Resumen de Análisis de la calidad. El subtitulado en vivo interlingüístico de YouTube en un programa de noticias estadounidense accesible a usuarios peruanos
- español
El objetivo de esta investigación fue analizar la calidad del subtitulado en vivo interlingüístico, mediante el reconocimiento de voz automático y la traducción automática, ofrecido por YouTube. Tuvo un enfoque cualitativo y nivel descriptivo. El diseño fue el estudio de caso y los instrumentos aplicados fueron una ficha de análisis y un cuestionario. El corpus analizado fue una entrevista en inglés sobre la salud mental con relación a la pandemia de la COVID-19 y la población interrogada fue de nueve usuarios peruanos. Mediante la aplicación del modelo NTR, se logró conocer la tasa de exactitud y los criterios para establecer la calidad del subtitulado en vivo interlingüístico. Se determinó que la traducción automática generó muchos más errores que el reconocimiento de voz automático; estos fueron, en su mayoría, errores menores. Aunque el flujo de trabajo no logró tener calidad, los participantes comprendieron más de la mitad de la información.
- English
This research aims to analyze the quality of interlingual live subtitling using automatic speech recognition and machine translation provided by YouTube. It is a qualitative descriptive study. In this case study, the instruments applied were an analysis sheet and a questionnaire. The corpus analyzed was an interview in English on mental health due to the COVID-19 pandemic and the population questioned was nine Peruvian users. It was possible to know the accuracy rate and the criteria to establish the quality of interlingual live subtitling by applying the NTR model. The study identified that machine translation generated significantly more errors than automatic speech recognition; these were mostly minor errors. Although the workflow used fell short of quality, participants understood more than half of the information presented.
