes colaborar", en la que solicitan individuos bilingües tanto para traducir desde otras wikipedias al español, como para corregir traducciones "dudosas" ya emitidas. Por otro lado, proponen una serie de recomendaciones a la hora de traducir un artículo; así como un taller idiomático en el que ofrecen apoyo en la traducción de pasajes, frases, modismos, argots, etc.

Resumiendo, por un lado, Wikipedia representa para futuros traductores como nosotros una oportunidad indudable para la práctica traductológica, la familiarización con entornos colaborativos de trabajo (que en la actualidad está a la orden del día), e incluso para ir consolidando nuestra reputación como profesionales. Por otro lado, podemos servirnos de ella como base de datos terminológica o glosario; siempre teniendo en cuenta que el contenido es libre y abierto, y por tanto, resulta necesario filtrar y corroborar la información que buscamos y encontramos.





BIBLIOGRAFÍA:
- http://es.wikipedia.org/
- http://www.fundacion.telefonica.com/es/que_hacemos/conocimiento/
- http://ciberprensa.com/cuales-son-tus-redes-sociales-favoritas/
- http://tecnologia21.com/001-wikipedia-convierte-libro-5000-paginas
- http://educacionvisualwanda.blogspot.com/