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Por José Luis Fernández

Una investigación desarrollada durante ocho años identifica patrones sistemáticos de anomalías en diccionarios, recursos digitales y herramientas de traducción automática y reivindica la importancia de la revisión humana

Diccionarios

Las erratas que aparecen en los diccionarios y en otros recursos lingüísticos no siempre son simples errores aislados. En muchos casos pueden responder a problemas estructurales relacionados con el diseño, la elaboración, la revisión y la actualización de estos recursos, según una línea de investigación desarrollada durante los últimos ocho años por Santiago Rodríguez-Rubio Mediavilla, profesor del Área de Filología Inglesa de la Universidad Pablo de Olavide (UPO).

La investigación reúne doce contribuciones académicas y aborda el fenómeno de la errata desde diferentes perspectivas, entre ellas el procesamiento del lenguaje natural, la psicolingüística, los procesos de producción editorial y el impacto de la automatización sobre las tareas de revisión. En varios de los trabajos ha participado también como coautora Nuria Fernández-Quesada, profesora de la UPO.

El estudio cuestiona así la idea de que una errata sea necesariamente una anomalía menor y sin consecuencias. Para Rodríguez-Rubio, cuando determinados errores se repiten o aparecen siguiendo patrones reconocibles, pueden estar revelando deficiencias relacionadas con el propio sistema de producción del recurso lingüístico.

“Mi investigación rebate que las erratas y otros defectos formales sean menudencias”, señala el investigador, que explica que sus trabajos no se centran en fallos aislados, sino en sistemas de errores vinculados al diseño y al proceso de producción de los diccionarios.

Ocho años investigando el error lingüístico

La línea de investigación ha analizado diferentes tipos de diccionarios y herramientas lingüísticas, desde diccionarios especializados bilingües en papel hasta recursos digitales y sistemas de traducción automática.

Entre los materiales estudiados figura la serie lexicográfica de Alicante, que sirvió de base a la tesis doctoral de Rodríguez-Rubio y a varios de sus trabajos posteriores. El investigador ha extendido posteriormente su análisis a herramientas digitales de uso masivo y a sistemas basados en inteligencia artificial y procesamiento automático del lenguaje.

El planteamiento combina conocimientos procedentes de disciplinas diferentes. La psicolingüística permite estudiar cómo las personas procesan y recuerdan las palabras, mientras que el procesamiento del lenguaje natural ayuda a analizar el comportamiento de las herramientas automáticas frente a textos que contienen errores.

A ello se suma una dimensión editorial y económica: la automatización de determinadas tareas permite reducir costes de producción, pero también puede introducir nuevos puntos débiles en los procesos de revisión.

El ‘efecto bañera’ puede facilitar que pasen inadvertidas

Uno de los fenómenos analizados es el denominado “efecto bañera”, relacionado con la tendencia a recordar mejor el principio y el final de una palabra que su parte central.

Este mecanismo puede favorecer que determinados errores pasen inadvertidos durante una revisión. Cuando dos palabras comparten elementos similares al principio y al final, el lector puede interpretar automáticamente una por otra sin detectar la anomalía situada en la parte central.

La investigación recoge ejemplos como la confusión de gastronomy por gastrostomy o sometimos por sometimes. También se analizan casos en los que los propios correctores automáticos de los procesadores de textos pueden introducir sustituciones inesperadas.

El fenómeno demuestra que la revisión de un texto no consiste simplemente en localizar caracteres diferentes de los esperados. Existen mecanismos cognitivos que pueden hacer que incluso un lector atento pase por alto determinadas anomalías.

Cuando la inteligencia artificial reproduce el error

Una de las vertientes más actuales de la investigación analiza la respuesta de Google Translate y DeepL ante palabras escritas incorrectamente.

Los resultados muestran que, en determinadas circunstancias, estas herramientas pueden reproducir directamente la palabra errónea en lugar de detectarla o corregirla. Sin embargo, su comportamiento mejora cuando la palabra incorrecta aparece integrada dentro de una frase y no de forma aislada.

El hallazgo resulta especialmente significativo en un contexto en el que la traducción automática se ha incorporado de manera generalizada tanto al ámbito profesional como al académico y al uso cotidiano.

La conclusión no implica que estas herramientas sean incapaces de detectar errores, sino que su capacidad depende del contexto y que existen situaciones en las que la automatización puede no identificar una anomalía que un sistema de revisión humano debería valorar.

La investigación publicada en 2024 por Rodríguez-Rubio analizó precisamente la traducción mediante Google Translate y DeepL de errores tipográficos presentes en textos económicos y jurídicos.

Los diccionarios digitales tampoco están libres de anomalías

Otra parte reciente de la investigación se centra en el Cambridge Dictionary Online, donde el investigador ha identificado patrones de anomalías formales en el texto español de la versión inglés-español/español-inglés.

