FACULTAD DE TRADUCCIÓN E INTERPRETACIÓN DE SORIA
Grado en Traducción e Interpretación
TRABAJO FIN DE GRADO
La traducción del inglés al español del manual
de usuario de AntConc 3.5.2
Presentado por Dña. María Santamariña Ruiz de León
Tutelado por la Dra. Mª Teresa Ortego Antón
ÍNDICE
ÍNDICE ... 2
RESUMEN ... 3
ABSTRACT ... 3
1. INTRODUCCIÓN ... 4
1.1 Justificación ... 4
1.2 Competencias ... 5
1.3 Objetivos ... 5
1.4 La localización ... 6
1.4.1. Los procesos GILT ... 6
2. METODOLOGÍA DE TRABAJO ... 9
2.1. Selección del texto a traducir ... 9
2.2. Características del texto ... 9
2.2.1. Temática ... 9
2.2.2. Situación comunicativa ... 10
2.3. Proceso de traducción ... 10
2.4. Problemas, dificultades y decisiones ... 11
3. TRADUCCIÓN ... 13
4. PROBLEMAS Y DIFICULTADES DE TRADUCCIÓN ... 22
4.1. Problemas lingüísticos ... 22
4.2. Problemas textuales ... 27
4.3. Problemas culturales ... 27
4.4. Problemas pragmáticos ... 28
5. CONCLUSIONES ... 29
6. AGRADECIMIENTOS ... 31
3
RESUMEN
Palabras clave: software, localización, AntConc, manual, inglés, español.
En este Trabajo de Fin de Grado (TFG) presentamos la localización del manual de ayuda del software libre AntConc 3.5.2. El trabajo se ha dividido en dos partes fundamentales: en la primera se expone brevemente la finalidad del proceso de localización, así como la presentación del software desarrollado por Laurence Anthony, cuyo manual se ha localizado parcialmente; en una segunda parte se mostrará el resultado de la localización de dicho manual junto con los problemas y dificultades hallados en el proceso de trasvase debidamente justificados. Finalmente, podremos ver las conclusiones a las que hemos llegado tras la realización de este trabajo.
ABSTRACT
Keywords: software, localization, AntConc, manual, English, Spanish.
1.
INTRODUCCIÓN
El presente Trabajo de Fin de Grado se centra en desarrollar una traducción comentada de un texto original: una parte del manual de ayuda de AntConc 3.5.2 cuyo volumen aproximado es de 3100 palabras. AntConc 3.5.2. es un analizador de concordancias desarrollado por el Dr. Laurence Anthony de la Universidad de Waseda (Tokio).
1.1. Justificación
Durante nuestra formación en la Facultad de Traducción e Interpretación de la Universidad de Valladolid como estudiantes del Grado en Traducción e Interpretación hemos tenido la oportunidad de conocer y utilizar varias herramientas de Traducción Asistida por Ordenador (TAO) que facilitan, en gran medida, el desarrollo de nuestra actividad como futuros traductores y nos asisten a la hora de enfrentarnos a textos con la ayuda de las nuevas tecnologías. En contra de lo que pueda parecer, el trasvase interlingüístico ya no solo se debe apoyar en documentos de papel y basarse en antiguos métodos de trabajo, sino que debemos avanzar teniendo en cuenta el contexto y los tiempos de avances tecnológicos en los que desarrollamos nuestra actividad.
Desde nuestra primera toma de contacto con estas herramientas TAO en asignaturas como Informática Aplicada a la Traducción y Terminología de 2º curso del Grado en Traducción e Interpretación, nos dimos cuenta de que dichas herramientas y el hecho de que la traducción estuviera asistida por ordenadores despertaban nuestro interés. Más adelante pudimos continuar aprendiendo cómo combinar nuestra curiosidad por las nuevas tecnologías junto a la que descubrimos la que podría ser nuestra pasión, la traducción, gracias a otras asignaturas como Localización y Traducción Asistida por Ordenador. Junto a estas asignaturas, que forman parte del módulo de optatividad de Localización y TAO, la Facultad de Traducción e Interpretación de la Universidad de Valladolid ha puesto a nuestro alcance cursos y jornadas que ayudaron a despertar aún más si cabe nuestro interés por la Localización y las herramientas TAO, por ejemplo, en las II Jornadas de Localización: La localización de videojuegos en un mundo globalizado
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Retomando lo dicho anteriormente, una de las herramientas que se han puesto a nuestra disposición desde casi un primer momento ha sido el analizador de concordancias AntConc 3.5.2. A pesar de ser un software libre que se utiliza como buscador de concordancias para la enseñanza de idiomas extranjeros y de lenguajes de especialidad, el manual de ayuda solo está disponible en inglés. Es por esto por lo que decidimos ofrecer la localización de este documento puesto que se trata de una herramienta de uso recurrente entre los traductores durante la labor de documentación y podría ser interesante para disponer de un apoyo en lengua española.
1.2. Competencias
Este trabajo aborda las competencias generales descritas en la guía docente de la asignatura Trabajo Fin de Grado (Grado en Traducción e Interpretación) aplicable para el curso 2017/2018 y enumeradas a continuación: G1, G2, G3, G4, G5 y G6.
En especial, nos hemos centrado en desarrollar las siguientes competencias específicas: E1, E2, E5, E8, E14, E16, E17, E18, E19, E20, E26, E27, E28, E29, E30, E32, E33, E34, E35, E36, E37, E39, E41, E47, E51, E52 y E64.
1.3. Objetivos
A través de la realización de este trabajo de trasvase interlingüístico se pretende como objetivo principal ofrecer una traducción en gran parte del manual del software
libre AntConc 3.5.2. y la exposición argumentada de los problemas y dificultades que nos hemos visto obligados a solucionar durante el proceso de localización.
Además, intentaremos poner en contexto la traducción de este manual mediante la consecución de los siguientes objetivos específicos:
• Desarrollar una breve introducción a la localización.
• Describir qué es AntConc 3.5.2., así como su funcionamiento.
• Explicar la metodología seguida en el desarrollo de la traducción.
1.4. La localización
La localización surge de la necesidad creciente de hacer sentir al usuario que un producto está destinado a su contexto cultural, social, político y económico específico. A pesar de que, como veremos a continuación, la traducción es una parte fundamental de este proceso existen otros factores a tener en cuenta.
