Buenos días a todo el mundo y
a todas las personas que nos ven en línea.
Estamos con la Dra. Valentina Ragni
y estamos encantados de tenerla aquí.
Viene de la Universidad de Varsovia y queremos
agradecer especialmente la beca que ha recibido
para estancias breves en la Facultad de
Filología de la UNED para investigadores
de prestigiosas universidades.
Así que muchas gracias a la facultad.
Quiero recordar a las personas que están
en línea que pueden escribir consultas debajo
del vídeo. Las recibiremos, y al final de la
charla, contestaremos a todas las preguntas.
Voy a cambiar a inglés.
Estamos encantados de tener a
la doctora Valentina Ragni con nosotros.
Está aquí gracias a la beca que recibió de la UNED,
así que estamos muy agradecidos a la facultad.
A día de hoy, Valentina es alumna postdoctoral en
el proyecto Watch Me en la Universidad de Varsovia.
Tiene un doctorado en TAV por la Universidad de Leeds,
donde investigó la retención mnemotécnica
de estudiantes de L2 al crear subtítulos inversos
usando la técnica de "eye tracking" (seguimiento ocular).
Está interesada en los aspectos cognitivos
y psicolinguísticos de la traducción,
como herramienta de aprendizaje y
como práctica profesional y, en particular, en la
lectura de subtítulos, estudiado mediante
la tecnología de eye tracking.
Forma parte del grupo de investigación TRADILEX,
coordinado por la profesora Noa Talaván y con sede en la UNED.
Hoy presentará una charla titulada:
"Introducción al seguimiento ocular en
Traducción Audiovisual, métodos y aplicaciones".
En esta ponencia, presentará la tecnología
de seguimiento ocular y su desarrollo. También examinará
algunas aplicaciones prácticas en el contexto de TAV,
enfocándose principalmente, pero no solamente, en subtítulos
y su aplicación en aprendizaje de idiomas extranjeros.
Le cedo el turno de palabra a Valentina.
Muchas gracias por estar aquí hoy.
Muchas gracias por invitarme.
Procedo a compartir mi presentación con vosotros.
Espero que podáis verla.
Voy a hacerla un poco más grande.
Por favor, decidme si no podéis verla.
Y, sin más preámbulos, ya que hay bastante que cubrir,
me gustaría empezar.
Podéis ver el título de mi presentación.
El plan para hoy es, primero de todo,
repasar conceptos básicos y definiciones
que serán útiles en esta charla.
Luego profundizaré sobre el eye tracking
y haré un repaso bastante general
del software, hardware, de los principales
movimientos de los ojos, de las métricas que
pueden ser derivadas de estos movimientos oculares,
de las hipótesis claves que existen en el campo.
También vamos a observar patrones de lectura.
Y, por último, echaremos un vistazo a algunos
estudios, probablemente solo uno, o tal vez dos,
tres si tenemos suerte.
Veremos qué tal vamos de tiempo.
Estudios que usan esta tecnología en la traducción audiovisual,
principalmente, como dijo Jennifer, pero
no exclusivamente, en el aprendizaje de lenguas.
Así que, primero de todo, empezando con conceptos
y definiciones, ¿qué es la Traducción Audiovisual?
Algunos de vosotros ya conoceréis este concepto,
es solo una de las posibles definiciones,
una definición bastante antigua, de Katharina Reiss.
La traducción audiovisual puede ser definida
como la traducción de textos multimedia.
Textos verbales que son solo parte de un conjunto más grande.
Un conjunto más grande porque hay, por
supuesto, información adicional
que se debe considerar y que se traduce,
esta información la encontramos en los
elementos que acompañan al lenguaje.
Tenemos imágenes, música... Incluso ruidos.
También añadiría gestos, expresiones faciales, escenarios
construidos en el teatro o en la película,
Si la película es el material que estamos traduciendo: pantallas, etc.
La segunda pregunta relevante para la charla
de hoy es, ¿qué es el eye tracking?
Esta es solo una de las
posibles definiciones, y una bastante general,
el eye tracking se puede definir como
un método experimental
de grabación del movimiento de los ojos.
Entonces, el movimiento ocular que hace el cuerpo humano
y hacia dónde se dirigen los ojos, la mirada,
a través del tiempo y a través de las
tareas.
Es un método muy común, que cada vez se usa más
para observar dónde se presta atención visual
dentro y fuera del ámbito de la traducción audiovisual.
Bueno, ¿por qué deberíamos usar esta tecnología?
El eye tracking se clasifica en: "pensado" o "creído",
y me gustaría enfatizar las palabras pensado o creído,
Se piensa que aporta a los
investigadores una ventana a la mente humana.
El eye tracking tiene ventajas importantes
comparado con otras medidas de procesamiento
que usamos en la disciplina psicolingüística,
Permite un procesamiento más natural,
no requiere una tarea secundaria, como
por ejemplo, una tarea de decisión léxica,
y proporciona una fuente de datos muy rica de cada instante
que se desarrolla a tiempo real.
También es bastante discreto,
de ahí el término "procesamiento natural".
Es bastante fácil, como veremos más tarde,
que estas herramientas pasen desapercibidas
especialmente ahora que se están volviendo cada vez más pequeñas
así que es bastante fácil para los participantes
olvidarse de que están siendo estudiados,
que están haciendo un experimento porque están
completamente inmersos en lo que están haciendo.
He mencionado las palabras "creer" y "pensar",
esto implica algo que creemos que
es fundamentalmente una hipótesis.
Es la hipótesis del ojo-mente, que fue inicialmente
propuesta por Justin Carpenter en 1980,
que dice que no hay un retraso apreciable
entre lo que observado y lo que se procesa.
En otras palabras, donde ponemos la
mirada es donde nos prestamos atención.
Supongo que podéis pensar en casos en los que esto no se aplica.
Esto se llama "leer mecánicamente",
Igual os ha pasado que
estáis leyendo un libro
palabra tras palabra
línea tras línea
y justo una palabra aleatoria hace que
penséis en vuestro último viaje al Caribe
o en vuestra familia o lo que vais a cenar.
Se os va el santo al cielo y pensáis en cualquier otra cosa.
Sin embargo, vuestros ojos siguen viendo las palabras
hasta que os dais cuenta de lo que pasa
y tenéis que volver atrás
tres o cuatro líneas, quizá, y empezar a leer de
nuevo, porque no estabais prestando atención.
Por ello, esta hipótesis no es siempre correcta
y leer sin prestar atención
demuestra que no es correcta.
Pero en la mayoría de casos, sí se aplica.
Es una suposición que se da por hecho.
y es aceptada en muchos de los campos de estudio.
en los que se aplica el eye tracking.
Aquí podéis ver algunos.
No voy a explicar todos, pero podéis haceros una idea
del espectro tan amplio donde se puede aplicar.
Solo voy a destacar los que son
relevantes para nosotros.
Psicología, por supuesto,
psicolinguística, más específicamente.
