ISSN 2011-799X
Artículo recibido: 08/07/2020
Artículo aceptado: 28/09/2020
doi: 10.17533/udea.mut.v14n1a07El uso de la traducción automática
en las cuentas de Twitter® de los principales
periódicos de Latinoamérica:
una aproximación1
Alexandra Santamaría Urbieta
alexandra.santamaria@unir.net
Universidad Internacional de la Rioja, España
Elena Alcalde Peñalver
e.alcalde@uah.es
Universidad de Alcalá, España
Resumen
Hoy en día, las redes sociales desempeñan un papel muy relevante en el ámbito periodístico. Por
ello, debido a los contextos multilingües en los que se enmarca la información que publican, preten-
demos, con este estudio, profundizar en la relación entre periodismo en Twitter® y la influencia de
la traducción en el mensaje que se transmite, gracias al análisis de un corpus de tuits extraídos de los
periódicos latinoamericanos con mayor número de seguidores en esta red social. Para ello, en primer
lugar, se hace una revisión teórica de los antecedentes, en la que tratamos la relación del periodismo y
la traducción, y la evolución hacia el uso cada vez más frecuente de las redes sociales como fuente de
información multilingüe. Luego, explicamos la metodología de nuestro estudio y analizamos el cor-
pus de tuits publicados y traducidos automáticamente en las cuentas de los periódicos seleccionados
y los errores lingüísticos y pragmáticos que allí aparecen. En las conclusiones, reflexionamos acerca
del papel que desempeña la traducción en la información que reciben los usuarios de la red social en
la que se enmarca nuestro estudio.
Palabras clave: comunicación mediada por ordenador, prensa latinoamericana, redes sociales, tra-
ducción automática, Twitter®.
Using Machine Translation in Twitter® Accounts Held by Latin American Main
Newspapers: An Approach
Abstract
Social media play a highly relevant role in the journalistic field nowadays. For this reason and the
multilingual contexts framing published information, this paper aims to delve into the relationship
1 Este artículo es parte de una investigación (independiente) realizada en el 2020, que desarrollamos en para-
lelo a las actividades docentes en la Universidad de Alcalá y en la Universidad Internacional de La Rioja.
Artículo recibido: 08/07/2020
Artículo aceptado: 28/09/2020
doi: 10.17533/udea.mut.v14n1a07El uso de la traducción automática
en las cuentas de Twitter® de los principales
periódicos de Latinoamérica:
una aproximación1
Alexandra Santamaría Urbieta
alexandra.santamaria@unir.net
Universidad Internacional de la Rioja, España
Elena Alcalde Peñalver
e.alcalde@uah.es
Universidad de Alcalá, España
Resumen
Hoy en día, las redes sociales desempeñan un papel muy relevante en el ámbito periodístico. Por
ello, debido a los contextos multilingües en los que se enmarca la información que publican, preten-
demos, con este estudio, profundizar en la relación entre periodismo en Twitter® y la influencia de
la traducción en el mensaje que se transmite, gracias al análisis de un corpus de tuits extraídos de los
periódicos latinoamericanos con mayor número de seguidores en esta red social. Para ello, en primer
lugar, se hace una revisión teórica de los antecedentes, en la que tratamos la relación del periodismo y
la traducción, y la evolución hacia el uso cada vez más frecuente de las redes sociales como fuente de
información multilingüe. Luego, explicamos la metodología de nuestro estudio y analizamos el cor-
pus de tuits publicados y traducidos automáticamente en las cuentas de los periódicos seleccionados
y los errores lingüísticos y pragmáticos que allí aparecen. En las conclusiones, reflexionamos acerca
del papel que desempeña la traducción en la información que reciben los usuarios de la red social en
la que se enmarca nuestro estudio.
Palabras clave: comunicación mediada por ordenador, prensa latinoamericana, redes sociales, tra-
ducción automática, Twitter®.
Using Machine Translation in Twitter® Accounts Held by Latin American Main
Newspapers: An Approach
Abstract
Social media play a highly relevant role in the journalistic field nowadays. For this reason and the
multilingual contexts framing published information, this paper aims to delve into the relationship
1 Este artículo es parte de una investigación (independiente) realizada en el 2020, que desarrollamos en para-
lelo a las actividades docentes en la Universidad de Alcalá y en la Universidad Internacional de La Rioja.
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver168Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
between journalism on Twitter® and the influence of translation on the message conveyed. This will
be done through the analysis of a corpus made up of Tweets gathered from the Latin American news-
papers with the largest number of followers in this social media platform. Firstly, we will perform a
theoretical review of history, addressing the relationship between journalism and translation, and
journalism evolution towards an increasing use of social media as a source of multilingual informa-
tion. Secondly, the methodology will be presented and the corpus of tweets posted and automatically
translated will be analyzed for linguistic and pragmatic errors. Finally, we will reflect upon the role of
translation in the information users receive through this social media.
Keywords: computer-mediated communication; Latin American news agencies; social media; ma-
chine translation; Twitter®.
Une approche à l’utilisation de la traduction automatique dans les comptes
Twitter® des principaux journaux d’Amérique Latine
Aujourd’hui, les réseaux sociaux jouent un rôle très important dans le domaine journalistique. C’est
pourquoi, en raison des contextes multilingues dans lesquels s’inscrivent les informations qu’ils pu-
blient, nous entendons, avec cette étude, approfondir la relation entre le journalisme sur Twitter® et
l’influence de la traduction sur le message transmis, grâce à l’analyse d’un corpus de tweets extraits
des journaux latino-américains ayant le plus grand nombre d’adeptes sur ce réseau social. À cette
fin, nous faisons d’abord un examen théorique du contexte, dans lequel nous discutons de la relation
entre le journalisme et la traduction, et de l’évolution vers l’utilisation de plus en plus fréquente des
réseaux sociaux comme source d’information multilingue. Ensuite, nous expliquons la méthodologie
de notre étude et analysons le corpus de tweets publiés et traduits automatiquement dans les comptes
des journaux sélectionnés ainsi que les erreurs linguistiques et pragmatiques qui y figurent. Dans les
conclusions, nous avons réfléchi au rôle que joue la traduction dans l’information reçue par les utili-
sateurs du réseau social dans lequel s’inscrit notre étude.
Mots clés : communication par ordinateur, presse latino-américaine, réseaux sociaux, traduction
automatique, Twitter®.
between journalism on Twitter® and the influence of translation on the message conveyed. This will
be done through the analysis of a corpus made up of Tweets gathered from the Latin American news-
papers with the largest number of followers in this social media platform. Firstly, we will perform a
theoretical review of history, addressing the relationship between journalism and translation, and
journalism evolution towards an increasing use of social media as a source of multilingual informa-
tion. Secondly, the methodology will be presented and the corpus of tweets posted and automatically
translated will be analyzed for linguistic and pragmatic errors. Finally, we will reflect upon the role of
translation in the information users receive through this social media.
Keywords: computer-mediated communication; Latin American news agencies; social media; ma-
chine translation; Twitter®.
Une approche à l’utilisation de la traduction automatique dans les comptes
Twitter® des principaux journaux d’Amérique Latine
Aujourd’hui, les réseaux sociaux jouent un rôle très important dans le domaine journalistique. C’est
pourquoi, en raison des contextes multilingues dans lesquels s’inscrivent les informations qu’ils pu-
blient, nous entendons, avec cette étude, approfondir la relation entre le journalisme sur Twitter® et
l’influence de la traduction sur le message transmis, grâce à l’analyse d’un corpus de tweets extraits
des journaux latino-américains ayant le plus grand nombre d’adeptes sur ce réseau social. À cette
fin, nous faisons d’abord un examen théorique du contexte, dans lequel nous discutons de la relation
entre le journalisme et la traduction, et de l’évolution vers l’utilisation de plus en plus fréquente des
réseaux sociaux comme source d’information multilingue. Ensuite, nous expliquons la méthodologie
de notre étude et analysons le corpus de tweets publiés et traduits automatiquement dans les comptes
des journaux sélectionnés ainsi que les erreurs linguistiques et pragmatiques qui y figurent. Dans les
conclusions, nous avons réfléchi au rôle que joue la traduction dans l’information reçue par les utili-
sateurs du réseau social dans lequel s’inscrit notre étude.
Mots clés : communication par ordinateur, presse latino-américaine, réseaux sociaux, traduction
automatique, Twitter®.
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación169Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
1. Introducción
En la actualidad, vivimos en un mundo en el
que la inmediatez con la que se exige la trans-
misión de noticias hace que en ocasiones se
preste escasa atención a la forma de publicar el
contenido de un mensaje. Las herramientas de
microblogging, también llamadas “herramien-
tas de microblogueo” o “nanoblogueo”, como
Twitter®, han ganado mucha popularidad,
gracias a que permiten transmitir un mensaje
de manera rápida y sencilla, a través de inter-
net y mediante el uso de dispositivos móviles
(Jehl et al., 2012). Además, Twitter® se ha con-
vertido en un medio por el que se transmiten
y reciben noticias, en tiempo real, de aconte-
cimientos que ocurren en diferentes partes del
mundo y de modo paralelo en varias lenguas.
A esto se añade que, desde la llegada del presi-
dente estadounidense Donald Trump, esta red
social ha ido ganando protagonismo en la con-
versación pública como recurso en el ámbito
del periodismo (Jiménez Cano, 2017) y el nú-
mero de usuarios se ha visto incrementado en
los últimos años (Sluyter-Gäthje et al., 2018).
De hecho, es normal observar, en programas de
noticias en televisión o prensa escrita, cómo los
periodistas recurren a tuits publicados por usua-
rios en otros idiomas, para informar sobre de-
terminados sucesos o acontecimientos, y mues-
tran posteriormente su traducción, para que los
espectadores o lectores puedan comprender las
noticias, como se muestra en la Figura 1, ejem-
plo extraído de El Tiempo (Colombia), uno de
los periódicos seleccionados para nuestro estu-
dio. Como se puede ver, se aporta la traducción
justo encima de la fuente original publicada en
redes sociales.
Figura 1. Uso de publicación de redes sociales en un artículo publicado en El Tiempo. Fuente:
Tendencias El Tiempo (2020).
Así, esta red social se ha convertido en un canal
para ampliar la difusión de contenidos (Caste-
lló-Martínez, 2013). Esto se debe al cambio en el
modo de obtener la información sobre “noticias
bomba” o “exclusivas”, que ha pasado a ser parte
del contenido que publican en sus redes sociales
los protagonistas de estas, mientras que, hace unos
años, estas noticias se obtenían después de que los
periodistas perseguían a sus protagonistas (Cli-
ment, 2012). Del mismo modo, Twitter®, ade-
más de ser una fuente de información, se ha
convertido en un espacio para interactuar con
la audiencia o lectores, sobre los contenidos
que se publican en los medios de comunicación
(Castelló-Martínez, 2013).
En este sentido, la forma de expresar los titu-
lares y el contenido del mensaje publicado en
de Latinoamérica:una aproximación169Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
1. Introducción
En la actualidad, vivimos en un mundo en el
que la inmediatez con la que se exige la trans-
misión de noticias hace que en ocasiones se
preste escasa atención a la forma de publicar el
contenido de un mensaje. Las herramientas de
microblogging, también llamadas “herramien-
tas de microblogueo” o “nanoblogueo”, como
Twitter®, han ganado mucha popularidad,
gracias a que permiten transmitir un mensaje
de manera rápida y sencilla, a través de inter-
net y mediante el uso de dispositivos móviles
(Jehl et al., 2012). Además, Twitter® se ha con-
vertido en un medio por el que se transmiten
y reciben noticias, en tiempo real, de aconte-
cimientos que ocurren en diferentes partes del
mundo y de modo paralelo en varias lenguas.
A esto se añade que, desde la llegada del presi-
dente estadounidense Donald Trump, esta red
social ha ido ganando protagonismo en la con-
versación pública como recurso en el ámbito
del periodismo (Jiménez Cano, 2017) y el nú-
mero de usuarios se ha visto incrementado en
los últimos años (Sluyter-Gäthje et al., 2018).
De hecho, es normal observar, en programas de
noticias en televisión o prensa escrita, cómo los
periodistas recurren a tuits publicados por usua-
rios en otros idiomas, para informar sobre de-
terminados sucesos o acontecimientos, y mues-
tran posteriormente su traducción, para que los
espectadores o lectores puedan comprender las
noticias, como se muestra en la Figura 1, ejem-
plo extraído de El Tiempo (Colombia), uno de
los periódicos seleccionados para nuestro estu-
dio. Como se puede ver, se aporta la traducción
justo encima de la fuente original publicada en
redes sociales.
Figura 1. Uso de publicación de redes sociales en un artículo publicado en El Tiempo. Fuente:
Tendencias El Tiempo (2020).
Así, esta red social se ha convertido en un canal
para ampliar la difusión de contenidos (Caste-
lló-Martínez, 2013). Esto se debe al cambio en el
modo de obtener la información sobre “noticias
bomba” o “exclusivas”, que ha pasado a ser parte
del contenido que publican en sus redes sociales
los protagonistas de estas, mientras que, hace unos
años, estas noticias se obtenían después de que los
periodistas perseguían a sus protagonistas (Cli-
ment, 2012). Del mismo modo, Twitter®, ade-
más de ser una fuente de información, se ha
convertido en un espacio para interactuar con
la audiencia o lectores, sobre los contenidos
que se publican en los medios de comunicación
(Castelló-Martínez, 2013).
En este sentido, la forma de expresar los titu-
lares y el contenido del mensaje publicado en
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver170Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
Figura 2. Tuit del presidente Trump, con sospecha de uso de traducción automática. Fuente:
Redacción Mag (2019).
Twitter®, en muchos casos traducidos directa-
mente con motores de traducción automática
(ta) como Google Translate, pueden tener un
impacto negativo en cómo esta información
llega al lector (Valdeón, 2015; Van Doorslaer,
2010), puesto que las traducciones resultantes
pueden parecerse tanto al idioma original que
el lector del texto de destino puede no llegar a
comprender el mensaje. En la Figura 2 pode-
mos observar un tuit del presidente Trump que
se criticó por el español rudimentario que mos-
traba, fruto del uso de la ta (Redacción Mag,
2019).
Por ello, y teniendo en cuenta que la prensa es-
crita a nivel mundial vive momentos difíciles,
dada la publicación de noticias a través de las
redes sociales y su consulta por parte del públi-
co mediante dispositivos electrónicos (Martín,
2017; Sánchez, 2019) y, además, debido a la im-
portancia que han adquirido hoy en día las redes
sociales para la difusión de la información (Be-
naissa, 2018), en este estudio nos proponemos
llevar a cabo un análisis de los tuits publicados en
Twitter® durante los primeros meses del 2020,
en los periódicos en español de Latinoamérica
con un mayor número de seguidores: El Tiempo
(Colombia, 7 millones de seguidores), El Uni-
versal (México, 5,5 millones de seguidores), El
Universal (Venezuela, 5 millones de seguidores),
El Nacional (Venezuela, 5 millones de seguido-
res) y Últimas Noticias (Venezuela, 4 millones
de seguidores).2 El objetivo que perseguimos
con este estudio es profundizar en la relación
entre periodismo en Twitter® y traducción. De
forma específica, pretendemos dar respuesta
a las siguientes preguntas de investigación,
adaptadas de un estudio previo publicado por
Hernández (2011):
1. Del contenido que se publica en los tuits
de las cuentas de los periódicos señalados,
¿cuál puede ser ta de contenido publicado
originalmente en inglés?
2. ¿Cómo se traduce (calidad de la traducción)?
3. ¿Qué cantidad de información se traduce?
Para llevar a cabo nuestro estudio, comenza-
mos con una revisión teórica de los anteceden-
tes, en la que tratamos la relación del perio-
dismo y la traducción, y la evolución hacia el
uso cada vez más frecuente de las redes socia-
les como fuente de información multilingüe.
Luego, explicamos la metodología de nuestro
2 El número de seguidores de las cuentas oficiales
de Twitter® de los periódicos latinoamericanos
analizados corresponde a los que tenían dichas
cuentas en el mes de mayo de 2020.
Figura 2. Tuit del presidente Trump, con sospecha de uso de traducción automática. Fuente:
Redacción Mag (2019).
Twitter®, en muchos casos traducidos directa-
mente con motores de traducción automática
(ta) como Google Translate, pueden tener un
impacto negativo en cómo esta información
llega al lector (Valdeón, 2015; Van Doorslaer,
2010), puesto que las traducciones resultantes
pueden parecerse tanto al idioma original que
el lector del texto de destino puede no llegar a
comprender el mensaje. En la Figura 2 pode-
mos observar un tuit del presidente Trump que
se criticó por el español rudimentario que mos-
traba, fruto del uso de la ta (Redacción Mag,
2019).
Por ello, y teniendo en cuenta que la prensa es-
crita a nivel mundial vive momentos difíciles,
dada la publicación de noticias a través de las
redes sociales y su consulta por parte del públi-
co mediante dispositivos electrónicos (Martín,
2017; Sánchez, 2019) y, además, debido a la im-
portancia que han adquirido hoy en día las redes
sociales para la difusión de la información (Be-
naissa, 2018), en este estudio nos proponemos
llevar a cabo un análisis de los tuits publicados en
Twitter® durante los primeros meses del 2020,
en los periódicos en español de Latinoamérica
con un mayor número de seguidores: El Tiempo
(Colombia, 7 millones de seguidores), El Uni-
versal (México, 5,5 millones de seguidores), El
Universal (Venezuela, 5 millones de seguidores),
El Nacional (Venezuela, 5 millones de seguido-
res) y Últimas Noticias (Venezuela, 4 millones
de seguidores).2 El objetivo que perseguimos
con este estudio es profundizar en la relación
entre periodismo en Twitter® y traducción. De
forma específica, pretendemos dar respuesta
a las siguientes preguntas de investigación,
adaptadas de un estudio previo publicado por
Hernández (2011):
1. Del contenido que se publica en los tuits
de las cuentas de los periódicos señalados,
¿cuál puede ser ta de contenido publicado
originalmente en inglés?