Para comenzar, debemos mencionar la principal diferencia entre el proceso de traducción y el de localización. Como dice Nichols (2015), la traducción es el proceso de cambiar el contenido de una lengua origen a una lengua meta con la simple sustitución de las palabras en contexto. Además, Nichols (2015) define la localización como un proceso más especializado en el que se debe adaptar el contenido y las aplicaciones para un consumo regional o local, se trata de hacer los productos más atractivos a las preferencias culturales de un cliente.
La Asociación de Estándares del Sector de la Localización (LISA, por sus siglas en inglés) define la localización o l10n como «the process of modifying products or services to account for differences in distinct markets». Por lo tanto, entendemos que localizar implica adaptar un producto al mercado al que está destinado y para esto no basta con realizar un trasvase lingüístico, sino que se deben tener muy presentes los aspectos culturales y técnicos.
Así, la localización se incluye dentro de los procesos GILT, destinados a la comercialización de productos en un mundo contemporáneo en el que la globalización marca nuestros pasos. Las siglas GILT designan los términos globalización, internacionalización, localización y traducción.
1.4.1. Los procesos GILT
La LISA (Zanardelli, 2015; Ruffolo, 2016) describe los procesos GILT de forma individual de la siguiente manera:
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• Internacionalización es el proceso de hacer general un producto de manera que pueda cumplir con las convenciones culturales y sociales de varios idiomas sin la necesidad de hacer grandes cambios. Este proceso tiene lugar a nivel del diseño de programas y del desarrollo de documentación.
• Localización es el proceso que se produce tras la internacionalización y se encarga de adaptar el producto a las convenciones lingüísticas y culturales de una región específica.
• Traducción se refiere al proceso de trasvase lingüístico que convierte un texto origen en un texto meta.
Una vez dicho esto, podemos comprender que el proceso de localización debe dar solución a lo que se conocen como retos de la localización. Las dificultades a las que se debe enfrentar el localizador y los principales retos que nos encontramos según Esselink (2000: 33) son los siguientes:
• Reglas de ordenación de cada idioma: por ejemplo, en sueco el carácter Å va tras la Z, no junto a la A.
• Formatos de medida: las pulgadas en Estados Unidos frente a los centímetros usados en Europa.
• Formatos de número: por ejemplo, de qué manera se separan y organizan; comas, puntos, etc. De no tenerlo en cuenta, podríamos confundir millones con millares o decimales.
• Formatos de fecha y hora: en Estados Unidos es común separar los números de las fechas con puntos mientras que, por ejemplo, en España solemos usar la separación con barras. Lo mismo ocurre con las horas.
• Formato de calendario: si usamos el mismo formato de fecha en Europa y en Estados Unidos, nos estaremos refiriendo a distintos días. Esto es, en el primero usamos un formato DD/MM/AAAA mientras que en Estados Unidos primero se incluye el mes MM/DD/AAAA.
• Formatos de direcciones: en España solemos incluir el tipo de vía al que nos referimos al principio (p. ej.: C/ Duques de Soria), mientras que en Reino Unido se incluye tras el nombre de la vía (p. ej.: Oxford Str.).
• Formatos de números de teléfono: en el caso de incluirse el número de emergencias o número de teléfono de algún país en el extranjero, bien habría que adaptarlo a la cultura meta (añadiendo los prefijos necesarios), o bien cambiarlo por el correspondiente en el país de la cultura de llegada.
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2.
METODOLOGÍA DE TRABAJO
Dadas las limitaciones en cuanto a la extensión de dicho trabajo, no hemos traducido la sección MENU OPTIONS para poder así cumplir con el número máximo de 3500 palabras y que, a pesar de ello, la traducción siguiera siendo coherente y no hubiera elementos descontextualizados. El texto original del que procede este extracto se puede encontrar en el apartado Help de la Web de Laurence Anthony1.
Primeramente, abordaremos el proceso de selección seguido para escoger el texto a traducir, continuaremos describiendo las principales características del mismo, detallaremos el proceso de traducción y, finalmente, clasificaremos los problemas y dificultades.
2.1. Selección del texto a traducir
En un primer momento, nuestra intención era realizar la localización íntegra de una herramienta TAO. Sin embargo, una vez nos habíamos decantado por AntConc 3.5.2, nos encontramos con que, al tratarse de un software portable (no requiere instalación), no podríamos llevar a cabo la labor de localización puesto que requiere de un mayor nivel de conocimiento y de medios más avanzados que los que poseemos como estudiantes de Grado.
En consecuencia, se propuso la traducción del manual de usuario del programa. A pesar de ser una opción óptima por el grado de especialización del texto y cumplir con nuestras expectativas de cara al trabajo, el documento excedía el límite establecido por el reglamento. Así, decidimos suprimir la sección MENU OPTION, tras lo que nos quedaba un total de 3074 palabras.
2.2. Características del texto
2.2.1. Temática
Nos encontramos frente a un texto técnico de temática claramente informática dado que se trata de un manual que tiene como finalidad orientar a los usuarios en el empleo de un programa informático. Esta tipología textual está caracterizada, como todos
los textos técnicos, principalmente por la abundancia de términos técnicos (Gamero Pérez, 2001: 38), que en este caso pertenecen al ámbito de la informática.
2.2.2. Situación comunicativa
Para describir la situación comunicativa, hemos seguido el modelo propuesto por Rabadán y Fernández Nistal (2002: 20) en el que, mediante los parámetros de campo, tenor y modo, se definen las coordenadas comunicativas del texto a traducir.
El campo es el parámetro que se relaciona con la función ideacional. Lo identificaríamos como tema del texto que, como hemos mencionado en el subepígrafe anterior, se corresponde con la informática.
El tenor tiene que ver con la función interpersonal que, en este caso, sería la relación de un experto con un lego, es decir, una persona no experta en la materia. Además, al realizar un trasvase interlingüístico, debemos tener en cuenta que el receptor en este caso tiene unas características especiales: utilizará el software en inglés, a pesar de ser hablante de español y presuponemos un desconocimiento de la lengua inglesa.
Por último, el modo representa la función textual. En este caso hemos tratado con un texto escrito publicado en la página web desde donde se puede acceder también al
software al que acompaña.