La investigación sobre la lectura, la adquisición de segundas
lenguas y el aprendizaje de lenguas extranjeras.
Por último, estudios de traducción.
Pongo los estudios de traducción al final, a propósito,
porque, en realidad, comparado con otras disciplinas,
nuestra disciplina es bastante
reciente en el uso de esta tecnología.
Debido a la investigación en lectura, por ejemplo,
que se ha desarrollado junto a esta tecnología.
Gracias a la investigación en lectura
la tecnología de eye tracking
en parte, se ha desarrollado.
Llegamos un poco más tarde, pero hay cosas muy
útiles que podemos hacer con esta tecnología.
Ahora que tenemos esta idea general
vamos a profundizar en el eye tracking.
Lo primero que me gustaría aclarar es que hay muchos fabricantes.
Como hemos visto en la diapositiva anterior, hay
campos de aplicación muy diversos.
Por lo tanto, si hay demanda, va a haber suministros.
Hay muchas empresas, comerciales y no comerciales,
pero principalmente empresas comerciales que
fabrican tanto hardware como
software de eye tracking.
Aquí tenéis algunos nombres.
Sin embargo, en nuestro ámbito,
incluyendo la traducción audiovisual,
estas son las tres principales.
SR Research es la empresa que fabrica el
eye tracker conocido como EyeLink.
Hablaré bastante de este eye tracker en mi charla.
Es un hardware que tiene mucha precisión
y es el que usamos en nuestro laboratorio.
Os lo enseño en un momento.
SMI es una empresa que ha cesado su actividad
pero hay estudios importantes en TAV y en
traducción que todavía utilizan sus productos.
Y TOBI, que es otra empresa que sigue
activa y fabrica eye trackers.
Este es un eye tracker fabricado por iLink.
Es el que usamos. Se llama 1000+.
También tenemos esta, SMI.
Aquí está en su modo portátil.
Bueno, tampoco es excesivamente portátil.
Aquí está el eye tracker.
Igual que antes, el eye tracker está aquí, en la pantalla.
Y es bastante grandecito como podéis ver.
Ahora tenemos eye trackers más
modernos, como, por ejemplo, el 4C.
Como dije antes, pueden pasar desapercibidos.
Cuando tienes un aparato tan pequeño,
es muy fácil que no se le preste atención.
Lo siento, no es muy fácil de mover.
Ojalá tuviese un teclado.
Otras piezas de hardware que podríais
necesitar son los licence keys (llaves de licencia).
Puede o no necesitarlos.
Si estáis utilizando iLink, seguramente lo estaréis usando.
De este modo, solo podréis utilizar algunas de los
aplicaciones del software si tenéis esto conectado.
¿No se puede volver? Bien.
Así que solo podéis usar esto si...
...gracias, esto es muy útil.
Solo podéis usar el software adecuado si los tenéis conectados.
Si solo tenéis una llave y vuestro
laboratorio es grande, sería un inconveniente.
Apoyabarbillas. Esto es muy útil. Si lo tenéis, por favor, usadlo.
Lo agradeceréis, porque la calidad de datos de
vuestro proyecto será mayor.
Puede que se necesite una tarjeta de sonido externa o no.
Nosotros utilizamos una.
También podéis usar una caja de tiempo de reacción.
Esto es lo que veis aquí en la imagen.
Es una caja sencilla donde tenéis, normalmente, un par de botones.
Podéis pedirle a vuestros participantes que
digan "sí, conozco esta palabra extranjera".
Si presiono el botón verde, la conozco.
Y si no, pulso el botón rojo.
Y después se calcula el tiempo de reacción.
¿Cuánto tiempo necesitan ciertas palabras para que los
participantes, por ejemplo, los estudiantes, les den una respuesta?
También podéis conectar micrófonos.
Si estás interesado en evaluar, por ejemplo, cómo las personas realizan
locutaciones o actividades de doblaje,
esto también puede ser utilizado.
Y luego hay otros artilugios, otros
objetos que podéis usar, como tablets
o también móviles.
Otro aparato que podéis utilizar
son gafas especiales para el eye tracking.
Esta soy yo con estas gafas especiales
en un laboratorio de Poznań en Polonia.
Son bastante más grandes que mis gafas normales.
El modelo anterior lo podéis
reconocer por la montura.
Ahora son un poco más grandes, pero no tienen esto aquí.
Tienen esta especie de caja.
Y quería enseñaros un poco, en términos
de la precisión, cómo funciona.
Normalmente, una de las cosas que se puede hacer
con el eye tracking es hacer análisis facial.
Se puede ver hacia dónde apunta la mirada: a los
ojos, la boca, nariz... así que es bastante preciso.
Sin embargo, aquí solo tienes un área.
Puedes ver que la persona mira a la cara pero no puedes precisar dónde.
¿Veis? Caras, caras. Después mira a la batería y
luego mira alrededor.
La precisión no es muy buena, pero esto
puede ser usado en muchos experimentos.
Y esto te permite salir al mundo real e investigar
de un modo que no podrías hacer de otra manera.
Por ejemplo, conductores de camiones o la conducción en general.
Así que esta es una área de desarrollo que va muy rápido.
Otra área de aplicación que estábamos comentando
antes es el eye tracking desde una plataforma web.
De nuevo, esto no es muy preciso comparado
con los eye trackers que usamos nosotros,
pero puede marcar la diferencia entre hacer la investigación
y tener participantes y no tenerlos.
¿Por qué? Porque la tecnología
básicamente implica el estudio de personas
en su propio hogar a través de sus propias cámaras en sus ordenadores.
Obviamente esto significa que no tienes el mismo control
sobre los participantes si el estudio fuese en el laboratorio.
Sin embargo, entonces podrías estudiar a muchas más personas
comparado con lo que podrías estar limitado a hacer
si tienes que pedir que la gente vaya al laboratorio
y tener que pagarles más por su tiempo.
Por lo tanto, aquí se pueden recopilar más datos.
Esto podría compensar la falta de
calidad que tendrías.
Podrías descartar a un par de
personas, pero tendrías un montón más.
Real Eye y Gaze Recorder son dos marcas.
Esta soy yo, ayer, probando el GazeRecorder.
Tengo que decir que la calibración no funcionó muy bien.
Mis estándares son bastante altos porque
usamos eye trackers muy precisos.
Y no he usado uno de estos antes en mi investigación, pero es
algo que podría servir para vuestro propio proyecto de investigación.
Si teneis alguna pregunta o quieres comentar esto,
lo podemos dejar para el final de la presentación.
Aquí estaba probando el mismo sistema.
Esta es una serie de esferas que se mueven cuando las miras.
Solo quería captar vuestra atención. No sé si podéis
verlo desde casa, pero hay un montón de puntos aquí.
Mi cara está siendo mapeada,
mis ojos y mis rasgos faciales, nariz y boca.
Esto ayuda al trackeo..
Lo mismo pasa aquí.
Este es WebGazer.js, otro sistema de
eye tracking basado en la web.
