Beschouwingen over het criterium voor de analyse van ondertitels in Black Box

Beschouwingen over het criterium voor de analyse van ondertitels in Black Box

J. David González-Iglesias

1.1. Keuze van eenheden

Laten we in de eerste plaats bepalen welke maatstaf we willen gebruiken om de

leessnelheid te meten. Een kort overzicht van de programma's die we al hebben bestudeerd, toont aan dat er drie verschillende eenheden worden gebruikt om deze

parameter uit te drukken: woorden per minuut (WPM), karakters per minuut (CPM) en karakters per seconde (CPS). Er bestaan verschillende ondertitelingsprogramma's die het

concept “woord” op evenveel verschillende manieren interpreteren. De interpretatie van “woord” als een aaneenschakeling van karakters tussen twee spaties brengt een reeks

gevaren met zich mee waaraan we niet mogen voorbijgaan. Om dit te verduidelijken kunnen we naar het voorbeeld kijken op Afbeelding 1: 1 00:00:01,000 --> 00:00:03,000 Ik hou van jou. 2 00:00:01,000 --> 00:00:03,000 Patricia vertrouwde psychologen blindelings.

Afbeelding 1. Ondertitels met verschillende woordlengtes.

Volgens de definitie van 'woord' als 'aaneenschakeling van karakters tussen

spaties' zouden de twee ondertitels op de afbeelding dezelfde leessnelheid vereisen. In beide gevallen zou een programma dat het concept 'woord' op die manier interpreteert, een leessnelheid vertonen van 120 WPM, wat overeenkomt met het tonen van vier

woorden gedurende twee seconden. Zoals verschillende auteurs aangeven, vereist het lezen van langere woorden echter meer tijd, en daarom is deze interpretatie niet geldig.

Men zou kunnen tegenwerpen dat bijzondere gevallen zoals het voorgaande in een

langere tekst relevantie verliezen en dat men door middel van een uitgebreide

corpusanalyse betrouwbare informatie kan bekomen over de gemiddelde woordlengte in een bepaalde taal. Als we dit perspectief echter toepassen op de ondertiteling, begaan we

een fout die aanzienlijke gevolgen met zich kan meebrengen. Hoewel het zeker is dat

bijzonder lange of korte woorden, die afwijkende gegevens zouden kunnen vertonen in de eindstatistiek, in een tekst van grote omvang uiteindelijk vervagen in de grote hoeveelheid

gegevens waarover we beschikken, blijkt dit toch een vals argument in ons vakgebied. We

mogen namelijk niet vergeten dat een ondertitel een tekst is met een maximale lengte van ongeveer 80 karakters. De tekst moet zich ook beperken tot twee regels. In dit vakgebied is elke ondertitel een nieuwe tekst die niets te maken heeft met de analyse van grote corpora. Voor de ondertitelaar begint de uitdaging telkens weer van nul af aan. Daarom hebben resultaten zoals die van het onderzoek van Spens in 1992 naar de gemiddelde

lengte van een woord in verschillende talen, geen enkel nut. Dat onderzoek leerde dat het

gemiddelde woord in het Engels een lengte heeft van 6,09 letters. Voor het Zweeds is dat 6,43 letters en voor het Duits 7,69 letters (Spens et al. 1992:117).

Bovenop dit probleem komt nog eens het feit dat de waarde van de hoogst

behaalde leessnelheid in hoge mate afhangt van de taal waarin men aan het werken is. In

die zin bewezen Naveh-Benjamin en Ayres in 1986 dat dit principe ook op een algemener niveau afhangt van de gemiddelde lengte van de woorden in een taal. De auteurs

vertrokken van de bewering dat men er meer tijd over doet om een langer woord te lezen en pasten ze toe op de waarneming dat de gemiddelde woordlengte in bepaalde talen groter is dan in andere:

The results also show that, for languages varying widely in mean word length, the average size in syllables (or phonemes) of a meaningful unit, such as a word or a digit is inversely related to reading speed (either fast or normal pace). This provides a clear indication that the word-length effect reported for differences within a language (Baddeley et al. 1975) applies to differences between languages as well. (Naveh-Benjamin y Ayres 1986:747)

Deze gegevens zijn bijzonder belangrijk omdat ze het bewijs leveren voor een

relevant argument tegen het gebruik van woorden per minuut als eenheid (zoals voorheen

uitgelegd): als we de leessnelheid meten in woorden per minuut, dan zal die afhangen van

de gemiddelde woordlengte in elke taal. Daarom is dit geen geldige parameter om teksten in verschillende talen te analyseren.

We zoeken dus een andere oplossing, en we hebben de keuze tussen twee

alternatieven. Enerzijds kunnen we het concept “woord” anders gaan definiëren, zodat het

niet meer afhangt van een concrete taal. Anderzijds kunnen we de eenheid veranderen, en ons dus niet meer baseren op het woord als basiselement van de berekening.

Als we de voorkeur geven aan de eerste optie, zien we dat er een andere mogelijke

interpretatie van “woord” bestaat. Die definieert het als een geheel van vijf karakters,

inclusief leestekens, koppeltekens en spaties. Als we een vaste lengte toekennen aan het woord, afhankelijk van het aantal karakters, dan maken we eigenlijk gebruik van de

tweede optie uit de vorige paragraaf. We veranderen namelijk de eenheid en zoeken een ander

patroon

waarmee

we

de

leessnelheid

meten.

De

studie

van

ondertitelingsprogramma's uit het vorige hoofdstuk toont aan dat dit andere gebruikte patroon de karakters zijn. De eenheden waarin karakters worden gebruikt zijn karakters

per seconde en karakters per minuut. Deze twee eenheden zijn duidelijk onderling uitwisselbaar, via een eenvoudige berekening:

CPM = 60 ×CPS

Als we aan deze berekening de eenheid 'woorden per minuut' toevoegen, waarbij

“woord” wordt gedefinieerd als elke aaneenschakeling van vijf karakters, dan zien we dat de drie eenheden een eenduidige onderlinge verhouding hebben, door middel van andere vergelijkingen:

WPM = CPM ÷ 5 WPM = 60 × CPS ÷ 5 = 12 × CPS

We zien hier een omrekening die in de praktijk wordt toegepast in verschillende

commerciële ondertitelingsprogramma's.