Una vez expuesta y aclarada la situación comunicativa, procedimos al proceso de trasvase teniendo siempre en cuenta las coordenadas relativas a la situación comunicativa que acabamos de exponer.
2.3. Proceso de traducción
Tras la selección del manual de AntConc 3.5.2, comenzamos con la traducción de este y, a su vez, realizamos una clasificación de los problemas y dificultades que hemos tenido que enfrentar durante el trasvase, teniendo en cuenta además la limitación de espacio para poder respetar el formato del documento original.
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dicha memoria para usarlas a su vez en la propia traducción. Así, hemos conseguido mantener las estructuras de igual manera que en el original.
A continuación, mostramos una captura de la interfaz del editor de la herramienta SDL Trados Studio, cómo se ven las etiquetas y las concordancias que dicho programa encuentra dentro de la memoria de traducción activa en el proyecto.
2.4. Problemas, dificultades y decisiones
A lo largo del proceso de trasvase interlingüístico del texto hemos tenido que buscar soluciones eficaces tanto a los problemas de traducción como a los relativos al formato.
Para la toma de decisiones es necesario tener en cuenta la situación comunicativa en la que se va a utilizar dicha solución, además de estar siempre apoyada por fuentes documentales fiables que nos ayuden a justificar el porqué de una solución y no otra. Por ello, identificaremos los problemas y los clasificaremos siguiendo el modelo de Gregorio Cano (2014: 130-131) basado en un compendio de propuestas, entre las que se incluyen la clasificación de Nord (1991) y de PACTE (2011a, 2011b).
Como veremos a continuación, los problemas del modelo propuesto por Gregorio Cano (2014: 130-131) se clasifican en cuatro tipos, a saber: lingüísticos, textuales, culturales y pragmáticos. Procedemos a definir cada uno de los tipos señalados.
Los problemas lingüísticos comprenden problemas relacionados con el código lingüístico, fundamentalmente en el plano léxico (léxico no especializado) y en el morfosintáctico (Gregorio Cano, 2014: 130-131).
Se denomina problemas textuales a aquellos que están relacionados con cuestiones de coherencia, progresión temática, cohesión, imágenes, tipologías textuales (convenciones de género), perspectiva, estilo y tono (Gregorio Cano, 2014: 130-131).
Consideramos problemas culturales aquellos que remiten a cuestiones culturales (presuposiciones), relacionadas con valores, mitos, percepciones, creencias y comportamientos y sus representaciones textuales, así como con las diferencias culturales de estos (Gregorio Cano, 2014: 130-131).
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3.
TRADUCCIÓN
AntConc (Windows, Macintosh OS X y Linux)
Versión 3.5.2 (8/2/2018)
Dr. Laurence AnthonyCenter for English Language Education in Science and Engineering, School of Science and Engineering, Universidad de Waseda, 3-4-1 Okubo, Shinjuku-ku, Tokio 169-8555, Japón Versión del archivo de ayuda: 001
Introducción
AntConc es un software multiplataforma gratuito utilizado para llevar a cabo búsquedas lingüísticas y aprendizaje
basado en datos. Funciona en todos los ordenadores con Microsoft Windows (compatible con Win 98/Me/2000/NT, XP, Vista, Win 7), Macintosh OS X (compatible con 10.4.x, 10.5.x, 10.6.x) y Linux (compatible con Ubuntu 10, Linux Mint). Está desarrollado en Perl usando varios compiladores de creación de ejecutables para los distintos sistemas operativos.
Preparativos (instalación no requerida)
Windows
En Windows, haga doble clic en el icono de AntConc y el programa se ejecutará.
Macintosh OS X
En Macintosh, haga doble clic en el icono de AntConc y el programa se ejecutará.
Linux
En Linux, cambie los permisos para permitir que AntConc se inicie como un archivo ejecutable. Después, haga doble clic en el ejecutable de AntConc y se iniciará.
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Resumen de las herramientas
AntConc incluye siete herramientas a las que se puede acceder simplemente haciendo clic en las «pestañas» de la ventana de herramientas o usando las teclas de F1 a F7.
Concordance Tool (Concordancias):
Esta herramienta muestra los resultados de una búsqueda en formato de palabra
clave en contexto (KWIC, por sus siglas en inglés) y permite ver el uso común de
las palabras y expresiones en un corpus.
Concordance Plot Tool (Gráfico de concordancias):
Esta herramienta muestra los resultados como un gráfico de código de barras y le permite ver dónde se encuentran los resultados de la búsqueda en los textos.
File View Tool (Archivos):
Esta herramienta muestra el texto de archivos individuales, lo que permite analizar en detalle los resultados generados por otras herramientas de AntConc.
Clusters/N-grams (Clústers y N-gramas):
Esta herramienta muestra los clústers basándose en el criterio de búsqueda, es
decir, resume los resultados generados en las herramientas Concordance Tool o
Concordance Plot Tool. La herramienta de N-grams, por otra parte, analiza el corpus en busca de clústers de longitud N (p. ej.: una palabra, dos palabras...). Esta opción permite encontrar expresiones comunes en un corpus.
Collocates (Colocaciones):
Esta herramienta muestra las colocaciones de un término buscado, lo que permite analizar los patrones no secuenciales de la lengua.
Word List (Lista de palabras):
Esta herramienta hace un recuento de todas las palabras del corpus y las muestra ordenadas en una lista. Además, permite encontrar rápidamente las palabras más frecuentes en un corpus.
Keyword List (Palabras clave):
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Concordance Tool (Concordancias)
Esta herramienta muestra los resultados de una búsqueda en
formato de palabra clave en contexto (KWIC, por sus siglas en inglés)
y permite ver el uso común de las palabras y expresiones en un corpus.
Las siguientes instrucciones muestran cómo se obtiene una concordancia en un corpus y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Seleccione uno o más archivos para procesar haciendo clic en
los botones «Open File(s)...» u «Open Dir...» en el menú «File». La lista con los archivos seleccionados se muestra en el cuadro a la izquierda de la ventana principal.
2) Introduzca un término en la barra de búsqueda para construir líneas de concordancia.
3) Seleccione el número de caracteres que se mostrarán a cada lado del término utilizando los botones de
aumento y disminución a la derecha de la barra de botones bajo «Search Window Size» (el valor por defecto son 50 caracteres).
4) Para acotar el número de filas que se muestran, escoja un valor menor usando la opción «Show Every Nth
Row».
