La traducción español-inglés de las fichas descriptivas de chorizo: un estudio de caso basado en el contraste de un corpus paralelo y de un corpus comparable

FACULTAD DE TRADUCCIÓN E INTERPRETACIÓN Grado en Traducción e Interpretación TRABAJO FIN DE GRADO La traducción español-inglés de las fichas descriptivas de chorizo: un estudio de caso basado en el contraste de un corpus paralelo y de un corpus comparable Presentado por Dña. Ana López Tirado Tutelado por la Dra. Ma Teresa Ortego-Antón Soria, junio de 2019 Atiendi, Asturies Atiendi, Asturies, atiendi lo que falo na to fala anque nos oyíos tengas muncha llingua castellana. Sé que sofristi abondu que fusti más nueche qu’alba que fixisti too dafechu lo que sentíes pel alma. Sélo bien, pero’l dolor golviósete una mordaza dexándote a fuerza sombra una llaceria na fala. Esa llaceria espardióse como una postiella gafa fendió to llingua llariega fasta torgate falala. Y la hestoria que pulsiasti cola pallabra bien alta quedando fo callandina como ensin acordanza. Y ensin acordanza un pueblu nun tien futuru a la llarga. Atiendi, Asturies, atiendi lo que falo na to fala. Manuel Asur 1 ÍNDICE RESUMEN ..................................................................................................................................... 3 ABSTRACT ..................................................................................................................................... 3 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 4 1.2. COMPETENCIAS DESARROLLADAS.................................................................................. 4 1.3. OBJETIVOS DEL ESTUDIO ................................................................................................. 5 2. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................................... 6 2.1. LA TRADUCCIÓN EN EL SECTOR AGROALIMENTARIO .................................................... 6 2.2. LOS CORPUS Y LA TRADUCCIÓN ...................................................................................... 7 2.2.1. DEFINICIÓN DE CORPUS ........................................................................................... 7 2.2.2. TIPOLOGÍA DE CORPUS ............................................................................................. 8 2.2.3. UTILIDADES DE LOS CORPUS COMO HERRAMIENTAS DE TRADUCCIÓN ............10 2.2.4. CARACTERÍSTICAS DE LOS CORPUS AD HOC COMO HERRAMIENTAS DE TRADUCCIÓN ......................................................................................................................12 3. METODOLOGÍA .......................................................................................................................14 3.1. INTRODUCCIÓN ...............................................................................................................14 3.2. REVISIÓN Y ALIMENTACIÓN DE P-GEFEM .....................................................................14 3.3. LA MUESTRA DE ANÁLISIS .............................................................................................16 3.4. LOS EQUIVALENTES Y SU FRASEOLOGÍA ......................................................................17 3.5. EXPLOTACIÓN DE C-GEFEM Y COMPARACIÓN LINGÜÍSTICA ........................................18 4. ANÁLISIS Y RESULTADOS ......................................................................................................20 4.1. RESULTADOS EN P-GEFEM ............................................................................................20 4.1.1. Grasa ........................................................................................................................20 4.1.2. Azúcar ......................................................................................................................20 4.1.3. Producto ...................................................................................................................21 4.1.4. Información ..............................................................................................................21 4.1.5. Extra .........................................................................................................................21 4.1.6. Fresco y conservar ..................................................................................................21 4.1.7. Saturado ..................................................................................................................21 4.1.8. Ingrediente y loncha ................................................................................................21 4.2. CONTRASTE DE RESULTADOS EN C-GEFEM .................................................................22 4.2.1. Proteína ....................................................................................................................22 4.2.2. Grasa ........................................................................................................................23 4.2.3. Hidrato de carbono .................................................................................................23 4.2.4. Información ..............................................................................................................23 4.2.5. Extra .........................................................................................................................23 2 4.2.6. Saturado ..................................................................................................................24 4.2.7. Azúcar y azúcares ....................................................................................................24 4.2.8. Peso..........................................................................................................................25 4.2.9. Leche ........................................................................................................................25 4.2.10. Loncha ...................................................................................................................25 