Legendagem, tradução automática e recepção : um estudo empírico-experimental

Abstract

Esta pesquisa tem a finalidade de investigar a recepção de legendas interlinguais traduzidas automaticamente e pós-editadas no par linguístico EN/PT-BR através de um experimento piloto realizado com 8 participantes. Mais especificamente, objetiva determinar qual tipo de legenda (disponibilizada pela Netflix ou pós-editada) se mostra mais adequada para o telespectador e analisar a aceitabilidade da audiência frente às legendas pós-editadas. O experimento baseou-se na metodologia de triangulação de dados proposta por Alves (2001) e teve como material-base o trailer do filme Missão no Mar Vermelho, lançado em 2019 pela Netflix. O desenho experimental contou com dois grupos de participantes: a) o grupo um (G1), que ficou responsável por assistir ao trailer com legendas oficiais disponibilizadas na plataforma da Netflix; e b) o grupo dois (G2), que assistiu ao trailer com legendas traduzidas automaticamente e posteriormente pós-editadas. Para a realização da coleta, três instrumentos foram utilizados: um questionário prospectivo de levantamento de perfil, uma escala Likert e um protocolo verbal retrospectivo. Esses instrumentos foram aplicados individualmente via Google Meet e os dados foram tabulados, analisados e interpretados a partir das respostas dos participantes. Os dados provenientes do questionário prospectivo e do protocolo verbal retrospectivo foram discutidos qualitativamente por meio da apresentação e discussão das respostas e os dados quantitativos coletados a partir da escala Likert foram triangulados às informações provenientes dos instrumentos de coleta qualitativa, sendo igualmente discutidos. Os resultados obtidos a partir da análise dos dados coletados por meio da escala Likert e do protocolo verbal retrospectivo apontaram para uma melhor aceitabilidade dos espectadores no que se refere às legendas pós-editadas, concordando com estudos sobre o potencial uso da pós-edição na legendagem (DÍAZ-CINTAS; REMAEL, 2021; JI; OAKES, 2019; VOLK, 2008).