Análisis comparativo de un corpus de videojuegos traducidos por traductores profesionales y voluntarios

Comparative analysis of a corpus of video games translated by professional translators and volunteers

Resumen

Un gran número de videojuegos, especialmente los desarrollados por empresas indie, son traducidos por traductores voluntarios sin formación en traducción. Las repercusiones de esta práctica aún no han sido estudiadas en profundidad y este artículo se propone contribuir a ahondar en las diferencias en los videojuegos localizados en función del tipo de proveedor de la traducción. A través de una encuesta a los desarrolladores de 172 videojuegos, se han confirmado datos como el tipo de traductor o el nivel de revisión y, gracias a dichos datos, se ha construido un corpus multimodal de cuatro videojuegos traducidos por profesionales (con mayor o menor nivel de revisión y control de calidad) y dos videojuegos traducidos por voluntarios. Los datos preliminares y el estudio macroestructural del corpus han revelado en qué contexto se localizaron los videojuegos, así como que no se realizaron cambios más allá de la subtitulación y/o doblaje del discurso escrito u oral (no hubo cambios ni en la música de fondo ni en los iconos gráficos, independientemente del tipo de traductor). El estudio microestructural, a su vez, ha destacado diferencias lingüísticas entre los videojuegos, siendo aquellos traducidos por voluntarios los que más errores presentan. En el corpus analizado, el subgrupo de los videojuegos traducidos por voluntarios presenta hasta siete veces más fenómenos perceptibles por el jugador final que el subgrupo traducido por profesionales con un proceso de localización más exhaustivo.

Palabras clave
videojuegos; localización; traducción audiovisual; corpus multimodal; voluntarios

Abstract

Many video games, especially those developed by indie companies, are translated by volunteers without training in translation. The consequences of this practice are yet to be studied in depth and this article will try to contribute to the research on the differences in the localized games depending on the type of translation provider. Through a survey of the developers of 172 video games, some details such as the profile of the translator or the revision level applied have been confirmed. Thanks to this information, we have built a multimodal corpus of four games translated by professionals (with higher or lower revision and quality control levels), and two games translated by volunteers. The preliminary data and the macrostructural study of the corpus have revealed the context in which the videogames were localized and that no changes were applied to elements outside the written and spoken discourse (there were no changes to the background music or graphic icons, regardless of the type of translator). The microstructural analysis, in turn, has highlighted linguistic differences among games, being those translated by volunteers the ones that include more mistakes. In the analysed corpus, the subgroup of videogames translated by volunteers presents up to seven times more phenomena noticeable by the end player than the subgroup translated by professionals with the more exhaustive localisation process.

Keywords
video games; localization; audiovisual translation; multimodal corpus; volunteers

1. Introducción

Los videojuegos se han convertido en una opción de ocio generalizada (AEVI, 2022; Desarrollo Español de Videojuegos, 2022) con niveles de complejidad equiparables a los de los productos fílmicos (Fernández Costales, 2012) y presupuestos de producción de hasta cientos de millones de dólares (Bowen, 2022). Al mismo tiempo, la facilidad de acceso a la tecnología ha democratizado la comercialización de videojuegos y ha propiciado también la aparición de pequeñas empresas desarrolladoras que disponen de gran inventiva, pero escasos recursos. Este intrincado escenario provoca un interés académico interdisciplinar del que son partícipes los Estudios de Traducción, y que ha consolidado la investigación académica en localización de videojuegos (Mangiron, 2018). Sin embargo, la investigación mediante el uso de corpus en localización todavía es escasa (Jiménez-Crespo, 2009), especialmente en el caso de los videojuegos (Mangiron, 2018; Mejías-Climent, 2021a). El presente artículo expone el análisis de un corpus multimodal de seis videojuegos localizados del inglés al español y que han sido traducidos por traductores profesionales o traductores voluntarios con un mayor o menor grado de revisión. Así, este trabajo contribuye a +ampliar la investigación con corpus multimodales en localización de videojuegos, un área poco explorada hasta la fecha.

El proceso de localización de un videojuego está compuesto por distintas tareas, como la internacionalización, la preparación del kit de localización, la creación de glosarios, la traducción, la revisión, la subtitulación, el doblaje, la implementación de los recursos, el control de calidad y la producción del videojuego localizado (Muñoz Sánchez, 2017; O’Hagan & Mangiron, 2013). De este listado, que podría subdividirse en tareas más concretas, se destacan tres conceptos que más adelante se utilizan como criterio de inclusión en el corpus analizado: la internacionalización, que consiste en la preparación del producto desde la fase de diseño, para que posteriormente pueda ser adaptado a otros mercados y culturas (Honeywood & Fung, 2012; Muñoz Sánchez, 2017; Scholand, 2002); la revisión, entendida como la lectura bilingüe y exhaustiva del texto por una persona (o grupo de personas) distinta de la que ha realizado la traducción; y el control de calidad lingüístico (o testeo lingüístico), la única fase que permite revisar la traducción una vez importada en el entorno de juego.