4.2.11. Fresco ....................................................................................................................25 4.2.12. Conservar ..............................................................................................................26 4.2.13. Valor medio ...........................................................................................................26 4.2.14. Kilocaloría, gramo, kilogramo ..............................................................................26 4.2.15. Producto, peso neto, ingrediente .........................................................................26 4.3. LA BASE DE DATOS TERMINOLÓGICA ...........................................................................26 5. CONCLUSIONES .....................................................................................................................28 6. BIBLIOGRAFÍA .........................................................................................................................30 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Hoja de cálculo con información sobre cada archivo .txt y los productos que se muestran en las páginas en español ........................................................................................15 Figura 2. Hoja de cálculo con información sobre cada archivo .txt y los productos que se muestran en las páginas en inglés ...........................................................................................15 Figura 3. Listado de unidades léxicas más frecuentes en el subcorpus en español de P- GEFEM extraídas con la función Word List de AntConc 3.4.4. (Anthony, 2018) ...................16 Figura 4. Ejemplo de concordancia de una unidad léxica y su traducción en español y en inglés con ParaConc ...................................................................................................................17 Figura 5. Fragmento de la hoja de cálculo con información terminológica y fraseológica extraída de P-GEFEM .................................................................................................................18 Figura 6. Fragmento de la hoja de cálculo utilizada para la recogida de datos para el contraste de resultados .............................................................................................................19 Figura 7. Ficha terminológica del término «extra» ....................................................................27 Figura 8. Ficha terminológica del término «información» ........................................................27 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Tamaño de P-GEFEM ...................................................................................................16 Tabla 2. Comparación de la traducción español-inglés del término milk protein y su uso en los textos originales en inglés ...................................................................................................22 Tabla 3. Comparativa de texto original en español con su traducción al inglés y con texto original en inglés ........................................................................................................................24 3 RESUMEN El sector agroalimentario tiene gran presencia en España y es uno de los que más beneficios aporta a la economía de nuestro país. Sin embargo, apenas existen estudios relacionados con la traducción de los textos agroalimentarios (Rivas Carmona y Veroz González, 2018; Ortego-Antón, 2019). Por ello, el objetivo de este trabajo es comprobar si la terminología recogida en las fichas descriptivas del chorizo de las principales empresas del sector cárnico se trasvasa al inglés utilizando los mismos equivalentes que se emplean cuando se redactan originalmente en lengua inglesa. Para ello, llevaremos a cabo un análisis lingüístico basado en los datos de un corpus paralelo y de un corpus comparable con una muestra de 20 términos relacionados con el chorizo. Con los resultados que se desprendan de nuestro trabajo, podremos obtener una panorámica del trasvase interlingüístico, así como detectar patrones de comportamiento típicos de las traducciones y de los textos redactados originalmente en lengua inglesa que podrán ser aplicados a la generación de aplicaciones basadas en el procesamiento del lenguaje natural. Palabras clave: traducción, inglés, español, corpus, terminología, sector agroalimentario. ABSTRACT The agrifood sector has a strong presence in Spain and it is one of the most beneficial sectors for the Spanish economy. However, the number of studies related to the translation of agrifood texts is scarce (Rivas Carmona y Veron González, 2018; Ortego- Antón, 2019). For this reason, the purpose of this paper is to determine whether the terminology displayed on the chorizo product sheets of the main companies in the meat industry is transferred into English by using the same equivalents that are used when the texts are written originally in English. We will conduct a linguistic analysis based on the data of parallel and a comparable corpus with a sample of 20 terms related to the chorizo. The findings of our study will allow us to get a panoramic view of the interlinguistic transfer and to detect patterns of behaviour which are typical of the translations or of the texts originally written in English. These patterns could be applied to the creation and development of natural language processing-based applications. Keywords: translation, English, Spanish, corpora, terminology, agrifood sector. 