[en] Indirect translation is one of the most widely used activities throughout the history of literary translation and, nowadays, in the fields of audiovisual, CAT, machine translation and localization, but it is a translation modality that has been neglected in the field of Translation Studies because of the negative implications that are usually associated with it. This Master's dissertation will be divided into two sections, one of them theoretical and the other purely practical. The first section, with the purpose of providing insight into an activity that is usually concealed in Translation Studies, an investigation will be offered on the aspects surrounding indirect translation as a translating modality, discussing the problems involved in establishing a definition and a typology, the reasons why this activity is currently used and the arguments for which experts in the field of Translation Studies are against it. Additionally, there will be a brief overview of the literature on the characteristics of neural machine translation and how translations can be analyzed and evaluated. The second one relies on the hypothesis that free neural translation engines are better trained for translation into English and, based on the approach of a Spanish student of Korean who is not proficient in English, a comparison of the errors identified in the raw results produced by the neural translation engines Naver Papago and Google Translator directly (Korean > Spanish) and indirectly (Korean > English > Spanish) will be carried out to verify which modality provides texts of higher quality in terms of their accuracy in relation to the TO and their legibility. What is expected of this study is to test the effectiveness of indirect translation as a translation modality and its suitability in combination with machine translation as a peripheral language learning tool.

[es] La traducción indirecta, a pesar de ser una de las actividades que más se han realizado a lo largo de la historia de la traducción literaria y, en la actualidad, en los sectores de traducción audiovisual, asistida y automática y en el de la localización, es una modalidad traductológica que se ha ocultado en los estudios de traducción a causa de las connotaciones negativas que suelen ir asociadas a esta. El presente trabajo de Fin de Máster estará dividido en dos secciones, una teórica y otra práctica. En la primera, con el fin de dar visibilidad a esta actividad por lo general tan camuflada en el área de la traductología, se ofrecerá una investigación sobre los aspectos que rodean a la traducción indirecta como modalidad comentando la problemática para delimitar una definición y una tipología, las razones por las cuales se realiza actualmente y los argumentos por los que los expertos en traductología se posicionan en contra de la misma. Además, se hará un breve repaso bibliográfico sobre las características de la traducción automática, haciendo mayor hincapié en la neuronal, y acerca de las formas de evaluar las traducciones obtenidas a partir de los motores. En la segunda, partiendo de la hipótesis de que los motores de traducción neuronales gratuitos están mejor entrenados para la traducción hacia el inglés y de un enfoque de un/a estudiante español/a de coreano que no domina este primer idioma, se realizará una comparación de los errores que se identifiquen en los resultados en bruto obtenidos con los motores de traducción neuronal Naver Papago y Google Traductor de forma directa (coreano > español) y de forma indirecta (coreano > inglés > español) para comprobar qué modalidad ofrece textos de mejor calidad en lo que respecta a su fiabilidad en relación al TO y a su legibilidad. Lo que se espera conseguir es comprobar la eficacia de la traducción indirecta como modalidad traductológica y su efectividad cuando se une con sistemas de traducción automática para el aprendizaje de idiomas periféricos.