El modelo de localización tradicional distingue entre la localización interna, en la que los traductores están contratados en plantilla, y la localización externa, en la que los traductores son colaboradores externos contratados en momentos puntuales en función de las necesidades de la empresa (O’Hagan & Mangiron, 2013). Ambos modelos corresponden a perfiles profesionales en los que los traductores reciben una remuneración económica por su trabajo y suelen tener formación y/o experiencia en traducción.

No obstante, muchos desarrolladores, especialmente los denominados desarrolladores indie (de independiente), que no cuentan con el patrocinio y la protección de una gran distribuidora, encuentran dificultades para mantener su solvencia económica (Schreier, 2017). Esta escasez de recursos económicos y el propósito de lanzar todas las localizaciones al mismo tiempo para aprovechar al máximo la inversión en publicidad (Bernal-Merino, 2015) pueden motivar la elección de traductores no profesionales, como traductores voluntarios (O’Hagan & Mangiron, 2013).

En este estudio no se hace referencia a la traducción que el propietario de los derechos no ha solicitado y que los seguidores realizan espontánea e ilegalmente, denominada traducción comunitaria (Gil Puerto, 2017; O’Hagan & Mangiron, 2013), sino a la traducción que permite y fomenta el propietario de los derechos del juego, como el crowdsourcing y la traducción colaborativa (Bernal-Merino, 2015; O’Hagan & Mangiron, 2013).

Los voluntarios normalmente reciben poca o ninguna remuneración por su trabajo (O'Hagan, 2009), pero en ocasiones reciben descuentos para adquirir el juego o son recompensados con la inclusión de su nombre en los créditos (Glezos, 2016). Al contrario de lo que ocurre en la traducción realizada por profesionales, los voluntarios normalmente forman parte del público objetivo de los videojuegos, lo que transforma la exterioridad de una traducción producida para una audiencia en la interioridad de una traducción producida por la propia audiencia (Cronin, 2013). La calidad de la traducción colaborativa puede ser variable (Díaz-Cintas & Muñoz Sánchez, 2006) y verse resentida ante la falta de experiencia o formación de los voluntarios, así como debido a la combinación del trabajo de numerosos traductores (Beens, 2016). Al mismo tiempo, la falta de experiencia o formación puede verse compensada por los conocimientos que los voluntarios tienen sobre el género del producto (O'Hagan, 2008). En cualquier caso, una traducción por crowdsourcing bien gestionada y revisada puede generar gastos parecidos a la subcontratación de la misma traducción a una agencia (DePalma & Kelly, 2008, citados en O'Hagan, 2009; Glezos, 2016).

En los siguientes apartados, se describe la construcción y el análisis de un corpus multimodal de seis videojuegos que profundiza en las diferencias halladas en las versiones localizadas en función del tipo de traductor y el nivel de revisión aplicado.

2. Metodología

El presente análisis de corpus constituye la segunda fase de un estudio más amplio que analiza la relación entre el proceso de localización de un videojuego, el videojuego como producto localizado y la recepción por parte de los jugadores (Zorrakin-Goikoetxea, 2022a). La metodología específica y completa de la primera fase puede consultarse en Zorrakin-Goikoetxea (2022a, 2023), pero se describe brevemente a continuación para proporcionar contexto al análisis del corpus.

A partir de los 3003 videojuegos disponibles en español en Steam¹ y publicados entre 2006 y 2016, se realizó un estudio probabilístico para seleccionar aleatoriamente una muestra de la población. De los 1619 videojuegos seleccionados aleatoriamente, los desarrolladores de 172 videojuegos (el 10.62 %) respondieron una encuesta sobre las decisiones que tomaron durante el proceso de localización. Este fue el número mínimo de videojuegos necesarios para trabajar con un 95 % de confianza y un 7.5 % aproximado de margen de error. Entre otras cuestiones, los desarrolladores confirmaron su familiarización con el concepto de «localización», la lengua de origen de los videojuegos, el tipo de traductor que participó en la localización, el nivel de internacionalización aplicado, y los niveles de revisión y control de calidad lingüístico llevados a cabo. Estas tres últimas preguntas se plantearon como escalas de opinión con seis niveles, donde el primer nivel se asocia a un nivel mínimo de internacionalización, revisión o control de calidad y el sexto nivel se asocia a un nivel máximo. Se optó por escalas con un número par de respuestas para que los encuestados no pudieran elegir una posición neutral (Morales Vallejo, 2011). Los resultados de la encuesta proporcionaron información suficiente para construir el corpus que se presenta en este artículo.