4 1. INTRODUCCIÓN El presente estudio, denominado La traducción español-inglés de las fichas descriptivas de chorizo: un estudio de caso basado en el contraste de un corpus paralelo y de un corpus comparable, se encuadra dentro de un trabajo de introducción a la investigación en el marco de una beca de colaboración en tareas de investigación en departamentos L.O.U. otorgada por el Consejo Social de la UVa 1 y que estamos desarrollando en el Departamento de Lengua Española bajo la tutela de la Dra. Mª Teresa Ortego-Antón. En el marco de la mencionada beca, los objetivos que nos propusimos alcanzar antes del comienzo de dicho proyecto de investigación fueron, entre otros, ser capaz de trabajar dentro de un equipo de investigación, iniciarnos en tareas de investigación y profundizar en la traducción especializada de los términos relativos a la industria cárnica en las lenguas inglesa y española. Asimismo, la finalidad de estas becas es proporcionar una formación investigadora inicial a los alumnos universitarios para facilitar su futura orientación profesional o investigadora, mediante su participación o colaboración en tareas de investigación, vinculadas con los estudios que están cursando, en un Departamento universitario o Instituto L.O.U. Esta finalidad se pretende cumplir en régimen de compatibilidad con sus estudios, permitiéndose a la vez realizar el Proyecto Fin de Carrera o Trabajo de Fin de Grado (Convocatoria becas Consejo Social de colaboración en tareas de investigación en departamentos e institutos L.O.U. para el curso académico 2018-19). Por otro lado, uno de los requisitos de dicha beca es que exista una cierta conexión entre la labor a desarrollar y el historial científico-técnico de los candidatos y, en su caso, con el Trabajo de Fin de Grado o Fin de Máster que estén realizando en esta Universidad, de ahí que este trabajo encuentre su base en el estudio que estamos desarrollando en el contexto de la mencionada beca de colaboración. A partir de lo establecido en la convocatoria, hemos centrado el presente estudio en el análisis de la terminología y fraseología del sector cárnico (concretamente del chorizo) para comprobar si las traducciones que se recogen en las páginas web de algunas empresas españolas se adecúan al contexto anglosajón. Para ello, las compararemos con textos del mismo género y tipología redactados originalmente en inglés con el fin de destacar la importancia de un buen trasvase interlingüístico cuando se ofrece la mencionada información en las páginas web tanto en inglés como en español. Además, este tema nos resulta de gran interés debido a que procedemos de una región cárnica como es Asturias donde, dentro del sector de las chacinas destaca, por encima de todo, un producto típico como el chorizo. Por lo tanto, esta será la temática de este estudio, que se desarrollará en los capítulos siguientes. 1.2. COMPETENCIAS DESARROLLADAS Con este trabajo pretendemos desarrollar una serie de competencias, que se exponen en el Proyecto docente de la asignatura Trabajo Fin de Grado de la UVa durante el curso 2018/2019 2 , a saber, las competencias generales G1 y G3 y las competencias específicas E5, E8, E17, E18, E19, E35, E36, E37, E39, E40, E47, E50, E51 y E52. 1 http://consejosocial.uva.es/ 2 https://alojamientos.uva.es/guia_docente/uploads/2018/423/41142/1/Documento.pdf 5 1.3. OBJETIVOS DEL ESTUDIO El objetivo general de este estudio es comprobar si la terminología recogida en las fichas descriptivas del chorizo de las principales empresas del sector cárnico se trasvasa al inglés utilizando las mismas denominaciones que cuando se redactan originalmente en lengua inglesa. Por otro lado, este estudio también presenta unos objetivos más específicos, que se enumeran a continuación:  Verificar si la traducción de una muestra de términos se corresponde con la denominación empleada al redactar textos originalmente en inglés o, por el contrario, solamente se emplean en las traducciones del español al inglés.  Poner en práctica los conocimientos adquiridos durante la carrera en asignaturas como Documentación para traductores, Informática aplicada la traducción o Terminología, entre otras, con el fin de desarrollar una metodología basada en corpus que aplicaremos para analizar la muestra de análisis.  Ser capaz de examinar y diferenciar si un término es producto de la traducción o si está bien empleado en un contexto determinado.  Aplicar los conocimientos y competencias adquiridos para compilar, explotar y analizar un corpus paralelo y un corpus comparable.  Analizar el comportamiento léxico y fraseológico de los términos de la muestra de análisis.  Alimentar una base de datos terminológica con entradas en español y en inglés que recoja los términos de la muestra.  Exponer los resultados y conclusiones del estudio de manera clara y concisa. 6 2. MARCO TEÓRICO En este capítulo presentamos una breve introducción de la situación de la traducción en el sector agroalimentario en España, destacando la importancia de las lenguas como factor esencial para que las empresas extiendan su internacionalización en el mundo globalizado actual. Asimismo, proporcionamos una definición del concepto de «corpus» para comprender uno de los elementos principales en los que hemos basado nuestro estudio y ofrecemos una clasificación de los distintos tipos de corpus atendiendo a sus características fundamentándonos en autores como Torruella y Llisterri (1999) o Corpas Pastor (2001). También describimos los beneficios del uso de los corpus como herramientas de traducción y señalamos las principales características que estos deben cumplir para satisfacer el mencionado uso. La definición y delimitación de estos conceptos serán los pilares en los que se asiente nuestro trabajo. 