[en] In light of the increasing number of academic events being recorded or held online since the onset of the COVID-19 pandemic, the present work combines automation processes in audiovisual translation and academic texts–more specifically, video presentations. The research questions are whether the automatic generation of captions is functional to ensure accessibility in academic events and how much post-editing effort would such content require in case a machine translation of the subtitles is to be applied. The research method comprises several phases. First, in a corpus of video presentations of specialised content in English, captions were generated automatically using YouTube Studio to ascertain the general quality and the type of errors generated in the automatically generated closed captions according to Multidimensional Quality Metrics (MQM) framework. These auto-generated captions were corrected and annotated by considering the following parameters: a) pre-editing time, b) type of error according to MQM framework, and c) severity of the error. Second, the auto-generated captions and corrected were machine translated into Spanish. Furthermore, errors detected in the machine translation of the subtitles (English-Spanish) were post-edited and errors were analysed following the MQM. Reception by a potential audience was also studied, as evaluated by academics from the same field of expertise. The main conclusion is that most errors in machine-translated subtitles stem from incorrect caption segmentation and lack of context awareness, making it essential to correct the closed captions before translation. This thesis is supported by the reception study in which the level of comprehension was higher when the transcription was pre-edited, as most of the problems arise from the closed captions rather than from the translation itself.

[es] Dado el creciente número de eventos académicos celebrados en línea o grabados desde el inicio de la pandemia por COVID-19, el presente trabajo combina los procesos automáticos de traducción audiovisual y los textos académicos, en concreto las comunicaciones en vídeo. Las preguntas de investigación son si la generación automática de la transcripción es funcional para garantizar la accesibilidad de eventos académicos y qué esfuerzo de posedición requerirían estos contenidos si se desea una traducción de los subtítulos. La metodología investigadora consta de varias fases. Primero, en un corpus de presentaciones en video de contenido especializado en inglés se generó la transcripción automáticamente empleando YouTube Studio para determinar la calidad general y el tipo de errores. Dichas transcripciones se corrigieron y anotaron con base en los siguientes parámetros: a) tiempo de posedición, b) tipo de error según el Multidimensional Quality Metrics (MQM) y c) gravedad del error. En un segundo paso, se generó una traducción automática al español de la transcripción generada por YouTube Studio y corregida. Asimismo, los errores detectados en la traducción automática de los subtítulos (inglés-español) se analizaron según el MQM y se estudió la recepción por parte de espectadores potenciales académicos del mismo campo de especialidad. La principal conclusión es que la mayoría de los errores de los subtítulos traducidos automáticamente se deben a una segmentación incorrecta la transcripción y la falta de contexto, por lo que es esencial corregir la transcripción antes de traducirlos. Esta tesis se ve respaldada por el estudio de recepción, en el que el nivel de comprensión fue mayor cuando la transcripción se editó previamente, ya que la mayoría de los problemas surgen esta y no de la propia traducción.