El análisis apunta a la existencia de fallos sistemáticos y no únicamente ocasionales, y estudia también las alteraciones que puede provocar la presencia de anuncios publicitarios durante la consulta del recurso.

La investigación cuestiona así la percepción de que un recurso digital de gran alcance se encuentre necesariamente libre de errores gracias a sus posibilidades de actualización permanente.

Al contrario, la actualización constante genera también una nueva necesidad: mantener de forma continua tanto las entradas nuevas como las que ya forman parte del diccionario.

La investigación adquiere especial relevancia ante la creciente automatización de la edición, la traducción y la corrección lingüística. Las herramientas tecnológicas han reducido considerablemente los costes y los tiempos de producción, pero también pueden generar una falsa sensación de seguridad.

Rodríguez-Rubio sostiene que, aunque la tecnología de revisión ha mejorado enormemente, todavía existen “ángulos muertos”, por lo que la revisión humana continúa siendo necesaria.

Esta conclusión sitúa al profesional de la edición y de la revisión lingüística en un papel que no desaparece con la automatización, sino que puede transformarse. Las herramientas digitales pueden localizar determinados errores con rapidez, pero existen anomalías relacionadas con el contexto, el significado, la estructura de las palabras o el propio funcionamiento de los sistemas que requieren una evaluación humana.

El desafío consiste, por tanto, en combinar las capacidades de procesamiento automático con una supervisión capaz de identificar aquello que los algoritmos no detectan.

El diccionario como un recurso vivo

Otro de los aspectos destacados por el investigador es que un diccionario no puede considerarse un producto completamente terminado. “Al ser un diccionario un ente orgánico, el mantenimiento tanto de las nuevas entradas como de las existentes es crucial”, sostiene Rodríguez-Rubio. La afirmación adquiere especial importancia en el caso de los diccionarios digitales, que pueden actualizarse de forma continua y que están sometidos a cambios en la lengua, incorporación de nuevos términos y modificaciones en los sistemas tecnológicos utilizados para gestionar sus contenidos. La revisión debe acompañar, por tanto, a todo el ciclo de vida del recurso y no limitarse al momento inicial de publicación.

La principal aportación de esta línea de investigación consiste en cambiar la perspectiva desde la que se estudian las erratas. El objetivo no es simplemente elaborar una lista de palabras incorrectas, sino determinar por qué se producen, por qué algunas sobreviven a los procesos de revisión y qué características comparten.

La repetición de anomalías puede proporcionar información sobre los procedimientos utilizados para elaborar y mantener los recursos lingüísticos. De este modo, el error se convierte también en una herramienta para detectar deficiencias en el propio sistema. Esta perspectiva explica por qué la investigación combina la lingüística con disciplinas como la psicolingüística y el procesamiento del lenguaje natural.

La investigación de la UPO adquiere una nueva dimensión en un momento en el que la inteligencia artificial está transformando rápidamente la forma de escribir, traducir, corregir y editar textos.

Los sistemas automáticos pueden procesar cantidades de información que resultarían inabarcables para un equipo humano y pueden acelerar enormemente determinadas tareas. Sin embargo, los resultados de la investigación muestran que automatizar no equivale a garantizar la ausencia de errores.

La cuestión adquiere todavía mayor importancia a medida que los recursos lingüísticos digitales se convierten en fuentes de referencia para otros sistemas automáticos. Un error presente en un recurso puede ser potencialmente reutilizado por herramientas que empleen ese contenido como fuente de información. La calidad de los diccionarios y bases lingüísticas tiene así una dimensión que va más allá de la consulta humana: puede afectar también al ecosistema tecnológico que procesa el lenguaje.

La revisión humana mantiene un papel estratégico

La investigación desarrollada en la UPO concluye que la tecnología puede mejorar de manera sustancial los procesos de revisión, pero no elimina la necesidad de intervención humana. La combinación de automatización y supervisión especializada aparece como una de las claves para reducir las anomalías y garantizar la calidad de los recursos lingüísticos.

El estudio recuerda, en definitiva, que incluso los productos considerados herramientas de referencia pueden contener errores y que la repetición de determinadas anomalías puede revelar problemas más profundos.

La investigación de Santiago Rodríguez-Rubio convierte así un fenómeno aparentemente menor —la errata— en una ventana para estudiar cómo funciona la producción del conocimiento lingüístico en la era digital, qué límites tiene la automatización y por qué la revisión humana continúa siendo necesaria. Los resultados de esta línea de trabajo han quedado recogidos, entre otras publicaciones, en un estudio de 2024 sobre Google Translate y DeepL y en un trabajo publicado en 2026 sobre las anomalías formales del Cambridge Dictionary Online.

Fuente: https://exitoeducativo.net/actualidad-directiva/tecnologia-educativa-1/muchas-erratas-de-los-diccionarios-no-son-simples-descuidos-sino-fallos-estructurales