Uit de voorgaande uiteenzetting blijkt dat de woorden per minuut geen goede

eenheid zijn om de leessnelheid van ondertitels te meten. Als we 'woord' interpreteren als 'aaneenschakeling van karakters tussen twee spaties', dan geeft de eenheid niet de reële

leessnelheid weer, omdat ze lange en korte woorden gelijkstelt met elkaar. Als we 'woord' dan weer definiëren als een geheel van vijf karakters, dan gebruiken we een kunstmatige

definitie, die uitwisselbaar blijkt met het gebruik van 'karakter' als referentie-eenheid. Er blijven dus nog twee eenheden over waaruit we kunnen kiezen: karakters per minuut (CPM) en karakters per seconde (CPS). 1.2. Precisie en afronding

De afronding van cijfers in verband met de leessnelheid van ondertitels is één van

de verklaringen voor de verschillende interpretaties die de bestudeerde toepassingen hanteren. Hoe minder precies de eenheid is die we gebruiken, des te groter zullen de

veranderingen zijn die veroorzaakt worden door de afronding. We kunnen de precisie van

een eenheid definiëren als de graad van detail waarmee die informatie kan overbrengen zonder gebruik van decimalen. Het is belangrijk te benadrukken dat de precisie van een eenheid inherent is aan die eenheid zelf. De precisie hangt enkel af van de fundamentele

grootheden waaruit ze bestaat en dus niet van wat men ermee meet. Zo zijn de CPM

(karakters per minuut) altijd preciezer dan de CPS (karakters per seconde), omdat ze een exactere lezing bieden zonder gebruik te maken van decimalen. We nemen als voorbeeld

twee ondertitels met een respectievelijke leessnelheid van 1203 CPM en 1254 CPM. De omzetting naar CPS zou dan een resultaat van 20,05 en 20,9 CPS opleveren. Als we

daarentegen afzien van decimale cijfers en naar beneden afronden tot een geheel getal,

zoals programma's als WinCAPS of Swift dat doen, dan bekomen we dezelfde snelheid voor beide ondertitels: 20 CPS. Dit verlies van informatie is te wijten aan de mindere precisie van de eenheid.

Toch blijkt de afronding in het geval van de CPS relevant voor de ondertitelaar.

Gezien de lage graad van precisie van de eenheid, kan een verschil van één enkel cijfer

voor professionelen een wezenlijke verandering van de vertaalstrategie inhouden. Dit is

niet het geval voor de CPM, een exactere meeteenheid, waarbij de afronding geen praktisch belang heeft. Zo lijkt de eenheid CPM de beste keuze van de geanalyseerde mogelijkheden, omdat het de meest precieze eenheid is. Toch is er een alternatief wanneer we moeten kiezen voor een eenheid om de leessnelheid te meten: decimale cijfers

toevoegen. Als we drie decimalen toevoegen aan de cijfers van de leessnelheid, dan worden de resultaten duizend keer preciezer. Zelfs op die manier blijven de CPM preciezer dan de CPS, maar in dit geval bestaat er een fundamenteel verschil: het verschil in precisie

is niet meer relevant voor de ondertitelaar, omdat de waarde die men meet (de

leessnelheid) te groot wordt om een verschil in vertaalstrategie te kunnen veroorzaken bij afronding tot op één duizendste.

We hebben nu het punt bereikt waarop de twee mogelijke eenheden voldoende

precies blijken te zijn. Nu moeten we één van de twee kiezen als patroon voor de meting van de leessnelheid. Bij deze keuze blijkt één van de twee eenheden het meest geschikt om

twee redenen: ze wordt vaker gebruikt en aanvaard, zowel op theoretisch als op praktisch niveau, en past beter in de contexten waarin ze wordt gebruikt. We hebben het over de karakters per seconde, die worden gebruikt in alle bestudeerde toepassingen. Ook in de

overgrote meerderheid van de academische werken over de leessnelheid komt deze

eenheid voor. De grotere geschiktheid is te verklaren door het feit dat ondertitels teksten zijn met een gemiddelde leestijd tussen 1 en 6 seconden. Voor de ondertitelaar staat een

eenheid op basis van minuten dus te ver van de realiteit waarin hij werkt. Een eenheid op basis van seconden helpt hem echter de parameters en waarden waarmee hij werkt makkelijker te visualiseren.

We kunnen dus besluiten dat de karakters per seconde tot nu toe één van de drie

basisvoorwaarden

vervullen

om

een

geschikte

meeteenheid

te

vinden:

de

nauwkeurigheid. De CPS drukken dankzij de decimalen voldoende precisie uit om nuttig te zijn wanneer we de leessnelheid van een ondertitel meten. 1.3. De stabiliteit van de eenheid

Als we aan de hand van het voorgaande resultaat de CPS als referentie-eenheid

nemen, verdwijnt een van de oorzaken van het gebrek aan homogeniteit die een obstakel vormen voor de praktijk van de ondertiteling: het al dan niet in beschouwing nemen van

koppeltekens voor volledige woorden. Aangezien we nu de lengte van de tekst in karakters meten en we in onze berekening ook leestekens opnemen, telt het koppelteken als een extra karakter. We moeten echter nog een coherent en beredeneerd antwoord

geven op twee kwesties, als we willen dat onze meeteenheid ook stabiel is. Dat wil zeggen dat we een eenheid willen die bestaat uit een aantal grootheden die onafhankelijk zijn van het criterium van elke individuele gebruiker. Die grootheden moeten ook beantwoorden aan objectieve overwegingen die gebaseerd zijn op gerelateerde studies.

Een van die vraagstukken gaat over het opnemen van een extra karakter wanneer

de ondertitel twee regels in beslag neemt. Dit vraagstuk kunnen we oplossen door te

herlezen wat verschillende auteurs hierover hebben geschreven: het feit dat een

ondertitel meer dan één regel in beslag neemt vereenvoudigt de lectuur ervan: de kijker

leest sneller (Karamitroglou 1998) en het vereist een minder grote visuele inspanning dan dezelfde tekst die verdeeld is over twee ondertitels van één regel (Brondeel 1994:28). De

tekst moet dan wel goed gesegmenteerd zijn (Perego 2008a, 2008b)1. De manier waarop de informatie wordt opgesteld heeft namelijk een invloed op de manier waarop ze wordt

verwerkt (Henderson et al. 1995; Huang et al. 2003; Rayner et al. 2006). Bovenop deze beschouwingen komt nog een andere, even belangrijke factor. Het gaat over de “line feed”

of regelopschuiving. Die neemt niet alleen geen fysieke plaats in op het scherm, maar zorgt

er ook voor dat een spatie na het laatste woord van de eerste regel overbodig wordt, net als de spatie voor het eerste woord van de tweede regel. Zo neemt de tekst visueel minder

plaats in beslag en neemt het oog de informatie beter waar, zoals de genoemde studies aangaven.

