Por qué el dinero ya no fabrica mitos

La ritualización como respuesta a la avalancha de contenido infinito.

 Nunca se había invertido tanto dinero en producir contenido y nunca tan poco había conseguido repercusión cultural duradera. Las plataformas estrenan películas de presupuesto millonario que, unas semanas después, no recuerda nadie. No es que fracasen estrepitosamente: se evaporan, sin dejar siquiera la huella de un fracaso en condiciones. ¿Por qué el dinero ya no es suficiente para fabricar un mito?

La respuesta fácil no basta

La explicación cómoda es que envejecemos. Existe un fenómeno bien documentado, el reminiscence bump: nuestros gustos cristalizan hacia los veinte años, cuando descubrimos el mundo, y a partir de ahí incorporamos muy pocos favoritos nuevos. De ahí el eterno «ya no se hacen canciones como antes»: muchas veces no es que la calidad decaiga, es que nuestro radar se detuvo.

Pero esa explicación, siendo cierta, solo cubre la mitad. Habla de por qué nosotros dejamos de incorporar cosas, no de por qué el contenido audiovisual nuevo y caro tampoco arraiga entre los jóvenes, que sí están en plena edad de fijar referentes. Si el problema fuera solo la edad del público, los nuevos clásicos seguirían naciendo en la generación siguiente. Pero ahora no lo hacen al ritmo de antes. No se trata de algo generacional, sino estructural.

La paradoja de la abundancia

Lo que ha cambiado es la abundancia. Spotify sirve indefinidamente más de lo que ya te gusta; las herramientas generativas dan el paso siguiente y producen ese «más de lo mismo» desde cero, a demanda. Internet lleva décadas multiplicando el acceso a todo, lo que ya dificultaba que una obra se volviera leyenda mucho antes de la IA.

El artefacto (la canción, la película, el objeto), en consecuencia, se ha vuelto casi gratis. Ahí está la trampa: ese no es el problema. Una oferta infinita es, paradójicamente, la peor manera de que algo se vuelva memorable. La abundancia no fabrica recuerdos; los diluye. Cuando todo está a un clic y nada cuesta, nada perdura.

La pregunta interesante no es «¿qué ocurrirá?» (la respuesta es evidente: casi todo se vuelve anodino), sino otra, mucho más útil y que muchas empresas no están sabiendo responder: ¿cómo se consigue que un contenido infinito y a un clic vuelva a ser relevante?

Ritualización: el rito crea el sentido

La respuesta no consiste en producir más, sino en reintroducir deliberadamente lo que la abundancia destruyó. La antropología tiene un nombre para el mecanismo que convierte un acto cualquiera en algo cargado de sentido y pertenencia: la ritualización. El rito funciona porque impone escasez (no es siempre), ritmo (es ahora), ocasión (es por algo) y forma (es así). Justo las cuatro cosas que un catálogo infinito borra. La desaparición de los rituales no es algo nuevo: el filósofo Byung-Chul Han ya la diagnosticó. Lo que sigue abierto es cómo recuperarlos.

Aplicar esa lente a la avalancha digital cambia el enfoque. El valor deja de estar en que algo pueda hacerse (ya se puede y ya se hace) para pasar a estar en cómo hacerlo para que importe.

El mito lo crea el rito, no el artefacto

La prueba está en cómo un mismo artefacto cambia de estatus según el rito que lo envuelve.

Piensa en las canciones de los anuncios. En la era del monocanal, un spot tomaba canciones viejas u olvidadas y las incluía en una experiencia compartida: todos las oíamos a la vez, una y otra vez, ligadas a las mismas imágenes. Esa repetición colectiva, no solo la canción en sí, las volvió tan entrañables que acabaron antologadas como lo que ya eran para el público: «canciones de anuncio». En España, recopilatorios como Loco x la tele vendían justo eso, «las mejores canciones de tus anuncios favoritos». El artefacto no cambió; lo mitificó el rito que lo rodeaba.

Nada de esto es nuevo ni aislado. En 1990, Ghost hizo lo mismo con «Unchained Melody»: una escena memorable devolvió a la vida una canción de 1965.

El reverso es el estreno sin rito. Despojada de la liturgia del cine (la espera, el acontecimiento, la sala llena, el momento que todos comparten), hasta una película competente y cara tiende a quedar en anécdota efímera. No es la plataforma en sí, que también mitifica cuando fabrica un acontecimiento, sino la ausencia de ocasión. Sin ella, la obra ni siquiera alcanza ese «fracaso reivindicable» que más tarde permite rescatarla. Cuesta no pensar que algo como La guerra del mañana habría tenido otro recorrido fuera del confinamiento silencioso en una sola plataforma. Es una tendencia, no una ley, pero apunta claro: sin rito, el dinero compra atención, no memoria.

Del concepto al diseño

No es solo una teoría. He desarrollado un pequeño programa que me recomienda películas para volver a ver. Al principio, bucear en el catálogo entero para elegir me daba pereza: demasiada oferta. Así que lo ritualicé. Ahora solo me propone diez títulos los lunes, y otros diez —de más nivel— los viernes, para celebrar el fin de semana. En lugar de una simple lista de nombres, muestra las carátulas, porque una imagen invita más que un texto. La misma biblioteca de siempre, de pronto, es más atractiva.

Es el mismo principio por el que una canción que generé en un rato para el ochenta cumpleaños de mi madre acabó siendo, para nosotros, inolvidable: la herramienta puso el artefacto; el rito puso el sentido.

El valor se traslada

Esto va a más, no a menos, y no me refiero solo al contenido generado por IA, sino a algo más amplio que podríamos llamar contenido acelerado por IA: todo lo que los humanos producimos ahora mucho más rápido con estas herramientas, que se suma a décadas de abundancia previa. El volumen no va a dejar de crecer.

Por eso ritualizar deja de ser un adorno y se convierte en lo que de verdad marca la diferencia. Cuanto más barato es producir el artefacto, más valor se desplaza hacia lo único que la máquina no hace sola: diseñar la escasez, el ritmo, la ocasión y la forma que lo rodean. El papel humano no se encoge; se traslada. Son buenas noticias, por un motivo técnico y no sentimental: se abre un campo entero de trabajo donde antes solo veíamos saturación.

Así que dejo la pregunta abierta, sobre todo a quienes diseñan productos, experiencias o cultura: en un mundo de contenido infinito, ¿qué estrategias concretas de escasez, ritmo, ocasión y presentación lo vuelven otra vez relevante? Me interesan mucho vuestros ejemplos.

 

¿Sigue mereciendo la pena trabajar como traductor profesional?

Si conoces a algún traductor que trabajara en el sector de la traducción en los años noventa o incluso en la primera década de los dos mil, sabrás lo diferentes que eran las condiciones en aquellos tiempos: tarifas que duplicaban o más las actuales, volúmenes de trabajo de cientos de miles de palabras que garantizaban a veces el trabajo durante un mes, viajes durante semanas a otro país para probar software por cuenta de la empresa… una época de esplendor para el traductor muy distinta de la que ahora se vive en este sector. Pero, ¿qué ha cambiado? A continuación, vamos a ver varios factores que han motivado el deterioro del trabajo de muchos traductores.

Calidad de la traducción automática
Si antes las traducciones automáticas eran tan pésimas que resultaban divertidas, con la aparición de las redes neuronales su calidad mejoró y ahora su calidad suele ser comparable a la humana, en particular si el motor de traducción se ha alimentado con textos similares a los que debe traducir. Este aumento de la calidad ha sido un arma de doble filo para la traducción: ha facilitado y agilizado el trabajo, pero también ha provocado una bajada de las tarifas y una aceleración de los plazos de entrega. La traducción automática todavía comete errores, pero su tasa de errores tiende a ser tan baja que las tareas de posedición se están convirtiendo en tareas de revisión, al ser la calidad de partida comparable a la de un ser humano. Pero tal vez lo más preocupante sea su margen de mejora: si alguien ha comparado la calidad de una traducción generada por un motor de traducción, como DeepL, con la de una generada por un agente de IA, como Gemini, verá que los agentes lo hacen bastante mejor, por lo que es probable que dentro de poco los traductores reciban traducciones de calidad aún mejor y, en consecuencia, las tarifas que cobrarán serán aún más bajas.

