TraduçãoUma revisão cienciométrica das pesquisas nos Estudos da Tradução no
século XXI [A scientometric review of research in Translation Studies in the
twenty-first century]
O campo dos Estudos da Tradução tem se expandido rapidamente ao longo do século XXI, sobretudo devido à crescente demanda por tradutores e intérpretes profissionais. Este estudo realiza uma revisão cienciométrica do campo, com o intuito de identificar as tendências e os padrões que surgiram durante as duas últimas décadas. A análise de cocitação de documentos foi realizada a partir de 6.007 artigos científicos publicados nas 15 revistas dedicadas aos Estudos da Tradução, que foram indexadas na Web of Science entre janeiro de 2001 e dezembro de 2020. Doze redes de análise de cocitação de documentos foram geradas e comparadas. Tanto a análise quantitativa quanto as métricas temporais e estruturais confirmaram a robustez e a confiabilidade de uma rede envolvendo 10 clusters distintos de pesquisa. Uma visualização da linha do tempo foi gerada para permitir identificar a forma como esses clusters evoluíram ao longo do tempo. Dez clusters foram apontados como os maiores subdomínios no interior dos Estudos da Tradução, quais sejam, competência em tradução, tradução em zonas de conflito, formação de tradutores, tradução colaborativa, tradução e sociedade, política linguística, pós-edição e revisão, tradução de mídia, profissionalização em tradução e localização de websites. Além disso, a análise de detecção de bursts identificou as 20 publicações mais influentes nessa amostra. A partir desses achados, discutimos sobre a maneira como as tendências observadas em cada cluster ajudam a impulsionar a evolução dos Estudos da Tradução. Além de propormos diretrizes metodológicas para futuras pesquisas, abordamos, ainda, as implicações para o ensino, a pesquisa e a teorização.
- Estudos da Tradução,
- Análise de cocitação,
- Bursts ,
- Métricas temporais,
- Métricas estruturais
Índice
- Resumo
- Palavras-chave
- Nota dos Tradutores sobre a tradução do texto A scientometric review of research in Translation Studies in the twenty-first century para a língua portuguesa do Brasil
- 1.Introdução
- 2.A Cienciometria nos ETs
- 3.Metodologia
- 4.Resultados
- 5.Discussão
- 6.Conclusão
- Financiamento
- Notas
- Referência
- Apêndice
- Endereço de correspondência
Nota dos Tradutores sobre a tradução do texto A scientometric review of research in Translation Studies in the twenty-first century para a língua portuguesa do Brasil
A presente tradução é o resultado de mais uma das atividades realizadas pelos membros do GETTEC - Grupo de Estudos e Pesquisa em Tradução, Tecnologias, Ensino e Cienciometria, vinculado aos Cursos de Mestrado e Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Estudos Linguísticos da Universidade Federal de Uberlândia, Minas Gerais, Brasil.
As atividades do GETTEC tiveram início em 2018 e, de imediato, seus membros, envolvidos em pesquisas inseridas em distintos subcampos dos Estudos da Tradução e da Interpretação, tais como ensino de tradução, tecnologias da tradução e da interpretação, tradução audiovisual, tradução intersemiótica, dentre outros, perceberam que basear seus estudos em uma única lista de autores não lhes forneceria uma visão abrangente desses campos disciplinares e tampouco lhes mostraria suas mudanças.
Buscando traçar o curso dessas mudanças, os membros do GETTEC decidiram implementar análises bibliométricas e cienciométricas, mais especificamente em seus subcampos de estudos, para que pudessem melhor conhecer suas tendências e os tipos mais representativos de metodologias utilizados e então intercambiá-los.
A partir desses primeiros passos, as pesquisas do grupo resultaram na publicação de dois livros.
Um deles, publicado em português, tem como título Estudos Bibliométricos e Cienciométricos em Tradução: tendências, métodos e aplicações.
Nessa primeira publicação, que possuiu sete capítulos, tivemos a oportunidade de combinar vários métodos e técnicas de pesquisa e fornecer aos leitores importantes análises estatísticas sistemáticas e abrangentes, que se vistas em conjunto, somaram mais de 1.300 textos submetidos aos softwares de análises bibliométricas. As análises realizadas apresentam informações importantes de subcampos dos Estudos da Tradução, da Interpretação e do Ensino de Línguas Estrangeiras, principalmente no que tange aos temas abordados, autores e instituições mais proeminentes, palavras-chave mais recorrentes, coautorias e recortes temporais que se relacionam a determinados paradigmas de pesquisa (ESQUEDA, 2020).
O segundo livro, publicado em inglês, contendo igualmente sete capítulos, tem como título Bibliometric and Scientometric Investigations in Translation and Interpreting Studies: numbers from Brazil and other countries.
Nessa segunda publicação, buscamos examinar bibliométrica e cienciometricamente não apenas os tipos de publicação nos campos disciplinares dos Estudos da Tradução e da Interpretação, tais como as dissertações de mestrado, teses de doutorado, artigos e capítulos de livros e seus respectivos dados, mas também as modalidades da tradução e da interpretação, quais sejam, a tradução técnica, literária, a interpretação comunitária, apenas para citar algumas (ESQUEDA, 2022).
Além desses dois livros, os membros do GETTEC também publicaram artigos relacionados a análises bibliométricas e cienciométricas envolvendo as publicações que abrangem algumas das chamadas tecnologias de ponta atreladas aos Estudos da Tradução e Interpretação (ESQUEDA; FREITAS, 2022, a, b), a saber, os softwares de tradução e interpretação automáticas. Tais análises foram feitas a partir dos dados disponíveis na biblioteca digital IEEE Xplore, que oferece acesso a conteúdos técnico-científicos publicados pelo instituto norte-americano IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) e seus parceiros. Segundo informações de seu portal, a biblioteca digital abriga mais de cinco milhões de documentos na íntegra, provenientes das publicações mais citadas da Engenharia Elétrica, Ciência da Computação e Eletrônica. A Universidade Federal de Uberlândia, à qual estamos filiados, tem livre acesso aos documentos da IEEE Xplore.
Vale igualmente a pena mencionar que seis membros do grupo defenderam suas dissertações de mestrado envolvendo a Bibliometria, Cienciometria e os Estudos da Tradução e da Interpretação e há, neste ano de 2023, mais quatro deles desenvolvendo seus trabalhos na mesma temática, sendo três pós-graduandos de mestrado e um de doutorado, todos eles vinculados ao já referido Programa de Pós-Graduação em Estudos Linguísticos da Universidade Federal de Uberlândia, Minas Gerais, Brasil.
É nesse cenário de intensas atividades que o GETTEC decidiu solicitar os direitos de tradução para a língua portuguesa do Brasil do texto escrito por Xuelian Zhu e Vahid Aryadoust, filiados à Sichuan International Studies University (Universidade de Estudos Internacionais de Sichuan - China) e à Nanyang Technological University (Universidade Tecnológica de Nanyang - Cingapura), respectivamente. Os direitos de tradução foram cedidos pela Editora John Benjamins, a quem agradecemos a oportunidade.
Publicado na Revista Target, com o título A scientometric review of research in Translation Studies in the twenty-first century, em tradução nossa “Uma revisão cienciométrica das pesquisas nos Estudos da Tradução no século XXI”, o artigo de Zhu e Aryadoust (2022) ressalta o que antes dissemos sobre a importância de identificarmos os autores e as instituições mais proeminentes, as palavras-chave mais recorrentes, coautorias, os recortes temporais e os paradigmas de pesquisa mais promissores nos Estudos da Tradução e Interpretação.
Além disso, Zhu e Aryadoust (2022) revelam os principais temas de pesquisa inseridos no século XXI nos Estudos da Tradução e Interpretação, a saber: competência em tradução, tradução em zonas de conflito, formação de tradutores, tradução colaborativa, tradução e sociedade, política linguística, pós-edição e revisão, tradução de mídia, profissionalização em tradução e localização de websites. Esses dados são importantes, uma vez que podem nos mostrar novos e necessários rumos das pesquisas nesses campos disciplinares.
Com efeito, não podemos deixar de concordar com os autores quando afirmam existirem, inevitavelmente, algumas limitações no que tange à seleção das bases de dados e análise de dados, uma vez que não há uma maneira absolutamente objetiva de revelar a estrutura da ciência devido à influência de configurações institucionais, técnicas de recuperação de informações e seleção de rede de citações (ZHU; ARYADOUST, 2022, p. 171).
Para finalizar esta nota que precede nossa tradução, vale ressaltar que utilizamos, dentre os métodos de tradução existentes, que podem ser descritos como (1) interpretativo-comunicativo, (2) literal, (3) livre ou (4) filológico, o primeiro deles, isto é, o método (1) interpretativo-comunicativo, que permitiu as transformações tradutórias necessárias para comunicar o sentido que compreendemos fazer parte do conteúdo do artigo.