Om een aantal stabiele criteria voor de meting van de leessnelheid vast te leggen,

moeten we nog een andere kwestie ophelderen, namelijk de vraag of we spaties al dan niet

zullen meetellen als karakters in de eindberekening. We zouden intuïtief kunnen denken

1In de Spaanstalige wereld is het belangrijk om syntactisch-semantische eenheden volledig te laten op één van beide regels van de ondertiteling. Dit werd aangetoond door Bravo (2004) en in detail geanalyseerd door verschillende auteurs zoals Mayoral (1993), Díaz Cintas (2003a) en Toda (2007).

dat de kijker spaties niet 'leest' in de strikte zin van het woord, omdat ze geen grafeem

bevatten. Toch bewijzen verschillende studies dat lezers woorden verwerken door middel

van leeseenheden die ook de spaties die de woorden van elkaar scheiden, bevatten. (Healy

en Drewnkowski 1983; Healy en Cunningham 2004). Dit doet denken dat spaties eigenlijk evenveel informatie aanvoeren als een letter of een leesteken, en dit precies door de fysieke ruimte die ze innemen in de tekst. Deze fysieke ruimte werd door Chen et al.

gedefinieerd als een “visual-spatial cue” (2003:158) die een idee geeft over de algemene

opstelling van de tekst. Verschillende academici (Morris et al. 1990; Rayner et al. 1998; Spragins et al. 1976; vermeld in Winskel et al. 2009) definieerden deze ruimte als een

'faciliterend' element, dat de identificatie van de woorden en de controle van de oogbewegingen aanzienlijk verstoort als het er niet is. In die zin hebben experimenten die het tekstbegrip in studies zonder en met spaties tussen de woorden vergeleken,

opvallende resultaten opgeleverd. Het is namelijk bewezen dat de aanwezigheid van spaties het tekstbegrip en het leesproces verbeteren, en dit niet alleen in talen die gewoonlijk al spaties gebruiken, zoals het Hindi (Singh en Dwivedi 2004) of het Engels

(Rayner 1998), maar ook in talen die de woorden niet van elkaar scheiden met spaties,

zoals het Thai (Winksel et al. 2009). In deze taal zorgde het gebruik van spaties tussen woorden evenzeer voor een beter verwerkingsproces van de tekst.

We kunnen tot slot dus een aantal beredeneerde criteria bepalen die onze

meeteenheid stabiel maken, zodat de samenstellende eenheden ervan (de karakters en de seconden) niet afhangen van de keuze van de gebruiker of van de computertoepassing die

men gebruikt. We tellen zowel letters als spaties en leestekens mee als karakters. Er wordt geen extra karakter toegevoegd in ondertitels van twee regels.

We ondervinden nu post hoc een gevolg dat een invloed heeft op de kwaliteiten van

onze eenheid: de manier waarop we de karakters meten om de leessnelheid in CPS te bepalen valt samen met de manier waarop de karakters worden gemeten om de lengte van

een ondertitelingsregel vast te leggen. Verschillende ondertitelingstoepassingen hanteren

andere criteria in verband met het al dan niet opnemen van spaties in de berekening van de leessnelheid. Daarom is het opvallend dat ze wel met elkaar overeenstemmen om de spaties mee te tellen bij het aantal karakters per regel (CPL). We zien dus dat het criterium

waarmee de grootheden van de CPS worden geïnterpreteerd nu gelijkstaat met het criterium waarmee diezelfde grootheden worden geïnterpreteerd wanneer ze deel uitmaken van andere eenheden in hetzelfde vakgebied, zoals de CPL. We zijn dus aan de

derde basisvereiste gekomen waarnaar we streefden om echt universele parameters te bekomen. Onze eenheid is nu niet alleen nauwkeurig en stabiel, maar ook vergelijkbaar. 2. Ontwikkeling van een computerprogramma voor de analyse van ondertitelingen.

Zodra de eenheid die de leessnelheid van de ondertitels meet, is vastgelegd, is het

moment aangebroken om onze computertoepassing te ontwerpen. Enerzijds zal die het

analyseproces automatiseren en anderzijds kan die het nodige vaste referentiekader zijn

voor zowel vaklui als voor onderzoekers in het domein van de audiovisuele vertaling. Er

zijn heel wat beperkende parameters die ondertiteling beïnvloeden. We willen een programma ontwerpen dat in staat is om die parameters te analyseren. Op die manier

kunnen we een dubbele of zelfs driedubbele ondersteuning bieden. Enerzijds zullen vaklui

hun producten aan een kwaliteitscontrole kunnen onderwerpen om er zeker van te zijn dat hun producten voldoen aan de parameters die vastgelegd zijn door de industrie.

Anderzijds biedt de toepassing een waaier aan mogelijkheden aan onderzoekers: een

kritische analyse van audiovisuele vertalingen, het ontwerp van een receptiestudie, eyetrackingexperimenten...

Bovendien

reikt

het

programma

ook

mogelijke

onderwijstoepassingen aan. Het kan dienen als evaluatiemiddel voor studenten en docenten in het domein van de audiovisuele vertaling. 2 2.1 Algemeen concept en technische gegevens

Onze toepassing gaat uit van het volgende basisidee: een gesloten systeem waarin

de gebruiker een bestand met ondertitels invoert, enkele parameters vastlegt voor die ondertitels en als resultaat een lijst krijgt van de ondertitels die niet voldoen aan de vastgelegde parameters. De naam Black Box die we aan het programma gegeven hebben,

komt overeen met de modellen met dezelfde naam die gebruikt worden in uiteenlopende 2 We willen in dit deel Ricardo García en Antonio Muñoz opnieuw bedanken voor hun belangrijke hulp bij de IT-ontwikkeling van het programma. Verder bedanken we ook de Grupo de Investigación de Excelencia GR277 om het project mee te financieren.

domeinen zoals de psychologie en de techniek. De naam verwijst naar het centrale deel

van een systeem waarin een reeks gegevens of elementen wordt ingevoerd (input) en

waaruit vervolgens andere gegevens of elementen komen (output). In blackboxsystemen is de interne werking van het centrale element “ondoorzichtig”. De gebruiker heeft

namelijk geen toegang tot de werkingsmechanismen, maar wel tot de resultaten van de operatie3. Zo moet de gebruiker van het programma de waarden waarbinnen de ondertitels moeten passen, kunnen afbakenen. Hij heeft echter geen toegang tot de

werkingsmechanismen die het analyseproces regelen. Hoewel hij de parameters dus vrij kan wijzigen, kan hij de criteria waarmee die parameters gemeten worden niet veranderen.