5) Haga clic en el botón «Start» para obtener los resultados de las líneas de concordancia. La búsqueda de
concordancias se puede detener en cualquier momento pulsando el botón «Stop».
6) Use las opciones de «KWIC Sort» para reajustar las líneas de concordancia a tres niveles diferentes. 0 es
la palabra que se busca, 1L, 2L, etc... son las palabras a la izquierda del término, 1R, 2R, etc... son las palabras a la derecha.
7) Haga clic en el botón «Sort» para comenzar el proceso de clasificación.
8) Mueva el cursor sobre el término destacado en una de las líneas de concordancia. El cursor se convertirá
en el icono de una mano pequeña. Si hace clic sobre el término destacado podrá ver los resultados del
término como se ven en el archivo original a través de File View Tool (ver abajo).
9) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y comparar los distintos
conjuntos.
El número total de líneas de concordancia generadas (Concordance Hits) se muestra en la parte superior de la ventana de la herramienta. La palabra «FINISHED» aparecerña cuando se haya completado el proceso y, en el caso de que no se generen resultados para un término en concreto, aparecerá «NO HITS».
Los términos buscados se pueden especificar como «palabras» (por defecto) o «cadenas de caracteres» activando y desactivando la opción de búsqueda «Word». Además, las búsquedas pueden ser «insensibles a las mayúsculas» (por defecto) o «sensibles a las mayúsculas» activando o desactivando la opción de búsqueda «Case». También se pueden realizar búsquedas usando expresiones regulares completas activando la opción
«Regex». Para más información sobre cómo usar expresiones regulares, consulte bibliografía, p. ej.: Mastering
Regular Expressions (O'Reilly & Associates Press) o busque en algún motor de búsqueda «expresiones regulares» para encontrar información sobre esto (p. ej.: http://www.regular- expressions.info/quickstart.html). AntConc acepta las expresiones regulares de Perl.
Al hacer clic en el botón «Advanced Search» (Búsqueda avanzada) se pueden realizar búsquedas más complejas. La primera opción de búsqueda avanzada permite importar un conjunto de términos, tanto introduciendo manualmente uno por línea como cargando una lista desde un archivo. Cada línea se tratará como un término independiente. Esta característica permite usar un conjunto mayor de términos sin tener que reescribirlos cada vez. La segunda opción de búsqueda avanzada permite definir palabras de contexto y una ventana de contexto dentro de la que aparecen los términos buscados. Por ejemplo, para buscar que «estudiante» aparezca hasta tres palabras a la izquierda o a la derecha de la palabra «universidad», configure una búsqueda con «estudiante», como término «universidad» y la ventana de contexto como «From» 3L «To» 3R.
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Concordance Plot Tool (Gráfico de concordancias)
Esta herramienta muestra los resultados de búsqueda de concordancias como un código de barras, con la longitud del texto ajustada al ancho de la barra y cada coincidencia mostrada con una línea vertical. Esta opción permite localizar los resultados de la búsqueda en los textos. Además, permite ver qué archivos incluyen el término buscado y también se puede usar para identificar dónde se agrupan las coincidencias. Esta herramienta sirve para determinar dónde aparecen palabras de contenido específico en un documento técnico o dónde aparecen los actores o personajes de una historia durante el curso de una obra o de una novela.
El número de coincidencias y la longitud de cada texto se muestra a la derecha de la gráfica que puede alargarse o reducirse usando los botones de «Plot Zoom». La opción de reducción «Show Every Nth Row» también está disponible.
Si mueve el ratón sobre el término destacado en una de las líneas de concordancia, el cursor se convertirá en una mano pequeña y, si hace clic sobre el término destacado, podrá ver las coincidencias de este en el archivo
original a través de File View Tool (Ver abajo).
Los términos buscados se pueden definir como «palabras» (por defecto) o «cadenas de caracteres» y las búsquedas pueden ser «insensibles a las mayúsculas» (por defecto), «sensibles a las mayúsculas» o basadas en «Regex». También están disponibles las búsquedas avanzadas. Para ampliar detalles, consulte el apartado
Concordance Tool.
File View Tool (Archivos)
Esta herramienta muestra el texto sin formato de archivos individuales, lo que permite analizar en detalle los resultados generados por otras herramientas de AntConc.
Las siguientes instrucciones producen una vista del archivo original y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Seleccione un archivo para verlo en la lista «Corpus Files»
(archivos del corpus) a la izquierda de la ventana principal.
2) Si se especifica un término de búsqueda, las concordancias se
resaltarán a lo largo del texto. Las opciones de búsqueda son
las mismas que para Concordance Tool y Concordance Plot Tool.
3) Utilice el botón «Hit Location» para ir a la concordancia seleccionada en el archivo.
4) Cambie el término buscado y haga clic en el botón «Start» para ver otras concordancias.
5) Haga clic en el texto resaltado para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto resaltado
como término buscado.
6) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y compararlos entre sí.
Los términos buscados se pueden definir como «palabras» (por defecto) o «cadenas de caracteres» y las búsquedas pueden ser «insensibles a las mayúsculas» (por defecto), «sensibles a las mayúsculas» o basadas en «Regex». También están disponibles las búsquedas avanzadas. Para ampliar detalles, consulte el apartado
Concordance Tool.
El siguiente atajo es único para File View Tool.
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Clusters/N-Grams Tool (Clústers y N-gramas)
Herramienta de clústers
Esta herramienta permite buscar una palabra o unidad léxica y agrupar (clúster) los resultados junto a las palabras inmediatamente a la izquierda o derecha del término buscado. En efecto, resume los
resultados generados por la herramienta Concordance Tool o
Concordance Plot Tool.
Los clústers se pueden ordenar por frecuencia, por el principio o final de la palabra, por el rango del clúster (número de archivos en los que aparece) o por la probabilidad de que la primera palabra del clúster
preceda al resto de palabras. Todas las posibilidades de ordenar las listas se pueden invertir activando la opción «Invert Order». Además, puede seleccionar la longitud máxima y mínima (número de palabras) de cada clúster y la frecuencia mínima de los mostrados. También se puede seleccionar si el término buscado aparece siempre a la izquierda (por defecto) o a la derecha del clúster.