En relación con la metodología de corpus, debe destacarse el carácter multimodal de los videojuegos, que requiere la utilización de corpus multimodales o MMC (Soffritti, 2019). En esta variedad de corpus, deben quedar reflejados los diversos modos de transmisión de la información, puesto que sería contradictorio pretender estudiar la traducción audiovisual de la que forman parte los videojuegos, sin contemplar la información transmitida por el canal visual (Gambier, 2006). Además, dado que las traducciones se consideran el resultado de factores antecedentes (Chesterman, 2000), es necesario observar el contexto extralingüístico en el que se desarrollan los videojuegos. Ejemplo de ello son los trabajos llevados a cabo por autores como Mejías-Climent (2021b) o Santos y Humblé (2023). En el presente caso, el contexto extralingüístico viene definido por la información obtenida en la encuesta de la primear fase. Esta triangulación o combinación de métodos (el corpus y la encuesta) permite analizar el objeto estudiado (la localización de videojuegos) desde diferentes puntos de vista, abarcando su complejidad y facilitando su comprensión (Taylor & Marchi, 2018).

La metodología de corpus empleada se basa en los más de veinte años de experiencia en análisis de corpus de las investigaciones generadas en torno al proyecto TRACE (TRAducciones Censuradas)², según la cual, la transición del catálogo al corpus no debe ser abrupta sino gradual (Merino Álvarez, 2003). Por este motivo, se han aplicado los siguientes criterios de inclusión de forma sucesiva. En primer lugar, se han preseleccionado los 164 juegos cuyos desarrolladores han participado en la encuesta y cuya lengua original no es el español. De las 172 respuestas obtenidas, cinco de los juegos se han descartado porque los desarrolladores indicaron que los juegos no contenían texto (solo elementos gráficos) y otros tres se han descartado porque, según las respuestas de los desarrolladores, la lengua original de los juegos era el español. En segundo lugar, se han descartado los juegos con menos de 30 000 jugadores porque SteamSpy³, la página de la que se ha obtenido la estimación de los jugadores, advierte de la posible inexactitud de los datos por debajo de esa cifra (Galyonkin, 2017). Este segundo criterio ha dado lugar a una preselección de 82 juegos. El siguiente paso en la creación del corpus ha consistido en delimitar tres subgrupos de análisis, denominados SG1, SG2 y SG3 respectivamente:

1. SG1: Videojuegos traducidos por profesionales y que han seguido un proceso de localización más exhaustivo. En este subgrupo se han incluido los videojuegos cuyos desarrolladores han elegido el nivel máximo de familiarización con el concepto de «localización» y que han aplicado niveles máximos de internacionalización, revisión y control de calidad lingüístico (nivel seis de la escala de seis niveles). Además, el traductor debe ser una agencia de traducción o un traductor profesional (interno o externo). Se ha incluido la familiarización con el concepto de «localización» como factor discriminatorio porque se ha considerado que los desarrolladores más familiarizados con el proceso de localización aplicarán de forma más consciente tareas como la internacionalización, la revisión y el control de calidad lingüístico.

2. SG2: Videojuegos traducidos por profesionales y que han seguido un proceso de localización menos exhaustivo. Al igual que en el primer subgrupo, el traductor debe ser una agencia de traducción o un traductor profesional, pero se han seleccionado los juegos cuyos desarrolladores han elegido el nivel mínimo en cuanto a la familiarización con el concepto de «localización», y la aplicación de una internacionalización, una revisión y un control de calidad lingüístico (nieves uno y dos de la escala de seis niveles).

3. SG3: Videojuegos traducidos por voluntarios y con un proceso de traducción menos exhaustivo. En comparación con el subgrupo anterior, en lugar de contar con la participación de una agencia o traductor profesional, el traductor debe ser un voluntario o un grupo de voluntarios.