Op technisch vlak is Black Box een computertoepassing die geschreven is in de

programmeertaal C#. Het programma werkt met .NET-technologie, compatibel met het besturingssysteem

Microsoft

Windows®.

Het

programma

werkt

met

ondertitelingsbestanden in het formaat SubRip met extensie .srt. Het gaat om een van de

eenvoudigste formaten die er zijn en het gebruikt platte tekst met enkele standaardopmaakfuncties. De interne structuur telt vier onderdelen, allemaal tekstueel:

1. Een cijfer dat aanduidt over welke ondertitel uit het geheel van de reeks ondertitelingen van het bestand het gaat (naar volgorde genummerd vanaf 1). 2. Het tijdsstip waarop de ondertitel verschijnt op het scherm, gevolgd door het tijdstip waarop de ondertitel van het scherm verdwijnt. 3. De tekst die op het scherm moet verschijnen.

4. Een witregel die het begin van een nieuwe ondertitel aanduidt. Het formaat (SubRip) valt onder een algemene publieke licentie GNU. Het gaat dus

om vrije software van het type copyleft. Aangezien het programma werkt met platte tekst,

is het mogelijk om de gecodeerde ondertitels in dat formaat te visualiseren met een

3 Hoewel dat het concept is dat het ontwerp van ons programma ondersteunt, zou het onjuist zijn om ons programma te definiëren als een “volstrekt” blackboxsysteem. Het verschil dat een blackboxsysteem onderscheidt van een systeem met een open architectuur (open implementation) (Kiczales 1996) is niet altijd duidelijk. Beide systemen maken deel uit van een continuüm waarbinnen de modellen meer naar het ene systeem of het tegenovergestelde systeem kunnen neigen in functie van de graad van vrijheid die de gebruiker heeft om toegang te krijgen tot de interne algoritmes van het systeem.

eenvoudige teksteditor, zoals Kladblok. Op Afbeelding 2 staat een voorbeeld van ondertitels in .srt-formaat.

288 00:25:09,407 --> 00:25:12,683 Psychologie is niets voor jou. 289 00:25:13,647 --> 00:25:16,366 Ik was erbij toen je Nathan in de kuil gooide. Afbeelding 2. Voorbeeld van ondertitels in .srt-formaat.

Op de afbeelding hierboven staan twee ondertitels. De eerste bestaat uit één regel,

terwijl de tweede uit twee regels bestaat. Bij beide ondertitels volgt de structuur van de

tijdsaanduidingen het volgende vaste patroon: “uren:minuten:seconden:milliseconden”. Bovendien zie je aan het begin en op het einde van de tweede ondertitel het gebruik van

de opmaaktags «» en «», die respectievelijk het begin en het einde aanduiden van het gebruik van cursieve tekst op het scherm.

Het SubRip-formaat is een van de populairste formaten op de markt en is

compatibel met verschillende mediaspelers en met de overgrote meerderheid van de videosoftware die de mogelijkheid bieden om ondertiteling te tonen. 2.2 Interface van de toepassing

De manier waarop de informatie wordt gepresenteerd, zal de gebruiker meteen

opvallen. Die hangt namelijk nauw samen met de interface van het programma en de opzet erachter. Bij de vergelijking van verschillende toepassingen zagen we dat bepaalde

programma's gegevens op een numerieke manier tonen, terwijl andere programma's voor

grafische oplossingen kiezen. Die grafische weergave geeft de gebruiker informatie over

de overeenkomst van de ondertitels met de eerder vastgelegde parameters. We hebben een vergelijkende analyse uitgevoerd en kunnen enkele voorwaarden voorstellen waaraan

de informatieweergave van een “ideale” toepassing voor theoretici en vaklui zou moeten voldoen. Het gaat om deze voorwaarden:

-

Telkens als de gebruiker een ondertitel wijzigt, moet die meteen toegang hebben tot de nieuwe gegevens. De informatie moet dus meteen verschijnen.

Er moet van zo veel mogelijk ondertitels gelijktijdig informatie verschijnen op het scherm. Zo kan de gebruiker indien nodig voor integrale oplossingen kiezen.

De gegevens moeten gemakkelijk bewerkbaar zijn zodat ook onderzoekers ermee kunnen werken.

Met die overwegingen in het achterhoofd hebben we gekozen voor een interface

waarbij de informatie die betrekking heeft op de technische parameters van de ondertitels

(tijdstippen waarop de ondertitel verschijnt en verdwijnt, lengte, duur en leessnelheid) gepresenteerd wordt op een numerieke manier. Dat vergemakkelijkt hun behandeling als

tekst, evenals hun overdracht tussen verschillende platformen, in tegenstelling tot het gebruik van een grafische weergave die verschilt van toepassing tot toepassing. De gegevens zullen ook in een lijst verschijnen zodat de gebruiker toegang heeft tot de

informatie van verschillende ondertitels tegelijk. Zo zullen voor elke ondertitel de meest

relevante gegevens te zien zijn: nummer van de ondertitel, tijdstip waarop hij verschijnt op het scherm, tijdstip waarop hij verdwijnt van het scherm, totale duur, aantal karakters, tekst van de ondertitel en leessnelheid (gemeten in karakters per seconde) (Afbeelding 3).

Afbeelding 3. Lijst van ondertitels in Black Box.

Naast de informatie die de ondertiteling in zijn geheel betreft, is het de bedoeling

dat het programma ook over bepaalde functies beschikt om de ondertitels te bewerken. De

gebruiker kan zo de ondertitels aanpassen waarvan de weergaveparameters niet voldoen aan de eerder vastgelegde of gewenste waarden. Daarom verschijnen de gegevens die

betrekking hebben op de geselecteerde ondertitel in een balk onderaan (Afbeelding 4) en kan de gebruiker het volgende aanpassen: het tijdstip waarop de ondertitel verschijnt en

verdwijnt en de tekst waaruit hij bestaat. Dankzij de geïntegreerde structuur van de interface die de aanwezigheid van de onderste balk combineert met de lijst ondertitels, die

we in de vorige paragraaf voorgesteld hebben, kan de gebruiker meteen controleren welk effect zijn aanpassingen hebben op de parameters van elke ondertitel. Ten slotte maken de

knoppen “” en “” een geordende navigatie mogelijk doorheen de verschillende ondertitels.

Afbeelding 4. Onderste balk voor de bewerking van ondertitels in Black Box.

Het hoofdscherm beschikt verder nog over een zijbalk aan de rechterkant

(Afbeelding 5) met knoppen die toegang bieden tot de verschillende analysefuncties van

het programma. Die worden nog preciezer besproken in het volgende hoofdstuk. In het onderste deel van de balk staat het totale aantal ondertitels van het bestand dat is ingevoerd in het programma.

