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Il futuro del marketing digitale globale: il ruolo dei bias e di un linguaggio non inclusivo nella localizzazione

I professionisti del marketing possono aumentare la forza attrattiva del loro brand e promuovere un'immagine aziendale responsabile grazie a un linguaggio inclusivo

Questa è la terza parte della serie Il futuro del marketing digitale globale, che esamina l'impatto della pandemia da COVID-19 sulla trasformazione digitale e sul marketing digitale in un mondo in cui le aziende mirano a offrire un'esperienza multicanale coerente nei diversi mercati. La prima parte illustra come un nuovo percorso dei contenuti aiuterà i rivenditori ad adattarsi a un mercato fortemente competitivo. La seconda parte fornisce consigli per l'attuazione di una strategia di successo per la gestione dei contenuti multi-mercato.

Probabilmente vi ricordate i danni subiti alcuni anni fa dall'azienda di abbigliamento H&M, quando ha usato un bambino nero come modello per una felpa con cappuccio che aveva la scritta "coolest monkey in the jungle" (la scimmia più trendy nella giungla) stampata sul petto. Sono seguite accuse di razzismo e una cattiva stampa. Una celebrità che aveva collaborato con il brand ha abbandonato il rivenditore senza tante cerimonie. L'azienda ha ritirato il prodotto dal mercato e si è scusata. Questo è il tipo di scenario che i professionisti del marketing fanno di tutto per evitare.  

Questo esempio dimostra le conseguenze indesiderabili che le aziende si trovano ad affrontare se usano un linguaggio offensivo, ma non è certo un caso isolato. Il pubblico ha accusato il rivenditore Zara di insensibilità verso le persone con intolleranze al glutine in seguito alla commercializzazione di una maglietta con la scritta "Are You Gluten Free?" (Sei senza glutine?). Altri hanno criticato brand di lusso per le immagini insensibili nelle loro creazioni.      

Le parole sono potenti. Possono essere usate per promuovere l'armonia e la benevolenza oppure per creare divisioni tra le persone. I professionisti del marketing dovrebbero usare il linguaggio in modo adeguato per ragioni sia etiche che economiche. Per ottenere un testo che faccia sentire la gente a proprio agio, è necessario evitare un linguaggio palesemente offensivo e insensibile. Bisogna inoltre eliminare le tracce di bias impliciti meno evidenti e favorire l'inclusione di persone con background diversi. I brand possono raggiungere questi obiettivi attraverso l'uso ponderato del linguaggio nei prodotti destinati al pubblico e nei materiali di marketing. Il pubblico è sempre più consapevole dell'impegno, o della mancanza di impegno, in questo ambito. 

Attuare queste iniziative è già difficile quando si ha a che fare con una sola lingua. Diventa ancora più difficile quando sono coinvolte più lingue. Lionbridge può aiutarvi a realizzare contenuti coinvolgenti che siano in sintonia con il vostro target.  

Che cosa si intende per bias e linguaggio inclusivo?

Il bias è un giudizio che conduce le persone verso un'opzione, una nazionalità o un'idea generalmente negativa o influenzata da pregiudizi. Viene codificato nel linguaggio e nelle espressioni che usiamo, sia consciamente come bias esplicito sia inconsciamente come bias implicito. 

Anche se siamo diventati sempre più consapevoli dei bias, a volte sono talmente radicati nella nostra cultura e nel nostro linguaggio da essere difficili da individuare. Di conseguenza, potrebbe essere impossibile eliminare completamente i bias inconsci, nonostante i nostri migliori sforzi. Tuttavia, dobbiamo provarci.  

In un mondo che continua a lottare contro la pandemia da COVID-19 e il suo impatto duraturo, bias e inclusività hanno un ruolo sempre più centrale per i brand. Con lo spostamento online delle esperienze dei clienti e della forza lavoro, il contenuto creato dalle aziende è diventato il metodo di interazione principale. Da un sondaggio di Statista dell'agosto 2020 è emerso, ad esempio, che gli acquisti online di medicinali da banco e articoli per la casa sono aumentati di oltre il 45% rispetto alle tendenze pre-COVID. Ora più che mai, i consumatori sono esposti ai contenuti online delle aziende. 