2.1. LA TRADUCCIÓN EN EL SECTOR AGROALIMENTARIO El sector agroalimentario abarca tanto el sector primario como el secundario y el terciario, lo que conlleva la producción de un gran volumen de textos, con distintos grados de especialización y pertenecientes a diversos dominios y géneros textuales. Además, este sector cada vez requiere de un mayor número de traductores especializados como consecuencia de la demanda y la consiguiente exportación de productos españoles a cualquier parte del mundo. De hecho, este sector es de gran relevancia en nuestro país, ya que constituye una de las principales actividades impulsoras de la economía española. Sin embargo, la documentación en este campo del saber es más bien escasa y, por lo que respecta a los estudios sobre la traducción de los textos de este ámbito, el número es todavía menor. En consecuencia, con este trabajo pretendemos introducirnos en la traducción agroalimentaria a través de un enfoque terminológico que pueda ayudar a las empresas de este sector a optimizar la comercialización de sus productos, ya que estas están adquiriendo cada vez más relevancia en el panorama internacional debido al proceso de globalización. Entre los servicios y competencias de las mencionadas empresas destaca la presencia de las mismas en Internet, consecuencia de la creciente digitalización a la que se ven sometidas la mayoría de las actividades hoy en día. Esta digitalización es clave en el proceso de expansión comercial de las empresas. Por ello, vemos necesario que las páginas web con las que las empresas agroalimentarias se muestran a potenciales clientes de cualquier parte del mundo estén disponibles en varias lenguas con el fin de extender el alcance de sus productos y, por supuesto, que las traducciones del español a otras lenguas sean adecuadas al contexto y a la cultura de la lengua de llegada para asegurar que las empresas españolas puedan competir en el mercado global. Por otro lado, el tema que abordamos será de gran utilidad para dar respuesta a los problemas terminológicos que pueden surgir al traducir textos de este ámbito ya que, en ocasiones, resulta complejo el trasvase de ciertos términos de una lengua a otra y, sobre todo, de una cultura a otra, puesto que estamos ante productos típicos de una determinada área geográfica que pueden resultar desconocidos más allá de nuestras fronteras, como ocurre con el pimentón de La Vera, el chorizo o la morcilla. Ante este tipo de situaciones, como indica Epstein (2009), es necesario conocer bien las distintas estrategias de traducción que se pueden emplear y saber cuál es la más adecuada dependiendo del tipo de dificultad a la que nos enfrentemos con el fin de solventarla. 7 Por estos motivos, en este trabajo pretendemos abordar el trasvase interlingüístico (del español al inglés) de una muestra de términos agroalimentarios que se utilizan en la redacción de fichas descriptivas de chorizo y de la fraseología de dichos términos, esto es, los equivalentes en lengua inglesa de los términos empleados en español, a partir de una metodología de análisis basada en corpus con el fin último de observar los principales patrones de comportamiento terminológico durante el trasvase interlingüístico del español al inglés. 2.2. LOS CORPUS Y LA TRADUCCIÓN 2.2.1. DEFINICIÓN DE CORPUS Como ya hemos apuntado, la industria agroalimentaria, aun siendo una de las actividades primordiales en España —en especial en una serie de regiones en las que este sector representa una parte importante de la economía—, no ha merecido especial atención por parte de la investigación de los Estudios de Traducción (Ortego Antón, 2019: 24). Por esta razón y con el objetivo de extender la competencia y el alcance de las empresas dedicadas a la producción de chacinas y, más concretamente, de chorizo, hemos llevado a cabo el presente estudio. Dado que vamos a basar la metodología en corpus, conviene señalar que no existe una univocidad con respecto a la designación de dicho concepto por parte de los expertos en traducción, lo que nos lleva a encontrar distintas denominaciones para hacer referencia a los corpus ad hoc 3 , es decir, a los corpus diseñados para cubrir unas necesidades concretas y preestablecidas. No obstante, de aquí en adelante, el término que emplearemos será el de corpus ad hoc, siguiendo la propuesta de Aston (1999). Ante definiciones del concepto de corpus poco entusiastas y simples como la ofrecida por Leech (1992: 106): «On the face of it, a computer corpus is an unexciting phenomenon: a helluva lot of text, stored on a computer», nos encontramos con otras que ofrecen un mayor número de características. Por ejemplo, Alvar Ezquerra et al. (1994: 9-10) proporcionan la siguiente definición de corpus: «Un corpus es un conjunto homogéneo de documentos de cualquier tipo […] que se toman como modelo de un estado o nivel de la lengua predeterminado, al cual representan o se pretende que representen». Por otro lado, Sinclair (1996: 4) define corpus de una forma similar: «A collection of pieces of language that are selected and ordered according to explicit linguistic criteria in order to be used as a sample of the language». En esta línea está también la definición ofrecida posteriormente por Sinclair (2005: 1), quien considera que los corpus son conjuntos de textos en formato electrónico seleccionados a partir de una serie de parámetros que representan, en la medida de lo posible, una lengua como fuente de datos para su análisis. No obstante, estas definiciones corresponden al concepto de corpus en su sentido más general. Los corpus, a su vez, pueden clasificarse en función de una serie de características como el número de lenguas incluidas, la modalidad de la lengua de los 3 Este tipo de corpus (los corpus ad hoc) también ha recibido las siguientes denominaciones: corpus virtual (Corpas Pastor, 2012), disposable corpus, do-it-yourself (DIY) corpus (Zanettin, 2002), domain-specific corpus (Corpas Pastor, 2004: 226), web corpus (Fletcher, 2004), electronic corpus (Corpas Pastor, 2001; Varantola, 2003), ephemeral corpus (Corpas Pastor, 2004: 226), precision corpus (Varantola, 1997) y special purpose corpus (Pearson, 1998; Sánchez-Gijón, 2003a, 2003b), entre otras. 