Auge de las herramientas de traducción en la nube
La evolución de las herramientas ha sido otro arma de doble filo para los traductores. En el lado positivo, los precios de las herramientas han caído y, en la mayoría de los casos, es el cliente quien proporciona el acceso a la herramienta. En el lado negativo, al ser el cliente quien gestiona la plataforma tiene total libertad para elegirla, lo que tiene diversos impactos negativos para el traductor:

• las herramientas se centran ahora más en la gestión que en la traducción: dado que el comprador se encarga de la gestión, se atienden sus prioridades, como la protección de la información confidencial, muchas veces restringiendo funciones que serían muy útiles al traductor, por ejemplo, limitando el acceso a las memorias de traducción o las operaciones que se realizan con los archivos. Tareas que antes eran muy habituales, como efectuar un recuento de las palabras que quedan por traducir o crear una memoria de traducción a partir de un grupo de archivos, ahora son imposibles en estas herramienta. Muchas de ellas llegan a parecer más bien herramientas de gestión que apenas incluyen una funcionalidad mínima para la traducción y, dado que el traductor no paga ni elige la herramienta en la que trabaja, sus quejas y sugerencias nunca se tienen en cuenta.
• pérdida de posibilidades de desarrollo: al no incluir estas herramientas funciones avanzadas, la experiencia pierde relevancia. Incluso tras varios años trabajando con una herramienta en línea, el dominio de la herramienta no se diferenciará mucho de un principiante, ya que apenas hay funciones avanzadas que se puedan aprender. Tampoco sirve de nada aprender a manejar herramientas auxiliares para el QA, como Xbench o Verifika, ya que no pueden emplearse con las traducciones elaboradas con estas herramientas. Por tanto, el traductor será más prescindible y sustituible, al no llegar nunca a acumular conocimientos que le hagan destacar sobre los recién llegados al sector.

Consolidación de las grandes empresas de traducción
Con el auge de la localización, surgieron un elevado número de empresas internacionales que trabajaban directamente con los clientes finales y se encargaban de la traducción a todos los idiomas. El cliente únicamente tenía que tratar con un punto de contacto que distribuía el trabajo a empresas nacionales intermediarias que solo se encargaban de una o dos combinaciones de idiomas y contaban con traductores en plantilla o enviaban el trabajo a traductores autónomos. A medida que el acceso a internet fue mejorando, la utilidad de estas empresas intermediarias disminuyó, ya que las empresas internacionales empezaron a tratar directamente con el traductor autónomo, con el consiguiente ahorro económico que suponía eliminar un eslabón. También comenzaron a fusionarse las empresas internacionales, probablemente para aprovechar de las economías de escala que ofrecía una organización de mayor tamaño. Sin embargo, tanto para los traductores autónomos como para las empresas nacionales que quedan, esta fusión disminuyó su poder de negociación: cuando el trabajo de un traductor o una empresa nacional depende del volumen que le entrega una única empresa internacional, difícilmente podrá negociar tarifas o plazos si no tiene otro cliente igualmente importante y sabe lo difícil que es encontrar uno nuevo.

Además de esta fusión de las empresas directamente del sector de la traducción, también ha influido la concentración similar que se ha ocurrido en los clientes finales. Si tres empresas médicas se fusionan en una sola, estará mejor situada para solicitar una reducción de las tarifas, que acabará trasladándose al traductor final. Si antes un traductor trabajaba con cinco empresas y llevaba once cuentas, tras estas fusiones es posible que trabaje con solo dos empresas y se encargue solo de cinco cuentas, lo que limita su capacidad de negociación.

Disminución del interés en la calidad de la documentación escrita
Aunque ninguna empresa admitirá abiertamente que no le preocupa la calidad de un componente de sus productos, si se trata de algo que no tiene un impacto directo en sus ventas, es probable que elija la opción más económica a expensas de la calidad. Cualquier traductor con experiencia habrá tenido que lidiar con textos mal redactados, en parte porque la profesión de redactor técnico ha experimentado un declive similar al del traductor. Si una empresa no cuida los textos en su propio idioma, menos aún le interesa la calidad de la traducción de esos textos a otros idiomas, en particular si no corresponden a un mercado importante. Errores que son intolerables para un traductor, como una palabra mal escrita, un error de concordancia o un término incoherente, parecen irrelevantes para los usuarios finales y, dado que no afectan a la decisión de compra ni a la experiencia con el producto o servicio, son de poco interés para la empresa. Otras tendencias, como la reducción del uso del papel y la preferencia de los usuarios por otras maneras de solucionar sus dudas y documentarse, como mediante vídeos de otros usuarios o consultas en foros o a agentes de IA, han hecho que la documentación escrita y en línea que antes generaba grandes volúmenes de traducción, sea ahora menos relevante.

Perspectivas para el futuro
El mercado de la traducción se encuentra en una situación muy peculiar: continúa moviendo grandes cantidades de dinero pero, precisamente ese alto volumen de facturación hace que haya un fuerte impulso en abaratarlo. Mientras que otros aspectos del suministro de un producto o servicio no se prestan tanto a ello, las características de la traducción (contenido totalmente digital y disponibilidad de grandes de bases de datos de traducciones anteriores) hacen que haya muchas maneras de reducir su coste, lo que suele redundar en perjuicio del traductor, que debe enfrentarse a una mayor inestabilidad y a tarifas cada vez menos rentables.

La profesión de traductor ha cambiado mucho en las últimas décadas. Apenas quedan ya aquellos expertos en idiomas que adoraban pasarse el día leyendo prensa extrajera y consultando diccionarios. Ahora consiste más bien en corregir documentos interminables a marchas forzadas preguntándole las dudas a un agente de IA y, sobre todo, rellenando informes de calidad generados por herramientas tan poco depuradas que en el 99% de los casos hay que indicar que se trata de un falso positivo. Una tarea para la que apenas se necesita formación y, lo que es peor, en la que apenas se puede progresar. Alguien que comience a trabajar ahora como traductor, dentro de cinco años no habrá acumulado una experiencia que le permita aspirar a puestos y salarios mejores, sino que seguirá utilizando unas herramientas que no habrán mejorado y no le quedará más remedio que aceptar unas tarifas más bajas si quiere seguir recibiendo trabajo. Tal vez sea interesante como aproximación al mundo laboral, al igual que trabajar de niñera o cortar el césped de los vecinos, pero prolongarlo más allá de unos pocos años probablemente solo consiga que uno acabe preguntándose por qué no eligió un trabajo que le permitiera prosperar y desarrollarse.

Aunque son malas noticias tanto para los aspirantes a traductor como para los profesionales experimentados, lamentarse demasiado sería despreciar el avance que estos cambios han aportado a la humanidad, como si un médico lamentara haberse quedado sin trabajo porque una píldora milagrosa ha acabado con todas las enfermedades. Nunca antes los idiomas han supuesto menos una barrera para la comunicación como ahora. El subtitulado automático permite ver y entender vídeos en cualquier idioma y prácticamente cualquiera puede redactar o leer textos en cualquier idioma con un precio y un esfuerzo mínimos. Ya hay aplicaciones para móviles y auriculares que funcionan como intérpretes simultáneos. Los idiomas, el castigo bíblico enviado por dios para impedir la construcción de la torre de Babel, están dejando de ser un obstáculo para la comunicación y el entendimiento entre todos los habitantes de este planeta. Se acerca el momento de buscar nuevos retos.

Return to Arkham City (aprende a jugar en 5 minutos)

Pad derecho:
↑: seleccionar elementos (corriente eléctrica para abrir puertas)

Pad izquierdo:
△: contrataque/eliminación silenciosa
▢: ataque
X: correr (deslizarse al pulsar R2 mientras corres)

R1: subirse a cornisa
R2: apuntar equipo seleccionado
R2 + O: descarga eléctrica si está equipada

Voces que no deberían silenciarse

Más de mil artistas británicos, entre los que se incluyen Dua Lipa y Kate Bush, han respaldado un disco para impedir que las empresas puedan entrenar sus modelos de inteligencia artificial con sus canciones. El disco en cuestión consta de 12 canciones que consisten en un completo silencio que, según alegan, es lo que nos espera si se permite que la inteligencia artificial entre en el mundo de la música.