2. ¿Cómo se traduce (calidad de la traducción)?
3. ¿Qué cantidad de información se traduce?
Para llevar a cabo nuestro estudio, comenza-
mos con una revisión teórica de los anteceden-
tes, en la que tratamos la relación del perio-
dismo y la traducción, y la evolución hacia el
uso cada vez más frecuente de las redes socia-
les como fuente de información multilingüe.
Luego, explicamos la metodología de nuestro
2 El número de seguidores de las cuentas oficiales
de Twitter® de los periódicos latinoamericanos
analizados corresponde a los que tenían dichas
cuentas en el mes de mayo de 2020.
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación171Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
estudio y analizamos el corpus de tuits publica-
dos y traducidos automáticamente en las cuen-
tas de los periódicos seleccionados y los errores
lingüísticos y pragmáticos que allí aparecen.
Por último, en las conclusiones, reflexionamos
acerca del papel que desempeña la traducción
en la información que reciben los usuarios me-
diante la red social en la que se enmarca nuestro
estudio.
2. Marco teórico
En este apartado hacemos un recorrido por los
principales estudios que tratan la relación entre
el periodismo y la traducción, y los principales
desafíos que esta supone en este ámbito. Conti-
nuamos con una revisión de los principales an-
tecedentes teóricos que estudian las redes so-
ciales como fuente de información multilingüe
y el papel que desempeña la ta en este sentido.
Esto nos permite dar cuenta de la evolución
del periodismo como fuente de información,
en la que la inmediatez es un requisito exigido
por el usuario y en la que, por tanto, el men-
saje que se transmite, cuando procede de una
fuente de otra lengua, puede verse alterado si
la traducción no se realiza conforme a unos es-
tándares de calidad determinados.
2.1. Periodismo y traducción
La traducción es una práctica habitual en el
ámbito periodístico, aunque, como indican
Ghignoli y Montabes (2014), “no se le ha dado
la importancia que se merece, tanto por par-
te del ámbito periodístico como por parte del
ámbito lingüístico y traductológico” (p. 388).
En efecto, la invisibilidad del traductor en la
prensa es una realidad, a pesar del alto valor
que su figura tiene para la transmisión de la
información en el nivel internacional.
Ya en 2009, Palmer resaltaba la importancia
que tiene el estudio de la traducción periodís-
tica “because it can be considered an articulation of
discourse which produces its own range of effects”
(2009, p. 186).3 Esta afirmación hacía referen-
cia de forma específica al cambio de significa-
do que se podía producir debido a la traduc-
ción del mensaje de una noticia.
Asimismo, Hernández (2011) señalaba que
“la traducción desempeña un papel crucial en
la transmisión del flujo informativo a nivel
global” (p. 1). En este sentido, Valdeón (2015,
p. 635) mencionaba los principales problemas
a los que se enfrenta la traducción periodística
y entre los que incluía los siguientes:
• Presteza. La necesidad de publicar la infor-
mación de la forma más rápida posible para
que los lectores la consideren relevante.
• Recursos. No todos los medios de comu-
nicación tienen acceso al mismo conteni-
do y, por tanto, no es fácil saber la fuente
de origen de una noticia publicada en otro
idioma.
• Barreras lingüísticas. Es necesario tener en
cuenta la cultura en la que se publicará la
noticia, puesto que cada una tiene sus pro-
pias convenciones.
• Influencia del inglés como lingua franca.
Cada vez se produce más contenido infor-
mativo en inglés como primera lengua e
incluso muchos medios de comunicación
optan por aportar traducciones al inglés
del contenido que publican en su lengua
original.
En cuanto a las características de la traducción
periodística, es necesario señalar que la activi-
dad traductora en el ámbito periodístico es muy
variada y en la mayoría de ocasiones es difícil
de detectar (Hernández, 2012). Esto se debe
a que el contenido de los artículos publicados
puede ser fruto de traducciones de diversos tex-
tos, para generar nueva información mediante
3 “porque puede considerarse una articulación del
discurso que produce su propia gama de efectos”
(traducción propia).
de Latinoamérica:una aproximación171Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
estudio y analizamos el corpus de tuits publica-
dos y traducidos automáticamente en las cuen-
tas de los periódicos seleccionados y los errores
lingüísticos y pragmáticos que allí aparecen.
Por último, en las conclusiones, reflexionamos
acerca del papel que desempeña la traducción
en la información que reciben los usuarios me-
diante la red social en la que se enmarca nuestro
estudio.
2. Marco teórico
En este apartado hacemos un recorrido por los
principales estudios que tratan la relación entre
el periodismo y la traducción, y los principales
desafíos que esta supone en este ámbito. Conti-
nuamos con una revisión de los principales an-
tecedentes teóricos que estudian las redes so-
ciales como fuente de información multilingüe
y el papel que desempeña la ta en este sentido.
Esto nos permite dar cuenta de la evolución
del periodismo como fuente de información,
en la que la inmediatez es un requisito exigido
por el usuario y en la que, por tanto, el men-
saje que se transmite, cuando procede de una
fuente de otra lengua, puede verse alterado si
la traducción no se realiza conforme a unos es-
tándares de calidad determinados.
2.1. Periodismo y traducción
La traducción es una práctica habitual en el
ámbito periodístico, aunque, como indican
Ghignoli y Montabes (2014), “no se le ha dado
la importancia que se merece, tanto por par-
te del ámbito periodístico como por parte del
ámbito lingüístico y traductológico” (p. 388).
En efecto, la invisibilidad del traductor en la
prensa es una realidad, a pesar del alto valor
que su figura tiene para la transmisión de la
información en el nivel internacional.
Ya en 2009, Palmer resaltaba la importancia
que tiene el estudio de la traducción periodís-
tica “because it can be considered an articulation of
discourse which produces its own range of effects”
(2009, p. 186).3 Esta afirmación hacía referen-
cia de forma específica al cambio de significa-
do que se podía producir debido a la traduc-
ción del mensaje de una noticia.
Asimismo, Hernández (2011) señalaba que
“la traducción desempeña un papel crucial en
la transmisión del flujo informativo a nivel
global” (p. 1). En este sentido, Valdeón (2015,
p. 635) mencionaba los principales problemas
a los que se enfrenta la traducción periodística
y entre los que incluía los siguientes:
• Presteza. La necesidad de publicar la infor-
mación de la forma más rápida posible para
que los lectores la consideren relevante.
• Recursos. No todos los medios de comu-
nicación tienen acceso al mismo conteni-
do y, por tanto, no es fácil saber la fuente
de origen de una noticia publicada en otro
idioma.
• Barreras lingüísticas. Es necesario tener en
cuenta la cultura en la que se publicará la
noticia, puesto que cada una tiene sus pro-
pias convenciones.
• Influencia del inglés como lingua franca.
Cada vez se produce más contenido infor-
mativo en inglés como primera lengua e
incluso muchos medios de comunicación
optan por aportar traducciones al inglés
del contenido que publican en su lengua
original.
En cuanto a las características de la traducción
periodística, es necesario señalar que la activi-
dad traductora en el ámbito periodístico es muy
variada y en la mayoría de ocasiones es difícil
de detectar (Hernández, 2012). Esto se debe
a que el contenido de los artículos publicados
puede ser fruto de traducciones de diversos tex-
tos, para generar nueva información mediante
3 “porque puede considerarse una articulación del
discurso que produce su propia gama de efectos”
(traducción propia).
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver172Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
reescrituras (Hernández, 2012). El cómo se
haga dependerá de las políticas de traducción
de los medios de comunicación y de cómo las
necesidades informativas requieran la adapta-
ción del mensaje. Estas prácticas, como indi-
ca esta autora, suponen cuestionar conceptos
claves en el ámbito de la traducción, como
pueden ser la fidelidad o la equivalencia. De
esta forma, la práctica traductora de artículos
con información proveniente de otros idiomas
puede quedar totalmente oculta, a no ser que
se haga mención expresa de las fuentes de las
que provienen.
Dos técnicas representativas de reescrituras en
el ámbito periodístico lo conforman la traduc-
ción compilada y la traducción fragmentada (Her-
nández, 2006). Por un lado, como señala esta
misma autora, la traducción compilada resulta
frecuente en géneros informativos como la no-
ticia, ya que es necesario reunir extractos de
diferentes fuentes para transmitir un conteni-
do, e incluso se cambia el titular, lo que hace
que no se pueda identificar fácilmente su origi-
nal. Además, la forma de redactar el mensaje
en la lengua meta se adapta en función de la
línea ideológica del medio que lo publica, ya
que “los periodistas-traductores operan ante
todo en interés del medio para el que tradu-
cen” (Hernández, 2006, p. 74). Por otro lado,
la traducción fragmentada es habitual en textos
como las revistas de prensa, que se elaboran a
partir de la traducción de fragmentos y en los
que la traducción “a la vez hace por ser olvidada
y actúa como garantía” (Martín Ruano, 2003,
p. 141). Estos dos tipos de traducciones se
reproducen también en la información que
se transmite mediante redes sociales y que
analizamos más detenidamente en la sección
“4. Análisis de resultados”.
2.2. Las redes sociales como fuente
de información multilingüe y la traducción
automática
Las redes sociales, como Twitter®, Face-
book®, Instagram®, LinkedIn® o Tumblr®,
entre otras, utilizan motores de ta que, aunque
aportan en muchos casos traducciones poco
precisas, permiten que el usuario al menos re-
ciba la idea de comunicación del mensaje que
se transmite (Gunarto, 2004). Esto se debe a
la falta de un número considerable de corpus
paralelos (recurso lingüístico compuesto por
textos en dos lenguas que están alineados) que
alimenten motores de ta específicos para redes
sociales (Eck et al., 2014), ya que, aunque exis-
tan muchas cuentas que publiquen una misma
información en dos idiomas, esta suele ser de
carácter formal y oficial y, por tanto, no posee
el grado de coloquialismo propio de los men-
sajes que se publican en estos medios.
En el caso de los periódicos que hemos selec-
cionado para nuestro estudio, observamos, por
ejemplo, que El Universal de México tiene una
cuenta en inglés, pero no publica la misma in-
formación que en su cuenta en español, sino
que se trata de contenidos seleccionados en
función del interés que puedan tener para sus
lectores en esa lengua. Solo en casos de noti-
cias de gran repercusión mediática, como las
relacionadas en estas últimas semanas con la
covid-19, se presenta un número muy limitado
de tuits publicados en inglés (véase Figura 3) y
en español (véase Figura 4), sin que se hallen
errores que puedan indicar que su traducción
es fruto de una máquina.
En este sentido, Jehl (2010) realizó un estudio
de viabilidad de la ta en Twitter®, para la com-
binación lingüística inglés-alemán. Para ello,
creó un corpus de 1000 tuits y analizó sus ca-
racterísticas lingüísticas en los niveles grama-
tical, léxico y ortográfico. A partir de los re-
sultados obtenidos, concluyó que el formato
de Twitter® facilita la ta estadística, mientras
que la variedad lingüística es la que plantea los
problemas de traducción.
Dos años más tarde, Jehl et al. (2012) elabora-
ron otro corpus de aproximadamente 1000 tuits
en árabe, para el que aportaron tres traduccio-
nes manuales por cada tuit, con el objetivo de
reescrituras (Hernández, 2012). El cómo se
haga dependerá de las políticas de traducción
de los medios de comunicación y de cómo las
necesidades informativas requieran la adapta-
ción del mensaje. Estas prácticas, como indi-
ca esta autora, suponen cuestionar conceptos
claves en el ámbito de la traducción, como
pueden ser la fidelidad o la equivalencia. De
esta forma, la práctica traductora de artículos
con información proveniente de otros idiomas
puede quedar totalmente oculta, a no ser que
se haga mención expresa de las fuentes de las
que provienen.
Dos técnicas representativas de reescrituras en
el ámbito periodístico lo conforman la traduc-
ción compilada y la traducción fragmentada (Her-
nández, 2006). Por un lado, como señala esta
misma autora, la traducción compilada resulta
frecuente en géneros informativos como la no-
ticia, ya que es necesario reunir extractos de
diferentes fuentes para transmitir un conteni-
do, e incluso se cambia el titular, lo que hace
que no se pueda identificar fácilmente su origi-
nal. Además, la forma de redactar el mensaje
en la lengua meta se adapta en función de la
línea ideológica del medio que lo publica, ya
que “los periodistas-traductores operan ante
todo en interés del medio para el que tradu-
cen” (Hernández, 2006, p. 74). Por otro lado,
la traducción fragmentada es habitual en textos
como las revistas de prensa, que se elaboran a
partir de la traducción de fragmentos y en los
que la traducción “a la vez hace por ser olvidada
y actúa como garantía” (Martín Ruano, 2003,
p. 141). Estos dos tipos de traducciones se
reproducen también en la información que
se transmite mediante redes sociales y que
analizamos más detenidamente en la sección
“4. Análisis de resultados”.
2.2. Las redes sociales como fuente
de información multilingüe y la traducción
automática
Las redes sociales, como Twitter®, Face-
book®, Instagram®, LinkedIn® o Tumblr®,
entre otras, utilizan motores de ta que, aunque
aportan en muchos casos traducciones poco
precisas, permiten que el usuario al menos re-
ciba la idea de comunicación del mensaje que
se transmite (Gunarto, 2004). Esto se debe a
la falta de un número considerable de corpus
paralelos (recurso lingüístico compuesto por
textos en dos lenguas que están alineados) que
alimenten motores de ta específicos para redes
sociales (Eck et al., 2014), ya que, aunque exis-
tan muchas cuentas que publiquen una misma
información en dos idiomas, esta suele ser de
carácter formal y oficial y, por tanto, no posee
el grado de coloquialismo propio de los men-
sajes que se publican en estos medios.
En el caso de los periódicos que hemos selec-
cionado para nuestro estudio, observamos, por
ejemplo, que El Universal de México tiene una
cuenta en inglés, pero no publica la misma in-
formación que en su cuenta en español, sino
que se trata de contenidos seleccionados en
función del interés que puedan tener para sus
lectores en esa lengua. Solo en casos de noti-
cias de gran repercusión mediática, como las
relacionadas en estas últimas semanas con la
covid-19, se presenta un número muy limitado
de tuits publicados en inglés (véase Figura 3) y
en español (véase Figura 4), sin que se hallen
errores que puedan indicar que su traducción
es fruto de una máquina.
En este sentido, Jehl (2010) realizó un estudio
de viabilidad de la ta en Twitter®, para la com-
binación lingüística inglés-alemán. Para ello,
creó un corpus de 1000 tuits y analizó sus ca-
racterísticas lingüísticas en los niveles grama-
tical, léxico y ortográfico. A partir de los re-
sultados obtenidos, concluyó que el formato
de Twitter® facilita la ta estadística, mientras
que la variedad lingüística es la que plantea los
problemas de traducción.
Dos años más tarde, Jehl et al. (2012) elabora-
ron otro corpus de aproximadamente 1000 tuits
en árabe, para el que aportaron tres traduccio-
nes manuales por cada tuit, con el objetivo de
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación173Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Figura 3. Tuit en inglés con información de la covid-19, publicado en la cuenta de El Universal de
México. Fuente: El Universal (2020ñ).
Figura 4. Tuit en español con información de la covid-19, publicado en la cuenta de El Universal de
México. Fuente: El Universal (2020o).
de Latinoamérica:una aproximación173Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Figura 3. Tuit en inglés con información de la covid-19, publicado en la cuenta de El Universal de
México. Fuente: El Universal (2020ñ).
Figura 4. Tuit en español con información de la covid-19, publicado en la cuenta de El Universal de
México. Fuente: El Universal (2020o).
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver174Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
seguir investigando sobre el uso de motores de
ta de tipo estadístico.
Por su parte, Sluyter-Gäthje et al. (2018) ana-
lizaron los resultados del corpus FooTweets,
creado a partir de 4000 tuits en inglés del Mun-
dial de fútbol de Brasil 2014. Los tradujeron de
forma manual al alemán, centrándose de ma-
nera específica en el carácter informal de los
tuits e hicieron anotaciones sobre marcadores
sentimentales, lo que sirvió para alimentar mo-
tores de traducción y reveló la utilidad que esto
tiene para el usuario de estos sistemas de ta.
En vista de los problemas que pueden surgir
al utilizar la ta en redes sociales, Keramatfar y
Amirkhani (2019) abogan por que los traduc-
tores e informáticos trabajen de forma conjunta
para abordar las dificultades y los desafíos que esto
supone y mejorar así los sistemas que se utilizan
en la actualidad. Al respecto, es necesario seña-
lar que uno de los problemas de la ta en redes
sociales es el carácter coloquial de los mensajes
que se transmiten, ya que estos sistemas, por
lo general, no suelen estar adaptados para este
fin. Esto se debe a que los textos de los que se
alimentan provienen casi siempre de organi-
zaciones internacionales o fuentes de noticias
con textos divulgativos en varios idiomas, cuyo
registro es formal (Jehl et al. 2012).
De modo específico, Desjardins (2017) cues-
tionaba, en un artículo, la utilidad de la ta en
el contexto de las redes sociales, en el que cada
vez los usuarios optan por utilizar más recur-
sos iconográficos, como los emojis y las etique-
tas (hashtags o palabras clave que se utilizan en
redes sociales, precedidas del símbolo #).
Según indica este autor, se ha demostrado que
la traducción profesional y no automática del
contenido de las redes sociales es algo que suele
ser secundario para la empresa que recurre a los
motores de ta para la traducción de su conteni-
do, pero no una medida que forme parte de la
estrategia mediática de la misma. Esto repercu-
te en la calidad del contenido traducido que se
publica, que, por lo general, no suele resultar
del todo convincente para el público meta.