A título de ilustração, o método literal (2), como o nome deixa evidente, busca reproduzir literalmente as palavras de uma língua para a outra e é bastante utilizado em traduções bíblicas, para fins de estudo léxico-semântico; é também denominado como método de transcodificação linguística; (3) o método livre alude a modificações de categorias semióticas do conteúdo (como nos casos encontrados em adaptações livres de obras ou nas produções fílmicas oriundas de obras traduzidas); e o (4) método filológico, que alude às discussões (em nível acadêmico ou de crítica de tradução) sobre as traduções eruditas (filosóficas, literárias, clássicas ou outras) (cf. SHUTTLEWORTH; COWIE, 1993).
Assim, esperamos que a tradução que apresentamos a seguir possa servir de auxílio para aqueles docentes e pesquisadores que estejam à busca de novas propostas de pesquisa envolvendo os estudos bibliométricos e cienciométricos.
Flávio de Sousa Freitas
Gabriel Albuquerque Ferreira
Marileide Dias Esqueda
Os Tradutores
Julho de 2023
Referências desta Nota
1.Introdução
A tradução vem desempenhando, há séculos, um papel essencial nas atividades do comércio, da religião e no intercâmbio acadêmico entre as sociedades (MUNDAY, 2016). Devido, parcialmente, a essa relevância histórica, os Estudos da Tradução (ETs) emergiram como um campo disciplinar na segunda metade do século XX e continuam passando por mudanças de paradigma, modelos e metodologias (VAN DOORSLAER, 2007, p. 223; CANDEL-MORA; VARGAS-SIERRA, 2013, p. 318; LI, 2015, p. 184; MUNDAY, 2016, p. 43). Para delinear o escopo e as áreas focais dos ETs, vários autores vêm se empenhando na identificação dos movimentos históricos e disciplinares da área (HATIM; MUNDAY, 2004; HOLMES, [1988] 2004; SNELL-HORNBY, 2006), embora algumas dessas tentativas tenham sida criticadas por seu enfoque paroquial. Tem sido criticado, em especial, por sua ênfase nos textos em detrimento de seus tradutores, o modelo tripartite de Holmes ([1988] 2008), que divide os ETs em estudos descritivos, teóricos e aplicados (CHESTERMAN, 2009; PYM, 2010). Alega-se que a inovação tecnológica e o desenvolvimento social levaram os ETs para além da linguística e em direção aos domínios de pesquisas culturais, cognitivistas e sociológicas (CHESTERMAN, 2009, 2019).
Surge, dentro dos ETs, um fluxo de pesquisa voltado para os dados, com o objetivo de analisar o desenvolvimento do campo disciplinar e suas tendências de pesquisa. Esse fluxo de pesquisa aplica métodos bibliométricos – tais como a contagem de número de páginas, busca de palavras-chave, identificação de autores e centros de produção, codificação temática, análise de redes sociais e a análise de cocitação (ver GRBIĆ [2013] para um panorama) – em uma tentativa de delinear a identidade do campo dos ETs. Estudos pioneiros de revisão de literatura têm se concentrado principalmente na Interpretação, envolvendo a interpretação de conferências (GILE, 2000), a formação de intérpretes (MEAD, 2001) e a pesquisa em interpretação comunitária (GRBIĆ; PÖLLABAUER, 2008a). No entanto, a atenção tem sido deslocada gradualmente para a pesquisa em tradução pertencentes a regiões específicas, tais como a Espanha (ROVIRA-ESTEVA; ORERO, 2011), China (LI, 2015) e o Irã (NOURAEY; KARIMNIA, 2015). Esse fluxo de pesquisa também tem examinado subcampos disciplinares emergentes, como a neurobiologia e a interpretação (HERVAIS-ADELMAN; BABCOCK, 2020), Linguística de Corpus e Tradução (CANDEL-MORA; VARGAS-SIERRA, 2013) e a análise do discurso nos ETs (ZHANG et al., 2015).
Embora os estudos anteriormente mencionados tenham moldado o nosso entendimento sobre os domínios do conhecimento nos ETs, o escopo de investigação e os métodos de pesquisa podem, e devem, ser aprimorados. Mais especificamente, tem havido demanda nos ETs por uma ênfase em métodos quantitativos. De acordo com Gile (2000, p. 297), “pouquíssimas análises quantitativas tentaram medir os fenômenos e/ou verificar as ideias e tendências gerais”11. “[…] very few quantitative analyses have tried to measure the phenomena and/or check general impressions and trends”. das pesquisas desse campo disciplinar. Essa ênfase nos métodos quantitativos é ainda mais evidenciada por Rovira-Esteva, Franco Aixelá e Olalla-Soler (2019, p. 148), pois esses autores consideram que as pesquisas dos ETs baseadas em citação não “empregam sistematicamente os métodos estatísticos aceitos, em geral, para a análise de dados bibliográficos”.22. “[…] systematically [employ] generally accepted statistical methods for their analysis of bibliographic data.” Além disso, dividir os ETs em ramos independentes e estudá-los separadamente pode resultar em um retrato simplista que ignora os avanços gerais da área. Ressalta-se, ainda, que os estudos cienciométricos anteriormente implementados nos ETs não têm construído seus argumentos em torno da ideia de mudança nas teorias, aplicações e instrumentações testadas (KUHN, 1970, p. 42). Nesse contexto, o presente estudo tem o objetivo de identificar tendências de pesquisa nos ETs, com o objetivo de determinar se existem pesquisadores que se reuniram em torno de um tema principal ou ideia central nas pesquisas envolvendo esse campo.
As seguintes perguntas de pesquisa direcionam este estudo:
Quais são as tendências de pesquisa dominantes nos ETs no início do século XXI e o que as caracteriza?
Quais são as publicações e autores mais influentes do universo intelectual dos ETs no início do século XXI?
Para responder a essas perguntas de pesquisa, utilizamos a análise de cocitação de documentos (DCA, em referência a Document Co-citation Analysis) para detectar os clusters 33.N. dos Ts.: Embora o termo cluster possa ser encontrado em dicionários da língua portuguesa (ver https://aulete.com.br/cluster) opta-se, nesta tradução, por seu uso em itálico. Neste artigo, compreende-se cluster como “agrupamento” ou “conjunto”. Quando utilizado na categoria de verbo, isto é, to cluster, adota-se, na tradução, em português, o verbo “agrupar”. de publicações que são tematicamente distintos entre si. Com a DCA, cada cluster é caracterizado por seus membros (publicações), sua coesão (relação) e o(s) tema(s) que o percorre(m) (ARYADOUST; TAN; NG, 2019). Dessa forma, adotando a metodologia de Aryadoust, Tan e Ng (2019), elaboramos uma estrutura de base teórica para examinar as características distintas dos principais clusters detectados pela DCA nos ETs.
2.A Cienciometria44.N. dos Ts.: Embora os termos “cienciometria” e “cientometria” sejam utilizados na literatura do campo da Ciência da Informação como sinônimos (PARRA; COUTINHO; PESSANO, 2019), opta-se, nesta tradução, por “cienciometria”, uma vez que o termo já vem sendo utilizado em outras publicações do Grupo GETTEC, Grupo de Estudos e Pesquisa em Tradução, Tecnologias, Ensino e Cienciometria, vinculado à Universidade Federal de Uberlândia, Brasil, do qual fazem parte os tradutores deste artigo. Para mais detalhes, consultar: ESQUEDA, M. D. (org.) Estudos bibliométricos e cienciométricos em Tradução: tendências, métodos e aplicações. Curitiba: Editora CRV, 2020. DOI: 10.24824/978658608789.5ESQUEDA, M. D. (ed.) Bibliometric and scientometric investigations in Translation and Interpreting Studies: numbers from Brazil and other countries. Curitiba: Editora CRV, 2022. DOI: 10.24824/978652512441.4PARRA, M. R.; COUTINHO, R. X.; PESSANO, E. F. C. (2019). Um breve olhar sobre a cienciometria: origem, evolução, tendências e sua contribuição para o ensino de ciências. Revista Contexto & Educação, 34(107), 126–141. https://doi.org/10.21527/2179-1309.2019.107.126-141. nos ETs
A cienciometria, ou o mapeamento da ciência, é um procedimento interdisciplinar que combina a matemática aplicada, a ciência da informação e a ciência da computação para analisar e visualizar, sistematicamente, os domínios do conhecimento (MORRIS; VAN DER VEER MARTENS, 2008; CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010). A cienciometria tem sido empregada na identificação das inter-relações globais dos diferentes campos disciplinares (CHEN, 2017, p. 5), assim como na descrição das redes de conhecimento dentro de distintos campos de estudo (CHEN; SONG, 2019, p. 2). Um estudo cienciométrico geralmente inclui a literatura de uma área específica de pesquisa, ferramentas cienciométricas e de visualização, assim como métricas e indicadores que evidenciam padrões e tendências (CHEN, 2017). Entre alguns métodos mais comumente utilizados na cienciometria temos a análise de cocitação, a análise de redes, a análise de palavras-chave e a contagem de publicações (GILE, 2005; LI, 2015; LIM; ARYADOUST, 2021; ROVIRA-ESTEVA; AIXELA; OLALLA-SOLER, 2019). Garfield (1965, p. 189) identificou 15 razões para a utilização de citações, afirmando que elas podem ajudar a alertar os leitores sobre trabalhos futuros, autenticar dados e fornecer a correção e a crítica em uma rede de autores. Sociólogos como Zuckerman (1987, p. 329) consideram as citações como indicadores da “influência intelectual” (intelectual influence) dos autores em um campo de pesquisa, enquanto outros, tais como Latour (1987), sugerem que as citações fornecem uma forma efetiva de evocar afiliações que reforçam e fundamentam a própria opinião dos pesquisadores. Em especial, as medições de citação são amplamente adotadas como indicadores-chave de performance para acadêmicos e pesquisadores, exercendo impacto mensurável no “equilíbrio de poder” (balance of power), na medida em que favorecem os autores no momento das solicitações de financiamento para pesquisas, estabilidade acadêmica e de progressão na carreira (DE BELLIS, 2014, p. 39). Essas medições também permitem (a) a mineração e visualização de estruturas latentes de conhecimento em campos de pesquisa e (b) a identificação de clusters de pesquisa tematicamente distintos e da interconexão baseada em cocitação que se estabelece entre eles, o que é relevante para este estudo.