En base a los criterios para cada subgrupo, se han preseleccionado cinco juegos para el SG1, seis para el SG2 y tres para el SG3. Por cuestiones de tiempo, se ha decidido analizar solo dos juegos por cada subgrupo, en concreto, los dos juegos que más texto contienen. Para estimar el volumen de texto de cada juego, se han visionado fragmentos de los juegos en YouTube. Además, habida cuenta de que ninguno de los 25 juegos con mayores niveles de internacionalización, revisión y control de calidad lingüístico había sido traducido por voluntarios, se ha decidido no crear un subgrupo de juegos traducidos por voluntarios con un proceso de localización más exhaustivo.

De acuerdo con el trabajo de Corpas Pastor (2001), el corpus resultante se clasifica como un corpus digitalizado, paralelo, bilingüe y unidireccional en la combinación de inglés a español. Dado que los desarrolladores que participaron en la encuesta lo hicieron bajo un acuerdo de confidencialidad, no es posible identificar los seis juegos que conforman el corpus definitivo y solo se proporcionan datos anonimizados. El análisis del corpus, desarrollado durante 2019, se ha llevado a cabo siguiendo el modelo de Lambert y Van Gorp (1985), que se divide en cuatro niveles: datos preliminares (información contextual), estudio macroestructural (información extratextual), estudio microestructural (información a nivel textual) y estudio intersistémico (relaciona la información obtenida en los tres niveles anteriores para obtener una visión global).

Ante la imposibilidad de obtener los guiones de los juegos por la estricta confidencialidad que caracteriza a la industria (Mangiron, 2018; Mejías-Climent, 2021b; Muñoz Sánchez, 2011), los textos de origen y las traducciones se han transcrito a partir de los tutoriales de YouTube con más visitas para cada juego y se han alineado en unidades bitextuales emparejadas en formato Excel, con una columna por cada idioma. Las transcripciones se han dividido en segmentos, entendidos con el mismo significado que en los programas de traducción asistida por ordenador: desde un punto, exclamación de cierre o interrogación de cierre hasta el siguiente.

Al comenzar a transcribir los juegos, se ha estimado que cuatro de ellos tienen un volumen de texto considerable (entre varios miles y decenas de miles de palabras). Los otros dos juegos (uno del SG2 y otro del SG1) apenas suman unas 1300 y 2200 palabras respectivamente. Para no distanciar en exceso el volumen de texto analizado en los juegos con más texto del volumen de texto analizable en los juegos con menos texto, se ha establecido el límite en 2000 palabras por juego, desde el inicio del juego hasta alcanzar las palabras necesarias. Este es el máximo número (redondo) de palabras analizable sin superar el número total de palabras del juego de 2200 palabras mencionado arriba.

A la par que se analizaban las transcripciones, se ha visionado también un total de 13 horas y 18 minutos de vídeo (5 horas y 47 minutos en inglés y 7 horas y 31 minutos en español). La diferencia en la duración de los vídeos por idioma se debe a la interactividad de los videojuegos, que repercute en el avance y el desarrollo de cada partida. Tanto la alineación como el análisis se han realizado manualmente porque la interactividad de los videojuegos dificulta su análisis automático (Mejías-Climent, 2021b).

En el análisis microestructural se han analizado solo los subtítulos y el texto en pantalla (se ha excluido el discurso oral por las dificultades añadidas que conlleva su análisis [Mejías-Climent, 2021b]). Se han contemplado tanto técnicas de traducción como errores o despistes, para lo que el método Santoyo o método de valoración negativa (Pajares, 2010) funciona adecuadamente. Este método divide los fenómenos encontrados en cuatro categorías: adición, error, modificación y supresión. En base a las contribuciones de varios autores (Barambones Zubiria, 2009; Chaume, 2012; Chaves, 2000; Martí Ferriol, 2006, 2010; Merino Álvarez, 1994; Molina & Hurtado Albir, 2002; Pajares, 2010; Vázquez Rodríguez, 2014), se han clasificado los fenómenos en 19 subcategorías, repartidas en las cuatro categorías de Santoyo y disponibles en la tabla 1. Se ha tenido en cuenta la multimodalidad del producto al incluir subcategorías como la Contradicción diálogo/imagen y el Formato de presentación inadecuado (Vázquez Rodríguez, 2014). Las definiciones de cada subcategoría no se incluyen aquí por cuestiones de espacio, pero pueden consultarse en Zorrakin-Goikoetxea (2022a).

