Combatendo fogo com fogo : a tradução de um texto especializado com o auxílio de um corpus personalizado

Abstract

Neste trabalho, pretende-se relatar uma experiência de tradução para o inglês do artigo acadêmico “Autoconstrução e produção da cidade: outra genealogia dos estudos de infraestruturas urbanas”, auxiliada por um minicorpus descartável DIY. Utilizando os pressupostos da Tradução Funcionalista (Nord, 2006) e da Linguística de Corpus aplicada à tradução, compilaram-se dois corpora. Um deles será personalizado, ou seja, o corpus C1 consistirá em textos da bibliografia do próprio artigo, e o outro, o corpus C2, será especializado, contendo textos acadêmicos relacionados à área de estudos, Estudos Urbanos, do artigo traduzido. Realizaram-se pesquisas por equivalentes nos corpora, guiando-se pelas palavras-chaves (keywords) e pelos n-gramas (n-grams) frequentes extraídos do texto de partida, através do software AntConc (Anthony, 2024). As análises, em geral, foram baseadas no levantamento de colocados de termos e nas buscas dos contextos de uso desses termos. Observando-se os resultados da pesquisa de termos nos dois corpora, constatou-se que o corpus personalizado teve uma leve vantagem na oferta de termos em relação ao corpus especializado, ainda que ambos tenham se demonstrado recursos adequados para o auxílio de tradução especializada.

This study aims to report an experience of translating into English the academic article 'Autoconstruction and city production: another genealogy of urban infrastructure studies', aided by a DIY disposable minicorpus. Using the assumptions of Functional Translation Theory (Nord, 2006) and Corpus Linguistics applied to translation, two corpora were compiled. One of them will be personalized, that is, corpus C1 will consist of texts from the bibliography of the article itself, and the other, corpus C2, will be specialized, containing academic texts related to the field of study, Urban Studies, of the translated article. Searches for equivalents were carried out in the corpora, guided by the keywords and frequent n-grams extracted from the source text, aided by the software AntConc (Anthony, 2024). The analyses, in general, were based on the search for collocations of terms and on the search for the contexts of use of these terms. Observing the results of the term search in both corpora, we found that the personalized corpus had a slight advantage in offering terms in relation to the specialized corpus, although both have proven to be adequate resources for assisting specialized translation.