En principio, puede parecer una idea buena y certera, dado que el mundo del arte siempre ha parecido el último reducto en el que la intervención humana era fundamental. Sin embargo, apenas se analiza un poco esta idea, empiezan a apreciarse costuras. A fin de cuentas, viene a ser como si los artesanos alfareros anteriores a la revolución industrial nos advirtieran de los peligros de la automatización industrial sacando al mercado cajas de cartón vacías, sin platos ni vasos en su interior, para avisarnos de lo que nos espera. Ejem, lo cierto es que tanto la revolución industrial como la inteligencia artificial lo que provocan es más bien lo contrario, una abundancia de productos, lo cual también puede generar problemas, pero desde luego lo que nos espera no es una época sin música.

Aún así, hay otra pregunta más importante que desmonta las bases de esta protesta. Si la música que crean es algo que necesita de la intervención humana, ¿por qué temen que pueda sustituirles las inteligencias artificiales? Ningún traductor se sintió amenazado cuando los motores de traducción automática traducían la frase rusa “El espíritu es fuerte, pero la carne es débil” como “El vodka es bueno, pero el filete está podrido”. Fue cuando los traductores empezamos a ver que las traducciones de las máquinas no diferían tanto de las humanas cuando empezamos a pensar que parte de nuestro trabajo empezaba a quedar obsoleto. Por tanto, el problema no es que en el futuro no haya música, sino que hay motivos para pensar que el papel de los artistas en la música está a punto de cambiar.

Otro problema que pasa por alto esta iniciativa es que, aunque la ley prohibiera a las empresas entrenar sus modelos de inteligencia artificial con su música, no habría inconveniente alguno en que las discográficas, que con frecuencia son las propietarias de los derechos de autor de la música, creen sus propios modelos de IA con esta música y los utilicen para aumentar al máximo sus beneficios. Los artistas perderían mucho poder si no fueran necesarios para crear la música que ahora escriben, bastaría con que la discográfica desarollara su propio modelo para producir tantos discos atributos al artista que prefirieran, a no ser que haya tenido mucho cuidado al redactar su contrato, algo que no suele ocurrir con los artistas noveles. Incluso podrían poner estos modelos a disposición del público, aunque por un precio muy superior a lo que ahora cuestan los modelos de generación de música por IA. Por supuesto, este servicio sin duda incluiría estrictas cláusulas para que la música no pudiera redistribuirse ni para ningún uso comercial.

Aunque tal vez en realidad la metáfora no vaya descaminada. Estamos en un momento en el que las decisiones que se tomen pueden silenciar muchas voces, aunque no son las de esos artistas con contratos millonarios, sino la de toda esa gente anónima que, por una vez, podría expresar sus inquietudes y sentimientos a través de la música, aunque no tengan formación musical ni haya una discográfica dispuesta a pagarles un ejército de compositores y productores. Basta repasar las listas de grandes éxitos para ver que la temática de la mayoría de estas canciones van del tópico tema “me has abandonado y no puedo superarlo/ya te he olvidado”. Tal vez sería una novedad que, en lugar de escuchar las tribulaciones sentimentales de Shakira o los problemas que le plantea la fama a The Weeknd o a Billie Eilish, uno pudiera escuchar canciones sobre los temas que le preocupan o lo que le interesa a la gente que rodea. Es por este posible silencio, de estas voces que hasta ahora nadie escuchaba, por las que es preferible que se permita que estos modelos se desarrollen y todos puedan disfrutar de ese nuevo mundo de posibilidades que es cierto que asusta un poco, como todo lo desconocido, pero que tiene un gran potencial de mejorar nuestras vidas.

PD: Si alguien piensa que estas herramientas no consiguen buenos resultados, le sugiero que escuche esta canción chill, este instrumental clásico o esta canción de baile, para que descubra cómo amplifican las posibilidades musicales, incluso de un simple traductor.

¿Es la comida la gran oportunidad que Amazon y Alexa se están perdiendo?

A mi madre nunca le gustó la tecnología y si no cambió su smartphone por un teléfono menos inteligente y más fácil de usar fue porque en el último momento se dio cuenta de que echaría de menos las fotos y vídeos que su hermana le enviaba por whatsapp. No se me ocurre mejor ejemplo de lo que es una «killer app», una aplicación que por si sola basta para que alguien decida comprar y usar un aparato. La mayoría de las tecnologías que han triunfado en los últimos años lo han hecho gracias a una o varias de estas killer apps. Por ejemplo, la popularización de los ordenadores domésticos se vio impulsada por la llegada del correo electrónico y la posibilidad de tener fotos, canciones y vídeos en el ordenador. Miles de potenciales compradores muy poco interesados en las suites de ofimática acabaron comprando un PC para su hogar con tal de poder utilizar Hotmail y Winamp en su ordenador. También tecnologías a las que le ha sucedido justamente lo contrario. Por ejemplo, las gafas de realidad virtual, a pesar de la excelencia técnica que se ha logrado, no han llegado a convertirse en un producto de consumo masivo porque no ha surgido ninguna aplicación que justifique su compra y su uso diario. Una killer app, para que pueda considerarse como tal, debe crear o solucionar una necesidad díficil de satisfacer de otra manera. Por ejemplo, el correo electrónico no tardó en sustituir al correo postal porque era mucho más rápido y barato, pero ha surgido nada parecido en la realidad que capte la atención del público de tal manera.

Los asistentes virtuales por altavoz, como el Alexa de Amazon, prometían revolucionar el hogar moderno, pero una vez que se desvanece la emoción de pedirle que ponga música, te informe del tiempo o añada cosas a una lista, lo cierto es que no sirve para nada que no se pueda hacer de manera incluso más cómoda con un smartphone. Por tanto, encaja a la perfección en la categoría de tecnología emergente que necesita urgentemente una killer app que la impulse y, a ser posible, que impulse los beneficios de otras divisiones de Amazon.

A pesar de las grandes cantidades de dinero que mueve, el sector de la alimentación es uno de los que menos ha cambiado con la llegada de las nuevas tecnologías. Por supuesto, es posible comprar en supermercados por internet y los establecimientos se han beneficiado internamente de un buen número de avances. Sin embargo, la experiencia de la mayoría de los consumidores sigue siendo la misma y continúan haciendo la compra físicamente. Hay varios buenos motivos para ello, como por ejemplo la naturaleza perecedera de muchos de estos productos y la urgencia con la que se necesitan, pero lo cierto es que la compra por internet no ofrece muchas ventajas, más allá de evitar un desplazamiento que en la mayoría de los casos es corto dada la ubicuidad de las tiendas de alimentación.

Si bien en el hiperconsumista occidente podría pensarse que la alimentación es un problema resuelto, lo cierto es que la mera disponibilidad de todos los alimentos imaginables no basta para que los ciudadanos occidentales se alimenten de manera saludable y con alimentos apetecibles. La elevada incidencia de problemas de obesidad y enfermedades cardiovasculares debidas a una mala alimentación, incluso en los países con un elevado poder de consumo, indican que hay algo que no acaba de ir bien. Y es que para alimentarse bien, no basta con tener dinero y poder comprar alimentos, es necesario también dedicarle un tiempo del que carece la acelerada sociedad actual, lo que ha hecho que se abuse de alimentos superprocesados de valor nutritivo y gastronómico cuestionable. En realidad, para comer bien bastan con tener las recetas adecuadas y los ingredientes necesarios en la cocina, pero la mayoría de la gente no encuentra el tiempo necesario para planificar los menús de la semana y hacer la compra pertinente, lo que dispara las decisiones de última hora.

Si sumamos todo esto, veremos que tenemos todos los ingredientes necesarios de un producto tecnológico de éxito: un sector millonario, una necesidad no atendida y una enorme cantidad de datos que podemos procesar para resolver el problema. Por supuesto, hay en abundancia tanto apps como webs dedicados a la comida, pero a fin de cuentas, no son más que recursos entre los que el usuario debe abrirse paso para encontrar lo que necesita.

