Quantitative questions on big data in translation studies
| العنوان: | Quantitative questions on big data in translation studies |
|---|---|
| المؤلفون: | Mellinger, Christopher D. |
| المصدر: | Meta. 67:217-231 |
| بيانات النشر: | Consortium Erudit, 2022. |
| سنة النشر: | 2022 |
| مصطلحات موضوعية: | multilingual data analysis, análisis de datos multilingües, Linguistics and Language, Social Sciences and Humanities, análisis audiovisual, recherche quantitative, datos masivos, Language and Linguistics, données massives, investigación cuantitativa, audiovisual analysis, big data, sentiment analysis, Sciences Humaines et Sociales, analyse de données multilingues, analyse des sentiments, analyse audiovisuelle, análisis de sentimientos, quantitative research |
| الوصف: | As corpus-based translation studies continues to expand, researchers have employed data analytic techniques from neighbouring disciplines, such as corpus linguistics, to explore a wider variety of research questions. The field has evolved from early frequency-based approaches to corpus-based translation studies to now include more advanced statistical analyses to understand the complex web of variables encapsulated by the translation process. Big data analytic techniques that originated in data analytics and related quantitative fields could be usefully applied to research questions in translation and interpreting studies. To assess their applicability, this article first outlines what distinguishes big data from general corpora in translation and interpreting studies, identifying how data volume, variety, and velocity are applicable properties to be considered in corpus-based translation and interpreting studies research. Then, the article presents three types of big data analysis techniques, namely crosslingual and multilingual data analysis, sentiment analysis, and visual analysis. These analyses are presented in conjunction with potential research areas that would benefit from these complementary analytical approaches. The article concludes with a discussion of the implications of big data analytics in corpus translation studies, while charting the trajectory of a more quantitative, corpus-based approach to translation studies. Au fur et à mesure que les études de traduction basées sur les corpus continuent de se développer, les chercheurs ont utilisé des techniques d’analyse de données de disciplines adjacentes telles que la linguistique des corpus pour explorer davantage de questions de recherche. Le domaine a évolué depuis les premières approches basées sur la fréquence jusqu’aux études de traduction basées sur des corpus pour inclure désormais des analyses statistiques plus avancées qui aident à comprendre le réseau complexe de variables qui composent le processus de traduction. Les techniques d’analyse de données massives dérivées de l’analyse des données et des domaines quantitatifs reliés pourraient être appliquées avec succès pour répondre aux questions de recherche des études de traduction et d’interprétation. Pour évaluer leur applicabilité, cet article décrit d’abord ce qui distingue les données massives des corpus généraux dans les études en traduction et en interprétation, en identifiant comment le volume, la variété et la vitesse des données sont des propriétés applicables à prendre en compte dans les études de traduction et d’interprétation basées sur le corpus. L’article présente ensuite trois types de techniques d’analyse des données massives, à savoir l’analyse des données translinguistiques et multilingues, l’analyse des sentiments et l’analyse visuelle. Ces analyses sont présentées conjointement avec les domaines de recherche potentiels qui pourraient bénéficier de ces approches analytiques complémentaires. L’article se termine par une réflexion sur les implications de l’analyse des données massives pour les études de traduction de corpus, tout en décrivant la trajectoire d’une approche plus quantitative, basée sur le corpus, pour les études de traduction. A medida que los estudios de traducción basados en corpus siguen expandiéndose, los investigadores han empleado técnicas de análisis de datos de disciplinas adyacentes como la lingüística de corpus para explorar un mayor número de preguntas de investigación. El campo ha evolucionado desde los primeros enfoques basados en la frecuencia hasta los estudios de traducción basados en corpus para incluir ahora análisis estadísticos más avanzados que permiten comprender la compleja red de variables que integra el proceso de traducción. Las técnicas de análisis de datos masivos que derivaron de la analítica de datos y los campos cuantitativos relacionados podrían aplicarse de forma satisfactoria para dar respuesta a las preguntas de investigación de los estudios de traducción e interpretación. Para evaluar su aplicabilidad, artículo, en primer lugar, esboza la distinción entre los datos masivos y los corpus generales en el contexto de los estudios de traducción e interpretación, centrándose en el volumen, la variedad y la velocidad de los datos como propiedades aplicables a ser consideradas en la investigación de estudios de traducción e interpretación basados en corpus. A continuación, el artículo presenta tres tipos de técnicas de análisis de datos masivos: análisis de datos translingüísticos y multilingües, análisis de sentimientos y análisis visual. Estos análisis se presentan conjuntamente con posibles áreas de investigación que se beneficiarían de estos enfoques analíticos complementarios. El artículo concluye con una reflexión sobre las implicaciones de la analítica de datos masivos para los estudios de traducción de corpus, al mismo tiempo que se perfila la trayectoria de un enfoque más cuantitativo, basado en corpus, para los estudios de traducción. |
| وصف الملف: | application/html |
| تدمد: | 1492-1421 0026-0452 |
| الوصول الحر: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::04dcc062232007b2a75f726b0c23a5a8Test https://doi.org/10.7202/1092197arTest |
| رقم الانضمام: | edsair.doi.dedup.....04dcc062232007b2a75f726b0c23a5a8 |
| قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
| تدمد: | 14921421 00260452 |
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