As medições de citação ora descritas são apropriadas para a análise dos ETs, que constituem um campo disciplinar acadêmico bem estabelecido ao se concentrar nos fenômenos, na prática e nas teorias da tradução e da intepretação (PÖCHHACKER, 2009; MUNDAY, 2016). Desde o mapeamento inicial dos ETs realizado por Holmes ([1988] 2004), houve muitos desenvolvimentos e transformações no campo. Munday (2016, p. 35) ressalta que os ETs “se transformaram em um dos campos mais ativos e dinâmicos de pesquisa multidisciplinar”,55. “[…] has now become one of the most active and dynamic new areas of multidisciplinary research”. e sua expansão é evidente, haja vista o crescente número de programas de formação em ETs no mundo, de publicações, de instrumentos gerais e analíticos, assim como de instituições internacionais e eventos acadêmicos ou profissionais. Se por um lado o comentário de Munday (2016) se baseia em observações e descrições, outros autores utilizam métodos cienciométricos mais objetivos para descrever e fornecer evidências do desenvolvimento dos ETs e de seus subcampos (GILE, 2000, 2015; GRBIĆ; PÖLLABAUER, 2008a, 2008b; ZANETTIN; SALDANHA; HARDING, 2015; ROVIRA-ESTEVA; FRANCO AIXELÁ; OLALLA-SOLLER, 2019). Um dos métodos de estudo mais comumente adotados tem sido o do cálculo das frequências de línguas adotadas, autores, temas e/ou tipos de texto (ŠAJKEVIČ, 1992; GRBIĆ, 2007; ROVIRA-ESTEVA; ORERO, 2011). Zanettin, Saldanha e Harding (2015) utilizam, por exemplo, um método guiado por corpus para investigar a maneira como a orientação de pesquisa dos ETs mudou e como seus subcampos principais foram definidos ao longo dos anos. Eles utilizam o Translation Studies Abstracts (TSA),66. The publisher St. Jerome launched Translation Studies Abstracts (TSA; https://www.stjerome.co.uk/tsa/; defunct) in print form in 1988 and it was merged with John Benjamins’s Translation Studies Bibliography (TSB) in 2015. It now can be accessed at https://benjamins.com/online/tsb/. (Em 1988, a editora St. Jerome lançou o Translation Studies Abstracts (TSA; https://www.stjerome.co.uk/tsa/; extinto) em formato impresso, o qual foi fundido com a Translation Studies Bibliography (TSB) da John Benjamins, em 2015. Atualmente,, ele pode ser acessado em https://benjamins.com/online/tsb/.) uma coleção de resumos de artigos de revistas, capítulos de livro e teses de doutorado do campo dos ETs, de 2003 a 2009, para gerar os resultados, incluindo palavras-chave e categorias ao longo do tempo. Os pesquisadores identificam a influência dos corpora linguísticos e da pesquisa orientada à cultura nos ETs naquele período, ao passo que as pesquisas sobre a tradução literária e a tradução religiosa estavam em declínio.
A análise de citações, que é um método cienciométrico, também tem sido utilizada para explorar tendências de desenvolvimento em diferentes subcampos dos ETs (GILE, 2000, 2005; ALBRES; DE LACERDA, 2013; LI, 2015). Gile (2000) utiliza a abordagem cienciométrica para conduzir uma análise quantitativa dos estudos sobre a interpretação de conferências. A análise revela que, embora o número total de autores que pesquisam no campo dos ETs tenha aumentado ao longo do tempo, a maior parte deles não sustentou sua produtividade a longo prazo. Além disso, apenas uma pequena parcela das pesquisas publicadas foi composta de estudos empíricos, embora eles fizessem parte da maioria das teses de doutorado submetidas como requisito para a obtenção de titulação acadêmica. Utilizando um método cienciométrico similar, Gile (2005) analisa 47 artigos sobre a formação de tradutores e intérpretes, revelando que (a) as publicações mais citadas foram escritas em inglês; (b) os textos mais citados foram livros introdutórios sobre os ETs, em vez de artigos publicados em revistas; e que (c) houve um número de citações muito menor de artigos de revistas quando comparado a capítulos de livros em volumes especiais. Gile (2005, p. 100) afirma, portanto, que os estudos centrados em departamentos de Artes Liberais (Liberal Arts) são mais propensos a serem citados do que os estudos empíricos na área dos ETs, uma observação que necessita de mais investigação. É interessante notar que Grbić e Pöllabauer (2008c) realizam uma análise de citação centrada em autores a partir dos trabalhos de Gile e encontram evidências que ratificam a contribuição e a influência desse mesmo autor na comunidade de pesquisa dos ETs.
Esses trabalhos revelaram os avanços históricos e as tendências emergentes nos ETs, o que é importante para a compreensão desse campo. No entanto, a análise tradicional de cocitação se concentra principalmente nos clusters de cocitação em si, e não nas informações dos artigos citados, muito embora o estudo dos artigos citados em cada cluster de cocitação possa ajudar a revelar a dinâmica de sua especialidade (SCHNEIDER, 2009; CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010, p. 1390). Além disso, devido à rápida evolução dos ETs no início do século XXI, são necessários mais estudos objetivos e abrangentes utilizando ferramentas científicas avançadas para identificar mudanças nas pesquisas dos ETs ao mesmo tempo em que esse campo disciplinar avança.
Utilizando a técnica de DCA, nosso estudo pretende fornecer um panorama quantitativo dos ETs do início do século XXI. Este estudo contribuirá para o entendimento desse campo disciplinar através da identificação de seus maiores domínios de conhecimento, além de detectar as tendências de pesquisa e publicações de impacto. A seção a seguir discorre sobre a fonte de dados e o método de análise, fornecendo uma introdução à técnica de DCA.
3.Metodologia
3.1Fonte de dados
Nós analisamos as 15 revistas dos ETs indexadas nas bases de dados do Social Sciences Citation Index ou Arts & Humanities Citation Index, da coleção Web of Science Core (ver Tabela 1; disponível em: https://clarivate.com/webofsciencegroup/solutions/web-of-science-core-collection/). A Web of Science é uma das poucas bases de dados que fornece um conjunto de dados “atualizado, que pode ser usado a qualquer momento em qualquer programa de computador ao qual esteja vinculado e que pode ser consultado a qualquer momento de acordo com diferentes critérios”77. “[…] updated, used at any time by any computer program which it is connected to, and operated at all times according to different criteria”. (LUQUE MARTÍNEZ, 1995, apud SÁNCHEZ; DEL RÍO; GARCÍA, 2017, p. 8). Dessa forma, considera-se que os dados recuperados da Web of Science cumprem, geralmente, os requisitos para os estudos cienciométricos (CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010, p. 1389; SÁNCHEZ; DEL RÍO; GARCÍA, 2017, p. 8). No entanto, reconhecemos que a Web of Science e outras bases de dados gerais (como a Scopus) têm sido criticadas por alguns pesquisadores, os quais afirmam que elas não representam de forma adequada os campos das Humanidades e das Ciências Sociais (MONGEON; PAUL-HUS, 2016). As razões para essa sub-representação são vastas e variadas, incluindo, principalmente, a qualidade das publicações e a falta de consistência entre as publicações e as exigências da Web of Science. Dado que nosso objetivo não é o de realizar uma comparação interdisciplinar, essa sub-representação dos campos das Humanidades e Ciências Sociais não representa um enviesamento da análise.