Alexa podría resolver este problema de una manera novedosa y óptima. Es fácil imaginarse un futuro en el que con apenas cinco minutos de conversación con nuestro dispositivo no solo tenemos solucionadas todas las comidas de la semana, sino que la lista de la compra necesaria está en nuestro móvil y basta pulsar un botón para que nos la traigan a domicilicio y, además, sin tener que soportar complicadas o incómodas dietas, nuestra salud mejorará. Y si hay algún cambio en el plan, que lo habrá, bien porque no sigamos el plan establecido o sencillamente porque nos apetece algo diferente, se reprogramarán el resto de las comidas para dar prioridad a los alimentos que caducan antes y reducir al mínimo el desperdicio.

La clave está en que para lograr una solución así, el sistema debe conocer muy bien el usuario y sus hábitos alimenticios. A los usuarios no les suele tener que rellenar a diario formularios, por lo que Alexa ofrece un método para que el sistema aprenda las pautas del usuario. En esta primera fase, el sistema se limita a aprender lo que suele consumir el usuario y las características de su unidad familiar. Dado que inevitablemente habrá huecos, los patrones aprendidos de usuarios similares pueden servir para elaborar estimaciones y pedir al usuario únicamente que las valide. En la segunda fase, el sistema comienza a planificar los menús siguiendo las costumbres del usuario, que sigue alimentándose de la misma manera, pero agilizando la redacción de la lista de la compra y su adquisición. Una vez que el usuario está satisfecho con la replicación que el sistema hace de su alimentación, comienza la tercera fase, en la que el sistema comienza a proponer mejoras en la alimentación del usuario, según sus objetivos, como por ejemplo perder/ganar peso, prevenir enfermedades o dar prioridad a determinados principios éticos.

En la actualidad no hay ninguna solución similar que se pueda emular, lo cual hace el desarrollo más difícil. Sería necesaria la colaboración de un gran número de expertos en diversos campos, juntos con exhastivas pruebas con usuarios reales para llegar a crear algo que pueda considerarse como el «iTunes de la comida» y logre ordenar los hábitos alimenticios de los usuarios de la manera en que iTunes lo hizo con sus colecciones de música. Sin embargo, esta dificultad es precisamente lo que la convierte en una gran oportunidad. La primera empresa que logre que sus clientes se alimenten de manera más saludable, acorde a sus gustos y gastando menos dinero, se convertirá en el referente del sector y, por el círculo virtuoso que se puede conseguir (más usuarios, más datos, más calidad), será difícil de batir. Usuarios satisfechos y publicaciones que divulguen las bondades de esta oferta pueden ser la mejor publicidad y, si no basta, algo como «come a diario como si el mejor chef del mundo cocinara para ti», puede servir. Por su infraestructura de venta y asistentes virtuales, Amazon se encuentra en una posición óptima para liderar este sector y, si tenemos en cuenta los beneficios que Apple obtuvo con su tienda de música digital, los beneficios potenciales pueden llegar a dar miedo. En realidad, lo único que es extraño que todavía nadie esté trabajando en ello, pero lo bueno en tecnología es que, si hoy todavía no existe, podemos confiar en que mañana existirá.

Assassin's Creed Valhalla (aprende a jugar en 5 minutos)

 

Pad derecho:

↑: llamar a cuervo (localizar recursos/objetivos)
←: silbar/llamar montura
→: consumir ración
↓: acciones rápidas (llamar drakar)

Pad izquierdo:

▢: esquivar
X: parkour arriba (mantener)
O: parkour abajo (mantener)

R1: ataque débil/asesinar
R2: ataque fuerte

L1: ataque con mano izquierda
L2: apuntar arco

R3: visión de asesino
L3: correr

Tras llenar la barra de adrenalina (rayas amarillas), usar habilidades manteniendo pulsado R2 (golpes) o L2 (flechas) y pulsando △, O, X, ▢.

Consejos generales:

La energía no se regenera, hay que buscar comida.
Mejorar asentamiento
Gastar puntos en habilidades

Unity 3d: Conceptos básicos

Listas

Crear una lista de objetos:

List<Car> carsUp=new List<Car>();

Añadir un objeto:

Car car=new Car();
carsUp.Add(car);

Obtener el número total de elementos:

carsUp.Count

Acceder a la propiedad id del elemento en la posición n:

cars[n].id

Eliminar el elemento en la posición n:

carsUp.RemoveAt(n);

Borrar todos los elementos:

carsUp.Clear;

Aleatoriedad

Obtener un número aleatorio (0 o 1):

int index=Random.Range(0, 2);

Modificar un sprite

Mover:

float posX=transform.position.x;
float posY=transform.position.y;

posY += speed * Time.deltaTime * direction;
Vector3 pos=new Vector3(posX, posY, 0.0f);
transform.position=pos;

Cambiar la escala:

Vector3 scale=new Vector3(alpha, alpha, 1.0f);
transform.localScale=scale;

Cambiar el color:

Color colorSelected = new Color32((byte)(127+Random.Range(0,128)), (byte)(127+Random.Range(0,128)), (byte)(127+Random.Range(0,128)), 255);
GetComponent<SpriteRenderer>().color = colorSelected;

Crear una variable final

public static readonly int status=0;

Cadenas de texto

Comparar cadenas de texto:

text.ToLower().Equals("fin")

Buscar una cadena:

text.IndexOf("=")

Extraer una cadena:

text.Substring(0,2)

SDL Trados: cómo buscar y reemplazar el espacio entre cifras y unidades

Colocar un espacio indivisible entre una cifra y su unidad garantiza que ambos elementos nunca se verán separados por la división automática de un párrafo en líneas. Dado que este curioso elemento, el espacio indivisible, es también invisible, al ser su aspecto es idéntico al de un espacio normal, tendremos que activar la opción de mostrar la opción los caracteres no imprimibles para verlo, en cuyo caso suele representarse con un círculo idéntico al del grado:

40°mm

Mezclar espacios indivisibles y normales puede generar problemas de visualización, por lo que es una buena costumbre utilizarlos de manera coherente. Sin embargo, principalmente en traducciones con una gran cantidad de texto procedente de traducciones anteriores, es fácil que en algunas ocasiones se hayan sustituido por espacios normales. Desde SDL Trados es muy fácil localizarlos y sustituirlos de manera automática configurando en el cuadro Buscar y reemplazar la siguiente búsqueda:

Buscar: ([0-9]) mm

Reemplazar por: $1 mm

Utilizar: Expresiones regulares

Esta configuración quedaría así:

Dado este cuadro no muestra los caracteres invisibles, hay que tener mucho cuidado para que el carácter que introducimos en el cuadro Reemplazar por sea el correcto.

Como de costumbre, es muy poco recomendable elegir Reemplazar todo para aplicar esta corrección, ya que los efectos pueden ser inesperados. Por ejemplo, si queremos sustituir los espacios entre cifras y la unidad Mhz, la sustitución global tal vez sea razonablemente segura, pero si queremos corregir espacios entre números y unidades más cortas (como metros [m], segundos [s] o litros [l]), Reemplazar todo puede hacer que introduzcamos espacios en lugares que no nos interesan como, por ejemplo, un índice como el siguiente:

1 Mantenimiento

2 Superficies estériles

3 Lavado de sondas

Unity2D: Cómo animar un sprite con una sola imagen

Antes de empezar, vamos a preparar nuestra imagen. En este caso, vamos a utilizar una imagen de un demonio creada en Instagram. Tras abrirla en Krita, añadimos un canal alfa para podemos utilizar transparencias, eliminamos el fondo blanco y la guardamos en formato .psd.

Importante: Aunque Gimp también ofrece la opción de exportar en formato .psd, los archivos creados en este programa no son compatibles, ¡así que es importante utilizar Krita!

Nuestro héroe...

Ahora vamos a cambiar la extensión .psd a .psb y crearemos un nuevo proyecto 2D en Unity, al que arrastraremos el archivo .psb. Seleccionamos este archivo y elegimos «Sprite editor».

Aparecerá un editor, en el que nos vamos directamente al «Skinning editor». Ahora, elegimos «Create bone» y creamos un hueso a lo largo del cuerpo y otros para los brazos. Cuando terminemos, pulsamos «Auto Geometry» y deberíamos haber obtenido algo parecido a lo siguiente.

 

Si es así, pulsamos «Apply» y cerramos el editor.

Ya está todo casi listo. Arrastremos nuestro archivo al lienzo y lo colocamos donde más nos guste. Luego, elegimos «Window > Animation > Animation». Aparecerá un cuadro de diálogo donde al hacer clic en «Create» nos pedirá donde deseamos guardar el archivo con la animación. Elegimos una ruta y pulsamos «Save».