Afbeelding 5. Zijbalk met de verschillende analyse-opties in Black Box.

Afbeelding 6. Tabblad met de visuele weergave van de broncode van de ondertitel in Black Box.

Naast het hoofdvenster is er ook een venster dat toegang biedt tot de broncode van

het bestand. Die functie zorgt ervoor dat de tekst sneller bewerkt kan worden. In dat extra

venster zal de gebruiker toegang hebben tot het ondertitelingsbestand, alsof hij gebruik

zou maken van een tekstverwerker. Een bijkomend voordeel is dat hij al de aanpassingen die hij uitvoert meteen kan vergelijken met de gegevens uit het eerste venster. Op Afbeelding 6 staat de weergave van de broncode van de ondertitels in Black Box.

Ten slotte kan de gebruiker ervoor kiezen om de interface te visualiseren en kan

hij het programma gebruiken in het Spaans, Engels, Italiaans, Pools of Nederlands4. 2.3 Functies van het programma

Black Box is een computertoepassing die een gemakkelijke en gebruiksvriendelijke

aanpak wil aanbieden. Daarom en in overeenstemming met zijn opzet als black

boxsysteem, zijn er twee soorten functies: het bepalen van parameters en de verschillende

variabelen voor de analyse van ondertitels. Hier volgt een meer uitgebreide bespreking van die twee functies.

2.3.1 De parameters bepalen

Met de knop “Parameters bepalen”, opent Black Box een scherm dat de mogelijkheid

biedt om enkele grenzen vast te leggen voor verschillende waarden (Afbeelding 7): −

− − − − −

Maximale duur van de ondertitel

Minimale duur van de ondertitel

Maximale regellengte van de ondertitel

Maximale leessnelheid voor een ondertitel (gemeten in karakters per seconde) Minimale leessnelheid voor een ondertitel (gemeten in karakters per seconde) Minimale pauze tussen twee ondertitels

4 We willen dr. Jesús Torres en dr. Lucía Morado hartelijk bedanken voor hun hulp bij de creatie van het computerprogramma, evenals het werk van Natalia Likus voor de vertaling naar het Pools, van Beatrice Nanetti voor haar vertaling naar het Italiaans en van Maarten Geirnaert en Eva De Langhe voor hun vertaling naar het Nederlands.

Ten slotte -en als vrijblijvende optie- kan de gebruiker ook een tijdswaarde

selecteren met betrekking tot de duur van de ondertitel. De analyse laat dan de ondertitels

weg waarvan de leessnelheid lager is dan de gekozen waarde. Die laatste optie zorgt ervoor dat ondertitels met een heel korte tekst niet worden toegevoegd aan de berekening

van ondertitels met een buitensporig lage leessnelheid. Die korte ondertitels blijven immers gedurende een vooraf ingestelde minimale tijd (één seconde of anderhalve seconde) zichtbaar op het scherm vanwege de technische beperkingen van de ondertiteling.

Afbeelding 7. Kader waarin de parameters vastgelegd worden in Black Box.

Op Afbeelding 7 staan enkele voorbeeldwaarden die de gebruiker kan aanpassen

volgens zijn behoeftes. Het programma maakt het ook mogelijk om decimale waarden vast te leggen in al de gevallen waarin de parameter dat toelaat (namelijk: bij al de parameters,

behalve bij de maximale lengte van een ondertitel, aangezien de karakters niet gefractioneerd kunnen worden). 2.3.2 De ondertitels analyseren

Nu we de verschillende analysefuncties voor de ondertitels die Black Box aanbiedt

nader zullen toelichten, moeten we even stilstaan bij een technisch aspect waar we het tot nu toe nog niet over gehad hebben in dit onderzoek: de opmaaktags. Zoals we hebben

gezien in het voorbeeldbestand met .srt-formaat waarmee ons programma werkt,

aanvaardt de platte tekst waarin de ondertitels worden weergegeven de invoering van

tags om veranderingen in het lettertype aan te duiden. Zo wordt met de codes “” en “” het punt aangeduid waarop het cursief ge(des)activeerd wordt5. Die tags

verschijnen echter niet op die manier op het scherm, maar ze bepalen de vorm waarin het

lettertype van de ondertiteling getoond wordt. Aangezien het gaat om opmaaktags die het

aantal karakters van de ondertitel niet mogen verhogen, is Black Box zo geprogrammeerd

dat het die tags in zijn analyse van de parameters niet meerekent. Op die manier hoeft de gebruiker het bestand niet op voorhand te bewerken om er een analyse op uit te voeren met het programma.

Nu volgt een bespreking van de verschillende opties die aangeboden worden door

het programma om een analyse uit te voeren op een bestand ondertitels. Voorbereidende analyse

Black Box biedt de mogelijkheid om een analyse uit te voeren die controleert of de

interne structuur van het ondertitelingsbestand geen coherentiefouten bevat. Zo stelt de

gebruiker vast dat de nummering van de ondertitels correct is en dat de tijden waarop die

ondertitels verschijnen en verdwijnen congruent zijn (geen enkele ondertitel heeft een latere verschijntijd dan zijn verdwijntijd). Hoeveelheid ondertitels

Deze optie vermeldt de totale hoeveelheid ondertitels waaruit het geanalyseerde

bestand bestaat.

Langdurende ondertitels 5 Naast het cursief, dat de enige typografische variant is die op grote schaal gebruikt wordt in de commerciële productie van ondertitels, kunnen in de bestanden in .srt-formaat ook tags gebruikt worden die het lettertype in het vet (, ) zetten, onderstrepen (, ) of doorstrepen (<s>, ).

Met deze optie identificeert het programma al de ondertitels die langer op het

scherm blijven staan dan vastgelegd in de analyseparameters. Daarnaast toont de optie om hoeveel ondertitels het gaat en welk percentage die ondertitels in het totaal

vertegenwoordigen.