Está creado por investigadores
universitarios, así que es open source.
Y puede ser una opción mejor.
Ciertamente es una que vale la pena considerar.
Podéis escribir a los investigadores si queréis.
Son de la Universidad de Brown en Estados Unidos.
Normalmente los investigadores se ponen muy contentos al
compartir sus investigaciones y de explicar cómo funciona.
Así que esto también podría ser una opción.
Quería que os fijaseis en la mirada, que es este pequeño punto aquí.
No tenemos tiempo para verlo ahora, pero compartiré la presentación.
Tenéis el enlace aquí.
Si miráis este video que he grabado aquí,
verás que el ojo se mueve muchísimo por la pantalla.
No es tan preciso, pero podría ser suficiente para ciertos estudios.
Ahora vamos a volver a los sistemas más avanzados.
Obviamente hablamos de hardware, pero también hay software.
Hay dos tipos de software que vienen con estos sistemas.
El primero es el software que se usa para diseñar el experimento.
Y el segundo es el software que se usa para visualizar los datos,
una vez que los has colectado, y a un mayor
o menor nivel, para analizar los datos.
Aunque, lo habitual es extraer los
datos y llevar a cabo un análisis estadístico
en un software estadístico, no dentro del de eye tracking.
Pero hay ciertas cosas que se pueden hacer.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que no solo
se utilizan estos dos tipos de software.
Puede haber software adicional, tanto interno como para eye tracker.
Por ejemplo, Split AVI es un software, un pequeño
archivo ejecutable, que separa el video del audio.
Por ejemplo, en un estudio que hicimos el año pasado,
queríamos evaluar el efecto del sonido.
Si extraemos el sonido de una película con subtítulos,
¿esto afecta la manera en que la gente lee los subtítulos?
Y para hacerlo, separamos los dos, el
video y el sonido, usando Split AVI.
Weblink es otro tipo de software para el que
hay que comprar una licencia separada.
Lo que acabamos de conseguir, y estoy
muy feliz de usarlo próximamente
en EyeLink, y básicamente, graba todo el escenario.
Por ejemplo, así es como lo vamos a usar.
Puedes evaluar el aprendizaje.
Es un proyecto donde no se utilizan subtítulos,
en este estudio nos fijaremos
en cómo la gente aprende con la escritura.
Y luego evaluaremos cómo usan diferentes herramientas digitales,
ChatGPT, glosarios y diccionarios en línea.
Necesitamos poder controlar la pantalla
mientras escriben, con Microsoft Word
o en otro editor de texto,
pero también lo necesitamos para evaluarlo en los sitios web
y páginas, por ejemplo, para ver los prompts en ChatGPT
o para buscar traducciones en Google Translate.
También existen cosas como Python, Matlab, PsychoPy,
que son software de terceros que
se usan para diseñar experimentos.
Translog es un software de gestión
de logins, tal vez os suene.
No son solo esos dos tipos de software que mencioné.
hay varios que necesitaréis conocer
por lo que también hay muchas posibilidades.
Dependiendo de los fabricantes, cambia todo un poco.
Algunos fabricantes crean software que es muy intuitivo de usar,
pero a menudo esto es un poco más limitado.
El fabricante con el que trabajamos, iLink,
fabrica software que es extremadamente complejo,
pero te permite hacer un montón de cosas.
Este es un ejemplo.
Este se llama Experiment Builder (constructor de experimentos)
así que es lo que usas para construir tu
experimento, para diseñarlo.
Parece un poco de los años 90, no voy a
mentir, pero es totalmente personalizable.
Puedes implementar cualquier idea de
estudio que tengas.
¿Puedes hacerlo solo?
No. Lo más probable es que necesites ayuda.
y te encontrarás con problemas, pero eso es parte de la diversión.
Y aun así, en iLink, una vez que has recopilado los datos,
esto es lo que parece el software de visualización de datos.
Podemos ver aquí, espero que lo podáis
ver, dos puntos, uno verde y uno azul.
Estos son los dos ojos, simboliza los dos ojos,
los datos que se recopilaron.
Y luego, como podéis ver,
tenemos las "zonas de interés" que se dibujan automáticamente
alrededor de cada palabra de los subtítulos.
Así que realmente hay muchas posibilidades
desde que se creó.
Cuando estaba haciendo mi doctorado, que fue
hace un siglo, tuve que dibujar estas áreas de interés
alrededor de cada palabra yo misma, manualmente.
Imagina tener que hacer eso, no para cada línea de subtítulos
sino para cada palabra de los subtítulos.
Estarías aquí hasta Navidad.
y no alcanzarías la precisión que se alcanza ahora.
Ha habido muchos avances en los últimos 10 años.
Es un campo que evoluciona
muy rápido, así que si os interesa
os animo a que os adentréis en
este mundo y podáis cosechar beneficios al avanzar.
Os quiero enseñar el set-up
que teníamos en nuestro anterior laboratorio.
Esta es nuestra compañera Agnieszka
y mi futura jefa a partir de la semana que viene.
Ella está sentada, está apoyada en este apoyabarbillas,
así que su barbilla y su frente están en contacto con este aparato.
No duele, lo prometo.
Y aumenta bastante la calidad de datos obtenidos
porque evita el movimiento de la cabeza fuera de la
caja de trackeo.
Este es el EyeTracker, el 1000+, que mencioné antes.
Este es nuestro PC de display de experimento.
Aquí el participante Lee las instrucciones.
Tenemos sonido, si puedo encontrar el
puntero, así que puedes ver los altavoces.
Y aquí en la esquina puedes ver la tarjeta de sonido.
Y, lo más importante, tenemos los aparatos del experimento.
En este caso, yo estaba recogiendo los datos.
Aquí realizas calibración, validación y otros pasos
donde calibras el eye tracker
en función de la persona que lo usa.
Todos somos muy diferentes, así que es muy importante y crucial
para la calidad de datos.
¿Qué tipo de datos se pueden recoger con estos sistemas?
Hay dos tipos de movimientos oculares.
Las "fixations", que son pausas del ojo
en un área específica de los campos visuales.
Están representadas por estos puntos.
Y las "saccades", que son los movimientos rápidos
entre las "fixations". Estos saltos, representados por las líneas.
También me gustaría destacar que, generalmente,
en idiomas europeos, leemos de izquierda a derecha.
Esa es la dirección que seguimos.
Las regresiones son movimientos
del ojo que van en la dirección opuesta.
Y pueden ser "saccades", saltos hacia atrás, o "fixations"
las pausas cuando
el ojo se fija en una palabra o una imagen.
A partir de estas dos categorías de movimiento ocular,
podemos extraer muchas métricas del eye tracking.
Podemos contar las "fixations", podemos medir su duración.
Normalmente en milisegundos.
Podemos medir el tiempo de pausa. El tiempo total.
Si tenemos un área de interés, por ejemplo, la cara de esta persona,
entonces el tiempo de pausa será toda la "fixation"
en eso, o una palabra en particular.