Ahora tenemos que elegir lo que queremos animar. Para empezar, queremos que el pecho suba y baje, así que elegimos el hueso «Cabeza» y lo añadimos como propiedad. Para que la animación quede mejor, también añadiremos los huesos principales de los brazos.

Para una animación de respiración lenta, colocaremos fotogramas clave en los momentos 0 y 120 que serán iguales a los iniciales. Ahora colocamos el cursor en el fotograma 60 (o escribimos 60) en la correspondiente casilla. Basta con utilizar este fotograma para elevar ligeramente la cabeza y alejar un poco los brazos del centro del torso.

 

Por último, añadimos un fondo adecuado y ¡ya está! Ahora tenemos un amenazador demonio listo para devovarnos...

Cómo pasar en Idiom WorldServer un archivo que se ha quedado bloqueado en una fase a la siguiente

Vista desde la perspectiva actual, Idiom WorlServer fue una herramienta que se adelantó a su tiempo. Permitía trabajar en línea o descargarse los archivos para hacerlo sin conexión y ofrecía una manera cómoda de gestionar las fases de la traducción... todo ello mucho antes de que aparecieran soluciones similares. Sin duda el mayor problema de esta herramienta ha sido que, tras ser adquirida por SDL Trados en 2008, su desarrollo se paralizó, lo que ha hecho que haya dejado de actualizarse y, no obstante, a pesar de que su aspecto y características empiezan a necesitar una renovación, aún hay muchas empresas que la eligen por una sencilla razón y es que ¡sigue funcionando a la perfección!

Aunque la herramienta apenas da problemas, hay uno que ocurre de vez en cuando y que hace que uno o varios archivos se queden «atascados» en Idiom y no sea posible pasarlos a otra fase.

Para solucionarlo, solo tenemos que ir al portal, seleccionar el archivo que da problemas y abrirlo en el editor en línea. A continuación, seleccionamos todas las filas y en Tools elegimos la opción Paste from source. Una vez que se haya terminado de copiar en todas las filas el texto de origen a la columna de destino, le cambiamos el estado a todos los segmentos a None. Ahora solo tenemos que guardar el documento y cerrarlo. El archivo se habrá restablecido y podremos importar sin problemas la traducción o revisión realizada en SDL Trados, así como pasarlo a la siguiente fase.

Cómo revisar traducciones con colores y anotaciones: (iii) coloreando palabras

Comenzamos con el archivo con las palabras coloreadas tal como vimos en las entregas anteriores: (i) exportando la traducción y (ii) coloreando segmentos.

Lo primero que debemos saber es que los colores aplicados por segmento se mantendrán también en este caso (negrita = nombre del archivo / tachado/gris = repetición / rojo = texto idéntico origen/destino). Además, cuando un segmento corresponda a una de estas categorías no se le aplicará ningún color adicional.

Sin embargo, en los segmentos que antes aparecían sencillamente en negro, veremos que muchas palabras aparecen coloreadas. Para entender qué significan estos colores, debemos saber que petraREV incluye un pequeño diccionario simplificado español-inglés con entradas como las siguientes:

file = traducción(archivo,archivar,archivado;expediente;fichero)
delete = traducción(eliminación,eliminar,eliminado;borrar,borrado)

Este diccionario no contiene muchas entradas, tan solo unas 3000, pero elegidas entre las palabras que con más frecuencia encontramos en las traducciones técnicas. Si nos fijamos, veremos que las posibles traducciones aparecen a veces separadas por comas y otras veces separadas por puntos y coma, lo que nos sirve para dividir las traducciones en varias «familias». Por ejemplo, para «file», tendríamos tres de estas familias:

archivo,archivar,archivado
expediente
fichero

Ambas familias son traducciones aceptables de «file», pero si queremos que la terminología sea rigurosamente coherente, tendremos que no mezclar términos de las diferentes familias. En este caso, «archivo» y «fichero» significan exactamente lo mismo, pero es posible que un cliente concreto prefiera emplear únicamente uno de estos términos.

Ahora que sabemos qué contiene este diccionario, es fácil interpretar los colores de los segmentos. Comencemos por el primero de ellos:

Para «Open file/Abrir archivo» ambas palabras aparecen en azul oscuro, lo que nos indica que las palabras de la traducción se ajustan al diccionario. Podemos estar tranquilos aunque, por supuesto, puede haber otros fallos, como errores de coherencia o una mala redacción.

En el segmento «The file has been deleted./El archivo se ha eliminado.» algunas palabras aparecen en azul y otras en negro, lo que indica que se han encontrado las palabras en azul en el diccionario, pero no las que están en negro. No es necesariamente un  problema, dado que no es interesante etiquetar palabras «vacías» y, además, el diccionario no incluye todas las palabras de una traducción.

El primer posible problema lo encontramos en el segmento «Confirm that you want to delete the file./Confirme que desea borrar el archivo.». Nuevamente, las palabras azules nos indican que todo va bien según el diccionario, pero ¿y el par fucsia delete/borrar? Según quizás hayamos deducido de la explicación sobre el diccionario, este color nos indica que para una palabra se ha empleado una traducción que aparece en el diccionario, pero en una familia diferente a la que utilizada antes. Es decir, en el tercer segmento «delete» se tradujo como «eliminar», pero aquí se ha utilizado «borrar», que corresponde a otra familia. No tiene que ser un error, pero suele ser conveniente echarle un vistazo.

Por último, en el segmento «The file is missing./No se ha encontrado.» la palabra «file» aparece en rojo lo que indica que «file» se tradujo anteriormente utilizando una de las traducciones indicadas en el diccionario, pero en este segmento no se ha utilizado esa traducción ni ninguna otra de las contempladas en el diccionario.

A fin de reducir al mínimo las advertencias, este color no se utiliza si en ningún punto del archivo se ha encontrado una traducción que la herramienta reconozca. Por ejemplo, si el cliente ha pedido que «file» se traduzca como «memorándum», esta palabra no se marcará en rojo en ningún caso, tan solo se dejará en negro.

Para resumir, cuando activamos Colorear equivalentes, los colores significan lo siguiente:

negro: palabra no incluida en el diccionario

azul: palabra traducida coherentemente según el diccionario

fucsia: palabra traducida según el diccionario, pero NO coherentemente

rojo: palabra anteriormente traducida según el diccionario con una traducción que aquí no se ha empleado (ni ninguna de las otras que reconoce)

Los posibles usos del color para facilitar la revisión de traducciones no acaban aquí, evidentemente. Por ejemplo, podemos utilizar un glosario para marcar una traducción con diferentes colores que nos ayuden a localizar y comprobar rápidamente los términos. También podemos utilizar iconos de «coloreado rápido» para marcar los términos que nos interesen. Aún así, esperamos que esta breve introducción haya servido para que revisar una traducción sea algo más fácil y rápido.

Cómo revisar traducciones con colores y anotaciones: (ii) coloreando segmentos

Vamos a continuar esta serie sobre revisión de traducciones justo donde la dejamos, con una imagen del formato que obtenemos tras exportar la traducción siguiendo el proceso explicado en la entrada anterior.

Empecemos por la primera línea, que aparece en negrita y con tres asteriscos en la columna del texto de origen (en este caso el inglés) y la ruta de un archivo en la columna del texto de destino (en este caso el español). Esta línea indica en qué archivo se encuentra el texto que aparece a continuación. En la imagen, vemos que la tabla contiene las traducciones de dos archivos (ejemplo1.txt y ejemplo2.txt).

También veremos que hay varios segmentos en gris claro y tachados (el primero es «Open file/Abrir archivo»), lo que indica que se trata de repeticiones. Podemos ver que los dos primeros segmentos del primer archivo son idénticos a los dos primeros del segundo archivo, por lo que podemos ahorrarnos revisarlos (siempre que nos aseguremos de implementar todos los cambios que hagamos en cada segmento).

Es importante recordar que solo se considera una repetición si coinciden tanto el texto de origen como el texto de destino y, además, con idéntico uso de mayúsculas y minúsculas. Cualquier diferencia en alguno de estos aspectos hará que el segmento no se marque como repetición.

