Submitted by Lara Cristina Santos Talhaferro null (lara.talhaferro@hotmail.com) on 2018-03-07T01:06:11Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_LaraCSTalhaferro_2018.pdf: 4550332 bytes, checksum: 634c0356d3f9c55e334ef6a26a877056 (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-03-07T15:46:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 talhaferro_lcs_me_sjrp.pdf: 4550332 bytes, checksum: 634c0356d3f9c55e334ef6a26a877056 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-07T15:46:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 talhaferro_lcs_me_sjrp.pdf: 4550332 bytes, checksum: 634c0356d3f9c55e334ef6a26a877056 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O processo da globalização, que tem promovido crescente circulação de informações multilíngues em escala mundial, tem proporcionado notáveis mudanças no mercado da tradução. No contexto globalizado, para manterem-se competitivos e atenderem à demanda de trabalho, a qual conta com frequentes atualizações de conteúdo e prazos reduzidos, os tradutores passaram a adotar ferramentas de tradução assistidas por computador em sua rotina de trabalho. Duas dessas ferramentas, utilizadas principalmente por tradutores das áreas técnica, científica e comercial, são os sistemas de memórias de tradução e as tecnologias de tradução automática. O emprego de tais recursos pode ter influências imprevisíveis nas traduções, sobre as quais os tradutores raramente têm oportunidade de ponderar. Se os profissionais são iniciantes ou se lhes falta experiência em determinada ferramenta, essa influência pode ser ainda maior. Considerando que os profissionais novatos tendem a utilizar cada vez mais as ferramentas disponíveis para aumentar sua eficiência, neste trabalho são investigados os possíveis efeitos do uso de sistemas de memórias de tradução e tecnologias de tradução automática, especificamente o sistema Wordfast Anywhere e um de seus tradutores automáticos, o Google Cloud Translate API, nas escolhas de graduandos em Tradução. Foi analisada a aplicação dessas ferramentas na tradução (inglês/português) de quatro abstracts designados a dez alunos do quarto ano do curso de Bacharelado em Letras com Habilitação de Tradutor da Unesp de São José do Rio Preto, divididos em três grupos: os que fizeram o uso do Wordfast Anywhere, os que utilizaram essa ferramenta para realizar a pós-edição da tradução feita pelo Google Cloud Translate API e os que não utilizaram nenhuma dessas ferramentas para traduzir os textos. Tal exame consistiu de uma análise numérica entre as traduções, com a ajuda do software Turnitin e uma análise contrastiva da produção dos alunos, em que foram considerados critérios como tempo de realização da tradução, emprego da terminologia específica, coesão e coerência textual, utilização da norma culta da língua portuguesa e adequação das traduções ao seu fim. As traduções também passaram pelo exame de profissionais das áreas sobre as quais tratam os abstracts, para avaliá-las do ponto de vista de um usuário do material traduzido. Além de realizarem as traduções, os alunos responderam a um questionário, em que esclarecem seus hábitos e suas percepções sobre as ferramentas computacionais de tradução. A análise desses trabalhos indica que a automação não influenciou significativamente na produção das traduções, confirmando nossa hipótese de que o tradutor tem papel central nas escolhas terminológicas e na adequação do texto traduzido a seu fim. / Globalization has promoted a growing flow of multilingual information worldwide, causing significant changes in translation market. In this scenario, translators have been employing computer-assisted translation tools (CAT Tools) in a proficient way to meet the demand for information translated into different languages in condensed turnarounds. Translation memory systems and machine translation are two of these tools, used especially when translating technical, scientific and commercial texts. This configuration may have inevitable influences in the production of translated texts. Nonetheless, translators seldom have the opportunity to ponder on how their production may be affected by the use of these tools, especially if they are novice in the profession or lack experience with the tools used. Seeking to examine how the work of translators in training may be influenced by translation memory systems and machine translation technologies they employ, this work investigates how a translation memory system, Wordfast Anywhere, and one of its machine translation tools, Google Cloud Translate API, may affect the choices of Translation trainees. To achieve this goal, we present an analysis of English-to-Portuguese translations of four abstracts assigned to ten students of the undergraduate Program in Languages with Major in Translation at São Paulo State University, divided into three groups: one aided by Wordfast Anywhere, one aided by Google Cloud Translate API, and one unassisted by any of these tools. This study consists of a numerical analysis, assisted by Turnitin, and a comparative analysis, whose aspects examined are the following: time spent to perform the translation, use of specific terminology, cohesion and coherence, use of standard Portuguese, and suitability for their purposes. Apart from this analysis, a group of four experts were consulted on the translations as users of their content. Finally, the students filled a questionnaire on their habits and perceptions on CAT Tools. The examination of their work suggests that automation did not influence the production of the translations significantly, confirming our hypothesis that human translators are at the core of decision-making when it comes to terminological choices and suitability of translated texts to their purpose. / 2016/07907-0