Os dados utilizados incluem 6.007 artigos publicados em revistas e 99.178 referências publicadas entre janeiro de 2001 e dezembro de 2020. A Tabela 1 apresenta o número de artigos publicados no século XXI (2001–2020) indexados na Web of Science, o fator de impacto da revista em 2019 (o valor mais recente no momento da escrita deste trabalho), o fator de impacto de cinco anos da revista e o índice da plataforma Scimago Journal & Country Rank. Tanto os índices de fator de impacto de 2019 das revistas Meta: Translator’s Journal e Translation Review quanto os índices de fator de impacto dos últimos cinco anos da revista The Journal of Specialised Translation estavam indisponíveis no momento da elaboração deste trabalho.
3.2Análise dos dados
3.2.1A construção de redes de DCA
Existem dois métodos principais de análise por cocitação para determinar a estrutura intelectual dos campos de pesquisa: a Análise de Cocitação de Autores (ACA, em referência a Author Co-citation Analysis) (WHITE; GRIFFITH, 1981; WHITE; MCCAIN, 1998; CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010); e a DCA (SMALL, 1980, 2003; SCHNEIDER, 2006). A ACA é utilizada para agrupar (to cluster) autores que são cocitados na literatura, ao passo que a DCA é usada para identificar clusters de publicações que formam, possivelmente, comunidades intelectuais especializadas, as quais são, com frequência, ignoradas nas tradicionais revisões de literatura (WHITE; MCCAIN, 1998).
| Título da revista | No. de artigos | Fator de impacto da revista (JIF) | Fator de impacto da revista (5 anos) | Índice da plataforma Scimago Journal & Country Rank (SJR) |
|---|---|---|---|---|
| Across Languages and Cultures | 208 | 0,36 | 0,5 | 0,65 |
| Babel: International Journal of Translation | 421 | 0,13 | 0,292 | 0,3 |
| Interpreting: International Journal of Research and Practice in Interpreting | 209 | 0,571 | 0,804 | 0,27 |
| Linguistica Antverpiensia, New Series – Themes in Translation | 193 | 0,5 | 0,833 | 0,16 |
| Meta: Translator’s journal | 1300 | NA | NA | 0,23 |
| Multilingua | 36 | 0,815 | 1,081 | 0,65 |
| Perspectives: Studies in Translatology | 439 | 0,654 | 1,143 | 0,47 |
| Target: International Journal of Translation Studies | 444 | 0,485 | 0,886 | 0,64 |
| Terminology | 48 | 1,286 | 0,86 | 0,18 |
| The Journal of Specialised Translation | 480 | 0,792 | NA | 0,65 |
| The Interpreter and Translator Trainer | 329 | 0,881 | 1,333 | 0,87 |
| The Translator: Studies in Intercultural Communication | 483 | 0,565 | 0,827 | 0,37 |
| Translation and Interpreting Studies | 226 | 0,644 | 0,692 | 0,23 |
| Translation Review | 713 | NA | NA | 0,11 |
| Translation Studies | 478 | 0,947 | 1,076 | 0,27 |
Observação: JIF: Journal Impact Factor (Fator de Impacto da Revista); SJR: Scimago Journal & Country Rank (Índice da plataforma Scimago Journal & Country Rank)
A DCA foi aplicada, no presente estudo, com base em citações que ocorreram quando duas publicações citam uma terceira (SMALL, 1980). Nessa técnica, a associação de publicações cocitadas em um conjunto de dados pode auxiliar na identificação de temas de pesquisa e especialidades em domínios científicos. Quanto mais itens cocitados existirem entre duas publicações, maior a sua força de cocitação (co-citation strength) e mais forte a sua possível conexão temática (CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010). Essa técnica de cocitação nos permitiu examinar o surgimento e o avanço de domínios especializados através da mineração de dados extraídos de bases de dados de grande escala (ARYADOUST, 2020).
Nós utilizamos o software CiteSpace, na versão 5.6.R5 (CHEN, 2016), para criar a rede de DCA e visualizar os resultados. Os dados foram descarregados da Web of Science e inseridos no CiteSpace para análise. O conjunto de dados incluiu registros bibliográficos compostos por títulos de publicações, palavras-chave, resumos, nomes de autores e referências. Uma técnica de fatiamento de tempo foi aplicada para atribuir valor 1 para “Anos por Fatia” (em referência a Years Per Slice), de forma que o número de redes fosse o mesmo que o número de anos no período de 2001 a 2020.
Em seguida, conduzimos um procedimento de seleção de nós através da geração de múltiplas redes, a partir da configuração de diferentes parâmetros nas propriedades, incluindo LBY (Look Back Years) e LRF (Linking Retaining Factor), assim como critérios de seleção como índice g, Top N e Top N% (CHEN; DUBIN; SCHULTZ, 2014). O LBY controla o número de anos entre as datas de publicação da referência que cita e da que é citada. Um valor 8 significa, por exemplo, que serão consideradas apenas as citações feitas para as referências citadas dentro dos últimos oito anos. O LRF gerencia os fatores a serem retidos para cada nó da rede. A título de exemplo, um valor 3 indica que todos os links para o nó acima dos três mais fortes serão ignorados. Na forma mais atualizada do CiteSpace, as configurações padronizadas de LBY e LRF são, respectivamente, 8 e 3.
Sobre os critérios de seleção, o índice g é o número máximo (g) de artigos que juntos receberam um número de citações igual ou superior a g ao quadrado (EGGHE, 2006). Esse índice é especialmente sensível ao número de citações que as publicações mais influentes de um autor receberam. Dessa forma, o índice g faz com que a influência de autores em seus campos disciplinares seja mais perceptível. No CiteSpace, o fator de escala k pode ajustar o tamanho geral da rede de maneira flexível. O valor padrão de k (25) foi utilizado neste estudo. O Top N por fatia, no qual o valor de N representa o número de itens mais citados ou mais frequentes, também foi utilizado para construir a rede. Já o Top N% representa o percentual de itens mais citados ou mais frequentes por fatia. Top N e Top N% foram definidos nos valores padrão de, respectivamente, 50 e 10%.
3.2.2Comparação de redes
No total, geramos 12 redes e comparamos suas características para selecionarmos a ideal. Como proposto por Chen e Song (2019), geramos uma rede inicial utilizando os parâmetros padronizados: LBY = 8; LRF = 3 e índice g (k = 25), assim como mencionamos antes. Essa rede estava composta por vários clusters de pesquisa, cada um formado por nós (publicações) e seus links. Para rotular os clusters, utilizamos o método de verossimilhança logarítmica (log-likelihood ratio method), um algoritmo baseado no índice de probabilidade para determinar as palavras e frases que mais provavelmente representam um cluster. Em comparação com outras abordagens de rotulagem temática, tal como a indexação semântica latente, a razão de verossimilhança logarítmica tende a ter uma confiabilidade maior para detectar temas únicos, ao passo que a indexação semântica latente tende a encontrar temas comuns (CHEN; SONG, 2019). Em seguida, geramos outra rede cujos valores LBY e LRF foram fixados em -1, removendo, dessa forma, todos os limites desses dois parâmetros. Os passos foram repetidos com o índice g, cujo valor foi alterado para k = 50, com o intuito de gerar mais duas redes. Geramos, então, quatro outras redes com as configurações Top 50, Top 100, Top 50% e Top 100%. Considerando que este estudo buscou identificar tanto as tendências dominantes na área dos ETs quanto as publicações e autores mais influentes, optamos por examinar redes que incluíssem mais de seis clusters principais e um grande número de publicações por cluster.