Luego podemos medir la duración media de la "fixation".
Esto es un promedio, así que no es nada más que el tiempo total
dividido por el número de "fixations".
Podemos medir la duración de la mirada.
Esto es relevante en la lectura.
Cuando leemos, podemos pasar por una línea de texto
o una palabra por primera vez, luego algo sucede, nos
interesa o causa alguna dificultad de procesamiento,
así que volvemos y releemos esa palabra.
La duración de la pausa excluye esta relectura,
se tienen en cuenta todas las "fixations" excepto la relectura.
El tiempo de la primera "fixation"
también es bastante relevante para los subtítulos,
así que es posible que el participante esté mirando la imagen,
disfrutando del video, y entonces aparecen los subtítulos.
La primera "fixation"
es la demora, es decir, el tiempo que tarda
el ojo en moverse de la imagen a los subtítulos.
Esto es particularmente relevante para los
subtítulos cortos y, en particular, en un momento
en el que los subtítulos van muy rápido,
porque si el subtítulo aparece durante un segundo
o medio segundo, digamos un segundo,
y tardo 500 milisegundos en mover el ojo,
no tengo un segundo para leerlo, tengo la mitad
porque ya he tardado el otro medio segundo en llegar ahí.
Mi compañero Jan_Louis Kruger ha investigado
sobre este tema tan interesante y publicará
pronto algo sobre esto, así que estad atentos.
También podemos analizar la longitud de "saccade",
esos saltos representados por las líneas.
Podemos ver cruces o cambios, es decir, cuántas veces la gente cambia
de la imagen a los subtítulos.
Sabemos que los subtítulos captan la atención de la mirada.
Cuando el subtítulo aparece, la mirada
quiere ir allí, así que podemos contar estos cruces.
El tiempo de lectura proporcional (PRT)
es otra medida en la que medimos el tiempo de lectura,
el tiempo que se emplea en el área de subtítulos,
como función del tiempo de aparición de subtítulos.
Si paso 500 milisegundos en un subtítulo de 1 segundo,
bueno, eso es la mitad, es el 50% del tiempo.
Si paso 500 milisegundos en un subtítulo de 6 segundos,
2 líneas llenas de texto, bueno, es una fracción de eso,
no es la mitad del tiempo de
presentación, es mucho menos, ¿verdad?
Y esto tiene sentido, así que el resto del tiempo
se puede observar las imágenes y disfrutarlas.
Y, por último, la tasa de salto,
que significa los subtítulos o las palabras que no se leen, se saltan.
Vamos a hacer un pequeño test todos juntos,
incluyendo a las personas en casa, así que, por favor,
no os olvidéis de escribir en el chat.
Tengo un pequeño vídeo de un minuto para
mostraros y después os voy a hacer una pregunta.
Incluyendo a las personas de la sala.
Bien, así que por favor, prestad atención.
Oh, por supuesto.
Bueno, espero que funcione.
Por cierto,
Los distintos colores
representan distintas personas
esto lo hizo mi compañera Agnieszka Szarkowska
que fue quien preparó el vídeo y condujo el experimento.
- Lo haré. - No.
- Está bien. - Robert. - Por favor, Sol.
Lo que Sol intenta decir es...
...que te voy a dejar.
Y él te va a dejar a ti.
Para este...
...siguiente capítulo de nuestras vidas.
- ¿Me vas a dejar? - Sí.
- ¿Quién es ella? - No es lo que piensas.
Es un "él".
- ¿Perdona? - Y es Sol.
Estoy enamorado de Sol.
Sol y yo estamos enamorados.
- ¿Mi Sol? - Su Sol.
¿Quieres decir que eres gay? ¿Y haces cosas gays con él?
- Es más que eso. Estoy enamorado. - Dios mío.
No, esto no tiene sentido.
Sois compañeros de negocio, no amantes. Amigos.
- ¿Cuánto tiempo lleva pasando? - Bueno, unos...
No sé exactamente. 20 años.
¿Y nos lo decís a estas alturas?
¿No ha habido ningún otro momento en las últimas dos décadas?
Bien.
Entonces, mi pregunta para todos es...
¿Qué estaban comiendo?
¿Alguien lo sabe?
No.
Los de aquí, ¿lo sabéis?
¿Puede...?
No puedo decirlo porque lo veo ahora.
Pero, ¿alguien ha contestado en el chat?
Bien, y la siguiente pregunta es...
¿Has mirado los subtítulos?
Sí, lo he intentado.
Aunque era un poco complicado...
Había muchos colores y es la primera vez que veo un video así.
Me he abrumado un poco. - Por supuesto.
La información visual...
Pero recuerdas ver los subtítulos y no recuerdas la comida.
Así que has mirado los subtítulos pero no ves
la otra parte de la pantalla, lo prueba lo que estaba diciendo
Es decir, "Los subtítulos captan nuestra atención".
A veces, entre las caras de los participantes (actores),
que también son atractores de la mirada, y el área de los subtítulos,
nos perdemos otras
osas en el video, pero también esto
significa que los subtítulos son una gran herramienta
que podemos usar para aprender segundas
lenguas y oras lenguas en general.
Tienen este potencial.
Si son útiles o no, es algo que
debe ser estudiado. De hecho,
tenemos mucha investigación actualmente
que nos dice que son útiles.
Pero esta observación inicial
de que atraen la mirada es bastante relevante.
Además, esto ocurre incluso
cuando los subtítulos están en una lengua o escritura
que no entendemos.
Imaginemos que no hablamos ruso, y pongo
subtítulos rusos con escritura cirílica
a veces sucede que los participantes te dicen
"No, no he mirado los subtítulos, no los entiendo".
Y luego ves los patrones de la mirada
y ves que sí que se fijaron en los subtítulos.
Esto tiene mucho potencial para ser estudiado
para el uso de los maestros de idiomas en el aula.
También quería mostraros
un comportamiento típico de los ojos.
Podéis ver esto, lo que hablábamos antes,
es un área de interés sobre la palabra, con forma de caja.
Tenemos la primera "fixation"
tenemos el primer paso, que es la duración de la mirada,
solo cuatro y cinco, porque la "fixation" número seis sale
y luego la número siete vuelve a entrar.
La duración total serían todas las "fixations"
Esto es corresponde a un comportamiento
típico de los ojos, incluído leer subtítulos.
Este es el tipo de información detallada a la que tenemos acceso.
Hay varios desafíos con el
tema del eye tracking.
Me gustaría, como dije en mi introducción,
mencionarlos.
Hay que tener mucho cuidado con la calidad
de los datos obtenidos, pero hay cosas que
se pueden hacer como utilizar un apoyabarbillas
y calibrar y validar antes de empezar a evaluar
para asegurar que la calidad de datos obtenidos es aceptable.
El análisis de datos se hace fuera del software,
por lo que hay que saber estadística.
O quizás tener acceso a un estadístico.