Il linguaggio inclusivo favorisce il senso di appartenenza. È possibile evitare bias e discriminazioni riducendo il peso e l'importanza di una descrizione associata all'identificazione di una persona. Ad esempio, possiamo essere inclusivi facendo riferimento prima alla persona e solo dopo alla sua disabilità o differenza. Se si afferma che c'è "una persona con difficoltà di apprendimento" ci si concentra prima sulla persona, mentre identificando qualcuno come "lento nell'apprendere" si associa la persona a una condizione. 

Lo stesso approccio si applica alle persone che appartengono a un gruppo religioso, nazionale, politico o sociale. L'enfasi sull'aspetto umano consente di creare un ambiente in cui tutti possano sentirsi inclusi e liberi di partecipare. 

Essere consapevoli dell'esistenza dei bias è un primo passo importante per affrontare il problema. Le aziende possono affrontare i bias su più livelli. L'uso di un linguaggio inclusivo quando vengono creati i contenuti è una strategia importante. 

Perché i responsabili del marketing devono concentrarsi sui bias impliciti e sul linguaggio inclusivo?

Anche se è difficile creare un linguaggio culturalmente inclusivo ed eliminare bias espliciti e impliciti nella traduzione, è chiaramente nell'interesse di un'azienda provare a farlo. Un impegno di questo tipo, oltre a essere rispettabile e responsabile, può aiutare le aziende ad ampliare la clientela, aumentare la fiducia e la fedeltà al brand, migliorare la reputazione e, in definitiva, aumentare i profitti. 

I recenti movimenti sociali hanno avuto un ruolo importante nelle aspettative dei consumatori riguardo all'inclusione. I raduni e le manifestazioni guidati dal movimento Black Lives Matter, ad esempio, hanno avuto una grossa influenza sui costumi sociali. Anche chi non partecipa attivamente a queste manifestazioni si aspetta comunque di vedere e ascoltare messaggi pubblicitari rivolti a una fascia demografica più ampia. 

Questa aspettativa era importante ancora prima che le proteste di Black Lives Matter raggiungessero il loro apice. Secondo un rapporto di Adobe del 2019, il 61% degli americani trova importante la diversità nella pubblicità e il 38% mostra una maggiore fiducia per i brand che rappresentano la diversità. Volete ulteriori prove dell'attenzione dei consumatori a questi aspetti? Nel 2020, gli adulti statunitensi hanno riconosciuto Nike come il principale brand per la diversità nella pubblicità, seguito da Coca-Cola, Google, Apple e Dove, secondo una ricerca di Adobe riportata da eMarketer.   

Anche i consumatori al di fuori degli Stati Uniti fanno attenzione all'impegno dei brand verso la diversità. Un rapporto di Mintel del 2019 sui beni di lusso al dettaglio ha riscontrato che più della metà degli acquirenti di Germania, Italia, Francia, Spagna, Cina e Regno Unito ritenevano che i brand di lusso non rappresentassero a sufficienza la diversità nelle pubblicità.

I mercati diversificati hanno un enorme potere di spesa. Rimuovendo le barriere tra voi e i vostri clienti, farete in modo che questi si sentano rappresentati dal vostro prodotto e aumenterete le probabilità che effettuino un acquisto. 

Come si sono evolute le campagne pubblicitarie e altre iniziative incentrate sulla diversità della voce, sull'inclusione e sull'immagine?

Esaminando le azioni di alcuni dei più grandi rivenditori internazionali e fornitori di servizi selezionati, possiamo vedere un passaggio consapevole verso l'inclusività, che sta chiaramente guadagnando slancio:

  • Apple e Google stanno sostituendo termini come "blacklist" (lista nera) e "whitelist" (lista bianca) con termini più neutri come "allow list" (lista di elementi consentiti) e "deny list" (lista di elementi non consentiti) allo scopo di aumentare l'inclusività.
  • The Houston Association of REALTORS® e alcuni costruttori hanno sostituito i termini "master bedroom" (camera padronale) e "master bathroom" (bagno padronale) con i termini "primary bedroom" (camera principale) e "primary bathroom" (bagno principale)". La parola "padronale" ha una connessione con la schiavitù.
  • Japan Airlines è stata la prima compagnia aerea asiatica a usare un linguaggio neutro dal punto di vista del genere sui voli e negli aeroporti. Invece di rivolgersi ai passeggeri come "signore e signori", la compagnia aerea chiede l'attenzione di tutti i passeggeri. Altre compagnie aeree internazionali avevano già adottato misure simili.
  • ASOS, un brand di abbigliamento londinese, sta implementando nove nuove iniziative per combattere il razzismo. Tra le altre cose, l'azienda sta lanciando una strategia di diversità e inclusione, aggiungendo brand di proprietà di neri alle proprie offerte e fornendo formazione dedicata (inclusa la formazione sui bias) per manager e comitati di assunzione.  

Il problema ha anche catturato l'attenzione di ADWEEK, che sta incoraggiando i professionisti del marketing a creare testi più inclusivi

In che modo alcune lingue si prestano all'inclusività meglio di altre? 

La neutralità di genere è un modo per far sentire coinvolte le persone. L'obiettivo non è eliminare del tutto il genere, ma ridurre l'impatto negativo di alcuni termini ed espressioni legati al genere. 

In alcune lingue è più facile raggiungere la neutralità di genere rispetto ad altre.

  • Le lingue senza genere come il finlandese, il turco, il giapponese e alcune altre lingue asiatiche sono molto facili da usare in modo neutro perché non ci sono generi grammaticali da gestire.
  • Le lingue con genere naturale, come l'inglese e il cinese, sono facili da usare in modo neutro. Sebbene queste lingue contengano pronomi di genere, i nomi non hanno genere.
  • Le lingue con genere, come italiano, francese, portoghese, spagnolo, arabo ed ebraico, sono difficili da usare in modo neutro in quanto sia i nomi che i pronomi hanno un genere. Le frasi in queste lingue risultano spesso goffe quando i traduttori cercano di rendere neutro il contenuto.

È importante prendere in considerazione questi fattori quando si prepara il contenuto per la traduzione. Sarà così possibile prevenire alcuni problemi che potrebbero emergere durante il processo di localizzazione.

People walking in a building

Quali strategie possono adottare i professionisti del marketing per evitare i bias e promuovere l'inclusività nei contenuti multilingue?

Creare testi appropriati fin dall'inizio

Quando si lavora con un pubblico internazionale, è fondamentale creare un testo di origine che sia inclusivo, tenga conto delle differenze culturali e non contenga bias. Si eviterà così che un testo imperfetto venga tradotto in altre lingue, nonché visto e giudicato su tutti i social media. 

Se commettono un errore, i brand possono trovarsi ad affrontare conseguenze a lungo termine. I numerosi elenchi di passi falsi che si verificano continuamente mostrano quanto sia difficile riprendersi da un errore. È possibile prevenire il danno prestando molta attenzione all'adeguatezza del contenuto di origine e all'efficacia della localizzazione. Inoltre, commettere un errore nel testo di origine e quindi doverlo correggere per tutti gli altri mercati è una spesa evitabile se i professionisti del marketing digitale si concentrano sul perfezionamento del contenuto fin dall'inizio del processo.   

Tuttavia, evitare i bias è impegnativo. Spesso, infatti, ci possono essere molte sfumature. I creatori di contenuti potrebbero non essere consapevoli dei loro bias. Rilevare i bias può essere particolarmente difficile poiché le stesse parole possono essere considerate appropriate in un contesto e non inclusive in un altro contesto. 

Ad esempio, riferirsi alle donne adulte come "ragazze" nel testo di un annuncio potrebbe attirare critiche, mentre dire "ehi, ragazza!" a un'amica non desterebbe probabilmente nessun problema. Per un creatore di contenuti è fondamentale comprendere queste sfumature.  

Investire nella formazione

I professionisti del marketing possono formare i content writer affinché diventino più consapevoli dell'esistenza dei bias. In Lionbridge ci impegniamo a promuovere l'inclusività durante la traduzione, aggiungendo linee guida pertinenti nella guida di stile di ciascun progetto. I linguisti vengono quindi testati in relazione alle linee guida durante l'onboarding per assicurarsi che le istruzioni vengano seguite.