Nós também examinamos vários aspectos das redes de cocitação através das métricas propostas, com o intuito de verificarmos a robustez das redes, especialmente as métricas temporais (isto é, a explosão de citações, em referência a citation burstness), métricas estruturais (isto é, centralidade de intermediação, modularidade (Q) e coeficiente de silhueta, em referência a betweenness centrality, modularity Q e silhouette score), e as métricas combinadas (isto é, sigma; CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010). A explosão88.N. dos Ts.: O termo burstness foi traduzido como “explosão”, mas também pode ser compreendido como “aumento repentino”, “aumento intenso” ou “pico” de citações ou cocitações de determinadas publicações. de citações quantifica aumentos repentinos em cocitações de uma publicação (CHEN; DUBIN; SCHULTZ, 2014). Quando um tópico surge em um fluxo de publicação, ele é sinalizado como uma explosão de atividade (KLEINBERG, 2003). Em outras palavras, quando publicações são frequentemente citadas durante um certo período, elas são marcadas como explosões na literatura. Já a centralidade de intermediação, uma métrica que mede a importância de um nó (como uma publicação), representa o número de vezes em que uma publicação faz parte do caminho mais curto de conexão com outras publicações na rede. É, portanto, utilizada para medir o quanto um nó influencia outros nós através do controle do fluxo de informação entre eles (FREEMAN, 1977; BRANDES, 2001). Como a centralidade de intermediação é calculada a partir da macroestrutura da rede, ela é considerada um melhor indicador para a influência de longo prazo de uma publicação (SHIBATA; KAJIKAWA; MATSUSHIMA, 2007). Em uma rede de cocitação, um valor alto para a centralidade de intermediação fornece, então, uma previsão aproximada de citações futuras, sugerindo que os artigos próximos ao centro provavelmente continuarão a ser citados em pesquisas científicas futuras. Ao contrário disso, as publicações que conectam clusters de pesquisa fora das conexões centrais geralmente ganham mais citações ao longo do tempo, apesar de receberem menos citações em seus primeiros anos após serem publicadas. Dessa forma, de acordo com Leysdesdorff (2007), a centralidade de intermediação pode ser utilizada como um indicador da interdisciplinaridade das publicações e revistas, assim como para examinar o nível de proximidade entre os novos desenvolvimentos e as fronteiras dos campos disciplinares.
A métrica sigma (Σ) é uma aproximação que mede o quanto uma publicação científica é inovadora. A sigma é calculada a partir da fórmula (centralidade de intermediação+1) burstness (explosão) (CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010) e é, portanto, uma combinação de métricas temporais e estruturais. Uma métrica sigma elevada indica uma maior probabilidade de que uma publicação introduza conceitos e/ou métodos novos (ibid.). No estudo de Chen, Ibekwe-SanJuan e Hou (ibid.) foi apontado que a centralidade de intermediação e a explosão de citações são métricas fortemente relacionadas a descobertas científicas transformadoras, como aquelas responsáveis pela conquista do Prêmio Nobel. A métrica modularidade (Q) é outro índice usado para medir até que ponto uma rede pode ser dividida em clusters díspares ou blocos independentes (NEWMAN, 2006). Os valores de modularidade variam de 0 a 1, com valores baixos indicando que uma rede não pode ser ramificada em clusters separados, embora valores altos sugiram que uma rede possa conter clusters tematicamente distintos (CHEN; SONG, 2019). Por fim, o índice de silhueta (ROUSSEEUW, 1987), cujo valor varia de -1 a 1, indica o nível de certeza em uma rede ao se interpretar a natureza de um cluster. Um valor 1, por exemplo, representa uma perfeita separação entre clusters, enquanto valores negativos indicam uma separação fraca ou implausível (ibid.). De acordo com Chen, Ibekwe-SanJuan e Hou (2010), é desejável, em uma análise, que o índice de silhueta tenha valores de 0,7 a 0,9 ou mais.
Depois de selecionar a rede apropriada, geramos uma visualização de linha do tempo para identificar as tendências dominantes no campo e calculamos a força de explosão, a duração (o período em que as publicações gozaram de popularidade, assim como suas quantificações por sua força), o sigma e a centralidade de intermediação por nó para identificar as publicações mais influentes nos ETs.
3.2.3Análise dos Clusters
Com base no estudo da DCA de Aryadoust, Tan e Ng (2019), os principais clusters na rede selecionada foram escolhidos para análise post hoc para confirmar o tema recorrente de cada cluster e extrair informações relevantes. Essa análise de clusters visa fornecer informações bibliográficas básicas, objetivos de pesquisa e modelos com categorias de objetos de estudo apresentados em publicações anteriores.
Primeiramente, foram registradas as informações bibliográficas de cada artigo, incluindo os autores, ano de publicação e a revista em que o artigo foi publicado. Em seguida, o tema de pesquisa ou objetivo principal de cada artigo foi analisado por meio da digitalização do resumo e das palavras-chave. Quando o resumo e as palavras-chave eram insuficientes para identificar os principais tópicos de pesquisa, o artigo inteiro era lido. Essa etapa foi usada para confirmar a adequação dos rótulos de verossimilhança logarítmica gerados automaticamente para cada cluster e para determinar seus temas.
Além disso, examinamos qualitativamente os diferentes objetos de estudo dos artigos. Quatro categorias foram usadas para classificar os objetos de estudo: orientados ao produto (análise de tradução de textos escritos ou orais), orientados ao processo (análise dos processos cognitivos mobilizados durante a tradução), orientados ao participante (investigação dos indivíduos envolvidos no processo de tradução) e orientados ao contexto (análise dos fatores externos e circunstâncias da tradução). Ao usar essa estrutura (baseada em SALDANHA; O’BRIEN, 2013), estamos cientes de que a categorização “não é determinada pela metodologia em si ou pela fonte de dados, mas pelos objetivos finais do pesquisador”99. “[…] not determined by the methodology itself or even the source of data but by the ultimate aims of the researcher. (p. 5) e que as categorias inevitavelmente se sobrepõem. Para o propósito deste estudo, a codificação das categorias é baseada no objeto de estudo ou no objetivo da pesquisa. Embora uma análise aprofundada de cada cluster esteja fora do escopo do presente estudo, esta estrutura de análise de conteúdo fornece informações úteis para diferenciar os principais clusters.
4.Resultados
4.1Comparações de redes
Conforme antes descrito, geramos e comparamos 12 redes por meio da inspeção da modularidade (Q) e do coeficiente de silhueta em cada cluster. A qualidade dos principais clusters em cada rede também foi considerada juntamente com os coeficientes médios das silhuetas e os tamanhos dos clusters (consulte o Apêndice 1 para obter detalhes). Entre as redes geradas, a rede com LBY=−1, LRF=−1 e Top 50 teve o maior coeficiente de silhueta (0,5491). Três redes com LBY= 8 e LRF= 3, mas com critérios de seleção de Top 100, Top 50% e Top 100% respectivamente, tiveram o maior valor de modularidade (Q): 0,7962, indicando uma estrutura muito clara nos clusters (GUSTAFSSON; HÖRNQUIST; LOMBARDI, 2006). A comparação de rede foi realizada usando essas três redes com o maior valor de modularidade (Q). Dado que essas três redes de referência tinham o mesmo coeficiente médio de silhueta de todos os clusters, calculamos o coeficiente médio de silhueta dos principais clusters em cada rede, o que levou à descoberta de uma rede com LBY= 8, LRF= 3 e Top 100%, cujo coeficiente de silhueta era o mais alto (0,7985). Em outras palavras, esses clusters principais nessa rede são de boa qualidade em seu agrupamento e, portanto, constituem o foco de nossa discussão.
Por fim, uma exploração mais aprofundada do número de trabalhos que citam outros trabalhos em cada cluster da rede com LBY= 8, LRF= 3 e Top 100% mostrou que todos os dez principais clusters incluíram mais de 60 publicações, consolidando a robustez do uso da modularidade (Q) em identificar a rede, uma vez que a modularidade (Q) é eficaz na detecção de comunidades comparativamente grandes (FORTUNATO; BARTHÉLEMY, 2007, p. 36).
4.2Visualização da linha do tempo dos clusters
Para responder à primeira pergunta de pesquisa, a visualização da linha do tempo dos dez principais clusters é apresentada na Figura 1. Os dez clusters na rede selecionada foram tematizados da seguinte forma: #0 competência em tradução, #1 tradução em zonas de conflito, #2 formação de tradutores, # 3 tradução colaborativa, #4 tradução e sociedade, #5 política linguística, #6 pós-edição e revisão, #7 tradução de mídia, #8 profissionalização em tradução e #9 localização de websites.
Na Figura 1, a evolução de cada cluster ao longo do tempo é mostrada horizontalmente, da esquerda para a direita, com seu rótulo no lado direito. O ano de publicação é exibido na parte superior. A título de exemplo, o cluster #0 competência em tradução, o maior cluster, manteve sua influência de 1995 a 2017, mas começou a perder sua influência gradativamente nos anos mais recentes. Deve-se notar que, embora nossa investigação tenha se concentrado nas tendências de evolução no início do século XXI, as publicações citadas nos artigos datam de anos anteriores. O eixo vertical é baseado no tamanho desses clusters, que é determinado pelo número de artigos citados (referências) em um cluster específico (CHEN; IBEKWE-SANJUAN; HOU, 2010, p. 1.396): quanto mais documentos citados houver, maior é a subcomunidade de conhecimento de domínio. Os maiores clusters são mostrados na parte superior da figura e são representados como #0 competência em tradução, #1 tradução em zonas de conflito e #2 formação de tradutores. Além disso, cada círculo representa um artigo citado, cujo tamanho é proporcional ao número de vezes que o artigo foi citado. As curvas coloridas mostram os links de cocitação, ao passo que o tamanho dos nós mostra a relevância das explosões, ou as publicações de referência mais importantes (LIU; HU, 2021). Dessa forma, a visualização da linha do tempo fornece uma indicação da relevância dos clusters e suas tendências de evolução ao longo dos anos.