Yo no tenía, así que aprendí estadística.
Fue un poco desafiante, pero ahora, como
resultado, soy una mejor investigadora, creo.
También hay extra hardware y software
que quizá tengamos que conectar
de algún modo al sistema
así que algo más que aprender.
La curva de aprendizaje es algo alta
a la hora de usar el sistema, pero una vez que se supera
usar el sistema es bastante fácil.
Además, hay mucha ayuda online.
Además de conferencias que también pueden ayudar.
Hay que aprender a resolver problemas
conforme vayan apareciendo
porque, como en cualquier otro aspecto de la vida,
las cosas pueden ir mal y hay que solucionarlas.
Un factor importante son los participantes.
A fin de cuentas, se lidia con humanos.
Recuerdo algún participante
que vino al laboratorio
con algún problema leve de visión que no mencionaron
entonces el eye tracker no
funciona bien. ¿Y qué hacemos?
Por suerte, esto no sucede amenudo.
Una solución puede ser operacionalizar variables.
Se tiene que conocer con qué estás trabajando ya que
el mismo movimiento ocular, por ejemplo,
dependiendo del contexto
puede significar cosas distintas.
Así que, si soy un experto en marketing
y quiero investigar la atención a dos productos,
entonces, más atención en un producto
que en otro puede indicar interés.
Pero si estoy comparando dos textos,
uno lleno de palabras académicas que son muy raras
comparado con uno que tiene palabras muy frecuentes,
y hay más atención hacia el texto académico
puede ser un índice de dificultad, no de interés.
Así que el mismo movimiento de ojos puede tener diferentes significados.
Por tanto, siempre recomendamos,
que hay que definir muy bien las variables.
Existe algo de variabilidad.
La misma "fixation" puede significar dos cosas distintas
y dos movimientos oculares distintos
perdón, los mismos movimientos oculares
pueden ser definidos de dos formas diferentes.
Pero en realidad se está hablando de lo mismo.
Así que la claridad terminológica en tus
estudios es un factor clave.
Después de esta visión global del
eye tracking, os podré mostrar
algún estudio que llevamos a cabo
en nuestro laboratorio.
El primero es sobre la velocidad de
subtítulos y diferencias individuales.
Comparamos L1, la lengua materna
con L2, la segunda lengua.
Y estábamos mirando si estos factores
son diferentes entre estos dos grupos.
Primero, ¿por qué velocidad de subtítulos?
La velocidad de subtítulos es, básicamente,
la tasa a la que se muestran los subtítulos
y es normalmente medida en palabras por minuto
o, mejor, como es más precisa,
caracteres por segundo.
Hasta no hace mucho,
las velocidades de subtítulos que se consideraban
razonables eran alrededor de 12-15 CPS.
Sin embargo, hay mucha evidencia
de que las velocidades de subtítulos
están aumentando dramáticamente.
Por ejemplo, Netflix tiene 20 CPS como su velocidad de subtítulos
mayor, al menos en su mercado local
es decir, subtítulos en inglés en los Estados Unidos.
Sin embargo, la investigación,
en particular de Kruger, Wisniewska y Liao,
también muestra que a veces van más allá de este umbral.
A veces son extremadamente rápidos: 30, 40,
incluso 50 CPS, lo cual es, básicamente, ilegible.
¿Qué implica eso?
¿Cuál es el problema?
Si las velocidades de subtítulos son muy altas,
los espectadores y,en particula, los aprendientes de un idioma,
no tendrán suficiente tiempo para leer los subtítulos.
Entonces, todo este potencial que hablamos antes,
de repente, se esfuma.
La velocidad de los subtítulos es muy importante
Así que hicimos exactamente esto en el estudio.
Seleccionamos a 80 participantes, 33 hablantes nativos de EE.UU.
50 hablantes no nativos de inglés de Polonia,
que, sin embargo, tenían una proficiencia
bastante alta, C1, del marco común
europeo de referencia para idiomas.
Les mostramos dos clips de la película "Don't Look Up",
con Jennifer Lawrence y Leonardo DiCaprio.
Una buen película, si no lo habéis visto, por cierto.
Y medimos la duración de la mirada, el tiempo total,
el PRT, el tiempo de lectura proporcional, y el
ratio de salto, con el iLink 1000+ iTracker
que les mostré antes.
Y también tuvimos en cuenta las
diferencias individuales entre los sujetos,
de la prueba
La edad de los participantes, capacidad de memoria,
familiaridad con el vídeo, es decir,
si han visto la película antes.
¿Eso afecta al procesamiento?
Y la experiencia con subtítulos,
si están acostumbrados a ver material audiovisual con subtítulos
Y también medimos la memoria verbal
que fue un test de reconocimiento.
Les damos cuatro opciones y les pedimos que recuerden exactamente
qué palabras se usaron en los subtítulos.
Esto es lo que veíamos en el visor de datos.
Como podéis ver, nuestra colección de datos
binoculares y las áreas de interés son muy precisas.
Veamos algunos datos.
La duración de la mirada está a la
izquierda y el número total a la derecha.
La velocidad de los subtítulos en el eje de la X.
Podemos ver que la velocidad de los subtítulos aumenta
a la izquierda y a la derecha.
Los hablantes nativos son la línea azul
y los hablantes no nativos son la línea amarilla.
Aquí vemos que los aprendientes de idiomas y los hablantes nativos
están afectados de una manera similar.
Las líneas son paralelas
y en ambos casos están disminuyendo,
lo que significa que a medida que aumenta la velocidad,
el tiempo que pasan en el área de subtítulos,
tanto en el primer paso, como en el total, disminuye lentamente.
Por lo tanto, hay menos tiempo para mirar, para leer,
y las personas no pasan tanto tiempo en los subtítulos como resultado,
lo que puede tener efectos en el procesamiento y en la memorización.
También medimos el PRT
y el ratio de salto de palabras.
Aquí se puede ver que la situación es un poco diferente.
Lo que encontramos es que el tiempo proporcional de lectura fue de 45%.
Los espectadores invirtieron más o menos la mitad del tiempo
de la presentación de los subtítulos en mirar los subtítulos.
La otra mitad se fue a las imágenes y procesaron esas.
También encontramos que a medida que aumenta la velocidad,
a medida que vamos de izquierda a derecha en
el eje X, los aprendientes pasaron más tiempo
que los hablantes nativos en los subtítulos.
Así que, como se puede ver aquí,
la línea amarilla está por encima de la línea azul.
No solo eso, no sosn paralelos, sino
que se cruzan, así que hay una interacción.
Esto significa que los aprendientes
de idioma estaban más afectados que los hablantes nativos.
Así que tendían a pasar mucho más tiempo en el área de subtítulos.
Probablemente porque no pudieron usar el audio
de la misma manera que los hablantes nativos.
Los hablantes nativos pueden ignorar
los subtítulos si quieren.
No lo hacen porque hay un comportamiento
automático de lectura que mencionamos antes,
pero pueden ver la película sin los subtítulos.