Nota: En la versión actual, si se especifica más de una palabra como término buscado, solo la primera aparecerá a la derecha si se selecciona la opción «Search Term on Right».
Los siguientes pasos producen un conjunto de resultados de clúster y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Escoja las opciones adecuadas de orden (ver los detalles más arriba).
2) Haga clic en el botón «Start». La generación de la lista de clústers se puede detener en cualquier
momento usando el botón «Stop».
3) Haga clic en el clúster para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto resaltado como el
término buscado.
4) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y así poder comparar los
distintos conjuntos.
La herramienta N-Grams Tool
Esta herramienta le permite analizar el corpus para encontrar clústers de «n» palabras (p. ej.: una palabra, dos palabras, etc...). Esta opción permite encontrar expresiones comunes en un corpus. Por ejemplo, n-gramas de tamaño 2 en la oración «esto es un bolígrafo» son «esto es», «es un» y «un bolígrafo».
Las opciones de orden disponibles en Clusters Tool también lo están en
N-Grams Tool. Puede seleccionar la longitud máxima y mínima (número de palabras) de cada n-grama, la frecuencia mínima y variedad de los n-gramas mostrados.
Las siguientes instrucciones producen un conjunto de resultados de n-gramas y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Haga clic en la opción «N-Grams» de la barra de búsqueda.
2) Escoja las opciones adecuadas de orden.
3) Haga clic en el botón «Start». La generación de la lista de n-gramas se puede detener en cualquier
momento usando el botón «Stop».
4) Haga clic en el n-grama para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto resaltado como el
término de búsqueda.
5) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y compararlos entre sí.
Tanto en Clusters Tool como en N-Grams Tool los términos buscados se pueden definir como «palabras» (por
defecto) o «cadenas de caracteres» y las búsquedas pueden ser «insensibles a las mayúsculas» (por defecto), «sensibles a las mayúsculas» o basadas en «Regex». Las búsquedas avanzadas también están disponibles en
Collocates Tool (Colocaciones)
Esta herramienta permite encontrar colocaciones del término buscado y, además, le permite analizar los patrones no secuenciales de la lengua.
Las colocaciones se pueden ordenar por frecuencia total o por frecuencia a la izquierda o a la derecha del término buscado o por el principio o final de la palabra. También se pueden ordenar por el valor de una medida estadística entre el término buscado y la colocación. Este valor mide la relación entre, por ejemplo «colorante» y «colorado». Las medidas estadísticas actualmente posibles se detallan más abajo. Todas las posibilidades de ordenar las listas se pueden invertir. Además, puede seleccionar el número de palabras a la izquierda y a la derecha
del término buscado para encontrar colocaciones, así como la frecuencia mínima de las colocaciones mostradas. Por ejemplo, si solo se necesita una palabra para ver qué palabras aparecen inmediatamente a la derecha del término, active la casilla «Same» para que el número mínimo y el máximo sean idénticos.
Medidas Estadísticas:
Información mutua (IM): Siguiendo las ecuaciones descritas en Stubbs, M. (1995): Collocations and Semantic
Profiles, Functions of Language 2 (1).
Probabilidad logarítmica: Siguiendo las ecuaciones descritas en Gómez, P. C. (2013): Statistical Methods in
Language and Linguistic Research. Milton Keynes, Reino Unido: Equinox Pres.
T-Score: Siguiendo las ecuaciones descritas en Stubbs, M. (1995): Collocations and Semantic Profiles, Functions
of Language 2 (1).
Las siguientes instrucciones producen un conjunto de resultados de colocaciones y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Escoja las opciones adecuadas de orden.
2) Haga clic en el botón «Start». La generación de la lista de colocaciones se puede detener en cualquier
momento usando el botón «Stop».
3) Haga clic en una de las colocaciones para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto como el
término buscado.
4) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y compararlos entre sí.
Los términos buscados se pueden definir como «palabras» (por defecto) o «cadenas de caracteres» y las búsquedas pueden ser «insensibles a las mayúsculas» (por defecto), «sensibles a las mayúsculas» o basadas en
«Regex». Las búsquedas avanzadas también están disponibles en Collocates Tool. Para ampliar detalles, consulte
el apartado Concordance Tool. Esta herramienta se puede personalizar en las preferencias de menú (Ver más
adelante).
Word List Tool (Lista de palabras)
Esta herramienta hace un recuento de todas las palabras del corpus y las muestra ordenadas en una lista y permite encontrar rápidamente qué palabras son más frecuentes en un corpus.
Las palabras se pueden ordenar tanto por frecuencia como por el inicio o final de una palabra y el orden se puede invertir. La lista de palabras también se puede generar de manera que no sea sensible a las mayúsculas, donde las palabras en mayúsculas o minúsculas se tratan indiferentemente (por defecto) o sensible a las mayúsculas, donde las palabras se tratan por separado.
Los siguientes pasos producen una lista de palabras y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Escoja las opciones adecuadas de orden.
2) Haga clic en el botón «Start». La generación de la lista de palabras se puede detener en cualquier momento
usando el botón «Stop».
3) Haga clic en la palabra para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto resaltado como el término
buscado.
4) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y así comparar los distintos
conjuntos.
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Keyword List (Palabras clave)
Esta herramienta muestra las palabras que son inusualmente frecuentes o poco frecuentes en el corpus si se compara con un corpus de referencia. Además, permite identificar palabras características en el corpus, por ejemplo, como parte de un género o del estudio de las lenguas de especialidad.
Las siguientes instrucciones producen una lista de palabras clave y muestran las características principales de esta herramienta.
1) Seleccione los archivos.
2) Vaya al menú «Preferences» y escoja la opción «Keyword
Preferences».
3) Escoja el método de generación de palabras clave (una medida estadística) para calcular la «tecnicidad» de
las palabras del archivo de destino. Se recomienda la configuración por defecto de probabilidad logarítmica.
4) Escoja un valor de importancia para la estadística de tecnicidad.
5) Elija una medida del tamaño de efecto para clasificar las palabras clave.
6) Elija un umbral para el número de palabras clave que se mostrarán.
7) Escoja si ver o no «Negative Keywords» (palabras del archivo de destino con una frecuencia inusualmente
baja en comparación con la frecuencia en el corpus de referencia).
