Eye-tracking e traduzione automatica: sarà questo il futuro?

L’eye-tracking, in italiano oculometria o monitoraggio oculare, è una tecnologia sensoriale in grado di rilevare il nostro sguardo. È il processo di misurazione del movimento o del punto di fissazione oculare.

Semplificando, questa tecnologia può seguire in tempo reale dove stiamo guardando, cosa stiamo guardando e per quanto tempo lo facciamo. Al giorno d’oggi l’eye-tracking può essere implementato all’interno di monitor, webcam e visori, utilizzando i dati rilevati per misurare una vasta gamma di parametri, ad esempio, cognitivi.

Le applicazioni sono innumerevoli. Impiegato da solo o in simbiosi con altri sensori biometrici, l’eye-tracking è utilizzato per le ricerche di mercato, in medicina, nelle neuroscienze e anche nei test per i videogame. Alla base di questa tecnologia è costante l’idea che lo sguardo di un individuo possa essere strettamente correlato con i suoi pensieri. I ricercatori hanno riscontrato che, per fare un esempio, più lo sguardo è fisso in punti determinati, accompagnato da una dilatazione della pupilla, maggiore sarà lo sforzo cognitivo della persona.

Eye-tracking e traduzione automatica

Negli ultimi anni, il monitoraggio oculare è stato utilizzato dai ricercatori per valutare tutta una serie di parametri relativi agli sforzi del linguista nel corso della pratica traduttiva. Dal post-editing alla revisione monolingue e bilingue, ma anche l’interpretazione e la traduzione audiovisiva hanno trovato spazio in questi studi.

Monitorando le risposte sensoriali del linguista è possibile stabilire diversi aspetti legati al testo oggetto di conversione linguistica. Anzitutto, i ricercatori hanno osservato che gli errori della traduzione automatica sono collegati a un maggior tempo di fissazione dello sguardo, parametro che aumenta all’aumentare della difficolta traduttiva, e quindi al maggior sforzo richiesto al traduttore per risolverli.

“Lo sforzo cognitivo può essere utilizzato per valutare la qualità della traduzione automatica e sviluppare tariffari adeguati”  

Sanjun Sun, Professore Associato alla Beijing Foreign Studies University

Un nuovo risvolto che questa tecnologia potrà portare al mondo della traduzione sarà l’utilizzo di questo strumento per stabilire le tariffe del futuro. Ad oggi, per calcolare il prezzo di un post-editing possiamo basarci su dati indicativi sull’impegno richiesto al linguista per completare le task richieste. Fuzzy match e ripetizioni, però, non tengono conto della reale difficoltà del testo.

L’eye-tracking, applicato alla traduzione automatica, ha sicuramente il vantaggio di poter contare su dati rilevati direttamente dal professionista. Dati che si concentrano sul reale impegno cognitivo che la traduzione richiede al traduttore.

Questi parametri, però, non sono oggettivi: un traduttore inesperto, se paragonato a un linguista navigato, necessiterà di sforzi cognitivi maggiori per risolvere lo stesso problema.

Nonostante i possibili inconvenienti, queste ricerche sono senza dubbio interessanti. Non ci resta che restare in attesa di nuovi sviluppi!

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Foto di João Jesus da Pexels