Pueden depender simplemente del audio.
Mientras que los hablantes no nativos, incluso con alta nivel,
siguen teniendo alguna dificultad a la hora de procesar audio.
Esa es nuestra explicación de la razón por la que sucede.
También apreciado que los aprendientes tienden a saltarse
menos palabras. La línea es más baja.
Así que realmente necesitan más subtítulos, ¿verdad?
Y por eso les afecta más la velocidad
Resumiendo, los resultados indican que los hablantes no nativos,
los L2, fueron más afectados por la velocidad rápida.
Pasaron más tiempo en el área de
subtítulos, se saltaron menos palabras
y también recordaban peor las palabras.
No tengo todos los datos aquí
hoy, pero quería mencionarlo.
También es importante destacar, que factores como edad,
la memoria, experiencia previa con subtítulos, es decir,
entonces gente que usaba subtítulos vs gente que no,
y la gente que había visto la película vs la gente que no,
fueron todos factores que se encontraron
que influían en el proceso de visionado.
Entonces, estas son todas cosas que se deben tener en cuenta
cuando investigamos el aprendizaje,
es decir, el siguiente paso.
Primero estudiamos cómo procesa la gente
y luego en estos proyectos futuros en los que voy a participar
vamos a estar investigando el
aprendizaje a través de los subtítulos,
ahora que sabemos mucho más sobre el proceso.
Entonces sabemos qué probar, sabemos que la edad influye,
sabemos que debemos preguntar siempre
si la gente ha visto los videos o no.
Y quizás añadir esto a nuestros modelos estatísticos.
¿Cuánto tiempo tengo?
15 minutos.
Tengo 15 minutos,
entonces tal vez os puedo enseñar este otro estudio.
Aquí estudiamos los "cognates", es otro estudio que
hago con un compañero, que acaba de salir este año.
"Cognates" son palabras que comparten
alguna similitud superficial.
Como una superposición ortográfica.
Pueden ser idénticos o no idénticos.
Por ejemplo, la palabra "chaos" en inglés
se escribe exactamente de la misma manera en polaco.
Se pronuncia "jaos", así que la pronunciación es diferente,
pero cuando lees los subtítulos,
esto puede activar el vocabulario en tu lengua nativa.
Y la suposición es que esto facilita el proceso,
entonces se invierte menos tiempo en estas palabras,
porque das por hecho que las conoces.
En este caso es un cognate idéntico,
pero también tenemos un cognate no idéntico,
como "critical" en inglés, con "kriticzny" en polaco.
Y aquí puedes ver que las palabras son muy diferentes, ¿verdad?
Quizás la pronunciación sea similar,
pero la escritura, si miras la distancia de Levenshtein
y cuántos caracteres tienen en común estas palabras,
vemos que no son muy cercanas.
"Expert" es una palabra de nivel intermedio en inglés,
no es exactamente idéntico, pero es bastante similar.
Quisimos saber cómo se procesan estas
palabras por los hablantes no nativos
que miran los subtítulos en inglés.
Cuando existen estas similitudes con su lengua nativa.
Estas similitudes no aparecen,
no tenemos nada de polaco en el video,
pero puede ser activado en el mente del
aprendiente mientras procesan el input.
Así que le hicimos algunas preguntas,
pero solo vamos a fijarnos en una hoy.
¿Los "cognates" que aparecen en subtítulos en
inglés se procesan más o menos rápido que "noncognates"?
Palabras que no tienen ninguna
similitud de manera superficial.
Y, de nuevo, nos fijamos en la velocidad.
Por ahora, está claro que la velocidad es muy importante
en el procesamiento del material audiovisual
también posiblemente en el aprendizaje
que puede derivar del uso de estos materiales.
Así que estudiamos ambas cosas y
evaluamos a 35 participantes polacos,
de nuevo con un nivel alto de inglés.
Les mostramos tres clips de un documental
BBC llamado "Planeta Tierra".
Escogemos 42 palabras clave, 21 noncognates y
21 cognates, que los participantes conocían
y que se emparejaron según , frecuencia, longitud, etc.
Por lo que se podían comparar fácilmente.
Medimos la duración la mirada, el tiempo de lectura total
y las cifras de "fixation" con nuestro eye tracker 1000+.
Y utilizamos modelos de efecto mixto,
que es un tipo de análisis de regresión.
Y observamos el efecto de tres variables,
cognateness, es decir, si la palabra es un cognate o no
velocidad de los subtítulos, que era una variable categórica.
Usamos 12, 20 y 28 CPS
que es una velocidad extremadamente rápida.
Luego la cognateness y la velocidad de interacción.
Queríamos saber si las dos variables interaccionaban.
¿Los cognates se procesan más o menos
rápido que los noncognates?
Cuando se trata de la duración de la
mirada, una medida inicial,
la primera vez que lees los subtítulos
si releerlos después,
no encontramos absolutamente nada.
No había efecto de la
velocidad
las tres velocidades, 12, 20 y 28,
y esta es la duración de la mirada en milisegundos.
Aunque había alguna diferencia,
estas no son significativas.
No encontramos ningún efecto de la cognateness
en la velocidad de los subtítulos y la interacción.
Pasamos a la duración de la mirada.
De nuevo, no encontramos absolutamente ningún efecto de
cognateness.
Así que, si el palabra era cognate o no, se procesa de manera similar.
No hay interacción con la velocidad
y no hay diferencia entre las dos velocidades más rápidas, de 20 y 28.
Sin embargo, encontramos una diferencia significativa de 12 a 20.
Aquí parece que hay un umbral después de que las cosas se aceleran
y, por lo tanto, el procesamiento se despliega.
Y después de 20, no había...
el aumento de 20 a 28 no era significativo.
Entonces, de manera similar con el número de "fixations",
no hay interacción, no hay efecto de cognateness,
pero hay un aumento aún más significativo,
como se puede ver desde la espesa de esta línea.
Estas líneas son casi planas, cognates y noncognates,
pero aquí hay un aumento significativo.
¿Qué significa todo esto?
No había efecto de cognateness,
como dijimos, en ninguna de las medidas.
No había efecto de velocidad,
no había interacciones entre
velocidad y cognateness en las primeras medidas.
Sin embargo, los términos, todos ellos, sin importar su tipo,
mostraron un tiempo de lectura más
alto y un número de "fixation" también más alto
en los subtítulos más lentos que en los más rápidos.
Solo, sin embargo, en las medidas totales, no en las medidas primeras.
¿Qué significa esto?
Cuando los espectadores tienen más
tiempo, cuando la velocidad es menor,
no se fijan en las palabras clave de primeras.
Entonces, aunque al principio parece que no
hay diferencias, se ve que releen los subtítulos.
Se fijan en esas palabras clave después.
Tanto en cognates como noncognates.
Esto significa que si la velocidad
es más alta, no te fijas tanto porque no hay tiempo.
Y el aprendizaje podría verse perjudicado.