8) Escoja una de las opciones del corpus de referencia. Seleccione «Use raw file(s)» cuando use archivos de
texto sin formato (.txt) como corpus de referencia. Seleccione «Use word list(s)» cuando use una o más listas de palabras generadas a partir de un corpus de referencia. Esta opción le permite generar palabras clave incluso cuando el corpus de referencia original no esté disponible. El formato para una lista de palabras es como se describe a continuación, con los valores en las filas separados por tabulaciones:
RANK FREQUENCY WORD.
1 12838 the
2 11289 a
3 8583 of
...
Tenga en cuenta que las líneas en blanco y las líneas que empiecen con # se ignorarán. Además, AntConc verificará que el/los archivo(s) tenga el formato correcto y notificará cualquier error.
9) Cargue el corpus de referencia a partir de archivos de texto (.txt) de la misma forma que se escogen los
archivos de destino.
10) El directorio del corpus de referencia se mostrará (si corresponde) y la lista de archivos del corpus de
referencia aparecerá al final del menú de opciones «Keyword Preferencesۛ».
11) Haga clic en «Apply» en el menú de «Keyword Preferences» y vuelva a la ventana principal de Keywords.
12) Escoja las opciones adecuadas para mostrar la lista de palabras clave generadas (de manera similar a las
opciones para generar una lista de palabras).
13) Haga clic en el botón «Start». La generación de la lista de palabras clave se puede detener en cualquier
momento usando el botón «Stop».
14) Haga clic en la palabra clave para producir un conjunto de líneas de KWIC usando el texto resaltado como
término buscado.
15) Haga clic en el botón «Clone Results» para crear una copia de los resultados y compararlos entre sí.
ATAJOS
Aquí se expone la lista de Atajos de teclado que se aplican a todas las herramientas que usan ventanas para mostrar sus resultados.
CTRL+C (COMANDO+C en Macintosh OS X): Copia el texto seleccionado.
CTRL+A (COMANDO+A en Macintosh OS X): Selecciona todo el texto de la ventana.
ALT+A (OPCIÓN+A o COMANDO+OPCIÓN+A en Macintosh OS X): Selecciona todo el texto de todas las ventanas mostradas.
Doble clic: Selecciona la palabra sobre la que esté el cursor. Triple clic: Selecciona la línea sobre la que esté el cursor. MAYÚS+clic: Selecciona líneas continuas de las ventanas. CTRL+clic: Selecciona líneas discontinuas de las ventanas.
RETROCESO (DELETE en Macintosh OS X): Elimina cualquier línea seleccionada a lo largo de la ventana. INSERT (MAYÚS+DELETE en Macintosh OS X): Mantiene cualquier línea seleccionada de todas las ventanas y elimina el resto.
Para los widget de tipo spinbox (p. ej.: la caja de entrada de términos de búsqueda) las flechas de «arriba» y
«abajo» del teclado se pueden usar para activar los botones.
NOTAS
Guardar resultados
Los resultados se pueden guardar en el portapapeles, en un archivo de texto (.txt), en un archivo de PostScript
(.ps) para la herramienta Concordance Plot Tool, o guardarlo en una ventana nueva usando los comandos del
teclado, la opción adecuada del menú «File Menu» o haciendo clic en el botón «Save Window» en cada herramienta, respectivamente. Además, se puede iniciar AntConc varias veces haciendo doble clic en el ejecutable (.exe).
Comentarios/Sugerencias/Corrección de errores
Todas las ediciones y correcciones de errores se mencionan en el historial de revisión más adelante. De cualquier manera, si encuentra algún problema en el programa o tiene alguna sugerencia para mejorarlo, por favor, hágamelo saber e intentaré abordarlos en versiones posteriores. De hecho, las revisiones que se han hecho se deben, en gran parte, a los comentarios de los usuarios de todo el mundo, a los que les estoy muy agradecido.
Este programa está disponible como software gratuito (consultar «Materia Legal» más abajo), pero es
importante conocer la utilidad de este programa para continuar financiándolo. Por tanto, si está satisfecho, le agradecería que me escribiese un correo electrónico con una breve descripción del uso que hace de AntConc.
CITAR/REFERENCIAR ANTCONC
Utilice el siguiente método para citar y referenciar AntConc según la guía de estilo APA:
Anthony, L. (AÑO DE PUBLICACIÓN). AntConc (Versión NÚMERO DE VERSIÓN) [Computer Software]. Tokio, Japón: Universidad de Waseda. Disponible en http://www.antlab.sci.waseda.ac.jp/
Por ejemplo, si descarga AntConc 3.3.2, que se lanzó en 2012, debería citarlo de esta forma:
Anthony, L. (2012). AntConc (Versión 3.3.2) [Computer Software]. Tokio, Japón: Universidad de Waseda. Disponible en http://www.antlab.sci.waseda.ac.jp/
Tenga en cuenta que las instrucciones APA no son claras para citar software y «Disponible en...» podrá
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AGRADECIMIENTOS
Me gustaría agradecer a los usuarios de AntConc que me han hecho llegar a través del correo electrónico su opinión sobre el programa, así como sugerencias para mejorarlo y modificarlo.
El desarrollo de AntConc ha sido financiado por las siguientes ayudas: la Ayuda para la Investigación Científica
[nº 23501115] de la Sociedad Japonesa para Promover la Ciencia (JSPS, por sus siglas en inglés), las Ayudas para
Jóvenes Científicos [nº 18700658, nº 16700573] y la ayuda de la Universidad de Waseda para Proyectos de I+D especiales [nº 2004B-861].
PROBLEMAS DETECTADOS
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4.
PROBLEMAS Y DIFICULTADES DE TRADUCCIÓN
Antes de comenzar con la clasificación de problemas y dificultades encontrados a lo largo del trasvase, nos gustaría dejar constancia de que hemos tomado la decisión de no localizar las capturas de pantalla, los botones y las opciones que se encuentran a lo largo del documento dado que nuestra traducción está dirigida a usuarios del software en inglés, pero que son hablantes de español. Esto se debe a que, a día de hoy, no existe versión en lengua española y carecería de sentido presentar una traducción de algo inexistente. En consecuencia, nos decantamos por utilizar las capturas y la denominación de opciones y botones del texto original.