14 3. METODOLOGÍA 3.1. INTRODUCCIÓN Como hemos explicado anteriormente, nuestro estudio se ha basado en la compilación de un corpus para, posteriormente, analizar el comportamiento de diversos elementos terminológicos y fraseológicos dentro del mismo. A partir del corpus paralelo P-GEFEM, compuesto por fichas descriptivas de embutidos en español y sus traducciones al inglés (Ortego-Antón y Fernández Nistal, en prensa), hemos revisado los textos que componen dicho corpus, dado que algunos de ellos no cumplían con los requisitos necesarios para llevar a cabo nuestro análisis al no cumplir exactamente la misma función textual. En nuestro caso, acotamos la búsqueda de textos solamente a un determinado género textual, las fichas descriptivas de embutidos, y nos centramos en la terminología del chorizo. Por este motivo, fue necesario comprobar las características de todos los textos que componían el corpus P-GEFEM: si los textos originales y sus traducciones presentaban la misma estructura, si no había omisiones o adiciones en la traducción, si eran fichas descriptivas de producto, etc. Una vez revisado, procedimos a eliminar todos aquellos que no cumplían con las características requeridas para nuestro análisis y, a continuación, a alimentarlo con textos que cumplieran los requisitos de búsqueda. Para llevar a cabo dicho proceso, nos basamos en el protocolo de compilación expuesto por Seghiri (2017: 47), constituido por cuatro fases: búsqueda, descarga, formato y almacenamiento. 3.2. REVISIÓN Y ALIMENTACIÓN DE P-GEFEM La primera fase, la búsqueda, consistirá en buscar en la red textos en páginas web que cumplan con los requisitos de nuestro estudio. Para ello, las páginas deberán tener disponible una versión original en español y otra traducida al inglés y mostrar fichas de producto (teniendo en cuenta que el único artículo que nos interesa es el chorizo). Llevaremos a cabo un proceso de búsqueda en páginas de diversas empresas nacionales basadas en la producción de chacinas, como Ortiz 5 , Incarlopsa 6 , Ezequiel 7 , Tello 8 , Espuña 9 , Monter 10 o Emcesa 11 , entre otras. A partir de las páginas web de estas empresas, descargaremos las fichas de producto como texto en formato plano (.txt) y sustituiremos aquellas que no son válidas en el corpus original por los nuevos textos. Para almacenarlos, crearemos una carpeta compartida en Google Drive denominada P- GEFEM a la que añadiremos una carpeta denominada GESTIÓN y otra denominada CORPUS, que se divide en dos subcarpetas (ES y EN) a las que subiremos los textos en formato .txt en ambas lenguas con una denominación preestablecida (esta constituirá la fase de almacenamiento), tal y como explican Ortego-Antón y Fernández Nistal (2019): [Los archivos] se guardan correlativamente con el número (101, 102, 103, etc.), el género textual (DM = dried meats en lengua inglesa), el origen (WS = web), dos iniciales con la denominación de la empresa (por ejemplo, IM = Ibéricos Montellano [o ES = Espuña]), el tipo textual [en este caso, fichas de producto] (PD = product description), […] la fecha (AAMMDD), el campo (Foodie) y la lengua (ES o EN). 5 http://www.embutidosortiz.com/ (Fecha de consulta: 11/02/2019) 6 https://www.incarlopsa.es/ (Fecha de consulta: 11/02/2019) 7 https://www.embutidosezequiel.com/ (Fecha de consulta: 15/02/2019) 8 http://www.tello.es/ (Fecha de consulta: 19/02/2019) 9 https://www.espuna.es/ (Fecha de consulta: 19/02/2019) 10 http://www.embutidosmonter.es/es/ (Fecha de consulta: 19/02/2019) 11 https://emcesa.com/ (Fecha de consulta: 22/02/2019) 15 Un posible ejemplo es el archivo 125DMwsESPD190121FoodieES, que hace referencia a un texto de la empresa Espuña, descargado el 21 de enero de 2019. Además, en la carpeta de GESTIÓN dentro de P-GEFEM también crearemos una hoja de cálculo compuesta por varias columnas con distinta información: la denominación de los archivos .txt, la URL de la página web en la que se encuentra la ficha de producto, el ID del investigador (en nuestro caso, nuestras iniciales: ALT), el nombre de la empresa, la fecha de descarga, el tipo de producto (chorizo), el país y la denominación que la empresa da al producto en cuestión (por ejemplo, chorizo ibérico de bellota). Figura 1. Hoja de cálculo con información sobre cada archivo .txt y los productos que se muestran en las páginas en español Figura 2. Hoja de cálculo con información sobre cada archivo .txt y los productos que se muestran en las páginas en inglés En consecuencia, P-GEFEM se corresponde con un corpus ad hoc, dado que se ha creado para suplir unas necesidades específicas; virtual (o ad hoc), ya que está 16 compuesto por textos obtenidos de Internet; paralelo, al integrar textos originales en español y sus traducciones en inglés; bilingüe y monodireccional, dado que las traducciones solo son en una dirección (de la lengua A, español, a la lengua B, inglés); y textual, al estar compuesto por textos que, en nuestro caso, son fichas descriptivas de producto. Además, el corpus P-GEFEM cumple con las características de la representatividad (puesto que está compuesto por textos del mismo género textual) y del equilibrio, ya que el corpus está compuesto por 100 textos en español y 100 en inglés obtenidos de más de 20 empresas distintas. Por lo que respecta al tamaño, en la Tabla 1 se muestra el número de palabras en total (casos) y el número de palabras distintas (tipos) de cada corpus (tokens y types en inglés respectivamente). Casos Tipos ES 10 387 1017 EN 29 119 1895 Tabla 1. Tamaño de P-GEFEM 3.3. LA MUESTRA DE ANÁLISIS En primer lugar, debemos seleccionar la muestra de análisis, para lo que utilizaremos la herramienta AntConc 3.4.4. (Anthony, 2018), un analizador de concordancias de corpus y de análisis textual. Introduciremos todos los textos del corpus en cada una de las lenguas codificados como UTF-8 para, tras filtrar los resultados con una stoplist con el fin de evitar los determinantes, pronombres, artículos y conjunciones, observar los términos que aparecen con más frecuencia en los textos en español (Figura 3). Esto lo haremos mediante la lista de palabras (Word List) que proporciona el programa con el fin de seleccionar aquellos que constituirán la muestra de análisis (20 en total): «proteína», «grasa», «hidrato de carbono», «kilocaloría», «producto», «información», «extra», «saturado», «azúcar», «azúcares», «peso», «peso neto», «gramo», «kilogramo», «ingrediente», «leche», «loncha», «fresco», «valor medio» y «conservar». Figura 3. Listado de unidades léxicas más frecuentes en el subcorpus en español de P-GEFEM extraídas con la función Word List de AntConc 