Resumo Este artigo analisa a qualidade de legendas interlinguais traduzidas automaticamente e pós-editadas no par linguístico EN/PT-BR. A análise aplicou o FAR model, um Modelo de Avaliação da Qualidade de Tradução, às legendas em PT-BR do trailer do filme The Red Sea Diving Resort, no Brasil: Missão no Mar Vermelho, correlacionando-o com dados empíricos coletados com tradutores (avaliação da qualidade) e com a audiência (recepção). Os dados de recepção foram coletados com alunos da graduação, que foram divididos em dois grupos: o grupo controle, que assistiu ao trailer com as legendas disponibilizadas pela Netflix; e o grupo experimental, que assistiu ao trailer com as legendas pós-editadas. Os dados de avaliação da qualidade foram coletados com tradutores que assistiram ao trailer com as legendas pós-editadas. Os instrumentos de coleta foram uma escala Likert de 5 pontos, um questionário e protocolos verbais guiados. Os dados coletados com os participantes foram correlacionados com as categorizações de erros do FAR model (Equivalência Funcional, Aceitabilidade e Leiturabilidade). Os resultados indicaram que as legendas pós-editadas possuem qualidade boa em termos de significado e normas da língua-alvo; entretanto, os parâmetros técnicos tiveram qualidade inferior, o que afetou a apreciação do trailer conforme relatado pela maioria da audiência. Devido à amostra reduzida, são necessários estudos empíricos adicionais para a obtenção de padrões mais sólidos de avaliação da qualidade de legendas pós-editadas.
Abstract This paper analyzes the quality of machine-translated interlingual subtitles, which were post-edited in the language pair EN/PT-BR. Our analyses applied the FAR model, a Translation Quality Assessment Model, to the PT-BR subtitles of The Red Sea Diving Resort movie trailer, correlating it to empirical data collected with translators (quality assessment) and audience (reception). Reception data was collected with undergraduate students, which were divided into two groups: the control group that watched the subtitled trailer available on Netflix; and the experimental group that watched the trailer with post-edited subtitles. Quality data was collected with translators and they watched the trailer with post-edited subtitles. We used a 5-point Likert-type scale, a questionnaire and a guided think-aloud protocol to collect our data. Data collected with both translators and students were correlated with the FAR model error scores (Functional Equivalence, Acceptability and Readability). Our results indicate that the post-edited subtitles had good quality in terms of meaning and target language norms; however, the technical parameters had lower quality, which affected the trailer appreciation as reported by most of the audience. Due to the small sample size, further empirical studies are required to obtain solid standards for assessing the quality of post-edited subtitles.