A adequação das legendas automáticas do aplicativo CapCut em vídeos verticais para Legendagem para Surdos e Ensurdecidos

Alexssandro da Silva Pereira; Alexandra Frazão Seoane

doi:10.46230/lef.v17i3.16010

Auteurs

Alexssandro da Silva Pereira Universidade Estadual do Ceará (UECE) https://orcid.org/0009-0006-4599-6413
Alexandra Frazão Seoane Universidade Estadual do Ceará (UECE) https://orcid.org/0000-0002-6292-4538

DOI :

https://doi.org/10.46230/lef.v17i3.16010

Mots-clés :

surdos

Résumé

Softwares de criação de legenda automática têm ganhado destaque com o aumento do consumo de vídeos verticais em plataformas digitais. Embora aplicativos como o CapCut ofereçam essa funcionalidade, viabilizada por sistema de Inteligência Artificial (IA), sua eficácia frente aos critérios da Legendagem para Surdos e Ensurdecidos (LSE) ainda é pouco investigada e abre um debate sobre o impacto dessa tecnologia na acessibilidade digital. Diferentemente de produções cinematográficas e televisivas, que contam com diretrizes como o Guia para Produções Audiovisuais Acessíveis (Naves et al., 2016), vídeos verticais ainda carecem de parâmetros específicos. Esta pesquisa preliminar, cujo objetivo foi investigar as legendas automáticas geradas pelo CapCut em vídeos verticais, analisando sua adequação aos parâmetros da LSE, baseados na Tradução Audiovisual Acessível (TAVa) e nos estudos de Vieira (2016), Monteiro (2016) Naves et al. (2016) e Assis (2021), analisou a qualidade das legendas automáticas geradas pelo CapCut em vídeos curtos do TikTok, do perfil “Ciência Divertida”. As legendas foram avaliadas quanto a possíveis falhas, incluindo erros de transcrição, segmentação inadequada e velocidade de legendagem. Os resultados confirmam limitações já apontadas na literatura (Selvatici, 2011; Karakanta et al., 2022; Hagström; Pedersen, 2022; Koglin et al., 2023), como dificuldades na transcrição de palavras homófonas, legendas mal segmentadas e tempo insuficiente de leitura, o que pode intensificar a exclusão digital da comunidade surda. Como proposta inicial, com base neste estudo preliminar, sugerimos manter o uso de até duas linhas por legenda, com um total de no máximo 23 caracteres, incluindo espaços e pontuação.

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Bibliographies de l'auteur

Alexssandro da Silva Pereira, Universidade Estadual do Ceará (UECE)

Mestrando em Linguística Aplicada pelo Programa de Pós-Graduação em Linguística Aplicada (PosLA) da Universidade Estadual do Ceará. Especialista em Linguística Aplicada e Ensino de Línguas Estrangeiras pela Universidade Federal do Ceará (2021) e graduado em Letras-Espanhol (Licenciatura) pela UECE (2018). Atualmente, é professor efetivo de Língua Espanhola do Estado do Ceará (SEDUC). Foi professor-bolsista de Língua Espanhola no Núcleo de Línguas Estrangeiras da UECE (2017-2020). Foi bolsista de iniciação científica, ITI-A/CNPq e PIBIC/CNPq, entre os anos de 2015 e 2016. Atuou como bolsista IEPRO/DELL Computadores (2016-2018) no Laboratório de Educação a Distância para Pessoas com Deficiência (LE@D), na área de Linguística Aplicada, desenvolvendo pesquisa na subárea da Tradução Audiovisual Acessível (TAVa), com ênfase na Audiodescrição. Membro pesquisador do Laboratório de Tradução Audiovisual (LATAV-LEAD/UECE).

Alexandra Frazão Seoane, Universidade Estadual do Ceará (UECE)

Possui graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade de Fortaleza(2006), graduação em Graduação em Letras-Inglês/Bach pela Universidade Estadual do Ceará(2015), especialização em Especialização em Formação de Tradutores pela Universidade Estadual do Ceará(2011), mestrado em Lingüística Aplicada pela Universidade Estadual do Ceará(2012), doutorado em Lingüística Aplicada pela Universidade Estadual do Ceará(2017) e pós-doutorado pela Universidade Estadual do Ceará(2020). Atualmente é Professora na pós em Linguística Aplicada da Universidade Estadual do Ceará e Revisora de periódico da Revista Belas Infiéis. Atuando principalmente nos seguintes temas: Audiodescrição, Rastreador ocular, Priorização, Processo Tradutório.

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