Tabla 1
Categorías de análisis del estudio microestructural

Adición	Explicitación, Expansión creativa
Error	Calco incorrecto, Contradicción diálogo/imagen, Errata, Formato de presentación inadecuado, Inconsistencia, Ortografía, Puntuación, Texto sin traducir, Variación geográfica
Modificación	Adaptación, Creación discursiva, Combinación de segmentos, División de segmentos, Préstamos, Modulación, Variación de tono
Supresión	Omisión

• Fuente: adaptado de Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

Los fenómenos encontrados se han clasificado como fenómenos perceptibles por el jugador final que solo juega en español o fenómenos no perceptibles por el jugador final, es decir, aquellos que solo pueden observarse mediante la comparación de las unidades bitextuales emparejadas. Algunas subcategorías, como las erratas, suelen ser fenómenos perceptibles por el jugador final, pero otras subcategorías, como las omisiones, solo suelen percibirse al comparar el original con la traducción.

Puesto que algunos fenómenos afectan a una sola letra y otros a oraciones completas, los fenómenos se miden en función del porcentaje de segmentos afectados sobre el total de segmentos analizados. Esto significa que una errata contabiliza igual que una oración no traducida. Aunque podrían haberse establecido diferentes sistemas de puntaje, se ha optado solo por contar el número de fenómenos que pueden quebrar la ilusión de inmersión del jugador porque este trabajo no pretende evaluar el resultado de las traducciones, sino solo describir y estudiar la realidad (Toury, 1995). El videojuego traducido se considera el resultado del trabajo de muchos profesionales, no solo del traductor sino también, entre otros, del revisor, el gestor o el ingeniero.

3. Resultados

Los resultados se han dividido en tres secciones, que corresponden a los tres primeros niveles de análisis del modelo de Lambert y Van Gorp (1985): datos preliminares, estudio macroestructural y estudio microestructural. En lugar de analizar cada juego individualmente, se observa el conjunto de los seis juegos del corpus, tal como se haría en el cuarto nivel de análisis, el estudio intersistémico.

3.1 Datos preliminares

Los datos preliminares se han tomado de la información aportada por los desarrolladores en la encuesta y han servido, entre otros, como criterio para establecer los subgrupos de análisis mencionados en la metodología. Además, han confirmado datos contextuales como los siguientes, que pueden encontrarse resumidos en la tabla 2.

Tabla 2
Resumen de parte del estudio macroestructural

Referencia del juego	Lengua original	Direccionalidad	Número de empleados	Juegos localizados anteriormente	Año de publicación
SG1(1)	Inglés y ruso	Directa	Más de 51	2	2014
SG1(2)	Inglés	Directa	Menos de 5	1	2015
SG2(1)	Inglés	Directa	Menos de 5	0	2014
SG2(2)	Inglés	Directa	Entre 11 y 25	0	2014
SG3(1)	Inglés	Directa	Menos de 5	0	2013
SG3(2)	Alemán	Indirecta	Menos de 5	0	2014

• Fuente: adaptado de Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

De los seis juegos del corpus, cuatro se desarrollaron originalmente en inglés y uno se desarrolló simultáneamente en inglés y en ruso. Los cinco se tradujeron directamente al español. El juego restante, que pertenece al SG3, se desarrolló originalmente en alemán y se ha traducido indirectamente al español, utilizando el inglés, la lengua más habitual en desarrollo y localización de videojuegos (Muñoz Sánchez, 2017), como lengua intermedia (en base al estudio microestructural). Al igual que en el resto del corpus, lo que se ha analizado es la traducción directa del inglés al español.

Cuatro de los juegos se han desarrollado en estudios con menos de cinco empleados, lo que coincide con el alto número de microempresas esperado para una página de juegos de ordenador. Uno de los juegos del SG2 lo ha desarrollado una empresa de entre 11 y 25 trabajadores y un juego del SG1 lo ha desarrollado una empresa con más de 51 trabajadores.

Las empresas del SG1 anteriormente ya habían localizado uno y dos videojuegos respectivamente. En cambio, ninguna de las empresas del SG2 y el SG3 habían localizado juegos anteriormente (aunque algunas sí habían publicado juegos que no habían localizado).

Aunque el catálogo abarca los juegos publicados desde 2006 hasta 2016, los juegos del corpus están comprendidos entre 2013 y 2015. En concreto, los dos juegos del SG1 se publicaron en 2014 y 2015, ambos juegos del SG2 en 2014 y los del SG3 en 2013 y 2014.

3.2 Estudio macroestructural

En el análisis extratextual se percibe un elevado nivel de no traducción, algo habitual en la localización de videojuegos, especialmente de los títulos (Fernández Costales, 2012). El título de los juegos no se ha traducido en cinco de seis casos y, en el caso restante, no se ha modificado, aunque es válido en ambas lenguas porque está compuesto por dos palabras cuya traducción literal del inglés al español es invariable.

