[ca] Aquesta tesi és un estudi basat en corpus sobre el discurs polític persa en el parlament iranià i en dues agències de notícies amb diferents afiliacions polítiques. Els còrpora construïts contenen 14 milions de paraules recollides entre gener de 2016 i desembre de 2017. En aquest estudi s'ha aplicat la lingüística cognitiva per a explorar i categoritzar les dificultats i ambigüitats relacionades amb metàfores i termes que se li podrien presentar a un traductor de parla anglesa que tradueix del persa a l'anglès. Es tracta d'un estudi multidisciplinari en el qual interseccionen estudis culturals, polítics, religiosos, de traducció, cognitius i de corpus. S'han extret per primera vegada patrons metafòrics perses basats en el concepte d'escenari metafòric de Musolff (2004 i 2016). A més, la teoria de la Terminologia basada en marcs (Frame-based Terminology) s'ha aplicat a un domini inherentment abstracte: els textos polítics. Investigar tantes dades seria impossible si no fos pel programa Sketch Engine, amb totes les funcions i estadístiques que ofereix. A partir de les dades analitzades en aquest estudi, hem modificat el model de Lakoff i Johnson (1980) per a les metàfores conceptuals segons les característiques de l'idioma persa. Amb aquest estudi hem mostrat allò que les metàfores desvetllen sobre l'agenda oculta dels seus usuaris i s'han mostrat les coincidències conceptuals compartides que hi ha darrere dels termes i les metàfores polítiques, així com la seva interdependència. A partir de l'estudi dels termes i les seves relacions analògiques, hem identificat una dinamicitat dels termes específica del sistema i el discurs polítics de l'Iran. També hem pogut establir una predicció respecte de quins termes dels conceptes estudiats suposaran majors dificultats per al traductor de parla anglesa. Aquest estudi també posa de manifest la importància dels coneixements extralingüístics, especialment els dels textos religiosos, en la traducció de textos polítics perses.

[en] This is a corpus-based study on Persian political discourse in Iran's parliament and two news agencies with different political affiliations. The corpora contain 14 million words collected from January, 2016 to December, 2017. We have applied cognitive linguistics to this study to explore and categorize difficulties and ambiguities for an English-speaking translator translating metaphors and terms from Persian to English. It is a multidisciplinary study that includes cultural, political, religious, translation, cognitive, and corpus studies. Persian metaphorical patterns have been extracted here based on Musolff's (2004 & 2016) scenario-based model for the first time. Furthermore, the Frame-Based Terminology theory has been applied to an inherently abstract domain: political texts. Investigating such big data would be impossible if it were not for Sketch Engine and its unique features and statistics. Based on data analyzed in this study, we have modified Lakoff and Johnson's (1980) model for conceptual metaphors according to the Persian language characteristics. We have shown what metaphors reveal about the hidden agenda of their users. This study has revealed shared conceptual mappings behind political terms and metaphors and their interdependence. Based on the study of terms and metaphors, we have identified a dynamicity of terms specific to Iran's political system and discourse. We have also predicted which concepts' terminology will be more difficult for the English-speaking translator. This study also highlights the importance of extralinguistic knowledge, especially religious knowledge, in translating Persian political texts