Kortdurende ondertitels

Met deze optie identificeert het programma al de ondertitels die minder lang op

het scherm blijven staan dan vastgelegd door de gebruiker. Daarnaast toont de optie om

hoeveel ondertitels het gaat en welk percentage die ondertitels in het totaal vertegenwoordigen. Lange ondertitels

Met deze optie identificeert het programma al de regels met een grotere

hoeveelheid karakters dan vastgelegd in de parameters van de analyse. Daarnaast verschijnt ook de totale hoeveelheid van die ondertitels. Snelle ondertitels

Met deze optie identificeert het programma al de ondertitels waarvan de

leessnelheid in karakters per seconde hoger is dan het maximum dat vastgelegd is door de

gebruiker. Daarnaast toont de optie het totale aantal van die ondertitels, het percentage

dat die ondertitels in het totaal vertegenwoordigen en het rekenkundige gemiddelde van de waarde van hun respectievelijke leessnelheden. Trage ondertitels

Met deze optie identificeert het programma al de ondertitels waarvan de

leessnelheid in karakters per seconde lager is dan het maximum dat vastgelegd is in de

parameters van de analyse. Daarnaast toont de optie het totale aantal van die ondertitels,

het percentage dat die ondertitels in het totaal vertegenwoordigen en het rekenkundige gemiddelde van de waarde van hun respectievelijke leessnelheden. Korte pauzes

Met deze optie identificeert het programma al de pauzes tussen ondertitels

waarvan de duur korter is dan vastgelegd in de parameters van de analyse. Daarnaast toont de optie om hoeveel pauzes het gaat, het percentage dat die pauzes vertegenwoordigen in het totaal en het rekenkundige gemiddelde van hun duur. Ondertitels van één regel

Met deze optie duidt het programma aan hoeveel van de ondertitels uit het

bestand uit slechts één regel bestaan en vermeldt het programma om welke ondertitels het gaat.

Ondertitels van twee regels

Met deze optie -en op dezelfde manier- toont het programma hoeveel van de

ondertitels uit het bestand uit twee regels bestaan en vermeldt het programma om welke ondertitels het gaat.

Ondertitels van meer dan twee regels

Met deze optie identificeert het programma al de ondertitels die op het scherm

verschijnen en uit meer dan twee regels bestaan. Daarnaast verschijnt ook de totale

hoeveelheid van die ondertitels. Algemene analyse

Ten slotte brengt de optie voor een algemene analyse al de vorige resultaten

samen in één kader. Zo krijgt de gebruiker gemakkelijker een totaalbeeld van de vervulde

vastgelegde parameters voor de ondertiteling. Die analyse kan trouwens ook gemakkelijk overgezet worden naar een tekstverwerker.

4.4 Toepassingen van Black Box

Ons programma heeft een drieledig doelpubliek, aangezien het zowel bestemd is

voor vaklui als voor onderzoekers en docenten in het domein van de audiovisuele

vertaling. Ons programma biedt een analysekader voor een reeks essentiële factoren van

ondertiteling die inherent zijn aan zijn aard. Dat idee dreef Titford in 1982 tot de definitie

van de discipline als «constrained translation». Dezelfde factoren werden jaren later door

Gottlieb (2004) gedefinieerd als «the famous and infamous time-and-space constraints of subtitling» en we vermelden ook de woorden van Pedersen (2008) met betrekking tot die factoren: «are ever present to the subtitler». Ons

computerprogramma

heeft

dus

meerdere

toepassingsmogelijkheden.

Hieronder stellen we enkele toepassingen voor die nuttig kunnen zijn voor vaklui, docenten en onderzoekers.

Ondersteuning voor kwaliteitscontroles

Voor de beroepswereld kan Black Box bijzonder nuttig zijn bij het proces van de

kwaliteitscontrole van ondertitels. Het programma is immers in staat om virtueel onmiddellijk met grote bestanden te werken en informatie te geven over de overeenkomst

van de ondertitels met de parameters die door de klant of door het bedrijf worden vastgelegd. Dankzij zijn gemakkelijke gebruik, de beperkte vereiste computerkracht en zijn capaciteit om gegevens naar om het even welke standaardtekstverwerker over te zetten, bespaart deze toepassing heel wat tijd in het domein van bedrijven voor audiovisuele vertaling.

Hulpinstrument voor de didactiek en de zelfevaluatie

In het domein van de didactiek van de audiovisuele vertaling, is Black Box een

toepassing die gemakkelijk een kwaliteitscontrole uitvoert naar de ondertitels die

geproduceerd zijn door de student, als men rekening houdt met de beperkingen in tijd en ruimte die zich voordoen bij opdrachten in de klas. Zo is Black Box met succes een extra

werkinstrument bij het vak Audiovisuele Vertaling dat deel uitmaakt van de Bachelor Vertalen en Tolken van de Universiteit van Salamanca en biedt het twee voordelen.

Enerzijds kunnen docenten de technische kwaliteit van de ondertitels die ze ontvangen automatisch controleren. Anderzijds kunnen ook de studenten meteen controleren in welke mate hun voorstellen geschikt zijn en beschikken ze over de mogelijkheid om hun ondertitels aan te passen, dankzij een directe en constante toegang tot de resultaten van hun beslissingen.

Ontwerp van receptiestudies van ondertitelingen

Binnen de onderzoekswereld moet elke onderzoeker die een receptiestudie

uitvoert van ondertitelde audiovisuele teksten voortdurend rekening houden met de

beperkingen die inherent zijn aan die vertaalwijze. Met Black Box kan de gebruiker op

voorhand een strikte controle van de technische factoren van de ondertitels uitvoeren,

maar beschikt hij ook over de nodige gegevens om een latere analyse van de resultaten uit te voeren. Er bestaan heel wat verschillende experimenten die tot bovenstaande categorie behoren, zoals de experimenten van Lavaur in 2008 over het begrip van ondertitelde films

of de experimenten van Tveit in 2005 over de receptie van ondertitels van verschillende

duur. Die experimenten zouden voordeel kunnen halen uit een programma met de eerder vermelde eigenschappen.

Ontwerp van eye-trackingexperimenten

Ook elke studie over het gedrag van een kijker tegenover een ondertitelde

audiovisuele tekst, die gebruik maakt van precieze eye-trackingtechnieken, heeft een heel

precies ontwerp nodig. Het moet de verschillende parameters van de tekst kunnen

controleren om de gewenste variabelen in elk concreet geval te kunnen analyseren. Het heeft geen zin om een studie uit te voeren over de invloed van de kwaliteit van de

segmentatie van de ondertitels op de cognitieve processen zonder de leessnelheid te

meten (Perego et al. 2010)6, noch om onderzoek te doen naar de zichtbaarheid van de ondertitel, die afhankelijk is van de achtergrond, zonder rekening te houden met het

aantal karakters per regel (Legge et al. 1997). Het instrument dat we hier voorstellen kan een efficiënte hulp zijn: het kan ervoor zorgen dat de onderzoeksopzet afgestemd wordt

op de parameters die gekozen worden door de onderzoeker met de hoogst mogelijke precisie.