Algo similar ocurre con el texto gráfico detectado en pantalla. Este tipo de texto es técnicamente más complejo de traducir (Mejías-Climent, 2021b) porque puede formar parte de una imagen y no almacenarse con el resto del texto traducible. En el corpus, solo uno de los seis juegos parece haber traducido este tipo de texto. Los otros cinco juegos se dividen en un caso en el que no se ha detectado este tipo de texto y cuatro en los que sí se ha detectado texto gráfico, pero que no estaba traducido. En uno de los juegos del SG1, la no traducción del texto gráfico puede contribuir a la ambientación de la historia en un país concreto y, por tanto, puede ser una estrategia de localización consciente y beneficiosa. En el caso del juego desarrollado en alemán (SG3), el texto gráfico detectado aparece en inglés.

Se ha comprobado también que ninguno de los seis juegos analizados ha realizado cambios no lingüísticos durante el proceso de localización. Ni la música (sin letra, en los seis casos), ni los gráficos ni ningún aspecto técnico parecen diferentes en las versiones originales y localizadas, a pesar de que se han documentado otros videojuegos en los que sí hubo modificaciones de esta índole (O’Hagan & Mangiron, 2013).

Como se observa en la tabla 3, la estrategia de localización no parece depender ni del subgrupo de análisis ni del número de jugadores estimados para cada videojuego: es común tanto a juegos con decenas de miles de jugadores como a juegos con más de un millón de jugadores.

Tabla 3
Resumen de parte del estudio macroestructural

Referencia del juego	Título	Texto gráfico	Música	Jugadores
SG1(1)	Válido en ambas lenguas	No traducido	No modificada	2 200 000
SG1(2)	No traducido	No detectado	No modificada	60 000
SG2(1)	No traducido	Traducido	No modificada	150 000
SG2(2)	No traducido	No traducido	No modificada	130 000
SG3(1)	No traducido	No traducido	No modificada	1 400 000
SG3(2)	No traducido	No traducido	No modificada	120 000

• Fuente: adaptado de Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

3.3 Estudio microestructural

Algunos de los fenómenos encontrados durante el análisis microestructural pueden clasificarse como cambios estilísticos que no afectan a la experiencia del jugador. Este es el caso, por ejemplo, de la combinación de segmentos representada en la tabla 4.

Tabla 4
Combinación de segmentos en el videojuego SG1(1)

EN	ES
Thanks.	¡Gracias, ahora cierra la puerta!
Now close your gate!

• Fuente: Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

Otros fenómenos pueden afectar directamente a la experiencia del jugador y causar extrañeza o confusión. En base al análisis realizado, es posible afirmar que la mayoría de los fenómenos que pueden afectar negativamente a la experiencia de juego son aquellos perceptibles en el texto meta, tal como ocurre en los ejemplos representados en las tablas 5 y 6, que muestran un caso de texto sin traducir y uno de errata. En cada tabla, se ha destacado en negrita el fenómeno analizado.

Tabla 5
Texto sin traducir en el videojuego SG2(2)

EN	ES
Hold [Left Mouse Button] to pick up objects.	Mantén pulsado [Left Mouse Button] para recoger objetos.

• Fuente: Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

Tabla 6
Combinación de segmentos en el videojuego SG1(1)

EN	ES
Hold on, I’m going to have to break through!	¡Agárrate fuerte, vamos a atravezarlo!

• Fuente: Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

En relación con el carácter multimodal de los videojuegos, se han detectado solo cuatro casos de contradicción diálogo/imagen, uno en el SG2(1) y tres en el SG3(2). Tres de ellos utilizan el plural para dirigirse a un solo personaje o el singular para dirigirse a más de un personaje, como en el ejemplo de la tabla 7, en el que se mezcla el uso del singular y el plural en dos segmentos consecutivos. El otro caso de contradicción diálogo/imagen consiste en el uso de un adjetivo masculino para referirse a un personaje femenino. Todos estos casos parecen relacionados con la falta de contexto o referencias visuales, algo habitual en localización de videojuegos (Mejías-Climent, 2021b).

Tabla 7
Contradicción diálogo/imagen en el videojuego SG2(1)

EN	ES
You should listen […].	¡Tendrías que oír […]!
But hey, let's talk about you.	Pero hablemos de vosotros.

• Fuente: Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

En cuanto al formato de presentación inadecuado, se han detectado cuatro casos, dos en cada juego del SG2. Tres de ellos están relacionados con variables que el traductor seguramente no podía ni alterar ni cambiar de posición, y que han dado lugar a estructuras poco naturales o con paréntesis para indicar opciones de plural y singular al mismo tiempo (véase tabla 8). El último caso consiste en un subtítulo que, en la versión localizada, permanece en pantalla varios segundos después de que la locución finalice, pero que en la versión original desaparece al mismo tiempo que termina la locución.