4.1. Problemas lingüísticos
Data-driven learning
Uno de los problemas encontrados ha sido el de dar con la traducción adecuada para data-driven learning. A partir de una búsqueda, hemos conseguido dar con «aprendizaje basado en datos» (Alcalde, 2015), a pesar de que también hemos descubierto que el uso del término en inglés es bastante común. Decidimos incluir esta solución ya que, como apuntamos en un principio, consideramos que este manual está enfocado a semiexpertos en la lingüística computacional que pueden desconocer el significado del término en inglés.
Freeware
Otra de las dudas surgidas respecto a la terminología que podemos encontrar en un manual de este tipo fue la de freeware, que nos ocasionó problemas para encontrar el equivalente en español debido a la constante influencia de los anglicismos en nuestra lengua. Finalmente, encontramos «software gratuito» (Úcar, 2008) como único término aceptado y utilizado con el significado de freeware.
User settings files
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segundo es más común en Linux (Morales, 2013), mientras que el primero es el término para iOS y Windows. Nuestra decisión se ha basado en que, dado que se encuentra dentro del apartado de las instrucciones para la utilización de AntConc 3.5.2 en sistemas Linux, el manual se refiere a los archivos que se crean en dichos sistemas y no en Windows o iOS.
KWIC
Cuando se trata de programas de análisis y búsquedas lingüísticas, el término
KWIC se emplea como tal (Pérez, 2002). Sin embargo, en la primera aparición vimos necesario realizar una traducción aproximada dado que no consideramos que este
software sea de uso restringido a personas especializadas en la materia puesto que, como hemos explicado anteriormente, se usa con bastante frecuencia con estudiantes de idiomas y, como se explica también en el manual, en la enseñanza de las lenguas de especialidad.
Concordance line
En los programas de análisis de corpus, una concordance line o «línea de concordancia» son los resultados que se muestran en la ventana del software tras realizar una búsqueda (Pérez, 2002). Lo hemos considerado dificultad debido a que es un término específico de estos programas y que poco tiene que ver con su significado.
Search box
Siempre que nos enfrentamos a una traducción lo hacemos con prejuicios, dando por sentado que, por usar con asiduidad o estar acostumbrados al campo, sabremos dar con las soluciones sin mayor esfuerzo. Sin embargo, nada más lejos de la realidad, este es uno de los casos en los que entendemos qué es un search box y, aun así, no seríamos capaces de asegurar ni de distinguir entre «caja de búsqueda» o «barra de búsqueda». La influencia del término en inglés nos demuestra que los prejuicios sobre las traducciones y los campos que a día de hoy son más comunes nos pueden jugar malas pasadas. El término adecuado es «barra de búsqueda», como se describe, por ejemplo, en las páginas de Ayuda de Mozilla Firefox y Google Chrome2.
2https://support.mozilla.org/es/kb/la-barra-de-busqueda-elige-facilmente-tus-buscadores-favoritos
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Hit
Al encontrarnos una palabra que a simple vista puede pertenecer al lenguaje común, rara vez nos planteamos que tenga otro uso, este puede ser el caso de hit. Sin embargo, al traducir el término como «golpe» o «éxito», entre otros, nos damos cuenta de que carece de sentido y que no es la acepción adecuada al contexto. Si realizamos una búsqueda más exhaustiva, veremos que el término hit en los lenguajes de especialidad se traduce como «concordancia» (Pérez, 2002) en el sentido de «resultado» y «coincidencia».
Case sensitive
Otro de los problemas identificados durante la traducción es el de case sensitive,
debido a que es un término con un significado muy específico. En el campo de la lingüística computacional, se trata de una opción que permite que un programa sea capaz de reconocer las mayúsculas y diferenciarlas de las mayúsculas como se explica en el blog
Computer Hope3; sería el mismo caso que en aquellas contraseñas en las que se hace distinción. Así, la decisión tomada para solucionar este problema ha sido denominar esta opción, al igual que hace en un manual de ayuda la empresa IBM4, «sensible a las
mayúsculas», junto a su contrario que sería «insensible a las mayúsculas» para case insensitive.
Regex
Al realizar búsquedas en Internet y añadir filtros para estas estamos utilizando lo que se conoce como Regex o «expresiones regulares» (Ballester, 2011) que, como su nombre indica, es un método de búsqueda en el que se usan palabras comunes y con su significado propio, esto es, si escribimos «mano» se filtrará la búsqueda con «mano» escrito como tal, y así con todas las expresiones que introduzcamos en la barra de búsqueda.
3https://www.computerhope.com/jargon/c/casesens.htm [Fecha de consulta: 04/06/2018]
4https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SSSH5A_9.0.0/com.ibm.rational.clearquest.admin.
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Plot
Con frecuencia, usamos palabras como figure para referirnos a la representación gráfica de datos recopilados. Sin embargo, en este caso nos hemos encontrado con plot
que no es más que, según el diccionario Merriam Webster5: «a graphic representation (such as a chart)», es decir, un «gráfico» como lo conocemos en español. La dificultad en sí surge del poco uso que se realiza de dicho término con esta acepción, dado que es más común encontrarlo con el significado de «argumento».
T-score
Dado que estamos tratando con un programa que se basa en crear concordancias, ordenarlas y establecer una relación entre ellas, podemos considerar que tiene cierta parte estadística, sobre todo en el apartado Word List en el que hace un recuento de las palabras más comunes. Dicho esto, es normal encontrarnos con términos procedentes del campo estadístico, como es el caso de T-score, una medida estadística que en español permanece como «T-score» (Orueta y Gómez Caro, 2009).
Significance value (p value)
Como hemos mencionado anteriormente, se incluye bastante terminología del campo de la estadística, como es el ejemplo de p-value, que se traduce al español como «valor p» (Pérez Gaxiola, 2010) y es una medida de probabilidad utilizada para contrastar hipótesis.
Effect size
De nuevo, nos encontramos con otro término referente a medidas estadísticas. En este caso, el effect size o «tamaño de efecto» (Tejero-González et al., 2012: 715-727) se emplea para cuantificar la relación entre dos variables.
Window pane
A menudo se utiliza window para denominar lo que comúnmente conocemos en el lenguaje de la informática como «ventana». Sin embargo, también se emplea el término
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window pane que, a pesar de que en el lenguaje cotidiano no es más que el cristal de una ventana, en el lenguaje computacional tiene la acepción de «ventana».