Desjardins pone como ejemplo el caso de las
redes sociales del Gobierno de Canadá, que
publican la información tanto en inglés como
en francés y en las que existe mayor interac-
ción del público con el contenido publicado en
la primera lengua. Ante esta situación, el autor
defiende la necesidad de que los traductores
puedan acceder a información sobre la reper-
cusión mediática de los mensajes traducidos,
en términos de número de “me gusta” o inte-
racción, para así saber qué estrategias deberían
adoptar para mejorar al respecto.
En cuanto a la traducción de etiquetas, este au-
tor indica que no se trata de una tarea baladí,
ya que estas permiten clasificar el contenido
que se publica.
Finalmente, el autor destaca que, a pesar del
uso recurrente de la ta para traducir conteni-
do de las redes sociales, la labor del traductor
humano sigue resultando imprescindible, y de-
fiende que
[…] the translation of social media content
can never be wholly effective without human
intervention, thus making full automation
of online translation impossible or, at the
very least, less attractive from a marketing
and engagement perspective (2017, p. 4).4
3. Método
Como mencionamos en la introducción, recu-
rrir a las redes sociales como fuente de datos
lingüísticos, por la cantidad de información,
actualización y disponibilidad, es una acción
que cada vez más investigadores llevan a cabo.
4 “[…] la traducción del contenido de las redes so-
ciales nunca puede ser completamente efectiva sin
la intervención humana, lo que hace que la auto-
matización completa de la traducción en línea se
vuelva imposible o, al menos, menos atractiva des-
de la perspectiva del marketing y la interacción con
el usuario” (nuestra traducción).
seguir investigando sobre el uso de motores de
ta de tipo estadístico.
Por su parte, Sluyter-Gäthje et al. (2018) ana-
lizaron los resultados del corpus FooTweets,
creado a partir de 4000 tuits en inglés del Mun-
dial de fútbol de Brasil 2014. Los tradujeron de
forma manual al alemán, centrándose de ma-
nera específica en el carácter informal de los
tuits e hicieron anotaciones sobre marcadores
sentimentales, lo que sirvió para alimentar mo-
tores de traducción y reveló la utilidad que esto
tiene para el usuario de estos sistemas de ta.
En vista de los problemas que pueden surgir
al utilizar la ta en redes sociales, Keramatfar y
Amirkhani (2019) abogan por que los traduc-
tores e informáticos trabajen de forma conjunta
para abordar las dificultades y los desafíos que esto
supone y mejorar así los sistemas que se utilizan
en la actualidad. Al respecto, es necesario seña-
lar que uno de los problemas de la ta en redes
sociales es el carácter coloquial de los mensajes
que se transmiten, ya que estos sistemas, por
lo general, no suelen estar adaptados para este
fin. Esto se debe a que los textos de los que se
alimentan provienen casi siempre de organi-
zaciones internacionales o fuentes de noticias
con textos divulgativos en varios idiomas, cuyo
registro es formal (Jehl et al. 2012).
De modo específico, Desjardins (2017) cues-
tionaba, en un artículo, la utilidad de la ta en
el contexto de las redes sociales, en el que cada
vez los usuarios optan por utilizar más recur-
sos iconográficos, como los emojis y las etique-
tas (hashtags o palabras clave que se utilizan en
redes sociales, precedidas del símbolo #).
Según indica este autor, se ha demostrado que
la traducción profesional y no automática del
contenido de las redes sociales es algo que suele
ser secundario para la empresa que recurre a los
motores de ta para la traducción de su conteni-
do, pero no una medida que forme parte de la
estrategia mediática de la misma. Esto repercu-
te en la calidad del contenido traducido que se
publica, que, por lo general, no suele resultar
del todo convincente para el público meta.
Desjardins pone como ejemplo el caso de las
redes sociales del Gobierno de Canadá, que
publican la información tanto en inglés como
en francés y en las que existe mayor interac-
ción del público con el contenido publicado en
la primera lengua. Ante esta situación, el autor
defiende la necesidad de que los traductores
puedan acceder a información sobre la reper-
cusión mediática de los mensajes traducidos,
en términos de número de “me gusta” o inte-
racción, para así saber qué estrategias deberían
adoptar para mejorar al respecto.
En cuanto a la traducción de etiquetas, este au-
tor indica que no se trata de una tarea baladí,
ya que estas permiten clasificar el contenido
que se publica.
Finalmente, el autor destaca que, a pesar del
uso recurrente de la ta para traducir conteni-
do de las redes sociales, la labor del traductor
humano sigue resultando imprescindible, y de-
fiende que
[…] the translation of social media content
can never be wholly effective without human
intervention, thus making full automation
of online translation impossible or, at the
very least, less attractive from a marketing
and engagement perspective (2017, p. 4).4
3. Método
Como mencionamos en la introducción, recu-
rrir a las redes sociales como fuente de datos
lingüísticos, por la cantidad de información,
actualización y disponibilidad, es una acción
que cada vez más investigadores llevan a cabo.
4 “[…] la traducción del contenido de las redes so-
ciales nunca puede ser completamente efectiva sin
la intervención humana, lo que hace que la auto-
matización completa de la traducción en línea se
vuelva imposible o, al menos, menos atractiva des-
de la perspectiva del marketing y la interacción con
el usuario” (nuestra traducción).
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación175Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
En este estudio, como hiciera Hernández (2011)
al analizar la conexión existente entre periodis-
mo y traducción en España, nos proponemos
profundizar en la relación entre periodismo —
pero en cuentas de periódicos latinoamericanos
en Twitter®— y traducción, para dar respuesta,
conforme avancemos en los análisis de resulta-
dos en el siguiente apartado, a las preguntas de
investigación recogidas anteriormente.
El modelo que tomamos como base para la
metodología del presente artículo es el de
la comunicación mediada por ordenador, que se
puede definir como el conjunto de modali-
dades de interacción que surgen al aplicar las
nuevas tecnologías a la comunicación pública
e interpersonal (Pano y Moya, 2016). Somos
conscientes de que no se trata de una metodo-
logía en sí misma, pero ha sido tomada como
modelo para analizar los resultados obtenidos
en este análisis. En ese sentido, resulta cada vez
más frecuente encontrar trabajos efectuados por
investigadores en los que el corpus para el estu-
dio lingüístico y discursivo se elabora a partir de
textos recopilados de Internet, debido a la canti-
dad de información disponible, así como por su
actualización y disponibilidad inmediata (Flet-
cher, 2004; Kilgarrif y Grefenstette, 2003).
El estudio que aquí se muestra se basa en la
presencia de la ta a partir de los errores detec-
tados durante el análisis. Para ello, se ha teni-
do en cuenta la tipología de errores regidos por
patrones lingüísticos y pragmáticos, de Wil-
ss y Thome (1984) y ampliada por Diéguez
(2001). Estos autores, teniendo en cuenta “el
criterio funcionalista del impacto del error
en el texto” y el destinatario de la traducción
(Diéguez, 2001, p. 208), presentan un lista-
do que incluye errores léxicos, sintácticos,
léxico-sintácticos, léxico-semánticos, sintác-
tico-semánticos, léxico-sintáctico-semánticos
y pragmáticos. En la Tabla 1 se explica en
qué consiste cada uno de estos errores.
Con el fin de explicar cada uno de los erro-
res presentados por Diéguez, en la Tabla 2
se incluye un ejemplo para cada uno de ellos
(resaltados en cursiva). Se trata de titulares re-
cogidos durante el mes de mayo de 2020 en
periódicos digitales, escritos originalmente
en inglés y que hemos pasado por un motor de
ta (systran Translate).
En el primer ejemplo (error léxico), el acró-
nimo ngo (non-governmental organization) se
ha mantenido en inglés, en lugar de traducirlo
Tabla 1. Tipología de errores
Error Explicación
Error léxico El término se mantiene en inglés en la traducción —es decir, el texto
meta (tm)—, o se traduce por un término poco adecuado, pero
que no altera en exceso el sentido de la oración
Error sintáctico Todos los términos del tm están traducidos a la lengua de destino,
pero no se respeta el orden sintáctico normal de esta, esto es,
estamos ante una traducción literal. El sentido no se ve alterado,
porque el lector del tm entiende lo que quiere decir el emisor
Error léxico-sintáctico Se emplea algún término que no es el adecuado y, además, la
oración está mal construida
Error léxico-semántico Se emplea algún término incorrecto y el sentido de la oración se ve
alterado
Error sintáctico-semántico Aunque los términos están bien traducidos, el orden de la oración
se aleja del orden correcto de la lengua de destino, lo que altera el
sentido
Error léxico-sintáctico-semántico Algunos de los términos están incorrectamente traducidos y se
emplea una sintaxis incorrecta en el idioma de destino. Todo ello
redunda en un problema grave de sentido
de Latinoamérica:una aproximación175Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
En este estudio, como hiciera Hernández (2011)
al analizar la conexión existente entre periodis-
mo y traducción en España, nos proponemos
profundizar en la relación entre periodismo —
pero en cuentas de periódicos latinoamericanos
en Twitter®— y traducción, para dar respuesta,
conforme avancemos en los análisis de resulta-
dos en el siguiente apartado, a las preguntas de
investigación recogidas anteriormente.
El modelo que tomamos como base para la
metodología del presente artículo es el de
la comunicación mediada por ordenador, que se
puede definir como el conjunto de modali-
dades de interacción que surgen al aplicar las
nuevas tecnologías a la comunicación pública
e interpersonal (Pano y Moya, 2016). Somos
conscientes de que no se trata de una metodo-
logía en sí misma, pero ha sido tomada como
modelo para analizar los resultados obtenidos
en este análisis. En ese sentido, resulta cada vez
más frecuente encontrar trabajos efectuados por
investigadores en los que el corpus para el estu-
dio lingüístico y discursivo se elabora a partir de
textos recopilados de Internet, debido a la canti-
dad de información disponible, así como por su
actualización y disponibilidad inmediata (Flet-
cher, 2004; Kilgarrif y Grefenstette, 2003).
El estudio que aquí se muestra se basa en la
presencia de la ta a partir de los errores detec-
tados durante el análisis. Para ello, se ha teni-
do en cuenta la tipología de errores regidos por
patrones lingüísticos y pragmáticos, de Wil-
ss y Thome (1984) y ampliada por Diéguez
(2001). Estos autores, teniendo en cuenta “el
criterio funcionalista del impacto del error
en el texto” y el destinatario de la traducción
(Diéguez, 2001, p. 208), presentan un lista-
do que incluye errores léxicos, sintácticos,
léxico-sintácticos, léxico-semánticos, sintác-
tico-semánticos, léxico-sintáctico-semánticos
y pragmáticos. En la Tabla 1 se explica en
qué consiste cada uno de estos errores.
Con el fin de explicar cada uno de los erro-
res presentados por Diéguez, en la Tabla 2
se incluye un ejemplo para cada uno de ellos
(resaltados en cursiva). Se trata de titulares re-
cogidos durante el mes de mayo de 2020 en
periódicos digitales, escritos originalmente
en inglés y que hemos pasado por un motor de
ta (systran Translate).
En el primer ejemplo (error léxico), el acró-
nimo ngo (non-governmental organization) se
ha mantenido en inglés, en lugar de traducirlo
Tabla 1. Tipología de errores
Error Explicación
Error léxico El término se mantiene en inglés en la traducción —es decir, el texto
meta (tm)—, o se traduce por un término poco adecuado, pero
que no altera en exceso el sentido de la oración
Error sintáctico Todos los términos del tm están traducidos a la lengua de destino,
pero no se respeta el orden sintáctico normal de esta, esto es,
estamos ante una traducción literal. El sentido no se ve alterado,
porque el lector del tm entiende lo que quiere decir el emisor
Error léxico-sintáctico Se emplea algún término que no es el adecuado y, además, la
oración está mal construida
Error léxico-semántico Se emplea algún término incorrecto y el sentido de la oración se ve
alterado
Error sintáctico-semántico Aunque los términos están bien traducidos, el orden de la oración
se aleja del orden correcto de la lengua de destino, lo que altera el
sentido
Error léxico-sintáctico-semántico Algunos de los términos están incorrectamente traducidos y se
emplea una sintaxis incorrecta en el idioma de destino. Todo ello
redunda en un problema grave de sentido
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver176Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
por su equivalente en español, ong (organiza-
ción no gubernamental). Por otro lado, el error
sintáctico de la Tabla 2 muestra un orden de la
oración en español idéntico al de su original
en inglés. A su vez, el error léxico-sintáctico
que se ha incluido presenta traducciones de
términos poco adecuadas y, además, un orden
en español que se aleja de lo que se considera
idiomático en la lengua de destino. En lo que
respecta al error léxico-semántico, se ha tra-
ducido el término inglés retribution por “retri-
bución”, lo que altera el sentido de la oración.
El siguiente ejemplo (error sintáctico-semánti-
co), además de optar por una acepción inco-
rrecta del término fired por “despedir”, se aleja
del orden correcto del español y esto altera el
sentido de la oración. Por último, el error léxi-
co-sintáctico-semántico muestra varios térmi-
nos traducidos de manera incorrecta, además
de una sintaxis fallida, que impide que la ora-
ción se pueda entender con normalidad.
3.1 Corpus
El corpus objeto de estudio en esta investiga-
ción, teniendo en cuenta que se trata de una
aproximación al empleo de la ta en los tuits
publicados por los principales periódicos de
Latinoamérica, se basa en 500 tuits (6640 pala-
bras), 100 por periódico. Además, con el fin de
acotar más la búsqueda, se han seleccionado
únicamente aquellos tuits de índole interna-
cional. El análisis se realizó de acuerdo con la
tipología de errores explicada en el apartado
anterior.
Los tuits internacionales seleccionados para el
análisis comprenden el periodo que va desde
Tabla 2. Tipología de errores y ejemplos
Tipología de errores Ejemplos
Texto origen Texto meta*
Error léxico ngo provides food supplies for
deprived families (Maldives Today,
2020b)
ngo proporciona suministros
de alimentos para familias
necesitadas
Error sintáctico ny Governor announces possible
partial revival as of May 15 (The
New York Times, 2020)
Gobernador de Nueva York
anuncia posible parcial
reactivación desde el 15 de mayo.
Error léxico-sintáctico Gwyneth Paltrow shares rare
photo of lookalike daughter
Apple on Sweet 16: ‘I am so lucky’
(Henderson, 2020)
Gwyneth Paltrow compartió una
rara foto de Apple, la hija similar a
la que mira, en Sweet 16: “Soy tan
afortunado”
Error léxico-semántico Trump eyes China crackdown
as Coronavirus retribution
(newdelhitimes.com, 2020)
Trump observa represión en China
como retribución por coronavirus
Error sintáctico-semántico New York’s governor fired back
Friday at criticism from President
Donald Trump (Voice of America,
2020)
El gobernador de Nueva York
despidió el viernes a las críticas del
presidente Donald Trump.
Error léxico-sintáctico-semántico After losing franchise quarterback
Ben Roethlisberger to a season-
ending injury, Pittsburgh still clawed
their way to 8-8 and if not for a
late-season swoon would have
made the playoffs (Popejoy, 2020)
Después de perder el contrapeso
de franquicia Ben Roethlisberger
por una lesión de fin de
temporada, Pittsburgh siguió
abriéndose paso hasta los 8-8 y
si no fuera por un desempate de
temporada tardía habría hecho
las eliminatorias.
* Con cursiva se resaltan los errores identificados.
por su equivalente en español, ong (organiza-
ción no gubernamental). Por otro lado, el error
sintáctico de la Tabla 2 muestra un orden de la
oración en español idéntico al de su original
en inglés. A su vez, el error léxico-sintáctico
que se ha incluido presenta traducciones de
términos poco adecuadas y, además, un orden
en español que se aleja de lo que se considera
idiomático en la lengua de destino. En lo que
respecta al error léxico-semántico, se ha tra-
ducido el término inglés retribution por “retri-
bución”, lo que altera el sentido de la oración.
El siguiente ejemplo (error sintáctico-semánti-
co), además de optar por una acepción inco-
rrecta del término fired por “despedir”, se aleja
del orden correcto del español y esto altera el
sentido de la oración. Por último, el error léxi-
co-sintáctico-semántico muestra varios térmi-
nos traducidos de manera incorrecta, además
de una sintaxis fallida, que impide que la ora-
ción se pueda entender con normalidad.
3.1 Corpus
El corpus objeto de estudio en esta investiga-
ción, teniendo en cuenta que se trata de una
aproximación al empleo de la ta en los tuits
publicados por los principales periódicos de
Latinoamérica, se basa en 500 tuits (6640 pala-
bras), 100 por periódico. Además, con el fin de
acotar más la búsqueda, se han seleccionado
únicamente aquellos tuits de índole interna-
cional. El análisis se realizó de acuerdo con la
tipología de errores explicada en el apartado
anterior.
Los tuits internacionales seleccionados para el
análisis comprenden el periodo que va desde
Tabla 2. Tipología de errores y ejemplos
Tipología de errores Ejemplos
Texto origen Texto meta*
Error léxico ngo provides food supplies for
deprived families (Maldives Today,
2020b)
ngo proporciona suministros
de alimentos para familias
necesitadas
Error sintáctico ny Governor announces possible
partial revival as of May 15 (The
New York Times, 2020)
Gobernador de Nueva York
anuncia posible parcial
reactivación desde el 15 de mayo.
Error léxico-sintáctico Gwyneth Paltrow shares rare
photo of lookalike daughter
Apple on Sweet 16: ‘I am so lucky’
(Henderson, 2020)
Gwyneth Paltrow compartió una
rara foto de Apple, la hija similar a
la que mira, en Sweet 16: “Soy tan
afortunado”
Error léxico-semántico Trump eyes China crackdown
as Coronavirus retribution
(newdelhitimes.com, 2020)
Trump observa represión en China
como retribución por coronavirus
Error sintáctico-semántico New York’s governor fired back
Friday at criticism from President
Donald Trump (Voice of America,
2020)
El gobernador de Nueva York
despidió el viernes a las críticas del
presidente Donald Trump.