Ricorrere all'automazione

I bias sono impegnativi da rilevare, d'accordo, ma non è necessario contare esclusivamente sugli essere umani per farlo. La tecnologia è un altro strumento a cui ricorrere. Gli strumenti per il rilevamento di inclusività e bias aiutano a verificare che il contenuto sia conforme, rispettoso ed equo.

Fino a poco tempo fa, non era possibile contare sulle automazioni per rilevare i bias, perché era difficile ottenere automazioni adeguate. Per fortuna i progressi nell'intelligenza artificiale (IA) e nelle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale hanno consentito la creazione di più strumenti per rilevare efficacemente la presenza di un linguaggio contenente bias che, a causa delle sfumature di significato, potrebbero sfuggire all'occhio umano. Questi strumenti usano spesso l'apprendimento automatico e grandi volumi di dati per valutare l'intento del testo e consentire alle aziende di identificare sia il linguaggio inappropriato che quello non inclusivo. 

Queste soluzioni in genere funzionano in due modi:

  • Vengono visualizzati suggerimenti in tempo reale mentre il contenuto viene scritto e la persona che lavora sul testo deve decidere se accettare il suggerimento.
  • I controlli del gate di governance dei contenuti consentono alle aziende di rilevare parti di contenuto non conformi alle loro linee guida.

A giugno 2020 in Microsoft Word è stata aggiunta una nuova funzionalità al correttore grammaticale disponibile con un abbonamento a Microsoft 365. Questa nuova funzionalità rileva il linguaggio non inclusivo e suggerisce una formulazione diversa. Google si concentra sull'offerta di messaggi con linguaggio inclusivo all'interno della sua piattaforma G-Suite, che suggerirà alternative ai termini identificati come discriminatori o con connotazione di genere non necessaria. E Lionbridge ora offre una soluzione automatizzata per rilevare il contenuto di origine che non soddisfa le linee guida e altri standard. Illustreremo in modo più dettagliato questa offerta Smairt™ Content più avanti in questo articolo.

La qualità degli strumenti automatici di rilevamento dei bias dipende dalla qualità dei dati usati per il training. Questi strumenti, tuttavia, diventeranno sempre più importanti man mano che aumenterà l'attenzione all'inclusività e la tecnologia diventerà più sofisticata.

Come funziona il rilevamento dei bias e del linguaggio non inclusivo?

Gli strumenti che rilevano i bias e il linguaggio non inclusivo sfruttano numerose tecnologie. I più semplici usano un elenco di termini e argomenti che non dovrebbero essere inclusi nel contenuto. Gli strumenti più sofisticati, che usano le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, deducono il significato del contenuto e determinano se è inappropriato nel contesto specifico. A tale scopo, si usano reti neurali e modelli linguistici di grandi dimensioni che aiutano le macchine a comprendere relazioni complesse e sottili tra parole e frasi diverse nel testo.

È importante sottolineare che questi strumenti per il rilevamento identificano i problemi tempestivamente per aiutare i professionisti del marketing a pubblicare i contenuti più velocemente e ridurre i costi di rielaborazione a valle.

People walking across a skywalk

In che modo Lionbridge aiuta le aziende a creare contenuti inclusivi e privi di bias?

Lionbridge ha sempre cercato di rimuovere i bias espliciti dai contenuti e dispone di strumenti e soluzioni per aiutare le aziende a eliminare anche i bias impliciti.

Pianificazione e creazione di contenuti

Lionbridge aiuta le aziende a pianificare e creare contenuti incentrati sull'inclusività. Anche prima che le aziende inizino a creare contenuti, Lionbridge può assisterle nella definizione di un processo utile a prevenire i bias.

Per preparare i contenuti per la localizzazione inserendo il minor numero di bias possibile è necessaria un'attenta valutazione fin dall'inizio. Gli esperti di Lionbridge conoscono a fondo la cultura locale e sono quindi in grado di produrre contenuti tradotti o localizzati appropriati per il target in qualsiasi mercato di riferimento.

