Garantía de calidad lingüística: automatice fácilmente el control de calidad a gran escala.

Cuando se trata de un equipo de localización pequeño, el control de calidad lingüística (LQA) suele realizarse de forma ad hoc. Sin embargo, a medida que se amplían los esfuerzos de localización, es necesario implementar un proceso más formal. Es posible que se trabaje con docenas o cientos de traductores y revisores de todo el mundo. ¿Cómo se puede llevar un control de quién está haciendo un buen trabajo y quién no?

En este artículo, analizaremos qué es LQA, cómo funciona y por qué supone un reto para las grandes empresas. También examinaremos el marco de métricas de calidad multidimensionales (MQM) y cómo se puede automatizar el proceso.

El control de calidad lingüístico (LQA) es un proceso de revisión del texto original y su traducción para garantizar que cumple con los estándares del cliente. Sus objetivos son comprobar si hay errores ortográficos o gramaticales, verificar el uso correcto de la terminología, la precisión en la transmisión del significado, la exactitud del estilo, la adaptación cultural, la corrección del formato, etc.

Es importante destacar que la LQA es un proceso en el que interviene más de una parte:

• Los compradores deben asegurarse de que el texto original esté finalizado antes de enviarlo al proveedor de servicios de traducción.

• Los proveedores de servicios lingüísticos deben revisar el material original.

• Los traductores deben leer atentamente las instrucciones y traducir lo mejor posible.

El control de calidad lingüística se puede dividir en tres actividades:

• revisión del texto original,

• comprobación automática de errores detectables por máquina,

• y comprobación final por parte de un hablante nativo.

En aras de la brevedad, solo consideraremos los dos últimos.

El control de calidad lingüístico automatizado implica el uso de diversas herramientas de software para detectar errores tipográficos y de otro tipo en la traducción. Smartcat, por ejemplo, puede comprobar automáticamente si hay errores tipográficos y discrepancias numéricas, así como errores de formato. También cuenta con un corrector ortográfico integrado que se puede utilizar para identificar rápidamente los errores ortográficos.

LQA es una forma estandarizada de comunicar errores en una plataforma de traducción. Es fácil de seguir y comprensible para todos.

Sin embargo, por muy atractiva que pueda resultar la LQA automatizada, no sustituye a la revisión manual. Las comprobaciones automatizadas solo pueden detectar ciertos tipos de errores y son propensas a dar falsos positivos. Además, ninguna herramienta automatizada puede comprobar la precisión del significado, los defectos estilísticos o la adecuación cultural.

La LQA manual es el proceso de revisión de traducciones en busca de errores que no pueden detectarse mediante herramientas automatizadas. Consiste en que un revisor examine el texto y se asegure de que cumple todos los criterios de calidad, como la precisión, el estilo, la adecuación cultural, etc.

Sin embargo, la «calidad», por su propia naturaleza, es un concepto muy subjetivo. Lo que un revisor puede considerar una buena traducción, otro puede considerarlo de mala calidad. Por eso es importante contar con un conjunto de criterios de calidad bien definidos y consensuados, así como con un proceso para registrar los errores y una herramienta para informar y analizarlos.

Smartcat utiliza el marco Multidimensional Quality Metrics (MQM) para evaluar la calidad de las traducciones, así que vamos a analizarlo más detenidamente.

MQM es un marco para medir y evaluar la calidad de las traducciones desarrollado por el World Wide Web Consortium (W3C). En pocas palabras, divide la calidad en varias categorías, a saber, terminología, precisión, convenciones lingüísticas, estilo, convenciones locales y diseño y marcado (puede obtener más información al respecto aquí).

Por ejemplo, un error terminológico podría ser utilizar «coche» en lugar de «automóvil», un problema de precisión podría ser traducir incorrectamente una frase, los problemas de estilo incluyen el uso de un lenguaje demasiado formal o coloquial (dependiendo de la guía de estilo de la organización), y los errores de diseño y marcado podrían ser etiquetas de elementos de la interfaz de usuario demasiado largas o demasiado cortas.

Cada categoría tiene su propia ponderación, que no está estandarizada y se deja a criterio de la organización. A cada error se le asigna también un nivel de gravedad, que va de menor (1) a crítico (25), que también se utiliza para la ponderación.

Es cierto que el simple hecho de disponer de algunas métricas no va a mejorar mágicamente la calidad de tus traducciones. Es necesario contar con un proceso para utilizar realmente esas métricas.

Uno de estos procesos es la evaluación de la calidad de la traducción (TQE), que va de la mano con el marco MQM.

En pocas palabras, TQE es un flujo de trabajo que incluye los siguientes pasos:

1. Fase preliminar, en la que se definen las métricas y se establecen los criterios de evaluación.

2. Fase de anotación, en la que un revisor humano revisa la traducción y marca los errores según las categorías del MQM.

3. Fase de cálculo, en la que un sistema de gestión de traducciones o una hoja de cálculo recopila una «tarjeta de puntuación» con todos los errores y se la entrega al gestor del proyecto.

El marco multidimensional de métricas de calidad es un estándar del sector por varias razones. En primer lugar, proporciona un lenguaje común para todos los implicados en el proceso: el gestor del proyecto, los revisores y los traductores. Además, estandariza el proceso de evaluación, con un conjunto claro de categorías y niveles de gravedad.

Al mismo tiempo, el MQM es flexible: las organizaciones pueden decidir qué categorías y niveles de gravedad son más importantes para su contexto particular. Por último, mitiga el factor humano en el control de calidad, con un conjunto claro de reglas que reduce la probabilidad de que los revisores tomen decisiones arbitrarias.

Aunque el marco MQM es una forma excelente de garantizar la calidad en proyectos de localización a gran escala, existen formas de automatizar el proceso y hacerlo más eficiente. Una de ellas es utilizar una herramienta como Smartcat, que automatiza el flujo de trabajo MQM en varios niveles:

• Puede crear perfiles LQA a partir de plantillas predefinidas, que incluyen los marcos MQM MQM Core y MQM-DQF, estándar en el sector:

Crear un nuevo perfil

• Si es necesario, puede personalizar los perfiles para que se adapten mejor a las necesidades de su organización:

Personaliza las categorías y selecciona la importancia, es decir, cuán importantes son.

• El revisor puede añadir comentarios con categorías MQM específicas y niveles de gravedad directamente desde la interfaz de Smartcat:

• Los resultados se recopilan automáticamente en informes LQA, que incluyen la puntuación de calidad general, un desglose de los errores por categoría y nivel de gravedad, e incluso referencias a los segmentos específicos en los que se encontraron los errores:

De esta manera, podrás disfrutar de todas las ventajas de MQM para el control de calidad lingüística a gran escala sin perder la cabeza en el proceso.

Configure el proceso de evaluación de la calidad lingüística en Smartcat.