Hay varias maneras de gestionar las repeticiones de una traducción. Verlas tachadas y en gris es una manera cómoda de omitirlas, pero sin perder del todo de vista un contexto que puede interesarnos. No obstante, en otro caso, por ejemplo si hay muchas repeticiones y no nos son de ayuda, tal vez nos interese eliminarlas completamente (utilizando las opciones del cuadro Buscar y reemplazar) antes de exportar el archivo para la revisión.

Por último, veremos que el segmento «Script/Script» aparece en rojo, lo que indica que en este caso texto de origen y de destino son idénticos. De esta manera, disponemos de una confirmación visual cuando un segmento no hay que traducirlo (por ejemplo, porque se trate de una línea de código o la ruta de una imagen).

Para resumir, los colores nos indican lo siguiente:

 

Tres asteriscos y negrita: nombre del archivo

Gris y tachado: repetición

Rojo: texto de destino idéntico a texto de origen

Estos colores son los únicos que aparecerán cuando exportemos el archivo con la opción Colorear equivalentes desactivada. Si la hubiéramos activado, habríamos obtenido algo parecido a lo siguiente:

 

Como vemos, ahora no son solo los segmentos los que aparecen coloreados, sino también palabras individuales y, como veremos en la siguiente entrega, entender estos colores puede facilitarnos bastante la vida.

 

Cómo revisar traducciones con colores y anotaciones: (i) exportando la traducción

Hace unos cuantos años era relativamente frecuente imprimir una traducción para revisarla. Entre otras ventajas, cambiar de la herramienta de traducción asistida al papel ayudaba a tomar perspectiva y además era práctico marcar algunos términos con colores y anotar en los márgenes las dudas que iban surgiendo. Actualmente, al haberse acelerado el ritmo de trabajo y ser necesario reducir el uso de papel tanto como sea posible, esta práctica ha acabado por abandonarse y limitarse a las raras ocasiones en las que no se dispone de una pantalla en la que trabajar.

petraREV, una herramienta para revisar traducciones que puedes descargar totalmente gratis aquí, ofrece una manera de aprovechar muchas de las ventajas de esta revisión en papel, pero sin necesidad de imprimir ni una sola hoja, ya que permite exportar las traducciones en un formato especialmente diseñado para revisar una traducción que, además, va más allá y ofrece varias innovaciones. En la serie que comienza con esta entrada, veremos en detalle cómo hacerlo.

Para empezar, vamos a generar el documento de Word (o Writer) con la traducción en un formato de tabla. Para ello, primero hay que cargar cualquier traducción y elegir Archivo → Exportar. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo, que debemos configurar como se indica a continuación.

Es importante elegir el formato Revisión en papel (.doc). Además, aunque por defecto aparecerá una ruta a la que se exportará el archivo, es conveniente indicar una que podamos localizar con facilidad. También veremos que hay una última opción (Colorear equivalentes) cuya utilidad veremos en la tercera entrega de esta serie. Por el momento, vamos a desactivarla.

Ahora solo queda hacer clic en Exportar y, si abrimos el archivo resultante en nuestro procesador de textos favoritos, deberíamos ver algo similar a esto:

En principio, es sencillamente una representación en una tabla de la traducción, pero si nos fijamos en detalle, descubriremos que se han añadido unos colores muy útiles, tal como veremos en la siguiente entrega.

Cómo instalar Unity en Ubuntu 22.04

Descubrir hace años que Unity 3D, probablemente el motor de juegos más popular del mundo, estaba disponible para Ubuntu/Linux fue una excelente noticia y aunque he tardado en empezar a trastear con él, cada vez me gusta más. Tras comenzar a utilizarlo en Ubuntu 18.04, al instalarlo en el Ubuntu 22.04 del portátil he detectado un par de tropiezos que por fortuna pueden corregirse rápidamente:

Si Unity Hub no aparece...
 

Para ver el fallo, no hay más que ejecutar UnityHub desde la terminal, ya que si lo hacemos desde el escritorio no veremos el mensaje de error. Para hacerlo, basta con escribir en la terminal: 

./UnityHub.AppImage

Y ya está vemos que falta una biblioteca, así que tan solo hay que instalarla:

sudo apt install libfuse2

Si aparecen 2 errores sin descripción, incluso al crear un proyecto nuevo...

Este problema es un poco más largo de solucionar y, en resumen, se debe a que no está instalada la versión de SSL necesaria. Podemos encontrar las instrucciones para hacerlo en:

https://fedingo.com/how-to-install-openssl-in-ubuntu/

Básicamente tenemos que ejecutar lo siguiente:

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
openssl version -a
sudo apt install build-essential checkinstall zlib1g-dev -y
cd /usr/local/src/
sudo wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1c.tar.gz
sudo tar -xf openssl-1.1.1c.tar.gz
cd openssl-1.1.1c
sudo ./config --prefix=/usr/local/ssl --openssldir=/usr/local/ssl shared zlib
sudo make
sudo make test
sudo make install
sudo vi /etc/ld.so.conf.d/openssl-1.1.1c.conf
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/openssl-1.1.1c.conf
sudo ldconfig -v
sudo mv /usr/bin/c_rehash /usr/bin/c_rehash.backup
sudo mv /usr/bin/openssl /usr/bin/openssl.backup
sudo gedit /etc/environment
source /etc/environment
openssl version -a

Trucos para traducir proyectos pequeños, pero grandes

Imagina que recibes un proyecto con una cantidad enorme de palabras al 100%, bastantes high y low fuzzies y con un número relativamente pequeño de palabras nuevas que se han pretraducido mediante traducción automática. Te suena, ¿verdad? Actualmente son muy frecuentes estos proyectos en los que el esfuerzo de traducción no es muy grande, pero el número de palabras sí lo es. Por ejemplo, si tenemos un proyecto con 4000 palabras high fuzzy, 2000 palabras low fuzzy y 1000 palabras nuevas, aunque el promedio no sea muy alto (3000 palabras), el número total de palabras (7000 palabras) puede resultar intimidante.

Si estos proyectos no se abordan correctamente desde el principio, la traducción puede complicarse y alargarse, en particular cuando se trata de un proyecto nuevo y, al no conocer los criterios del cliente, tenemos que retroceder varias veces para aplicar criterios que al principio desconocíamos. Para agilizar la traducción y garantizar la máxima calidad, podemos seguir un simple proceso de tres fases:

1. Primera fase: high fuzzies
Vamos a comenzar por la parte teóricamente más sencilla del proyecto. Para ello, desactivamos la memoria de traducción automática y pretraducimos los archivos bajando al umbral de coincidencia al 95%. Al hacerlo, aparecerán pretraducidas todos los high fuzzies, que podremos consultar utilizando, por ejemplo, el filtro de coincidencias parciales. Esta parte de la traducción debería ser muy sencilla ya que en la mayoría de los segmentos solo habrá que recolocar las etiquetas, modificar las mayúsculas o, como mucho, cambiar una palabra. Esta es una manera excelente de tomar contacto con el proyecto, ver la terminología habitual y también evaluar lo antes posible la calidad de la memoria de traducción.

2. Segunda fase: low fuzzies
Llegados a este punto ya debemos tener una idea más clara de las características del proyecto así que, manteniendo desactivada la memoria de traducción automática, volvemos a pretraducir los archivos, pero esta vez bajando el umbral de coincidencia al 75%. Los segmentos que traduzcamos nos requerirán más esfuerzo que los de la fase anterior, así que es una oportunidad para comprobar si realmente hemos comprendido las particularidades del proyecto.

3. Tercera fase: MT
Ya solo quedan las palabras nuevas. Para traducirlas tenemos que activar la memoria de traducción automática. Dependiendo de la herramienta y los gustos personales, puede que sea más cómodo activar la memoria, pretraducir los archivos y luego desactivarla. Dado que al traducir los high y low fuzzies hemos ido aprendiendo la terminología, nos será más fácil ser coherentes y no dejarnos confundir por la terminología que nos proponga la traducción automática.

Bonus: cómo preparar la referencia
Aunque el proceso anterior está pensado para que la traducción gane en coherencia, a veces no será suficiente. Una manera muy fácil de ordenar la referencia es crear la siguiente estructura de carpetas y efectuar búsquedas con una herramienta que respete esta jerarquía (como Search & Replace), de manera que los resultados de mayor prioridad aparezcan en primer lugar.

