Visual Persuasion: Issues in the Translation of the Visual in Advertising
Notice bibliographique
Résumé
This contribution is concerned with the decoding of advertising messages and the question of whether and how such messages are received by members of other cultures. The answers to these questions are important when considering the role of the translator in adapting global campaigns. Most advertisers concentrate on avoiding linguistic pitfalls when adapting advertisements for new markets, but in any advertisement, consumers are primarily attracted by visual elements. It can be said that an advertisement’s potential for triggering a train of connotations in the consumers’ minds is the most important aspect of advertisement design. According to Barthes, images are polysemous, but it is not clear whether all connotations are accessible to viewers in different cultures. The visual in advertising exploits the original and the stereotypical – novelty attracts attention, while the stereotypical serves as a reference to established knowledge. The main design options discussed are layout and directionality, as well as the choice of subject, which also allows a range of visual rhetorical options to be encoded. Decoding depends on practical, cultural and aesthetic knowledge. The challenge to the translator lies in assessing whether the choices made in the original advertisement and its connotation potential can be transferred to a new language market with different cultural practices. The analysis draws on the semiotics of Barthes, and presents more recent approaches from cultural studies. It is illustrated by examples of the strategies adopted for global advertising campaigns by companies operating world-wide and includes a case study on advertising in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,044 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».