Posteriormente, usamos a visualização da linha do tempo para identificar as fronteiras de pesquisa dos ETs, examinando quais clusters foram mais pesquisados em estudos recentes. Nossa investigação mostrou que os temas #3 tradução colaborativa, #5 política linguística, #6 pós-edição e revisão e #7 tradução de mídia são constantes nos ETs no início do século XXI. Entre eles, o cluster #3 atraiu interesse de pesquisa consistente a partir de 2010. Os clusters #5, #6 e #7 começaram a florescer em 2004, 2005 e 2001, respectivamente, e continuaram influentes até por volta de 2018. Por meio da visualização da linha do tempo, podemos observar muitas sobreposições temporais entre as diferentes áreas de pesquisa, sugerindo que os subcampos dos ETs evoluem junto de outros subcampos, ou seja, não avançam linearmente.
A Figura 2 mostra o número de explosões (publicações impactantes/relevantes) em cada cluster. Diferentemente dos trabalhos que citam outros trabalhos, a maioria das principais publicações citadas nos 10 clusters mais relevantes eram livros (97; 65.5%), ao passo que o restante eram artigos (51; 34.5%). No entanto, nos clusters #4 tradução e sociedade, #6 pós-edição e revisão e #7 tradução de mídia, o número de artigos citados excedeu o número de livros citados. No cluster #8 profissionalização em tradução o número de livros e artigos citados foi equiparável.
Tradução do conteúdo da Figura 2: 10 maiores clusters: #0 competência em tradução; #1 tradução em zonas de conflito; #2 formação de tradutores; #3 tradução colaborativa; #4 tradução e sociedade; #5 política linguística; #6 pós-edição e revisão; #7 tradução de mídia; #8 profissionalização em tradução; #9 localização.
4.3Publicações influentes
Para responder à segunda pergunta de pesquisa, identificamos as 20 publicações mais influentes do campo por meio da técnica de detecção de explosões. Curiosamente, todas as explosões são referentes a livros, o que está de acordo com a observação de Gile (2005, p. 85) de que, nos trabalhos sobre formação de tradutores e intérpretes, os “textos mais citados eram livros e não artigos”1010. “[…] most-often cited texts were books rather than papers.” . Esses livros tiveram influência na explosão de citações, com um atraso de um a seis anos após a publicação, o que significa que essas citações não apareceram como explosões imediatamente após serem publicadas.
No geral, os coeficientes sigma (outro método para aferir o impacto e a inovação da publicação) permanecem relativamente baixos e variam de 1,01 no cluster #2 (VENUTI, 2008) a 2,66, no cluster #1 (BAKER, 2006). O maior coeficiente de intermediação (0,10) pertence a Baker (1998) no cluster #13, Saldanha e O’Brien (2013) no cluster #3 e Kelly (2005) no cluster #0. Entre essas publicações, Baker (2006) no cluster #1 tem o maior valor de explosão (15,73), cuja duração é de apenas dois anos (de 2010 a 2012). Cronin (2003) no cluster #4 e Pöchhacker (2004) no cluster #0 têm a explosão mais duradoura (oito anos, de 2004 a 2011 e 2005 a 2012, respectivamente). As três explosões que receberam a atenção mais recente são Venuti (2008) no cluster #2, com uma explosão de sete anos (de 2010 a 2016), Wolf e Fukari (2007) no cluster #1, com uma explosão de cinco anos (de 2011 a 2015) e Koskinen (2014) no cluster #2, com uma explosão de dois anos (de 2014 a 2015). Essas publicações tratam da “invisibilidade” dos tradutores, da sociologia da tradução e da sociologia das instituições tradutoras, respectivamente. Quanto à frequência de citação, as três principais publicações são Baker (2006) no cluster #1, Tymoczko (2007) no cluster #1 e Venuti (2008) no cluster #2.
Deve-se notar que quatro explosões não pertencem aos 10 principais clusters. Baker (1998) e Toury (1995) estão incluídos no cluster #13, enquanto Angelelli (2004a) e Angelelli (2004b) estão incluídos no cluster #15. O Apêndice 2 traz mais detalhes sobre as 20 principais explosões, incluindo suas respectivas durações, forças, frequências, níveis, intermediações, índices sigma e o cluster ao qual pertencem.
5.Discussão
O presente estudo adotou uma abordagem cienciométrica para investigar as tendências de pesquisa nos ETs no início do século XXI. Depois de comparar várias redes de DCA, selecionamos a rede mais representativa composta por 27 clusters de cocitação, 10 dos quais são os principais clusters de acordo com seus coeficientes de silhueta. Esses clusters podem ser tratados como as perspectivas teóricas dominantes nas pesquisas dos ETs, cada uma com uma base intelectual específica (representada pelos artigos citados e explosões) e frente de pesquisa (representada pelos artigos que citam outros trabalhos; CHEN, 2003). A visualização da linha do tempo fornece evidências visuais das interconexões dos distintos subdomínios (representados por clusters) nos ETs. Em consonância com pesquisas anteriores, observamos que tanto os artigos citados quanto aqueles que citam fornecem informações indispensáveis para a compreensão do cluster (SMALL, 1986; SCHNEIDER, 2009; CHEN; SONG, 2019). Essas descobertas são valiosas em pelo menos três aspectos principais.
Primeiro, o uso da cienciometria, particularmente de redes de DCA, nos permitiu rastrear padrões de citação e agrupar domínios de conhecimento nos ETs e entender como seus subcampos mudaram ao longo dos últimos 20 anos. A partir da visualização da linha do tempo gerada, notamos que os recentes avanços digitais e tecnológicos resultaram no surgimento de novos temas de pesquisa como a pós-edição em TA, tradução audiovisual e tradução colaborativa on-line pertencentes aos campos da tradução e interpretação. Esses achados foram confirmados com dados concretos da análise cienciométrica. Por exemplo, todos os artigos citados no cluster #3 tradução colaborativa foram publicados nos últimos quatro anos, ou seja, 2020 (21; 70.0%), 2019 (7; 23.3%), 2018 (1; 3.3%) e 2017 (1; 3.3%).
Em segundo lugar, é notável que os ETs tenham sido integrados à discussão da sociedade e da cultura, conforme mostrado nos clusters #1 tradução em zonas de conflito, #4 tradução e sociedade e #5 política linguística. Por exemplo, as explosões com o maior valor sigma no cluster #5 política linguística são Seidlhofer (2011), Canagarajah (2013) e Piller (2016), que enfocam a sociolinguística da globalização, prática translinguística e diversidade linguística e justiça social, respectivamente. As descobertas sustentam que o foco da pesquisa nos ETs mudou para estudos multidisciplinares e orientados para a cultura (CHESTERMAN, 2009; MUNDAY, 2016).
Em terceiro lugar, realizamos uma comparação de rede para identificar o modelo ideal entre as 12 redes geradas. Embora essa abordagem para a análise de rede de DCA seja um desenvolvimento recente, provou-se que ela fornece uma solução mais precisa e confiável em comparação com a análise de rede única (TRUJILLO; LONG, 2018). Nosso procedimento de validação usou várias métricas de controle de qualidade para identificar a rede mais estável e precisa entre as redes candidatas. Esse processo de validação também otimizou a robustez de nossa avaliação dos ETs como um domínio de conhecimento, estabelecendo um exemplo para explorar o que Gile (2015, p. 248) denomina como aspectos quantitativos “subutilizados” da cienciometria.
Em geral, parece que as pesquisas nos ETs permitiram a coexistência de diferentes temas e métodos de pesquisa, o que facilitou o surgimento de novas abordagens teóricas e metodológicas que ocasionalmente desafiaram as anteriores (KUHN, 1970). Esse padrão está de acordo com as estruturas de desenvolvimento que os estudiosos dos ETs propuseram para capturar contínuas “mudanças de paradigma” nos ETs, como a virada cultural (SNELL-HORNBY, 2010), virada empírica (GILE, 1994) e virada sociológica (WOLF; FUCARI, 2007).]