Tabla 8
Formato de presentación inadecuado en el videojuego SG2(1)

EN	ES
50% killed 1 hostage	50% 1 rehén asesinado
2 tried to escape	2 ha(n) intentado escapar

• Fuente: Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

En la tabla 9, se muestran los porcentajes de segmentos clasificados en alguna de las categorías de análisis en cada uno de los juegos del corpus. Además, se dividen entre los fenómenos perceptibles al jugar a la versión en español y los fenómenos que solo pueden percibirse al comparar las unidades bitextuales en la lengua de origen y la lengua meta, que, como hemos indicado, son los que más errores concentran.

Tabla 9
Porcentaje de segmntos con algún fenómeno destacable

Tipos de fenómenos	Categoría	SG1(1)	SG1(2)	SG2(1)	SG2(2)	SG3(1)	SG3(2)
Perceptibles en español	Adición	1.40 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %
	Error	0.00 %	4.00 %	1.15 %	7.29 %	32.61 %	13.49 %
	Modificación	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.76 %
	Supresión	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %
Subtotal		1.40 %	4.00 %	1.15 %	7.29 %	32.61 %	14.25 %
Perceptibles en unidades bitextuales	Adición	1.05 %	0.40 %	0.00 %	0.40 %	0.54 %	1.53 %
	Error	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %	0.00 %
	Modificación	8.07 %	3.20 %	7.36 %	6.48 %	4.89 %	7.38 %
	Supresión	1.75 %	1.20 %	2.30 %	4.45 %	0.00 %	1.27 %
Subtotal		10.88 %	4.80 %	9.65 %	11.33 %	5.43 %	10.18 %
Total		12.28 %	8.80 %	10.80 %	18.62 %	38.04 %	24.43 %

• Fuente: adaptado de Zorrakin-Goikoetxea (2022a)

De esta tabla se extrae que, al menos en el corpus analizado, se perciben diferencias en el producto traducido en función del tipo de traductor. De media, el subgrupo de los videojuegos traducidos por voluntarios (SG3) presenta hasta siete veces más fenómenos perceptibles por el jugador final que el subgrupo traducido por profesionales con un proceso de localización más exhaustivo (SG1). El SG2, en el que no se han realizado tantas revisiones ni controles de calidad como en el SG1, también presenta un mayor número de fenómenos perceptibles por el jugador final que el SG1, pero las diferencias no son tan marcadas como respecto al SG3. Estos resultados siguen la misma línea que los de un estudio anterior que encontró más errores en la traducción de Final Fantasy VI hecha por aficionados que en la traducción hecha por un traductor profesional (Pérez Álvarez, 2016).

De la tabla 9 también puede extraerse que el número de fenómenos perceptibles en español es menor que el número de fenómenos perceptibles en las unidades bitextuales en los cuatro juegos del SG1 y el SG2. Estos últimos fenómenos pueden representar cambios creativos que no empeoran e incluso pueden mejorar la traducción (Zorrakin-Goikoetxea, 2022b). En cambio, en los juegos del SG3, el número de fenómenos perceptibles en español es mayor que el número de fenómenos perceptibles en las unidades bitextuales y está constituido principalmente por errores.

4. Conclusión

El corpus presentado en este artículo engloba el análisis de seis videojuegos localizados al español y publicados entre 2013 y 2015 en Steam. Por su reducido tamaño, no es representativo de la población de la que se extrae y, en cualquier caso, refleja un periodo concluido hace ya varios años. No obstante, el corpus abarca un número de videojuegos del que pueden extraerse conclusiones preliminares (Mejías-Climent, 2021a) y, dado que no se han realizado estudios similares en el mismo periodo, actúa como testigo de una época y posible referencia para estudios posteriores.

En el estudio macroestructural, destaca la ausencia de cambios no lingüísticos en los videojuegos. Ni el título, ni los gráficos, ni la música, ni el formato de los subtítulos, ni ningún otro aspecto parece haber sufrido modificaciones en la localización de una lengua a otra, lo cual coincide con lo aportado por el análisis de seis videojuegos desde una perspectiva indie de Toftedahl, Backlund y Engström (2018). Incluso en el juego desarrollado originalmente en alemán, el texto gráfico se muestra solo en inglés, probablemente para llegar a un público más amplio sin invertir en la edición del texto gráfico en más de un idioma. A pesar de que la localización, en principio, incluye estrategias de adaptación que van más allá de la traducción, estos cambios no lingüísticos parecen reservados a juegos de marcado contenido cultural (Crosignani & Ravetto, 2011), localizaciones entre lenguas y culturas más distantes, como el japonés y el inglés (Fernández Costales, 2012) o juegos con un mayor presupuesto.