Current
Hemos considerado curioso incluir current como problema ya que la traducción al español literal de este término es «actual» y carece de sentido en el contexto en el que se encuentra, donde current selected text haría referencia a la palabra sobre la que se encuentra nuestro cursor, por lo que hemos tenido que recurrir a una omisión que facilitara la comprensión en nuestra lengua, traduciéndolo simplemente por «texto seleccionado».
Spinbox widget
Al igual que con muchos otros términos específicos del lenguaje computacional, podemos encontrar dificultades debido a que haciendo una traducción literal no es posible entender su uso ni a qué hace referencia. Este término corresponde a «widget de tipo
spinbox» como se puede ver en la Guía de Accesibilidad en Sedes Electrónicas6 y suele
constar de dos flechas para variar valores.
Postscript file
Debido a que cada compañía y cada marca tiene su propia terminología a mayores del ya amplio diccionario propio de la informática, ha sido necesario realizar una búsqueda para saber a qué hacía referencia este archivo. Postcript es un lenguaje de programación que, entre otras cosas, permite manejar la impresión de documentos. Por otra parte, Adobe7 ha desarrollado un lector de «archivos Postcript» que permite
visualizar la información que estos contengan.
Any successes that people have with the software
Como sucede a menudo, realizar traducciones literales no suele ser la mejor opción debido a la pérdida de naturalidad que se pretende alcanzar en los trasvases lingüísticos. Por lo tanto, en este caso, hemos necesitado recurrir a una modulación que permitiera
6
https://administracionelectronica.gob.es/pae_Home/dam/jcr:a2480181-3de7-4581-b0fa-acc12a7d7989/Guia-de-Accesibilidad-en-Sedes-Electronicas_v2-0.pdf [Fecha de consulta: 04/06/2018]
7https://helpx.adobe.com/es/indesign/using/creating-postscript-eps-files.html [Fecha de consulta:
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crear una equivalencia más natural de esta oración, convirtiéndola en «la utilidad de este programa».
Grant for Special Research Projects
Al final del documento se detalla cómo ha sido posible la financiación de un
software gratuito con un recuento de ayudas y becas destinadas a la investigación. Es por eso por lo que se ha considerado necesaria la traducción de dichas ayudas debido a que carecería de sentido una larga lista de nombres en inglés destinada a hacer entender al usuario gracias a qué se ha llevado a cabo el desarrollo de AntConc 3.5.2.
4.2. Problemas textuales
No se han encontrado problemas de este tipo en la traducción del manual.
4.3. Problemas culturales
Teclado
La localización tiene en cuenta muchos aspectos de la informática y la traducción como hemos visto anteriormente, es por eso por lo que, cuando se comercializa un ordenador, se adaptan aquellos aspectos que se pueden considerar interesantes que el usuario asocie con su propia cultura. Un claro ejemplo de esto es la adaptación de los atajos de teclado; por ejemplo, en inglés, para guardar un documento se debe usar CTRL+S (en Windows), mientras que, en la versión en español del programa, se usa CTRL+G por save y «guardar», respectivamente.
28 4.4. Problemas pragmáticos
Formato
Una de las dificultades que ha tenido esta traducción ha sido la de conservar el formato dado que va variando a lo largo del documento para amoldarse al espacio disponible, como se ha podido observar en el texto original. Por lo tanto, también ha supuesto un problema adaptar el texto en español al espacio disponible, teniendo en cuenta que las oraciones y las expresiones en sí son más complejas y largas que en la lengua anglosajona, lo que ha requerido una atención mayor, si cabe.
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5. CONCLUSIONES
Una vez finalizada la tarea de trasvase lingüístico junto al análisis y justificación de las dificultades detectadas a lo largo de este trabajo, nos disponemos a exponer las conclusiones.
Como ya hemos señalado anteriormente, el trabajo llevado a cabo se ha centrado en la traducción del manual de usuario de AntConc 3.5.2, un programa de búsqueda de concordancias (Arévalo, 2015) utilizado en varias de las asignaturas durante el Grado de Traducción e Interpretación que hemos cursado. Hemos cumplido con el propósito de este TFG, que se correspondía con ofrecer una traducción de una gran parte del manual (3500 palabras), que haremos llegar al desarrollador del software, de manera que dicho documento pueda ser utilizado por un mayor número de usuarios que carezcan de un alto nivel de inglés y, en especial, por aquellos que desconozcan la terminología de la lingüística de corpus en lengua inglesa.
Una vez traducido el manual, podemos concluir que tanto el formato del texto origen como la terminología especializada de este campo del saber constituyen las dificultades más destacables a las que hemos ofrecido solución de manera razonada y eficiente. Para la toma de decisiones hemos tenido siempre en cuenta la situación comunicativa del texto origen con el fin de trasladarla al texto meta que, para este encargo, se corresponde con hablantes de español que utilizan este programa, posean o no un conocimiento mínimo de inglés, pero que, en cualquier caso, deben contar con unas nociones básicas sobre lingüística de corpus.
Por otra parte, durante la actividad traductora debemos convertirnos en expertos del área de conocimiento sobre la que versa el contenido de la traducción, por lo que consideramos muy importante la documentación previa y la utilidad de los corpus con el fin de conocer la terminología específica de cada campo de especialidad. Podemos gestionar y analizar dichos corpus gracias a programas de búsquedas de concordancias como el desarrollado por Laurence Anthony que facilitan en gran medida la labor de documentación.
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evaluación de la calidad de la traducción, por ejemplo, la comprobación de la gramática, la ortotipografía y otros aspectos de la lengua española a tener en cuenta, como por la adaptación del formato al espacio disponible.
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6. AGRADECIMIENTOS
El presente trabajo ha sido realizado parcialmente en el seno de los proyectos «POSTrad: La formación de futuros traductores en traducción automática y posedición» (Ref. 119-UVa, 2017-2018), «VIP: sistema integrado Voz-texto para IntérPretes» (ref. FFI2016-75831-P, MINECO), «INTERPRETA 2.0: aplicación de herramientas TIC para la enseñanza-aprendizaje de la interpretación» (ref. PIE 17-015, Universidad de Málaga) y de la red temática «TRAJUTEC: TRAducción JUrídica y TECnologías» (Universidad de
Málaga). Por último, nos gustaría agradecer las incansables correcciones y la ayuda de la
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7. BIBLIOGRAFÍA
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