6.Conclusão
No presente estudo, investigamos as tendências de pesquisa nos ETs no início do século XXI e empregamos métodos cienciométricos para pesquisar o campo. Existem, inevitavelmente, algumas limitações de nossa seleção e análise de dados, uma vez que não há uma maneira absolutamente objetiva de revelar a estrutura da ciência devido à influência de configurações institucionais, técnicas de recuperação de informações e seleção de rede de citações (ZITT; RAMANANA-RAHARY; BASSECOULARD, 2005; p. 374). Considerando essas limitações, nossos achados devem ser interpretados tendo em vista os princípios de seleção e categorização adotados, algo que não é incomum em pesquisas cienciométricas.
Em primeiro lugar, incluímos apenas artigos dos 15 periódicos que têm como foco de pesquisa principal os ETs e são indexados no Social Sciences Citation Index e no Arts & Humanities Citation Index na Web of Science. Sugerimos que estudos futuros expandam essa faixa de seleção para incluir mais artigos, o que pode fornecer um exame mais abrangente dos ETs. Os dados podem ser extraídos da Translation Studies Bibliography (GAMBIER; VAN DOORSLAER, 2004–2021) para os métodos de agrupamento que eliminem a DCA (ver GERGES, 2015), uma vez que tal base de dados não extrai citações. Sugerimos que os dados extraídos da Scopus, Web of Science, Bibliography of Interpreting and Translation (BITRA) e outras bases de dados possíveis sejam combinados em pesquisas futuras.1111. “It should be noted that due to differences in formatting, data from different databases may use different identifiers for publications. To pre-empt issues arising from multiple codings, researchers should check the identifiers per publications across different databases.” 1212. “For DCA investigations, the Bibliography of Interpreting and Translation (BITRA; Franco Aixelá 2001–2021) may be suitable, but as an anonymous reviewer pointed out, “its interface and the way the citation data are compiled and presented do not allow for direct export of data and analysis without prior cleaning and preparation of the data.” Isso também revelaria a limitação da Web of Science como fonte de dados para o presente estudo (para discussões sobre as limitações da Web of Science, ver FRANCO AIXELÁ [2001–2021]; VAN LEEUWEN [2010]; ROVIRA-ESTEVA et al. [2013–2021]; MONGEON e PAUL-HUS [2016] e MARTÍN-MARTÍN et al. [2018]). Reconhecemos que alguns editores sem fins lucrativos, bem como vários idiomas asiáticos, europeus e africanos, capítulos de livros e livros, estão sub-representados na Web of Science. Além disso, conforme sugerido por Van Doorslaer e Gambier (2015, p. 317), os dados bibliográficos podem ser combinados com a fonte e/ou idioma da publicação em pesquisas futuras.
Em segundo lugar, os dados do presente estudo, coletados em dezembro de 2020, destinam-se a abranger o período de 2001 a 2020; no entanto, as publicações mais recentes e suas redes de cocitação não estão bem representadas, pois geralmente levam de um a dois anos para receberem a primeira citação (ARYADOUST; TAN; NG, 2019; ROVIRA-ESTEVA, FRANCO AIXELÁ; OLALLA-SOLER, 2019). Essa é uma consequência natural do uso da análise de cocitação, que deve ser reconhecida.
Em terceiro lugar, o estudo atual usou redes de DCA, mas não incluiu a análise de cocitação de autor ou periódico, a fim de ir ao encontro do objetivo de pesquisa, qual seja, de identificar tendências de pesquisa nos ETs. Sugerimos que estudos futuros investiguem o efeito de diferentes periódicos e autores nesse campo disciplinar. Outra análise inovadora seria incluir a análise de cocitação com base no país, que determina o impacto da pesquisa publicada de acordo com o país do autor. Esses tipos de análises, embora não tão bem desenvolvidos quanto às redes de DCA (CHEN, 2017), podem fornecer informações sobre outros aspectos do campo dos ETs.
Por fim, estudos futuros poderiam empregar a cienciometria para investigar o avanço dos ETs. Chen (2003) propõe que os estágios de avanço da ciência (mudança de paradigma), conforme exposto por Kuhn (1970), podem ser examinados usando as redes de DCA e outros métodos cienciométricos. No entanto, alertamos que as tendências no desenvolvimento das Ciências Sociais não são tão claras quanto as das Ciências Naturais (ver GERGES, 2015), principalmente devido à falta de consenso em muitas questões (ver PFEFFER, 1993), e podem ser caracterizadas com referência ao surgimento de clusters de conteúdo, como os identificados no presente estudo. Pode-se dizer, em parte, que os principais clusters de pesquisa que surgiram neste estudo constituem a identidade da pesquisa nos ETs no início do século XXI. O estabelecimento dessa identidade é importante, porque “influenciaria na seleção dos temas de investigação e nos conceitos teóricos e métodos científicos nela utilizados”1313.“[…] would influence the selection of research topics and the theoretical concepts and scientific methods used in it”. (GERGES, 2015, p. 24). Existe uma correlação positiva entre um campo disciplinar ter ou não uma identidade clara e as impressões que as partes interessadas – agentes externos e financiadores – têm sobre ele (GERGES, 2015). Como um estudo cienciométrico dos ETs do início do século XXI, este artigo dá ênfase e suporte à identidade de algumas linhas de pesquisa convergentes nesse campo disciplinar. Incentivamos a realização de outras pesquisas usando um conjunto de dados mais abrangentes para validar e otimizar os resultados deste trabalho.
Financiamento
Esta pesquisa foi financiada pela Sichuan International Studies University (Universidade de Estudos Internacionais de Sichuan) (SISU), China, Concessão de Bolsa nº: sisu201905. Os autores agradecem à Nanyang Technological University (Universidade Tecnológica de Nanyang) (NTU), Cingapura, por apoiar esta publicação por meio da bolsa de doutorado da NTU-RSS. Quaisquer opiniões, descobertas e conclusões ou recomendações expressas neste material são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente as opiniões das instituições ora citadas.Notas
ESQUEDA, M. D. (org.) Estudos bibliométricos e cienciométricos em Tradução: tendências, métodos e aplicações. Curitiba: Editora CRV, 2020. DOI: 10.24824/978658608789.5
ESQUEDA, M. D. (ed.) Bibliometric and scientometric investigations in Translation and Interpreting Studies: numbers from Brazil and other countries. Curitiba: Editora CRV, 2022. DOI: 10.24824/978652512441.4
PARRA, M. R.; COUTINHO, R. X.; PESSANO, E. F. C. (2019). Um breve olhar sobre a cienciometria: origem, evolução, tendências e sua contribuição para o ensino de ciências. Revista Contexto & Educação, 34(107), 126–141. https://doi.org/10.21527/2179-1309.2019.107.126-141.
