El dativo genérico no te lo traduzco ni ahí

• Autores: Oliver, José María; Berisso, Gladys
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Mutatis Mutandis, 15(2), 367-384. (2022); ISSN 2011-799X
• Materia: Lingüística; Análisis contrastivo; Dativo genérico; Genericidad/habitualidad; Traducción automática; Traducción humana; Generic dative; Human translation; Machine translation; Genericity/habituality; Contrastive analysis; Datif générique; Traduction humaine; Traduction automatique; Généricité/habitude; Analyse contrastive
• Institución: Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación

Este trabajo tiene como objetivo mostrar estrategias para traducir construcciones de dativo genérico del español al inglés y, además, demostrar que la traducción automática no transmite el valor de este dativo. Para ello, analizamos tuits producidos por hablantes del español rioplatense que contienen construcciones de dativo genérico. Basamos nuestro análisis en la propuesta de que este dativo ocurre en construcciones que contienen marcas de genericidad/habitualidad e introduce argumentos no seleccionados por el verbo. Para el análisis de los datos, recurrimos a una metodología cualitativa y cuantitativa. A partir de un total de 54 casos, esbozamos una clasificación entre verbos inacusativos, de consumición y de movimiento, y observamos que la presencia del dativo genérico es más frecuente en algunos contextos sintácticos. Debido a la ausencia de un recurso equivalente en inglés, mostramos que las estrategias para traducir estas construcciones deben estar guiadas por la interacción entre estos contextos y el valor de genericidad/habitualidad del dativo genérico. Estos aspectos no se tienen en cuenta en las traducciones automáticas que ofrece Twitter. La dificultad que presentan estas construcciones plantea la necesidad de recurrir a un traductor humano que pueda interpretar lingüísticamente la polivalencia del dativo y reexpresarla mediante algún procedimiento translaticio que refleje la intencionalidad de la lengua origen en la lengua terminal. La relevancia de este trabajo radica en que es el análisis contrastivo el que puede arrojar luz sobre los recursos léxico-gramaticales que permiten codificar en inglés la información de genericidad/habitualidad del dativo genérico del español.
This paper aims to show strategies for translating generic dative constructions from Spanish into English, and to demonstrate that machine translation (mt) does not convey the meaning of the generic dative in Spanish. For this purpose, we have analyzed tweets produced by Rioplatense Spanish speakers. We have based our analysis on the proposal that this type of dative occurs in constructions that contain genericity/habituality markers and introduces arguments not selected by the verb. A qualitative and quantitative methodology was used to analyze these data. Based on a total of 54 cases, we outlined a classification of unaccusative, consumption and motion verbs, and we have noted that the generic dative mostly occurs in certain syntactic contexts. However, due to the fact that there is no one-to-one correspondence, i. e., no equivalent counterpart in English, we intended to demonstrate that translation strategies should be guided by an interaction between these contexts and the genericity/habituality value of the generic dative. These aspects are not taken into account in the machine translations provided by Twitter. That is why there is a need to resort to a human translator who can linguistically interpret the shades of meaning of this generic dative construction and re-express it by some translation procedure that reflects the intentionality of the source language (sl) in the target language (tl). The relevance of this work lies in the fact that contrastive analysis can shed light on the lexico-grammatical resources that encode the genericity/habituality information of the Spanish generic dative in English.
L'objectif de cet article est de proposer des stratégies pour traduire des constructions à datif générique de l'espagnol vers l'anglais, et également de montrer que la traduction automatique n'est pas en mesure de rendre cette valeur. Dans ce but, nous analysons des tweets comprenant des constructions à datif générique produits par des locuteurs de l'espagnol du Rio de la Plata. Notre analyse s'appuie sur la proposition selon laquelle ce type de datif apparaît dans des constructions présentant des marqueurs de généricité/d'habitude et introduit des arguments non sélectionnés par le verbe. Pour l'analyse des données, nous avons eu recours à une méthodologie à la fois qualitative et quantitative. Sur la base d'un total de 54 cas, nous avons esquissé une classification des verbes : les inaccusatifs du type de ir, les verbes liés aux actions de boire/manger, et ceux indiquant le mouvement. Nous avons observé que la présence du datif générique s'avère plus fréquente dans certains contextes syntaxiques. L'anglais n'offrant pas de moyen strictement équivalent au datif générique, nous défendons l'idée que les stratégies de traduction de ces constructions doivent être guidées par l'interaction entre les contextes identifiés et la valeur de généricité/d'habitude du datif générique. Or, ces aspects ne sont pas pris en compte dans les traductions automatiques proposées par Twitter. La difficulté inhérente à ces constructions requiert l'action d'un traducteur humain capable d'interpréter la polyvalence du datif et de la réexprimer au moyen d'une procédure traductionnelle, de manière à refléter l'intentionnalité de la langue source dans la langue cible. L'intérêt de cette étude réside notamment dans son approche contrastive, qui permet de mettre en lumière les ressources lexico-grammaticales disponibles en anglais pour encoder les traits de généricité/d'habitude en jeu dans le datif générique espagnol.
Fil: Oliver, José María. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.