Um olhar sobre gêneros feminino e masculino em relações texto-imagem resultados de traduções automáticas de documentos multimodais : um estudo exploratório em jornais de notícias de língua inglesa

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Letras, Departamento de Línguas Estrangeiras e Tradução, Línguas Estrangeiras Aplicadas ao Multilinguismo e à Sociedade da Informação, 2019.Há muitas pesquisas e estudos em desenvolvimento sobre erros de tradução automática. Porém, um campo pouco explorado é o da tradução automática envolvendo sexismo na língua e que levem em consideração esses erros em documentos multimodais. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho foi explorar esses documentos com figuras de mulheres em destaque e levantar a questão do sexismo presente nos erros de tradução. Baseando-se no trabalho de Rodrigues e Pires (2019), onde a problemática deste estudo foi inicialmente levantada. Documentos formados por texto-imagem foram utilizados para elaboração da tradução automática com o Google Tradutor, para obtenção do banco de dados analisado. Resultados mostraram uma grande tendência da tradução automática, em casos de ambiguidade de gênero, optando quase sempre por frases e palavras no masculino para passar o texto para o português. Objetivou-se levantar esse problema pouco explorado no campo da tradução automática e percebeu-se que o sexismo está na língua e no tradutor automático, pois está presente na sociedade, de modo que essas ferramentas têm a tendência de absorver tais comportamentos sociais.There is a lot of research and studies under development on machine translation errors. However, a field which has not almost any exploration is that of machine translation involving sexism in language which also take into account these errors in multimodal documents. In this sense, the objective of the present work was to explore documents with prominent women figures and to analyze the issue of sexism present in translation errors. It arose based on the study by Rodrigues and Pires (2019), where the problem of this study was initially approched. Textimage Documents were machine translated with Google Translate to obtain the analyzed database. Results showed a great tendency of machine translation, in cases of gender ambiguity, to choose phrases and words in masculine to render the text into Portuguese. The objective was to show this little explored problem in the field of machine translation. We noticed that sexism is present in the language and in the authomatic translator, because it is present in society, and these tools tend to mimic such social behaviors