Referência
Apêndice 1.Comparação de 12 redes
| No. | L BY | LR F | Critério de seleção | Modularidade (Q) | Coeficiente médio de silhueta | No. de clusters | No. de clusters principais | Coeficiente de silhueta dos clusters principais | Clusters principais | Tamanho | Silhueta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 3 | g-index (k = 25) | 0,7682 | 0.368 | 18 | 7 | 0,7854 | #0 Crítica pós-colonial | 123 | 0,708 |
| #1 Processos de tradução | 80 | 0,836 | |||||||||
| #2 Profissionalização em tradução | 80 | 0,665 | |||||||||
| #3 Literatura infantil | 79 | 0,914 | |||||||||
| #4 Tradução colaborativa on-line | 79 | 0,846 | |||||||||
| #5 Estudo piloto | 72 | 0,763 | |||||||||
| #6 Forma -ing | 70 | 0,766 | |||||||||
| 2 | −1 | −1 | g-index (k = 25) | 0,3909 | 0,4087 | 13 | 6 | 0,6895 | #0 Tradução jornalística | 213 | 0,581 |
| #1 Localização de websites | 187 | 0,573 | |||||||||
| #2 Competência em tradução | 143 | 0,555 | |||||||||
| #3 Interação bilíngue | 138 | 0,726 | |||||||||
| #4 Filme multilíngue | 98 | 0,848 | |||||||||
| #5 Necessidade de pesquisa | 61 | 0,854 | |||||||||
| 3 | 8 | 3 | g-index (k = 50) | 0,7916 | 0,3509 | 24 | 8 | 0,8048 | #0 Questões terminológicas | 157 | 0,667 |
| #1 Estudo piloto | 153 | 0,719 | |||||||||
| #2 Formação de intérprete | 122 | 0,781 | |||||||||
| #3 Literatura infantil | 121 | 0,944 | |||||||||
| #4 Texto de web | 117 | 0,796 | |||||||||
| #5 Tendência econômica | 110 | 0,852 | |||||||||
| #6 Prática linguística | 101 | 0,865 | |||||||||
| #7 Filme multilíngue | 87 | 0,814 | |||||||||
| 4 | −1 | −1 | g-index (k = 50) | 0,44 71 | 0,4802 | 20 | 8 | 0,7647 | #0 Tradução jornalística | 388 | 0,57 |
| #1 Localização de website | 329 | 0,581 | |||||||||
| #2 Competência em tradução | 260 | 0,575 | |||||||||
| #3 Estudante de interpretação | 201 | 0,709 | |||||||||
| #4 Pandemia da Covid-19 | 145 | 0,83 | |||||||||
| #5 Filme multilíngue | 128 | 0,815 | |||||||||
| #6 Interação bilíngue | 81 | 0,94 | |||||||||
| #7 Didática da tradução para o alemão | 79 | 0,903 | |||||||||
| 5 | 8 | 3 | Top-50 | 0,7628 | 0,3446 | 19 | 6 | 0,7835 | #0 Processo de tradução | 99 | 0,826 |
| #1 Crítica pós-colonial | 88 | 0,697 | |||||||||
| #2 Análises a partir de Bourdieu | 75 | 0,796 | |||||||||
| #3 Abordagem mediada por tecnologias | 73 | 0,772 | |||||||||
| #4 Da língua | 69 | 0,662 | |||||||||
| #5 Tradução audiovisual | 67 | 0,948 | |||||||||
| 6 | −1 | −1 | Top-50 | 0,3913 | 0,5491 | 16 | 6 | 0,7061 | #0 Localização de websites | 148 | 0,497 |
| #1 Questões terminalógicas | 131 | 0,51 | |||||||||
| #2 Formação de tradutores | 82 | 0,623 | |||||||||
| #3 Intérprete de tribunal | 80 | 0,7 | |||||||||
| #4 Introdução à colaboração | 43 | 0,768 | |||||||||
| 7 | 8 | 3 | Top 100 | 0,7962 | 0,3529 | 27 | 10 | 0,7894 | # 0 Competência em tradução | 145 | 0,678 |
| #1 Crítica pós-colonial | 108 | 0,798 | |||||||||
| #2 Estudos da tradução | 105 | 0,673 | |||||||||
| #3 Tradução colaborativa on-line | 98 | 0,765 | |||||||||
| #4 Análises a partir de Bourdieu | 79 | 0,821 | |||||||||
| #5 Sistema educacional | 78 | 0,904 | |||||||||
| #6 Estudo piloto | 71 | 0.813 | |||||||||
| #7 Estudos baseados em corpus | 65 | 0,825 | |||||||||
| #8 Profissionalização em tradução | 64 | 0,81 | |||||||||
| #9 Localização de websites | 63 | 0,807 | |||||||||
| 8 | −1 | −1 | Top 100 | 0,4118 | 0,4659 | 17 | 5 | 0,6374 | #0 Estudos baseados em corpus | 220 | 0,548 |
| #1 Localização de websites | 207 | 0,538 | |||||||||
| #2 Competência em tradução | 166 | 0,603 | |||||||||
| #3 Intérprete de tribunal | 125 | 0,715 | |||||||||
| #4 Processo de tradução | 120 | 0,783 | |||||||||
| 9 | 8 | 3 | Top 50% | 0,7962 | 0,3529 | 27 | 10 | 0,7894 | #0 Competência em tradução | 145 | 0,678 |
| #1 Crítica pós-colonial | 108 | 0,798 | |||||||||
| #2 Estudos da Tradução | 105 | 0,673 | |||||||||
| #3 Tradução colaborativa on-line | 98 | 0,765 | |||||||||
| #4 Análises a partir de Bourdieu | 79 | 0,821 | |||||||||
| #5 Sistema educacional | 78 | 0,904 | |||||||||
| #6 Estudo piloto | 71 | 0,813 | |||||||||
| #7 Estudo baseado em corpus | 65 | 0,825 | |||||||||
| #8 Profissionalização em tradução | 64 | 0,81 | |||||||||
| #9 Localização de websites | 63 | 0,807 | |||||||||
| 10 | −1 | −1 | Top 50% | 0,4118 | 0,4659 | 17 | 5 | 0,6702 | #0 Tradução jornalística | 220 | 0,548 |
| #1 Localização de websites | 207 | 0,538 | |||||||||
| #2 Competência em tradução | 166 | 0,603 | |||||||||
| #3 Intérprete de tribunal | 125 | 0,715 | |||||||||
| #4 Processo de tradução | 120 | 0,783 | |||||||||
| 11* | 8 | 3 | Top 100% | 0,7962 | 0,3529 | 26 | 10 | 0,7985 | #0 Competência em tradução | 145 | 0,678 |
| #1 Crítica pós-colonial | 108 | 0,798 | |||||||||
| #2 Estudos da Tradução | 105 | 0,673 | |||||||||
| #3 Tradução colaborativa on-line | 98 | 0,765 | |||||||||
| #4 Análises a partir de Bourdieu | 79 | 0,821 | |||||||||
| #5 Sistema educacional | 78 | 0,904 | |||||||||
| #6 Estudo piloto | 71 | 0,813 | |||||||||
| #7 Estudo baseado em corpus | 65 | 0,825 | |||||||||
| #8 Profissionalização em tradução | 64 | 0,81 | |||||||||
| #9 Localização de websites | 63 | 0,807 | |||||||||
| 12 | −1 | −1 | Top 100% | 0,4118 | 0,4659 | 13 | 5 | 0,6374 | #0 Tradução jornalística | 220 | 0,548 |
| #1 Localização de websites | 207 | 0,538 | |||||||||
| #2 Competência em tradução | 166 | 0,603 | |||||||||
| #3 Intérprete de tribunal | 125 | 0,715 | |||||||||
| #4 Processo de tradução | 120 | 0,783 |
Observação.
Apêndice 2.Vinte referências mais importantes com as maiores explosões de citações
| No. | Autor(es) | Força | Início | Final | Duração | Frequência | Nível | Centralidade | Sigma | Cluster |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Baker (2006) | 15,73 | 2010 | 2012 | 3 | 65 | 46 | 0,06 | 2,66 | 1 |
| 2. | Cronin (2003) | 13,62 | 2004 | 2011 | 8 | 39 | 44 | 0,07 | 2,48 | 4 |
| 3. | Tymoczko (2007) | 13,15 | 2010 | 2014 | 5 | 60 | 22 | 0,02 | 1,31 | 1 |
| 4. | Kiraly (2000) | 12,50 | 2003 | 2008 | 6 | 23 | 30 | 0,06 | 2,05 | 0 |
| 5. | Wolf e Fukari (2007) | 10,77 | 2011 | 2015 | 5 | 44 | 33 | 0,04 | 1,59 | 1 |
| 6. | Baker (1998) | 10,76 | 2002 | 2006 | 5 | 17 | 16 | 0,03 | 1,31 | 13 |
| 7. | Saldanha e O’Brien (2013) | 10,47 | 2015 | 2020 | 6 | 32 | 36 | 0,10 | 2,61 | 3 |
| 8. | Angelelli (2004a) | 10,08 | 2008 | 2012 | 5 | 28 | 17 | 0,03 | 1,30 | 15 |
| 9. | Venuti (1998) | 9,88 | 2001 | 2006 | 6 | 16 | 9 | 0,01 | 1,07 | 4 |
| 10. | Gentzler (2008) | 9,85 | 2010 | 2013 | 4 | 25 | 9 | 0,00 | 1,03 | 1 |
| 11. | Kelly (2005) | 9,42 | 2010 | 2013 | 4 | 38 | 31 | 0,10 | 2,49 | 0 |
| 12. | Bielsa e Bassnett (2009) | 9,32 | 2011 | 2012 | 2 | 41 | 31 | 0,04 | 1,43 | 1 |
| 13. | Toury (1995) | 9,32 | 2001 | 2003 | 3 | 41 | 31 | 0,04 | 1,43 | 13 |
| 14. | Englund Dimitrova (2005) | 9,26 | 2011 | 2013 | 3 | 23 | 12 | 0,00 | 1,03 | 9 |
| 15. | Venuti (2008) | 9,25 | 2010 | 2016 | 7 | 46 | 9 | 0,00 | 1,01 | 2 |
| 16. | Angelelli (2004b) | 8,94 | 2010 | 2012 | 3 | 18 | 16 | 0,01 | 1,11 | 15 |
| 17. | Pöchhacker (2004) | 8,66 | 2005 | 2012 | 8 | 30 | 20 | 0,04 | 1,36 | 0 |
| 18. | Olohan (2004) | 8,63 | 2008 | 2012 | 5 | 24 | 15 | 0,03 | 1,28 | 9 |
| 19. | Koskinen (2014) | 8,49 | 2014 | 2015 | 2 | 21 | 15 | 0,01 | 1,10 | 2 |
| 20. | Snell-Hornby (2006) | 8,30 | 2009 | 2013 | 5 | 30 | 15 | 0,01 | 1,10 | 1 |
Endereço de correspondência
National Institute of Education
Nanyang Technological University
Block 03-02-02
637616 Singapore
Asia
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