1-Material suministrado por el cliente
En esta carpeta incluimos toda la referencia que nos haya enviado el cliente: glosarios, listas de términos no traducibles y guías de estilo, por ejemplo.

2-Pretraducción
En esta carpeta colocaremos una extracción de los segmentos 100% del proyecto. Si bien este texto no es tan relevante la referencia indicada explícitamente por el cliente, nuestra traducción tendrá que encajar en él, así que es muy útil.

3-Memoria de traducción
Aquí colocamos finalmente una exportación de la memoria de traducción. Este es el nivel más bajo de la referencia, pero dado que es un material que nos ha enviado el cliente, también puede ser muy útil.

Cómo corregir la sincronización del audio en un vídeo con VLC, HandBrake y ffmpeg

¿Alguna vez al ver un vídeo has notado que la imagen y el sonido no estaba correctamente sincronizados? Tal vez solo sean unos segundos, pero cuando empiezas a darte cuenta de que los labios de quien habla y lo que dice no se corresponden, es fácil obsesionarse con ello y dejar de prestar atención a lo que estás viendo.

Hay muchas maneras de solucionarlo, así que vamos a ver las opciones de la más sencilla a la más complicada.

1. Usar los accesos directos del teclado de VLC

Si estás viendo el vídeo en el reproductor VLC, este fantástico programa tiene una solución muy sencilla: con las teclas J y K puedes aumentar o disminuir el retardo entre sonido y vídeo, por lo que con pocas pruebas podrás solucionarlo.

2. Codificar el vídeo en HandBrake

Si el vídeo original estaba correctamente sincronizado y los problemas aparecen al convertir el archivo con Handbrake, puedes repetir la conversión, pero esta vez activando la casilla Velocidad de fotograma constante, con lo que el problema desaparecerá.

3. Activar un retardo con ffmpeg

La solución más potente, que puede parecer algo más complicada, dado que hay que utilizar el terminal de comandos. Para aplicarla, primero tendrás que averiguar el retardo que hay entre imagen y vídeo, por ejemplo utilizando las teclas J y K de VLC que comentábamos antes. Una vez que conozcas este retardo, solo tendrás que utilizar el siguiente comando:

ffmpeg -i "movie.mp4" -itsoffset 11.5 -i "movie.mp4" -map 0:v -map 1:a -c copy "movie-audio-delayed.mp4"

Donde:

movie.mp4: nombre del archivo original

movie-audio-delayed.mp4: nombre del archivo con el sonido con retardo

11.5: tiempo en segundos (con punto decimal)

En el ejemplo anterior, se aplica un retraso de once segundos y medio al archivo movie.mp4 para crear un archivo final llamado movie-audio-delayed.mp4.

Así de sencillo, ¡ya no hay excusas para disfrutar siempre de un sonido sincronizado a la perfección!

Solución original encontrada en esta página.

 

Acrobat Reader: Cómo cambiar el nombre de usuario

Cambiar el nombre de usuario en Acrobat Reader es tan poco intuitivo que llegue a pensar que era imposible... y sin embargo, no solo puede hacerse, sino que es muy fácil. La clave está en no comenzar a buscar un ajuste que no existe en las opciones y preferencias del usuario, tal como haríamos con otros programas, sino seguir estos pasos:

1. Abre cualquier documento en Acrobat Reader, tras seleccionar cualquier fragmento de texto, haz clic en el botón derecho del ratón para que aparezca este menú.

2. Elige la opción Resaltar texto y, a continuación, vuelve a hacer clic con el botón derecho y elige Propiedades... Se abrirá el siguiente cuadro de diálogo:

3. Basta con hacer clic en la pestaña General y aparecerá por fin la opción que buscábamos:

4. Ahora podemos escribir en el campo Autor el texto que queramos que aparezca como usuario que ha redactado el comentario.

¡Y ya está! Hay que tener cuidado, no obstante, con un detalle. El cambio que acabamos de hacer solo se aplicará a la nota que acabamos de crear. Sin creamos una nueva, se escribirá con el nombre anterior. Afortunadamente, este comportamiento es muy fácil de cambiar. Solo hay que marcar la casilla Convertir propiedades en predeterminadas y el nombre que escribamos será el que se utilice a partir de ese momento.

Aparte de cambiar el nombre de usuario, este procedimiento también sirve para cambiar otros ajustes, como el color de la nota y la opacidad. En realidad, este método tiene bastante sentido, ya que es más lógico considerar el nombre del usuario como una propiedad de las notas que de la aplicación. Como de costumbres, es una de esas cosas que son muy fáciles... cuando sabes hacerlas.

ReTexter: Guía instantánea de patrones

ReTexter incluye un par de patrones para obtener resultados rápidamente, pero ¿qué ocurre si quieres algo más concreto? Si es así, puedes utilizar patrones para indicar exactamente lo que quieres cambiar. Tal vez tardes un poco, pero la ventaja es que, una vez que definas los cambios, podrás aplicarlos luego a cualquier otro texto en cuestión de segundos.

A continuación, vamos a ver estos patrones ordenados por complejidad, del más sencillo al más complicado:

1. El más simple

Ejemplo: efeto → efecto

Operación: replaceToken

Sirve para: para cambiar una o varias palabras sin complicaciones. Si se encuentra un texto, se sustituye por el otro.

Utilízalo para: cualquier operación que se podría hacer prácticamente con el Buscar y reemplazar de un procesador de texto (sin cambios de género ni de número).

 

Si el texto hace un uso particular de las mayúsculas, se imitará en el texto reemplazado. Es decir, el ejemplo anterior cambiaría efeto, Efeto y EFETO por efecto, Efecto y EFECTO, pero no afectaría  a efetos.

2. El comodín

Ejemplo: vueso* → vuestro

Operación: replaceToken

Sirve para: para cambiar varias palabras que tienen una raíz en común.

Utilízalo para: cambios similares al anterior, pero cuando hay varias palabras muy parecidas.

¡Ten cuidado! Esta operación suele ser impredecible y, por ejemplo, si quisieras simplificar el ejemplo anterior para que incluyera también vuesa (vues* → vuestr), te encontrarías con que los vuestro los convierte en vuesttro, así que haz pruebas antes de utilizarlo.

3. El variable

Ejemplo: tan gran $1 → $1 tan grande

Operación: replaceToken

Sirve para: para cambiar de posición una o varias palabras. Por ejemplo, en el ejemplo anterior serviría para cambiar tan gran miedo por miedo tan grande, pero también tan gran alegría por alegría tan grande, etc.

Utilízalo para: cuando quieres reordenar una expresión. Recuerda que cada variable solo corresponde a una sola palabra. Para localizar varias palabras, deberás añadir más variables.

4. El variable quisquilloso

Ejemplo: en $gerundio1 → $gerundio1

Operación: replaceToken

Sirve para: para cambiar varias palabras desconocidas, pero de una categoría gramatical concreta. Por ejemplo, en el ejemplo anterior serviría para cambiar en viviendo por viviendo, pero también en llegando por llegando, etc.

Utilízalo para: cambios muy genéricos, pero a la vez muy específicos respecto a la categoría gramatical. Una vez más, ¡cuidado con las consecuencias inesperadas! Si son muy genéricos, es fácil que los resultados sean de risa (o para llorar).

Por el momento, puedes utilizar $verbo, $infinitivo y $gerundio, pero la lista se ampliará próximamente. Si necesitas utilizar varios, añade lo que quieras después de la palabra clave. Por ejemplo $verbo1, $verboPrincipal y $verboA, servirán igualmente.

4. El variable quisquilloso y con transformación

Ejemplo: en $gerundio1:infinitivo → al $gerundio1

Operación: replaceToken

Sirve para: para cambiar palabras desconocidas, que además necesitas transformar a una forma diferente. Por ejemplo, en el ejemplo anterior serviría para cambiar en llegando por al vivir, pero también en volviendo por al volver, etc.

Utilízalo para: reformular completamente una expresión.

Muy importante: observa que en el texto final no se indica la categoría de destino. Es decir, no hay que escribir $gerundio1:infinitivo sino solo $gerundio1 (aunque la palabra ahora sea un infinitivo, vaya).