Kritische analyse van audiovisuele teksten

Men kan ook geen kritische analyse van een vertaling uitvoeren zonder aandacht

te schenken aan de beperkingen eigen aan de soort vertaling die geanalyseerd wordt. Dat blijkt erg relevant te zijn in het geval van de audiovisuele vertaling en specifiek in het

geval van ondertiteling. Het is absoluut noodzakelijk er op elk moment bewust van te zijn dat de beperkingen in tijd en ruimte de vertaalopties van ondertitelaars beïnvloeden. Pedersen (2008:18) bevestigt dat veel van de beslissingen die genomen worden in het

ondertitelingsproces onbegrijpelijk zouden zijn zonder die parameters. Het is net een programma als het onze dat de nodige informatie kan bieden over die parameters. Vergelijkende analyse van audiovisuele teksten

Net zoal bij het vorige geval kan Black Box dienen als instrument om een

betrouwbare vergelijking te maken, wanneer een vergelijkende studie nodig is van audiovisuele teksten. Er moeten dan verschillende aspecten van de normen geanalyseerd

worden of de beperkingen die betrekking hebben op de ondertitels in verschillende 6 In hun onderzoek naar eye-tracking zeggen de onderzoekers dat ze de voornaamste criteria volgen die vastgelegd zijn door academici en ze citeren het werk van Díaz Cintas (2001, 2003b) en dat van Ivarsson en Carroll (1998). Ze verhelderen echter niet welke parameters elke ondertitel dan concreet volgt. De auteurs vermelden als voorafgaande experimenten andere eyetrackingexperimenten, zoals dat van Beymer, Russell en Orton (2007) of dat van Chaparro, Shaikh en Baker (2005), maar het gaat om experimenten met een vaste tekst, waarmee deze parameters geen rekening houden.

situaties. Kwantitatief onderzoek naar de verschillende normen van ondertiteling7 kan

vervolledigd worden dankzij de precisie van de numerieke gegevens dat ons programma levert.

Aanpassing van ondertitels voor verschillende doelpublieken

Gambier sprak in zijn artikel van 2003 over het groeiende besef van de

audiovisuele industrie dat het publiek geen homogene entiteit is, maar dat het bestaat uit verschillende groepen. Elk van die groepen zou in de producten die ze gebruiken «a

certain register and terminology, a certain style and rhetoric» zoeken (Gambier 2003:182), en Gartzonika en Şerban (2009:244) verwijzen naar het aanpassingsproces

van audiovisuele producten in functie van die verschillende groepen als de stap van «broadcasting» naar «narrowcasting». Als we rekening houden met fracties in de bevolking van verschillende leeftijden of met groepen van doven of slechthorenden of

groepen van mensen met een mentale beperking, zal een van de aanpassingsfases zonder twijfel betrekking hebben op de aanpassing van de tijd- en ruimtebepalende parameters

van de ondertiteling. Aangezien Black Box de mogelijkheid om ondertitels te analyseren combineert met de bewerkingsfuncties van die ondertitels, blijkt de toepassing alweer een enorm nuttig instrument voor het herstructureringsproces van audiovisuele teksten. Studies over technische weergaveparameters van ondertitels

De aard op zich van de beperkingen in tijd en ruimte van ondertiteling is een van

de onderzoeksdomeinen waarbij Black Box een fundamentele rol kan spelen in het analyseproces van een ondertiteligscorpus. Het doel is bepalen tot op welk punt de grenzen (vooraf bepaald door onderzoekers, vaklui of bedrijven) gerespecteerd of

verwaarloosd worden. Zo wijst Carroll (2004) erop dat de intrede van de DVD nieuwe

onderzoeksdomeinen creëert, zoals bijvoorbeeld het onderzoek naar zijn invloed op het vertaalproces en op de professionele kwaliteitsnormen van ondertiteling.

7 Binnen dit domein vallen zowel de studies die de ondertitelingsnormen in verschillende landen vergelijken (Pedersen 2007, 2011; Sokoli 2009, 2011), als de studies die zich richten op de verschillen die zich voordoen in één bepaald land (Shakernia 2011).

Bibliografie BADDELEY, A. D., THOMSON, N. y BUCHANAN, N. 1975. «Word length and the structure of short-

term memory», en Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, núm. 14, pp. 575-589.

BEYMER, D., RUSSELL, D. M., y ORTON, P. Z. 2007. «An eye tracking study of how font size, font

type, and pictures influence online reading». Comunicación presentada en la

International Conference Interact 2007, Socially Responsible Interaction. Rio De

Janeiro, Brazil.

BRAVO, J. M. 2004. «Conventional Subtitling, Screen Texts and Film Titles», en BRAVO, J. M.

(ed.). A New Spectrum of Translation Studies. Valladolid: Universidad de Valladolid, pp. 209-230.

BRONDEEL, H. 1994. «Teaching Subtitling Routines», en Meta: journal des traducteurs/Meta: Translators' Journal, vol. 39, núm. 1, pp. 26-33.

CARROLL, M. 2004. «Subtitling: changing Standards for new media?», en The LISA

Newsletter: Globalization Insider, vol. XIII, núm. 3.5. Disponible en línea en

http://www.translationdirectory.com/article422.htm. Última consulta: junio de 2012.

CHAPARRO, B. S., SHAIKH, A. D., y BAKER, J. R. 2005. «Reading online text with a poor layout: Is

performance worse?», en Usability News, vol. 7, núm. 1. Disponible en línea en www.surl.org/usabilitynews/71/pdf/Usability%20News%2071%20%20Chaparro.pdf. Última consulta: junio de 2012.

CHEN, H.-C. et al. 2003. «Developmental Characteristics of Eye Movements in Reading

Chinese», en MCBRIDGE-CHANG, C. y CHEN, H.-C. (eds.). Reading development in

Chinese children. Connecticut: Greenwood Publishing Group, pp. 157-169.

DÍAZ CINTAS, J. 2001. La traducción audiovisual. El subtitulado. Salamanca: Ed. Almar.

——— 2003a. Teoría y práctica de la subtitulación. Inglés-Español. Barcelona: Ariel.

——— 2003b. «Audiovisual Translation in the Third Millennium», en ALDERMAN, G. y MARGARET, R. (eds.). Translation Today: Trends and Perspectives. Clevedon:

Multilingual Matters, pp. 192-204.

GAMBIER, Y. 2003. «Screen transadaptation: perception and reception», en The Translator, vol. 9, núm. 2, pp. 171-189.

GARTZONIKA, O. y ŞERBAN, A. 2009. «Greek Soldiers on the Screen: Politeness, Fluency and Audience Design in Subtitling», en DÍAZ CINTAS, J. (ed.). New trends in audiovisual translation. Bristol/Buffalo/Toronto: Multilingual matters, pp. 239-250.