3.4.4. (Anthony, 2018) 17 3.4. LOS EQUIVALENTES Y SU FRASEOLOGÍA Una vez establecida la muestra de análisis y con el fin de analizar las concordancias de P-GEFEM en profundidad, procederemos a utilizar ParaConc, una herramienta de gran interés en nuestro caso, ya que es un analizador de concordancias multilingüe de corpus paralelos. Esta aplicación alinea los textos del corpus (que, al igual que en AntConc, deben estar guardados como .txt) en una lengua y en otra, extrae las concordancias de los términos que se introduzcan en el buscador y las muestra en su contexto. Además, es multilingüe porque puede gestionar corpus compuestos de hasta cuatro subcorpus. Esto significa que se podría analizar de forma simultánea un corpus compuesto por textos originales en español y por sus traducciones hasta en cuatro lenguas. Una de las ventajas de este programa es que su interfaz ofrece al usuario una vista que permite comparar los textos en cada lengua en un vistazo, tal y como muestra la siguiente imagen. Figura 4. Ejemplo de concordancia de una unidad léxica y su traducción en español y en inglés con ParaConc Además, ParaConc ofrece la frecuencia de aparición de las unidades léxicas (en la imagen, 61 matches, en la parte inferior izquierda de la ventana) y de sus colocaciones, que aparecen destacadas en ambas partes de la pantalla. En este trabajo, vamos a definir «colocación» como «coaparición de palabras»; por ejemplo, algunas de las colocaciones de «proteína» se corresponden con «proteína de soja», «proteína láctea» o «proteína grasa». Asimismo, ParaConc permite buscar posibles traducciones en el corpus traducido para el término que se esté estudiando y, al igual que Antconc, ofrece la opción de extraer un listado con las palabras más frecuentes dentro del corpus en cada una de las lenguas a través del comando Frequency>Frequency Order. Con la información proporcionada por esta herramienta, diseñaremos una hoja de cálculo que reúna información sobre los términos de la muestra de análisis, las ocurrencias 12 de los mismos en español, la traducción al inglés en P-GEFEM, las ocurrencias del término traducido, las colocaciones de cada término en español y la 12 Número de veces que aparece cada término en el corpus. 18 traducción de dichas colocaciones al inglés. Además, en otra columna, añadiremos posibles observaciones relacionadas con el uso de cada término y de su traducción. Figura 5. Fragmento de la hoja de cálculo con información terminológica y fraseológica extraída de P-GEFEM Por último, compararemos las traducciones con los términos y la fraseología empleados originalmente en inglés a partir del estudio en un segundo corpus: C-GEFEM. 3.5. EXPLOTACIÓN DE C-GEFEM Y COMPARACIÓN LINGÜÍSTICA C-GEFEM es un corpus ad hoc, virtual y comparable, es decir, compuesto por textos originales en inglés, cuyo diseño y compilación se llevó a cabo en el marco del proyecto I+D nacional titulado Análisis contrastivo y traducción inglés-español: Aplicaciones III (Ref. FFI2013-42994-R 13 ). Por lo tanto, nos basaremos en un corpus comparable ya existente de la misma naturaleza que P-GEFEM para comprobar si los patrones de comportamiento lingüísticos observados en el corpus paralelo se reflejan en el corpus comparable y, por ende, si en las traducciones al inglés se emplean los equivalentes establecidos en inglés. En esta fase, volveremos a utilizar AntConc 3.4.4. (Anthony, 2018). Siguiendo la metodología descrita por Ortego-Antón y Fernández Nistal (en prensa), comprobaremos si los términos de las traducciones de P-GEFEM se emplean en los textos originales, introduciremos cada término en inglés en el buscador de palabras del programa y observaremos sus ocurrencias y sus colocaciones. Si AntConc no ofrece resultados para el término que se busca, dicho término no se utiliza en los textos redactados originalmente en lengua inglesa. En el caso de que sí aparezcan ocurrencias, observaremos las colocaciones del término de manera eficaz gracias a la ilustrativa interfaz del programa. Con la información recopilada, añadiremos cuatro columnas a la hoja de cálculo que habíamos creado en la fase anterior con la siguiente información: término empleado en inglés, ocurrencias, colocaciones del término en inglés junto con el número de ocurrencias y posibles observaciones (Figura 7). Esto nos permitirá contrastar de manera sencilla el comportamiento de la terminología traducida al inglés 13 http://contraste2.unileon.es/web/es/corpus0_C-GEFEM.html (Fecha de consulta: 30/04/2019). 19 y comprobar si se asemeja a la recogida en los textos originalmente redactados en esta lengua. Figura 6. Fragmento de la hoja de cálculo utilizada para la recogida de datos para el contraste de resultados Por último, crearemos una base de datos terminológica con la herramienta SDL MultiTerm 2019 a partir de un archivo de definición (archivo que determina el número y el tipo de los campos que están presentes en cada entrada de la base de datos terminológica) creado previamente (Ortego-Antón, 2019: 96). La utilización de este programa para completar esta última fase está establecida previamente al formar parte el estudio de un proyecto de mayor envergadura. Esta fase nos servirá para desarrollar una aplicación práctica con los resultados que se desprenden del análisis lingüístico basado en corpus, ya que crearemos una entrada para cada término. En cada entrada, en el primer nivel, se añadirá información de gestión relevante, como el autor (en nuestro caso, ALT), la fecha de creación y de revisión de la entrada (con formato dd/mm/aa) o el campo al que pertenecen los términos recogidos dentro de su sistema conceptual. En el segundo nivel (idioma), cada ficha incluirá el término en español y su equivalente en inglés y, en el tercer nivel (término), se añadirá distinta información para cada lengua: la categoría gramatical del término, posibles abreviaturas, un ejemplo en contexto, posibles variantes y colocaciones más frecuentes. En el caso de los términos con más de una acepción, se creará una entrada para cada significado. Una vez expuesta la metodología, procedemos en el siguiente capítulo a presentar el análisis de los datos obtenidos. 