Esto todavía tiene que estudiarse
más detalladamente. El impacto en el aprendizaje.
Solo hemos estudiado el procesamiento,
pero nos da una idea de lo que podría pasar
y cómo podría impactar al aprendizaje.
Así que los subtítulos a una velocidad
más lenta, permiten que los subtítulos
se puedan releer cuando se necesite.
Por ejemplo, si se tiene alguna dificultad,
se puede volver a leer esa palabra
para entender mejor lo que está pasando,
o también los subtítulos pueden ayudar
a comprender mejor lo que se acaba de escuchar.
No hay un efecto generalizado del cognateness
probablemente porque había una
baja proporción de cognates idénticos
Se tiende a procesar esas palabras
mucho más rápido y solo teníamos tres de ellas.
La mayoría de ellas tenía una superposición
ortográfica o no eran idénticos
Entonces, se puede investigar cuando haya
una mayor proporción de cognates idénticos
y evaluar el efecto del cognateness.
También es importante hablar del desarrollo metodológico,
por lo que siempre deberíamos prestar atención
a las mediciones obtenidas al principio y al final
porque si solo miramos la duración de la mirada,
se pueden obtener conclusiones erróneas
Por ejemplo, que no importa la velocidad.
Porque en la duración de la mirada no había ningún dato de su efecto.
Sin embargo, en medidas posteriores
sí que encontrábamos diferencias.
Entonces, hay que
asegurarse de tomar datos de
más de una variable del eye tracking porque es buena idea.
¿Tenemos tiempo para la última?
Sí, sí.
¡Qué maravilloso!
Creo que he hablado más rápido de lo habital.
Lo siento.
El último estudio es más breve.
Solo son tres diapositivas y no es sobre aprendizaje.
Tampoco sobre subtítulos. Es sobre doblaje.
Todo comienza con una investigación
de un investigador español que quizá
os suene: Pablo Romero Fresco.
Observó que los espectadores españoles
evitan mirar la boca del actor cuando una película está doblada.
Utilizó la película "Casablanca" y
comparó hablantes nativos de inglés, que veían la película en inglés
sin subtítulos, solo con el audio en inglés.
Los comparó con participantes españoles
que vieron la película Casablanca
doblada al español.
Y sin subtítulos.
Se dio cuenta de que los espectadores ingleses
que estaban viendo la original emplearon
un 75% de su tiempo en los ojos
y 25% de su tiempo en la boca.
Sin embargo, cuando estás en una situación
en la que tienes la película
pero con un doblaje en español, lo que pasa es que
lo que escuchas no se corresponde con los labios.
Y lo que encontró fue que los espectadores españoles
se fijaban solo un 5% del tiempo en la boca.
También observó a los españoles
mientras veían un vídeo en español
donde los labios coincidían con lo que se escuchaba.
Lo que encontró fue que se fijaban igual
que hacían los ingleses con Casablanca.
Lo llamo como "el efecto del doblaje".
Uno de nuestros estudiantes de PhD de la universidad de Varsovia
ha estudiado esto en el contexto polaco.
Si hay aquí algun estudiante de máster,
creo que este fue el tema de su TFM.
Fue bastante valiente al aventurarse en algo así.
El estudio es bastante sencillo.
Por lo que si os interesa esto, lo podéis hacer.
Os quería enseñar este ejemplo para vuestros estudiantes.
Esto también puede hacerse a nivel de máster.
No es imposible.
Y incluso se publicó.
Ella hizo un estudio sobre la versión
de Casablanca con un lector polaco.
En polaco, no sé si lo sabéis, pero existe un lector
en polaco no se dobla como se hace en España o Italia.
Lo que hacen es tener este lector.
Para mí, siendo italiana, es bastante extraño.
Y supongo que para los españoles también será raro.
El hecho de que solo haya una persona que dobla todas las voces
Pero así es como funciona.
Ella creó varias áreas de interes en los ojos y la boca.
Entonces después observó a los participantes
para ver si evitaban mirar la boca.
Y se dio cuenta de que no lo evitaban.
Quiero ser breve con esto.
Solo quería mencionarlo.
Podéis encontrar más detalles sobre esto en esta publicación.
Solo quería dar un ejemplo muy breve de algo
que no es subtitulación ni aprendizaje de lenguas.
pero donde se utiliza el eye tracking.
El Eye Tracking puede ser usado en la descripción audio,
en el subtitulación en vivo, en la creación de subtítulos,
no solo en estudios de recepción, sino
también en estudios de producción.
Así que hay muchas posibilidades.
Creo que terminaré aquí. Hay un par de diapositivas de agradecimientos.
Una es para el laboratorio de VAT, que es el laboratorio donde he
trabajado durante los últimos tres
años, de donde viene esta investigación.
Aquí podéis ver varios estudiantes de PhD
y otros investigadores que trabajan allí.
Y como parte de este proyecto, trabajé en..
Como miembro de este laboratorio, trabajé en el proyecto WatchMe,
que es un proyecto internacional que incluye
a otros investigadores que quizá conozcáis.
Sharon Black, de la Universidad de East Anglia.
el profesor David Orrego-Carmona, de Warwick,
y Jan-Louis Kruger, de la Universidad Macquarie en Sidney,
todos ellos colaboraron con nosotros en varias publicaciones,
algunas que aún no han salido, así que estad pendientes.
Y también me gustaría reconocer el trabajo
de mi próximo equipo de trabajo.
Algunas de las personas son las mismas.
Por ejemplo, el estudio sobre los cognates,
el primer autor fue mi compañero Bruno Silva,
y también nosotros. Habrá más sobre esto.
Es bastante fascinante.
Si estás interesado en el aprendizaje de lenguas
esperamos publicar bastante sobre
el aprendizaje de lenguas a través
de subtítulos y material audiovisual.
Bueno, creo que ya he terminado.
Estas son algunas publicaciones recientes:
esto es de 2024, uno de los artículos sobre
velocidad. Esto es un estudio de replicación.
El estudio sobre cognates que he mencionado antes
salió en "Aprendizaje de lenguas y tecnología",
y está totalmente disponible si os interesa leerlo.
Y luego, por último, me gustaría
mencionar un capítulo que escribí recientemente
para un libro que ha salido hace poco.
Estoy segura de que alguno de vosotros,
online y presentes,
conoceréis esto, porque Jennifer también escribió un capítulo.
Además, la profesora Talaván escribió el prefacio del libro.
Hay un estudio que viene de Tradit, me parecce.
Sí que está, sí. Este. Una idea de la UNED.
Es decir, la universidad donde estamos ahora mismo.
Así que, por supuesto, es relevante.
Y creo que voy a terminar ya.
Hay mucha literatura sobre la metodología del eye tracking,
así que igual os sentís un poco abrumados
por la cantidad de cosas que habéis visto hoy,
pero no os preocupéis, porque podéis leerlo a vuestro ritmo
y no escuchando a alguien que habla tan rápido como yo. Perdón.