Comprensione delle differenze culturali

Non tutti i Paesi concordano su ciò che è da considerare linguaggio offensivo. I linguisti italiani affermano ad esempio che la versione localizzata di "blacklist", ovvero lista nera, una parola presente nell'elenco delle parole proibite di Apple, non risulterebbe offensiva per un pubblico italiano perché l'Italia e gli Stati Uniti non condividono la stessa storia riguardo alla schiavitù. I linguisti suggeriscono inoltre che imporre i costumi culturali degli Stati Uniti servirebbe solo ad alienare un target italiano.

I Paesi hanno diversi livelli di tolleranza per il linguaggio inclusivo, che devono essere considerati quando si localizzano i contenuti. Le lingue scandinave, ad esempio, hanno linee guida legali complete che supportano l'uso e l'adozione su vasta scala di un linguaggio inclusivo a tutti i livelli, mentre altri Paesi, come il Portogallo o alcune nazioni del Sudamerica, non intervengono sulla questione. Il ministero dell'istruzione francese ha annunciato all'inizio di quest'anno che l'uso di un linguaggio neutro dal punto di vista del genere non sarà consentito nelle scuole. L'ente governativo ha affermato che un linguaggio neutro dal punto di vista del genere ostacola la comprensione del francese. 

Lionbridge è esperta nel rispondere alle esigenze di ogni diverso target, evitando la creazione di contenuti che possano risultare non autentici.

Tecnologia

Lionbridge si impegna continuamente per ridurre i bias impliciti. Essendo tra i leader delle tecnologie di localizzazione, facciamo uso di soluzioni di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Facciamo affidamento sui nostri vasti volumi di dati curati per migliorare l'intelligenza artificiale e insegnarle a utilizzare un linguaggio inclusivo.

Usiamo glossari e guide di stile con lo scopo di evitare parole palesemente offensive, come bestemmie, nonché termini codificati in modo più sottile. I nostri algoritmi proprietari Smairt™ Content impediscono l'uso di un linguaggio non appropriato nei contenuti tradotti.

L'automazione della soluzione Lionbridge Smairt™ Content controlla i contenuti per 120 aspetti linguistici diversi. Evidenzia i problemi nel contenuto di origine che potrebbero richiedere correzioni prima di passare alla fase successiva. Se gli algoritmi rilevano problematiche nel contenuto di origine, viene impedito il passaggio del testo alla fase di localizzazione. In questo modo, le aziende possono risolvere i problemi un'unica volta, nel testo di origine, ed evitare di spendere tempo e denaro per correggere gli errori più volte in tutte le lingue di destinazione. Le aziende hanno comunque la possibilità di far passare i contenuti contrassegnati alla fase di localizzazione. In alcuni casi, può essere preferibile prendere nota del problema e analizzarlo in un secondo momento.

Questi algoritmi all'avanguardia fanno ora parte della soluzione Lionbridge Locaⁱlization Platform™. Questa soluzione gestisce ogni fase del percorso dei contenuti e aiuta a ottenere una grande precisione durante la localizzazione.

Dedichiamo risorse alla ricerca e allo sviluppo per migliorare continuamente la tecnologia e ottenere risultati ottimali.

Language Quality Services

La divisione Language Quality Services (LQS) di Lionbridge fornisce valutazioni di controllo della qualità dei contenuti tradotti e localizzati per assicurare che prodotti e servizi trasmettano il giusto messaggio in ogni lingua. I servizi LQS prevedono un controllo accurato del materiale tradotto, il quale viene valutato in relazione a benchmark di qualità che includono un linguaggio inclusivo, quando questa caratteristica viene richiesta.

I servizi LQS prevedono la valutazione, l'annotazione e la convalida dei contenuti in modo che possano essere usati per perfezionare ulteriormente i sistemi intelligenti. I linguisti che forniscono i servizi LQS usano il rigoroso framework di valutazione standard MQM (Multidimensional Quality Metrics) per valutare i contenuti tradotti. I risultati della traduzione vengono quindi associati all'analisi dei dati per offrire al team un riferimento in base a cui migliorare la qualità dell'output. Il contenuto finalizzato viene quindi inserito nella memoria di traduzione (TM), che viene continuamente perfezionata migliorando così il contenuto complessivo.