20 4. ANÁLISIS Y RESULTADOS En el presente capítulo comprobaremos cómo se traducen los términos a través del análisis en P-GEFEM y, a continuación, contrastaremos los resultados obtenidos en el corpus comparable C-GEFEM. 4.1. RESULTADOS EN P-GEFEM En este apartado, nos centraremos solo en aquellos casos en los que hemos observado que no se trasvasa utilizando el equivalente establecido. Dedicaremos un epígrafe a cada término, en cada uno de los que comentaremos la información observada en relación a cada uno de ellos. 4.1.1. Grasa En primer lugar, observamos que un término puede hacer referencia a dos conceptos diferentes dentro de este campo del saber. Por ejemplo, el término «grasa» se repite regularmente a lo largo de los textos; no obstante, tiene dos acepciones distintas: o bien hace referencia al tocino del cerdo, es decir, al sebo del animal, o bien se refiere a los lípidos del chorizo una vez preparado para el consumo (valor que aparece en la tabla de información nutricional). Por esta razón y como hemos explicado anteriormente, cuando alimentemos la base de datos terminológica, tendremos que crear dos entradas distintas («grasa1» y «grasa2») para recoger sus dos significados. En cuanto a la traducción de dicho término, existe solo un equivalente en el subcorpus en inglés de P- GEFEM: fat; es decir, en lengua inglesa, el término fat puede referirse tanto a la cantidad de sebo presente en una loncha de chorizo como a la proporción de grasas del producto, igual que sucede en español con su equivalente «grasa». Además, «grasa» presenta dos traducciones distintas en inglés dentro del corpus paralelo P-GEFEM: fat y fatty acid. Sin embargo, el equivalente de este último término se corresponde con «ácido graso», que no es exactamente lo mismo que «grasa» (por explicarlo de una manera simplificada, las grasas están compuestas por ácidos grasos). No obstante, las veces que aparece el término «ácido graso» en los textos en español, su traducción al inglés es igualmente sorprendente, ya que se traduce como fat (grasa) y, por lo tanto, no se corresponde con el equivalente establecido: fatty acid. Podría decirse que nos encontramos ante una traducción cruzada. En estos casos, observamos en las traducciones una carencia de equivalencia y exactitud, ambos factores muy importantes en traducción, ya que se debe transmitir exactamente el mismo significado que en el original para garantizar la calidad de la traducción. 4.1.2. Azúcar Un fenómeno similar al detectado con «grasa», en el que se pone de manifiesto el empleo de distintas acepciones para un mismo término, también se reproduce con el término «azúcar» que, en singular, hace referencia al ingrediente y, en plural, a la proporción de hidratos de carbono presentes en el producto (en este caso, el significado varía en función de una cuestión morfológica como es el número en el que se emplea el término). Por esta razón, también crearemos dos entradas distintas en la base de datos terminológica para este término («azúcares» y «azúcar»). 21 4.1.3. Producto El término «producto» es uno de los más frecuentes en el corpus (100 ocurrencias). Observamos que, en inglés, aparece la colocación dairy product, mientras que en español, la colocación «producto lácteo» (que se correspondería con la traducción literal) no está presente, sino que la denominación dairy products se refiere a la colocación «leche y derivados». Así pues, volvemos a encontrarnos ante una falta de exactitud en la traducción de esta colocación, que aparece en los textos en ambas lenguas al presentar los alérgenos del producto. 4.1.4. Información Observamos que el término «información» se traduce como information en la mayoría de los casos, pero también como fact en ciertas ocasiones, y que se presenta también una abreviatura, info. En el siguiente apartado comprobaremos si estos términos se utilizan en los textos redactados originalmente en inglés y si, por ende, las traducciones proporcionadas durante el trasvase interlingüístico del español al inglés son correctas. 4.1.5. Extra Este término presenta tres variantes dentro del corpus paralelo: extra, premium y premium quality, que funcionan como adjetivos en los tres casos (Ej.: premium quality cured Galician chorizo 14 ). 4.1.6. Fresco y conservar Otros términos que presentan distintas traducciones son «fresco» y «conservar». Para el primero, observamos tanto fresh como cool. En cuanto al segundo, este se traduce utilizando las unidades léxicas keep y store. 4.1.7. Saturado Al margen de la existencia de varias denominaciones para trasvasar un término del español al inglés, también hemos constatado variaciones respecto al uso de ciertos términos. Por ejemplo, cabe mencionar que el término «saturado» aparece siempre en femenino plural, ya que siempre acompaña a «grasas». En muchos casos, la colocación que se emplea en español es «de las cuales saturadas», que se traduce al inglés por of which saturated. 4.1.8. Ingrediente y loncha El término «ingrediente» también aparece siempre en plural, ya que encabeza la lista que enumera los ingredientes del producto (Ej.: Ingredientes: Magro de cerdo ibérico, sal, pimentón, azúcar, especias, antioxidante, (E-301), aroma de humo, emulgentes (E- 450i, E451i y E-452i), colorante (E-160c), conservador (E-250), tripa natural de cerdo. Puede contener trazas de leche y soja 15 ). Asimismo, el término «loncha» aparece también la mayoría de las veces en plural. Del mismo modo, hemos detectado errores ortotipográficos en las páginas web en español, como la omisión de la tilde en algunas unidades léxicas («*dioxido» en «dióxido de carbono»), o la adición de punto (*kg.), de inicial mayúscula (*Kg) y de–s de plural 14 158DMwsTNPD190211FoodieTEN.txt 15 107DmwsCVPD180123FoodieES.txt 22 (*kgs) a los símbolos «kg» o «kcal» (Fundéu, 2012) 16 . En general, las empresas le restan importancia a ciertos elementos sus páginas web, descuidando en muchos casos la ortografía o la redacción de los textos publicados en su propia lengua. 