Compartiré la presentación con vosotros.
Las referencias están en la bibliografía.
Así que podréis consultar todo ahí.
Paro aquí.
Muchas gracias por vuestra atención.
Si tenéis alguna pregunta, por favor, adelante.
Valentina, muchas gracias por una
presentación tan informativa e inspiradora.
Preguntaré si alguien del público quiere preguntar algo.
Incluida la gente que nos sigue en línea.
Cualquier pregunta, por favor,
haced click en "consultas" y enviadlas.
Bueno, había un comentario al principio.
Tengo este e-mail de una de las personas en línea, pidiendo que…
Bueno, lo voy a leer.
¿Compartirás las diapositivas
una vez terminado el seminario?
Es un tema que me interesa como rama de investigación
y sería muy útil para futuras referencias.
Muchas gracias.
¿Puedes repetir el principio de…?
¡Oh, las diapositivas! ¡Sí, absolutamente!
Puedo dejar las diapositivas, así que tendrás todas las referencias.
Como dije, puedes leerlo todo a tu ritmo.
Es bastante información.
Vamos a… Bueno,
nos preguntan sobre los certificados,
así que en el… Por supuesto.
…donde podrán tener acceso a los certificados,
después de subir el resumen,
dejaremos la presentación, con el enlace al video.
Exactamente.
Así que básicamente, las personas que se han apuntado a este seminario
recibirán un e-mail con toda la información
donde podrán encontrar el enlace a
las diapositivas y también a los certificados.
Así que, por favor, tened en cuenta
que podréis descargar los certificados
a medida que subáis un resumen breve de este seminario.
Perfecto.
Estoy contenta de que alguien quiera las diapositivas.
Eso es una buena señal.
Fue muy interesante, Valentina.
Y por supuesto,
me iba la cabeza como loca pensando en todas las posibles aplicaciones.
Como has sido tan generosa al mostrar muchos estudios,
tanto estudios muy recientes, así como estudios previos,
entonces mi pregunta sería, ¿qué recomendarías?
¿Hacia dónde encaminar la investigación
de SLA con tecnología de eye tracking?
¿Cuál es la dirección?
Al menos, qué es lo que te interesaría.
Mi interés creo que está enfocado sobre todo en cognates.
porque creo que en particular en la traducción audiovisual
tendemos a no tener teorías muy precisas, ¿verdad?
Y lo que contribuye a tener teorías
precisas es este concepto de cognates.
En las teorías que existen,
cuando la gente ha intentado crear
teorías, apareccen allí los cognates.
Porque esto nos dice algo sobre el
lexicón mental, que es una suposición.
¿Cómo funciona el cerebro?
¿Cómo el lidia el cerebro con la información lingüística?
También a través de los subtítulos
o también a través de los audiovisuales en general, ¿verdad?
Así que me interesan los cognates porque
esto nos permitirá refinar nuestras suposiciones teóricas.
Y como investigadora que estudia las hipótesis
comprobables, creo que es importante contar
con teorías que puedan ser comprobables.
Así que espero que investiguemos más sobre cognates.
Ya hay mucha investigación sobre cognates sin subtítulos.
Ahora, al momento en que añades
imágenes, sonido, proxémicos,
expresiones faciales, todo esto, ¿verdad?
Este fantástico sistema semiótico
que es una película o material
audiovisual , las cosas pueden cambiar.
Así que encuentro esta área particularmente interesante.
Y entonces, quizás también definir formas en las que
podemos estudiar el aprendizaje.
Este es nuestro próximo desafío.
Así que actualmente tenemos este
formato de pre-test, post-test, ¿verdad?
Y vamos a empezar a estudiarlo dentro de los subtítulos
con eye tracking.
Y creo que, esencialmente, unir estas dos cosas nos permitirá
ir un paso más allá de lo que se ha hecho hasta ahora.
Por ejemplo, tú misma, has hecho estudios increíbles
sobre el aprendizaje de subtítulos sin los componentes de eye tracking.
Hemos hecho varios estudios de eye tracking
sobre subtítulos sin el componente del aprendizaje.
Entonces me gustaría estudiar todo esto junto.
Porque se puede utilizar uno para explicar el otro.
Y los dos realmente nos darán una imagen más detallada
de cómo nuestros estudiantes pueden o deberían,
si obtenemos resultados claros,
hacer uso de estos materiales audiovisuales
para poder sacar todos los beneficios posibles.
Y eso suena genial, especialmente porque tenemos a ti aquí.
Así que eso sería genial.
Si me permiten, una última pregunta.
¿Qué tal...?
Oh, disculpen.
Sí.
Dice, "Muchas gracias por la conferencia.
Me gustaría preguntarle
si has hecho alguna investigación con niños,
obviamente niños que pueden leer, y adolescentes.
Gracias".
No, yo no. Pero...
No trabajo con niños yo misma.
Los niños son extremadamente...
La verdad que es un grupo difícil con el que trabajar.
Así que todos mis respetos a quien está
haciendo esto, que es mi compañera Sharon Black.
Creo que en la revista de Traducción Audiovisual.
Ella trabaja con adolescentes.
No puedo pensar ahora a personas que trabajan con niños más jóvenes,
pero con adolescentes sí que ha hecho algo.
Y esto es el principio, no hay muchas personas que lo han hecho.
Esta es una pregunta muy interesante, la verdad.
Agradezco que la hayáis hecho
porque hay algo que se llama el período crítico,
así que podemos convertirnos en bilingües, así que podemos tener...
Si aprendemos una lengua en estos primeros años,
en lugar de aprender un idioma extranjero como adultos,
podemos ser muy buenos en ambos idiomas,
cuando el cerebro aún se está desarrollando.
Así que creo que es esencial ver cómo los niños
y adolescentes aprenden a través de material audiovisual.
Y es una pena que no hay muchos estudios aún,
pero se están dando los primeros pasos y estoy muy agradecida
de que uno de nuestros compañeras de
proyecto es quien está haciendo esto.
Echadle un ojo.
Creo que tiene alguna publicación.
Gracias.
Gracias por la pregunta, es muy buena.
Bueno, son las 12.
¿Tienen alguna otra pregunta en línea?
Hay una pregunta en línea sobre temas logísticos
por no haber obtenido ninguna confirmación
al haberse apuntado al seminario.
Seguro que se soluciona.
Pero en caso de que alguien
no reciba el e-mail que os van a enviar el lunes
con toda la información, podéis escribirnos a Jennifer o a mí
en caso de que hubiera algún problema con el registro.
Tenéis la lista de gente, ¿no?
Exactamente.
Enviaré el e-mail a todos los registrados,
si hay algún problema, podéis enviarme un email.
O la profesora Noa Talaván que también resolverá dudas.
Bueno, creo que terminamos, porque son las 12.
Muchas gracias, Valentina, por estar aquí.
Y muchas gracias por ser tan generosa con toda la presentación.
Gracias.
Un placer. Gracias.
Gracias.