5. El completo

Ejemplo: poner → colocar

Operación: replaceLemma

Sirve para: para cambiar palabras concretas, pero que se presentan en muchas formas posibles, como verbos. Por ejemplo, en el ejemplo anterior serviría para cambiar pongo por coloco, pero también poniendo por colocando, puse por coloqué, etc.

Utilízalo para: verbos y nombres, especialmente cuando haya un cambio de género implicado.

Muy importante: hasta cierto punto, este cambio tiene en cuenta el cambio de género. Es decir, si cambias efecto por consecuencia, se intentarán ajustar los determinantes y adjetivos cercanos. Por ejemplo, un efecto espantoso se cambiará por una consecuencia espantosa y origen del efecto se cambiará por origen de la consecuencia. No obstante, es una operación complicada y tal vez tengas que hacer algunos ajustes finales.

Con estas posibilidades, ya es fácil hacer un gran número de cambios, pero dado que ReTexter está en pleno desarrollo, próximamente se añadirán y refinarán estas funciones, así que si echas de menos alguna función o tienes alguna sugerencia, no dudes en escribir un comentario.

Libro: «Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva» de Stephen Covey

Hay un viejo dicho en marketing que afirma que «la mitad del gasto en marketing acaba en la basura. El problema es que nadie sabe qué mitad es». Al comenzar a leer este libro, es conveniente saber que en este caso tendremos que aplicar esta regla dos veces. Es decir, es fácil que no estemos de acuerdo con la mitad de lo que leamos y, hasta de esa mitad que nos parece bien, la mitad no nos aporte nada nuevo. Sin embargo, ese 25% que queda tiene ideas tan bien transmitidas y con tal potencial de transformación que hacen que la lectura del libro merezca la pena.

Tal vez los problemas comiencen con el propio título: «Los 7 hábitos de la gente altamente efectiva» parece preceder a una larga lista de consejos que harán que rindamos más en el trabajo, algo del estilo «Acuéstate temprano», «Pasea antes de desayunar» o frases motivadoras como «Somos dueños de nuestro destino». No es así, para bien y para mal. Si alguien espera encontrar recetas mágicas para conseguir el éxito, no las encontrará aquí, aunque esa es precisamente su mayor virtud. En lugar de marcar un camino establecido, este libro anima al lector a encontrar su brújula personal, basada en sus cualidades, aptitudes y valores concretos. Y dado que todos somos diferentes, no sirve de nada tomar prestada la brújula de otro, ya que lo que al vecino le funciona estupendamente podría conducirnos a nosotros al precipicio. No queda más remedio que aprender a conocerse, algo nada fácil teniendo en cuenta lo fácil que es confundir lo que somos con lo que nos gustaría ser o, incluso, con lo que otros quieren que seamos. Hay que reflexionar para encontrar y dar forma a unos principios que encajen con lo que realmente somos y sentimos, algo que exige tiempo y esfuerzo más allá del que exige la lectura de sus páginas. Por tanto, más que devorarlo en unos pocos días, merece la pena ir leyéndolo poco a poco, compaginando su lectura con nuestras reflexiones sobre cómo se aplica lo que  describe a nuestra vida.

Aunque este libro suele colocarse en las secciones de empresa y marketing, su utilidad va más allá de lo profesional, tal como confirma que muchos de los ejemplos que menciona no correspondan al mundo de la empresa, sino a la familia y, en concreto, a la educación de los hijos. Por tanto, sea cual sea el objetivo que nos tracemos, en este libro encontraremos herramientas con las que, para empezar, ese objetivo que nos hemos fijado tiene sentido para nosotros y, una vez que tengamos esta certeza, aplicar un enfoque estructurado para lograrlo.

Incluso no tenemos ganas de trazarnos ningún objetivo y consideramos que en la vida el camino es más importante que el destino, este libro puede ser útil ya que, tal como he comentado, se trata más de una brújula que de un mapa o un itinerario. En algún momento tendremos que tomar una decisión  y, a la hora de hacerlo, nos vendrá muy bien un faro que nos oriente, aunque solo sea para señale el camino que deseamos evitar. Y ni siquiera hace falta que este conocimiento sobre nosotros mismos nos impulse a tomar una decisión diferente. Tan solo saber que estamos haciendo lo que consideramos correcto nos ayudará a afrontar situaciones difíciles con una mejor disposición y mayor tranquilidad. A fin de cuentas, si hay algo peor que estar perdido es acabar en un lugar donde no se quiere estar.

ReTexter: Una aplicación para cambiar textos en cuestión de segundos

Aunque he desarrollado varias aplicaciones para analizar textos con mucha precisión, llevaba un tiempo con ganas de crear una aplicación más inmediata y desenfadada, algo así como un PhotoShop o FaceApp para textos, algo con lo que cualquier pudiera jugar con un texto, aplicándole filtros interesantes sin tener que ser un profesional del lenguaje ni tener que navegar por una larga serie de tablas y gráficos repletos de datos.

La idea acabó de cobrar forma cuando hace poco releí mi relato favorito de Agatha Christie: «Tres ratones ciegos», una breve historia que desde siempre me ha fascinado por su ambientación. Un matrimonio joven que tras casarse apresuradamente alquila habitaciones en la casa que una tía les ha dejado en herencia, unos misteriosos desconocidos, una tormenta de nieve que les deja convenientemente incomunicados...

Aunque he disfrutado leyéndola tanto como la primera vez, la traducción de C. Peraire del Molino utilizaba a veces los pronombres con los verbos de una forma un tanto arcaica:

Una corriente de aire frío le dio en la nuca. Molly volvióse extrañada. ¿Es que se había abierto la puerta? ¿Habría entrado alguien en la habitación? No, el salón estaba vacío, mas de pronto sintióse nerviosa… asustada. ¿Y si entraba alguien?

Aunque finalmente me resigné a releer la novela tal cual pensé que, utilizando un etiquetador como petraTAG, sería realmente fácil acercar el texto a nuestro siglo. Bastaba con localizar las palabras desconocidas que terminasen en -le o -se (es decir, los ya comentados volvióse y algún que otro dirigióle igualmente nefasto). Si al quitarle la partícula final, el resultado se etiquetaba como un verbo en tiempo pretérito, el pronombre y el verbo podían separarse para invertirlos.

El resultado es una nueva aplicación creada en Java que por el momento he llamado ReTexter y que puede descargarse gratuitamente desde http://www.antakirasoftware.com/retexter/.

La interfaz de la aplicación es deliberadamente sencilla: un campo para indicar el texto que queremos cambiar, un cuadro combinado para elegir entre dos filtros, otro campo por si queremos guardar los resultados y, por último, una casilla para no ver los detalles del proceso. El programa está configurado para que nada más descargarlo seleccione automáticamente un pequeño fragmento de demostración. Por tanto, tras arrancarlo, cuando nos aparezca la pantalla de inicio solo tenemos que hacer clic en Procesar para que aparezca el siguiente resultado:

Ella volvióse extrañada. ¿Habría entrado alguien en la habitación? No, el salón estaba vacío, mas de pronto sintióse nerviosa… asustada. ¿Y si entraba alguien? Ella se volvió extrañada. ¿Habría entrado alguien en la habitación? No, el salón estaba vacío, mas de pronto se sintió nerviosa… asustada. ¿Y si entraba alguien?

El mismo archivo contiene una frase especialmente pensada para la otra operación disponible, el cambio de segunda a tercera persona. Por tanto, si en el cuadro combinado elegimos la opción «Convertir segunda persona a tercera persona» en lugar de la que aparece de manera predeterminada, veremos:

Tú y ella corréis a lo largo del tren. Cuando llegáis al furgón, oís ruido de pasos detrás de vosotros.

Usted y ella corren a lo largo del tren. Cuando llegan al furgón, oyen ruido de pasos detrás de ustedes.

Es fácil ver que esta operación es más compleja que la anterior: hay que flexionar varios verbos, tener en cuenta las mayúsculas y, aún así, quedan cuestiones a las que volveremos más adelante.

Por el momento, estas son las dos funciones que incorpora esta nueva aplicación. ¿Qué os parecen? ¿Se os ocurre alguna otra que lo haría más útil? ¿Creéis que la información podría mostrarse de una manera más útil? Para cualquier sugerencia o duda, no dudéis en dejarnos un comentario.