Error léxico-sintáctico-semántico After losing franchise quarterback
Ben Roethlisberger to a season-
ending injury, Pittsburgh still clawed
their way to 8-8 and if not for a
late-season swoon would have
made the playoffs (Popejoy, 2020)
Después de perder el contrapeso
de franquicia Ben Roethlisberger
por una lesión de fin de
temporada, Pittsburgh siguió
abriéndose paso hasta los 8-8 y
si no fuera por un desempate de
temporada tardía habría hecho
las eliminatorias.
* Con cursiva se resaltan los errores identificados.
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación177Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
el 1 enero de 2020 hasta el 30 de abril de 2020
y, como ya se ha mencionado anteriormente,
provienen de las cuentas de Twitter® de estos
cinco periódicos: 1) El Tiempo de Colombia
(@eLtiempo), 2) El Universal de México (@El_
Universal_Mx), 3) El Universal de Venezuela
(@ElUniversal), y 4) El Nacional (@ElNacio-
nalWeb) y 5) Últimas Noticias (@UNoticias),
también de Venezuela.
4. Análisis de resultados
En esta sección se presentan los resultados ob-
tenidos tras el análisis realizado, siguiendo la
metodología explicada en el apartado anterior.
Es necesario señalar que, de entre todos los tuits
internacionales analizados, se ha detectado
la presencia de la ta en 305 de ellos. Además,
105 del total del número de tuits son de dudosa
procedencia, por lo que no es posible afirmar
que sean el resultado de pasar el tuit por un
motor de ta, y 90 de los tuits no son el resulta-
do de haber empleado un motor de ta.
Antes de proceder con la presentación de los
resultados, debemos mencionar también que,
en ninguna ocasión, ni en la red social ni en el
artículo vinculado con el tuit, se indica expre-
samente que los tuits hayan sido resultado de
una traducción.
Como muestran las cifras de la Figura 5, más
de la mitad de los tuits analizados contienen
errores que denotan la presencia de ta. Los
Figura 5. Porcentaje de tuis en los que se aprecia traducción automática
Figura 6. Frecuencia de uso de la traducción automática en los tuits internacionales de los periódicos
objeto de estudio
de Latinoamérica:una aproximación177Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
el 1 enero de 2020 hasta el 30 de abril de 2020
y, como ya se ha mencionado anteriormente,
provienen de las cuentas de Twitter® de estos
cinco periódicos: 1) El Tiempo de Colombia
(@eLtiempo), 2) El Universal de México (@El_
Universal_Mx), 3) El Universal de Venezuela
(@ElUniversal), y 4) El Nacional (@ElNacio-
nalWeb) y 5) Últimas Noticias (@UNoticias),
también de Venezuela.
4. Análisis de resultados
En esta sección se presentan los resultados ob-
tenidos tras el análisis realizado, siguiendo la
metodología explicada en el apartado anterior.
Es necesario señalar que, de entre todos los tuits
internacionales analizados, se ha detectado
la presencia de la ta en 305 de ellos. Además,
105 del total del número de tuits son de dudosa
procedencia, por lo que no es posible afirmar
que sean el resultado de pasar el tuit por un
motor de ta, y 90 de los tuits no son el resulta-
do de haber empleado un motor de ta.
Antes de proceder con la presentación de los
resultados, debemos mencionar también que,
en ninguna ocasión, ni en la red social ni en el
artículo vinculado con el tuit, se indica expre-
samente que los tuits hayan sido resultado de
una traducción.
Como muestran las cifras de la Figura 5, más
de la mitad de los tuits analizados contienen
errores que denotan la presencia de ta. Los
Figura 5. Porcentaje de tuis en los que se aprecia traducción automática
Figura 6. Frecuencia de uso de la traducción automática en los tuits internacionales de los periódicos
objeto de estudio
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver178Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
periódicos que la emplean con mayor frecuen-
cia en sus tuits son El Universal (Venezuela), El
Nacional, El Tiempo, Últimas Noticias y El Uni-
versal (México), respectivamente (Figura 6).
Como muestran estas cifras, El Universal (Mé-
xico) no parece recurrir a la ta en su página de
Twitter®, puesto que sus tuits no dan mues-
tra de ninguno de los errores más habituales
detectados. Esto puede deberse a que es el
único de los periódicos, como ya se ha apun-
tado, que cuenta con una versión en inglés y,
por tanto, podría tener a un equipo dedicado
a la traducción y postedición de los tuits. Sin
embargo, en el resto de los diarios podría darse
el caso de que cuenten con personal con algún
o ningún conocimiento de la lengua, pero no
de traducción, y que necesiten recurrir a la ta
para transmitir la información en español a los
seguidores de su red social.
En la Tabla 3 se muestran algunos de los tuits
del diario El Universal (México) en los que no
se observa la huella de la ta.
A partir de ahora, por tanto, los ejemplos que
se incluyen en este análisis tienen en cuenta
cuatro de los cinco periódicos, excluyendo a El
Universal (México).
Como ya se he explicado en el método, se in-
cluyen a continuación, para cada uno de los
errores ampliados por Diéguez (2001), varios
ejemplos que nos permiten responder a las pre-
guntas de investigación anteriormente plan-
teadas sobre el uso, por parte de periódicos la-
tinoamericanos, de la ta para difundir, lo más
rápidamente posible, noticias de índole interna-
cional a sus seguidores. Asimismo, resulta in-
teresante mencionar que la mayoría de los tuits
van acompañados de un enlace a un artículo
que, casualmente, proviene de agencias de no-
ticias internacionales y que destaca por la in-
clusión de expresiones poco idiomáticas y una
gran literalidad.
4.1. Error léxico
En esta sección abordamos el análisis de los
errores léxicos detectados. Se trata, como
veremos más adelante, de uno de los errores
más habituales detectados durante el análisis,
ya que incluye aquellas ocasiones en las que
se emplea un término o expresión poco idio-
mática en español, pero que sí es correcta en
inglés (véase Tabla 4).
Los errores (ejemplos 5, 6, 7) son algunos de
los ejemplos detectados en los que el léxico
empleado se acerca a la lengua inglesa y que
en español dan muestra de la literalidad de
los tuits. Emplear “trabajadores de la salud”,
Tabla 3. Ejemplos de tuits publicados por El Universal (México)
Número de
ejemplo
El Universal (México) – @El_Universal_Mx Fecha
1 El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, aseguró esta noche que,
“con todo respeto”, México está pagando por el muro que se construye en
la frontera sur de su país
29 de enero de
2020
2 Dos de los precandidatos del Partido Demócrata en Estados Unidos, Amy
Klobuchar y Tom Steyer, fueron incapaces de nombrar al presidente de
México
14 de febrero de
2020
3 Hoy queda claro que la elección presidencial de Estados Unidos la ganará
un hombre, blanco y mayor de 70 años de edad. Trump, Biden o Sanders.
De esos tres casos, el peor escenario para López Obrador es Biden
5 de marzo de
2020
4 A la tos seca persistente, la fiebre y la fatiga, los Centros para el Control y
la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos agregaron seis nuevos
síntomas que pueden manifestarse en las personas contagiadas con el
nuevo coronavirus
29 de abril de
2020
periódicos que la emplean con mayor frecuen-
cia en sus tuits son El Universal (Venezuela), El
Nacional, El Tiempo, Últimas Noticias y El Uni-
versal (México), respectivamente (Figura 6).
Como muestran estas cifras, El Universal (Mé-
xico) no parece recurrir a la ta en su página de
Twitter®, puesto que sus tuits no dan mues-
tra de ninguno de los errores más habituales
detectados. Esto puede deberse a que es el
único de los periódicos, como ya se ha apun-
tado, que cuenta con una versión en inglés y,
por tanto, podría tener a un equipo dedicado
a la traducción y postedición de los tuits. Sin
embargo, en el resto de los diarios podría darse
el caso de que cuenten con personal con algún
o ningún conocimiento de la lengua, pero no
de traducción, y que necesiten recurrir a la ta
para transmitir la información en español a los
seguidores de su red social.
En la Tabla 3 se muestran algunos de los tuits
del diario El Universal (México) en los que no
se observa la huella de la ta.
A partir de ahora, por tanto, los ejemplos que
se incluyen en este análisis tienen en cuenta
cuatro de los cinco periódicos, excluyendo a El
Universal (México).
Como ya se he explicado en el método, se in-
cluyen a continuación, para cada uno de los
errores ampliados por Diéguez (2001), varios
ejemplos que nos permiten responder a las pre-
guntas de investigación anteriormente plan-
teadas sobre el uso, por parte de periódicos la-
tinoamericanos, de la ta para difundir, lo más
rápidamente posible, noticias de índole interna-
cional a sus seguidores. Asimismo, resulta in-
teresante mencionar que la mayoría de los tuits
van acompañados de un enlace a un artículo
que, casualmente, proviene de agencias de no-
ticias internacionales y que destaca por la in-
clusión de expresiones poco idiomáticas y una
gran literalidad.
4.1. Error léxico
En esta sección abordamos el análisis de los
errores léxicos detectados. Se trata, como
veremos más adelante, de uno de los errores
más habituales detectados durante el análisis,
ya que incluye aquellas ocasiones en las que
se emplea un término o expresión poco idio-
mática en español, pero que sí es correcta en
inglés (véase Tabla 4).
Los errores (ejemplos 5, 6, 7) son algunos de
los ejemplos detectados en los que el léxico
empleado se acerca a la lengua inglesa y que
en español dan muestra de la literalidad de
los tuits. Emplear “trabajadores de la salud”,
Tabla 3. Ejemplos de tuits publicados por El Universal (México)
Número de
ejemplo
El Universal (México) – @El_Universal_Mx Fecha
1 El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, aseguró esta noche que,
“con todo respeto”, México está pagando por el muro que se construye en
la frontera sur de su país
29 de enero de
2020
2 Dos de los precandidatos del Partido Demócrata en Estados Unidos, Amy
Klobuchar y Tom Steyer, fueron incapaces de nombrar al presidente de
México
14 de febrero de
2020
3 Hoy queda claro que la elección presidencial de Estados Unidos la ganará
un hombre, blanco y mayor de 70 años de edad. Trump, Biden o Sanders.
De esos tres casos, el peor escenario para López Obrador es Biden
5 de marzo de
2020
4 A la tos seca persistente, la fiebre y la fatiga, los Centros para el Control y
la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos agregaron seis nuevos
síntomas que pueden manifestarse en las personas contagiadas con el
nuevo coronavirus
29 de abril de
2020
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación179Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
“severas restricciones” y “se le sale de las ma-
nos” podría entenderse como una traducción
literal de healthworkers, severe restrictions y gets
out of hands. Se sugieren las alternativas si-
guientes para estos términos: “sanitarios” o
“trabajadores sanitarios”, “restricciones es-
trictas” y “se descontrola”.
Lo mismo podríamos decir que ocurre en el
ejemplo 10, al emplear el verbo “revelar” como
probablemente una traducción directa de re-
veal. Creemos que, en este caso, el uso de este
verbo no sería idiomático en español, ya que
se está hablando de un plan y, por lo tanto, lo
correcto en esta ocasión habría sido recurrir a
verbos como “explicar” o “desvelar”.
Otro de los errores muy frecuentes está rela-
cionado con el uso incorrecto de las prepo-
siciones, por tratarse, a nuestro entender, de
traducciones literales del inglés. Los ejemplos
8 y 9 muestran tres ocasiones en las que las
preposiciones no serían correctas en español,
ya que donde dice “con una centena de volun-
tarios” debería decir “en una centena de vo-
luntarios”, o donde se lee “China prueba una
vacuna al nuevo coronavirus” debería decir
“China prueba una vacuna para el nuevo co-
ronavirus” y, por otro lado, en donde se puede
leer “da negativo de covid-19” se debería ha-
ber escrito “da negativo por covid-19”. En
ambos casos, el equivalente de esas preposi-
ciones en inglés (with y of) sí sería correcto en
las oraciones originales.
Por último, nos gustaría mencionar el ejem-
plo 11, en el que, aunque la información se
transmita al lector, este puede que no llegue
a entender a qué se refiere el emisor, pues-
to que se recurre a una traducción literal del
término inglés practices, que en este contexto
puede no ser el más correcto. Se podría haber
optado por términos como, por ejemplo, “op-
ciones” o “soluciones”.
Para concluir con este primer grupo de erro-
res, es necesario señalar que el análisis de los
tuits muestra un léxico cercano a la lengua
inglesa que, aunque no afecta el sentido de
la oración y el lector puede llegar a enten-
der la información que se quiere transmitir,
podría subrayar la posibilidad que existe de
que estos tuits, que van siempre acompaña-
dos de un artículo de una agencia de infor-
mación internacional, hayan sido traducidos
mediante un sistema de ta, por la rapidez
que exige el medio y por la escasa presencia
Tabla 4. Ejemplos de errores léxicos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
5 Veterano de la Segunda Guerra Mundial recaudó más de 14 millones de
dólares para trabajadores de la salud (@ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
6 Maratón de Tokio se disputó con severas restricciones por coronavirus (@
ElNacionalWeb)
2 de abril de 2020
7 Estados Unidos enfrenta una paradoja, pues aunque es el país con
el mayor desarrollo científico del mundo, hoy es el que tiene más
contagios. #ElTiempoLeCuenta el porqué se le sale de las manos la
epidemia a @realDonaldTrump (@eltiempo)
30 de marzo de 2020
8 China prueba una vacuna al nuevo coronavirus con una centena de
voluntarios (@ElNacionalWeb)
24 de marzo de 2020
9 Merkel da negativo de covid-19 en un primer test (@ElNacionalWeb) 23 de marzo de 2020
10 Crece presión en Reino Unido para que se revele plan por pandemia (@
ElUniversal)
27 de abril de 2020
11 Corea del Sur promete buscar prácticas para cooperar con Norcorea (@
ElUniversal)
28 de abril de 2020
de Latinoamérica:una aproximación179Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
“severas restricciones” y “se le sale de las ma-
nos” podría entenderse como una traducción
literal de healthworkers, severe restrictions y gets
out of hands. Se sugieren las alternativas si-
guientes para estos términos: “sanitarios” o
“trabajadores sanitarios”, “restricciones es-
trictas” y “se descontrola”.
Lo mismo podríamos decir que ocurre en el
ejemplo 10, al emplear el verbo “revelar” como
probablemente una traducción directa de re-
veal. Creemos que, en este caso, el uso de este
verbo no sería idiomático en español, ya que
se está hablando de un plan y, por lo tanto, lo
correcto en esta ocasión habría sido recurrir a
verbos como “explicar” o “desvelar”.
Otro de los errores muy frecuentes está rela-
cionado con el uso incorrecto de las prepo-
siciones, por tratarse, a nuestro entender, de
traducciones literales del inglés. Los ejemplos
8 y 9 muestran tres ocasiones en las que las
preposiciones no serían correctas en español,
ya que donde dice “con una centena de volun-
tarios” debería decir “en una centena de vo-
luntarios”, o donde se lee “China prueba una
vacuna al nuevo coronavirus” debería decir
“China prueba una vacuna para el nuevo co-
ronavirus” y, por otro lado, en donde se puede
leer “da negativo de covid-19” se debería ha-
ber escrito “da negativo por covid-19”. En
ambos casos, el equivalente de esas preposi-
ciones en inglés (with y of) sí sería correcto en
las oraciones originales.
Por último, nos gustaría mencionar el ejem-
plo 11, en el que, aunque la información se
transmita al lector, este puede que no llegue
a entender a qué se refiere el emisor, pues-
to que se recurre a una traducción literal del
término inglés practices, que en este contexto
puede no ser el más correcto. Se podría haber
optado por términos como, por ejemplo, “op-
ciones” o “soluciones”.
Para concluir con este primer grupo de erro-
res, es necesario señalar que el análisis de los
tuits muestra un léxico cercano a la lengua
inglesa que, aunque no afecta el sentido de
la oración y el lector puede llegar a enten-
der la información que se quiere transmitir,
podría subrayar la posibilidad que existe de
que estos tuits, que van siempre acompaña-
dos de un artículo de una agencia de infor-
mación internacional, hayan sido traducidos
mediante un sistema de ta, por la rapidez
que exige el medio y por la escasa presencia
Tabla 4. Ejemplos de errores léxicos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
5 Veterano de la Segunda Guerra Mundial recaudó más de 14 millones de
dólares para trabajadores de la salud (@ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
6 Maratón de Tokio se disputó con severas restricciones por coronavirus (@
ElNacionalWeb)
2 de abril de 2020
7 Estados Unidos enfrenta una paradoja, pues aunque es el país con
el mayor desarrollo científico del mundo, hoy es el que tiene más
contagios. #ElTiempoLeCuenta el porqué se le sale de las manos la
epidemia a @realDonaldTrump (@eltiempo)
30 de marzo de 2020
8 China prueba una vacuna al nuevo coronavirus con una centena de
voluntarios (@ElNacionalWeb)
24 de marzo de 2020
9 Merkel da negativo de covid-19 en un primer test (@ElNacionalWeb) 23 de marzo de 2020
10 Crece presión en Reino Unido para que se revele plan por pandemia (@
ElUniversal)
27 de abril de 2020
11 Corea del Sur promete buscar prácticas para cooperar con Norcorea (@
ElUniversal)
28 de abril de 2020
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver180Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
de un traductor, de un posteditor o de un lin-
güista en estos ámbitos.
4.2. Error sintáctico
Otro de los errores más frecuentes detecta-
dos está relacionado con el orden dentro de
las oraciones y, por tanto, con la sintaxis en
la lengua de destino, como mostramos en los
ejemplos recogidos en la Tabla 5.