Llegados al estudio microestructural, se ha mostrado que el tipo de proveedor de la traducción (profesional o voluntario) influye en el número de fenómenos y errores encontrados en la localización. Los dos videojuegos traducidos por voluntarios (SG3) presentan, de media, siete veces más fenómenos perceptibles en español que los videojuegos traducidos por profesionales y que han pasado por un proceso de localización más exhaustivo (SG1). En los dos casos traducidos por profesionales en los que se ha aplicado un proceso de localización menos exhaustivo (SG2), es decir, en los casos en los que apenas se ha internacionalizado, revisado o testeado el juego, se han encontrado más fenómenos que en los casos en los que sí se han llevado a cabo estos procesos. Las diferencias respecto a los juegos traducidos por voluntarios, sin embargo, son mucho menores, de lo que se deduce que el tipo de traductor parece tener mayor influencia en el resultado que la aplicación de una internacionalización, una revisión y un control de calidad.

Finalmente, los fenómenos relacionados con la multimodalidad de los videojuegos representan menos de un 1 % de los fenómenos encontrados y parecen relacionados con la falta de contexto o referencias visuales y las variables, dos características habituales de este tipo de producto audiovisual.

La localización de videojuegos, por sus características distintivas, exige un diseño de corpus que tenga en cuenta la estricta confidencialidad de la industria y la multimodalidad del producto (Mejías-Climent, 2021a). El corpus analizado ha aportado nuevos datos a la investigación sobre traducciones realizadas por profesionales frente a traducciones realizadas por voluntarios. Hasta donde llegan los conocimientos de quien escribe este artículo, por el momento se trata del mayor corpus de videojuegos en este tipo de comparación, y sus resultados siguen la misma línea que otros análisis anteriores, más reducidos en cuanto a la muestra analizada (Pérez Álvarez, 2016). De este modo, la investigación llevada a cabo pretende enriquecer la creciente bibliografía académica sobre localización de videojuegos. Se espera también que el corpus, a pesar de ser limitado, pueda ser un punto de partida interesante para la reflexión y el planteamiento de otros estudios relacionados. Podría repetirse, por ejemplo, un estudio similar en una fecha posterior, con el objetivo de observar la evolución del mercado. Igualmente, de estos resultados podrían derivarse otras investigaciones que profundicen en los resultados obtenidos, como un análisis más amplio de las diferencias entre juegos traducidos por profesionales y voluntarios, o del efecto de estas en la recepción por parte de los jugadores.

• 1
  Servicio de distribución digital de videojuegos alojado en https://store.steampowered.com/
• 2
  http://trace.unileon.es; http://www.ehu.es/trace
• 3
  https://steamspy.com/

Agradecimientos

Me gustaría agradecer su contribución a todos los desarrolladores que participaron en la encuesta. Esta investigación no hubiera sido posible sin la colaboración desinteresada de los profesionales de la industria.

• Datos de la investigación

  No se aplica.

• Financiación

  No se aplica.

• Derechos de uso de imagen

  No se aplica.

• Aprobación de comité de ética en investigación

  No se aplica.

• Publisher

  Cadernos de Tradução es una publicación del Programa de Posgrado en Estudios de Traducción de la Universidad Federal de Santa Catarina. La revista Cadernos de Tradução está alojada en el Portal de Periódicos UFSC. Las ideas expresadas en este artículo son responsabilidad de sus autores y no representan necesariamente la opinión del equipo editorial o de la universidad.

• Corrección de normas

  Alice S. Rezende – Ingrid Bignardi – João G. P. Silveira – Kamila Oliveira

Declaración de disponibilidad de datos de investigación

Los datos de esta investigación, que no están expresados en este trabajo, podrán ser proporcionados por el/los autor(es) bajo solicitud.

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Editado por

Editores del número especial

Andréia Guerini – Fernando Ferreira Alves – Orlando Grossegesse

Editor de sección

Willian Moura

Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  19 Jul 2024
• Fecha del número
  2024

Histórico

• Recibido
  17 Mayo 2023
• Acepto
  19 Oct 2023
• Revisado
  20 Feb 2024
• Publicado
  Abr 2024