GOTTLIEB, H. 2004. «Subtitles and International Anglification», en DOLLERUP, C. (ed.). Worlds of Words: A Tribute to Arne Zettersten. Nordic Journal of English Studies. Special Issue, vol. 3, núm. 1, pp. 219-230.

HEALY, A. F. y CUNNINGHAM, T. 2004. «Reading units that include interword spaces: Filling spaces around a letter can facilitate letter detection», en Memory & Cognition, vol. 32, núm. 4, pp. 560-569.

——— y DREWNOWSKY, A. 1983. «Investigating the boundaries of reading units: Letter detection in misspelled words», en Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, vol. 9, núm. 3, pp. 413-426.

HENDERSON, J. M., SINGER, M. y FERREIRA, F. (eds.). 1995. Reading and Language Processing. Mahwah/Hove: Lawrence Erlbaum Associates.

HUANG, X. et al. 2003. «Applying machine learning to text segmentation for information retrieval», en Information Retrieval, vol. 6, núm. 3-4, pp. 333-362.

IVARSSON, J. y CARROLL, M. 1998. Subtitling. Simrisham: TransEdit HB.

KARAMITROGLOU, F. 1998. «A proposed set of subtitling standards in Europe», en Translation

Journal,

vol.

2,

núm.

2.

Disponible

en

línea

en

http://www.sub2learn.ie/downloads/karamitroglou_fotiosa_proposed_set_of_sub titling_standards_in_europe.pdf. Última consulta: junio de 2012.

KICZALES, G. 1996. «Beyond the black box: open implementation», en Software, IEEE, vol. 13, núm. 1, pp. 8, 10-11.

LAVAUR, J. M. 2008. «La compréhension des films sous-titrés», en LAVAUR, J. M. y ŞERBAN, A. La traduction audiovisuelle. Bruxelles: De Boeck Université, pp. 113-129.

LEGGE, G. E. et al. 1997. «Psychophysics of reading: XVI. The visual span in normal and low vision», en Vision Research, vol. 37, núm. 14, pp. 1999-2010.

MAYORAL, R. 1993. «La traducción cinematográfica: el subtitulado», en Sendebar, núm. 4, pp. 45-68.

MORRIS, R. K., RAYNER, K., y POLLATSEK, A. 1990. «Eye movement guidance in reading: The role of parafoveal letter and space information», en Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, núm. 16, pp. 268-281.

NAVEH-BENJAMIN, M. y AYRES, T. J. 1986. «Digit Span, Reading Rate and Linguistic Relativity», en The Quarterly Journal of Experimental Psychology, núm. 38A, pp. 739-751.

PEDERSEN, J. 2007. Scandinavian subtitles: a comparative study of subtitling norms in Sweden and Denmark with a focus on extralinguistic cultural references. Stockholm: Stockholm University.

——— 2008. «High felicity. A speech act approach to quality assessment in subtitling», en CHIARO, D., HEISS, C. y BUCARIA, C. (eds.). Between Text and Image. Updating research

in screen translation. Amsterdam/Philadelphia: Benjamins, pp. 101-115.

——— 2011. Subtitling Norms for Television. An exploration focussing on extralinguistic cultural references. Amsterdam/Philadelphia: John Benjamins.

PEREGO, E. 2008a. «Subtitles and line-breaks: Towards improved readability», en CHIARO, D., HEISS, C. y BUCARIA, C. (eds.). Between text and image. Updating research in screen translation. Amsterdam, the Netherlands: John Benjamins, pp. 211-223.

———2008b. «What Would We Read Best?: Hypotheses and Suggestions for the Location of Line Breaks in Film Subtitles», en The Sign Language Translator and Interpreter (SLTI), vol. 2, núm. 1, pp. 35-63.

——— et al. 2010. «The Cognitive Effectiveness of Subtitle Processing», en Media Psychology, vol. 13, núm. 3, pp. 243-272.

RAYNER, K. 1998. «Eye movements in reading and information processing: 20 years of research», en Psychological Bulletin, núm. 124, pp. 372-422.

——— LIVERSEDGE, S. P. y WHITE, S. J. 2006. «Eye movements when reading disappearing text: The importance of the word to the right of fixation», en Vision Research, vol. 46, núm. 3, pp. 310-323.

———, FISCHER, M. H. y POLLATSEK, A. 1998. «Unspaced text interferes with both word identification and eye movement control», en Vision Research, vol. 38, núm 8, pp.

1129-1144.

SHAKERNIA, S. 2011. «A Comparative Study of the Persian Subtitles of American Historical Drama and Romantic Comedy Movies with the Originals», en Theory and Practice in Language Studies, vol. 1, núm. 6, pp. 740-743.

SINGH, T. y DWIVEDI, C. B. 1994. «The Relation of Text Structure to Context Processing during Reading», en The Journal of General Psychology, vol. 121, núm. 2, pp. 157168.

SOKOLI, S. 2009. «Subtitling norms in Greece and Spain», en DÍAZ CINTAS, J. y ANDERMAN, G. (eds.). Audiovisual translation. Language transfer on screen. New York: Palgrave

MacMillan, pp. 36-48.

——— 2011. Subtitling norms in Greece and Spain. A comparative descriptive study on film subtitle omission and distribution. Tesis doctoral. Barcelona: Departament de

Traducció i d’Interpretació de la Universitat Autònoma de Barcelona.

SPENS, K.-E. et al. 1992. «Numerical aspects of the speech tracking procedure», en Speech Transmission Laboratory. Quarterly Progress and Status Reports, núm. 1, pp. 115130.

SPRAGINS, A. B., LEFTON, L. A., y FISCHER, D. F. 1976. «Eye movements while reading and searching spatially transformed text: A developmental perspective», en Memory &

Cognition, núm. 4, pp. 36-42.

TITFORD, C. 1982. «Sub-titling: constrained translation», en Lebende Sprachen, vol. 27, núm. 3, pp. 113-116.

TODA, F. 2007. «Traducir diálogos para la imprenta y para la pantalla», en BAIGORRI JALÓN, J.

y GONZÁLEZ SALVADOR, A. (eds.). Entre lenguas: Traducir e interpretar (Cuadernos de

Yuste, 4). Yuste: Fundación Academia Europea de Yuste, pp. 183-203.

TVEIT, J.-E. 2005. Translating for Television. A Handbook in Screen Translation. Bergen: JK Publishing.

WINSKEL, H., RADACH, R. y LUKSANEEYANAWIN, S. 2009. «Eye movements when reading spaced

and unspaced Thai and English: A comparison of Thai–English bilinguals and English monolinguals», en Journal of Memory and Language, vol. 61, núm. 3, pp. 339-351.