Resulta sencillo detectar, gracias al análisis sin-
táctico, la presencia de expresiones cercanas a
la lengua inglesa y poco idiomáticas en espa-
ñol. En estos casos, al igual que ocurría con
los errores de tipo léxico, el lector de Twitter®
entiende la información y esta se transmite sin
mayores problemas. Sin embargo, puede des-
pertar ciertas sospechas de que se esté recu-
rriendo a un sistema de ta para publicar con
mayor frecuencia en la red social y, de esta ma-
nera, conseguir más seguidores.
Veamos, a continuación, los errores que nos
ayudan a incidir en nuestra hipótesis en cuanto
al uso de la ta en contextos periodísticos:
• Uso de la pasiva: es acostumbrado el uso de la
pasiva en la lengua inglesa, pero no tanto en
español. Su presencia en los tuits es frecuen-
te (ejemplo 12).
Tabla 5. Ejemplos de errores sintácticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
12 Dos niños han sido afectados por esta enfermedad que empieza a
expandirse (@UNoticias)
29 de abril de 2020
13 Francia reabrirá comercios el 11 de mayo y exigirá mascarillas en transporte
público (@ElUniversal)
29 de abril de 2020
14 oms teme “rebrote mortal” si se levanta el confinamiento muy rápido (@
eltiempo)
10 de abril de 2020
15 eeuu registra 1.783 muertos en las últimas 24 horas, según Johns Hopkins
(@ElUniversal)
10 de abril de 2020
16 El presidente chino, Xi Jinping, visitó Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus. ¿Es una señal de que la emergencia está superada? (@eltiempo)
10 de marzo de 2020
17 ¿El coronavirus puede llegar a cancelar competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las preocupaciones del presidente de la Unión
Ciclista Internacional (uci) (@eltiempo)
10 de marzo de 2020
18 Desaparecen en aeropuerto de Kenia seis millones de mascarillas destinadas
a Alemania (@ElNacionalWeb)
24 de marzo de 2020
19 [bbc] Coronavirus: cuán efectivos son los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio (@ElNacionalWeb)
2 de marzo de 2020
20 Ratificaron eliminatorias del Mundial de Qatar para septiembre 2020 (@
ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
21 Snowden solicita extensión de 3 años de permiso de residencia ruso (@
ElUniversal)
17 de abril de 2020
22 Pokemon Go se podrá jugar desde la casa durante la cuarentena (@
ElNacionalWeb)
17 de abril de 2020
23 Aaron Gordon aclaró que todo está bien entre él y Dwyane Wade (@
ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
24 Eurocámara incluye enmienda para que el régimen de Maduro no hagan
uso de la fuerza durante la pandemia (@ElNacionalWeb)
17 de abril de 2020
25 El actor detrás de las clandestinas partidas de póker de Hollywood (@eltiempo) 11 de marzo de 2020
de un traductor, de un posteditor o de un lin-
güista en estos ámbitos.
4.2. Error sintáctico
Otro de los errores más frecuentes detecta-
dos está relacionado con el orden dentro de
las oraciones y, por tanto, con la sintaxis en
la lengua de destino, como mostramos en los
ejemplos recogidos en la Tabla 5.
Resulta sencillo detectar, gracias al análisis sin-
táctico, la presencia de expresiones cercanas a
la lengua inglesa y poco idiomáticas en espa-
ñol. En estos casos, al igual que ocurría con
los errores de tipo léxico, el lector de Twitter®
entiende la información y esta se transmite sin
mayores problemas. Sin embargo, puede des-
pertar ciertas sospechas de que se esté recu-
rriendo a un sistema de ta para publicar con
mayor frecuencia en la red social y, de esta ma-
nera, conseguir más seguidores.
Veamos, a continuación, los errores que nos
ayudan a incidir en nuestra hipótesis en cuanto
al uso de la ta en contextos periodísticos:
• Uso de la pasiva: es acostumbrado el uso de la
pasiva en la lengua inglesa, pero no tanto en
español. Su presencia en los tuits es frecuen-
te (ejemplo 12).
Tabla 5. Ejemplos de errores sintácticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
12 Dos niños han sido afectados por esta enfermedad que empieza a
expandirse (@UNoticias)
29 de abril de 2020
13 Francia reabrirá comercios el 11 de mayo y exigirá mascarillas en transporte
público (@ElUniversal)
29 de abril de 2020
14 oms teme “rebrote mortal” si se levanta el confinamiento muy rápido (@
eltiempo)
10 de abril de 2020
15 eeuu registra 1.783 muertos en las últimas 24 horas, según Johns Hopkins
(@ElUniversal)
10 de abril de 2020
16 El presidente chino, Xi Jinping, visitó Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus. ¿Es una señal de que la emergencia está superada? (@eltiempo)
10 de marzo de 2020
17 ¿El coronavirus puede llegar a cancelar competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las preocupaciones del presidente de la Unión
Ciclista Internacional (uci) (@eltiempo)
10 de marzo de 2020
18 Desaparecen en aeropuerto de Kenia seis millones de mascarillas destinadas
a Alemania (@ElNacionalWeb)
24 de marzo de 2020
19 [bbc] Coronavirus: cuán efectivos son los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio (@ElNacionalWeb)
2 de marzo de 2020
20 Ratificaron eliminatorias del Mundial de Qatar para septiembre 2020 (@
ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
21 Snowden solicita extensión de 3 años de permiso de residencia ruso (@
ElUniversal)
17 de abril de 2020
22 Pokemon Go se podrá jugar desde la casa durante la cuarentena (@
ElNacionalWeb)
17 de abril de 2020
23 Aaron Gordon aclaró que todo está bien entre él y Dwyane Wade (@
ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
24 Eurocámara incluye enmienda para que el régimen de Maduro no hagan
uso de la fuerza durante la pandemia (@ElNacionalWeb)
17 de abril de 2020
25 El actor detrás de las clandestinas partidas de póker de Hollywood (@eltiempo) 11 de marzo de 2020
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación181Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
• Omisión de artículos determinados e indetermina-
dos: se trata de una de las prácticas recurrente
en los tuits de los periódicos latinoamerica-
nos analizados (13, 14, 18).
• Orden sintáctico cercano al inglés en oraciones y
preguntas: en ocasiones, nos hemos encontra-
do con un orden de las oraciones poco usual
en español y que, por tanto, nos hace pensar
que el tuit es el resultado de un proceso de
ta. Es el caso de los ejemplos 15, 16 y 17, en
los que “según John Hopkins” y el orden de
las preguntas no resulta idiomático en espa-
ñol y parecen expresiones literales. Lo mis-
mo ocurre en los tuits 21, 22 y 25, en los que
el orden de las oraciones no se rige por las
normas sintácticas de la lengua de destino.
• Omisión de sujeto: estrechamente relacionadas
con el uso de la pasiva están las ocasiones en
las que se omite el sujeto, como en el tuit 20.
Creemos que esto se debe a que, si estuvié-
ramos ante el texto original, esta sería una
oración en pasiva, en la que el sujeto no sería
importante y, por tanto, se habría omitido.
Al pasar el tuit por un motor de ta, el sujeto
no se ha incluido y este sería necesario para
facilitar la lectura en español.
• Léxico y expresiones poco idiomáticas en la lengua
de destino: el tuit 19 podría considerarse una ta
de la expresión inglesa how effective, ya que
en español “cuán efectivos” resulta demasia-
do forzado y literal. Asimismo, el ejemplo 23
podría traducirse al inglés como everything
is fine between him and Dwyane Wade y la
expresión sería idiomática en ese idioma. Sin
embargo, de nuevo estaríamos ante una ex-
presión de escasa naturalidad en español.
• Error de concordancia: se han detectado tam-
bién casos en los que el sujeto y el verbo no
concuerdan, como en 24, cuya explicación
puede estar en el uso en inglés de un sus-
tantivo en plural (en este caso, set of rules o
rules) o simplemente en la falta de revisión
y necesidad de rápida publicación por parte
del periódico.
En ninguno de los ejemplos arriba descritos
se encuentra afectada la comprensión de la
información, pero sí es cierto que se trata, en
ocasiones, de oraciones poco idiomáticas y
naturales. Se incluye, a continuación, la Tabla 6
con las propuestas que las autoras realizan para
mejorar la redacción de dichos tuits, siempre te-
niendo en cuenta la limitación de caracteres de
la red social (280 caracteres) lo que demuestra la
Tabla 6. Sugerencia de arreglos de errores sintácticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
12 Dos niños han sido afectados por esta
enfermedad que empieza a expandirse
(@UNoticias)
29 de abril
de 2020
Dos niños se han visto afectados por esta
enfermedad que empieza a expandirse
(@UNoticias)
13 Francia reabrirá comercios el 11 de
mayo y exigirá mascarillas en transporte
público (@ElUniversal)
29 de abril
de 2020
Francia reabrirá comercios el 11 de
mayo y exigirá el uso de mascarillas en el
transporte público (@ElUniversal)
14 oms teme “rebrote mortal” si se levanta
el confinamiento muy rápido (@eltiempo)
10 de abril
de 2020
La oms advierte de un posible “rebrote
mortal” si se levanta el confinamiento muy
rápido (@eltiempo)
15 eeuu registra 1.783 muertos en las últimas
24 horas, según Johns Hopkins (@
ElUniversal)
10 de abril
de 2020
Como afirma Johns Hopkins, ee.uu. registra
1783 muertos en las últimas 24 horas (@
ElUniversal)
16 El presidente chino, Xi Jinping, visitó
Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus. ¿Es una señal de que la
emergencia está superada? (@eltiempo)
10 de
marzo de
2020
El presidente chino, Xi Jinping, visitó
Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus, ¿es esta una señal de que se
ha superado la emergencia? (@eltiempo)
de Latinoamérica:una aproximación181Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
• Omisión de artículos determinados e indetermina-
dos: se trata de una de las prácticas recurrente
en los tuits de los periódicos latinoamerica-
nos analizados (13, 14, 18).
• Orden sintáctico cercano al inglés en oraciones y
preguntas: en ocasiones, nos hemos encontra-
do con un orden de las oraciones poco usual
en español y que, por tanto, nos hace pensar
que el tuit es el resultado de un proceso de
ta. Es el caso de los ejemplos 15, 16 y 17, en
los que “según John Hopkins” y el orden de
las preguntas no resulta idiomático en espa-
ñol y parecen expresiones literales. Lo mis-
mo ocurre en los tuits 21, 22 y 25, en los que
el orden de las oraciones no se rige por las
normas sintácticas de la lengua de destino.
• Omisión de sujeto: estrechamente relacionadas
con el uso de la pasiva están las ocasiones en
las que se omite el sujeto, como en el tuit 20.
Creemos que esto se debe a que, si estuvié-
ramos ante el texto original, esta sería una
oración en pasiva, en la que el sujeto no sería
importante y, por tanto, se habría omitido.
Al pasar el tuit por un motor de ta, el sujeto
no se ha incluido y este sería necesario para
facilitar la lectura en español.
• Léxico y expresiones poco idiomáticas en la lengua
de destino: el tuit 19 podría considerarse una ta
de la expresión inglesa how effective, ya que
en español “cuán efectivos” resulta demasia-
do forzado y literal. Asimismo, el ejemplo 23
podría traducirse al inglés como everything
is fine between him and Dwyane Wade y la
expresión sería idiomática en ese idioma. Sin
embargo, de nuevo estaríamos ante una ex-
presión de escasa naturalidad en español.
• Error de concordancia: se han detectado tam-
bién casos en los que el sujeto y el verbo no
concuerdan, como en 24, cuya explicación
puede estar en el uso en inglés de un sus-
tantivo en plural (en este caso, set of rules o
rules) o simplemente en la falta de revisión
y necesidad de rápida publicación por parte
del periódico.
En ninguno de los ejemplos arriba descritos
se encuentra afectada la comprensión de la
información, pero sí es cierto que se trata, en
ocasiones, de oraciones poco idiomáticas y
naturales. Se incluye, a continuación, la Tabla 6
con las propuestas que las autoras realizan para
mejorar la redacción de dichos tuits, siempre te-
niendo en cuenta la limitación de caracteres de
la red social (280 caracteres) lo que demuestra la
Tabla 6. Sugerencia de arreglos de errores sintácticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
12 Dos niños han sido afectados por esta
enfermedad que empieza a expandirse
(@UNoticias)
29 de abril
de 2020
Dos niños se han visto afectados por esta
enfermedad que empieza a expandirse
(@UNoticias)
13 Francia reabrirá comercios el 11 de
mayo y exigirá mascarillas en transporte
público (@ElUniversal)
29 de abril
de 2020
Francia reabrirá comercios el 11 de
mayo y exigirá el uso de mascarillas en el
transporte público (@ElUniversal)
14 oms teme “rebrote mortal” si se levanta
el confinamiento muy rápido (@eltiempo)
10 de abril
de 2020
La oms advierte de un posible “rebrote
mortal” si se levanta el confinamiento muy
rápido (@eltiempo)
15 eeuu registra 1.783 muertos en las últimas
24 horas, según Johns Hopkins (@
ElUniversal)
10 de abril
de 2020
Como afirma Johns Hopkins, ee.uu. registra
1783 muertos en las últimas 24 horas (@
ElUniversal)
16 El presidente chino, Xi Jinping, visitó
Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus. ¿Es una señal de que la
emergencia está superada? (@eltiempo)
10 de
marzo de
2020
El presidente chino, Xi Jinping, visitó
Wuhan, la ciudad epicentro del
coronavirus, ¿es esta una señal de que se
ha superado la emergencia? (@eltiempo)
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver182Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
Tabla 6. Sugerencia de arreglos de errores sintácticos en tuits (continuación)
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
17 ¿El coronavirus puede llegar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de
la Unión Ciclista Internacional (uci) (@
eltiempo)
10 de
marzo de
2020
¿Puede el coronavirus obligar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de la
Unión Ciclista Internacional (uci) (@eltiempo)
18 Desaparecen en aeropuerto de Kenia
seis millones de mascarillas destinadas a
Alemania (@ElNacionalWeb)
24 de
marzo de
2020
Desaparecen seis millones de mascarillas
destinadas a Alemania, en el aeropuerto
de Kenia (@ElNacionalWeb)
19 [bbc] Coronavirus: cuán efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio (@
ElNacionalWeb)
2 de
marzo de
2020
[bbc] Coronavirus: ¿cómo de efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio? (@
ElNacionalWeb)
20 Ratificaron eliminatorias del Mundial
de Qatar para septiembre 2020 (@
ElNacionalWeb)
18 de abril
de 2020
Se confirma que las eliminatorias del
Mundial de Qatar se aplazan a septiembre
de 2020 (@ElNacionalWeb)
21 Snowden solicita extensión de 3 años
de permiso de residencia ruso (@
ElUniversal)
17 de abril
de 2020
Snowden solicita la extensión de 3 años
de permiso de su residencia rusa (@
ElUniversal)
22 Pokemon Go se podrá jugar desde
la casa durante la cuarentena (@
ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
Se podrá jugar a Pokémon Go desde casa
durante la cuarentena (@ElNacionalWeb)
23 Aaron Gordon aclaró que todo está
bien entre él y Dwyane Wade (@
ElNacionalWeb)
30 de abril
de 2020
Aaron Gordon aclaró que entre él y
Dwyane Wade no existe ningún problema
(@ElNacionalWeb)
24 Eurocámara incluye enmienda para
que el régimen de Maduro no hagan
uso de la fuerza durante la pandemia
(@ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
La Eurocámara incluye una enmienda
para que el régimen de Maduro no haga
uso de la fuerza durante la pandemia (@
ElNacionalWeb)
25 El actor detrás de las clandestinas
partidas de póker de Hollywood (@
eltiempo)
11 de
marzo de
2020
El actor de Hollywood detrás de las
partidas de póker clandestinas (@eltiempo)
Tabla 7. Ejemplos de errores léxico-sintácticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
25 Se conoce video que muestra al helicóptero de Kobe Bryant volando bajo
minutos antes del accidente. Véalo aquí (@eltiempo)
29 de enero de
2020
26 Rafael Nadal se queda por fuera del primer Grand Slam del año. ¿Quién fue
su verdugo? #ElTiempoLeCuenta (@eltiempo)
29 de enero de
2020
27 Wall Street sube por esperanza de un tratamiento contra el coronavirus (@
ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
viabilidad de reescribir los tuits de manera idio-
mática en español sin superar los límites que
establece la red social.