4.2. CONTRASTE DE RESULTADOS EN C-GEFEM Esta fase nos ha permitido comprobar si las traducciones que se ofrecen para los términos seleccionados en el corpus paralelo realmente se emplean en lengua inglesa a partir del contraste de los resultados del corpus comparable, es decir, en los textos redactados originariamente en inglés. En general, podemos afirmar que observamos que el número de colocaciones es notablemente superior en los textos redactados originalmente en lengua inglesa que en los redactados en lengua española. A continuación, procederemos del mismo modo que en el apartado anterior: desarrollando brevemente en distintos epígrafes los casos que nos han llamado más la atención. 4.2.1. Proteína Por lo que respecta al término «proteína», constatamos que las colocaciones que aparecen en los textos en español y, por tanto, en las traducciones a inglés, coinciden en general con las de los textos originales en inglés. No obstante, podemos ver algunas diferencias: por ejemplo, para la colocación «proteína de soja», en las páginas traducidas de español a inglés, se proporciona solamente la traducción soy protein mientras que, en los textos redactados originalmente en inglés se emplea tanto soy protein como soya protein. Al comprobar el uso de ambos términos en los textos redactados originalmente en inglés, observamos que la colocación más empleada es soya protein (10 ocurrencias frente a 4 para soy protein), por lo que podemos afirmar que el equivalente que se utiliza en las traducciones no es el establecido en inglés. Las traducciones del resto de las colocaciones recogidas en los textos traducidos de español a inglés para «proteína» se corresponden con las colocaciones originales en inglés, por lo que su traducción es correcta. La única observación destacable es el hecho de que milk protein aparece la mayoría de las veces en plural y no en singular como se detecta en las traducciones), tal y como se muestra en la siguiente tabla. Traducción españolinglés INGREDIENTS: Pork meat, pork belly, salt, paprika, milk protein, dextrin, dextrose, lactose, garlic, spices, stabilizers (E- 450, E-451), antioxidants (E-301, E-331), flavour enhancer (E- 621), preservatives (E-250, E-252) and coloring (E-120)17. Texto redactado originalmente en inglés Ingredients: Pork, Salt, Lactose (Cows’ Milk), Paprika (1.5 %), Dextrose, Sugar, Milk Proteins (Cows’ Milk), Garlic, Paprika Extract, Acidity Regulator: Sodium citrate; Antioxidant: Sodium Erythorbate; Preservatives: Sodium Nitrite, Potassium Nitrate; Rosemary Extract, Black Pepper, Oregano18. Tabla 2. Comparación de la traducción español-inglés del término milk protein y su uso en los textos originales en inglés 16 La norma dice que los símbolos «no van seguidos por un punto abreviativo» y que «no tienen plural» (Fundéu). 17 172DMwsMTPD190121FoodieTEN.txt 18 006DMwsSBS160624FoodieEN.txt 23 4.2.2. Grasa La colocación más frecuente en español es «grasa saturada», que se traduce al inglés como saturated fat. Esta colocación también aparece en los textos en inglés, por lo que se trasvasa utilizando el equivalente establecido. También detectamos que el término fatty acid no se utiliza en los textos originales en inglés, por lo que la traducción de «grasa» por fatty acid, que hemos registrado en el subcorpus en inglés de P-GEFEM, estaría injustificada y sería un error de traducción. 4.2.3. Hidrato de carbono El término «hidrato de carbono» se trasvasa al inglés utilizando el equivalente establecido (carbohydrate) y esta es la unidad léxica que se emplea en los textos redactados originalmente en lengua inglesa. No obstante, nos gustaría detenernos y explicar un detalle relacionado con su uso: en español aparece en plural («hidratos de carbono») en las 95 ocurrencias, pero se traduce al inglés en ocasiones en singular (carbohydrate), y esta es una decisión sin explicación aparente. Además, el sinónimo «carbohidrato», que es más similar a la forma inglesa, aparece en cinco ocasiones en español y se traduce también correctamente como carbohydrate. 4.2.4. Información Con respecto al término «información», comentábamos anteriormente que se empleaban dos variantes en las traducciones: information y fact. Al acudir al corpus comparable para verificar si su uso era correcto comprobamos, en efecto, que se emplean ambas formas en los textos originales en inglés, por lo que podemos afirmar que el trasvase interlingüístico se ha realizado con éxito. El término fact aparece en la colocación nutrition facts, referente a la información nutricional de los productos. Por otra parte, la abreviatura info. se utiliza también en los textos originales. En consecuencia, las tres traducciones detectadas en P-GEFEM para la colocación «información nutricional» son correctas, ya que hemos comprobado que las tres se utilizan en C-GEFEM: nutritional information, nutrition facts y nutritional info. La otra colocación relativa al término «información» se corresponde con «información sobre alérgenos», que se traduce en el corpus paralelo como allergen information. En el corpus comparable aparece reflejada dicha colocación, por lo que podemos afirmar que se emplea en inglés. No obstante, comprobamos que existe otra forma más recurrente que únicamente se emplea en los textos redactados en lengua inglesa: allergy information. 4.2.5. Extra Sobre el término «extra» (referente a la calidad del chorizo) hemos descrito previamente las tres alternativas que se recogían en el corpus paralelo: extra, premium y premium quality. Estas tres formas aparecen reflejadas en el corpus comparable (con lo que se concluye que es correcta su elección en las traducciones) pero, además, aparece también la colocación extra special y lo hace un número mayor de veces que premium (extra special presenta 6 ocurrencias y premium, 5. Ej.: extra special Spanish chorizo 19 ). 19 013DMwsSD160629FoodieEN.txt 30 6. 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