Come individuare un linguaggio non inclusivo

Siete davvero in grado di identificare i bias e il linguaggio non inclusivo? Li "riconoscete quando li sentite"? La prossima volta che avete un dubbio, ponetevi queste domande per verificare la scelta di parole.

COSA CHIEDERSI: È questa la parola giusta?

COME DETERMINARE L'ADEGUATEZZA: Sostituite la parola in questione con una simile usando la stessa frase.

ESEMPIO: È talmente facile che può usarlo anche tua nonna! Opzione alternativa: È talmente facile che può usarlo anche un principiante!

CONCLUSIONE: "Nonna" è una parola offensiva in questo contesto. Principiante non è una parola offensiva.

 

COSA CHIEDERSI: È questo il target giusto?

COME DETERMINARE L'ADEGUATEZZA: Usate la frase rivolgendovi a un target diverso.

ESEMPIO: Il mio capo è uno "schiavista". Vi sentireste a vostro agio a pronunciare questa frase davanti a un collega caucasico? E davanti a un collega nero? Probabilmente no.

CONCLUSIONE: "Schiavista" è una parola offensiva.

 

COSA CHIEDERSI: Si tratta di uno stereotipo razziale/nazionale?

COME DETERMINARE L'ADEGUATEZZA: Sostituite la razza/nazionalità con un'altra razza/nazionalità nella frase per verificare se è appropriato includerla nel testo.

ESEMPIO: Gli "asiatici" sono bravi in matematica. Direste I "nordamericani" sono bravi in matematica? Probabilmente no.

CONCLUSIONE: La frase "Gli asiatici sono bravi in matematica" è uno stereotipo razziale.

I leader Lionbridge hanno ancora molto da dire su bias impliciti e inclusività. Hanno identificato alcune tendenze tra i clienti di Lionbridge e offrono alcune idee su come abbattere le barriere che ostacolano la creazione di contenuti inclusivi. Scoprite di più nel nostro blog, Riduzione dei bias impliciti.

Contattateci

Volete assicurarvi che i vostri contenuti siano inclusivi e privi di bias? Affidatevi a noi.

Come individuare un linguaggio non inclusivo

Siete davvero in grado di identificare i bias e il linguaggio non inclusivo? Li "riconoscete quando li sentite"? La prossima volta che avete un dubbio, ponetevi queste domande per verificare la scelta di parole.

COSA CHIEDERSI

COME DETERMINARE L'ADEGUATEZZA

ESEMPIO

CONCLUSIONE

È questa la parola giusta?

Sostituite la parola in questione con una simile usando la stessa frase.

È talmente facile che può usarlo anche tua nonna!

Opzione alternativa:

È talmente facile che può usarlo anche un principiante!

"Nonna" è una parola offensiva in questo contesto. Principiante non è una parola offensiva.

È questo il target giusto?

Usate la frase rivolgendovi a un target diverso.

Il mio capo è uno "schiavista".

Vi sentireste a vostro agio a pronunciare questa frase davanti a un collega caucasico?

E davanti a un collega nero?

Probabilmente no.

"Schiavista" è una parola offensiva.

Si tratta di uno stereotipo razziale/nazionale?

Sostituite la razza/nazionalità con un'altra razza/nazionalità nella frase per verificare se è appropriato includerla nel testo.

Gli "asiatici" sono bravi in matematica.

Direste I "nordamericani" sono bravi in matematica?

Probabilmente no.

La frase "Gli asiatici sono bravi in matematica" è uno stereotipo razziale.

I leader Lionbridge hanno ancora molto da dire su bias impliciti e inclusività. Hanno identificato alcune tendenze tra i clienti di Lionbridge e offrono alcune idee su come abbattere le barriere che ostacolano la creazione di contenuti inclusivi. Scoprite di più nel nostro blog, Riduzione dei bias impliciti.

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Jennifer Truluck e Kajetan Malinowski con Janette Mandell
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Jennifer Truluck e Kajetan Malinowski con Janette Mandell