4.3. Error léxico-sintáctico
En este tercer grupo de errores se han incluido
las ocasiones en las que, además de emplearse
Tabla 6. Sugerencia de arreglos de errores sintácticos en tuits (continuación)
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
17 ¿El coronavirus puede llegar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de
la Unión Ciclista Internacional (uci) (@
eltiempo)
10 de
marzo de
2020
¿Puede el coronavirus obligar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de la
Unión Ciclista Internacional (uci) (@eltiempo)
18 Desaparecen en aeropuerto de Kenia
seis millones de mascarillas destinadas a
Alemania (@ElNacionalWeb)
24 de
marzo de
2020
Desaparecen seis millones de mascarillas
destinadas a Alemania, en el aeropuerto
de Kenia (@ElNacionalWeb)
19 [bbc] Coronavirus: cuán efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio (@
ElNacionalWeb)
2 de
marzo de
2020
[bbc] Coronavirus: ¿cómo de efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes
tomar para prevenir el contagio? (@
ElNacionalWeb)
20 Ratificaron eliminatorias del Mundial
de Qatar para septiembre 2020 (@
ElNacionalWeb)
18 de abril
de 2020
Se confirma que las eliminatorias del
Mundial de Qatar se aplazan a septiembre
de 2020 (@ElNacionalWeb)
21 Snowden solicita extensión de 3 años
de permiso de residencia ruso (@
ElUniversal)
17 de abril
de 2020
Snowden solicita la extensión de 3 años
de permiso de su residencia rusa (@
ElUniversal)
22 Pokemon Go se podrá jugar desde
la casa durante la cuarentena (@
ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
Se podrá jugar a Pokémon Go desde casa
durante la cuarentena (@ElNacionalWeb)
23 Aaron Gordon aclaró que todo está
bien entre él y Dwyane Wade (@
ElNacionalWeb)
30 de abril
de 2020
Aaron Gordon aclaró que entre él y
Dwyane Wade no existe ningún problema
(@ElNacionalWeb)
24 Eurocámara incluye enmienda para
que el régimen de Maduro no hagan
uso de la fuerza durante la pandemia
(@ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
La Eurocámara incluye una enmienda
para que el régimen de Maduro no haga
uso de la fuerza durante la pandemia (@
ElNacionalWeb)
25 El actor detrás de las clandestinas
partidas de póker de Hollywood (@
eltiempo)
11 de
marzo de
2020
El actor de Hollywood detrás de las
partidas de póker clandestinas (@eltiempo)
Tabla 7. Ejemplos de errores léxico-sintácticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
25 Se conoce video que muestra al helicóptero de Kobe Bryant volando bajo
minutos antes del accidente. Véalo aquí (@eltiempo)
29 de enero de
2020
26 Rafael Nadal se queda por fuera del primer Grand Slam del año. ¿Quién fue
su verdugo? #ElTiempoLeCuenta (@eltiempo)
29 de enero de
2020
27 Wall Street sube por esperanza de un tratamiento contra el coronavirus (@
ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
viabilidad de reescribir los tuits de manera idio-
mática en español sin superar los límites que
establece la red social.
4.3. Error léxico-sintáctico
En este tercer grupo de errores se han incluido
las ocasiones en las que, además de emplearse
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación183Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Tabla 8. Ejemplos de errores léxico-semánticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
28 La oms exhorta a los gobiernos a revisar sus estadísticas de covid-19 cuanto
antes (@ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
29 Tensión en la frontera turco-griega, con miles de refugiados atascados (@
ElNacionalWeb)
1 de marzo de 2020
30 Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha levantado las encuestas republicanas”
(@ElNacionalWeb)
9 de febrero de 2020
31 Laboratorio de ee uu anunció resultados positivos de gran ensayo con
medicamento para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
32 #ElTiempoLeCuenta sobre la sanción que recibió Roger Federer por
“obscenidad audible” (@eltiempo)
29 de enero de 2020
33 Trump indulta a ex gobernador condenado por intentar vender el escaño de
Obama (@ElNacionalWeb)
19 de febrero de
2020
4.5. Error sintáctico-semántico
Algunos de los tuits compilados recurren a una
sintaxis incorrecta en la lengua de destino y,
aunque no son numerosos, destacan principal-
mente por las ocasiones en las que se ha incluido
una coma entre el sujeto y el verbo, lo cual es
gramaticalmente incorrecto (Tabla 10).
Los ejemplos 34 y 35 son dos de las ocasiones
en las que el uso de la coma se emplea para se-
parar el sujeto del verbo. Este tipo de error no
se podría considerar una consecuencia del uso
de la ta, puesto que en inglés su uso tampoco
es correcto. Al igual que se ha hecho con los
errores anteriores, se incluyen a continuación
las sugerencias de arreglos de dichos tuits.
4.6. Error léxico-sintáctico-semántico
El último grupo de errores descritos por Dié-
guez (2001) son la consecuencia de incluir, en un
máximo de 280 caracteres —extensión máxima
permitida por Twitter®—, errores léxicos, sin-
tácticos y semánticos (véase Tabla 12).
Podría decirse que estos son los errores que tie-
nen graves problemas de sentido y que no permi-
ten que el usuario entienda los datos y la infor-
mación que se quiere transmitir. En ocasiones
un término poco adecuado, la oración no po-
see una sintaxis correcta (véase Tabla 7).
En los tres ejemplos se detecta un orden alejado
del correcto en español, además del uso de tér-
minos poco adecuados en la lengua de destino
(“conocer” en lugar de “publicar”, “se queda
por fuera” en lugar de “ha sido eliminado” o
“subir” en lugar de “aumentar”). En la mayoría
de estos casos, además de realizar un cambio de
términos por otros más correctos, concretos y,
quizás, más especializados, sería necesario alte-
rar el orden de la oración, para que esta tuviera
mayor sentido y respondiera a las características
idiomáticas del español.
4.4. Error léxico-semántico
Este grupo de errores incluye términos em-
pleados de manera incorrecta, puesto que el
contexto no es el adecuado, lo que repercute en el
sentido de la oración en español (véase Tabla 8).
A diferencia de los errores del grupo anterior, en
estos no se trata de modificar la sintaxis de la ora-
ción, puesto que es correcta, sino que es conve-
niente recurrir a otros términos más adecuados,
ya que estos repercuten de manera negativa en el
sentido de la oración en español e impiden la
comprensión de la información. En la Tabla 9,
se incluyen propuestas de traducción para los
tuits de la Tabla 8.
de Latinoamérica:una aproximación183Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Tabla 8. Ejemplos de errores léxico-semánticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
28 La oms exhorta a los gobiernos a revisar sus estadísticas de covid-19 cuanto
antes (@ElNacionalWeb)
18 de abril de 2020
29 Tensión en la frontera turco-griega, con miles de refugiados atascados (@
ElNacionalWeb)
1 de marzo de 2020
30 Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha levantado las encuestas republicanas”
(@ElNacionalWeb)
9 de febrero de 2020
31 Laboratorio de ee uu anunció resultados positivos de gran ensayo con
medicamento para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
32 #ElTiempoLeCuenta sobre la sanción que recibió Roger Federer por
“obscenidad audible” (@eltiempo)
29 de enero de 2020
33 Trump indulta a ex gobernador condenado por intentar vender el escaño de
Obama (@ElNacionalWeb)
19 de febrero de
2020
4.5. Error sintáctico-semántico
Algunos de los tuits compilados recurren a una
sintaxis incorrecta en la lengua de destino y,
aunque no son numerosos, destacan principal-
mente por las ocasiones en las que se ha incluido
una coma entre el sujeto y el verbo, lo cual es
gramaticalmente incorrecto (Tabla 10).
Los ejemplos 34 y 35 son dos de las ocasiones
en las que el uso de la coma se emplea para se-
parar el sujeto del verbo. Este tipo de error no
se podría considerar una consecuencia del uso
de la ta, puesto que en inglés su uso tampoco
es correcto. Al igual que se ha hecho con los
errores anteriores, se incluyen a continuación
las sugerencias de arreglos de dichos tuits.
4.6. Error léxico-sintáctico-semántico
El último grupo de errores descritos por Dié-
guez (2001) son la consecuencia de incluir, en un
máximo de 280 caracteres —extensión máxima
permitida por Twitter®—, errores léxicos, sin-
tácticos y semánticos (véase Tabla 12).
Podría decirse que estos son los errores que tie-
nen graves problemas de sentido y que no permi-
ten que el usuario entienda los datos y la infor-
mación que se quiere transmitir. En ocasiones
un término poco adecuado, la oración no po-
see una sintaxis correcta (véase Tabla 7).
En los tres ejemplos se detecta un orden alejado
del correcto en español, además del uso de tér-
minos poco adecuados en la lengua de destino
(“conocer” en lugar de “publicar”, “se queda
por fuera” en lugar de “ha sido eliminado” o
“subir” en lugar de “aumentar”). En la mayoría
de estos casos, además de realizar un cambio de
términos por otros más correctos, concretos y,
quizás, más especializados, sería necesario alte-
rar el orden de la oración, para que esta tuviera
mayor sentido y respondiera a las características
idiomáticas del español.
4.4. Error léxico-semántico
Este grupo de errores incluye términos em-
pleados de manera incorrecta, puesto que el
contexto no es el adecuado, lo que repercute en el
sentido de la oración en español (véase Tabla 8).
A diferencia de los errores del grupo anterior, en
estos no se trata de modificar la sintaxis de la ora-
ción, puesto que es correcta, sino que es conve-
niente recurrir a otros términos más adecuados,
ya que estos repercuten de manera negativa en el
sentido de la oración en español e impiden la
comprensión de la información. En la Tabla 9,
se incluyen propuestas de traducción para los
tuits de la Tabla 8.
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver184Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
se trata de tuits que no se comprenden (36 y
38) y, en otras, de titulares que pueden llevar a
equivocación al lector. El ejemplo 37, al haber
traducido, desde nuestro punto de vista, de ma-
nera literal el adverbio already por “ya”, el cual,
sintácticamente hablando, tampoco está en la
posición adecuada, puede entenderse como que
la enfermedad en cuestión, previa a su propaga-
ción por el mundo, causó las primeras muertes
en Europa, lo cual no es correcto, ya que co-
menzó su transmisión en China. Los ejemplos
39 y 40 también podrían equivocar al lector y
hacerle pensar que se está hablando de los tra-
bajadores que luchan contra el coronavirus.
Tabla 9. Sugerencias de arreglos de errores léxico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit original Fecha Sugerencias de arreglos
28 La oms exhorta a los gobiernos a revisar
sus estadísticas de covid-19 cuanto
antes (@ElNacionalWeb)
18 de
abril de
2020
La oms pide a los gobiernos que revisen
cuanto antes sus estadísticas de covid-19
29 Tensión en la frontera turco-griega,
con miles de refugiados atascados (@
ElNacionalWeb)
1 de
marzo
de 2020
Tensión en la frontera turco-griega con miles
de refugiados atrapados
30 Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha
levantado las encuestas republicanas”
(@ElNacionalWeb)
9 de
febrero
de 2020
Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha
remontado las encuestas republicanas”
31 Laboratorio de ee uu anunció
resultados positivos de gran ensayo
con medicamento para covid-19 (@
ElNacionalWeb)
30 de
abril de
2020
Un laboratorio de ee. uu. ha afirmado haber
obtenido resultados positivos tras llevar a
cabo un ensayo con un medicamento para
luchar contra la covid-19
32 #ElTiempoLeCuenta sobre la sanción
que recibió Roger Federer por
“obscenidad audible” (@eltiempo)
29 de
enero
de 2020
#ElTiempoLeCuenta la sanción que
recibió Roger Federer tras pronunciar una
obscenidad en el campo de juego
33 Trump indulta a ex gobernador
condenado por intentar vender el
escaño de Obama (@ElNacionalWeb)
19 de
febrero
de 2020
Trump indulta a un exgobernador que fue
condenado por intentar vender el escaño
de Obama
Tabla 10. Ejemplos de errores sintáctico-semánticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
34 Coágulos de sangre, son otro síntoma que afecta a los pacientes con el virus
(@ElUniversal)
28 de abril de 2020
35 Jan Egeland, expresó que los países se enfrentan a obstáculos para combatir
la pandemia (@UNoticias)
30 de abril de 2020
Tabla 11. Sugerencias de arreglos de errores sintáctico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
34 Coágulos de sangre, son otro síntoma
que afecta a los pacientes con el virus (@
ElUniversal)
28 de
abril de
2020
La aparición de coágulos de sangre es otro
síntoma que afecta a los pacientes con el
virus (@ElUniversal)
35 Jan Egeland, expresó que los países se
enfrentan a obstáculos para combatir la
pandemia (@UNoticias)
30 de
abril de
2020
Jan Egelan expresó que los países se
enfrentan a obstáculos para combatir la
pandemia (@UNoticias)
se trata de tuits que no se comprenden (36 y
38) y, en otras, de titulares que pueden llevar a
equivocación al lector. El ejemplo 37, al haber
traducido, desde nuestro punto de vista, de ma-
nera literal el adverbio already por “ya”, el cual,
sintácticamente hablando, tampoco está en la
posición adecuada, puede entenderse como que
la enfermedad en cuestión, previa a su propaga-
ción por el mundo, causó las primeras muertes
en Europa, lo cual no es correcto, ya que co-
menzó su transmisión en China. Los ejemplos
39 y 40 también podrían equivocar al lector y
hacerle pensar que se está hablando de los tra-
bajadores que luchan contra el coronavirus.
Tabla 9. Sugerencias de arreglos de errores léxico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit original Fecha Sugerencias de arreglos
28 La oms exhorta a los gobiernos a revisar
sus estadísticas de covid-19 cuanto
antes (@ElNacionalWeb)
18 de
abril de
2020
La oms pide a los gobiernos que revisen
cuanto antes sus estadísticas de covid-19
29 Tensión en la frontera turco-griega,
con miles de refugiados atascados (@
ElNacionalWeb)
1 de
marzo
de 2020
Tensión en la frontera turco-griega con miles
de refugiados atrapados
30 Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha
levantado las encuestas republicanas”
(@ElNacionalWeb)
9 de
febrero
de 2020
Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha
remontado las encuestas republicanas”
31 Laboratorio de ee uu anunció
resultados positivos de gran ensayo
con medicamento para covid-19 (@
ElNacionalWeb)
30 de
abril de
2020
Un laboratorio de ee. uu. ha afirmado haber
obtenido resultados positivos tras llevar a
cabo un ensayo con un medicamento para
luchar contra la covid-19
32 #ElTiempoLeCuenta sobre la sanción
que recibió Roger Federer por
“obscenidad audible” (@eltiempo)
29 de
enero
de 2020
#ElTiempoLeCuenta la sanción que
recibió Roger Federer tras pronunciar una
obscenidad en el campo de juego
33 Trump indulta a ex gobernador
condenado por intentar vender el
escaño de Obama (@ElNacionalWeb)
19 de
febrero
de 2020
Trump indulta a un exgobernador que fue
condenado por intentar vender el escaño
de Obama
Tabla 10. Ejemplos de errores sintáctico-semánticos en tuits
Número
de
ejemplo
Tuit Fecha
34 Coágulos de sangre, son otro síntoma que afecta a los pacientes con el virus
(@ElUniversal)
28 de abril de 2020
35 Jan Egeland, expresó que los países se enfrentan a obstáculos para combatir
la pandemia (@UNoticias)
30 de abril de 2020
Tabla 11. Sugerencias de arreglos de errores sintáctico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
34 Coágulos de sangre, son otro síntoma
que afecta a los pacientes con el virus (@
ElUniversal)
28 de
abril de
2020
La aparición de coágulos de sangre es otro
síntoma que afecta a los pacientes con el
virus (@ElUniversal)
35 Jan Egeland, expresó que los países se
enfrentan a obstáculos para combatir la
pandemia (@UNoticias)
30 de
abril de
2020
Jan Egelan expresó que los países se
enfrentan a obstáculos para combatir la
pandemia (@UNoticias)
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación185Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
En definitiva, en este último grupo de errores
se incluyen aquellas ocasiones en las que, a pe-
sar de que el tuit haya sido pensado para ser leí-
do de manera rápida, el lector necesite releer la
información o descartarla, porque la noticia no
se transmite correctamente. Para que esto no
ocurra, en la Tabla 13 se sugieren las mejoras
en la redacción de dichos tuits.
4.7. Otros errores detectados
Se han detectado también otros tipos de errores
que, por no poder incluirse en ninguno de los
grupos anteriormente descritos, se ha optado
por separar y explicar a continuación (véase Ta-
bla 14).
Se trata de errores que tienen que ver con la
puntuación en español y el uso de determinados
tiempos verbales. Por un lado, se observa el uso
Tabla 12. Ejemplos de errores léxico-sintáctico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
36 ue asegura que sanciones no afectan la ayuda destinada para Venezuela (@
ElUniversal)
29 de abril de 2020
37 La pandemia viral provocó ya más de 125.000 muertes en Europa (@
ElUniversal)
28 de abril de 2020
38 Firma legal de Estados Unidos rompió relaciones con funcionario del régimen
de Maduro (@ElNacionalWeb)
2 de febrero de
2020
39 #Alemania establece normas para proteger a trabajadores de coronavirus
(@ElUniversal)
17 de abril de 2020
40 Terapia de plasma reduce muertes por Covid-19 en 40% (@ElUniversal) 15 de abril de 2020
Tabla 13. Sugerencias de arreglos de errores léxico-sintáctico-semánticos en tuits
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
36 ue asegura que sanciones no afectan
la ayuda destinada para Venezuela (@
ElUniversal)
29 de abril
de 2020
La ue asegura que las sanciones europeas contra
Venezuela no afectan a la ayuda destinada al
país (@ElUniversal)
37 La pandemia viral provocó ya más de
125.000 muertes en Europa (@ElUniversal)
28 de abril
de 2020
La pandemia viral ha provocado hasta la fecha
más de 125 000 muertes en Europa (@ElUniversal)
38 Firma legal de Estados Unidos rompió
relaciones con funcionario del régimen
de Maduro (@ElNacionalWeb)
2 de febrero
de 2020
Un despacho jurídico de Estados Unidos dejará
de representar a un funcionario del régimen de
Maduro (@ElNacionalWeb)
39 #Alemania establece normas para
proteger a trabajadores de coronavirus
(@ElUniversal)
17 de abril
de 2020
#Alemania pone en marcha medidas para
proteger a sus trabajadores del coronavirus (@
ElUniversal)
40 Terapia de plasma reduce muertes por
Covid-19 en 40% (@ElUniversal)
15 de abril
de 2020
Una nueva terapia de plasma reduce un 40% las
muertes por covid-19 (@ElUniversal)
innecesario y frecuente de los puntos en las cifras
(44) y su errónea ausencia en acrónimos como
ee. uu. (42). Los errores de puntuación tam-
bién se manifiestan al incluir excesivas comas
en español, que no se corresponden con lo que
se podría considerar más adecuado (41) en esta
lengua. Por último, se presenta cierta tendencia
al uso del tiempo verbal pasado en los tuits (43),
cuando lo idiomático sería emplear las formas
en pretérito perfecto compuesto o presente de in-
dicativo. Esto último podría deberse a que el tex-
to original, si este hubiera sido traducido por un
motor de ta, incluye el tiempo pasado perfecto
inglés has cancelled. En la Tabla 15 se muestran
las sugerencias de arreglos para estos tuits.
4.8. Resumen de los resultados
En la Figura 7 se muestran los porcentajes que co-
rresponden a cada uno de los errores analizados
de Latinoamérica:una aproximación185Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
En definitiva, en este último grupo de errores
se incluyen aquellas ocasiones en las que, a pe-
sar de que el tuit haya sido pensado para ser leí-
do de manera rápida, el lector necesite releer la
información o descartarla, porque la noticia no
se transmite correctamente. Para que esto no
ocurra, en la Tabla 13 se sugieren las mejoras
en la redacción de dichos tuits.
4.7. Otros errores detectados
Se han detectado también otros tipos de errores
que, por no poder incluirse en ninguno de los
grupos anteriormente descritos, se ha optado
por separar y explicar a continuación (véase Ta-
bla 14).
Se trata de errores que tienen que ver con la
puntuación en español y el uso de determinados
tiempos verbales. Por un lado, se observa el uso
Tabla 12. Ejemplos de errores léxico-sintáctico-semánticos en tuits
Número de
ejemplo
Tuit Fecha
36 ue asegura que sanciones no afectan la ayuda destinada para Venezuela (@
ElUniversal)
29 de abril de 2020
37 La pandemia viral provocó ya más de 125.000 muertes en Europa (@
ElUniversal)
28 de abril de 2020
38 Firma legal de Estados Unidos rompió relaciones con funcionario del régimen
de Maduro (@ElNacionalWeb)
2 de febrero de
2020
39 #Alemania establece normas para proteger a trabajadores de coronavirus
(@ElUniversal)
17 de abril de 2020
40 Terapia de plasma reduce muertes por Covid-19 en 40% (@ElUniversal) 15 de abril de 2020
Tabla 13. Sugerencias de arreglos de errores léxico-sintáctico-semánticos en tuits
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
36 ue asegura que sanciones no afectan
la ayuda destinada para Venezuela (@
ElUniversal)
29 de abril
de 2020
La ue asegura que las sanciones europeas contra
Venezuela no afectan a la ayuda destinada al
país (@ElUniversal)
37 La pandemia viral provocó ya más de
125.000 muertes en Europa (@ElUniversal)
28 de abril
de 2020
La pandemia viral ha provocado hasta la fecha
más de 125 000 muertes en Europa (@ElUniversal)
38 Firma legal de Estados Unidos rompió
relaciones con funcionario del régimen
de Maduro (@ElNacionalWeb)
2 de febrero
de 2020
Un despacho jurídico de Estados Unidos dejará
de representar a un funcionario del régimen de
Maduro (@ElNacionalWeb)
39 #Alemania establece normas para
proteger a trabajadores de coronavirus
(@ElUniversal)
17 de abril
de 2020
#Alemania pone en marcha medidas para
proteger a sus trabajadores del coronavirus (@
ElUniversal)
40 Terapia de plasma reduce muertes por
Covid-19 en 40% (@ElUniversal)
15 de abril
de 2020
Una nueva terapia de plasma reduce un 40% las
muertes por covid-19 (@ElUniversal)
innecesario y frecuente de los puntos en las cifras
(44) y su errónea ausencia en acrónimos como
ee. uu. (42). Los errores de puntuación tam-
bién se manifiestan al incluir excesivas comas
en español, que no se corresponden con lo que
se podría considerar más adecuado (41) en esta
lengua. Por último, se presenta cierta tendencia
al uso del tiempo verbal pasado en los tuits (43),
cuando lo idiomático sería emplear las formas
en pretérito perfecto compuesto o presente de in-
dicativo. Esto último podría deberse a que el tex-
to original, si este hubiera sido traducido por un
motor de ta, incluye el tiempo pasado perfecto
inglés has cancelled. En la Tabla 15 se muestran
las sugerencias de arreglos para estos tuits.
4.8. Resumen de los resultados
En la Figura 7 se muestran los porcentajes que co-
rresponden a cada uno de los errores analizados
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver186Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
en los apartados anteriores. Como ya hemos
adelantado, los errores léxicos y sintácticos son
los más frecuentes y esto se debe principalmente
a la omisión continua de artículos determinados
Tabla 14. Ejemplos de otros tipos de errores en tuits
Tuit Fecha
41 El presidente ruso, Vladimir Putin, habló este viernes con su par estadounidense,
Donald Trump, por tercera vez en dos semanas, sobre la pandemia de
coronavirus y los precios del petróleo (@eltiempo)
10 de abril de 2020
42 Laboratorio de ee uu anunció resultados positivos de gran ensayo con
medicamento para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
43 Festival de Jazz de Montreux canceló su edición 2020 (@ElNacionalWeb) 17 de abril de 2020
44 Japón habría reportado hasta el momento unos 13.700 casos de coronavirus (@
UNoticias)
29 de abril de 2020
Tabla 15. Sugerencias de arreglos para otros tipos de errores en tuits
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
41 El presidente ruso, Vladimir Putin, habló este
viernes con su par estadounidense, Donald
Trump, por tercera vez en dos semanas,
sobre la pandemia de coronavirus y los
precios del petróleo (@eltiempo)
10 de abril
de 2020
El presidente ruso Vladimir Putin habló este
viernes con su par estadounidense Donald
Trump, por tercera vez en dos semanas, sobre
la pandemia de coronavirus y los precios del
petróleo (@eltiempo)
42 Laboratorio de ee uu anunció resultados
positivos de gran ensayo con medicamento
para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril
de 2020
Un laboratorio de ee. uu. anuncia haber
obtenido resultados positivos en la lucha
contra la covid-19 durante el gran ensayo
realizado con un medicamento (@
ElNacionalWeb)
43 Festival de Jazz de Montreux canceló su
edición 2020 (@ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
El festival de Jazz de Montreux canceló su
edición del 2020 (@ElNacionalWeb)
44 Japón habría reportado hasta el momento
unos 13.700 casos de coronavirus (@
UNoticias)
29 de abril
de 2020
Japón ha informado hasta el momento
de unos 13 700 pacientes afectados por
coronavirus (@UNoticias)
Figura 7. Resumen de los resultados del análisis
e indeterminados en los tuits analizados, al uso
de convenciones lingüísticas poco idiomáticas
en español (el uso de la pasiva, por ejemplo) y a
la tendencia a la literalidad.
en los apartados anteriores. Como ya hemos
adelantado, los errores léxicos y sintácticos son
los más frecuentes y esto se debe principalmente
a la omisión continua de artículos determinados
Tabla 14. Ejemplos de otros tipos de errores en tuits
Tuit Fecha
41 El presidente ruso, Vladimir Putin, habló este viernes con su par estadounidense,
Donald Trump, por tercera vez en dos semanas, sobre la pandemia de
coronavirus y los precios del petróleo (@eltiempo)
10 de abril de 2020
42 Laboratorio de ee uu anunció resultados positivos de gran ensayo con
medicamento para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril de 2020
43 Festival de Jazz de Montreux canceló su edición 2020 (@ElNacionalWeb) 17 de abril de 2020
44 Japón habría reportado hasta el momento unos 13.700 casos de coronavirus (@
UNoticias)
29 de abril de 2020
Tabla 15. Sugerencias de arreglos para otros tipos de errores en tuits
Tuit Fecha Sugerencias de arreglos
41 El presidente ruso, Vladimir Putin, habló este
viernes con su par estadounidense, Donald
Trump, por tercera vez en dos semanas,
sobre la pandemia de coronavirus y los
precios del petróleo (@eltiempo)
10 de abril
de 2020
El presidente ruso Vladimir Putin habló este
viernes con su par estadounidense Donald
Trump, por tercera vez en dos semanas, sobre
la pandemia de coronavirus y los precios del
petróleo (@eltiempo)
42 Laboratorio de ee uu anunció resultados
positivos de gran ensayo con medicamento
para covid-19 (@ElNacionalWeb)
30 de abril
de 2020
Un laboratorio de ee. uu. anuncia haber
obtenido resultados positivos en la lucha
contra la covid-19 durante el gran ensayo
realizado con un medicamento (@
ElNacionalWeb)
43 Festival de Jazz de Montreux canceló su
edición 2020 (@ElNacionalWeb)
17 de abril
de 2020
El festival de Jazz de Montreux canceló su
edición del 2020 (@ElNacionalWeb)
44 Japón habría reportado hasta el momento
unos 13.700 casos de coronavirus (@
UNoticias)
29 de abril
de 2020
Japón ha informado hasta el momento
de unos 13 700 pacientes afectados por
coronavirus (@UNoticias)
Figura 7. Resumen de los resultados del análisis
e indeterminados en los tuits analizados, al uso
de convenciones lingüísticas poco idiomáticas
en español (el uso de la pasiva, por ejemplo) y a
la tendencia a la literalidad.
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación187Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Es necesario poner de relieve que solo en
contadas ocasiones se trata de errores que
impiden la transmisión del mensaje y de la idea
principal del tuit, por lo que, en su mayoría, la
inmediatez del medio por dar a conocer las últi-
mas noticias de lo que ocurre en el mundo cum-
ple su cometido principal: informar.
4.9. La retrotraducción y la traducción
automática
Con el fin de comprobar si los tuits han sido
traducidos del inglés al español por un sistema
de ta, se ha realizado la operación inversa y se
han pasado esos mismos tuits por un sistema
de ta, pero, esta vez, del español al inglés. El
objetivo que hay detrás de esta acción es poder
demostrar que existen indicios de que los tuits
analizados en este estudio podrían disponer
de un equivalente en inglés y que esta práctica
se lleva a cabo con relativa frecuencia, por la
necesidad de actualizar varias veces al día, en
este caso, el perfil de Twitter® del periódico.
En la Tabla 16 se presentan algunas de
esas retrotraducciones o también llamadas
Tabla 16. Retrotraducciones de los errores más frecuentes detectados en el análisis
Tipología de error Tuit Traducción automática
Error léxico Estados Unidos enfrenta una paradoja,
pues aunque es el país con el mayor
desarrollo científico del mundo, hoy es
el que tiene más contagios. El Tiempo
le cuenta el porqué se le sale de las
manos la epidemia a Donald Trump
The United States faces a paradox,
because although it is the country with
the highest scientific development in the
world, today it is the one with the most
infections. El Tiempo tells why Donald
Trump’s epidemic gets out of hand.
Error sintáctico ¿El coronavirus puede llegar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de la
Unión Ciclista Internacional (uci)
Can the coronavirus cancel
competitions such as the Giro d’Italia
and the Tour de France? These are
the concerns of the president of the
International Cycling Union (uci)
Error léxico-sintáctico Rafael Nadal se queda por fuera del
primer Grand Slam del año. ¿Quién fue
su verdugo?
Rafael Nadal is left out of the first Grand Slam of
the year. Who was his executioner?
Error léxico-semántico Tensión en la frontera turco-griega, con
miles de refugiados atascados
Tension on the Turkish-Greek border, with
thousands of refugees stuck
Error sintáctico-semántico Coágulos de sangre, son otro síntoma
que afecta a los pacientes con el virus
Blood clots are another symptom that
affects patients with the virus
Error
léxico-semántico-sintáctico
Firma legal de Estados Unidos rompió
relaciones con funcionario del régimen
de Maduro
United States law firm broke relations with
Maduro regime official
backtranslations (Edunov et al., 2018; Klaudy,
1996), de cada una de las tipologías de errores
analizadas anteriormente.
Retraducir, como apunta el Diccionario de la
lengua española, se define como “Traducir de
nuevo, o volver a traducir al idioma primitivo
[…]” (Real Academia Española, 2019). Por
otro lado, Trujillo (2003) define el término “re-
trotraducción” como el proceso que consiste
“en volver a traducir a su idioma original una
traducción y suele emplearse como prueba
de literalidad”. Esto último es lo que precisa-
mente buscamos al retraducir los tuits al que
creemos es el idioma original del mensaje, esto
es, el inglés.
Para ello, se ha empleado el sistema de ta
Google Translate, por su facilidad de uso y
gratuidad. Como muestran los ejemplos de la
Tabla 16, la mayoría de ellos se traducen sin
casi errores al inglés y, además, se alejan de la
literalidad que se detecta en español. El único
error del que no podríamos estar seguros de
que sea consecuencia de la ta del texto es el
sintáctico-semántico, ya que el texto en inglés
de Latinoamérica:una aproximación187Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
Es necesario poner de relieve que solo en
contadas ocasiones se trata de errores que
impiden la transmisión del mensaje y de la idea
principal del tuit, por lo que, en su mayoría, la
inmediatez del medio por dar a conocer las últi-
mas noticias de lo que ocurre en el mundo cum-
ple su cometido principal: informar.
4.9. La retrotraducción y la traducción
automática
Con el fin de comprobar si los tuits han sido
traducidos del inglés al español por un sistema
de ta, se ha realizado la operación inversa y se
han pasado esos mismos tuits por un sistema
de ta, pero, esta vez, del español al inglés. El
objetivo que hay detrás de esta acción es poder
demostrar que existen indicios de que los tuits
analizados en este estudio podrían disponer
de un equivalente en inglés y que esta práctica
se lleva a cabo con relativa frecuencia, por la
necesidad de actualizar varias veces al día, en
este caso, el perfil de Twitter® del periódico.
En la Tabla 16 se presentan algunas de
esas retrotraducciones o también llamadas
Tabla 16. Retrotraducciones de los errores más frecuentes detectados en el análisis
Tipología de error Tuit Traducción automática
Error léxico Estados Unidos enfrenta una paradoja,
pues aunque es el país con el mayor
desarrollo científico del mundo, hoy es
el que tiene más contagios. El Tiempo
le cuenta el porqué se le sale de las
manos la epidemia a Donald Trump
The United States faces a paradox,
because although it is the country with
the highest scientific development in the
world, today it is the one with the most
infections. El Tiempo tells why Donald
Trump’s epidemic gets out of hand.
Error sintáctico ¿El coronavirus puede llegar a cancelar
competiciones como el Giro de Italia
y el Tour de Francia? Estas son las
preocupaciones del presidente de la
Unión Ciclista Internacional (uci)
Can the coronavirus cancel
competitions such as the Giro d’Italia
and the Tour de France? These are
the concerns of the president of the
International Cycling Union (uci)
Error léxico-sintáctico Rafael Nadal se queda por fuera del
primer Grand Slam del año. ¿Quién fue
su verdugo?
Rafael Nadal is left out of the first Grand Slam of
the year. Who was his executioner?
Error léxico-semántico Tensión en la frontera turco-griega, con
miles de refugiados atascados
Tension on the Turkish-Greek border, with
thousands of refugees stuck
Error sintáctico-semántico Coágulos de sangre, son otro síntoma
que afecta a los pacientes con el virus
Blood clots are another symptom that
affects patients with the virus
Error
léxico-semántico-sintáctico
Firma legal de Estados Unidos rompió
relaciones con funcionario del régimen
de Maduro
United States law firm broke relations with
Maduro regime official
backtranslations (Edunov et al., 2018; Klaudy,
1996), de cada una de las tipologías de errores
analizadas anteriormente.
Retraducir, como apunta el Diccionario de la
lengua española, se define como “Traducir de
nuevo, o volver a traducir al idioma primitivo
[…]” (Real Academia Española, 2019). Por
otro lado, Trujillo (2003) define el término “re-
trotraducción” como el proceso que consiste
“en volver a traducir a su idioma original una
traducción y suele emplearse como prueba
de literalidad”. Esto último es lo que precisa-
mente buscamos al retraducir los tuits al que
creemos es el idioma original del mensaje, esto
es, el inglés.
Para ello, se ha empleado el sistema de ta
Google Translate, por su facilidad de uso y
gratuidad. Como muestran los ejemplos de la
Tabla 16, la mayoría de ellos se traducen sin
casi errores al inglés y, además, se alejan de la
literalidad que se detecta en español. El único
error del que no podríamos estar seguros de
que sea consecuencia de la ta del texto es el
sintáctico-semántico, ya que el texto en inglés
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver188Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
directamente elimina la coma y no la mantiene,
por lo que considera que esta tampoco es idio-
mática en ese idioma.
5. Conclusiones
El objetivo de este artículo era profundizar en la
relación entre la ta en redes sociales y los tuits
publicados por periódicos latinoamericanos.
Consideramos que este estudio ha arrojado
una serie de datos de interés sobre la redac-
ción de noticias en Twitter® y la presencia de
la ta en la información que llega al lector, y
nos ha permitido dar respuesta a las preguntas
de investigación planteadas.
En relación con la primera pregunta (Del conte-
nido que se publica en los tuits de las cuentas de
los periódicos señalados, ¿cuál puede ser ta de
contenido publicado originalmente en inglés?),
resulta difícil poder afirmar, con una muestra
de 500 tuits, si el uso de la ta es una práctica
extendida para el contenido de estos tuits; pero
lo que sí podemos afirmar tras el análisis reali-
zado es que existe una tendencia al empleo de
estructuras poco idiomáticas en la lengua de
destino y muy cercanas a la que creemos es la
lengua origen, en este caso, el inglés.
Esto ha hecho que nos preguntemos si ello se
debe a que efectivamente se emplea la ta para
la traducción inmediata de tuits que provienen
de agencias internacionales de comunicación
y que, por tanto, estarían en inglés, o si, por
el contrario, esto únicamente es la consecuen-
cia de que la persona encargada de redactar
estos tuits tiene escasa formación lingüista y
que deba redactar un número mínimo de tuits
al día, para lo que puede que no dedique el
tiempo necesario.
Las autoras de este artículo han intentado
ponerse en contacto con los periódicos para
conocer el uso que estos hacen de motores de
traducción, pero no hemos obtenido respuesta
al respecto, por lo que no podemos asegurar la
autoría de dichos tuits. Si estuviéramos en lo
cierto, y la ta fuera una práctica común pre-
via a la publicación de tuits internacionales,
sería necesario un proceso de postedición, que
creemos, teniendo en cuenta los resultados ob-
tenidos, sería de gran utilidad para mejorar el
contenido publicado, su carácter idiomático y
naturalidad en la lengua empleada para trans-
mitir la información.
En cuanto a la segunda pregunta, relaciona-
da con la calidad de la traducción, podemos
concluir, tras el análisis de los errores detec-
tados en nuestro estudio, que los errores de
tipo léxico y sintáctico son los más frecuentes
en los tuits analizados, principalmente por la
omisión de artículos determinados e indeter-
minados, y por la cercanía en la construcción
sintáctica de los tuits a la lengua inglesa. A es-
tos errores debemos añadir los que tienen que
ver con el uso de tiempos verbales pasados,
propios de la lengua inglesa, con errores de
concordancia, con el orden erróneo de las ora-
ciones o con la omisión de sujeto. En definiti-
va, se podría afirmar, con los datos de los que
disponemos, que los tuits internacionales pu-
blicados en la red social Twitter® de los cinco
periódicos latinoamericanos con más seguido-
res es de escasa calidad y que los errores que
se incluyen, aunque no dificultan su lectura, sí
la entorpecen.
Por último, para dar respuesta a la última pre-
gunta de investigación planteada sobre la can-
tidad de información que se traduce, podemos
señalar que, aunque toda la información se
traduce y no nos hemos encontrado con térmi-
nos en inglés, el contenido, tras el porcentaje
de errores detectados, podría haber sido tra-
ducido del inglés al español con un sistema de
ta y, además, no haber sido posteditado a con-
ciencia por alguien con formación al respecto.
En definitiva, consideramos que, con el objeti-
vo de caracterizar el texto periodístico digital
en redes sociales, el corpus estudiado fija las
bases de un futuro análisis, en el que se podría
aumentar el número de tuits estudiados, así
como comparar los resultados con otros me-
dios escritos en el ámbito europeo.
directamente elimina la coma y no la mantiene,
por lo que considera que esta tampoco es idio-
mática en ese idioma.
5. Conclusiones
El objetivo de este artículo era profundizar en la
relación entre la ta en redes sociales y los tuits
publicados por periódicos latinoamericanos.
Consideramos que este estudio ha arrojado
una serie de datos de interés sobre la redac-
ción de noticias en Twitter® y la presencia de
la ta en la información que llega al lector, y
nos ha permitido dar respuesta a las preguntas
de investigación planteadas.
En relación con la primera pregunta (Del conte-
nido que se publica en los tuits de las cuentas de
los periódicos señalados, ¿cuál puede ser ta de
contenido publicado originalmente en inglés?),
resulta difícil poder afirmar, con una muestra
de 500 tuits, si el uso de la ta es una práctica
extendida para el contenido de estos tuits; pero
lo que sí podemos afirmar tras el análisis reali-
zado es que existe una tendencia al empleo de
estructuras poco idiomáticas en la lengua de
destino y muy cercanas a la que creemos es la
lengua origen, en este caso, el inglés.
Esto ha hecho que nos preguntemos si ello se
debe a que efectivamente se emplea la ta para
la traducción inmediata de tuits que provienen
de agencias internacionales de comunicación
y que, por tanto, estarían en inglés, o si, por
el contrario, esto únicamente es la consecuen-
cia de que la persona encargada de redactar
estos tuits tiene escasa formación lingüista y
que deba redactar un número mínimo de tuits
al día, para lo que puede que no dedique el
tiempo necesario.
Las autoras de este artículo han intentado
ponerse en contacto con los periódicos para
conocer el uso que estos hacen de motores de
traducción, pero no hemos obtenido respuesta
al respecto, por lo que no podemos asegurar la
autoría de dichos tuits. Si estuviéramos en lo
cierto, y la ta fuera una práctica común pre-
via a la publicación de tuits internacionales,
sería necesario un proceso de postedición, que
creemos, teniendo en cuenta los resultados ob-
tenidos, sería de gran utilidad para mejorar el
contenido publicado, su carácter idiomático y
naturalidad en la lengua empleada para trans-
mitir la información.
En cuanto a la segunda pregunta, relaciona-
da con la calidad de la traducción, podemos
concluir, tras el análisis de los errores detec-
tados en nuestro estudio, que los errores de
tipo léxico y sintáctico son los más frecuentes
en los tuits analizados, principalmente por la
omisión de artículos determinados e indeter-
minados, y por la cercanía en la construcción
sintáctica de los tuits a la lengua inglesa. A es-
tos errores debemos añadir los que tienen que
ver con el uso de tiempos verbales pasados,
propios de la lengua inglesa, con errores de
concordancia, con el orden erróneo de las ora-
ciones o con la omisión de sujeto. En definiti-
va, se podría afirmar, con los datos de los que
disponemos, que los tuits internacionales pu-
blicados en la red social Twitter® de los cinco
periódicos latinoamericanos con más seguido-
res es de escasa calidad y que los errores que
se incluyen, aunque no dificultan su lectura, sí
la entorpecen.
Por último, para dar respuesta a la última pre-
gunta de investigación planteada sobre la can-
tidad de información que se traduce, podemos
señalar que, aunque toda la información se
traduce y no nos hemos encontrado con térmi-
nos en inglés, el contenido, tras el porcentaje
de errores detectados, podría haber sido tra-
ducido del inglés al español con un sistema de
ta y, además, no haber sido posteditado a con-
ciencia por alguien con formación al respecto.
En definitiva, consideramos que, con el objeti-
vo de caracterizar el texto periodístico digital
en redes sociales, el corpus estudiado fija las
bases de un futuro análisis, en el que se podría
aumentar el número de tuits estudiados, así
como comparar los resultados con otros me-
dios escritos en el ámbito europeo.
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación189Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
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https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1251902542302281728
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020b, abril 17).
Festival de Jazz de Montreux canceló su edición 2020
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/El-
NacionalWeb/status/1251216853759856646
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020c, abril
17). Pokemon Go se podrá jugar desde la casa
durante la cuarentena [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1251217918710480904
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020d, abril 18).
La OMS exhorta a los gobiernos a revisar sus es-
tadísticas de covid-19 cuanto antes [Tweet]. Twi-
tter®. https://twitter.com/ElNacionalWeb/
status/1251293089416777728
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020e, abril
18). Ratificaron eliminatorias del Mundial de
Qatar para septiembre 2020 [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1251464253795680256
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020f, abril
18). Veterano de la Segunda Guerra Mundial
recaudó más de 14 millones de dólares para tra-
bajadores de la salud [Tweet]. Twitter®. ht-
tps://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1251284853586354182
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020g, abril
2). Maratón de Tokio se disputó con severas res-
tricciones por coronavirus [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1234404326669373440
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020h, abril
30). Aaron Gordon aclaró que todo está bien en-
tre él y Dwyane Wade [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1255790257733275653
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020i, abril 30).
Laboratorio de EE UU anunció resultados positi-
vos de gran ensayo con medicamento para covid-19
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/El-
NacionalWeb/status/1255555824769998851
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020j, abril
30). Wall Street sube por esperanza de un trata-
miento contra el coronavirus [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElNacionalWeb/sta-
tus/1255605038602387456
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020k, febrero
19). Trump indulta a ex gobernador condenado por
de Latinoamérica:una aproximación189Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
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como canal de información y conversación
por parte de los medios convencionales. Pros-
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recaudó más de 14 millones de dólares para tra-
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19). Trump indulta a ex gobernador condenado por
Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver190Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro
intentar vender el escaño de Obama [Tweet]. Twi-
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ro 2). Firma legal de Estados Unidos rompió re-
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9). Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha levan-
tado las encuestas republicanas” [Tweet]. Twit-
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1). Tensión en la frontera turco-griega, con miles
de refugiados atascados [Tweet]. Twitter®.
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zo 2). [BBC] Coronavirus: cuán efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes tomar para
prevenir el contagio [Tweet]. Twitter®. ht-
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23). Merkel da negativo de covid-19 en un primer test
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NacionalWeb/status/1242152695999475712
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24). China prueba una vacuna al nuevo coronavi-
rus con una centena de voluntarios [Tweet]. Twi-
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status/1242447695614181377
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020r, mar-
zo 24). Desaparecen en aeropuerto de Kenia seis
millones de mascarillas destinadas a Alemania
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/El-
NacionalWeb/status/1242515557502631942
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020a, abril 10). El
presidente ruso, Vladimir Putin, habló este vier-
nes con su par estadounidense, Donald Trump,
por tercera vez en dos semanas, sobre la pandemia
de coronavirus y los precios del petróleo [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ELTIEMPO/
status/1248717614710435843
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020b, abril 10).
oms teme “rebrote mortal” si se levanta el con-
finamiento muy rápido [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ELTIEMPO/sta -
tus/1248707102777933825
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020c, enero 29).
#ElTiempoLeCuenta sobre la sanción que recibió
Roger Federer por “obscenidad audible” [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ELTIEMPO/
status/1222637083405291520
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020d, enero 29). Ra-
fael Nadal se queda por fuera del primer Grand Slam
del año. ¿Quién fue su verdugo? #ElTiempoLeCuen-
ta [Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/
ELTIEMPO/status/1222550073663545347
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020f, enero 29). Se co-
noce video que muestra al helicóptero de Kobe Bryant
volando bajo minutos antes del accidente. Véalo
aquí [Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/
ELTIEMPO/status/1222531314806591489
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020g, marzo 10). ¿El
coronavirus puede llegar a cancelar competiciones
como el Giro de Italia y el Tour de Francia?
Estas son las preocupaciones del presidente de la
Unión Ciclista Internacional (UCI) [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ELTIEMPO/
status/1237419875443912707
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020h, marzo 10).
El presidente chino, Xi Jinping, visitó Wuhan, la
ciudad epicentro del coronavirus. ¿Es una señal
de que la emergencia está superada? [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ELTIEMPO/
status/1237442230836768768
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020i, marzo
11). El actor detrás de las clandestinas partidas
de póker de Hollywood [Tweet]. Twitter®.
h t t p s : / / t w i t t e r. c o m / E LT I E M P O /
status/1248747877083549698
El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020j, marzo 30).
Estados Unidos enfrenta una paradoja, pues
aunque es el país con el mayor desarrollo científico
del mundo, hoy es el que tiene más contagios.
#ElTiempoLeCuenta el porqué se le sale de
las manos la epidemia a @realDonaldTrump
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/
ELTIEMPO/status/1244410320178774016
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020a, enero
29). El presidente de Estados Unidos, Donald
Trump, aseguró esta noche que, “con todo respeto”,
intentar vender el escaño de Obama [Tweet]. Twi-
tter®. https://twitter.com/ElNacionalWeb/
status/1230120521146216449
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ro 2). Firma legal de Estados Unidos rompió re-
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9). Trump: “La locura de Nancy Pelosi ha levan-
tado las encuestas republicanas” [Tweet]. Twit-
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1). Tensión en la frontera turco-griega, con miles
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zo 2). [BBC] Coronavirus: cuán efectivos son
los cubrebocas y qué medidas puedes tomar para
prevenir el contagio [Tweet]. Twitter®. ht-
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El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020p, marzo
23). Merkel da negativo de covid-19 en un primer test
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NacionalWeb/status/1242152695999475712
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020q, marzo
24). China prueba una vacuna al nuevo coronavi-
rus con una centena de voluntarios [Tweet]. Twi-
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status/1242447695614181377
El Nacional [@ElNacionalWeb]. (2020r, mar-
zo 24). Desaparecen en aeropuerto de Kenia seis
millones de mascarillas destinadas a Alemania
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NacionalWeb/status/1242515557502631942
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presidente ruso, Vladimir Putin, habló este vier-
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por tercera vez en dos semanas, sobre la pandemia
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El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020b, abril 10).
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finamiento muy rápido [Tweet]. Twitter®.
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#ElTiempoLeCuenta sobre la sanción que recibió
Roger Federer por “obscenidad audible” [Tweet].
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fael Nadal se queda por fuera del primer Grand Slam
del año. ¿Quién fue su verdugo? #ElTiempoLeCuen-
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El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020f, enero 29). Se co-
noce video que muestra al helicóptero de Kobe Bryant
volando bajo minutos antes del accidente. Véalo
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Estas son las preocupaciones del presidente de la
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El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020h, marzo 10).
El presidente chino, Xi Jinping, visitó Wuhan, la
ciudad epicentro del coronavirus. ¿Es una señal
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El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020i, marzo
11). El actor detrás de las clandestinas partidas
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El Tiempo [@ELTIEMPO]. (2020j, marzo 30).
Estados Unidos enfrenta una paradoja, pues
aunque es el país con el mayor desarrollo científico
del mundo, hoy es el que tiene más contagios.
#ElTiempoLeCuenta el porqué se le sale de
las manos la epidemia a @realDonaldTrump
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020a, enero
29). El presidente de Estados Unidos, Donald
Trump, aseguró esta noche que, “con todo respeto”,
El uso de la traducción automática en las cuentas de Twitter® de los principales periódicos
de Latinoamérica:una aproximación191Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción Vol. 14, N.°1, 2021, enero-junio,pp.167-194
México está pagando por el muro que se construye
en la frontera sur de su país [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/El_Universal_Mx/
status/1222659436470251520
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020b, febrero
14). Dos de los precandidatos del Partido Demócrata
en Estados Unidos, Amy Klobuchar y Tom Steyer,
fueron incapaces de nombrar al presidente de México
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/el_
universal_mx/status/1228450092526387202
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020c, marzo
5). Hoy queda claro que la elección presidencial
de Estados Unidos la ganará un hombre, blanco
y mayor de 70 años de edad. Trump, Biden o
Sanders. De esos tres casos, el peor escenario para
López Obrador es Biden [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/El_Universal_Mx/
status/1235670167318704128
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020d, abril
10). EEUU registra 1.783 muertos en las últimas
24 horas, según Johns Hopkins [Tweet]. Twit-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020e,
abril 15). Terapia de plasma reduce muer-
tes por Covid-19 en 40% [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/ElUniversal/sta-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020f, abril
17). #Alemania establece normas para proteger
a trabajadores de coronavirus [Tweet]. Twit-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020g,
abril 17). Snowden solicita extensión de 3 años
de permiso de residencia ruso [Tweet]. Twit-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020h,
abril 27). Crece presión en Reino Unido para
que se revele plan por pandemia [Tweet]. Twit-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020i, abril
28). Coágulos de sangre, son otro síntoma que
afecta a los pacientes con el virus [Tweet]. Twi-
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El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020j, abril
28). Corea del Sur promete buscar prácticas para
cooperar con Norcorea [Tweet]. Twitter®. ht-
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id=1255280657502265346
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020k,
abril 28). La pandemia viral provocó ya más
de 125.000 muertes en Europa [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ElUniversal/
status/1255008857836982273
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020l, abril
29). A la tos seca persistente, la fiebre y la fatiga,
los Centros para el Control y la Prevención de
Enfermedades de Estados Unidos agregaron seis
nuevos síntomas que pueden manifestarse en las
personas contagiadas con el nuevo coronavirus
[Tweet]. Twitter®. https://twitter.com/El_
Universal_Mx/status/1256345150147698690
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020m, abril
29). Francia reabrirá comercios el 11 de mayo y
exigirá mascarillas en transporte público [Tweet].
Twitter®. https://twitter.com/ElUniversal/
status/1255363695141695488
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020n, abril
29). ue asegura que sanciones no afectan la ayu-
da destinada para Venezuela [Tweet]. Twit-
ter®. https://twitter.com/ElUniversal/sta-
tus/1255597751787753474
El Universal [@Univ_inenglish]. (2020ñ, mayo
8). #CoronavirusMexico: As of May 7, #Mexi-
co’s Health Ministry reported 29,616 #COVID19
cases and 2,961 deaths. [Tweet]. Twitter®.
https://twitter.com/Univ_inenglish/sta-
tus/1258548175658299392
El Universal [@El_Universal_Mx]. (2020o, mayo
8). #ÚltimaHora México reporta 29,616 casos por
Covid-19, suman 2,961 fallecidos [Tweet]. Twit-
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14). Dos de los precandidatos del Partido Demócrata
en Estados Unidos, Amy Klobuchar y Tom Steyer,
fueron incapaces de nombrar al presidente de México
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5). Hoy queda claro que la elección presidencial
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Sanders. De esos tres casos, el peor escenario para
López Obrador es Biden [Tweet]. Twitter®.
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10). EEUU registra 1.783 muertos en las últimas
24 horas, según Johns Hopkins [Tweet]. Twit-
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abril 15). Terapia de plasma reduce muer-
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17). #Alemania establece normas para proteger
a trabajadores de coronavirus [Tweet]. Twit-
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abril 17). Snowden solicita extensión de 3 años
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28). Coágulos de sangre, son otro síntoma que
afecta a los pacientes con el virus [Tweet]. Twi-
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28). Corea del Sur promete buscar prácticas para
cooperar con Norcorea [Tweet]. Twitter®. ht-
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abril 28). La pandemia viral provocó ya más
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29). A la tos seca persistente, la fiebre y la fatiga,
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Enfermedades de Estados Unidos agregaron seis
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29). Francia reabrirá comercios el 11 de mayo y
exigirá mascarillas en transporte público [Tweet].
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29). ue asegura que sanciones no afectan la ayu-
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would have made the playoffs. msn.com. ht-
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-trump-google-translate-tuits-inmigracion-estados-
-unidos-espanol-traductor-mexico-viral-noticia-
-678203-noticia/
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29). Japón habría reportado hasta el momento
unos 13.700 casos de coronavirus [Tweet]. Twi-
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Jan Egeland, expresó que los países se enfrentan a
obstáculos para combatir la pandemia [Tweet].
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Alexandra Santamaría Urbieta y Elena Alcalde Peñalver194Traducción y prensa en América Latina y el Caribe: pasado, presente y futuro